KI in der Vermögensverwaltung

Generative KI ist ein strategischer Hebel zur Stärkung der Wettbewerbsfähigkeit von Akteuren der Finanzbranche, birgt aber auch erhebliche Risiken. Wie in einem kürzlich veröffentlichten Bericht –  KI in der Vermögensverwaltung: Eine sich stetig entwickelnde datengesteuerte Landschaft navigieren – dargelegt, wird diese Technologie nun von Cyberkriminellen genutzt, um immer raffiniertere Betrügereien auszuarbeiten. Ohne eine klare Strategie zur Bewältigung der Herausforderungen bei der Einführung von KI werden sich diese Investitionen jedoch möglicherweise nicht auszahlen, so Ritesh Talapatra, Sector Head for the Capital Markets and Insurance Business, Americas.

Die Finanzbranche und KI-Technologien- ein Vorreiter? 

Historisch betrachtet ist der Finanzdienstleistungssektor führend gewesen bei der Nutzung von Technologie zur Erzielung von Wettbewerbsvorteilen, und im Zuge der technologischen Entwicklungen sind große globale Unternehmen in gewisser Weise zu Technologie- und Datenunternehmen geworden.

Der Bereich Vermögensverwaltung war in den letzten 12 bis 18 Monaten ein Schwerpunkt unserer Arbeit. Obwohl die verwalteten Vermögen (AUM) unserer Kunden zugenommen haben, führen steigende Kosten und stagnierende Erträge zu einem Gewinnrückgang, was eine Konzentration auf Effizienz und Produktivität erfordert. Gleichzeitig hat der Aufstieg der Fintech-Unternehmen in den letzten Jahren den Druck auf die traditionellen Vermögensverwaltungsfirmen erhöht, ihren Kunden individuellere Dienstleistungen und innovative Produkte anzubieten. Hinzu kommt die sich ständig verändernde Regulierungslandschaft, deren Vorgaben die Aufmerksamkeit der Berater erfordern. Diese Vorschriften zielen zwar darauf ab, die Integrität der Branche zu gewährleisten, verlangen aber einen höheren Zeitaufwand für die Einhaltung der Vorschriften, was potenziell Ressourcen von der Kundenarbeit umlenkt. Diese Herausforderung wird durch die rasanten Veränderungen auf dem Markt noch verschärft, die von den Beratern eine kontinuierliche Auffrischung ihres Wissens verlangen, um Kunden effektiv bedienen zu können.

Als Reaktion auf diese Dynamik wenden sich Unternehmen der KI zu, die neue Wege zur Verbesserung von Kundenbeziehungen, zur Gewinnung neuer Kunden und zur Steigerung der Produktivität der Berater bietet. Die Einführung von KI-Technologie in der Finanzbranche, insbesondere in der Vermögensverwaltung, schreitet rasch voran. Mehr als 75 % der von uns befragten Unternehmen gaben an, dass KI bereits zu mehr betrieblicher Effizienz und einer besseren Entscheidungsfindung beiträgt. Vermögensverwalter nutzen KI, um große Datenmengen zugunsten besserer Anlageentscheidungen, personalisierter Finanzberatung und Risikomanagement zu analysieren. Europäische Verordnungen wie MiFID II, die mehr Transparenz vorschreiben, haben den Einsatz von KI im Datenmanagement und Reporting beschleunigt. Diese proaktive Herangehensweise an digitale Innovationen hat dazu geführt, dass KI-Technologien in Europa, im Vergleich zu den globalen Trends, eine höhere Akzeptanz findet.

Generative KI und die Wettbewerbsvorteile im Finanzsektor 

Die transformative Wirkung von generativer KI (GenAI) in der Finanzdienstleistungsbranche ist tiefgreifend und bietet eine Reihe von Vorteilen, die von betrieblicher Effizienz über optimierte Kundenerfahrungen bis hin zu einem verbesserten Risikomanagement reichen. Durch die Automatisierung von Routine- und komplexen Aufgaben setzt GenAI wertvolle Personalressourcen frei, die sich auf strategischere und kreativere Aspekte von Finanzdienstleistungen konzentrieren können. Diese Verlagerung steigert nicht nur die Produktivität, sondern fördert auch die Innovation in Unternehmen.

