KI im Asset Management

Die besten Zahlen liefert die Aufsicht. Für ihren Bericht AI adoption and trends in securities markets (auf Englisch) fragte die ESMA Firmen in der ganzen EU: 395 Firmen meldeten mehr als 800 Anwendungen. Vorne lagen Entwerfen und Zusammenfassen von Texten, dann interne Assistenten und Programmcode. Portfolio-Risikomanagement, Portfoliooptimierung und algorithmischer Handel mit KI waren selten, meist noch in Entwicklung oder Test. 87 Prozent der Fälle dienten interner Arbeit, 10 Prozent der Kundenbeziehung, 3 Prozent den Anlagedienstleistungen selbst.

In der Praxis beginnt ein Asset Manager mit KI im Research: Ein Modell liest Geschäftsberichte, Transkripte von Analystencalls und Broker-Notizen und entwirft eine Zusammenfassung. Danach kommen Fondsbuchhaltung, Reporting und Backoffice; Helaba Invest etwa bearbeitet eingehende Rechnungen ihrer Fonds mit KI. Die Anlageentscheidung trifft der Portfoliomanager, und Compliance dokumentiert, wer was freigegeben hat.

Ein Fonds kann KI im Prozess nutzen oder in KI-Firmen investieren. Die ESMA untersuchte beides im Artikel Artificial intelligence in EU investment funds (auf Englisch). Fonds, die mit KI im Anlageprozess werben, sind ein kleiner Teil der Branche. Sie lagen weder deutlich besser noch schlechter als andere und verloren zuletzt Mittel. Vermögensverwalter nutzen generative KI und große Sprachmodelle vor allem, um Entscheidungen von Menschen zu stützen. Zugleich halten EU-Fonds immer mehr Aktien von KI-Firmen.

Wer als Privatanleger nach einem KI-Fonds sucht, findet meist die zweite Art. Der Deka-Künstliche Intelligenz etwa ist ein aktiv gemanagter Aktienfonds, der in KI-Infrastruktur, KI-Anwendungen und KI-Profiteure investiert. Ob ein Fondsmanager KI für das Portfolio nutzt, ist eine andere Frage, die die Fondsunterlagen beantworten.

Union Investment startete mit der LAIC Vermögensverwaltung, einer Tochter der LAIQON, eine der ersten KI-basierten Fondsvermögensverwaltungen in Deutschland. Laut LAIQON verbindet die WertAnlage menschliche Kompetenz mit KI im Anlageprozess: Kunden legen Vorlieben zu Risiko, Anlageklassen, Regionen, Nachhaltigkeit und Themen fest, was über 2.600 individuelle Allokationen erlaubt, und die KI schlägt die genaue Aufteilung vor, nachdem sie täglich über 125 Millionen Datenpunkte analysiert. Zielgruppe sind vermögende Privatkunden.

Ein solches Angebot ist Finanzportfolioverwaltung nach MiFID II; Geeignetheitsprüfung und Kostenausweis gelten wie bei einem menschlichen Verwalter. Die Seite zu Robo-Advisors behandelt die Lizenz, die Seite zum Asset Management in Deutschland die KAGB-Erlaubnis jeder deutschen Fondsgesellschaft.

Die KI-Verordnung zählt Anlageberatung und Portfolioverwaltung nicht zu den Hochrisiko-Anwendungen. Die Pflichten kommen aus dem Finanzrecht: Laut ESMA-Stellungnahme zu KI in Anlagedienstleistungen (auf Englisch) gilt MiFID II vollständig, die Firma handelt im besten Interesse des Kunden, legt die Rolle der KI offen und steuert Risiken wie algorithmische Verzerrung, schlechte Daten und fehlende Transparenz. Die ESMA warnt auch, dass Textgeneratoren „halluzinieren“, was in Beratung oder Portfolioberichten Kunden in die Irre führen kann.

Wer Modelle auf einer Cloud-Plattform betreibt, hat eine dritte Ebene: DORA verlangt ein Register aller IKT-Verträge und Exit-Pläne für Anbieter hinter kritischen Funktionen. Ein Marktdatenanbieter mit KI-Schicht ist so ein Anbieter. Die Seite zur KI-Verordnung im Finanzsektor erklärt, wo die Hochrisiko-Grenze verläuft.

Finance Loop ist der Treffpunkt für Portfoliomanager, Quants, Dateningenieure und Compliance-Fachleute bei Vermögensverwaltern, die KI einsetzen. Das Netzwerk verbindet die Finance-, IT- und KI-Communitys in Deutschland, Österreich und der Schweiz, mit Events in Frankfurt, München, Berlin und Hamburg.

Finance Loop war Partner von AI in Finance Paris, organisiert von Finteda für Leute aus Vermögensverwaltung, Marktdaten und quantitativer Forschung, mit Sprechern von BNP Paribas, Deutscher Bank, Berenberg und RAM Active Investments. Es unterstützte das AI & Financial Market Data Meetup in Paris, wo Quant-Entwickler der Deutschen Bank auf Leute von Amundi, FactSet und QuestDB trafen. Finance-Loop-Mitglied Fayssal El Mofatiche schrieb mit an Building AI Agents for Finance, das Agenten für Fundamentalanalyse, Deep Research und Handel baut.

Vor allem für interne Arbeit. In der ESMA-Umfrage lagen Entwerfen und Zusammenfassen, interne Assistenten und Programmcode vorne. KI, die Portfolios selbst optimiert oder handelt, war selten.

Laut ESMA lagen EU-Fonds, die mit KI im Anlageprozess werben, weder deutlich besser noch schlechter als andere Fonds und verloren Mittel. Sie bleiben eine kleine Nische.

Nein. Die KI-Verordnung nennt Portfolioverwaltung und Anlageberatung nicht in ihrer Hochrisiko-Liste. MiFID II gilt aber vollständig, und ein Kunden-Chatbot muss sagen, dass eine KI spricht.

Die CFA Institute Research Foundation veröffentlichte AI in Asset Management: Tools, Applications, and Frontiers, das Praktikern zeigt, wie sie Automatisierung und menschliche Aufsicht abwägen. Die Wissensseite zu KI in der Vermögensverwaltung fasst die ESMA-Daten dazu zusammen.