Künstliche Intelligenz in der Vermögensverwaltung: Anwendungsfälle, Lösungen und Leitlinien für die Einführung
February 12, 2025
Mit seiner umfassenden Expertise in der AI-Beratung und der Entwicklung von Finanzsoftware kann Itransition Lösungen für die Vermögensverwaltung entwickeln, die fortschrittliche Analyse- und Automatisierungsfunktionen bieten, um datengesteuerte Entscheidungsprozesse zu fördern und die betriebliche Effizienz zu maximieren.
Trends bei der Einführung von KI in der Vermögensverwaltung
der Vermögensverwaltungsunternehmen befinden sich in einem fortgeschrittenen oder mittleren Stadium der Einführung von KI-basierter Automatisierung
LSEG
der institutionellen Anleger glauben, dass KI und andere bahnbrechende Technologien ihre Portfoliorenditen verbessern werden
PwC
die potenziellen Produktivitätsgewinne für Vermögensverwalter durch den Einsatz von GenAI im Investment Research
Oliver Wyman
KI-Anwendungsfälle in der Vermögensverwaltung
Analyse von Finanzdaten
Datenanalysesysteme können mit Hilfe von KI und Algorithmen des maschinellen Lernens große Datensätze oder Datenströme in Echtzeit verarbeiten, um Erkenntnisse und Prognosen zu wichtigen Markttrends abzuleiten, einschließlich Aktienkursvorhersagen, die Vermögensverwaltern helfen, fundierte Anlageentscheidungen zu treffen. Diese Lösungen können die folgenden Arten der Finanzanalyse erleichtern:
- Fundamentale Analyse mit Schwerpunkt auf Markt- und Unternehmensindikatoren (Marktkapitalisierung, Dividende usw.)
- Technische Analyse zur Verfolgung der Preis- und Handelsvolumentrends von Vermögenswerten im Zeitverlauf und zur Ermittlung wiederkehrender Muster
- Sentiment-Analyse zur Beobachtung der Einstellung der Anleger zum Markt, die in der Regel in den sozialen Medien geteilt wird
Verwaltung des Portfolios
KI-gestützte Analysen und Prognosen helfen Vermögensverwaltern bei der Zusammenstellung von Anlageportfolios aus Aktien, Anleihen und anderen Vermögenswerten, die auf die langfristigen finanziellen Ziele und die Risikotoleranz ihrer Kunden abgestimmt sind. Dieser Prozess umfasst:
- Aktienauswahl, um Aktien zu identifizieren, in die zu investieren sich lohnt, und sie einem Portfolio hinzuzufügen
- Asset-Allokation und Diversifizierung zur Streuung der Anlagen auf ein geeignetes Spektrum von Vermögenswerten und zur Risikominderung
- Rebalancing zur Anpassung eines bestehenden Portfolios an sich verändernde Marktbedingungen und das gewünschte Risiko-Rendite-Profil
Robo-Advisor
In dem Bestreben, ihre Zielgruppe der Privatanleger über vermögende Privatpersonen hinaus zu erweitern, bieten einige Finanzinstitute neben der Beratung durch menschliche Berater nun auch automatisierte Finanzplanung und Portfolioverwaltung über KI-Tools an. Diese digitalen Berater können:
- Kunden nach ihren finanziellen Zielen und ihrer Risikotoleranz befragen, um personalisierte Finanzpläne zu erstellen
- Autonomes Erstellen und regelmäßiges Umschichten der Kundenportfolios auf der Grundlage von persönlichen und Marktdaten
- Benutzer bei Bedarf an einen geeigneten menschlichen Berater weiterleiten
Verwaltung der Kundenbeziehungen
Künstliche Intelligenz hält Einzug in die Werkzeugkiste von Marketing-, Vertriebs- und Serviceteams und ermöglicht CRM-Lösungen für Finanzen, die eine Vielzahl von kundenbezogenen Vorgängen rationalisieren:
- Automatisierte Lead-Segmentierung zur Einleitung gezielter Marketinginitiativen und zur Förderung der Neukundengewinnung
- Konsolidierung von Kundendaten für eine auf die Kundenbedürfnisse zugeschnittene Finanzberatung
- Automatisierte Kundenbetreuung und personalisierte Dienstleistungen über Service-Bots, um die Falllösung zu beschleunigen und das Kundenerlebnis zu verbessern
Middle- und Back-Office-Automatisierung
Durch den Einsatz von KI-Technologie können Vermögensverwaltungsunternehmen zeitaufwändige Routineaufgaben automatisieren und ihre Mitarbeiter entlasten, damit sie sich auf die Kundenbetreuung und die finanzielle Entscheidungsfindung konzentrieren können. Zu den Arbeitsabläufen, die leicht automatisiert werden können, gehören:
- Aufbereitung und Umwandlung von Finanzdaten, um sie für die Analyse vorzubereiten
- Erstellung und Zusammenfassung von Rechtsdokumenten (Verträge, Rechnungen, etc.)
