Vermögendere und wohlhabendere Klienten erwarten eine individuelle Betreuung
Ein zentrales Ergebnis der Studie zum Wealth Management ist, dass vermögendere und wohlhabendere Klienten eine individuelle Betreuung erwarten: Für 43 % von ihnen wäre ein Grund für einen Wechsel, wenn die Beraterin bzw. der Berater nicht ausreichend auf ihre individuellen und neuen Bedürfnisse einginge. Aber auch neue Kundenschichten, die mit dem Trend zur Demokratisierung des Wealth-Managements immer stärker in den Blick der Finanzinstitute geraten, wünschen sich eine Personalisierung, eine stets bedarfs- und situationsgerechte Betreuung. Eine Herausforderung für Vermögensberatungen.
Die Lösung hierfür liegt in einem hybriden Ansatz mit einer automatisierten, digitalen Unterstützung der menschlichen Beratungstätigkeit. Ohne eine gute technologische Basis – und den Einsatz künstlicher Intelligenz (KI) – ist die erfolgreich personalisierte Betreuung einer wachsenden Zahl von Kunden im Wealth Management praktisch unmöglich.
Copy-und-Paste im Wealth Management war gestern: die nüchterne Bestandsaufnahme
Am Anfang eines skalierend personalisierten Beratungsansatzes im Wealth Management steht eine strategische Einsicht. Das Finanzinstitut muss erkennen, dass die bisherige, weitgehend manuelle Arbeitsweise des Beraterteams heute an eine klare Grenze stößt.
Denn noch sind bei Vermögensberatern viel zu viele Prozesse manuell geprägt. Da werden im Wealth Management immer noch Daten aus unterschiedlichsten Systemen und Quellen mühsam von Hand in Tabellenblätter mit manuell erstellten Formeln übertragen, damit ein halbwegs individueller Anlagevorschlag entsteht. Andere Beratungen wiederum versuchen, bestimmte Angebotselemente zu standardisieren, um sie für mehrere Kunden verwenden zu können, die sie mehr schlecht als recht manuell segmentiert haben. Die Konsequenz in beiden Fällen: unflexible Investmentvorschläge, welche die Beraterinnen und Berater dennoch viel Aufwand kosten.
Wechselgefahr und Digitalisierungsdruck ernst nehmen
Der zweite Aspekt einer erfolgreich skalierenden Personalisierung im Wealth Management ist die Bereitschaft zu konsequenten Digitalisierungsschritten und einer neuen Unternehmenskultur – auf Führungsebene und im gesamten Unternehmen.
In einer sich immer stärker digitalisierenden Welt sind auch Finanzinstitute gezwungen, ihre Automatisierung voranzutreiben. Dabei ist es meist gar nicht das Ziel der neuen, automatisierten Systeme und Beratungslösungen, die menschlichen Beraterinnen und Berater zu ersetzen – vielmehr geht es darum, sie in ihrer Arbeit zu entlasten und zu unterstützen. Denn es braucht mehr und bessere Personalisierung.
Die grundsätzlich wachsende Gefahr des Dienstleisterwechsels ist real. Die aktuelle Avaloq-Studie hat die Beziehung zu und die Wechselwilligkeit von vermögenderen und wohlhabenden Anlegerinnen und Anlegern weltweit untersucht.
Zwar sind hohe Kosten und Gebühren – wenig überraschend – der meistgenannte Grund für einen möglichen Wechsel (58 %), gefolgt von schwacher Portfolio-Performance (51 %), aber direkt danach wird bereits von 43 % der Eindruck genannt, Beratende gingen nicht ausreichend auf ihre individuellen und sich wandelnden Bedürfnisse ein. Und 42 % sehen einen Wechselgrund, wenn Beraterinnen und Berater nicht häufig genug mit ihnen kommunizierten.
Beide dieser Churn-Gründe im Wealth Management sind natürlich Ausdruck unzureichender Personalisierung. Hat ein Finanzinstitut erkannt, dass es der damit einhergehenden Wechselbereitschaft vorbeugen muss, stellt sich die Frage: Wie genau sollte es seine Personalisierung intensivieren bzw. skalieren?
Eine digitale Beratungslösung
Am leichtesten fällt einem Finanzinstitut die Digitalisierung und Automatisierung der Beratung – d. h. die Skalierung der Personalisierung –, wenn es eine cloudfähige Beratungsplattform einsetzt. Solch eine zentrale Lösung, die unterschiedlichste Daten auch aus externen Quellen zu handhabbaren Informationen verdichtet, ist ein Tool, das Beratende in ihrer alltäglichen Betreuungsarbeit unterstützt.
Im Idealfall ist solch eine Beratungslösung im Wealth Management modular erweiterbar und auch vom verwendeten Kernbankensystem unabhängig. APIs eröffnen zugleich die Flexibilität, um benötigte Lösungen und Microservices von Drittanbietern anzubinden.
