Kundenberatung der Zukunft – Welche Rolle wird KI in der Finanzberatung spielen?

Karl im Brahm, Objectway
Karl im Brahm / Bild: Objectway
Was ist Kunden von Banken und Vermögensverwaltern wirklich wichtig? Ganz oben stehen eine personalisierte Beratung, schnelle Verfügbarkeit und bequeme Anwendung. Diese bedarfs- und situationsgerechte Betreuung wird für eine neue Ära an vermögenden Kunden immer wichtiger - und vor allem durch künstliche Intelligenz möglich. Mehr Personalisierung durch Ausrichtung des Serviceangebotes auf individuelle Bedürfnisse und Verhaltensweisen und nicht nur auf finanzielle Aspekte. Zudem wird der Zugang zur Dienstleistung in den verschiedenen digitalen und analogen Kanälen und für Kunden mit besonderen Anforderungen wie beispielsweise vollständige Sprachaktivierungsfunktion immer wichtiger. Aber nicht nur in der Beratung, vor allem im Back-End verändert die künstliche Intelligenz die Prozesse grundlegend. Denn gerade in der IT-Entwicklung, Qualitätssicherung oder Verwaltung kann radikal automatisiert werden. Die Rolle des Menschen verändert sich immer mehr von einer ausführenden zu einer steuernden und überwachenden. Und blickt man auf die Art und Weise wie sich KI derzeit weiterentwickelt, könnte eine völlig neue Art eines virtuellen Beraters möglich sein.
Neue Kundenschichten sind eine große Herausforderung für Vermögensberater. Der Trend zur Demokratisierung des Wealth Management geht mit immer mehr Personalisierung und einer quasi rund um die Uhr Betreuung über alle (digitalen) Kanäle einher. Wenn jemand heiratet, Kinder bekommt, in eine andere Stadt umzieht - all das und noch vieles mehr sind äußerst wichtige Daten für Vermögensberater. Basierend darauf können neue individuellere Investmentstrategien oder personalisierte Angebote erstellt werden. Künstliche Intelligenz (KI) kann alle diese Daten sammeln und bereits passende Vorschläge machen. In erster Linie wird diese wohl als ergänzende Kraft für den Beratungsprozess entwickelt werden, auch wenn sie in bestimmten Situationen und für bestimmte Aufgaben als virtueller Assistent fungieren kann, der Informationen bereitstellen, auf Anfragen reagieren und Arbeitsabläufe ohne jegliche Aufsicht erleichtern kann. Die Finanzbranche hat sich bisher schwergetan, diese Bandbreite an Fähigkeiten in ihren Beratungsprozess einzubringen. Allerdings hat die Art und Weise, wie man generative KI mit Deep-Learning-Modellen und offenen Finanzdatensätzen kombinieren kann, das Potenzial, eine viel breitere Definition des Beratungsangebots zu unterstützen.

Ein weiter Weg bis zum „künstlichen“ Berater

Der offensichtlichste Weg für Privatbanken, KI auf transformative Weise einzusetzen, liegt eher im Back- und Middle-Office. Dies liegt daran, dass ihr Einsatz in Bereichen wie DevOps (Development und Operations), reine IT-Entwicklung, Qualitätssicherung und Verwaltung ermöglicht, diese Bereiche weitaus stärker zu automatisieren, reibungslos zu gestalten und zu optimieren. Die Rolle der Vermögensberater und Banker wird sich verändern, weg von der Ausführung selbst, hin zur Steuerung, Überwachung, Verbesserung der Prozesse. Im Front-Office-Bereich dürfte sich künstliche Intelligenz vor allem im Investment-Management-Prozess noch viel stärker durchsetzen. Unternehmen werden mit KI beispielsweise ihr Liquiditätsmanagement deutlich verbessern, personalisiertere Portfolios erstellen und pflegen sowie Smart-Beta- und thematische Anlagestrategien mit geringeren Kosten umsetzen.

Mehr Transparenz und Fairness durch künstliche Intelligenz?

