Ich habe bereits argumentiert, dass künstliche Intelligenz für Asset Manager in erster Linie kein Tooling-Problem ist, sondern ein Problem des operativen Modells. Die eigentliche Bedeutung von KI liegt in ihrem Einfluss darauf, wie Organisationen lernen, Entscheidungen skalieren und Verantwortung verankern.

Dieser Artikel ist der erste Teil einer kurzen Serie über KI und Betriebsmodelle im Bereich der Vermögensverwaltung. Er beschreibt den Kontext der aktuellen KI-Welle und untersucht deren Auswirkungen auf die Branche. Der zweite Artikel befasst sich mit Daten und KI-Strategien, während der letzte Artikel die Umsetzung aus der Perspektive eines etablierten Vermögensverwalters beleuchtet.

Die Entwicklung Europas im Bereich ESG-Investitionen (Environmental, Social and Governance) war geradezu transformativ. Anfang der 2020er Jahre erfasste eine Welle nachhaltiger Finanzierungen den Kontinent: Investoren, Institutionen und politische Entscheidungsträger schlossen sich ehrgeizigen Netto-Null-Zielen an, klimafokussierte Fonds boomten und regulatorische Rahmenbedingungen wie die EU-Verordnung über nachhaltigkeitsbezogene Angaben im Finanzbereich (SFDR) gaben das Tempo für die globalen Märkte vor. Doch die Landschaft verändert sich. Die anfängliche Begeisterung weicht einer pragmatischeren Herangehensweise. Angesichts zunehmender Belastungen wie Klimaschocks ist die Einbeziehung von ESG-Kriterien in Investitionsentscheidungen jedoch umso dringlicher geworden, um Risiken zu managen und die Wettbewerbsfähigkeit und Zukunftsfähigkeit zu erhalten.