Die gesamte Finanzbranche beschäftigt sich mit KI. Jede Bank, jeder Broker versucht herauszufinden, wie KI die Vermögensverwaltung unterstützen kann. Nicht nur für Reiche, sondern für alle.
Es stellt tatsächlich eine Bedrohung für diejenigen dar, die nicht schnell genug reagieren. Vermögensverwaltung erfordert mehr als nur Geld hin und her zu bewegen.
Es geht darum, den richtigen Anlagemix auszuwählen und ihn an veränderte Marktbedingungen anzupassen. Aktuell übernehmen das menschliche Berater. Aber könnte KI das vielleicht besser? Spoiler: Wahrscheinlich nicht.
Das Problem mit Robo-Beratern
Vermögensverwaltung ist jedoch teuer, und die meisten Menschen können sich die hohen Kosten nicht leisten. Hier kann KI helfen.
KI-gestützte Systeme können maßgeschneiderte Beratung zu geringeren Kosten anbieten und so Menschen Zugang verschaffen, die bisher ausgeschlossen waren, weil ihr Vermögen nicht „ausreichte“, um den Preis menschlicher Beratung zu rechtfertigen.
Doch es gibt einen kleinen Haken: Robo-Advisor sind nicht gerade beliebt. Selbst wenn KI die beste Mischung aus Aktien, Anleihen oder Fonds vorschlägt, reicht es nicht, nur Vorschläge zu machen.
Was fehlt? Kommunikation, so Juan Luis Perez, ehemaliger globaler Forschungsleiter bei Morgan Stanley. Das ist das eigentliche Problem, das KI lösen muss.
KI kann Tausende von Finanzinstrumenten in Sekundenschnelle analysieren. Sie kennt die Zahlen, vergangene Renditen und Risiken. Aber Menschen zu verstehen? Das ist eine ganz andere Sache.
KI kann weder die persönlichen Geschichten noch die sich wandelnden Erwartungen erfassen, die uns als Anleger defi. Denn menschliches Investieren (selbst institutionelles) hat nichts mit Daten zu tun.
Es geht um Emotionen, Entscheidungen zum Sparen, Ausgeben oder Investieren und um langfristige Planung. Diese Dinge sind zutiefst persönlich, und selbst menschliche Berater haben (manchmal) Schwierigkeiten, sie zu verstehen.
Wie soll ein Robo-Advisor das also leisten? Kein Wunder, dass die meisten Kunden am Ende wieder beim altbekannten 60/40-Aktien-Anleihen-Portfolio landen. Das ist die Standardeinstellung. Dafür braucht es keine KI.
Um wirkliche Fortschritte zu erzielen, muss KI intelligenter werden. Sie muss verstehen, wie Berater arbeiten, anstatt nur generische Empfehlungen auszusprechen. Es reicht nicht aus, immer wieder dieselben Produkte zu empfehlen.
KI muss aus der Interaktion mit Kunden lernen. Wenn die KI ein Portfolio nicht in einfachen Worten erklären kann, wird ihr niemand jemals wirklich vertrauen.
Dezentralisierung ist der Schlüssel
Vermögensverwalter stehen nun an einem Scheideweg. Damit KI wirklich nützlich ist, muss sie sowohl dem Berater als auch dem Kunden mehr Macht verleihen.
Das bedeutet, den Prozess zu dezentralisieren und Beratern den Einsatz von KI-Tools zu ermöglichen, um bessere Entscheidungen zu treffen. Es geht nicht darum, einem zentralisierten Plan zu folgen, der von einem Chief Investment Officer (CIO) vorgegeben wird, der margenstarke Produkte pushen will.
Tatsächlich könnte die Dezentralisierung von Entscheidungen den Prozess für Unternehmen, die diese Produkte verkaufen wollen, verkomplizieren. Auch Compliance und Risikomanagement stellen Herausforderungen dar.
Die Zukunft könnte Gespräche mit KI mit fast menschlichem Charakter erleben. Große Sprachmodelle (LLMs) und KI-Agenten könnten die Spielregeln verändern, indem sie aus unseren digitalen Spuren lernen.
Diese KI-Systeme hätten genügend Kontext aus unserem Leben, um vorherzusagen, was wir im Wandel der Zeit wollen. Theoretisch könnte dies die Vermögensverwaltung effizienter gestalten.
Aber wer wird schon seine persönlichsten Informationen einer Maschine anvertrauen? Das dafür nötige Maß an Vertrauen ist schlichtweg enorm.
Wenn Silicon Valley die KI-Entwicklung jedoch weiterhin zu neuen Höchstleistungen vorantreibt, könnten wir schon bald Roboteragenten erleben, die flüssige, realistische Gespräche mit Kunden führen können. Und wenn das passiert, würde sich alles verändern.
BlackRock, der größte Vermögensverwalter der Welt, nutzt KI bereits seit Jahren. Sie verwenden maschinelles Lernen und große Sprachmodelle, um ihre Anlagestrategien zu optimieren.
Sie nutzen sogar KI, um dasmatic Investieren zu optimieren. Dafür haben sie ein Tool namens „matic Robot“, das KI mit menschlicher Expertise kombiniert, um Aktienkörbe auf Basis von Schwellenländerthemen zu erstellen.
Berichten zufolge dies den Prozess der Suche nach Investitionsmöglichkeiten in verschiedenen Sektoren, was zu mehr Effizienz und weniger Zeitverschwendung führt.
Doch KI ist nicht unfehlbar. Menschliche Aufsicht ist nach wie vor unerlässlich, denn diese Roboter verfügen weder über das Urteilsvermögen noch über das differenzierte Verständnis eines erfahrenen Portfoliomanagers wie Larry Fink.
Wenn die KI einen Fehler macht, muss dieser erkannt werden. Fehler in KI-Ergebnissen kommen vor und können ohne menschliches Eingreifen schwerwiegende Folgen haben. Die ideale Lösung? Eine Kombination aus menschlicher Expertise und KI-gestützter Effizienz.