- Buchhaltungsvorgänge wie die Gegenprüfung von Kontoständen für den Bankabgleich
Verwaltung der Einhaltung der Vorschriften
Konventionell verlassen sich Vermögensverwaltungsfirmen auf engagierte Teams von Fachleuten, die die Einhaltung der sich ständig ändernden Standards und Vorschriften durch das Unternehmen sicherstellen. KI-basierte Automatisierung kann hier helfen:
- Extrahieren und Zusammenfassen von Richtlinien zur Einhaltung von Anlagevorschriften aus IMAs, Prospekten, SAIs und anderen Dokumenten
- Unterstützung bei der Erstellung von Kundenprofilen wie KYC zur Verhinderung von Geldwäsche und anderen Fällen von Betrug
- Erledigung von Routineaufgaben im Bereich der Cybersicherheit wie das Zurücksetzen von Passwörtern, Kontosperrungen und Warnungen bei Zwischenfällen
Verbessern Sie Ihre Vermögensverwaltung mit den KI-Anwendungen von Itransition
Beispiele für KI-Tools für die Vermögensverwaltung
Plattform zur Stimmungsanalyse MarketPsych
MarketPsych ist ein Finanzanalysedienst, der von der London Stock Exchange Group bereitgestellt wird. Die Plattform stützt sich auf ihre eigene NLP-Engine, um marktrelevante Daten aus Millionen von Nachrichtenartikeln, Beiträgen in sozialen Medien und anderen Online-Quellen in Echtzeit zu verarbeiten. Durch die Analyse dieser Inhalte kann MarketPsych Erwähnungen und die allgemeine Stimmung zu Unternehmen, Indizes, Aktien, Rohstoffen und anderen Unternehmen oder Vermögenswerten sowie spezifischere emotionale Indikatoren wie Optimismus und Unsicherheit überwachen. Dies hilft Investmentfonds, Banken und anderen Akteuren bei der Vorhersage von Markttrends und der Optimierung der Vermögensverteilung.
Itransition hat eine Portfoliomanagement-Plattform für Händler und Investoren entwickelt, die einen maßgeschneiderten maschinellen Lernalgorithmus zur Vorhersage von Aktienkurstrends auf der Grundlage historischer und Echtzeit-Marktdaten enthält. Die Lösung hilft Nutzern, Optionsgeschäfte mit einem guten Rendite-Risiko-Verhältnis zu identifizieren und einen optimalen Stoppkurs zu definieren, um ihre Handelsstrategien zu verbessern. Darüber hinaus können die Nutzer das Portfoliorisiko auf der Grundlage der Volatilität der einzelnen Positionen analysieren, das Risiko zwischen bestehenden Positionen umverteilen und die optimale Investitionsgröße berechnen, um ausgewogenere Portfolios zu erstellen. Die Plattform, deren Algorithmus den S&P 500-Index übertroffen hat, wird von Tausenden von Nutzern verwendet, die über 20 Milliarden Dollar an Investitionen verwalten.
