Die nächste Geländekammer im Asset Management

In einer sechsteiligen Serie geht der US-Vermögensverwalter T. Rowe Price den grossen Fragen im Asset Management nach und beschreibt ein Szenario, wohin sich die Branche weiter entwickeln dürfte.

In Zusammenarbeit mit dem US-Vermögensverwalter T. Rowe Price konnten sich die Leserinnen und Leser von finews.ch unlängst auf eine Zeitreise im Asset Management begeben. Die Serie deckte die Entwicklung von der Weltwirtschaftskrise von 1929 bis zur heutigen Situation in der Schweiz ab.

Viele Fragen blieben indessen offen, wie sich das Asset Management in Zukunft entwickeln könnte. Was die Industrie am stärksten beeinflussen dürfte? Eine neuerliche Nachfrage beim Asset-Management-Pionier aus Baltimore führte zum vorliegenden Beitrag.

So elementar wie Feuer

Im Mittelpunkt wird gemäss den Experten von T. Rowe Price ein Trend stehen, der sich – ähnlich wie Nachhaltigkeit – durch alle Felder zieht: Künstliche Intelligenz (KI). KI-Technologien gelten bereits in vielen Bereichen als bahnbrechend, da sie die kognitiven Leistungen des Menschen reproduzieren respektive sogar übertreffen.

«Künstliche Intelligenz ist eines der wichtigsten Dinge, an denen Menschen arbeiten. Ihre Bedeutung ist grundlegender als Elektrizität oder das Feuer», erklärte unlängst Google-Chef Sundar Pichai auf einer Veranstaltung in San Francisco.

Mensch und Maschine

Für Jordan Vinarub (Bild oben), Leiter des Technology Development Center von T. Rowe Price, lautet der Schlüssel «Intelligent Augmentation» – oder kurz: IA. «Intelligent Augmentation» als Ergänzung zu KI erweitert die Perspektive, indem sie unterstellt, dass sich menschliche und computergesteuerte kognitive Technologien im Idealfall positiv ergänzen.

«Augmentation» lässt sich vorzugsweise mit Steigerung oder Erweiterung übersetzen. Der Erfinder der Computermaus, Douglas Engelbart, prägte erstmals 1962 diesen Begriff und forderte neue Konzepte zur Lösungsfindung zwischen Mensch und Maschine.

Entscheidend für einen Langzeiterfolg

Für Vermögensverwalter eröffnen solche Technologien neue Horizonte. Die Wirtschaftsberatungsfirma PwC widmete sich im vergangenen Jahr unter anderem diesem Thema: Demnach glauben 90 Prozent der Asset-Management-CEOs, dass «der Markt sich in den kommenden fünf Jahren durch KI signifikant verändern wird», stellte das Unternehmen in seinem 22. CEO-Survey fest.

Daten über Kundenpräferenzen und -bedürfnisse und deren Analyse sind mitentscheidend für den Langzeiterfolg ihrer Unternehmen. Analysen wie diese zeigen: Eine neue Ära in der Branche steht bevor.

Nicht bloss nackte Zahlen

«Die Technologie wird die Märkte und Wirtschaftszweige radikal verändern», ist Robert W. Sharps (Bild oben), Group Chief Investment Officer bei T. Rowe Price, überzeugt. Seiner Auffassung nach werden es allerdings verschiedene Faktoren sein, die den Erfolg eines Unternehmens beeinflussen, und zwar solche, die sich nicht allein mit nackten Zahlen und Statistiken erfassen lassen.

«Im Zentrum unseres Anlageprozesses werden weiterhin Menschen stehen, nicht Computer und Algorithmen», so Sharps. «Dies hebt uns von einigen Unternehmen an der Wall Street ab, sich bei Anlageentscheidungen zunehmend auf Computer zu verlassen.»

Bessere Anlageergebnisse

T. Rowe Price nutzt auch Hightech-Lösungen, um seine Kunden besser zu betreuen und bessere Anlageergebnisse zu erzielen und hat vor zwei Jahren das New Yorker Technology Development Center eröffnet. Das Unternehmen versteht sich als Technologiebeschleuniger und legt dabei den Fokus auf die Entwicklung spezialisierter Fähigkeiten im Bereich der Datennutzung und -verarbeitung.

«Die Mitglieder unseres Teams in New York arbeiten eng mit unserer Anlagesparte zusammen und versuchen, die neuen immensen Möglichkeiten der Technologie dazu zu nutzen, ihr Research und ihre Entscheidungsprozesse zu verbessern», erklärt Sharps.

Neue Werkzeuge für Analysten

In der Tat bietet maschinelles Lernen (Machine Learning, ML) gänzlich neue Werkzeuge für Analysten. Dank der jüngsten Fortschritte im Cloud-Computing und durch die Verfügbarkeit gewaltiger neuer Datenbestände ist es heute möglich, im Anlagebereich von maschinellem Lernen zu profitieren.

Ein Beispiel: Das «Equity Data Insights»-Team entwickelte auf Basis der Performancedaten aus mehreren Jahrzehnten sowie von Millionen von Datenpunkten ein Modell, das jeder Aktie im Russell-1000-Index eine theoretische Bewertung zuweist. Damit können Analysten abschätzen, wie die Bewertung auf gewisse Veränderungen der Fundamentaldaten reagiert, etwa auf einen Anstieg der Wachstumsrate des Unternehmens.

Unbekannte Performance-Indikatoren

Ein weiteres Researchteam von T. Rowe Price arbeitet sich durch eine Vielzahl an Daten, um sich ein Bild von den «wesentlichen Performancekennzahlen» eines Unternehmens zu machen. Gelingt es, neuartige und bislang unbekannte Performance-Indikatoren aufzuspüren, könnte sich daraus deshalb ein erheblicher Anlagevorteil ergeben.

Laut der Wochenzeitung «The Economist» machen computergestützte Fonds heute 35 Prozent des US-Aktienmarkts und 60 Prozent der dortigen Handelsaktivität aus. «Diese Strategie werden wir niemals verfolgen», unterstreicht T. Rowe Price-Stratege Sharps.

Für die nächste Ära

Seiner Überzeugung nach sind die Erkenntnisse der Anlageexperten die einzige Möglichkeit, um höhere Erträge zu erwirtschaften als jeder Index, aber ergänzt um Intelligent Augmentation – für die nächste Ära im Asset Management.