Das Verhältnis zwischen Finanzdienstleistern und ihren Kunden verändert sich nachhaltig. Wer heute Vermögensverwaltung betreibt, steht vor einer doppelten Herausforderung: Einerseits haben sich Kunden zunehmend an das digitale Erlebnis bei Neobrokern und Neobanken gewöhnt und erwarten auch von ihren Beratern individuelle und transparente Lösungen. Andererseits nimmt die Komplexität des Finanzmarktes mit einer Vielzahl von Anbietern, Produkten und Anlageklassen stetig zu.
Die Fragmentierung zwischen verschiedenen Anbietern macht eine manuelle Verwaltung und Analyse der eigenen Finanzen zunehmend unübersichtlich und fehleranfällig. In diesem Kontext etabliert sich Künstliche Intelligenz (KI) als unverzichtbarer Enabler, der es ermöglicht, Komplexität zu reduzieren und gleichzeitig präzisere sowie relevantere Finanzlösungen bereitzustellen.
Die Zukunft der Vermögensverwaltung liegt nicht in der reinen Digitalisierung: Sie liegt in der intelligenten Nutzung von KI und Daten, um eine neue Qualität der Kundenorientierung zu erreichen.
Warum Datenqualität über den Erfolg von KI entscheidet
Bevor KI ihren vollen Nutzen entfalten kann, braucht es eine solide Grundlage: hochwertige, konsolidierte Finanzdaten. Denn die beste KI ist nur so gut wie die Daten, mit denen sie arbeitet. Genau hier liegt eine der größten Herausforderungen der Branche. Banken und Fintechs sitzen zwar auf enormen Datenmengen – Girokontodaten, Depotinformationen, Vertragsdaten, historische Performance-Daten –, doch diese liegen häufig in fragmentierten Systemen vor.
Kontoinformationsdienstleister und etablierte Spezialisten für Vermögensdaten wie wealthAPI setzen hier an: Durch die Aggregation und Aufbereitung von Daten aus verschiedenen Quellen entsteht ein umfassendes Bild des Kundenvermögens. Über die Zahlungsdiensterichtlinie PSD2 (Payment Services Directive 2) sind Girokontodaten bereits seit längerem zugänglich. Doch eine echte 360-Grad-Sicht auf das Vermögen erfordert weit mehr. Sie beinhaltet weit Wertpapierdepots, Kryptowährungen, Sachwerte, Vertrags- und Versicherungsdaten. Erst diese umfassende Datenbasis ermöglicht es, die Leistungsfähigkeit von KI voll auszuschöpfen.
Mit der geplanten europäischen Verordnung zum Finanzdatenzugang (Financial Data Access Regulation, kurz FiDA) rückt die regulatorische Demokratisierung des Finanzdatenzugangs einen großen Schritt näher. FiDA soll gewährleisten, dass Daten sicher bleiben und nur lizenzierte Unternehmen – etwa BaFin-regulierte Kontoinformationsdienstleister – diese verarbeiten dürfen. Was bislang allerdings nicht reguliert wird, ist die Qualität der Daten, also in welcher Form diese letztlich beim Kunden ankommen. Hier wird viel Erfahrung in der Datenaggregation und Datenanreicherung, insbesondere bei der korrekten Abbildung von Kapitalmaßnahmen und Depotüberträgen, benötigt. Anbieter, die diese Dienstleistung seit längerem im Markt anbieten, haben schon vor Verabschiedung der FiDA einen entscheidenden Wettbewerbsvorteil.
Von starren Regeln zu intelligenter Mustererkennung
Ein konkretes Beispiel verdeutlicht, warum klassische Ansätze an ihre Grenzen stoßen und wie KI diese überwindet. Traditionelle, regelbasierte Systeme arbeiten mit einem klar definierten Mapping. Bank A liefert 200 verschiedene Ordertypen über ihre Schnittstelle, Bank B liefert 120. Es gibt eine Datenbank, die die jeweils pro Bank bekannten Ordertypen einem einheitlichen Datenstandard zuordnet. Gerade Trading-APIs verändern sich jedoch häufig und die von tausenden Banken und Brokern gelieferten Orders würden zu sehr vielen Fehlern führen, wenn man die Ordertypen statisch zuordnen würde. Ein KI-gestütztes, dynamisches Datenmapping, bei dem Veränderungen in der Bezeichnung von Ordertypen und veränderte Datenumfänge von der KI erkannt und neu dem einheitlichen Datenstandard zugeordnet werden, ist unerlässlich.