Robo-Advisors von Vanguard
Der amerikanische Vermögensverwalter Vanguard hat sein Dienstleistungsangebot um drei verschiedene Robo-Advisors (Digital Advisor, Personal Advisor und Personal Advisor Select) erweitert, die auf die Bedürfnisse von Anlegern mit unterschiedlichen Kontogrößen eingehen. Diese KI-basierten automatisierten Anlageinstrumente können den Nutzern bei der Bewertung der Risikotoleranz, der Finanzplanung, der Vermögensallokation und -diversifizierung, der Optimierung der sozialen Absicherung und der Nutzung von Steuerverlusten helfen. Es steht den Nutzern jedoch frei, sich für einen hybriden Plan zu entscheiden, der die automatisierte Vermögensverwaltung mit der Beratung durch menschliche Berater kombiniert. Ende 2023 war Digital Advisor der beliebteste Robo-Advisor in Bezug auf das verwaltete Vermögen (289 Milliarden US-Dollar).
Financial Services Cloud ist eine Cloud-basierte Lösung des marktführenden CRM-Anbieters Salesforce. Dieses Produkt ergänzt die allgemeine Salesforce-CRM-Funktionalität mit branchenspezifischen Funktionen für verschiedene Sektoren der BFSI-Makrogruppe, einschließlich Vermögensverwaltung und Asset Management. Anwender nutzen fortschrittliche Funktionen, die von Einstein AI unterstützt werden, um ihre Finanzberatungsdienste zu verbessern, wie z. B. Kundenanalysefunktionen zur Bereitstellung personalisierter Empfehlungen für das Wachstum von Konten. Diese KI-gestützte Funktionalität wird in den kommenden Monaten um neue Funktionen erweitert, darunter KI-generierte Kundenübersichten, die Finanzberatern Details über den finanziellen Status und die Ziele ihrer Kunden liefern.
Morgan Stanley Debrief Chatbot zum Mitschreiben
Morgan Stanley Wealth Management hat seinen Finanzberatern kürzlich einen generativen, KI-gesteuerten Chatbot zur Verfügung gestellt, der sie bei Büroarbeiten wie der Erstellung von Notizen unterstützt, um ihre Effizienz zu maximieren. Dieser KI-Assistent kann Zoom-Meetings mit Kunden zusammenfassen (sofern diese ihr Einverständnis geben) und E-Mail-Entwürfe mit den wichtigsten besprochenen Punkten erstellen, die die Berater nach eigenem Ermessen bearbeiten und versenden können. Fast alle Finanzberaterteams haben das Tool bereits eingeführt und berichten von Zeiteinsparungen von etwa einer halben Stunde pro Sitzung.
EY Sarge Automatisierungslösung für die Einhaltung von Investitionsvorschriften
SARGE ist ein cloudbasiertes KI-Tool für Vermögensverwaltungsunternehmen, das von Ernst & Young entwickelt wurde und auf Algorithmen für maschinelles Lernen und natürliche Sprachverarbeitung basiert. Die Lösung kann automatisch Anlagerichtlinien aus den geltenden Verträgen extrahieren und Verbindlichkeiten erkennen, um die Überwachung der Compliance zu erleichtern. EY schätzt, dass der Einsatz von SARGE die Zeit für das Compliance-Management um 75 % reduzieren kann.
Leitlinien für die Einführung von KI für Vermögensverwaltungsunternehmen
Datenqualität und -verfügbarkeit
- Mappen Sie verfügbare Datenquellen, um zuverlässige, umfangreiche Datensätze für Ihre Analysen zu sammeln und genaue Erkenntnisse zu gewinnen. Diese können je nach Anwendungsfall von Marktdatenanbietern wie Nasdaq oder S&P Global bis hin zu staatlichen Beobachtungslisten reichen.