Die durch GenAI unterstützte Personalisierung ermöglicht es Finanzinstituten, maßgeschneiderte Finanzberatung, Produkte und Dienstleistungen anzubieten, die den individuellen Bedürfnissen jedes einzelnen Kunden entsprechen. Dieses Maß an Individualisierung steigert die Kundenzufriedenheit und -treue, die auf dem heutigen Markt entscheidende Wettbewerbsfaktoren sind. Darüber hinaus kann die Fähigkeit generativer KI, große Datenmengen zu analysieren und eine ganzheitliche (360°)-Sicht auf einen Kunden zu liefern, Entscheidungsprozesse und Risikomanagementstrategien erheblich verbessern.

Was die Optimierung der betrieblichen Effizienz angeht, so liegt das Potenzial in der Automatisierung von Verwaltungs- und Back-Office-Aufgaben. In diesem Zusammenhang können KI-gesteuerte Systeme beispielsweise das Onboarding von Kunden, die Due-Diligence-Prüfung und die Compliance-Berichterstattung übernehmen – Aufgaben, die traditionell ein erhebliches menschliches Eingreifen erforderten. Durch die Automatisierung dieser Bereiche können Unternehmen ihre Betriebskosten senken und die Geschwindigkeit der Serviceleistungen verbessern, was die Gesamteffizienz und die Wettbewerbsfähigkeit auf dem Markt steigert. Darüber hinaus verschlankt ein „Accelerating Software Development Lifecycle with GenAI“-Ansatz den Softwareentwicklungsprozess durch die Automatisierung der Codegenerierung und des Testens, wodurch die Entwickler entlastet werden und ihren Fokus höherwertigen Aufgaben zuwenden können. Zusammen betrachtet setzen diese Fortschritte neue Maßstäbe für Effizienz und Wettbewerbsfähigkeit in der Branche.

Ein Beispiel: Ein führendes Finanzdienstleistungsunternehmen, das sein verwaltetes Vermögen bis 2030 mehr als verdoppeln will, hat sich mit uns zusammengetan, um die Produktivität seiner Berater zu steigern und die Kundenbeziehungen mithilfe von KI zu stärken. Wir implementierten Wealth AI Analytics Accelerators, eine GenAI-Lösung, die speziell auf die Finanzdienstleistungsbranche zugeschnitten ist. Das Projekt umfasste die Schaffung einer soliden technologischen Grundlage für die Datenverwaltung, die Gewinnung von Erkenntnissen durch KI und fortschrittliche Analysen. Außerdem schloss das Projekt die Bereitstellung dieser Erkenntnisse über ein individuelles Panel ein, das in das Salesforce-Dashboard der Berater integriert ist. Durch die Einbindung von GenAI in das technologische Ökosystem des Unternehmens konnten Ineffizienzen beseitigt, die Effizienz der Berater gesteigert und die allgemeine Kundenzufriedenheit verbessert werden.

KI-Technologien – Unternehmerische Risiken und Vorbereitungsstand des privaten Sektors

Die rasante Entwicklung von KI-Technologien birgt für Unternehmen eine Reihe ernstzunehmender Risiken, darunter erhöhte Sicherheitsschwachstellen, Datenschutzfragen, ethische Probleme und Voreingenommenheit der Systeme, Herausforderungen bei der Einhaltung gesetzlicher Vorschriften, Abhängigkeitsrisiken und Komplexität des geistigen Eigentums. Diese Bedrohungen ergeben sich aus der Fähigkeit der KI, riesige Datenmengen schnell zu verarbeiten und zu analysieren, wodurch Unternehmen bei falscher Handhabung potenziell Cyberangriffen, Datenschutzverletzungen und rechtlichen Konsequenzen ausgesetzt sind. Der Vorbereitungsgrad des privaten Sektors hinsichtlich dieser Bedrohungen variiert sehr stark. Während größere Unternehmen möglicherweise über die nötigen Ressourcen verfügen, um in robuste KI-Governance-Rahmenwerke zu investieren, haben kleine und mittlere Unternehmen oft mit den finanziellen und technischen Anforderungen solcher Implementierungen zu kämpfen. Insgesamt ist der Privatsektor uneinheitlich darauf vorbereitet, die mit KI verbundenen Risiken effektiv zu bewältigen. Letzteres erfordert konzertierte Bemühungen um bessere Sicherheitspraktiken, eine ethische KI-Nutzung und die Einhaltung sich weiterentwickelnder Vorschriften, um Interessen zu schützen und Vertrauen zu schaffen.