Hinzu kommt die Analyse von Kapitalmaßnahmen, wie beispielsweise Splits, Mergern und Dividenden. Nachfolge-ISINs oder Stückzahlen werden nach Splits oder Mergern häufig nicht korrekt über die Schnittstellen geliefert. KI ermöglicht eine breite Suche und die Anreicherung der Daten. Darüber hinaus sind durch die Analyse von Shareholder-Informationen auch Dividenden-Forecasts möglich.
Das Prinzip hinter den Beispielen basiert auf Vektorisierung. Jede Transaktion, jede Order wird als Datenpunkt in einem mehrdimensionalen Raum abgebildet – mit Dimensionen für Betrag, Empfänger, Datum und weitere Merkmale. Diese Datenpunkte werden in sogenannte Vektoren umgewandelt, eine Art digitaler Fingerabdruck für jede Transaktion. Je ähnlicher zwei Transaktionen sind, desto näher liegen ihre Vektoren beieinander. So lassen sich wiederkehrende Zahlungen zuverlässig erkennen und gruppieren, auch bei kleinen Merkmalsunterschieden.
Das Ergebnis: eine deutlich höhere Erkennungsgenauigkeit bei gleichzeitig geringerem Wartungsaufwand. Ein solches System liefert belastbare Ergebnisse, skalierbar für Millionen von Transaktionen.
KI als Fundament personalisierter Finanzlösungen
Aufbauend auf einer soliden Datenbasis und intelligenter Mustererkennung lassen sich KI-Anwendungen entwickeln, die weit über die reine Transaktionsanalyse hinausgehen. Intelligente Empfehlungsplattformen generieren auf Basis realer Vermögens- und Portfoliodaten maßgeschneiderte Produktempfehlungen. Dabei fließen Faktoren wie Anlagehorizont, Risikobereitschaft und Nachhaltigkeitspräferenzen ein.
Der entscheidende Unterschied zu herkömmlichen Beratungsansätzen: Die KI lernt kontinuierlich aus anonymisierten Daten, erkennt Muster und stellt Zusammenhänge zwischen verschiedenen Faktoren her. So kann sie beispielsweise aufzeigen, wie Anleger mit ähnlichen Profilen investiert haben, individuelle Verbesserungspotenziale im Portfolio identifizieren oder auf Basis historischer Daten Prognosen erstellen und Berater bei rechtlichen Anforderungen wie dem WpHG-Fragebogen mit einer datenbasierten Analyse der realen Anlagepräferenzen des Kunden unterstützen.
Ausblick: KI als strategischer Imperativ
In den kommenden zwei Jahrzehnten werden laut Schätzungen weltweit rund 83,5 Billionen US-Dollar vererbt. Die nächste Generation vermögender Kunden ist digital aufgewachsen, global vernetzt und stellt völlig neue Anforderungen an die Beratung. Gleichzeitig wird erwartet, dass die Vermögensverwaltung bei gleichbleibenden Assets under Management (AUM) eine wachsende Zahl von Kunden betreuen muss.
KI ist die Antwort auf beide Herausforderungen zugleich: Sie ermöglicht eine Steigerung der Kosteneffizienz bei gleichzeitiger Erhöhung der Beratungsqualität. Dabei ersetzt sie nicht den menschlichen Berater, sondern ergänzt ihn durch datenbasierte Grundlagen, automatisierte Routinetätigkeiten und mehr Raum für die persönliche Betreuung.
Diejenigen Akteure, die die Symbiose aus KI, umfassender Datenintegration und konsequenter Kundenorientierung am schnellsten und effektivsten umsetzen, werden den Markt der Zukunft nicht nur mitgestalten – sie werden ihn prägen.
Susanne Krehl ist Chief Growth Officer bei wealthAPI, einem BaFin-regulierten Kontoinformationsdienstleister, der Banken, Fintechs und Finanzportalen über standardisierte APIs Zugang zu aggregierten Finanzdaten, insbesondere Vermögensdaten, und KI-gestützten Analysetools bietet.
