Neuigkeiten sind ein so wichtiger Bestandteil der Finanzmärkte und ihrer Randindustrien. Das diesjährige Thema, falls Sie es verpasst haben, ist der Durchbruch der künstlichen Intelligenz (KI) in den Mainstream. Von allen Definitionen fasst Gartner das Thema besonders gut zusammen: “Künstliche Intelligenz (KI) wendet fortschrittliche Analyse- und logikbasierte Techniken, einschließlich maschinellen Lernens, an, um Ereignisse zu interpretieren, Entscheidungen zu unterstützen und zu automatisieren sowie Maßnahmen zu ergreifen”. Anfang dieses Jahres wurde uns gesagt, dass KI das nächste “neue, neue Ding” sei – was sich in einer wahren Manie um das generative Tool ChatGPT von OpenAI niederschlug. Wird es alles verändern? Und warum gerade jetzt?

Ergebnisse einer Privé-Umfrage – Februar 2023 (Quelle: LinkedIn)

Was wird Ihrer Meinung nach der größte Trend im Wealth Management im Jahr 2023 sein?

– Verstärkte Einführung von KI 45%
– Das Wachstum der Super-App beträgt 18%
– ESG-Investitionen werden zum Mainstream 18%
– Altanlagen für den Einzelhandel 18%

Wie bei jeder Technologie kann auch eine KI-Lösung nur dann erfolgreich sein, wenn sie ein erkennbares Problem behebt und zu einer Verbesserung der Nettoergebnisse führt. In Hype-Zyklen können durchaus Lösungen für Probleme auftauchen, die noch gar nicht existieren – oder vielleicht nie existieren werden. Wir sollten uns genau überlegen, welche KI-Lösungen einen Mehrwert schaffen können und welche Risiken mit ihrem Einsatz verbunden sind. Wo komplexe Ökosysteme ineinandergreifen und interagieren und die Treuepflicht oberstes Gebot ist, sollten die Lösungen additiv und zum Nutzen des Endkunden sein, während sie nur begrenzte Störungen verursachen.

Zur Information: Weder das Verfassen dieses Artikels noch die zugrundeliegende Forschung verdanken ihre Existenz irgendwelchen KI-Prozessen (abgesehen von ein oder zwei Internetsuchen). Wir können nicht garantieren, dass dies immer der Fall sein wird. Finanzdienstleistungen beruhen auf umfangreicher, einseitiger und schriftlicher Kommunikation, die zeitnah und sachlich korrekt sein muss. Da sich die Märkte weiter beschleunigen, erfordert die zunehmende Produktkomplexität eine ständige Anlageforschung, Risikoaufklärung und Kundenberichte. Wie kann man da mithalten?

Morgan Stanley Wealth Management kündigte im März an, seiner Finanzberater-Community ein generatives KI-Tool zur Verfügung zu stellen, das relevante Inhalte für Kunden zusammenstellt. Für diejenigen, die von der täglichen Informationsflut in Postfächern und Apps überwältigt sind, ist dies ein klarer Schritt nach vorn – und könnte auf Makroebene sogar dazu beitragen, die Kluft zwischen Talent und Beratung zu überbrücken. Automatisierte Sprachtools werden in der Tat bereits auf viele verschiedene Arten in der Kundenkommunikation eingesetzt, einschließlich fortschrittlicher Analysen und der Verwendung von Chatbots, die einen zweiseitigen Dialog im Prozess ermöglichen.

Sollten wir also den Werbetexter, den Kundenbetreuer und den Analysten auf der Verkaufsseite bedauern? Im Gegenteil: Richtig eingesetzt, können diese unterstützenden Technologien sie besser informieren und produktiver machen. In der Zwischenzeit gibt es noch viel zu tun, um sicherzustellen, dass diese Dienste in einer stabilen Umgebung eingeführt werden, in der sowohl die Eingaben als auch die Ausgaben streng kontrolliert werden. Dies erfordert ein umfangreiches menschliches Eingreifen.

Die Verwalter alternativer Anlagen nutzen seit langem maschinelles Lernen, eine Form der KI, für die Ideenfindung, die Portfoliokonstruktion und den Handel, um Muster in großen, alternativen Datensätzen zu finden. Solche Tools werden oft mit einem hohen Maß an Autonomie eingesetzt. Auf der anderen Seite sind diese proprietären Anlageprozesse schwer zu skalieren, da Hedgefonds nicht für ihre Kundenorientierung oder Transparenz bekannt sind. Wie kann man sie also einem breiteren Anlegerpublikum zugänglich machen?

