Auch die Anlage großer Vermögen wird von der Technologie beeinflusst.

Jahrelang klangen Gespräche über Algorithmen und Big Data wie etwas für quantitative Fonds oder technisch versierte Anleger. Doch auch in den Büros, in denen große Liegenschaften verwaltet werden, ist die technologische Revolution angekommen. Unternehmen, die Hunderte Millionen bewegen, setzen fortschrittliche Analysetools ein, um Strategien zu verfeinern, Zyklen vorherzusehen und Risiken zu erkennen. Technologie ist nicht mehr nur ein Versprechen für Kleinanleger ; Darüber hinaus ist es zu einem stillen – und zunehmend einflussreichen – Verbündeten der Reichen geworden.

Im Bereich Private Equity, wo Informationen begrenzt und Investitionszyklen hochkomplex sind, „ermöglicht die Anwendung von Prognosemodellen eine höhere Präzision und Kontrolle “, sagt Carlos De Andrés Pérez, Leiter der Vermögensverwaltung bei BlueBull. Sein Team hat eine proprietäre Datenbank mit über 10.000 Fonds entwickelt, die nach Strategie, Typ oder Geografie klassifiziert sind. Auf diese Datenbank werden Algorithmen des maschinellen Lernens angewendet, um vorherzusagen, wie sich makroökonomische Variablen auf die Kapitalflüsse auswirken. Auf diese Weise können sie jedes Programm mit einem Detaillierungsgrad an die Ziele des Kunden anpassen, der mit herkömmlichen Methoden nur schwer zu erreichen ist.

Der Einsatz von Big Data und prädiktiven Techniken ermöglicht eine bessere Anpassung der Portfoliozusammensetzung, die Vorwegnahme komplexer Szenarien und die Begründung jeder Entscheidung, erklärt José Manuel España, Direktor für Vermögensverwaltung und Vermögensmanagement bei NTT DATA. Diese Kombination aus Analytik und Strategie stärkt die Betriebseffizienz und verbessert sowohl die Rentabilität als auch die Wahrnehmung der Service-Robustheit.

Obwohl andere Sektoren bei der technologischen Integration schnelle Fortschritte erzielt haben, operiert Private Equity oft noch immer in analogen Rahmenbedingungen, warnt Carlos De Andrés Pérez, Direktor für Vermögensverwaltung. Aus seiner Sicht macht diese Lücke Innovation zu einer notwendigen Voraussetzung, nicht nur um wettbewerbsfähig zu bleiben, sondern auch um sich an einen Markt anzupassen, der zunehmend mehr Effizienz, Präzision und Reaktionsfähigkeit verlangt.

„Die Integration fortschrittlicher Algorithmen erfordert zuverlässige Daten, verständliche Modelle und die strikte Einhaltung gesetzlicher Vorschriften“, warnt José Manuel España von NTT DATA. Über die technologische Herausforderung hinaus müssen Vermögensverwalter interne kulturelle Barrieren überwinden und ihre Infrastrukturen aktualisieren, damit diese Lösungen effektiv funktionieren. Der Erfolg hängt davon ab, Innovation mit Finanzexpertise zu verbinden und in einer zunehmend automatisierten Umgebung die Kontrolle zu behalten.

Obwohl viele Unternehmen die anfänglichen technischen Herausforderungen bereits bewältigt haben, besteht weiterhin die Notwendigkeit, künstliche Intelligenz (KI) zu integrieren, ohne die menschliche Beziehung zu beeinträchtigen, die das Vermögensmanagement ausmacht, bemerkt Justo Hidalgo, KI-Direktor bei Adigital.

Um dies zu erreichen, müssen die Algorithmen transparent und überprüfbar sein und innerhalb eines ethischen Rahmens angewendet werden, der das professionelle Urteilsvermögen und das Vertrauen der Kunden stärkt, aber nicht ersetzt.

„Die Integration der Technologie in das Private Banking hat je nach Kundenprofil unterschiedliche Wege eingeschlagen“, sagt Carlos Contreras, Mitglied des spanischen Analysteninstituts. Während fortgeschrittene künstliche Intelligenz bei den Superreichen nahezu unsichtbar zum Einsatz kommt, wird sich ihre Präsenz in der Mittelschicht durch virtuelle Assistenten, digitale Berichterstattung und automatisierte Prozesse immer stärker bewusst. Der Aufstieg der Robo-Beratung ist eine Reaktion auf eine neue Generation, die nach Agilität, Klarheit und angemessenen Kosten sucht, ohne auf die Unterstützung von Experten zu verzichten.

„Die Weiterentwicklung der künstlichen Intelligenz bedeutet nicht das Verschwinden menschlicher Beratung , sondern vielmehr ihre Umwandlung in Hybridmodelle“, fügt Carlos Contreras hinzu. Der Schlüssel liegt darin, die Effizienz des Algorithmus mit der Überwachung durch den Manager zu kombinieren. Je mehr Transparenz diese Tools bieten – hinsichtlich ihrer Logik oder ihrer Einschränkungen – desto größer ist das Vertrauen des Kunden. Aus diesem Grund gewinnt der „Human-in-the-Loop“-Ansatz, bei dem sich Mensch und Maschine ergänzen, zunehmend an Bedeutung.

