Einleitung
Asset Management ist ein grundlegendes Element der digitalen Reife eines Unternehmens. Es handelt sich um einen strategischen Prozess, um materielle und immaterielle Ressourcen im Blick zu haben und zu optimieren. Von der IT-Infrastrukturverwaltung bis hin zu Investitionen besteht das Hauptziel darin, den Wert von Assets zu maximieren und gleichzeitig Risiken sowie Kosten zu reduzieren.
Tatsächlich spielt KI im Asset Management bereits eine zentrale Rolle – und wird dies in Zukunft noch mehr tun. Das verspricht nicht weniger als eine radikale Transformation, die sich unter anderem im Übergang von einem reaktiven zu einem proaktiven Ansatz und präzisen Vorhersagen manifestiert.
In diesem Artikel werden wir daher einige konkrete Anwendungsfälle und wichtige Richtlinien beleuchten, um KI für das Asset Management sinnvoll und effektiv zu betreiben.
Die Entwicklung der KI – und ihre Auswirkungen auf das Asset Management
Wenn man über Künstliche Intelligenz spricht, muss man stark zwischen Floskeln und den konkreten operativen Fortschritten differenzieren. Wir alle wissen: In den vergangenen Jahren hat die Künstliche Intelligenz – insbesondere mit dem Aufkommen der generativen KI (Gen AI) – in kurzer Zeit bedeutende Fortschritte gemacht. Und diese scheinen erst der Anfang eines langen Weges zu sein.
KI im Asset Management ist insbesondere zu einem strategischen Hebel für Unternehmen geworden, die den Lebenszyklus von Ressourcen optimieren, vorausschauende Wartungen vornehmen und immer genauere Entscheidungen treffen möchten.
Kurz gesagt: KI beschränkt sich nicht mehr auf „einfache“ Datenanalyse-Algorithmen, sondern entwickelt sich mit lernenden Modellen und Automatisierungssystemen kontinuierlich weiter.
Im Folgenden werden wir einige typische und interessante Anwendungsfälle von KI im Asset Management betrachten und dabei konkrete Beispiele aus verschiedenen Produktionssektoren heranziehen.
KI im Asset Management – Anwendungsfälle
Bei KI im Asset Management handelt es sich um ein breites Feld, das sich täglich erweitert. Für die Gegenwart bedeutet es, die Auswirkungen und Konsequenzen von KI in vielen Bereichen zu analysieren. Auf die Zukunft bezogen muss man verstehen, welche Aspekte noch betroffen sein werden – und daraus möglicherweise wichtige Wettbewerbsvorteile abzuleiten.
Im Folgenden findet sich eine in vier Punkte unterteilte Liste, welche die Rolle von KI im Asset Management mit aktuellen Anwendungsbeispielen untermauert.
1. Monitoring, Wartung und prädiktive Analyse
Beginnen wir mit einem absolut entscheidenden Punkt: KI-basierte Systeme ermöglichen es, enorme Datenmengen von Sensoren, IoT-Geräten und Managementsoftware zu sammeln und zu analysieren. Nicht umsonst wird Daten nachgesagt, dass sie das Gold moderner Unternehmen sind.
Und wo setzt hier das Asset Management an? Zunächst einmal beim Monitoring: Dank Machine-Learning-Modellen können Unternehmen Muster und Anomalien frühzeitig identifizieren und entsprechend handeln. Zum Beispiel sagt KI im industriellen Sektor Ausfälle bei kritischen Maschinen vorher und schlägt Wartungseingriffe vor, bevor eine problematische Produktionsunterbrechung auftritt.
Noch konkreter helfen KI-Systeme zum Beispiel im Energiesektor dabei, den Zustand von Windturbinen oder Photovoltaikanlagen zu überwachen und schlagen Wartungsarbeiten basierend auf tatsächlichem Verschleiß – und nicht schlicht aufgrund von Zeitintervallen – vor.
Dieser Ansatz schafft nicht nur Beständigkeit, sondern vermeidet auch unnötige Reparaturkosten, ermöglicht mehr Produktivität und steigert die Zufriedenheit von Mitarbeitern.
2. Automatisierung der Dokumentenverwaltung
Einer der kritischsten Aspekte beim Asset Management liegt in der Dokumentation: ein Prozess, der die Produktivität eines Unternehmens belasten und einen gefährlichen Bumerang-Effekt nach sich ziehen kann.
Künstliche Intelligenz weist in diesem Bereich ein enormes Potenzial auf: Dank ihr lassen sich mit Assets in Verbindung stehende Dokumente automatisiert katalogisieren, so dass sich kritische Informationen schneller finden lassen.
