Künstliche Intelligenz hat ein neues Kapitel in der technologischen Transformation unabhängiger Vermögensverwalter aufgeschlagen. Für Christophe Verbaere wird sie ihr Potenzial jedoch erst dann voll entfalten, wenn sie auf strukturierten Daten und einer Organisation aufbaut, die bereit ist, ihre Arbeitsweisen weiterzuentwickeln. Denn über die Technologie hinaus wird vor allem die Fähigkeit von Unternehmen und ihren Mitarbeitenden, ihre Gewohnheiten zu verändern, das Tempo dieser Transformation bestimmen.
Welcher Anwendungsfall der künstlichen Intelligenz schafft Ihrer Meinung nach heute den grössten Mehrwert für einen unabhängigen Vermögensverwalter?
Was man heute von künstlicher Intelligenz erwarten kann, ist in erster Linie ein Effizienzgewinn. Ein Vermögensverwalter oder operative Teams sollen mehr Dossiers und mehr Kunden betreuen können, ohne zusätzliche Ressourcen einsetzen zu müssen. Mit den vorhandenen Mitteln mehr zu erreichen und gleichzeitig Zeit für wertschöpfende Aufgaben freizusetzen, statt sie für administrative oder repetitive Tätigkeiten aufzuwenden. Langfristig kann die KI möglicherweise auch die Performance, die Kundenbeziehung oder das Risikomanagement verbessern.
Bis dahin sind jedoch noch Nachweise und Vertrauensbildung erforderlich. Die eigentliche Herausforderung liegt jenseits der Ankündigungen darin, die Arbeitsweise im Rahmen eines strukturierten Übergangs dauerhaft zu verändern.
Warum sollte ein EAM seine digitale Transformation mit einer echten Datenstrategie beginnen und nicht mit künstlicher Intelligenz?
Weil beides nicht voneinander zu trennen ist. Um das Potenzial der KI auszuschöpfen, muss man auf das interne Wissen zurückgreifen und nicht nur auf externe Daten, die allen zur Verfügung stehen. Entscheidend ist, wie das Wissen innerhalb des Unternehmens organisiert wird, sei es in Form digitaler Daten, Dokumente, Gesprächsberichte oder Kommunikation. Ich bin schon lange vor dem Aufkommen der KI überzeugt gewesen, dass eine Data-centric-Architektur der Schlüssel ist, auch wenn ihre Umsetzung schwieriger ist, wenn sie nicht von Anfang an entsprechend konzipiert wurde. Wenn man bei null beginnen kann, muss man die KI ins Zentrum stellen. Das setzt voraus, dass auch das Wissen im Zentrum steht.
Für mich sind das über die Zeit aufgebaute Wissen des Unternehmens und seiner Mitarbeitenden die beiden wichtigsten Vermögenswerte. Alles andere kann sich sehr schnell verändern. Eine Datenstrategie trägt zudem dazu bei, dieses Wissen zu bewahren, wenn Mitarbeitende das Unternehmen verlassen, was gerade im Banking und in der Vermögensverwaltung seit jeher eine Herausforderung ist. Daten zu einem strukturierten, gemeinsam nutzbaren und für das Unternehmen verwertbaren Vermögenswert zu machen, ist deshalb heute ein echter Wettbewerbsvorteil.
Sie haben bei NS Partners mehrere Projekte zur technologischen Transformation geleitet. Welche wesentlichen Erkenntnisse haben Sie daraus gewonnen?
Zunächst einmal viel Geduld. Wir bewegen uns in komplexen, über Jahre empirisch gewachsenen Umgebungen, in denen Technologie lange Zeit lediglich als Supportfunktion betrachtet wurde. Bei NS Partners habe ich das Glück, Mitglied der Geschäftsleitung zu sein, was bei den für Technologie Verantwortlichen nicht immer der Fall ist. Solange Technologie nicht als strategisches Thema und als «Business Enabler» verstanden wird, wird es schwierig sein, das Tempo bei der Einführung neuer Lösungen zu erhöhen.