„Der vermögende Kunde ist nicht mehr derselbe“, sagt Andrés Dancausa, Vizepräsident von SpainCap. „Heute erfordert es ständigen Zugang zu Informationen, Transparenz und ein hohes Maß an Personalisierung. Viele gehören einer neuen Generation junger, digital versierter globaler Unternehmer und Fachleute an, die sowohl technologische Effizienz als auch menschliche Note schätzen“, betont er. Auch die Nachfrage nach flexiblen Strategien mit mehr Liquiditätsfenstern und Diversifizierung steigt, was nicht länger eine Empfehlung, sondern eine strategische Priorität ist.

Spanien macht Fortschritte bei der Digitalisierung von Vermögenswerten, hinkt aber noch immer Ländern wie der Schweiz und den Niederlanden hinterher, erklärt Carmen Orive, Managerin bei Accenture. „Viele Vermögensverwalter konzentrieren sich immer noch auf die Konsolidierung ihrer Datenarchitektur, ein wesentlicher Schritt, der die vollständige Nutzung von KI und Big Data verzögert“, betont er. In anderen europäischen Märkten würden diese Tools bereits eingesetzt, „um Empfehlungen zu verfeinern, Abweichungen zu erkennen und Steuerangelegenheiten in Echtzeit zu optimieren“.

„Das Tempo der Einführung künstlicher Intelligenz hängt nicht nur von der geografischen Lage ab, sondern auch vom Profil der Führungskräfte der Vermögensverwaltungsgesellschaften“, sagt Dancausa von SpainCap. „In den USA gibt es viele technisch orientierte Teams, die sich für eine schnelle Skalierung mithilfe von Daten einsetzen. In Europa überwiegt noch immer ein eher finanzieller Ansatz. In Spanien gibt es Talent und Entschlossenheit, doch der Mangel an Größe verlangsamt den Fortschritt . „Die Veränderung wird letztlich den gesamten Sektor betreffen, auch wenn sie nicht gleichzeitig geschieht“, betont Dancausa.

„Prädiktive Systeme arbeiten mit historischen Daten, Kundenprofilen und makroökonomischen Variablen“, erklärt Boris Delgado, Direktor für Industrie und IKT bei AENOR. Um Zuverlässigkeit und verantwortungsvolle Nutzung zu gewährleisten, werden internationale Standards für Qualität, Datenschutz und Rückverfolgbarkeit angewendet. „Diese Technologie ermöglicht eine präzisere Portfolioplanung, die Gestaltung maßgeschneiderter Finanzprodukte und sofortige Empfehlungen, wodurch schnellere, an den Zielen des Kunden ausgerichtete Entscheidungen möglich werden“, erklärt er.

„Generative KI kann ein nützliches Werkzeug sein, um Investitionsentscheidungen zu erklären oder hypothetische Szenarien zu simulieren“, sagt Aitor Pastor, CEO von Disia. Über die technische Analyse hinaus „liegt sein Beitrag in der Verbesserung der Kommunikation und Klarheit. Die Benachrichtigung der Kunden über den Einsatz von KI wird nicht nur obligatorisch sein, sondern stärkt auch Transparenz und Vertrauen, ohne die Rolle des Beraters zu schmälern“, betont er.

„Auch an der Investmentfront wächst das Vertrauen in künstliche Intelligenz“, bemerkt Jean-Paul van Oudheusden, Analyst bei eToro. Nach einer Phase überzogener Erwartungen und Bewertungskorrekturen treten die Märkte in eine realistischere Phase ein. „Die Investitionen in Millionenhöhe gehen unvermindert weiter: Die USA verstärken ihr Engagement mit neuen Gesetzen und Projekten wie Stargate , während Asien und die globalen Tech-Giganten weiter voranschreiten. Die zugrunde liegende Botschaft bestehe darin, dass künstliche Intelligenz nicht mehr nur eine Erwartung sei, sondern zu einem echten Dreh- und Angelpunkt langfristiger Investitionsentscheidungen geworden sei, so sein Fazit.

„KI bietet zwar klare Vorteile im Vermögensmanagement, birgt aber auch Risiken, wenn sie planlos eingesetzt wird“, warnt Amadeo Alentorn, Leiter für systematische Aktien bei Jupiter AM. Es betont, wie wichtig es ist, zu wissen, mit welchen Daten jedes Modell trainiert wurde, und wie wichtig es ist, Verzerrungen oder Überanpassungen zu vermeiden. Ein System, das Rauschen statt echter Muster lernt, kann bei neuen Daten versagen und zu falschen Entscheidungen führen. Denken Sie daher daran: „Es muss das menschliche Urteil ergänzen, nicht ersetzen.“

Technologie, Daten und Automatisierung verändern die Landschaft der Vermögensverwaltung, aber sie ersetzen nicht das Wesentliche: den Kunden zu verstehen, seine Erwartungen vorauszusehen und ihn mit Urteilsvermögen zu unterstützen. KI ermöglicht es uns zwar, weiter zu gehen, aber der Unterschied wird weiterhin darin liegen, wie sie mit menschlicher Erfahrung kombiniert wird. Es geht nicht nur um Effizienz, sondern auch um eine neue Art, Vertrauen in einem Umfeld aufzubauen, das sich schneller verändert als je zuvor.