Künstliche Intelligenz ist einer der großen technologischen Disruptoren im Wealth Management. Sie ermöglicht intelligent individualisierte Produkte und Dienstleistungen, steigende Erträge und Effizienz. Drei Aspekte sind dabei zentral.
Das Geschäft mit den Reichen und Superreichen, das Private Banking oder Wealth Management galt lange Zeit nicht nur als die Königsdisziplin des Bankgeschäftes sondern auch als sicherer Ertragsbringer. Inzwischen hat die Digitalisierung auch diesen Bereich erfasst und stellt die Banken vor neue Herausforderungen. Wie diesen begegnet werden kann und welches die aktuellen Trends und Entwicklungen sind, können Sie in den im Bank Blog vorgestellten Studien nachlesen.
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Das Aufkommen künstlicher Intelligenz (KI) stellt eine der größten technologischen Disruptionen dar, die es in der Wirtschafts- und Geschäftswelt bislang gab. Diese Technologie, die hilft, die menschliche Intelligenz zu erweitern, ist inzwischen in allen Branchen angekommen, auch in der Finanzdienstleistung. Intelligente Algorithmen sind für Finanzinstitute an sich nicht neu; sie haben sich beispielsweise bei der Kreditwürdigkeitsprüfung etabliert, und auch Trading-Spezialisten nutzen eine datengesteuerte Entscheidungsfindung. Die jüngste Explosion der über verschiedene Kanäle hinweg verfügbaren Daten hat jedoch die Art und Weise, wie Vermögensverwaltung und Banking in Zukunft ablaufen werden, grundlegend verändert.
Künstliche Intelligenz unterstützt Personalisierung
Neue Technologien wie zum Beispiel Predictive und Advanced Analytics, Machine Learning und KI beeinflussen fast jeden Bereich der Finanzdienstleistungsindustrie. Vermögensverwalter müssen den aktuellen Trends zur Personalisierung folgen und Kunden Services anbieten, die auf deren individuelle Präferenzen zugeschnitten sind. KI ist der Schlüssel zu dieser Personalisierung und die Basis intelligent individualisierter Produkte und Dienstleistungen. KI hilft so, die Umsätze zu erhöhen, gleichzeitig steigert sie aber auch die Effizienz im Back-Office.
FinTechs gehen bereits diesen Weg der Personalisierung per KI, und der immer schärfere Wettbewerb in der Finanzdienstleistungslandschaft hat die Kundenbindung schon stark beeinträchtigt. Der Druck auf traditionelle Anbieter, den Abwanderungstendenzen ihrer profitablen Klienten zu begegnen, wächst.
Jede Gelegenheit, die Interaktion zu individualisieren und das Produktangebot maßzuschneidern, zählt. Wollen Banken und Vermögensverwalter mit den neuen Marktteilnehmern konkurrieren, müssen sie ihre Analysefähigkeiten verbessern und die Infrastruktur schaffen, die zur Integration, Nutzung und Auswertung all ihrer Daten notwendig ist.
Drei praktische Schritte hin zu KI und Datenanalyse
Die folgenden drei Schritte helfen Finanzinstituten, ihre Daten besser zu nutzen und deren Wert tatsächlich auszuschöpfen.
- Strategische KI-Roadmap erstellen
- Integrationskomplexität durch Partner reduzieren
- Vom Deep Learning-Effekt profitieren
1. Strategische KI-Roadmap erstellen
Im Banking werden riesige Datenmengen erzeugt und genutzt – ein mächtiger Aktivposten für jedes Finanzinstitut. Aber ohne eine geeignete Strategie und eine Roadmap wird die große Menge an zu verarbeitenden Daten zu einer Belastung für das Unternehmen – und nicht zur Gelegenheit, sinnvollere Entscheidungen zu treffen und umzusetzen.
Ein paar Datenwissenschaftler einzustellen und zu hoffen, die Vorteile würden sich dann schon einstellen, ist als Strategie nur selten erfolgreich. Weit effektiver ist ein nutzerzentrierter Ansatz, der sich an Anwendungsfällen in verschiedenen Geschäftsbereichen orientiert.
Dieser Ansatz sollte mit einem vielfältigen Portfolio von KI-Projekten kombiniert werden, von Wachstumsinitiativen im Front-Office über Projekte zur Risikominderung bis hin zu Effizienzinitiativen.
2. Integrationskomplexität durch Partner reduzieren
Viele Vermögensverwalter und Banken kennen die innovativen Lösungen von FinTechs. Nur ist die Integration solch disruptiver Lösungen komplex und kostenintensiv. Banken sind sich dessen oft nicht bewusst.
Auf der technischen Seite sind die Sicherheitsanforderungen – einschließlich Datenschutz und Verfügbarkeit der Software – oft die kritischsten Faktoren. Die Kooperation mit Partnern, die bereits über einschlägige Projekterfahrung verfügen, kann helfen, Unsicherheiten über den Wert eines solchen Projekts zu verringern und die Umsetzung zu vereinfachen.
3. Vom Deep Learning-Effekt profitieren
Technologien des Machine Learnings wie etwa das Deep Learning (d. h. tiefe neuronale Netze) erfordern eine große Menge unterschiedlichster Trainingsdaten, um gut zu funktionieren. Hier können die Erfahrungen und Daten aus einem ganzen Ökosystem von Vermögenverwaltern und Privatbanken sehr hilfreich sein.
Große Technologieunternehmen wie Google und Apple wenden diesen Ansatz bereits an: das sogenannte Distributed bzw. Federated Learning. Dieses relativ neue Konzept gestattet es, die Algorithmen auf Grundlage einer weit größeren (anonymisierten) Datenbasis zu optimieren, ohne dabei die Anforderungen des Datenschutzes zu verletzen.
Mehr Informationen zu den Auswirkungen von KI im Wealth Management gibt das kostenfreie Avaloq Whitepaper „Wealth Management Redefined Using AI“.
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