Als zweite Erkenntnis ist die Einführung selbst der schwierigste Punkt. Auf Unternehmensebene wartet man häufig zunächst ab, was andere machen und ob sie damit Erfolg haben, bevor man selbst aktiv wird. Deshalb muss man aufmerksam beobachten und gleichzeitig bereit sein, Lösungen vorzuschlagen.
Auch der Begleitung der Mitarbeitenden darf man nicht zu wenig Bedeutung beimessen. Sie muss an die Bedürfnisse und die Erfahrung jedes Einzelnen angepasst werden. Diese Bedürfnisse unterscheiden sich stark, während sich die KI ständig weiterentwickelt und immer schneller voranschreitet. Unabhängig von der Technologie bleibt der Mensch der am schwierigsten zu steuernde Faktor, und daran wird auch die KI nichts ändern.
Wenn Sie heute die Technologieplattform eines grossen unabhängigen Vermögensverwalters von Grund auf neu aufbauen könnten, wie würde sie aussehen?
Ich hatte einmal die Möglichkeit, tatsächlich bei null zu beginnen, mit der Unterstützung der Geschäftsleitung. Die Technologie entwickelt sich so schnell, dass es unmöglich ist vorherzusehen, was sich in sechs Monaten verändert haben wird. Die einzige Gewissheit ist, dass das Wissen und die Kompetenzen eines Unternehmens dessen strategische Vermögenswerte sind. Alles andere, von den Tools über die Plattformen bis hin zur Organisation, kann sich verändern.
Konkret braucht es ein zentrales «Gehirn», das das Wissen des Unternehmens sammelt und strukturiert. Die verschiedenen technologischen Bausteine werden anschliessend daran angebunden, ohne dass die Kontrolle über die erzeugten Daten verloren geht. Es gibt keinen Grund, die Rechen- oder Risikomodelle der Anbieter selbst neu zu entwickeln. Die Ergebnisse müssen jedoch in das gemeinsame Fundament zurückfliessen. So bleibt das Unternehmen unabhängig von seinen Tools und kann seine Daten insbesondere mithilfe der künstlichen Intelligenz umfassend nutzen.
Wie werden die PMS der nächsten Generation aussehen – und wie sollten sie aussehen?
Zunächst müssen sie KI integrieren, um Portfolio- und Relationship-Manager zu unterstützen. Sie soll niemals an ihrer Stelle entscheiden, sondern ihnen Analyseperspektiven eröffnen, die sie nicht spontan berücksichtigt hätten. Diese Modelle müssen nicht intern neu entwickelt werden. Es ist Aufgabe der Anbieter, sie direkt in ihre Lösungen zu integrieren. Sinnvoller wird es sein, die daraus gewonnenen Ergebnisse zu nutzen und gegebenenfalls eigene Agents als zusätzliche Ebene zu entwickeln.
Darüber hinaus müssen PMS eine bessere Interoperabilität mit den verschiedenen Gegenparteien bieten. Heute wird zu viel Zeit darauf verwendet, Marktdaten, Depotbanken und externe Vermögensverwalter miteinander zu verbinden – mit einem entsprechend hohen Fehlerrisiko.
Schliesslich wird ein PMS nicht mehr unabhängig vom Kundenreferenzsystem funktionieren können. Anlagevorgaben und Risikomanagement werden voraussetzen, dass Kundeninformationen direkt im PMS verfügbar sind, ohne dabei die Vertraulichkeit der Daten zu beeinträchtigen. Heute investieren Unternehmen erhebliche Ressourcen in die Schnittstellen zwischen einem PMS, das die Portfolios verwaltet, und einem zentralen System, das die Kundeninformationen enthält. Dabei stützen sich die Compliance-Kontrollen genau auf diese Daten. Sobald diese Elemente miteinander verbunden und durch KI angereichert sind, lassen sich Agents vorstellen, die Anlageentscheidungen unter Berücksichtigung von Vorgaben optimieren und dabei das Portfolio, das Kundenprofil und dessen Umfeld einbeziehen. Die Sicherheit der Daten bleibt bei diesem Prozess allerdings eine zentrale Herausforderung.