- Da Finanzdaten heterogen sein können, sollten Sie ETL/ELT-Pipelines einrichten, um sie zu integrieren, zu transformieren und in einem geeigneten Repository zu speichern (z. B. in einem Data Warehouse, um bereinigte Daten für die Analyse bereitzuhalten, oder in einem Data Lake für große Mengen strukturierter und unstrukturierter Daten).
- Integrieren Sie Ihre KI-Lösung mit ausgewählten Datenquellen, einschließlich Unternehmenssystemen und Diensten von Drittanbietern, um sie mit einem kontinuierlichen Informationsfluss für Analysen zu versorgen. Sie können einen nahtlosen Datenaustausch über API-basierte Integrationen oder alternativ über eine Middleware-Architektur wie einen ESB ermöglichen, wenn die Datenquellensysteme unterschiedliche Kommunikationsprotokolle verwenden, die konvertiert werden müssen.
- Erwägen Sie die Nutzung von Cloud-Datenintegrationsdiensten, die ETL-Tools und vorgefertigte Integrationen anbieten, um die oben genannten Aufgaben zu erleichtern.
AI-Modell-Training
- Wählen Sie je nach Aufgabe geeignete Algorithmen für die Datenverarbeitung und die Erstellung des KI-Modells, das Ihre Vermögensverwaltungslösung unterstützen wird (z. B. Random Forest für die Vorhersage von Aktienkursen und K-Means-Clustering für die Kundensegmentierung).
- Beschränken Sie die Menge der vom Modell berücksichtigten Input-Merkmale auf die wichtigsten, um die Trainingsphase zu beschleunigen und das resultierende Datenmodell leichter interpretierbar zu machen.
- Teilen Sie die Finanzdaten, die Sie zur Erstellung Ihres KI-Modells verwenden, in Trainings-, Validierungs- und Testdatensätze auf. Dies hilft, eine Überanpassung zu vermeiden, die eintreten kann, wenn ein Modell zu sehr auf bestimmte Daten trainiert wird und am Ende bei anderen Datensätzen unterdurchschnittliche Ergebnisse erzielt.
- Wenn Sie nicht über die technologische Infrastruktur verfügen, um ein KI-Modell zu trainieren, sollten Sie erwägen, Ihre internen Verarbeitungsressourcen durch Cloud-basierte Dienste zu ergänzen, die eine skalierbare Rechenleistung bieten.
Zuverlässigkeit des AI-Systems
- Während niemand vollständig verstehen kann, wie KI-Modelle zu ihren Schlussfolgerungen kommen (das berüchtigte Blackbox-KI-Problem), können Sie Leistungskennzahlen wie den mittleren quadratischen Fehler verwenden, um den Betrieb des Modells zu überwachen und mögliche Gründe für Verzerrungen und Ungenauigkeiten zu ermitteln.
- Die leistungsstärksten KI-Lösungen werden in der Regel von Deep-Learning-Algorithmen wie neuronalen Netzen angetrieben, die aufgrund ihrer komplexen Architekturen nur begrenzt erklärbar sind. Vermögensverwaltungsunternehmen sollten sie vorsichtig für ausgewählte Aufgaben einsetzen und ihren Einsatz in Szenarien vermeiden, die maximale Transparenz erfordern.
- Die Leistung von KI-Modellen kann sich im Laufe der Zeit aufgrund fortschreitender Änderungen der Eingabedaten und der damit verbundenen Variablen verschlechtern - ein Phänomen, das als Modelldrift bekannt ist. Sie können Metriken definieren, um die Modelldrift zu überwachen und, falls sie erkannt wird, ihre Auswirkungen zu mindern, indem Sie in Übereinstimmung mit den Best Practices von MLOps mehrere Retraining-Iterationen mit frischen Daten durchführen.