Obwohl der vollkommen virtuelle Berater noch in weiter Zukunft liegt, gibt es die Frage nach der Aufsicht und Transparenz von KI-Systemen. Die allgemeine Regel der Rentabilität lautet, die Komplexität zu reduzieren und die Automatisierung zu erhöhen, um letztendlich bessere Renditen zu erzielen. KI-Systeme können dabei sehr nützlich sein, sie können aber auch schnell zu einem erheblichen Reputationsschaden und einer negativen Kundenstimmung führen. Deshalb ist es wichtig, die Aufsicht durch Menschen da zu verstärken, wo Probleme akut auftreten können und unmittelbar behoben werden müssen. Zudem werden zunehmend synthetische Datensätze erstellt, die keine personenbezogenen Informationen mehr enthalten, um Vorurteile zu verringern oder zu beseitigen. Dies kann helfen, ethische und faire Entscheidungen zu treffen. Da jedoch viele Formen der künstlichen Intelligenz und des maschinellen Lernens durch die Interaktion mit fragwürdigen Datensätzen entwickelt wurden, besteht nach wie vor ein erhebliches Risiko, dass Vorurteile und Fehlinformationen, insbesondere durch die Open-Source-Ressourcen von Big Tech, aufrechterhalten und verschärft werden.„Unternehmen müssen proaktiv ihre eigenen KI-gestützten Ergebnisse auf systematische, transparente und konsistente Weise überprüfen. Es gäbe erste Tools, die Unternehmen vor Modellverzerrungen warnen können, aber dies sei nach wie vor ein Bereich, der die Aufsichtsbehörden vor Herausforderungen stelle.

Herausforderungen der KI-Systeme im (Privat-)Banking

Die Datenverfügbarkeit sowie die Qualität und Kennzeichnung dieser stellt für viele Unternehmen eine große Herausforderung dar. Aber auch die grundlegende Identifizierung wirtschaftlich sinnvoller Anwendungsfälle für KI sowie das Engagement der Mitarbeiter, die Prozesse und die anfallenden Investitionen. Unternehmen versuchen verzweifelt, ihr Kosten-Ertrags-Verhältnis zu verbessern und maschinelles Lernen und KI sind hier vielversprechend. Wenn automatisierte Systeme allerdings nur eingesetzt werden, um menschliche Arbeitskosten zu sparen, anstatt einen höheren Wert für Kunden durch besseren Service zu schaffen, werden sie nicht ihr volles Potenzial ausschöpfen können. Die Unternehmen sind aktuell noch nicht darauf vorbereitet, Daten-Mitarbeiter so zu behandeln wie die Kundenberater im Front Office, was sie langfristig aber werden lernen müssen. Adaptive Lösungen sind so konzipiert, dass sie regulatorische und Marktveränderungen als Chance bei der Gestaltung von Dienstleistungen und Angeboten sehen und nicht als Hindernisse oder neue Kosten, die die Investitionsrendite schmälern. Während Privatbanken oft dazu neigen würden, Compliance-Themen im Rahmen der Einhaltung von Vorschriften anzugehen, zeigt sich, dass man in Bereichen wie der „Suitability“ oder dem Modellmanagement völlig neue Fähigkeiten schaffen kann. Diese sollen es den Unternehmen ermöglichen, neue Engagement-Ansätze und Anlagedienstleistungen einzuführen, die die Gebühren erhöhen und neue Vertriebskanäle ermöglichen.
Karl im Brahm ist CEO für den DACH-Raum bei Objectway, ein globaler TOP-100-FinTech-Anbieter (IDC FinTech Rankings) der über 1 Billion Euro an Vermögenswerten verwaltet und mehr als 100.000 Anlageexperten (Finanzberater, Privatbankiers, Kundenbetreuer) bei der Verwaltung von über 700 Milliarden Euro AUM für mehr als 5 Millionen Anleger unterstützt. Der Umsatz der Gruppe übersteigt 100 Millionen Euro (GJ 2022) und zu den Kunden zählen mehr als 200 führende Banken, Vermögensverwalter, Asset Manager und Versicherer in der gesamten EMEA-Region. Objectway verfügt über eine globale Organisation mit über 800 Geschäfts- und Technologieexperten, die von Niederlassungen in Italien, Großbritannien, Belgien, Deutschland, der Schweiz, Frankreich, Irland, den Vereinigten Arabischen Emiraten und Kanada aus arbeiten.