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11 Feb
11Feb

Aktuell wird viel über generative AI diskutiert - ein Trendthema mit dem Potenzial, die Mitarbeitereffizienz gerade in analytischen und administrativen Prozessen erheblich zu steigern. Doch aus unserer Sicht ist dieser Fokus zu kurz gesprungen.

Während eine Optimierung von Prozessen im Middle- und Back-Office Bereichen gerade auch durch den Einsatz generativer AI wie Large Language Models (LLMs) aktuell in vielen Häusern im Vordergrund der Betrachtung steht, stellt sich im Vermögensmanagement jedoch auch prinzipiell eine andere Frage: Wie können diese Technologien eingesetzt werden, um Assets under Management durch qualitativ hochwertigere, analytisch fundiertere, vorausschauendere und maßgeschneidertere Dienstleistungen zu erhöhen. Denn gerade für die Betreuung von Kunden im HNWI- und UHNWI-Segment ist das Ziel schließlich selten, der günstigste Servicepartner zu sein - sondern vielmehr der beste und proaktivste Berater.

Werfen wir deshalb einen Blick auf die Bereiche, in denen Data Science und Machine Learning (oder "echte" AI, jenseits der gehypten Sprachmodelle) einen Unterschied machen:


  • Individualisierte Investment Strategien: AI kann große Datenmengen effizient nutzen, um Investment Strategien zu entwickeln, die viel genauer auf individuelle Risikobereitschaft, finanziellen Ziele und Lebensphasen eines Kunden zugeschnitten sind. Im Tandem mit der emotionalen Intelligenz und persönlichen Beziehung eines Relationship Managers können so mit qualitativ noch höherwertige Lösungsvorschläge erarbeitet werden.

  • Verbesserte Interaktion: Durch maschinelle Analyse transaktionaler Daten können Vermögensverwalter die sich entwickelnden Bedürfnisse ihrer Kunden in Echtzeit erkennen oder sogar vorhersagen, wodurch die Interaktion mit dem Kunden reichhaltiger und proaktiver wird. Für eine Kundenpersonal kurzfristig auftretende, atypische Verhaltensmuster können somit genutzt werden, um die Interaktion durch individuell zugeschnittene Kommunikation und Beratung verbessern. Die Klienten fühlen sich auf ihrer finanziellen Reise so besser verstanden und höher wertgeschätzt.

  • Predictive Analytics für die Zukunftsplanung: Die prognostischen Fähigkeiten einer auf einem reichen Datenbestand aufsetzenden AI ermöglichen es auch, Finanzstrategien proaktiv an Lebensereignisse, Marktveränderungen und sich entwickelnde finanzielle Ziele anzupassen, sodass die Dienstleistungen im Vermögensmanagement immer einen Schritt voraus sind. Hier können Relationship Manager auch zahlen-, daten- und faktenbasiert von den Strategien anderen Klienten in ähnlichen Lebensphasen und -lagen lernen. Das Verständnis von Kundenverhalten und -ansprüchen verliert somit seinen oft statischen Charakter und wird auf Echtzeit dynamisiert.

  • Individuellere Kundensegmentierung: AI kann auch den Prozess der Definition von Kunden Personae algorithmisch unterstützen, wodurch das Angebot speziell angepasster Dienstleistungen und Investitionsoptionen ermöglicht und so Kundenzufriedenheit und -bindung erhöht werden. Hierbei können neben Positions- und Transaktionsdaten auch Informationen zu Kundenverhalten und digitalen Präferenzen berücksichtigt werden, um nicht nur den Inhalt, sondern auch Art und Kanal der Ansprache an die individuellen Bedürfnisse des Klienten anzupassen. 


Die Integration von AI in das Wealth Management verspricht insgesamt nicht nur eine Steigerung der Effizienz, sondern eröffnet auch neue Dimensionen des Wachstums durch qualitativ aufgewertete Kundenbetreuung. Um diese aufregende Reise aber erfolgreich anzutreten, sollten Vermögensverwalter folgende grundlegenden strategische Schritte gehen:

  1. Technologische Basis etablieren: Der erste Schritt in eine KI-gestützte Zukunft beginnt mit der Schaffung einer robusten technologischen Infrastruktur. Investieren Sie in Datenanalyse-Plattformen und Tools sowie in die Sicherheit Ihrer Systeme, die das Rückgrat für datengetriebene, personalisierte Kundenservices bilden. Eine solide Plattform, die große Datenmengen effizient verarbeiten kann, ist der Schlüssel, um den individuellen Bedürfnissen Ihrer Kunden gerecht zu werden und ihnen maßgeschneiderte Investitionsstrategien anzubieten.

  2. Expertise entwickeln: Technologie allein ist, wie so oft, nicht ausreichend. Die wichtigste Ressource wird ein Team aus Experten sein, das sowohl die verfügbare Technologie, als auch die in der Vermögensverwaltung relevanten Märkte versteht - und insbesondere auch ein tiefes Verständnis der Kunden und Kundenbeziehungen hat. Schulen Sie Ihr Personal in den Grundlagen der Data Science und fördern Sie ein tiefes Verständnis für die Möglichkeiten wie auch die Grenzen der AI. Die richtige Mischung aus Talenten ermöglicht es Ihnen, die Brücke zwischen technologischer Innovation und erstklassigem Vermögensmanagement zu schlagen.

  3. Partnerschaften und Ökosyteme: Eröffnen Sie strategische Partnerschaften mit Technologieanbietern und FinTech-Start-ups, um Zugang zu Innovationen zu bekommen und einen kreativen Austausch zu sich entwicklenden Trends zu fördern.


Mit diesen Schritten, positionieren Sie sich an der Spitze der Innovation im Vermögensmanagement. Sie schaffen dadurch nicht nur Mehrwert für Ihre Kunden durch personalisierte und vorausschauende Dienstleistungen, sondern definieren auch die Zukunft des Vermögensmanagements neu. Die Reise beginnt jetzt – sind Sie bereit?