Nutzung der Leistungsfähigkeit von KI zur Unterstützung menschlicher Investitionsentscheidungen

Erfahren Sie, wie wir einem Vermögensverwalter dabei geholfen haben, durch den Einsatz neuer Technologien seine Agilität zu steigern und sich einen Wettbewerbsvorteil zu verschaffen.

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The better the question.

Wie kann KI Anlageprozesse verbessern?

Einsatz von Algorithmen zur Beschleunigung und Verbesserung der Entscheidungsfindung von Portfoliomanagern.

Wir haben einem führenden globalen Vermögensverwalter dabei geholfen, durch die digitale Transformation betriebliche Effizienzsteigerungen zu erzielen. Anschließend wandte er sich an uns mit der Bitte um Hilfe beim nächsten Schritt: der Umgestaltung seiner Anlageprozesse durch neue Technologien, darunter künstliche Intelligenz (KI) und robotergestützte Prozessautomatisierung (RPA).

Das Unternehmen wollte den Entscheidungsprozess beschleunigen und verbessern, indem es mithilfe künstlicher Intelligenz größere und komplexere Datensätze interpretierte und in einigen Fällen die Entscheidungsfindung vollständig automatisierte. Ziel war es, Portfoliomanager und Research-Analysten dabei zu unterstützen, mehr Alpha (die aktive Rendite einer Investition im Vergleich zu einem Benchmark oder Marktindex) zu erzielen und innovative neue Anlageprodukte zu entwickeln.

„Die Analyse von Daten aus zehn Jahren Finanzberichten von Dutzenden von Unternehmen im Portfolio eines typischen Fondsmanagers ist für Research-Analysten der Stoff, aus dem Albträume sind – und doch ist es die perfekte Lernmöglichkeit für KI“, sagt Thierry Grouès, Associate Partner im Strategie-, Kunden- und Innovationsteam von Ernst & Young.

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The better the answer.

Schwachstellen identifizieren und die besten Lösungen finden

KI fördert komplexe alternative Daten zutage und liefert Erkenntnisse mit einem einzigen Klick.

Unsere Aufgabe bestand darin, gemeinsam mit uns die neuen Grundlagen für die Investmentprozesse des Asset Managers zu gestalten. In enger Zusammenarbeit mit der Unternehmensleitung haben wir Portfoliomanagement und Forschung als die Bereiche identifiziert, die am wahrscheinlichsten von einer Investition in KI und RPA profitieren, untermauert durch ein neues Betriebsmodell und Partnerschaften mit externen Lieferanten.

Wir haben eng mit den Research-Analysten, Portfoliomanagern und IT-Spezialisten des Kunden zusammengearbeitet, um Schwachstellen zu identifizieren und gemeinsam Lösungen zu entwickeln. „Der beste Weg, KI einzuführen, besteht darin, es einfach zu tun“, erklärt Grouès. „Wir haben uns darauf konzentriert, was möglichst schnell erledigt werden konnte. Da KI ohne Daten nicht nutzbar ist, haben wir zusätzlich neue Datenquellen erschlossen und diese für die Entwicklung von Algorithmen genutzt.“

Die digitale Transformation wurde so schnell wie möglich durchgeführt, mit Sprints zur Bereitstellung minimal funktionsfähiger Lösungen. Zu diesen Lösungen, die innerhalb von nur drei Monaten eingeführt wurden, gehörten:

Ein gemeinsamer Bildschirm, der alle im Entscheidungsprozess verwendeten Daten aggregiert
Eine Möglichkeit für Portfoliomanager, eine Zusammenfassung der Stimmungsanalyse zu einem Unternehmen oder Vermögenswert über eine einfache Namenssuche abzurufen, anstatt ein Dutzend interne Datenbanken und mehrere externe Quellen durchforsten zu müssen.

Im Hinblick auf das Portfoliomanagement nutzt das Unternehmen nun KI-gestützte oder vollständig automatisierte Anlageentscheidungen sowie Warnmeldungen für Portfoliomanager, um aktienspezifische und Marktrisiken zu verwalten. Dank der Möglichkeiten des maschinellen Lernens werden die Algorithmen mit der Zeit ein immer besseres Verständnis für die Anforderungen der Benutzer entwickeln und so den Entscheidungsprozess weiter verbessern. Gleichzeitig wird RPA eingesetzt, um die Belastung der Mitarbeiter durch manuelle, sich wiederholende Aufgaben zu verringern, sodass ihnen mehr Zeit für wertschöpfende Tätigkeiten bleibt. Gleichzeitig werden durch verbesserte Kontrollen das Risiko menschlicher Fehler verwaltet und minimiert.

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The better the world works.

Agilität für die Zukunft schaffen

Heute ist das Unternehmen anders aufgestellt und hat neuen Schwung.

Operative Effizienz

Wir helfen Ihnen, Strategien zu implementieren, um die Effizienz Ihres Unternehmens über die gesamte Wertschöpfungskette hinweg zu verbessern. Damit erhöhen wir Margen und senken langfristig Kosten und Risiken.
Mehr erfahren

Sobald die neuen Funktionen vollständig integriert sind, erwartet das Unternehmen eine höhere Kundenzufriedenheit durch schnellere Markteinführung, eine höhere Mitarbeiterzufriedenheit durch die Reduzierung manueller, sich wiederholender Aufgaben sowie neue Umsatzmöglichkeiten. Der Einsatz hochmoderner Technologien und die Einstellung von Data-Science-Spezialisten haben dem Unternehmen bereits neuen Schwung verliehen: Es findet ein Mentalitätswandel statt und Portfoliomanager denken anders darüber nach, wie sie Technologie zur Verbesserung ihrer täglichen Arbeit nutzen können.

„Führende Unternehmen stellen Hunderte von Datenwissenschaftlern ein und nutzen die Cloud-Infrastruktur, um die Leistungsfähigkeit der KI weiter zu steigern“, sagt Grouès. „Dank dieser Transformation kann unser Kunde mit der Konkurrenz Schritt halten und wird in den nächsten Jahren viel flexibler und in der Lage sein, neue Chancen zu nutzen.“ „Führende Unternehmen stellen Hunderte von Datenwissenschaftlern ein und nutzen Cloud-Infrastrukturen, um die Leistungsfähigkeit der KI weiter zu steigern“, sagt Grouès. „Dank dieser Transformation kann unser Kunde mit der Konkurrenz Schritt halten und wird in den nächsten Jahren deutlich flexibler und in der Lage sein, neue Chancen zu nutzen.“

Die internationale EY-Organisation besteht aus den Mitgliedsunternehmen von Ernst & Young Global Limited (EYG). Jedes EYG-Mitgliedsunternehmen ist rechtlich selbstständig und unabhängig und haftet nicht für das Handeln und Unterlassen der jeweils anderen Mitgliedsunternehmen. Ernst & Young Global Limited ist eine Gesellschaft mit beschränkter Haftung nach englischem Recht und erbringt keine Leistungen für Mandanten.

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