Traditionelle Vermögensverwalter und solche, die Privatkunden betreuen, haben laut einem CFA-Bericht von 2019 scheinbar langsamer KI in ihre Anlageprozesse integriert. Allerdings könnte der ultraschnelle Nachrichtenzyklus (z. B. die Ansteckung durch die diesjährigen US-Bankenzusammenbrüche) das traditionelle Research in vielen Fällen überflüssig machen. Durch die Ausweitung des Einsatzes von KI auf die Portfoliokonstruktion* und das Risikomanagement haben Vermögensverwalter die Möglichkeit, ihre Produkte viel kreativer und genauer an die Bedürfnisse und Präferenzen der Endkunden anzupassen.

Daher sind KI und maschinelles Lernen im Finanzdienstleistungssektor bereits auf dem Vormarsch. Überall dort, wo große Datensätze analysiert werden müssen, um die Entscheidungsfindung zu unterstützen oder Muster zu erkennen, kann KI Produktivitätssteigerungen unterstützen und die betriebliche Effizienz erhöhen. In regelbasierten Umgebungen kann KI entscheidend zur Einhaltung von Vorschriften beitragen, vor allem in Verbindung mit anderen Technologien wie verteilten Ledgern. Da sich Dienstleister zunehmend mit dem Thema Nachhaltigkeit auseinandersetzen, können KI-Lösungen der Schlüssel zur Lösung des Datenproblems sein. Es können quantitativere und vergleichbarere ESG-Daten erstellt werden, die auf die individuelle Mischung aus Wesentlichkeit, Auswirkung oder philanthropischen Prioritäten des jeweiligen Beraters zugeschnitten sind.

Dennoch müssen die Akteure des Finanzsektors nach der Identifizierung von Problemen, die durch eine KI-Lösung gelöst werden können, immer noch in der Lage sein, die intellektuelle Grundlage für Portfolioentscheidungen oder Beratungsvorschläge überzeugend zu erklären. Eine sorgfältige Planung, Ausführung und angemessene personelle Ausstattung zur Betreuung von KI-Projekten wird weiterhin erforderlich sein. Angesichts der Komplexität der Ökosysteme, in denen unsere Branche agiert, müssen die Interpretation und die Interaktion zwischen verschiedenen KI-Lösungen möglicherweise immer noch durch das gute alte “Ich” bewertet werden; funktionsübergreifendes Denken in der Organisation ist ein Muss.

Zusammenfassend lässt sich sagen, dass die Begeisterung für KI im Finanzdienstleistungsbereich auf ihre Fähigkeit zurückzuführen ist, Produktivitäts- und Effizienzsteigerungen, Kundenbindung und Compliance zu unterstützen. Teilweise handelt es sich auch um eine natürliche Ausweitung alternativer Anlagetechniken auf den Privatkundenbereich und um ein Angebot für besser verwaltete Portfolios. Da die Informationsflut exponentiell zunimmt und die Entscheidungsfindung mit den Märkten nicht Schritt halten kann, kann die KI zu einem personalisierteren Service, mehr Skalierbarkeit und geringeren Kosten führen. Um dies zu erreichen, ist jedoch möglicherweise ein Wandel der Kultur und sogar der Geschäftsmodelle in den Finanzdienstleistungsunternehmen erforderlich. Die etablierten Unternehmen müssen lernen, weniger proprietär zu sein und sich offener für die Zusammenarbeit über Unternehmens- und Funktionsgrenzen hinweg zeigen. Angesichts des unsicheren Marktumfelds und des starken Gegenwinds für das Geschäft mit der Erfassung und Verwaltung von Kundenvermögen ist es möglich, dass in der Branche mehr als nur das Narrativ geändert werden muss.

*Privé Technologies bietet personalisierte Lösungen zur Portfolio-Optimierung auf der Grundlage einer genetischen KI-Methode, AI GO. 

Weitere Einzelheiten zu den preisgekrönten Lösungen von Privé Technologies für Vermögensverwalter und Versicherungsgesellschaften finden Sie unter www.privetechnologies.com und auf unserer speziellen LinkedIn-Seite. 

Kontakt Sales
Rutul Gandhi
Chief Revenue Officer, APAC

Björn Torkar
Chief Revenue Officer, EMEA

[email protected]

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