Auch ein Conversational-Banking-Ansatz lässt sich so realisieren: Beratungen können über ihre Plattform dann einfach jene Social-Messaging-Apps für den Kundendialog anbieten, die ihre Klientinnen und Klienten bevorzugen – vorausgesetzt, KI unterstützt sie bei diesem schnellen Kundendialog, indem die Technologie stets individuell passende Inhalte, Nachrichten und Antworten liefert.
Mit KI zu Skalierung und Hyperpersonalisierung im Wealth Management
Die digitale Unterstützung kann zum einen das Personalisieren von Kundendialogen und Investmentvorschlägen optimieren und zum anderen das Skalieren der Personalisierung ermöglichen. Dafür sind KI-Technologien unerlässlich, vom Machine Learning (ML) bis zum Natural Language Processing (NLP).
KI liefert die personalisierten bzw. hyperpersonalisierten Inhalte, mit denen eine Beraterin im Wealth Management ihre Klientinnen und Klienten optimal adressiert. Die KI-Komponente kann etwa externe Newsfeeds und Marktnachrichten analysieren und daraus individuell relevante Inhalte generieren – die für den Berater einen willkommenen Anlass liefern, mit seinem Kunden in Dialog zu treten.
Maschinelles Lernen hilft nicht nur, Transaktionen vorzuschlagen, sondern auch Basiswerte für ein strukturiertes Produkt auszuwählen. So lassen sich Derivatprodukte kosteneffizient auf die Risikoaffinität, den Anlagehorizont und die Investmentphilosophie jedes Kunden abstimmen. KI unterstützt dabei, Investmentstorys zu identifizieren, und sie schafft die Basis für eine Beratung in Sachen ESG-Anlagen.
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KI als Embedded Experience per Microservice
Um KI und Datenanalysefähigkeiten in die Beratungsplattform zu integrieren, gibt es prinzipiell zwei Wege. Entweder das Finanzinstitut implementiert eine große Data-Analytics-Plattform, die zunächst Daten aus mehreren Quellen wie etwa Core Banking, CRM oder Web/Mobile zentralisiert, um sie für verschiedene Analysetools zugänglich zu machen. Solch eine große, aufwendige Lösung verfolgt oft einen Data-Selfservice-Ansatz und will anspruchsvolle Reporting-, Business-Intelligence- und Analytics-Funktionen unterstützen.
Es gibt aber auch die Möglichkeit, sogenannte Embedded Experiences für die Beraterinnen und Berater im Wealth Management zu schaffen. Dabei arbeitet die KI in Form kleiner, intelligenter Microservices gleichsam im Hintergrund. Auf diese Weise kann ein intelligenter Algorithmus beispielsweise öffentlich zugängliche Nachrichten automatisch taggen – und so die individuelle Relevanz für bestimmte Kunden bestimmen. Solch ein KI-basierter Microservice lässt sich oft innerhalb weniger Monate in eine Beratungsplattform integrieren.
Fazit: Hybriden Advisory-Modellen gehört die Zukunft im Wealth Management
Die Avaloq-Studie zur Beziehung zwischen Anlegerinnen und Anlegern und ihren Beratungen im Wealth Management bestätigt, dass sowohl Anlegende mit einem Berater oder einer Beraterin als auch jene, die selbstständig investieren, KI-gestützte Leistungen schätzen.
Am meisten Zuspruch erhält dabei die Analyse der Portfolio-Performance durch KI. 54 % der Anlegerinnen und Anleger mit Beratung und 56 % ohne würden sich hier mit KI-Unterstützung wohlfühlen. 33 % respektive 24 % würden diese Aufgabe sogar komplett der Maschine überlassen.
Es ist absehbar: Beratungen, die auf KI im Wealth Management verzichten, werden Kunden verlieren. Dagegen gehört hybriden, KI-gestützten Advisory-Modellen die Zukunft. Digitale Beratungsplattformen leisten beides: Sie reduzieren den Beratungsaufwand und steigern zugleich die Beratungsqualität. Mit ihnen wird Personalisierung skalierbar.
Über die Studie «Why would investors switch their financial advisor?»
Im Mai 2021 befragte Avaloq 1.430 Anlegerinnen und Anleger mit einem investierbaren Vermögen von mindestens 250.000 USD vom Affluent- bis zum UHNW-Segment. Die untersuchten Märkte sind die Schweiz, Deutschland, das Vereinigte Königreich, Frankreich, China, Hongkong, Singapur, Japan, Australien und Indien.
Avaloq analysierte auch aggregierte, anonymisierte Endkundendaten, die von Banken und Vermögensverwaltern gespeichert wurden, welche Avaloq-Systeme in der EMEA-Region nutzen.
