Als die Norges Bank Investment Management (NBIM) sich das Ziel setzte, mit Einsatz von Künstlicher Intelligenz (KI) 20 Prozent effizienter zu werden, suchte der Staatsfonds Norwegens zunächst nach dem einen großen Anwendungsfall. Nach Interviews mit Führungskräften und mehreren Workshops standen 171 Projekte auf der Liste – aber kein einzelner dominanter Use Case. Diese Beobachtung beschreibt die Herausforderung, vor der die Industrie steht: Entscheidend ist nicht die eine Anwendung, die Investmentteams grundlegend verändert, sondern die Frage, welche Tätigkeiten sich mit KI besser strukturieren, beschleunigen oder teilweise automatisieren lassen – und wo menschliches Urteil unverzichtbar bleibt.
Das Potenzial für den Einsatz in der Finanzindustrie ist groß, wie eine Studie des KI-Anbieters Anthropic zeigt. Grafik 1 illustriert, dass für zentrale Aufgabenfelder des Asset Managements – etwa IT & Mathematik, Wirtschaft oder Management – ein hohes KI-Abdeckungspotenzial besteht. Dies überrascht wenig: Multi Asset Fondsmanagement verbindet informationsintensive Analyse mit diskretionärer Einschätzung, wählt Umsetzungswege von Einzeltiteln bis Fonds oder Derivaten und steuert Portfolios unter individuellen Mandats- und Risikovorgaben. Viele der dafür erforderlichen Arbeitsschritte sind bereits daten- und systemgestützt. Gleichzeitig wird bisher nur ein Teil des KI-Potenzials ausgeschöpft. Praktische Erfahrung legt nahe, dass sich dieses am besten schrittweise und dezentral in kleinen Teams erschließen lässt.
Strategisch relevant wird diese Entwicklung durch anhaltenden Margendruck und steigende Anforderungen. Dabei entwickelt Multi Asset Management sich zunehmend zu einer Orchestrierungsaufgabe, in der Fondsmanager wachsende Informationsmengen verdichten und mehr Analysen, Entscheidungen und Mandate verantworten müssen. Der Wettbewerb verschiebt sich deshalb nicht primär in Richtung „KI-Alpha“, also autonomer Investmententscheidungen, sondern hin zu Qualität und Skalierbarkeit der Investmentprozesse: wie gut, wie häufig und wie breit sich vorhandenes Investmenturteil anwenden lässt. KI kann dabei Daten- und Prozesslücken schließen und diese Reichweite erhöhen – gerade kleinere Teams decken so größere Research- und Mandatsspannen ab. Ebenso wichtig sind fortlaufende Feedbackschleifen, mit denen Manager aus vergangenen Entscheidungen lernen: KI wird zum Prozess- und Lernverstärker.
Der Beitrag entwickelt eine Wirkungs- und Integrationsmatrix zur Einordnung unterschiedlicher KI-Anwendungen, beschreibt die Voraussetzungen für eine dauerhafte Verankerung und zeigt ihre Anwendung anhand konkreter Beispiele. Abschließend wird aus Managementsicht eine Einschätzung gegeben, welche organisatorischen Voraussetzungen erforderlich sind und welchen Beitrag die Digitalisierung bereits zu Produktivität und Qualität geleistet hat.
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