Datenschutz und Datensicherheit
- Trainieren Sie Ihr KI-Modell mit verschleierten Datensätzen, um die Vertraulichkeit sensibler Informationen zu wahren. Dazu gehört die Anonymisierung von Daten durch Maskierungstechniken wie Shuffle oder Substitution.
- Stellen Sie sicher, dass Ihre KI-Lösung die für die Vermögensverwaltungsbranche geltenden Datensicherheitsvorschriften wie die GDPR und PCI-DSS erfüllt. So sollte Ihre Software beispielsweise Funktionen und Techniken wie Identitäts- und Zugriffsmanagement, Datenverschlüsselung und Multi-Faktor-Authentifizierung enthalten, um das Cyber-Risiko zu minimieren.
- Führen Sie Richtlinien und Verfahren zur Datenverwaltung ein, um festzulegen, wie Daten gespeichert, abgerufen und in Ihrem Unternehmen gemeinsam genutzt werden sollen, einschließlich Benutzerrollen und -berechtigungen für Ihre Vermögensverwaltungssoftware.
Die Berater von Transition stellen ihr Fachwissen zur Verfügung, um Sie bei der Optimierung Ihres KI-Projekts zu unterstützen, die damit verbundenen Herausforderungen zu bewältigen und das Beste aus der resultierenden Lösung herauszuholen.
- Ermittlung des Anwendungsfalls
- Bewertung der aktuellen KI-Lösung
- Datenzuordnung und Qualitätsprüfung
- Entwurf einer Lösungsarchitektur
- Auswahl des Tech-Stacks
- Projekt-Roadmapping, Budgetierung und ROI-Analyse
- Entwurf einer Strategie für das Risikomanagement
- Überwachung des Entwicklungsprozesses
- Benutzerschulung und -unterstützung
KI-Entwicklung
Itransition entwickelt KI-Lösungen, die auf Ihre individuellen Anforderungen und Branchenspezifika zugeschnitten sind, oder modernisiert bestehende Software, um mit aufkommenden technischen und geschäftlichen Trends Schritt zu halten.
- ETL-Pipeline einrichten
- Datenvorverarbeitung (Bereinigung, Transformation usw.)
- Implementierung von Cybersicherheitsfunktionen
- Auswahl von KI-Algorithmen und Modelltraining
- Front-End- und Back-End-Entwicklung
- Softwareintegrationen und Erstellung von APIs
- End-to-End-Tests
- Einführung in die Produktion
- Post-Launch-Support, Optimierung und Upgrades
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Auf dem Weg zu einer KI-gestützten Vermögensverwaltung
Auch wenn künstliche Intelligenz, einschließlich neuer Technologien wie GenAI, ein wertvoller Verbündeter bei der Automatisierung zeitaufwändiger Aufgaben und der Verbesserung der Entscheidungsfindung sein kann, sollten Vermögensverwalter sie mit der gebotenen Vorsicht einsetzen. Erstens legen die Blackbox-Natur der KI und die Komplexität ihres Einsatzes in bestimmten Szenarien die Notwendigkeit einer ständigen menschlichen Überwachung nahe. Zweitens ist dieses hybride Modell, das KI-Leistungen und menschliches Fachwissen kombiniert, das, was die Anleger tatsächlich wollen, zumindest im Moment. Untersuchungen von LSEG zeigen, dass etwa 80 % der Anleger offen dafür sind, dass KI Berater bei der Verwaltung ihrer Portfolios unterstützt. Allerdings würde weniger als die Hälfte von ihnen ihre Portfolios direkt von KI verwalten lassen.
Ein erfahrener IT-Partner wie Itransition kann Ihnen dabei helfen, diese und andere Herausforderungen effektiver zu bewältigen, indem er zuverlässige und konforme KI-Lösungen entwickelt und deren erfolgreiche Implementierung in Ihre täglichen Vermögensverwaltungsabläufe erleichtert.
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