Das Rentenvermögen ist in der OECD auf ein Rekordniveau gewachsen und belief sich Ende 2024 auf insgesamt 70 Billionen US-Dollar (53 Billionen £). Der Großteil wird von Rentenanbietern verwaltet, mit 6,7 Billionen US-Dollar (5 Billionen £) in öffentlichen Rentenreservefonds.
Pension Markets in Focus 2025 (OECD-Bericht)
Da KI in vielen Bereichen der Finanzdienstleistungen von experimentellen Pilotprojekten zum Mainstream-Einsatz übergeht, bilden Renten keine Ausnahme, und in einem Markt dieser Größe ist das Potenzial enorm. Wie bei allen Möglichkeiten, die KI bietet, gehen sie Hand in Hand mit neuen operativen, ethischen und regulatorischen Hürden. So stehen beispielsweise Datenschutz, algorithmische Voreingenommenheit und regulatorische Compliance bei Treuhändern und Anbietern im Vordergrund.
Aber Rentenanbieter werden zurückfallen, wenn sie auf dem KI-Pfad nicht weiter vorankommen. Im Laufe der Zeit werden Mitglieder akzeptieren und erwarten, dass KI ihre Rentenprodukte verbessert. Bei emagine unterstützen wir Kunden dabei, KI auf sichere, konforme Weise zu erkunden und zu integrieren, mit einem übergeordneten Fokus auf robuste Data Governance.
Intelligentere Anlagestrategien
KI und maschinelles Lernen können traditionelle Anlagemodelle verbessern, indem sie deutlich größere Datensätze als ein Mensch verarbeiten und das in Millisekunden.
Geschwindigkeit, Umfang und Konsistenz dieser Analyse sind derart, dass Unmengen alternativer Daten analysiert werden können, wie Echtzeit-Marktsignale, und Muster identifiziert werden, die sich menschlichen Analysten entziehen.
Dies macht KI zu einem unschätzbaren Werkzeug für Kreditanlagen und systematische Fixed-Income-Ansätze, indem Daten ausgewertet werden, um zu entscheiden, was gekauft und verkauft wird, Datenlücken gefüllt und passende Produkte gefunden werden. KI wird auch unverzichtbar für den Anleihenhandel, den Aufbau und die Risikominderung im Portfoliomanagement sowie für die Strategien von Hedgefonds.
Wie es das Vermögensverwaltungsunternehmen Alliance Bernstein formuliert: „Stellen Sie sich einen Portfoliomanager vor, der an den besten Universitäten der Welt studiert hat, ein fotografisches Gedächtnis und ein tiefes Verständnis für Makroökonomie und Geopolitik besitzt. Sie ist eine begeisterte Nachrichtennutzerin und verfügt über beeindruckende Mengen an Informationen über Aktien, Anleihen und Währungen. Ihr Gehirn durchsucht fehlerfrei die Details ihres Basiswissens, um die attraktivsten Vermögenswerte zu identifizieren, die von den Wellenwirkungen aktueller Ereignisse betroffen sein könnten."
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KI und maschinelles Lernen können traditionelle Anlagemodelle verbessern, indem sie deutlich größere Datensätze als ein Mensch verarbeiten und das in Millisekunden.
Dennoch ist die begrenzte „Erklärbarkeit" komplexer KI-Modelle ein großes Problem für Regulierungsbehörden. Das Financial Stability Institute erklärt, dass das Ausmaß, in dem die Ausgabe eines KI-Modells einem Menschen erklärt werden kann, ein Schlüsselelement für Transparenz, Rechenschaftspflicht und Compliance ist, aber komplexe Modelle können aufgrund der Vielzahl an Parametern und nichtlinearen Zusammenhängen nebulös sein.
Die eingeschränkte Modell-Erklärbarkeit erschwert das Management von Modellrisiken und ist eine Sorge, die von Regulierungsbehörden und Zentralbanken angemahnt wird. Starke Model Governance, unabhängige Validierung und Stresstests sind unerlässlich.
Mitgliederservice und Engagement
KI-gestützte Chatbots, virtuelle Assistenten und personalisierte Empfehlungssysteme können den Standard der Mitgliederinteraktionen anheben. Beispielsweise durch Rund-um-die-Uhr-Support, automatisiertes Onboarding, maßgeschneiderte Rentenprognosen, Impulse zur Erhöhung der Beiträge und Hilfe für Mitglieder, die sich der Auszahlungsphase nähern.
Das Potenzial, das Kundenerlebnis mit KI zu verbessern, wird weiter wachsen, und jüngere Generationen sind bereits offen und mit solchen Interaktionen vertraut, aber innerhalb der Finanzdienstleistungen suchen Verbraucher weiterhin nach einem menschenzentrierten Ansatz, und dies wird integraler Bestandteil der Entwicklung zukünftiger Chatbots im Sektor sein.
