Vermögensverwaltung im Zeitalter generativer KI: Rückstand bei der Aufbereitung von Fondsdaten wird zum Problem

2026-08-15

Verzögerte Strukturierung von Fondsdaten

Der Serienunternehmer Tetsu Noguchi, Repräsentant von Semantic Base (Chuo, Tokio), das KI-Anwendungen für Finanzinstitute unterstützt, äußert Sorge, dass ausgerechnet Investmentfonds aus den Vermögensverwaltungsdiensten auf Basis generativer KI herausfallen könnten. Hintergrund ist, dass der Großteil der mehr als 5.800 Fondsdaten nicht in XBRL vorliegt.

Vermögensverwalter legen Fondsinformationen im elektronischen Offenlegungssystem der Finanzaufsicht FSA (EDINET) offen, doch diese Angaben beschränken sich auf Punkte wie Fondsname, Bilanz und Gewinn- und Verlustrechnung. Wichtige Posten wie die Verwaltungsgebühr, die gehaltenen Wertpapiere und die Entwicklung des Nettovermögens liegen nicht als vergleichbare strukturierte Daten vor. Selbst wenn generative KI japanische Fondsdaten einliest, kann sie sie nicht angemessen verarbeiten und ist damit auch eine Ursache für Halluzinationen, bei denen plausibel klingende, aber faktisch falsche Informationen zurückgegeben werden. Es habe auch Fälle gegeben, in denen die 'Dividenden' der Zielunternehmen mit den 'Ausschüttungen' verwechselt worden seien, die aus Fonds an Kunden gezahlt werden.

Aufbau für eine KI-basierte Nutzung

Hinter dieser Verzögerung steht die lange Haltung der Branche, Fondsdaten nicht einfach vergleichen und damit besser oder schlechter einstufen zu lassen. Ein früherer Vorstandsvorsitzender einer Vermögensverwaltung unter dem Dach einer Großbank sagt: 'Die Datenaufbereitung kostet Geld. Wenn man keinen Nutzen zeigen kann, der die Kosten übersteigt, ließ sich selbst mit einem Vorschlag keine Einigung erzielen.'

Mit der Verbreitung generativer KI ändert sich das Umfeld jedoch allmählich. Die Mitsubishi UFJ Bank kündigte im Mai an, den Dienst 'Apps in ChatGPT' auf Basis der Finanzdateninfrastruktur von Moneytree anzubieten, das eine Haushaltsbuch-App betreibt. Nutzer können über verbundene Konten, Guthaben und ihre Ausgaben in diesem Monat Auskunft erhalten und ihr Finanzverhalten über Grafiken und Tabellen nachvollziehen.

Auch 28 Unternehmen, darunter die drei Megabanken, haben Initiativen gestartet, die das private Vermögensmanagement mit KI unterstützen sollen. Die Idee ist, die Suche nach Fonds und anderen Produkten, den Vergleich und den Kaufvertrag im Dialog mit der KI abzuschließen. Solange jedoch nur ein Teil der Fondsdaten in XBRL vorliegt, lässt sich für den Nutzer nur schwer ein optimales Portfolio zusammenstellen. Künftig wird entscheidend sein, wie weit die XBRL-Aufbereitung vorangetrieben wird.

In den USA werden neben Risiko und Rendite von Fonds auch Bestandsdetails der gehaltenen Vermögenswerte in XBRL erfasst. Zugleich ist die Frage, ob KI-gestützte Anlageempfehlungen als Anlageberatung oder diskretionäre Vermögensverwaltung gelten könnten, sowohl in Japan als auch in den USA ein Thema. Semantic Base arbeitet mit großen Online-Brokern und Vermögensverwaltern daran, unausgearbeitete Fondsdaten zu strukturieren und anschließend in die Large Language Models (LLM) von Finanzinstituten zu integrieren. Noguchi sagt, Ziel sei eine 'digitale Version von EDINET für Fonds'.

Laut den Geldflussstatistiken der Bank of Japan beliefen sich die finanziellen Vermögenswerte japanischer Haushalte Ende März auf 2.386 Billionen Yen. Davon entfielen 563 Billionen Yen auf Aktien und Investmentfonds, fast 30 Prozent mehr als ein Jahr zuvor und nahe an den 584 Billionen Yen bei Versicherungen, Pensionen und ähnlichen Anlagen. Da sich Investitionen zunehmend in den Haushalten verankern, ist eine für KI leicht lesbare Datenaufbereitung unverzichtbar, um die individuelle Optimierung von Anlagen mit KI voranzutreiben.

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