Ein gutes Beispiel hält die Versicherungs- und Immobilienbranche parat: Ein gutes KI-Systems extrahiert automatisch Daten aus Verträgen und Immobilienzertifikaten und beschleunigt so Überprüfungs- und Compliance-Prozesse. Jedes erdenkliche Unternehmen hat die Möglichkeit, das gleiche Vorgehen für Geräte oder verwendete Software anzuwenden.
3. Verbesserte Sicherheit und Compliance
Wichtig: Mehr Assets bedeuten immer auch mehr Angriffsfläche: Dabei kann Künstliche Intelligenz die Sicherheit entscheidend verbessern. Cybersecurity-Algorithmen erkennen verdächtige Zugriffsversuche oder Anomalien in IT-Systemen, verhindern Cyberangriffe und unterstützen einen sicheren Zugang zu Assets.
Ein praktisches Beispiel: Im Fertigungs- und Logistiksektor wird KI bereits eingesetzt, um die Sicherheit der Anlagen durch Bildverarbeitungssysteme und Gesichtserkennung zu überwachen und sicherzustellen, dass nur autorisiertes Personal Zugang zu sensiblen Bereichen hat.
Neben der Sicherheit verdient auch die Compliance viel Beachtung. Hier handelt es sich um einen sehr feingliedrigen Bereich, der ständig neuen Vorschriften und Regularien Beachtung schenken muss. Auch hier vermag es KI, durch Analysen und die Erkennung von Abweichungen zielführend zu unterstützen.
4. Finanz-Asset-Management
Wechseln wir in diesem letzten Punkt der Liste vollständig die Richtung: Heutzutage kommen KI-Systeme auch zum Einsatz, um den Wert und die Leistung der Finanzanlagen eines Unternehmens zu analysieren.
Deep-Learning-Algorithmen können Marktdaten, globale Wirtschaftsinformationen, historische Analysen und Backtests verarbeiten, um die profitabelsten Investitionsstrategien vorzuschlagen – angepasst an Ziele und Risikoparameter.
Diese Systeme sind bereits unverzichtbar für das Management von Investmentfonds und unterstützen Analysten zuverlässig. Bemerkenswert ist, dass sie sich bereits zunehmend in fast allen Industriesektoren, in denen Unternehmen ihr Kapital in den Märkten investieren, verbreiten.
Wie man KI im Asset Management am besten nutzt
Die effektive Implementierung von KI im Asset Management erfordert eine klar definierte Strategie und eine angemessene technologische Infrastruktur. Es gibt keine universelle Wunderformel; vieles hängt von der Art des Unternehmens, seinen Zielen, dem Kontext und den Mitarbeitern selbst ab.
Dennoch lassen sich einige allgemein gültige Schritte definieren, um beim Asset Management bestmöglich von KI zu profitieren:
- Klare Ziele definieren: Vor der Implementierung eines KI-Systems ist es unabdingbar, sich mit den eigenen Intentionen zu befassen. Das bedeutet festzulegen, welche Aspekte des Asset Managements verbesserungswürdig und welche Ziele bis wann zu erreichen sind.
- Daten sammeln und strukturieren: Bei Künstlicher Intelligenz handelt es sich um ein komplexes System, das auf etwas Elementarem basiert: Daten. Eine effektive Infrastruktur, um Daten zu sammeln und zu analysieren, bildet daher die Grundvoraussetzung.
- Die richtigen Tools auswählen: Es gibt verschiedene KI-Lösungen im Asset Management – von fortschrittlichen Analyse-Plattformen bis hin zu maßgeschneiderten Machine-Learning-Modellen. Die Herausforderung besteht darin, die richtigen zu adoptieren.
- KI in das Tagesgeschäft integrieren: Die Einführung von KI sollte nicht „von oben herab“ erfolgen, sondern in bestehende Workflows integriert werden, um auf lange Sicht echte Unterschiede zu machen.
- Der menschliche Faktor bleibt wichtig: Es handelt sich um einen Irrtum, dass KI Menschen und deren spezifische Stärken – wie Kreativität, Erfindungsreichtum, Spontanität oder Empathie – ersetzen kann. Für ein optimales Zusammenspiel müssen also Mitarbeiter an der technologischen Entwicklung beteiligt sein, inklusive klarer Kommunikation und gezieltem Lernen.
- Kontinuierlich überwachen und optimieren: KI muss ständig aktualisiert und überwacht werden, um langfristig echte Mehrwerte zu generieren. Ergo liegt die wahre Revolution in der kontinuierlichen Verbesserung.
