Künstliche Intelligenz (KI) kann Finanzberater gleich auf mehreren Ebenen unterstützen. Davon ist Karl im Brahm überzeugt, Chef für die DACH-Region bei Objectway, einem Software-Anbieter für Banken, Vermögensverwalter und Asset Manager. So könne KI Beratern einerseits lästige Arbeit abnehmen, andererseits aber auch dabei helfen, bessere Entscheidungen zu treffen und ihren Kunden so eine höherwertige Dienstleistung anzubieten.

“Konkret kann KI die Arbeitsbelastung verringern, indem sie Routineaufgaben wie Dateneingabe, Abgleich und Berichterstellung automatisiert”, nennt im Brahm auf Anfrage von FONDS professionell ONLINE einige Beispiele. “Das führt wiederum zu einer geringeren Fehlerquote und ermöglicht es den Beratern, sich auf strategischere Aktivitäten zu konzentrieren”, so seine Erwartung. Darüber hinaus seien KI-gestützte Maschinen in der Lage, Compliance-Prozesse zu rationalisieren, indem sie automatisch und kontinuierlich Transaktionen überwachten und potenzielle Probleme aufzeigten, um die Einhaltung der Vorschriften zu gewährleisten.

Kundenbindung als Herausforderung

Interessant wird es abseits solcher Routineaufgaben. “Künstliche Intelligenz verbessert die Entscheidungsfindung von Finanzberatern, indem sie ihnen ermöglicht, schneller die nächstbeste Handlung für ihre Kunden anhand deren Vorlieben zu erkennen und so Empfehlungen zu geben, die unterschiedlichste Faktoren berücksichtigen”, sagt im Brahm. “Durch die Analyse bisheriger Daten und die Erkennung von Mustern liefert die KI Erkenntnisse, die in Anlagestrategien und Risikobewertungen einfließen können.”

Eine der größten Herausforderungen für Finanzberater sei die Kundenbindung, insbesondere angesichts des Zeit- und Kostenaufwands für den Aufbau dauerhafter Beziehungen, meint der Objectway-Manager. “Zwar wird die Portfolio-Performance häufig als Hauptgrund für die Abwanderung von Kunden genannt, aber Marktforschungen zeigen, dass Faktoren wie das Niveau der Finanzberatung, die Qualität der Zusammenarbeit und die Kosten der Dienstleistung ebenso wichtig sind”, sagt im Brahm. Hier könne eine KI-gestützte Personalisierung einen echten Unterschied machen.

Kundenzufriedenheit und -treue verbessern

So könnten Machine-Learning-Modelle dabei helfen, Kunden mit Abwanderungsrisiko zu identifizieren. “Dazu wird eine Vielzahl von Daten analysiert”, berichtet der Software-Experte. Es gehe sowohl um interne Daten wie Anlagebeträge, Produktmix, Transaktionsverhalten und Portfolio-Performance als auch um externe Faktoren wie Markttrends und Verbraucherstimmung.

Wichtig sei dabei, auf Transparenz zu achten. “Wir verwenden eine Methode aus der Spieltheorie, um klar zu zeigen, welche Datenpunkte am meisten zu jeder Vorhersage beigetragen haben”, erläutert im Brahm. “So erhalten die Berater verwertbare Erkenntnisse – nicht nur eine Bewertung des Abwanderungsrisikos, sondern auch eine Erklärung, warum ein Kunde möglicherweise abwandert.” Richtig eingesetzt könnten solche Tools dabei helfen, die Kundenzufriedenheit und Kundentreue zu verbessern.

“Es besteht die Gefahr, dass dieser Wandel die menschlichen Berater verdrängt”

Wenn es gelinge, die Fähigkeiten der KI mit menschlichem Fachwissen zu kombinieren, sei es möglich, eine bessere Personalisierung zu gewährleisten und gleichzeitig die menschliche Note zu bewahren, die die Kunden weiterhin schätzten. “Klar ist: Die KI hat das Potenzial, bestimmte Anlage- und Beratungsfunktionen zu übernehmen”, sagt im Brahm. “Aber es besteht die Gefahr, dass dieser Wandel die menschlichen Berater verdrängt – wenn die Unternehmen nicht klar den Mehrwert aufzeigen, den eine personalisierte, menschengeführte Finanzberatung bringt.”