Künstliche Intelligenz dürfte das Asset Management in den kommenden zwölf Monaten nachhaltig verändern. Das geht aus der Studie „GenAI and the Data Divide“ von Clearwater Analytics hervor, für die weltweit 178 Führungskräfte aus dem Fondsmanagement befragt wurden. Demnach rechnen die meisten Unternehmen mit tiefgreifenden Veränderungen in zentralen Bereichen des Front-, Middle- und Backoffice.
Besonders groß sind die Erwartungen bei der Verarbeitung und Aufbereitung von Daten. 62 Prozent der Befragten gehen davon aus, dass KI die Generierung und Zusammenfassung von Informationen grundlegend verändern wird. 58 Prozent erwarten erhebliche Auswirkungen auf Entscheidungsunterstützung und Portfolioempfehlungen. Weitere 57 Prozent rechnen mit einem transformativen Einfluss auf Prognosemodelle und Stresstests.
Auch die Investitionen steigen deutlich. 95 Prozent der befragten Unternehmen haben ihre KI-Budgets im vergangenen Jahr erhöht. 85 Prozent planen, diese innerhalb der nächsten zwölf Monate um mindestens weitere 50 Prozent auszubauen.
KI übernimmt zunehmend operative Aufgaben
Nach Einschätzung der Fondsmanager wird KI vor allem dort an Bedeutung gewinnen, wo bislang zeitintensive manuelle Arbeiten erforderlich sind. Dazu zählen die automatisierte Erstellung standardisierter Inhalte sowie die Verdichtung umfangreicher Datenbestände zu kompakten Analysen.
Auch Prognosemodelle und Szenarioanalysen stehen vor einem Wandel. Mehr als die Hälfte der Befragten erwartet, dass KI künftig historische und aktuelle Daten umfassender auswertet und daraus belastbarere Vorhersagen sowie Stresstests ableitet. Gleichzeitig soll die Technologie Anlageentscheidungen unterstützen, indem sie auf Basis definierter Ziele und Restriktionen mögliche Portfolioanpassungen empfiehlt.
Souvik Das, Chief Technology Officer von Clearwater Analytics, sagt: „Unsere Daten zeigen, dass die globale Investmentbranche nicht länger nur neugierig auf KI ist. Sie setzt die Technologie gezielt ein, um die arbeitsintensivsten Bereiche des Asset Managements zu lösen. Durch die Automatisierung der aufwendigen Datenaufbereitung und Szenarienmodellierung gewinnen Unternehmen Tausende von Arbeitsstunden zurück, die nun für Aktivitäten zur Alpha-Generierung eingesetzt werden können.“
Datenqualität bleibt entscheidender Erfolgsfaktor
Die Studie zeigt zugleich, dass viele Unternehmen zwar Fortschritte beim KI-Einsatz erzielen, bei der Datenqualität jedoch weiterhin Defizite bestehen. 79 Prozent der Fondsmanager halten ihre Daten für vollständig, aber nur 56 Prozent bewerten sie auch als korrekt oder verlässlich. Clearwater sieht darin einen entscheidenden Unterschied zwischen Unternehmen, die bereits messbaren Nutzen aus KI ziehen, und jenen, die noch hinter den Erwartungen zurückbleiben.
Im operativen Einsatz berichten viele Befragte bereits von positiven Ergebnissen. 73 Prozent bewerten KI-Sprachassistenten als effektiv für die Abfrage datenintensiver Investmentplattformen, des Risikomanagements und interner Abstimmungsprozesse. 62 Prozent halten KI-Agenten für wirksam bei der Analyse komplexer regulatorischer Fragestellungen. Fast die Hälfte stuft deren Leistung sogar als „sehr effektiv“ ein.
Darüber hinaus setzen 63 Prozent der Fondsmanager KI bereits erfolgreich zur Automatisierung wiederkehrender Arbeitsabläufe wie der täglichen Berichterstattung ein. 62 Prozent berichten zudem von Anwendungen, bei denen mehrere KI-Agenten Prozesse anhand definierter Datengrenzwerte oder Zeitpläne selbstständig anstoßen.
70 Prozent der Befragten geben an, dass KI ihren Fokus auf das Datenmanagement verstärkt hat. Acht Prozent sprechen sogar von einer „dramatischen“ Veränderung. Zwei Drittel der Fondsmanager sehen KI inzwischen auch als wirksames Instrument zur Verarbeitung alternativer Datenquellen.
„Bemerkenswert ist, dass die Einführung von KI Fondsmanager dazu zwingt, sich mit den Grundlagen des Datenmanagements auseinanderzusetzen wie nichts zuvor“, sagt Das. „Das Vertrauen, das wir beim Umgang mit alternativen Daten sehen, ist besonders aufschlussreich. Es deutet darauf hin, dass Unternehmen, die in KI investieren, zugleich auch am stärksten in die Qualität ihrer Daten investieren – und dass beides gemeinsam vorangetrieben werden muss. Das markiert einen grundlegenden Wandel im Bewusstsein der Branche für die Komplexität dieses Themas.“
