KI in der Vermögensverwaltung: Anwendungsfälle, Lösungen & Einführungsleitlinien
February 12, 2025
Mit seiner umfassenden Expertise in der KI-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 Investoren glauben, dass KI und andere bahnbrechende Technologien ihre Portfoliorenditen verbessern werden
PwC
potenzielle Produktivitätsgewinne für Vermögensverwalter durch den Einsatz von GenAI in der Investmentforschung
Oliver Wyman
KI-Anwendungsfälle in der Vermögensverwaltung
Finanzdatenanalyse
Datenanalysesysteme können mit Hilfe von KI und Machine-Learning-Algorithmen 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:
- Fundamentalanalyse 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 Social-Media geteilt wird
Portfolio-Verwaltung
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 Geldanlage-Streuung auf ein geeignetes Spektrum von Assetklassen und zur Risikominderung
- Rebalancing zur Anpassung eines bestehenden Portfolios an ein sich veränderndes Marktumfeld und das gewünschte Risiko-Rendite-Profil
Robo-Berater
In dem Bestreben, ihre Zielgruppe der Privatanleger über vermögende Privatpersonen hinaus zu erweitern, bieten einige Finanzinstitute neben der Anlageberatung durch menschliche Berater nun auch automatisierte Finanzplanung und Portfolioverwaltung über KI-Tools an. Diese digitalen Berater können:
- Kunden nach ihren finanziellen Zielen und ihrem Risikoprofil, d.h. ihrer Risikotoleranz und Risikoneigung 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
Kundenbeziehungsmanagement
Künstliche Intelligenz hält Einzug in die Toolkits 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- & 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 Investitionsentscheidungen 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
Compliance-Management
Konventionell verlassen sich Vermögensverwaltungsfirmen auf dedizierte Expertenteams, 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 Investitionsvorschriften aus IMAs, Prospekten, SAIs und anderen Dokumenten
- Unterstützung bei Kundenprofilierungsvorgängen wie KYC zur Verhinderung von Geldwäsche und anderen Betrugsfällen
- Erledigung von routinemäßigen Cybersicherheitsaufgaben wie Passwortzurücksetzungen, Kontosperrungen und Vorfallsmeldungen
Verbessern Sie Ihre Vermögensverwaltung mit den KI-Anwendungen von Itransition
Beispiele für KI-Tools für die Vermögensverwaltung
MarketPsych: Plattform zur Stimmungsanalyse
MarketPsych ist ein Finanzanalysedienst der London Stock Exchange Group. Die Plattform nutzt ihre eigene NLP-Engine, um Marktdaten aus Millionen von Nachrichtenartikeln, Beiträgen in sozialen Medien und anderen Online-Quellen in Echtzeit zu verarbeiten. Durch die Analyse dieser Inhalte kann MarketPsych die Erwähnungen und die allgemeine Stimmung in Bezug auf Unternehmen, Indizes, Aktien, Rohstoffe und andere Unternehmen oder Vermögenswerte sowie spezifischere emotionale Indikatoren wie Optimismus und Unsicherheit überwachen. Dies hilft ETFs, Banken und anderen Akteuren, Markttrends vorherzusagen und die Asset Allocation zu optimieren.
Itransition hat eine Portfoliomanagement-Plattform für Händler und Investoren entwickelt, die einen maßgeschneiderten Machine-Learning-Algorithmus zur Vorhersage von Aktienkurstrends auf der Grundlage historischer und Echtzeit-Marktdaten umfasst. Die Lösung hilft Nutzern, Optionsgeschäfte mit einem guten Rendite-Risiko-Verhältnis zu identifizieren und einen optimalen Stoppkurs zu definieren, um ihre Handels- und Anlagestrategien 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-Berater von Vanguard
Der amerikanische Vermögensverwalter Vanguard hat sein Dienstleistungsangebot um drei verschiedene Robo-Berater (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 beim Investmentprozess unterstützen, etwa 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.
Chatbot für Notizen: Morgan Stanley Debrief
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.
