Künstliche Intelligenz hat sich von einem Randthema zu einem festen Bestandteil vieler Investmentprozesse entwickelt. In der Praxis ersetzt KI Fondsmanager nicht, unterstützt aber Effizienz, Analyse und Risikokontrolle. Kein „Autopilot“ „Der aktuelle Stand der Technologie in der Vermögensverwaltung ist durch zwei komplementäre Entwicklungslinien geprägt. Einerseits ist klassisches Machine Learning für strukturierte Daten in vielen Institutionen operativ angekommen – überwiegend als Entscheidungsunterstützung und nicht als vollständig autonomes Portfoliosteuerungssystem. Besonders groß ist der Nutzen dort, wo Zielgrößen klar messbar sind, und sich Modelle zeitnah validieren lassen, etwa bei Ausführungskosten, Liquiditätskennzahlen, Volatilitäts- und Risikoparametern“, erklärt Michael Murg, Leiter des Instituts Bank- und Versicherungswirtschaft der FH JOANNEUM, und ergänzt: „Zweitens hat generative KI BRENNPUNKT . Künstliche Intelligenz Vorteil bei der Geldanlage Ob Machine Learning oder generative KI: Der Einsatz Künstlicher Intelligenz in der Geldanlage ist vielfältig, aber begrenzt. Der größte Nutzen liegt weniger im Erzielen von Alpha, sondern in der Effizienz und in der Datenqualität. MICHAEL KORDOVSKY Credits: APA/Vicky Posch; Roland Rudolph; Paul Kuchel / PYKADO Media GmbH; FJM/stock.adobe.com KI im Fondsmanagement von RCM Karin Kunrath, Chief Investment Officer bei Raiffeisen Capital Management, und ihr Team nutzen KI-Tools vor allem beim Durchsuchen von Unternehmensberichten, Newsfeeds, makroökonomischen Einschätzungen und Stimmungsindikatoren. Auch bei der Identifikation struktureller Muster in Fundamentaldaten und bei Risikoszenarien komme KI zum Einsatz. „Die bisherigen Erfahrungen sind durchwegs positiv: Nicht im Sinne einer Automatisierung der Anlageentscheidungen, sondern als deutlicher Zugewinn an Geschwindigkeit und analytischer Tiefe. Die endgültige Bewertung, Gewichtung und Entscheidung bleibt jedoch klar bei der Fondsmanagerin bzw. beim Fondsmanager.“ „In unserem Fondsmanagement setzen wir KI vor allem in der Voranalyse ein.“ Karin Kunrath, Raiffeisen Capital Management den Anwendungsraum stark erweitert, vor allem im Umgang mit unstrukturierten Informationen wie Research-Dokumenten, Earnings-Call-Transkripten, regulatorischen Texten, internen Richtlinien und Reportings. Der kurzfristig größte Hebel liegt hier weniger in neuem Alpha, sondern in der Steigerung der Produktivität, der Konsistenz, der Dokumentationsqualität und des Wissensmanagements.“ In regulierten Umgebungen sei dieser Nutzen untrennbar mit Governance-Anforderungen verbunden: „Die Verantwortlichkeit verbleibt aber beim Management; Nachvollziehbarkeit, Dokumentation, Freigabeprozesse und laufendes Monitoring sind integraler Bestandteil eines seriösen Einsatzes“, so Murg. Wo KI stark ist Nach Einschätzung von Murg kann KI dort besonders gut unterstützen, „wo Aufgaben stark datengetrieben, wiederholbar oder durch große Mengen unstrukturierter Informationen geprägt sind“. Dazu zählen Daten12 . GELD-MAGAZIN – Ausgabe Nr. 1/2026
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