Die Europäische Union ist Vorreiter bei der Regulierung von KI. Der vorgeschlagene KI-Gesetzentwurf kategorisiert Systeme nach Risiko und legt strenge Compliance-Standards fest. Dies stellt für Finanzunternehmen sowohl eine Herausforderung als auch eine Chance dar. Zusätzlich haben Cybersicherheitsinitiativen im Rahmen der NIS II-Richtlinie Auswirkungen auf die strategischen Reaktionen hinsichtlich KI-basierter Gefahren. Gleichzeitig ist der Mangel an KI-Fachkräften in Europa nach wie vor ein großes Problem, so dass ein strategischer Schwerpunkt auf Bildung und Ausbildung gelegt werden sollte, um die Arbeitskräfte auf die künftigen Anforderungen in diesem sich rasch entwickelnden Bereich vorzubereiten.

Aufbau robuster Abwehrmechanismen gegen hochentwickelte KI-basierte Betrugsversuche 

Einerseits kann KI den Kundenservice erheblich verbessern, Kundenbeziehungen personalisieren und beispielsweise die Einreichung von Anträgen bei den Aufsichtsbehörden vereinfachen sowie die betriebliche Effizienz insgesamt steigern. Andererseits haben die Zugänglichkeit und Erschwinglichkeit von KI-Tools auch Betrügern die Möglichkeit gegeben, ausgefeilte Betrugstechniken zu entwickeln, wie z. B. Täuschungen mithilfe synthetischer Medien, Deepfakes und Stimmenklonung sowie Dokumentenfälschung. Diese fortschrittlichen Methoden werden bei Betrugsversuchen wie Kontoübernahmen und irreführender Kommunikation eingesetzt, die legitime Geschäftsvorgänge imitieren und zu erheblichen finanziellen Verlusten führen.

Um diesen Bedrohungen entgegenzuwirken, setzen Finanzinstitute mehrstufige Abwehrstrategien ein. Zu diesen Strategien gehört der Einsatz von GenAI, um synthetische Daten zu generieren, die dabei helfen, Betrugserkennungsmodelle darauf zu trainieren, verschiedene Betrugstaktiken zu identifizieren und zu entschärfen. Darüber hinaus verbessern Finanzinstitute ihre Sicherheitsprotokolle durch den Einsatz von Echtzeit-Identitätsprüfungssystemen, ein kontinuierliches Monitoring des Kundenverhaltens und die Nutzung fortschrittlicher Analysen innerhalb ihrer Transaktions-Überwachungsplattformen, um Betrug in dem Moment zu erkennen und zu verhindern, in dem er passiert.

Um ihre Abwehr gegen immer komplexere KI-gestützte Betrugsversuche zu stärken, sollten Unternehmen ein umfassendes Sicherheitskonzept einführen, das modernste technologische Lösungen mit strengen Verfahrensrichtlinien und kontinuierlicher Schulung kombiniert. Dieser Rahmen umfasst den Einsatz hochentwickelter maschineller Lernmodelle, die in der Lage sind, unregelmäßige Muster und Anomalien sofort zu erkennen sowie die Stärkung der Datenverschlüsselung und die Durchsetzung strenger Zugangskontrollen zum Schutz sensibler Daten. Regelmäßige Sicherheits-Auswertungen und eine Echtzeitüberwachung sind unerlässlich, um potenzielle Schwachstellen sofort zu erkennen und zu beheben. Darüber hinaus ist es von entscheidender Bedeutung, sowohl Mitarbeitende als auch Kunden über neue Betrugsstrategien und Präventivmaßnahmen aufzuklären. Die Zusammenarbeit mit Branchenkollegen und externen Fachexperten kann die Betrugsprävention durch den Austausch von Erkenntnissen und bewährten Verfahren weiter optimieren. Durch die kontinuierliche Aktualisierung ihrer Sicherheitsprotokolle und Schulungsinitiativen als Reaktion auf neue KI-gesteuerte Betrugsmethoden können Unternehmen ihre Geschäftstätigkeit wirksam schützen und das Vertrauen ihrer Stakeholder erhalten.

Europäische Finanzinstitute arbeiten zunehmend mit Technologieunternehmen zusammen, um die KI-gestützte Betrugserkennung zu verbessern. EU-weite Cybersicherheitsinitiativen unterstützen einen kollektiven Ansatz zur Bekämpfung von KI-gestütztem Betrug und fördern gemeinsame Strategien und Technologien in den Mitgliedstaaten, um die Abwehrmechanismen zu stärken.

