Die Zukunft des Private Bankings und Wealth Managements: KI-gestützte Text- und Berichterstellung.
Dr. Nicholas Ziegert, OWNLY FinTech und die KI von conversionmaker.ai
12. Juni 2023
Heutzutage spielen künstliche Intelligenz (KI) und Automatisierung eine immer wichtigere Rolle in vielen Branchen, auch im Private Banking und Wealth Management. Insbesondere im Bereich der Text- und Berichterstellung bieten KI-Systeme eine Vielzahl von Möglichkeiten, um Prozesse zu optimieren und die Effizienz zu steigern.
Die Berichterstattung über Finanzthemen schreit quasi nach KI-Unterstützung. Denn eine KI ist außergewöhnlich gut darin, die hohe Menge an unstrukturierten Daten zu verarbeiten und gleichzeitig für den Kunden auf das Wesentliche zu reduzieren.
Im Private Banking und im Wealth Management kommen ganz unterschiedliche Datenquellen zusammen, die – bisher – von versierten Beratern zu einem einheitlichen Bild zusammengefasst werden.
Daten aus der individuellen Vermögensverwaltung stellt jede Bank bzw. jeder Vermögensverwalter in einer detaillierten Übersicht über die gehaltenen Wertpapiere, die Performance sowie Kosten und Steuern dar.
Private Equity und Venture Capital Fonds Unternehmen informieren ihre Investoren über – davon getrennte, meist quartalsweise erstellte – Reportings, inkl. sog. Net Asset Values und Cash-Call Daten. Dazu kommen oft direkte Beteiligungen an Unternehmen, Versicherungen, Sammlungen (Kunst, Oldtimer und Antiquitäten) und vor allem unterschiedliche Typen von Immobilien (Eigenheim, Ferienwohnungen, Miethäuser und Gewerbeimmobilien).
Hochvermögende bedienen sich der Unterstützung von Family Offices; weniger Betuchte nutzen Excel, oder Software zur Darstellung von Vermögensaggregation.. Ersteres ist sehr teuer; Letzteres ist mit eigenem Pflegeaufwand verbunden.
Das Kundenbedürfnis liegt dazwischen. Der Private Banking oder Wealth Management Kunde möchte wissen, wo er jeweils steht, vergleichbar mit dem kurzen Gespräch mit einem Vermögensverwalter, der alle Informationen kennt, diese jedoch prägnant und bewertet vortragen kann. Nicht dagegen soll der Kunde in einer Flut von Details versinken, die oft viel Zeit kosten und “des Pudels Kern” verdecken.
Auch für Anbieter im Wealth Management ist die qualitativ hochwertige Zusammenstellung von Finanzinformationen immer noch ein personal- und zeitintensiver Dienstleistungsbereich. Daten müssen aus unterschiedlichen Bereichen zusammengetragen, überprüft und vergleichbar gemacht werden.
Doch wie genau funktioniert das und welche Vorteile bringt die Nutzung von KI-basierten Lösungen für die Kunden und die Finanzinstitute?
Die fortschreitende Digitalisierung hat auch im Bereich des Private Banking und Wealth Management -zumindest international – zu einem verstärkten Einsatz von Künstlicher Intelligenz (KI) geführt. Dabei geht es darum, durch den Einsatz von Algorithmen und Machine Learning die Beratungsprozesse zu optimieren und den Kunden eine bessere Servicequalität zu bieten.
Ein wichtiger Anwendungsbereich von KI im Private Banking ist die automatisierte Vermögensverwaltung, auch als Robo-Advisory bezeichnet. Hierbei wird ein Portfolio anhand von individuellen Anlagezielen und Risikoprofilen automatisch zusammengestellt und verwaltet. Dies bietet den Vorteil, dass die Anlageentscheidungen auf einer breiten Datenbasis und objektiven Kriterien basieren und somit rational und transparent getroffen werden können.
Darüber hinaus kann KI auch bei der Analyse von Markt- und Unternehmensdaten eingesetzt werden, um eine bessere Risikoeinschätzung zu ermöglichen und Entscheidungen zu treffen. Hierbei können beispielsweise Big Data Analytics und Natural Language Processing (NLP) genutzt werden, um eine umfassende Analyse von Markttrends und Unternehmensdaten durchzuführen.
