KI im Asset Management sorgt für deutlichere Effizienzgewinne als für höhere Anlegerrenditen. In Mercers Umfrage vom Februar 2026 berichteten nur 8 % der Unternehmen von messbaren Verbesserungen der Anlagerenditen durch KI, während 69 % eine höhere betriebliche Effizienz meldeten. Die Ergebnisse wurden im Asset-Management-BluePaper von Morgan Stanley und Oliver Wyman vom September 2026 zitiert.
Wichtigste Erkenntnisse
- Der Einsatz von KI ist weit verbreitet: 55 % der befragten Manager nutzen sie in mindestens einem Anlageprozess.
- Messbare Vorteile konzentrieren sich auf Effizienz und Erkenntnisse aus der Research-Arbeit, weniger auf Anlagerenditen.
- Bedenken hinsichtlich Datenqualität und Compliance bleiben wesentliche Hindernisse für eine breitere Einführung.
Inhaltsverzeichnis
- KI im Asset Management bringt uneinheitliche Ergebnisse
- Die Einführung in der Research-Arbeit schreitet schneller voran als bei Portfolioentscheidungen
- Daten und Compliance begrenzen den breiteren Einsatz
- Fazit
KI im Asset Management bringt uneinheitliche Ergebnisse
Mercers Umfrage zum Einsatz von KI im Asset Management 2026 erfasste 131 Vermögensverwalter weltweit und wurde am 21. Mai 2026 veröffentlicht. Neben den 55 %, die KI in mindestens einen Anlageprozess integriert hatten, nutzten weitere 27 % sie in Pilot- oder Proof-of-Concept-Projekten.
Die deutlichsten berichteten Vorteile betrafen den operativen Bereich: 55 % nannten schnellere oder qualitativ hochwertigere Erkenntnisse, während lediglich 24 % von Kostensenkungen berichteten. Diese Unterscheidung ist wichtig, denn schnelleres Arbeiten führt nicht zwangsläufig zu geringeren Ausgaben oder einer besseren Portfolioperformance.
Die Zahlen geben die von den Unternehmen gemeldeten Erfahrungen wieder, nicht das Ausmaß etwaiger Renditeverbesserungen. Sie belegen auch nicht, dass KI durchgängig Renditen oberhalb von Marktbenchmarks erzielt. Im Bericht von Morgan Stanley und Oliver Wyman hieß es, es sei weiterhin nicht erwiesen, ob eine breitere Research-Abdeckung zu dauerhaft über den Benchmarks liegenden Renditen führt.
| Bereich | Details |
|---|---|
| Anlage-Research | 49 % der Unternehmen hatten KI integriert. |
| Datenverarbeitung | 40 % der Unternehmen hatten KI integriert. |
| Portfoliozusammenstellung | 13 % der Unternehmen hatten KI integriert. |
| Handelsausführung | 7 % der Unternehmen hatten KI integriert. |
Die Einführung in der Research-Arbeit schreitet schneller voran als bei Portfolioentscheidungen
Der Einsatz von KI konzentriert sich weiterhin auf frühere Phasen des Anlageprozesses, insbesondere auf Research und Datenverarbeitung. Bei der Portfoliozusammenstellung und der Handelsausführung, wo Anlageentscheidungen umgesetzt werden, ist die Verbreitung deutlich geringer.
Nur 5 % der Unternehmen in Mercers Umfrage räumten der KI autonome oder teilautonome Befugnisse bei Anlageempfehlungen oder Handelsgeschäften ein. Die Technologie unterstützt daher weitgehend das menschliche Urteilsvermögen, statt es zu ersetzen.
Dieses Muster macht den Unterschied zwischen Einführung und Anlagewirkung deutlich: Ein Manager kann KI umfassend zur Strukturierung von Informationen einsetzen, ohne Portfolioentscheidungen zu delegieren oder bessere Renditen nachzuweisen.
Daten und Compliance begrenzen den breiteren Einsatz
Mercer stellte fest, dass 69 % der Unternehmen Datenqualität oder Datenzugang als wesentliches Hindernis für eine breitere Einführung von KI einstuften, während 59 % regulatorische Bedenken oder Compliance-Fragen anführten.
Beverley Sharp, Global Manager Research Leader bei Mercer, sagte, die Bewältigung von Herausforderungen in den Bereichen Daten, Regulierung und Integration sei entscheidend, um das breitere Potenzial von KI bei der Portfoliozusammenstellung und Handelsausführung auszuschöpfen.
Trotz dieser Einschränkungen gaben 91 % der Befragten an, ihren KI-Einsatz in den folgenden 12 Monaten ausweiten zu wollen. Mehr als die Hälfte, nämlich 56 %, verfügte bereits über eine spezielle Plattform oder ein Programm, um Beschäftigte im Umgang mit der Technologie zu schulen.
Fazit
Die Umfrage verdeutlicht den Unterschied zwischen der Einführung von KI und dem Nachweis eines Anlagevorteils. Die von den Managern angekündigten Ausbaupläne beziehen sich auf die 12 Monate nach der Umfrage vom Februar 2026; ob der breitere Einsatz messbare Renditesteigerungen bewirkt, ist weiterhin offen.
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