Welche Berufe, Funktionen oder Kompetenzen werden sich bei unabhängigen Vermögensverwaltern in den kommenden Jahren am stärksten verändern?
Bei NS Partners haben wir uns dafür entschieden, in Systeme und künstliche Intelligenz zu investieren, damit unsere Mitarbeitenden «augmented» werden und die bestehende Organisation effizienter arbeiten kann. Ich glaube nicht an die in den Medien weit verbreitete Vorstellung, dass die KI einen grossen Teil der Arbeitsplätze verschwinden lassen wird. Dieses Narrativ taucht seit einem Jahrhundert bei jedem technologischen Umbruch auf. Die eigentliche Herausforderung ist die Anpassung, die je nach Profil unterschiedlich leicht fällt.
Die zentrale Herausforderung bleibt die Einführung. Zunächst muss das Vertrauen der Anwender gewonnen werden, indem man ihnen hilft, repetitive Aufgaben zu reduzieren und Zeit für Tätigkeiten mit höherem Mehrwert zu gewinnen. Anschliessend muss schrittweise Vertrauen in die von den Agents erzeugten Ergebnisse aufgebaut werden. Über die KI hinaus werden sich die Berufe auch durch die Entwicklung digitaler Tools für Marketing und Kundenbeziehungen verändern. Kunden werden künftig erwarten, bestimmte Fragen direkt an einen Agent stellen zu können, der ihnen darauf antwortet.
Wo sollten die Vermögensverwalter ihre Prioritäten setzen?
Die manuelle Lektüre von Dokumenten und die Eingabe von Informationen sollten eigentlich der Vergangenheit angehören. Sie kosten Zeit, verursachen Fehler und schaffen keinen Mehrwert. Hier kann die KI unmittelbar den grössten Einfluss entfalten, indem sie Dokumente liest, Informationen extrahiert und Unstimmigkeiten erkennt. Eine Due Diligence, die bisher mehrere Stunden beanspruchte, kann so auf einen Bruchteil reduziert werden, der für die Überprüfung und Vertiefung erforderlich ist. Die übrige Zeit kann darauf verwendet werden, die Schlussfolgerungen des Agents zu analysieren und kritisch zu hinterfragen. Wir haben dies intern bereits umgesetzt, unter anderem um mehr Quellen einzubeziehen, die Qualität zu verbessern und Widersprüche zwischen Dokumenten zu erkennen.
Sollten unabhängige Vermögensverwalter bereits heute eigene Technologieprojekte starten oder darauf warten, dass spezialisierte Plattformen auf den Markt kommen, die ihre Bedürfnisse abdecken?
Es braucht ein Gleichgewicht. In Bereichen, die einen echten Wettbewerbsvorteil schaffen, sollten Vermögensverwalter weiterhin selbst investieren. Bei allem, was der Kunde erwartet, ohne dass es einen Wettbewerbsvorteil darstellt, ist es hingegen sinnvoller, die Anbieter die KI und die Daten schrittweise in ihre Plattformen integrieren zu lassen.
Die zentrale Frage wird danach die Vernetzung dieser verschiedenen Systeme sein. Einige Plattformen arbeiten bereits daran, «digitale Zwillinge» miteinander zu verbinden. Dieser Ansatz könnte auch im Finanzbereich neue Anwendungen finden. Das mag noch zukunftsorientiert klingen, doch die Entwicklung hat bereits begonnen.
Letztlich bleibt unabhängig vom gewählten System die Datenbasis der Schlüssel. Wissen muss zu einem Vermögenswert des Unternehmens werden und auch als solcher behandelt werden.