Implementierung von Technologien in der Investment-Management-Industrie
Neben Big Data und Programmierschnittstellen (API) sehen Berater und Futuristen bahnbrechende Veränderungen aufgrund von künstlicher Intelligenz (KI), Blockchain (BC) und Distributed-Ledger-Technologie (DLT) und robotergesteuerter Verfahrensautomatisierung (RPA) in der Finanzbranche vorher. Investmentmanager haben verschiedene Haltungen in Bezug auf neue Technologien: Es gibt die Beobachter, die über alle Kenntnisse auf dem Laufenden sein möchten, die Tester, die Minimum Viable Products (MVP) einführen, und schließlich die Macher, welche die Technologien in die Produktion integrieren.
Die Zukunft vorhersehen
Die Auswirkungen und Nutzung neuer Technologien vorherzusehen, ist eine schwierige Angelegenheit. Futuristen haben oftmals schon Vorhersagen gemacht, die sich als falsch herausstellten(1). Diese betrafen beispielsweise Telefone, Autos, Flugzeuge, die Atombombe, Computer, die Raumfahrt oder das Jahr 2000. Das Ende ungelernter Berufe wurde bereits vor einem Jahrhundert vorhergesagt, als die Automatisierung der Werkzeugmaschinen eingeführt wurde. Und fahrerlose Autos, sogar fliegende Autos, standen bereits in den 1930er Jahren auf den Titelseiten der nationalen Zeitungen.
Technologie kann erfunden werden, ohne eine unmittelbare eindeutige Anwendung zu haben. Die Faxmaschine wurde 1842 erfunden, einige Zeit vor dem Telefon (1876), und es dauerte über 100 Jahre, bevor sie allseits benutzt wurde. Wenn wir uns in der etwas jüngeren Geschichte umschauen, dauerte es neun Jahre, um den richtigen Kleber für Haftnotizen (Post-its) zu finden.
Bahnbrechende Technologien
Neben Big Data und Programmierschnittstellen (API) sehen Berater und Futuristen bahnbrechende Veränderungen aufgrund von künstlicher Intelligenz (KI), Blockchain (BC) und Distributed-Ledger-Technologie (DLT) und robotergesteuerter Verfahrensautomatisierung (RPA) in der Finanzbranche vorher.
Die traditionelle Änderungsanalyse wird aufgespalten:
- interne Auswirkungen, die zur Neuordnung der Arbeit, Verfahrensumwandlung und Kosteneinsparung führen,
- externe Auswirkungen, die die Kundennachfrage und die Angebotspalette angehen,
- Auswirkungen für die Gemeinschaft, die gemeinsame Infrastruktur zur Verbesserung der globalen Sicherheit und Markteffizienz umfassen.
Auswirkungen der Digitalisierung
Die Digitalisierung schließt die Lücke zwischen internen und externen Prozessen. Sie ermöglicht Front-to-Back-Prozesse wo der Endkunde nach deren Durchlaufen direkt die Produktion auslöst. In der Finanzbranche nennt man dies Straight-Through-Processing (STP).
Gleichzeitig, mit dem Beginn der Internet-Ära, sind radikal neue Geschäftsmodelle aufgekommen, die durch Netzwerkeffekte(2) unterstützt werden: offen, mit Open Data (OpenStreetMap) und Open Software (Linus, mysql), für die es Beratungsfirmen gibt, kostenlos, für gewöhnlich mit versteckten Einkommen aus Werbung (Facebook) oder Daten (Gmail), Freemium, wo wenige Nutzer, die einen erweiterten Service wünschen, für die meisten Nutzer zahlen, die den allgemeinen Service kostenlos nutzen (Online-Gaming), oder kollektiv (Crowdfunding).
Die Einführung der Blockchain mit dem Bitcoin könnte radikal neue Organisationen ermöglichen, da zwischen den Nutzern ein Vertrauen ohne Vermittler geschaffen wird. In der Finanzbranche gibt es bislang nur sehr wenige Anwendungen.
Weitaus weniger disruptiv ist die robotergesteuerte Prozessautomatisierung. Hierbei handelt es sich eher um eine Technik als eine neue Technologie, um die operativen Risiken aus der lokalen Automatisierung zu verringern. Diese werden von den operativen Teams eingeführt, um ihre Effizienz zu steigern, indem zahlreiche Werkzeuge, darunter Microsoft Excel und VBA, genutzt werden. Diese Automatisierungsskripts reagieren sehr stark auf Veränderungen des Datenmodells oder der Benutzerschnittstelle. Bei der RPA wird eine einzige IT-Infrastruktur für die Industrialisierung der Entwicklung dieser „Macros“ausgewählt und das IT-Team kümmert sich anstatt der operativen Teams um die Instandhaltung. Lediglich die weniger vielseitigen Macros stehen für die RPA zur Verfügung.
API und Daten werden allseits benutzt
Programmierschnittstellen (API) gelten nicht mehr als neue Technologien. Sie bieten die unglaubliche Möglichkeit, die Funktionen eines bestehenden Informationssystems zu erweitern, insofern die Belastbarkeit der API verwaltet werden kann.