Essenzielle Säulen für eine solide KI-Implementierungsstrategie

Aufbauend auf den im Bericht genannten Säulen sollte eine solide Strategie zur Umsetzung von KI auch die folgenden zusätzlichen Elemente umfassen, um einen ganzheitlichen und wirksamen Ansatz zu gewährleisten:

• Ethische KI und Reduzierung von Voreingenommenheit: Einführung ethischer Leitlinien und Systeme zur Erkennung und Milderung von Vorurteilen in KI-Algorithmen und Datensätzen zur Förderung von Fairness und Inklusion.
• Skalierbarkeit von Technologie und Infrastruktur: Entwicklung und Aufrechterhaltung skalierbarer, flexibler technologischer Infrastrukturen, die sich wandelnde KI-Anforderungen unterstützen und neue Technologien integrieren können.
• Cybersecurity und Datenschutz: Stärkung der Cybersicherheitsmaßnahmen und Einhaltung globaler Datenschutzbestimmungen zum Schutz von KI-Systemen und sensiblen Informationen.
• Leistungsüberwachung und kontinuierliche Verbesserung: Regelmäßige Bewertung der KI-Leistung anhand von KPIs und eine kontinuierliche Optimierung von Modellen und Algorithmen zur Erreichung der Unternehmensziele.
• Stakeholder Engagement und Change Management: Aktive Einbindung aller Stakeholder und effektives Management organisatorischer Veränderungen, um eine reibungslose Einführung und Integration von KI zu gewährleisten.
• Innovation und Forschung: Förderung einer Innovationskultur und Investitionen in Forschung und Entwicklung, um den KI-Trends voraus zu sein und Fortschritte zu nutzen.
• Risikomanagement und Notfallplanung: Identifizierung und Bewertung potenzieller KI-bezogener Risiken und Aufstellung von Notfallplänen zur Gewährleistung der Geschäftskontinuität im Falle von Unterbrechungen.

Durch die Anwendung dieser Grundpfeiler können Unternehmen ein breiteres Spektrum von KI-Herausforderungen und -Chancen angehen, was zu erfolgreicheren und nachhaltigeren Ergebnissen führen kann.

Bewältigung von Compliance-Herausforderungen bei generativer KI: Strategische Ansätze für Finanzmanager 

Die Regulierungsbehörden in der EU und den USA intensivieren ihre Aufsicht über KI im Finanzsektor, um Fairness und Verbraucherschutz zu gewährleisten. Der EU AI Act kategorisiert KI-Systeme nach Risiko und stellt strenge Anforderungen an risikoreiche Anwendungen, während sich die SEC in den USA mit Interessenkonflikten bei prädiktiven Analysen befasst. Mit der Weiterentwicklung von KI sehen sich die Finanzinstitute mit zunehmenden regulatorischen Aktualisierungen aus beiden Regionen konfrontiert, die sie vor die Herausforderung stellen, die Vorschriften einzuhalten und gleichzeitig die Interessen der Verbraucher und Anleger zu berücksichtigen.

Angesichts der immer strengeren behördlichen Kontrolle im Zusammenhang mit KI ist es unerlässlich, diesbezüglich robuste Governance-Strukturen aufzubauen. KI-Governance ist entscheidend für die Gewährleistung der Compliance in Unternehmen, die derartige Technologien einsetzen. Durch die Festlegung klarer KI-Richtlinien und -Standards, die Implementierung robuster Überwachungs-mechanismen und die Gewährleistung von Transparenz und Rechenschaftspflicht können Unternehmen die mit KI verbundenen Risiken wirksam steuern. Kontinuierliches Monitoring und Berichterstattung, die Förderung einer Kultur der ethischen KI-Nutzung und die Zusammenarbeit mit externen Experten und Regulierungsbehörden sind wesentliche Bestandteile eines umfassenden KI-Governance-Rahmens. Unternehmen sollten außerdem regelmäßig interne Richtlinien aktualisieren – in Übereinstimmung mit den neuesten regulatorischen Standards und ethischen Richtlinien – um sicherzustellen, dass KI-Implementierungen nicht nur innovativ, sondern auch konform und sicher sind. Die Regulierungsbehörden ermutigen die Finanzinstitute, RegTech-Firmen einzubeziehen und mit Beratungsunternehmen zusammenzuarbeiten, um Anwendungsfälle zu identifizieren und Lösungen zu finden.