Ein weiterer Anwendungsbereich von KI im Private Banking ist die Verbesserung der Kundenkommunikation. Hierbei können Chatbots eingesetzt werden, um eine automatisierte und personalisierte Kommunikation mit Kunden zu ermöglichen. Dadurch können Kundenanfragen schnell und effizient bearbeitet werden, ohne dass ein direkter Kontakt mit einem Berater erforderlich ist.
Insgesamt bietet der Einsatz von KI im Private Banking und Wealth Management eine Vielzahl von Vorteilen, wie beispielsweise eine höhere Effizienz, bessere Risikoeinschätzung und eine verbesserte Kundenkommunikation. Allerdings sollten die Anwendungen von KI stets transparent und nachvollziehbar sein, um Vertrauen und Akzeptanz bei Kunden und Regulatoren zu gewährleisten.
Künstliche Intelligenz (KI) hat in den letzten Jahren viele Bereiche der Technologie revolutioniert und ist mittlerweile auch in der Text- und Berichterstellung weit verbreitet.
Zunächst einmal ist es wichtig zu verstehen, dass KI-basierte Text- und Berichterstellung auf maschinellem Lernen basiert. Das bedeutet, dass die KI-Systeme durch die Analyse großer Datenmengen trainiert werden, um Muster und Zusammenhänge zu erkennen. Auf dieser Basis können sie dann Texte generieren, die menschenähnlich klingen und in vielen Fällen sogar besser sind als von Menschen verfasste Texte.
Ein Beispiel für KI-basierte Text- und Berichterstellung ist die automatische Erstellung von Finanzberichten. Hierbei werden große Datenmengen wie Umsatz, Gewinn und Verlust in das System eingespeist. Das KI-System analysiert dann diese Daten und generiert automatisch einen Bericht, der die wichtigsten Ergebnisse und Trends zusammenfasst. Dies spart Unternehmen viel Zeit und Ressourcen, da die Erstellung von Berichten normalerweise viel manuelle Arbeit erfordert.
Dieser Text wurde zum Beispiel teilweise mit einer Software von conversionmaker.ai erstellt. Man wird durch die Erstellung eines Textes von Schritt zu Schritt geführt – Thema, Überschrift, Gliederung, Einleitung, Absätze und Fazit. Es gibt eine Reihe von Vorschlägen, aus denen man auswählen kann. Je mehr Texte sich auf öffentlich verfügbare Informationen beziehen, desto besser funktioniert die KI. Unsere Einschätzung ist, dass für Expertenwissen die KI mit zusätzlichen Daten trainiert werden muss.
Folgende Best Practices vor sollten helfen, KI erfolgreich in Ihrem Unternehmen zu implementieren:
5.1. Identifizieren Sie Ihre Ziele und Bedürfnisse
Bevor Sie mit der Implementierung von KI beginnen, sollten Sie sich zunächst klar darüber werden, welche Ziele und Bedürfnisse Sie damit verfolgen möchten. Möchten Sie beispielsweise die Kundenbindung erhöhen oder die Effizienz Ihrer Prozesse verbessern? Wenn Sie Ihre Ziele kennen, können Sie die richtigen Technologien auswählen und die Implementierung entsprechend planen.
So können vor allem aus der Fülle der Informationen aus den Kapitalmärkten Berichte verfasst werden, die in beliebiger Frequenz Kunden per E-Mail oder über Informationsplattformen zur Verfügung gestellt werden können. Für Social-Media Marketer ist dies natürlich willkommen, weil Quantität (bis zu einem gewissen Maße) in diesem Bereich auch eine Qualität ist.
5.2. Stellen Sie sicher, dass Ihre Daten qualitativ hochwertig sind
KI basiert auf Daten. Es ist daher wichtig sicherzustellen, dass Ihre Daten qualitativ hochwertig sind und frei von Fehlern und Ungenauigkeiten. Sie sollten auch sicherstellen, dass Ihre Daten sicher und geschützt sind, um Datenschutzverletzungen zu vermeiden.
In der Anfangszeit wird es jedoch unverzichtbar sein, trotz KI-generierten Texten eine professionelle, menschliche Endredaktion durchzuführen.
