In einigen Branchen werden Innovationen schnell eingeführt und akzeptiert. Im Falle der künstlichen Intelligenz (KI) sind das die digitalen Medien, die Werbebranche, der Kreativbereich und auf Endverbraucher ausgelegte Internetanwendungen. Anders sieht es bei stark regulierten Sektoren wie der Finanzbranche aus. Einer breiten Akzeptanz stehen auf Angebots- wie Nachfrageseite einige Hürden gegenüber. Hintergrund sind für die Finanzbranche sehr spezifische Regularien.
Erste KI-Anwendungsfälle
Die der künstlichen Intelligenz (KI) zugrunde liegende Technologie verbessert sich rasch. Grosse Spitzenmodelle werden immer besser und die Kosten für die Ausführung sinken. Dies zeigt sich auch in der Vermögensverwaltungsbranche, in der die ersten KI-Anwendungsfälle grosse Vorteile bringen. KI wird derzeit bereits in vielen Bereichen herangezogen. Zum Beispiel können Notizen, die das Research-Team nach Managementgesprächen aufzeichnet, durch KI ausgewertet werden. Dasselbe gilt für Kundengespräche, um Verschiebungen bei Anlage- und Nachfragetrends vorzeitig herauszufiltern.
So kann das Vertriebs- und Marketingteam Kundinnen und Kunden mit besseren und individuelleren Angeboten proaktiv beraten und unterstützen. Die Stärke der KI für das Assetmanagement liegt dabei in der Fähigkeit, grosse Datenmengen zusammenzufassen, zu interpretieren sowie daraus zu lernen und Trends früher zu erkennen, als es ohne KI möglich wäre. Überdies kann KI durch Co-Piloten in einigen Bereichen die menschliche Produktivität bei alltäglichen Aufgaben verbessern.
Grundlegende Transformation
Neue Technologien wie die Tokenisierung, digitale Geldbörsen, selbstverwaltete Identitäten (Self-Sovereign Identity – SSI) und dezentrale physische Infrastrukturnetzwerke (DePINs) sind eng mit KI verknüpft und tragen zum Wandel der Finanzindustrie bei. Mehr Effizienz, Transparenz und Liquidität auf den Kapitalmärkten können zu neuen Produkten und Plattformen sowie einem besseren Zugang zu sonst illiquiden und teuren Bereichen führen. Auch in den Bereichen Wertpapierverwahrung und -verwaltung eröffnen sich Chancen. Dabei werden sogenannte Smart Contracts weitere Funktionen in der Kundeninteraktion ermöglichen. Schliesslich soll der massiv gestiegene Bedarf an Computerinfrastruktur durch die Nutzung der von Cloud-Service-Anbietern geschaffenen Hyperscale-Skalierung bewältigt werden.
Prasad Chandrasheker ist Global Head of Emerging Technology Strategy bei Fidelity International.
Neue Einnahmequellen
Der Einfluss von KI auf das Assetmanagement ist zweiseitig und hat Kritiker. Derzeit sind noch viele Aspekte unklar und werfen rechtliche, ethische, psychologische, philosophische und ökologische Fragen auf. Gleichzeitig gibt es ein grosses Erfolgspotenzial. Dazu gehört die Transformation der Arbeit durch Unterstützung der Mitarbeitenden bei komplexen oder zeitintensiven Arbeitsschritten, Verbesserungspotenziale bei Investitionsentscheiden, Kundeninteraktionen, Risikomanagement, Marktanalysen und Produktentwicklungen, die operative Effizienz sowie die Förderung nachhaltiger und ethischer Investitionen.
KI-gestützte Assistenten helfen bei personalisierten Präsentationen, intelligentem Suchen, dem Zusammenfassen komplexer Informationen, der Analyse umfangreicher Daten und mehr. KI-gestützte Analysen steigern nicht nur die Produktivität, sondern ebnen auch den Weg für neue Einnahmequellen. Durch die Fähigkeit, grosse Datenmengen zu verarbeiten, können Muster und Trends erkannt werden, die sonst nicht ersichtlich wären. Dieses Know-how hilft Portfoliomanagern, fundiertere und schnellere Entscheidungen zu treffen. Kombiniert mit KI-generiertem Know-how über den Kunden können so massgeschneiderte Vorschläge mit neuen Produkten oder nachhaltigen und ethischen Vermögenswerten gemacht werden. Zudem können die KI-automatisierte Betrugserkennung und das Risikomanagement helfen, die operative Effizienz zu steigern.
Die Zukunft braucht Regularien
Die generative KI, mit denen neue Inhalte erzeugt werden können, birgt grosses Potenzial. Ihre Zukunft im Assetmanagement hängt von ihrer Weiterentwicklung und Integration in die Assetmanagement-Branche und vom stetigen Training der Modelle – auch durch menschliches Feedback – ab. Die Arbeitsweise von Unternehmen und ihren Mitarbeitenden wird sich entsprechend verändern, insbesondere wenn multiple, separat taskspezifische KI-Agenten mit gemeinsamen Zielgrössen eingesetzt werden.
KI hat also transformatives Potenzial und damit weitreichende Auswirkungen auf das Assetmanagement. Zwar sind die Markt- und regulatorische Akzeptanz und Einführung der Modelle ein Marathon mit vielen Sprints zugleich. Sicher ist, dass eine Welt ohne Chat-GPT-ähnliche Funktionen bereits heute undenkbar ist – die generative KI ist gekommen, um zu bleiben. Die Grundlagen ermöglichen eine Vision, die weit über blosse Konversations-Bots hinausgeht und künftige Generationen werden die Chance haben, aus unserem digitalen Erbe für die Zukunft zu lernen.
