Die Rolle von GenAI im Asset Management von Versicherungen

Versicherungen stehen unter wachsendem Druck: Kapitalanalagestrategien entwickeln, langfristige Verpflichtungen absichern, regulatorische Anforderungen wie Solvency II oder IFRS 9 erfüllen, Risiken steuern und gleichzeitig stabile Renditen erzielen – all das erfordert immer präzisere Analysen und fundierte Entscheidungen. Generative KI (GenAI) bietet genau hier neue, bahnbrechende Möglichkeiten: Automatisierte Datenverarbeitung, vorausschauende Risikoanalysen und strategische Entscheidungsunterstützung revolutionieren das Asset Management.

Die Chance für Versicherungen:

• Schnellere und präzisere Marktanalysen
• Effiziente Portfoliosteuerung durch KI-gestützte Szenarioanalysen
• Automatisierte Regulierungs- und Compliance-Prozesse

In ihrem Bericht „AI and the Next Wave of Transformation“¹ betont die Boston Consulting Group, dass KI die Zukunft des Asset Managements neu gestaltet und von Vermögensverwaltern genutzt werden muss, um Wachstum zu erzielen.

Wo kann GenAI im Versicherungs-Asset Management unterstützen?

1. Erstellung von Markt- und Risikoanalysen

• GenAI kann große Mengen an Research-Papieren und Berichten auswerten und daraus prägnante Zusammenfassung erstellen.
• Die Modellierung von synthetischen Risiko- und Marktszenarien ermöglicht einen fundierteren Rückblick auf vergangene Ereignisse. Es können Szenarien erstellt werden, um zu testen, wie sich Zinssätze, Inflation, geopolitische Ereignisse oder Marktvolatilitäten auf das Portfolio auswirken könnten. Diese Szenarien können helfen, Anpassungen der Portfolioallokation frühzeitig vorzunehmen, Hedging-Strategien gegen mögliche Marktrisiken zu entwickeln oder alternative Anlageklassen zu bewerten, um das Portfolio resilienter zu machen.

Use Case: Versicherer könnten GenAI nutzen, um verschiedene makroökonomische Szenarien, z. B. Zinsanstieg, Rezession, geopolitische Unsicherheiten zu simulieren.

Fallbeispiel:
Ein Asset Manager bei einer Versicherung steht vor der Aufgabe, das Portfolio kontinuierlich an Marktveränderungen und regulatorische Vorgaben wie Solvency II oder IFRS 9 anzupassen. Dazu müssen täglich eine Vielzahl von Research-Berichten, makroökonomischen Analysen, Zentralbankprotokollen und geopolitischen Einschätzungen ausgewertet werden. Die schiere Menge an Daten macht es jedoch schwer, zeitnah relevante Informationen herauszufiltern und fundierte Entscheidungen zu treffen. KI-Systeme können hierbei helfen, Schlüsselentitäten aus Datensätzen zu identifizieren und zu extrahieren, wodurch wertvolle Einblicke in Muster und Zusammenhänge innerhalb der Informationen gewonnen werden.

2. Verbesserung der Kapitalfluss- und Liquiditätssteuerung

LSTM-Netzwerke (Long Short-Term Memory) können zur Analyse von Kapitalflüssen, Zinsprognosen und Marktsignalen eingesetzt werden, um frühzeitig potenzielle Liquiditätsengpässe zu erkennen. GenAI kann ergänzend synthetische Marktszenarien generieren, um alternative Entwicklungen der Kapitalmärkte zu simulieren. Diese Szenarien helfen dabei, extreme Marktbedingungen zu modellieren und präventive Strategien zur Liquiditätssteuerung zu entwickeln. Insbesondere können Versicherer verschiedene Stressszenarien – etwa Zinsschocks oder unerwartete Kapitalabflüsse – durchspielen, um ihre Liquiditätsplanung robuster zu gestalten. Durch die Vorhersage von Kapitalzuflüssen und -abflüssen können Versicherungen ihre Liquiditätsreserven optimal verwalten und potenzielle Engpässe frühzeitig erkennen. In Kombination mit prädiktiven KI-Techniken (wie LSTM) könnte ein vollautomatisches, personalisiertes Warnsystem für Asset Manager implementiert werden.

3. Regulatorische Compliance & ESG-Integration

• Die Erstellung von Berichten für Investoren und Aufsichtsbehörden kann durch generative KI deutlich effizienter gestaltet werden, indem manuelle Berichtsprozesse automatisiert werden. Gen AI kann ESG-Kriterien automatisiert aus verschiedenen Quellen extrahieren und zur Bewertung nachhaltiger Investments heranziehen.
• Überprüfung von Investmentkonzepten: GenAI kann dabei helfen, komplexe regulatorische Anforderungen zu navigieren, indem sie automatisierte Compliance-Checks durchführt. Dies stellt sicher, dass Investmentkonzepte nicht nur transparent und plausibel, sondern auch regelkonform sind.

4. Menschliche Verzerrungen eliminieren

• GenAI kann alle verfügbaren Research-Paper und Marktdaten automatisch scannen, zusammenfassen und gewichten – unabhängig von den Präferenzen des Analysten. Sie kann wichtige Erkenntnisse extrahieren, die ein Asset Manager sonst möglicherweise ignorieren würde. Dies führt zu einer vollständigen und objektiven Entscheidungsbasis.

Beispiel: Eine Asset Managerin, die sich stark auf traditionelle Aktienmärkte konzentriert, würde vielleicht alternative Anlageformen (z. B. Kryptowährungen oder ESG-Investments) übersehen. GenAI kann automatisch relevante Forschung aus diesen Bereichen einbeziehen und prägnante Zusammenfassungen liefern.

5. Weitere innovative Einsatzmöglichkeiten von GenAI

• Simulation von Marktszenarien zur Verbesserung der Datengrundlage für prädiktive KI: Durch die Erstellung von Markt- und Risikoszenarien kann GenAI zu einer besseren Datengrundlage beitragen. Durch das Erzeugen von zusätzlichen Szenarien können robustere Diversifikationsstrategien entwickelt werden. Sie kann auch Marktanomalien simulieren und testen, wie ein Handelsmodell darauf reagiert. In Verbindung mit Reinforcement Learning könnte GenAI Handelsstrategien auf Basis von synthetischen Daten optimieren.
• Datenaufbereitung & Feature Engineering mit GenAI: GenAI kann synthetische Finanzdaten generieren und automatisierte Explorationsanalysen durchführen, die als Input für prädiktive Modelle genutzt werden können. Dies hilft bei der Optimierung der Portfoliostruktur, indem durch eine größere und realistischere Datenbasis bessere Diversifikationsstrategien bzw. eine robustere Portfoliostruktur entwickelt werden können.

Fazit

Der Einsatz von GenAI im Asset Management bietet Versicherungen erhebliche Vorteile:

• schnellere Marktanalysen & Entscheidungsfindung
• bessere Datengrundlagen für prädiktive Modelle & Simulationen
• regulatorische Compliance & ESG-Integration
• objektivere Anlageentscheidungen durch Vermeidung menschlicher Verzerrungen

GenAI wird das Asset Management nicht ersetzen, sondern ergänzen – insbesondere als Datenlieferant für prädiktive Modelle und strategische Entscheidungsunterstützung. Versicherer, die frühzeitig auf KI-gestützte Analysen setzen, können ihre Portfoliostrategien optimieren und ihre Wettbewerbsfähigkeit langfristig sichern.

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¹ 2024-gam-report-may-2024-r.pdf