5.3. Testen und optimieren Sie Ihre Systeme regelmäßig
Die Implementierung von KI ist ein kontinuierlicher Prozess. Sie sollten Ihre Systeme regelmäßig testen und optimieren, um sicherzustellen, dass sie effektiv und effizient arbeiten. Sie sollten auch Feedback von Ihren Mitarbeitern und Kunden einholen, um sicherzustellen, dass Ihre Systeme ihre Bedürfnisse erfüllen.
Insgesamt kann die Implementierung von KI im Private Banking und Wealth Management viele Vorteile bieten, darunter eine höhere Effizienz, bessere Entscheidungen und eine verbesserte Kundenbindung. Wenn Sie die oben genannten Best Practices befolgen, können Sie sicherstellen, dass Ihre Implementierung erfolgreich ist und Ihre Ziele erreicht werden.
5.4. Herausforderungen und Risiken bei der Nutzung von KI in der Finanzbranche
Doch mit der Integration von KI in die Finanzindustrie kommen auch Herausforderungen und Risiken, die eng überwacht werden sollten.
Einer der wichtigsten Hürden ist, dass den meisten Finanzunternehmen niemals alle Informationen zur Verfügung stehen, die für ein umfassendes KI-unterstütztes Reporting notwendig wären. Der Private Equity-Fonds hat keinen Zugang zu den Bankinformationen des Kunden; die Bank weiß nicht, welche Immobilien der Kunde hat, und die Versicherung überprüft nur die versicherten Assets. Kurz: Es existiert für fast keinen Vermögenden eine umfassende Datenlage des Gesamtvermögens, auf dem die KI aufsetzen könnte.
Zudem werden die einzelnen Finanzdaten zu einem individuellen Zweck erstellt, wie z.B. die Performanceberechnung auf der einen Seite, oder die Besteuerung auf der anderen. Hat man die meisten Daten, müssen diese in Bezug auf den Stichtag (oder die Stichminute), den Bewertungszweck und den Erhebungszyklus zunächst aufwändig vereinheitlicht werden.
KI-Systeme basieren außerdem auf Algorithmen, die aus Daten lernen. Doch wenn diese Daten verzerrt oder unvollständig sind, kann dies zu einem sog. „Bias“ in den Ergebnissen führen. Das bedeutet, dass die KI-Systeme Entscheidungen treffen, die auf Vorurteilen oder unvollständigen Informationen basieren. Unternehmen müssen sicherstellen, dass ihre KI-Systeme unvoreingenommen und fair sind.
KI-Systeme sind immer noch anfällig für technische Fehler. Wenn ein Fehler in einem KI-System auftritt, kann dies zu schwerwiegenden Konsequenzen führen. Unternehmen müssen sicherstellen, dass ihre KI-Systeme robust sind und über Sicherheitsmechanismen verfügen, um Fehler zu erkennen und zu beheben.
KI-Systeme können Aufgaben schneller und effizienter ausführen als Menschen. Das bedeutet, dass die Einführung von KI in der Finanzbranche zu Arbeitsplatzverlusten führen kann. Unternehmen müssen sicherstellen, dass sie ihre Mitarbeiter auf die Integration von KI vorbereiten und sicherstellen, dass die KI-Systeme die menschliche Arbeit ergänzen und nicht ersetzen.
Wie bei allen neuen Technologien heißt es, Chancen und Risiken gegeneinander abzuwägen.
Dieser Text, der innerhalb relativ kurzer Zeit entstand, zeigt jedoch die Effizienzvorteile. Dies ist vergleichbar damit, dass Juniormitarbeiter Texte vorbereiten, die vom “Senior” korrigiert werden – nur eben viel schneller und günstiger.
Zum produktiven Einsatz der KI wird jedoch neues Know-how benötigt, welches viele Banken und Finanzdienstleister erst aufbauen müssen. Sehr kurzfristig wird sich jedoch zeigen, dass diejenigen, die die KI klug einsetzen, massive Wettbewerbsvorteile erzielen werden – sei es bei Kosteneinsparungen oder der Kundengewinnung.
Übrigens: Die Europäische Union und die Mitgliedstaaten arbeiten an einem gesetzlichen Rahmen für den Einsatz von KI. Eine Kennzeichnung wie in diesem Text ist aktuell noch nicht vorgeschrieben, wurde aber vorgeschlagen. Stand heute bleibt der Leser im Unklaren, ob der Text aus der menschlichen oder der Feder der KI stammt.
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