Daten, ob nun Big Data oder Smart Data, sind mittlerweile ein Modewort geworden, auch wenn man bereits seit Jahrhunderten weiß, wie wertvoll Informationen sind. Der Unterschied liegt darin, dass aktuell ein sehr großes Datenvolumen verarbeitet werden kann. Zuvor als unbedeutend angesehene Daten können nun wertvoll sein.
Drei Haltungen in bezug auf neue Technologien
Wenn man Beratungsfirmen, Freiberufler und Futuristen mal außer Acht lässt, haben Investmentmanager verschiedene Haltungen in Bezug auf neue Technologien: Es gibt die Beobachter, die über alle Kenntnisse auf dem Laufenden sein möchten, die Tester, die Minimum Viable Products (MVP) einführen, und schließlich die Macher, welche die Technologien in die Produktion integrieren. Es gibt laut der SGSS-Umfrage “Taking the Long View” lediglich 9% Macher, während auf Beobachter und Tester 43% bzw. 48 entfallen. Die Frage, die sich nun stellt, lautet: Wie wird man von einem Beobachter oder Tester zu einem Macher.
Tester
Wenn neue Technologien all die Vorzüge aufweisen, welche die Futuristen beschreiben, welche Hürden gibt es dann, aufgrund derer die Beobachter keine Tests durchführen und die Tester nicht in die Produktion übergehen? Manche Berater gehen sogar so weit, dass ihrer Meinung nach die Investmentmanagementbranche bei der Umsetzung neuer Technologien im Vergleich zu anderen Branchen 5 Jahre in Verzug ist.
Die Hürde für den Testbeginn neuer Technologien ist nicht finanziell. All diese Technologien haben niedrige Einstiegshürden: Das Wissen ist weitgehend verfügbar, Hardware-Systeme sind nicht teuer und mit der Cloud-Technologie kann man das Pay-per-Use-Modell anwenden und somit Investitionen umgehen. Und zahlreiche Studenten sind glücklich darüber, Erlerntes in der ‚realen‘ Welt anzuwenden. Hinzu kommt die von den Beratern getaufte ‚Servicialisation‘: fehlende Komponenten können über APIs als Service von Dritten genutzt werden.
Die Durchführung von Tests wird einfacher und gleichzeitig schneller. Somit kann man in kürzerer Zeit jene Tests ausmachen, die fortgefahren oder verworfen werden sollen. Investmentmanager haben also keine Ausrede mehr, neue Technologien nicht zu testen.
Schwierigkeiten der Macher
Der Übergang von Tests zur Produktion ist heikel, da man die Sicherheit meistern muss. Das Verhältnis zwischen Testern (48 %) und Machern (9 %) beträgt jedoch laut der SGSS-Umfrage über 5 zu 1. Dies bedeutet, dass viele Projekte nicht ihren Business Case finden, wofür es viele verschiedene Gründe geben kann. Die eindeutigen Gründe hängen mit Problemen bei Prozessen zusammen - Verfügbarkeit von Experten und schlecht modellierte Prozesse -und dem Widerstand gegen Veränderung.
Die anderen Gründe stehen mit übertriebenen Erwartungen an die Technologie in Verbindung: schlechte Bewertung der Grenzen der Technologie. Neue Technologien sollten als zusätzliche Tools der Toolbox angesehen werden, anstatt als Schweizer Taschenmesser. Neue Technologien sollten nicht als Lösungen bei der Problemsuche angesehen werden. Neben diesen Problemen der Analyse von Geschäftsprozessen können Gesetze und Vorschriften Schwierigkeiten bergen. Bei der KI beispielsweise fungiert das maschinelle Lernen als hervorragendes Analysewerkzeug zur Unterstützung einer menschlichen Entscheidung, das Problem besteht jedoch darin, die Logik einer automatischen Entscheidung einer Regulierungsbehörde zu erklären.
Man sollte zwar nicht so weit gehen, einen Misserfolg zu feiern. Wenn man jedoch einen Misserfolg als Investition sieht, von diesem Misserfolg lernt und das Geschäftsmodell ändert, sind dies starke Erfolgsfaktoren, solange es ein Ziel gibt.
Fazit
Die Macher scheinen allesamt eine gute Kenntnis ihres Geschäfts und der von ihnen genutzten Technologie zu haben. Die Technologie ist lediglich ein Mittel, um ihr Ziel zu erreichen. Macher gehen mit einem praktischen Ansatz an die Technologie heran und führen Innovationen schrittweise in kurzer Zeit ein. Dies bedeutet nicht, dass ihr Geschäft sich nicht radikal ändern wird, wie die Futuristen es vorhersehen. Es bedeutet eher, dass ihr Ansatz sich auf kleine Schritte beschränkt, sodass sie einen gigantischen Sprung machen können. Sollte man sich also trauen, testen, Fehler akzeptieren und sich anpassen, oder früh aufhören?
(1) Pan Am nahm Buchungen für kommerzielle Flüge zum Mond zwischen 1968 und 1971 auf, wobei der erste Flug 2000 erwartet wurde.
(2) Netzwerkeffekte werden von Robert Metcalf erklärt: Der Wert eines Netzwerks steht proportional zum Quadrat seiner Nutzer, und David P. Reed: Die Nützlichkeit eines großen Netzwerks kann exponentiell mit der Größe des Netzwerks steigen.
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