Technologische Schlüsseltrends in der Finanzbranche bis 2025

2025 werden voraussichtlich mehrere wichtige technologische Entwicklungen die Finanzbranche maßgeblich beeinflussen: Stellen Sie sich eine Zukunft vor, in der KI-Agenten selbstständig Entscheidungen treffen und zusammenarbeiten, um Geschäftsziele zu erreichen – sobald ihnen bestimmte Rollen zugewiesen werden und sie den Geschäftskontext verstehen. Es wird erwartet, dass Unternehmen bis 2025 ihre Geschäftsprozesse und Wertschöpfungsströme durch die Integration von KI-Agenten umgestalten und dabei sowohl praktische als auch ethische Herausforderungen angehen werden. Es zeichnet sich ab, dass diese KI-Agenten in den nächsten Jahren neue Einnahmequellen schaffen und die Geschäftsprozesse in verschiedenen Branchen transformieren werden, indem sie Rentabilität, betriebliche Effizienz und Kundenerlebnis verbessern. Menschliche Aufgaben werden sich hingegen auf die Organisation dieser Agententeams, die Gestaltung von Arbeitsabläufen und die Überprüfung der von KI-Agenten durchgeführten Aufgaben konzentrieren:

Weiterentwicklung der branchenspezifischen Cloud: KI-gestützte branchenspezifische Cloud-Lösungen mit vorgefertigten KI-Modellen und Tools, die auf die spezifischen Bedürfnisse von Finanzdienstleistern zugeschnitten sind, werden ausgereifter. Diese Plattformen werden die Datenintegration, den Datenschutz, die Sicherheit und die Einhaltung von Vorschriften verbessern, unterstützt durch eine verstärkte Zusammenarbeit und Governance durch Technologiekonsortien der Branche. Dadurch wird ein erheblicher Wert aus Daten über Wertschöpfungsnetzwerke hinweg freigesetzt.

Demokratisierung von Daten: Augmented Analytics wird es mehr Nutzern in Finanzunternehmen ermöglichen, auf komplexe Datensätze zuzugreifen und diese zu interpretieren, was zu einer schnelleren und fundierteren Entscheidungsfindung führt.
Das Wachstum von Datenmarktplätzen wird neue Einnahmequellen schaffen und die Welle der Datendemokratisierung vorantreiben. Allerdings müssen Unternehmen die Herausforderungen im Zusammenhang mit KI-Verzerrungen, Datenschutz und Sicherheit bewältigen, um qualitativ hochwertige, kontextbezogene Datenergebnisse zu gewährleisten.

Beschleunigung der Blockchain: Die rasante Entwicklung der Blockchain-Technologie wird mit ihren dezentralen Möglichkeiten die Internetlandschaft weiter verändern.
Über Kryptowährungen hinaus wird Blockchain zunehmend für die Tokenisierung von traditionell illiquiden Vermögenswerten wie Immobilien und Kunst genutzt werden, was Teilbesitz ermöglicht und neue Anlagemöglichkeiten eröffnet. Dies wird es Vermögensverwaltungsfirmen ermöglichen, einzigartige, differenzierte Dienstleistungen anzubieten, indem sie sich auf bestimmte tokenisierte Anlageklassen spezialisieren.

Cybersicherheit und Resilienz: Mit der zunehmenden Digitalisierung der Finanzdienstleistungen wird Cybersicherheit eine wichtige Priorität bleiben. Finanzinstitute werden in fortschrittliche, KI-gesteuerte Sicherheitstechnologien investieren, um sich gegen eine Reihe von aufkommenden Cyberbedrohungen zu schützen, darunter Deepfakes, Ransomware und KI-gestützte Angriffe. Der Schwerpunkt wird auf der Entwicklung widerstandsfähiger Systeme liegen, die Cybervorfälle antizipieren, ihnen standhalten und sich davon erholen können, um sowohl die Vermögenswerte des Instituts als auch Kundendaten zu schützen. Diese technologischen Trends werden die Erbringung und Verwaltung von Finanzdienstleistungen erheblich verändern. Unternehmen sollten sich an neue Tools und Strategien anpassen und gleichzeitig sicherstellen, dass sie mit den sich weiterentwickelnden regulatorischen Standards und ethischen Überlegungen konform bleiben.