KI im Asset Management: Zwischen strategischer Priorität und echter Wirkung

Künstliche Intelligenz hat sich im Asset Management als strategisches Zukunftsthema längst etabliert. Alle befragten Häuser für unsere Studie "Current state of AI im Asset Management" stufen KI als strategisch wichtig ein, drei viertel sogar als kritisch oder existenzentscheidend für ihre Wettbewerbsfähigkeit.

Doch zwischen diesem Anspruch und dem messbaren Nutzen bleibt eine deutliche Lücke. Unsere Studie zeigt, woran das liegt und was erfolgreiche Häuser anders machen. Grundlage sind Experteninterviews mit Verantwortlichen aus dem COO-Ressort von Asset Managern, Servicing-Anbietern und Verwahrstellen, aus denen mehr als 640 Einzelbewertungen ausgewertet wurden.

Jetzt herunterladen: Current State of AI im Asset Management

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Künstliche Intelligenz im deutschen Asset Management: Vom Use-Case-Portfolio zum Value-Design

In der Asset-Management-Branche wird breit in Projekte mit künstlicher Intelligenz investiert. Aber nur eine kleine Minderheit kann einen messbaren wirtschaftlichen Nutzen erzielen. Die Studie zeigt auf Basis von Experteninterviews und mehr als 640 Bewertungen, woran das liegt und welche Faktoren erfolgreiche von weniger erfolgreichen KI-Initiativen unterscheiden.

So steht die Branche heute:

75 % sehen KI als kritisch oder existenzentscheidend für ihre Wettbewerbsfähigkeit.
63 % befinden sich noch in Test- oder Proof-of-Concept-Phasen.
12 % skalieren KI bereits erfolgreich und erzielen einen messbaren Return on Investment.

Was den Unterschied macht

Messbarer Mehrwert entsteht nicht durch möglichst viele Anwendungsfälle. Erfolgreiche Häuser verankern KI entlang ihrer Wertschöpfungsketten und steuern sie über Geschäftsziele und Business-KPIs statt über Nutzungszahlen. Je tiefer KI in die Wertschöpfung integriert wird, desto höher fällt der ROI (Return on Invest) aus. Die entscheidende Frage lautet daher nicht, wie viele KI-Anwendungen ein Unternehmen einsetzt, sondern entlang welcher Logik. Der Sprung der über den Erfolg entscheidet, führt vom Use-Case-Portfolio zum Value-Design.

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