KI in der Vermögensverwaltung: 3 Wege, wie sie nachhaltiges Investieren vorantreibt

Die Einführung von KI in der Vermögensverwaltung geht weit über den Bereich der quantitativen Fonds hinaus. Laut Mercer setzen 91 % der Vermögensverwalter KI entweder bereits ein (54 %) oder planen, sie in ihre Anlagestrategie oder ihr Asset-Class-Research zu integrieren (37 %)^.1

Bislang konzentriert sich der Großteil dieser Einführung auf die Verbesserung bestehender Fähigkeiten: Erweiterung von Datensätzen, Generierung neuer Investitionsideen und Beschleunigung von Analysen. In den meisten Fällen unterstützt die KI das menschliche Urteilsvermögen, anstatt es zu ersetzen. Mehr als die Hälfte der KI-integrierten Teams geben an, dass KI ihre Entscheidungen unterstützt, während nur ein Fünftel sagt, dass sie direkt Maßnahmen vorschlägt^.2

Für nachhaltige Investoren ist dieses Erweiterungsmodell besonders wertvoll. Da die Vorschriften immer strenger und die Datenanforderungen immer komplexer werden, kann KI den Investmentteams helfen, den Anschluss nicht zu verlieren, ohne die Kontrolle über die wichtigsten Entscheidungen zu verlieren.

Die folgende Infografik zeigt drei praktische Möglichkeiten auf, wie Anleger KI im Anlagemanagement einsetzen, um Nachhaltigkeitsziele zu erreichen. Diese Anwendungen werden bereits von führenden Unternehmen eingesetzt und prägen die täglichen Anlageabläufe.

3 Wege, wie KI nachhaltiges Investieren bereits vorantreibt

KI verändert die Art und Weise, wie Anleger Risiken bewerten, Recherchen durchführen und Berichtsanforderungen erfüllen. Diese drei Anwendungsfälle zeigen, wo KI heute einen Mehrwert bietet.

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Die Herausforderung: Erkennen von Kontroversen, bevor sie sich auf das Ergebnis auswirken

Clarity AI fand heraus, dass größere Nachhaltigkeitskontroversen den Marktwert um bis zu 11,8 % je nach Schweregrad und Art des Problems.³

KI als Lösung

NLP-Tools (Natural Language Processing) wie die Controversies-Lösung von Clarity AIAI helfen Anlegern, aufkommende Risiken zu überwachen und rechtzeitig zu reagieren. Durch die Analyse von täglich 250.000 Nachrichten aus 200 Ländern klassifiziert das Tool Vorfälle in 39 Kategorien und vergibt Schweregrade auf der Grundlage des Problems, der Reaktion des Unternehmens und des potenziellen Risikos für den Unternehmenswert.

Die Herausforderung: Skalierung der Forschung in Tausenden von Unternehmen

Das herkömmliche Modell ist zeitaufwändig und schränkt den Erfassungsbereich ein. Wenn ein Analystenteam nur ein paar hundert Unternehmen gründlich bewerten kann, bleiben Tausende weitere im Dunkeln.

KI als Lösung

Generative KI-Tools beginnen, diese Lücke zu schließen, indem sie Analysten dabei helfen, mehr Bereiche schneller und mit gleichbleibender Tiefe und Qualität abzudecken. Studien deuten auf Effizienzgewinne von 30-40 % hin , wenn generative KI-Tools für Aufgaben wie die Zusammenfassung von Berichten, das Benchmarking der Leistung und die Identifizierung wichtiger Nachhaltigkeitsrisiken eingesetzt werden.⁴ Dadurch wird Zeit für höherwertige Analysen und Entscheidungen frei.

Die Herausforderung: Erfüllung komplexer, sich entwickelnder Offenlegungsanforderungen

Die manuelle Erstellung von Berichten kostet Zeit und Ressourcen, da die sich ändernden Anforderungen, wechselnde Vorlagen und Datenaktualisierungen ständige Aufmerksamkeit erfordern.

KI als Lösung

Generative KI kann einen großen Teil dieser Komplexität bewältigen, wodurch menschliches Fachwissen für höherwertige Aufgaben freigesetzt wird. Die automatisierte Berichterstattungslösung vonClarity AI hat beispielsweise die durchschnittliche Berichterstattungszeit um mehr als 80 % verkürzt, sodass Compliance-Teams die Erwartungen schneller und mit größerer Zuversicht erfüllen können, ohne sich von ihren Kernaufgaben ablenken zu lassen.⁵

Schlussfolgerung

Die Beispiele in dieser Infografik zeigen, wie KI bereits einen Unterschied in den Investment-Workflows macht. Von der Verbesserung des Nachhaltigkeitsresearchs bis hin zur Beschleunigung der Einhaltung gesetzlicher Vorschriften helfen diese Tools den Anlegern, schneller und mit mehr Vertrauen zu arbeiten.

Doch auch wenn die Akzeptanz zunimmt, bleibt menschliches Fachwissen unerlässlich. Der wahre Wert der KI zeigt sich, wenn sie mit menschlichem Fachwissen gepaart wird. Wie Neil Brown, Head of Equities bei GIB Asset Management, in einem Interview mit Sustainability Wired betonte, benötigen Anleger nach wie vor Fachwissen, um Ergebnisse zu interpretieren, Fehler zu erkennen und zu vermeiden, dass sie durch fehlerhafte Ergebnisse in die Irre geführt werden. Es ist dieses Gleichgewicht zwischen Schnelligkeit und Urteilsvermögen, das das nächste Kapitel des nachhaltigen Investierens bestimmen wird.