Ein weiterer Risikobereich in hochautomatisierten Dienstleistungen ist, dass sie Fairness nicht untergraben dürfen. Hyper-Personalisierung, die Leistungen, Preisgestaltung oder Anspruchsberechtigung beeinflusst, kann ausschließende Ergebnisse und Reputationsrisiken schaffen, wenn sich Mitglieder unfair behandelt fühlen. Die Financial Conduct Authority (FCA) hat vor ausschließenden Effekten durch ungeprüfte algorithmische Preisgestaltung und Profilierung gewarnt, z. B. in Bezug auf Krankenversicherungen, und dass alle Finanzinstitute Voreingenommenheiten aus Daten- und KI-Systemen überwachen und abmildern müssen.
Operative Effizienz und Datenqualität
Routine- und arbeitsintensive Aufgaben wie Datenabgleich, Erstellung von Dokumenten, aufsichtsrechtliche Berichterstattung und Bereinigung von Mitgliederdaten sind ideale Kandidaten für die Automatisierung. Frühzeitige Anwender im Rentenbereich berichten von erheblichen Produktivitätsgewinnen und schnelleren Entscheidungszyklen, wodurch Treuhänder und Administratoren sich auf Governance statt auf manuelle Korrekturen konzentrieren können.
Hyper-Personalisierung, die Leistungen, Preisgestaltung oder Anspruchsberechtigung beeinflusst, kann ausschließende Ergebnisse und Reputationsrisiken schaffen, wenn sich Mitglieder unfair behandelt fühlen.
Im Vereinigten Königreich fördert der Pensions Regulator verbesserte Daten und die digitale Transformation und erkennt die Rolle der KI beim Skalieren operativer Verbesserungen an. Er arbeitet mit Branchenspezialisten zusammen, um voranzutreiben, wie die Branche sich gegen Vertrauensverlust und fragmentierte Technologie absichern kann, während sie den verantwortungsvollen Einsatz von KI maximiert und konsistente Standards für Daten setzt. Das Sprichwort „garbage in, garbage out" kann durch Automatisierung verschärft werden, wobei saubere Daten die Voraussetzung für jede KI-Implementierung sind.
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Datenschutz und regulatorische Compliance
Rentenanbieter verarbeiten hochsensible personenbezogene und finanzielle Daten. In vielen Rechtssystemen sind automatisierte Entscheidungsfindung und Profilerstellung streng reguliert. Beispielsweise beschränken die UK GDPR und die Leitlinien der ICO rein automatisierte Entscheidungen, die erhebliche Auswirkungen auf Einzelpersonen haben, und legen Transparenz- und Betroffenenrechtsanforderungen fest.
Auf EU-Ebene geben Aufsichtsbehörden wie EIOPA Stellungnahmen zur KI-Governance in Versicherungen und betrieblichen Altersvorsorgen ab. Anbieter müssen abbilden, wie KI personenbezogene Daten verwendet, rechtliche Grundlagen dokumentieren, Rechte auf Erklärung unterstützen und DPIAs (Datenschutz-Folgenabschätzungen) einbetten.
Verantwortungsvolle KI
Bei emagine unterstützen wir unsere Kunden im Rentenmarkt dabei, die Vorteile der KI auf risikokontrollierte Weise zu erkunden und zu nutzen. Einige zentrale Empfehlungen, die unsere Berater teilen, sind für Rentenanbieter:
- Ein risikobasiertes Governance-Rahmenwerk einführen und KI-Modelle wie jedes wesentliche Finanzmodell mit proportionalen Kontrollen für hochwirksame Systeme behandeln.
- Datenqualität priorisieren. Saubere, dokumentierte und prüfbare Datensätze reduzieren das Modellrisiko und verbessern die Erklärbarkeit.
- Auf Erklärbarkeit und menschliche Aufsicht fokussieren. „Humans in the loop" bei Entscheidungen behalten, die Mitglieder wesentlich betreffen, kombiniert mit Modell-Dokumentation, die Treuhändern und Aufsichtsbehörden erklärt werden kann.
- Fairness und Datenschutz by Design einbetten. DPIAs durchführen, testen und transparent gegenüber Mitgliedern bezüglich automatisierter Prozesse und Rechten sein, mit der Option zur Eskalation an einen Menschen. Mit Aufsichtsbehörden und Branchenverbänden zusammenarbeiten. Mit dem Tempo des technologischen Wandels Schritt zu halten, ist eine erhebliche Herausforderung für Regulierungsbehörden, aber durch Arbeitsgruppen und den Austausch von Anwendungsfällen und Testfeldern kann die Branche zusammenarbeiten, um das Innovationspotenzial von KI zu nutzen.
Letztlich kann es, wie das Financial Stability Institute hervorhebt, einen Bedarf an Kompromissen geben, solange Risiken richtig bewertet und effektiv gemanagt werden.