Automatisierungslösung für Investment-Compliance: EY Sarge
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 bestehenden Verträgen extrahieren und Verbindlichkeiten erkennen, um die Überwachung der Einhaltung von Vorschriften zu erleichtern. EY schätzt, dass der Einsatz von SARGE den Zeitaufwand für das Compliance-Management um 75 % reduzieren kann.
Leitlinien für die Einführung von KI für Vermögensverwaltungsunternehmen
Datenqualität & -verfügbarkeit
- Zuordnen verfügbarer Datenquellen, um zuverlässige, umfangreiche Datensätze für Ihre Analysen zu sammeln und genaue Erkenntnisse abzuleiten. Diese können je nach Anwendungsfall von Marktdatenanbietern wie Nasdaq oder S&P Global bis hin zu Beobachtungslisten der Regierung 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 in ausgewählte Datenquellen, einschließlich Unternehmenssysteme und Drittanbieterdienste, um sie mit einem kontinuierlichen Informationsfluss für die Analyse zu versorgen. Sie können einen nahtlosen Datenaustausch über API-basierte Integrationen oder alternativ über eine Middleware-Architektur wie einen ESB ermöglichen, wenn 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.
KI-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 von KI-Systemen
- 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 dieser erkannt wird, seine Auswirkungen zu mindern, indem Sie in Übereinstimmung mit den Best Practices von MLOps mehrere Retraining-Iterationen mit frischen Daten durchführen.
Datenschutz & Sicherheit
- 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 DSGVO 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, etwa die Speicherdauer, abgerufen und in Ihrem Unternehmen gemeinsam genutzt werden sollen, einschließlich Benutzerrollen und -berechtigungen für Ihre Vermögensverwaltungssoftware.
Die Berater von Itransition stellen Ihnen ihr Fachwissen zur Verfügung, um Sie bei der Optimierung Ihres KI-Projekts, der Bewältigung damit verbundener Herausforderungen und der optimalen Nutzung der resultierenden Lösung zu unterstützen.
- Identifizierung von Anwendungsfällen
- Bewertung der aktuellen KI-Lösung
- Datenzuordnung und Qualitätsprüfung
- Entwurf der Lösungsarchitektur
- Auswahl des Technologie-Stacks
- Projektplanung, Budgetierung und ROI-Analyse
- Entwurf einer Risikomanagementstrategie
- Überwachung des Entwicklungsprozesses
- Benutzerschulung und -support
Itransition entwickelt KI-Lösungen, die auf Ihre individuellen Anforderungen und Branchenspezifika zugeschnitten sind, oder modernisiert vorhandene Software, um mit neuen Technologie- und Geschäftstrends Schritt zu halten.
- Einrichtung der ETL-Pipeline
- Datenvorverarbeitung (Bereinigung, Umwandlung usw.)
- Implementierung von Cybersicherheitsfunktionen
- Auswahl von KI-Algorithmen und Modelltraining
- Front-End- und Back-End-Entwicklung
- Software-Integrationen und Erstellung von APIs
- End-to-End-Tests
- Bereitstellung für die Produktion
- Support, Optimierung und Upgrades nach dem Launch
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Auf dem Weg zu einer KI-gestützten Vermögensverwaltung
Obwohl 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 deuten der Black-Box-Charakter von KI und die Komplexität ihres Einsatzes in bestimmten Szenarien darauf hin, dass eine ständige menschliche Überwachung erforderlich ist. Zweitens ist dieses hybride Modell, das KI-Ergebnisse mit menschlicher Expertise kombiniert, genau das, was Anleger - zumindest derzeit - wirklich wollen. Untersuchungen der Londoner Börse zeigen, dass etwa 80 % der Anleger offen dafür sind, dass KI ihre Berater bei der Verwaltung ihrer Portfolios unterstützt. Allerdings würde weniger als die Hälfte ihr Portfolio direkt von KI verwalten lassen.
Ein erfahrener IT-Partner wie Itransition kann Ihnen helfen, diese und andere Herausforderungen effektiver zu meistern, indem er zuverlässige und konforme KI-Lösungen entwickelt und deren erfolgreiche Implementierung in Ihre täglichen Vermögensverwaltungsprozesse erleichtert.
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