Hybride KI-Workflows im Asset Management

Oder wie Hybride Workflows zu mehr Präzision und Kontrolle in der Risikoprüfung führen

Warum rein automatisierte Ansätze oft nicht reichen

Gerade im Asset Management – und hier besonders bei der Risikoprüfung – ist Blindvertrauen in vollautomatisierte Systeme das falsche Vorgehen und die Gründe sind

1. Regulatorische Vorgaben ändern sich schnell.
2. Dokumente sind oft uneinheitlich strukturiert oder enthalten komplexe Formulierungen.
3. Die Bewertung von Risiken erfordert fachliche Interpretation, die nicht allein aus Daten ablesbar ist.

Reine KI-Modelle (z. B. LLMs oder reine Regelwerke) können zwar große Teile der Arbeit übernehmen, stoßen aber an Grenzen, wenn Kontext, Erfahrung oder unternehmensspezifische Nuancen entscheidend sind.

Die Stärke hybrider Ansätze

Hybride Workflows kombinieren automatisierte KI-Analyse mit gezielter menschlicher Expertise. So wird der beste Mix aus Geschwindigkeit, Präzision und regulatorischer Sicherheit erreicht.

Bausteine eines hybriden Risikoprüfungs-Workflows

1.      Automatische Vorprüfung

• KI filtert relevante Passagen aus Vertrags- und Risikoberichten.
• Erste Kategorisierung (z. B. Low / Medium / High Risk) basierend auf vordefinierten Kriterien.

2.     Regelbasierte Absicherung

• Abgleich mit regulatorischen Vorgaben und unternehmensinternen Risk Policies
• Fest definierte „Red Flags“ werden immer markiert, unabhängig vom KI-Modell

3.    Menschliche Fachprüfung

• Experten validieren die von der KI markierten kritischen Stellen.
• Kontextbezogene Entscheidungen werden dokumentiert.

4.    Feedback-Schleife an die KI

• Entscheidungen der Fachprüfer fließen zurück ins System.
• Modelle lernen kontinuierlich, wodurch die Automatisierungsquote steigt.

Vorteile für die Risikoprüfung

• Minimierte Fehlerquote: KI reduziert menschliche Übersehen, Fachkräfte verhindern KI-Fehlbewertungen
• Höhere Compliance-Sicherheit: Kombination aus automatischer Erkennung und menschlicher Plausibilitätsprüfung
• Bessere Auditierbarkeit: Jede Entscheidung ist nachvollziehbar – egal ob von Menschen oder KI
• Skalierbarkeit ohne Kontrollverlust: Auch bei steigendem Dokumentenvolumen bleibt die Prüftiefe konstant

Praxisbeispiel

Ein Asset Manager prüft jährlich mehrere tausend Fondsprospekte und Emittenten-ReportsMit einem hybriden Workflow:

• Reduziert sich die manuelle Lesezeit pro Dokument um 60–70 %
• Steigt die Trefferquote für potenzielle Risiken um bis zu 40%
• Können regulatorische Änderungen innerhalb weniger Tage in das Prüfsystem eingepflegt werden – statt in mehreren Wochen.

Fazit

Hybride KI-Ansätze im Asset Management sind kein Kompromiss, sondern die optimale Strategie, um Effizienz und regulatorische Sicherheit zu verbinden – insbesondere in der Risikoprüfung, wo Vertrauen und Nachvollziehbarkeit oberste Priorität haben.