Technologie heeft ook invloed op het investeren van grote vermogens.

Jarenlang klonken gesprekken over algoritmes en big data als iets voor kwantitatieve fondsen of technische investeerders. Maar de technologische revolutie heeft ook de kantoren bereikt waar grote landgoederen worden beheerd. Bedrijven die honderden miljoenen verwerken, maken gebruik van geavanceerde analysetools om strategieën te verfijnen, cycli te voorspellen en risico's te detecteren. Technologie is niet langer alleen een belofte voor kleine investeerders ; het is ook een stille – en steeds invloedrijkere – bondgenoot van de rijken geworden.

In de private equity-sector, waar informatie beperkt is en investeringscycli uiterst complex, "zorgt het toepassen van prognosemodellen voor meer precisie en controle ", aldus Carlos De Andrés Pérez, directeur vermogensbeheer bij BlueBull. Zijn team heeft een eigen database ontwikkeld met meer dan 10.000 fondsen, ingedeeld op strategie, type en regio. Op basis hiervan passen ze algoritmen voor machinaal leren toe om te voorspellen hoe macro-economische variabelen de kapitaalstromen beïnvloeden. Hierdoor kunnen ze elk programma afstemmen op de doelstellingen van de klant, met een mate van detail die met traditionele methoden moeilijk te bereiken is.

Dankzij big data en voorspellende technieken kunnen we de samenstelling van onze portefeuille beter afstemmen, complexe scenario's beter voorspellen en elke beslissing beter rechtvaardigen, legt José Manuel España, directeur vermogensbeheer en wealthmanagement bij NTT DATA, uit. Deze combinatie van analyse en strategie versterkt de operationele efficiëntie en verbetert zowel de winstgevendheid als het beeld van de robuustheid van de dienstverlening.

Hoewel andere sectoren snelle vooruitgang hebben geboekt op het gebied van technologische integratie, opereert private equity vaak nog binnen analoge kaders, waarschuwt Carlos De Andrés Pérez, directeur vermogensbeheer. Volgens hem is deze kloof een noodzakelijke voorwaarde voor innovatie, niet alleen om te kunnen concurreren, maar ook om ons aan te passen aan een markt die steeds meer efficiëntie, precisie en reactievermogen eist.

"Voor het integreren van geavanceerde algoritmes zijn betrouwbare gegevens, begrijpelijke modellen en strikte naleving van regelgeving nodig", waarschuwt José Manuel España van NTT DATA. Naast de technologische uitdaging moeten vermogensbeheerders interne culturele barrières overwinnen en hun infrastructuur moderniseren om deze oplossingen effectief te laten werken. Succes hangt af van het combineren van innovatie met financiële expertise en het behouden van de controle in een steeds meer geautomatiseerde omgeving.

Hoewel veel bedrijven de eerste technische uitdagingen al hebben opgelost, is er nog steeds behoefte aan de integratie van kunstmatige intelligentie (AI) zonder dat dit ten koste gaat van de menselijke relatie die kenmerkend is voor vermogensbeheer, zegt Justo Hidalgo, directeur AI bij Adigital.

Om dit te bereiken, moeten algoritmen transparant en controleerbaar zijn en worden toegepast binnen ethische kaders die het professionele oordeel en het vertrouwen van de cliënt versterken, maar niet vervangen.

"De integratie van technologie in private banking verloopt op verschillende manieren, afhankelijk van het klantprofiel", zegt Carlos Contreras, lid van het Spaanse Instituut voor Analisten. Terwijl geavanceerde kunstmatige intelligentie bijna onzichtbaar wordt toegepast bij de superrijken, worden middeninkomens zich steeds bewuster van de aanwezigheid ervan via virtuele assistenten, digitale rapportage en geautomatiseerde processen. De opkomst van robo-advies wordt gestimuleerd door een nieuwe generatie die op zoek is naar flexibiliteit, duidelijkheid en redelijke kosten zonder dat dit ten koste gaat van deskundige begeleiding.

"De opkomst van kunstmatige intelligentie betekent niet dat menselijk advies verdwijnt, maar eerder dat het transformeert naar hybride modellen", voegt Carlos Contreras toe. Het belangrijkste is om de efficiëntie van het algoritme te combineren met het toezicht van de manager. Hoe meer transparantie deze tools bieden – over hun logica of hun beperkingen – hoe groter het vertrouwen van de klant. Daarom wordt de ‘human in the loop’-benadering, waarbij mens en machine elkaar aanvullen, steeds populairder.

"De vermogende klant is niet meer dezelfde", zegt Andrés Dancausa, vice-president van SpainCap. "Tegenwoordig vereist het constante toegang tot informatie, transparantie en een hoge mate van personalisatie. Velen behoren tot een nieuwe generatie jonge, digitaal vaardige, wereldwijde ondernemers en professionals die waarde hechten aan zowel technologische efficiëntie als menselijk contact", benadrukt hij. De vraag naar flexibele strategieën groeit ook, met meer liquiditeitsvensters en diversificatie die niet langer een aanbeveling is, maar een strategische prioriteit.

Spanje boekt vooruitgang op het gebied van de digitalisering van activa, maar loopt nog steeds achter op landen als Zwitserland en Nederland, legt Carmen Orive, manager bij Accenture, uit. "Veel vermogensbeheerders zijn nog steeds gefocust op het consolideren van hun data-architectuur, een essentiële stap die het volledige gebruik van AI en big data vertraagt", benadrukt hij. Op andere Europese markten worden deze tools al gebruikt "om aanbevelingen te verfijnen, afwijkingen te detecteren en belastingzaken in realtime te optimaliseren."

"De snelheid waarmee kunstmatige intelligentie wordt geadopteerd, is niet zozeer een geografisch probleem, maar hangt af van het profiel van de mensen die leidinggeven aan vermogensbeheerders", aldus Dancausa van SpainCap. In de Verenigde Staten zijn er veel technisch georiënteerde teams die zich inzetten om snel op te schalen met data. In Europa overheerst nog steeds een meer financiële benadering. Er is talent en vastberadenheid in Spanje, maar het gebrek aan schaalgrootte vertraagt ​​de vooruitgang . "De verandering zal uiteindelijk gevolgen hebben voor de hele sector, al zal dat niet tegelijkertijd gebeuren", benadrukt Dancausa.

"Voorspellende systemen werken met historische gegevens, klantprofielen en macro-economische variabelen", legt Boris Delgado, directeur Industrie en ICT bij AENOR, uit. Om betrouwbaarheid en verantwoord gebruik te garanderen, worden internationale normen op het gebied van kwaliteit, privacy en traceerbaarheid gehanteerd. "Deze technologie maakt nauwkeurigere portefeuilleplanning, op maat gemaakt financieel productontwerp en directe aanbevelingen mogelijk, waardoor er sneller beslissingen kunnen worden genomen die aansluiten bij de doelstellingen van de klant", beweert hij.

"Generatieve AI kan een nuttig hulpmiddel zijn om investeringsbeslissingen uit te leggen of hypothetische scenario's te simuleren", aldus Aitor Pastor, CEO van Disia. Naast technische analyse, "ligt zijn bijdrage in het verbeteren van communicatie en duidelijkheid. Het informeren van klanten dat AI wordt gebruikt, zal niet alleen verplicht zijn, maar het versterkt ook de transparantie en het vertrouwen, zonder de rol van de adviseur te ondermijnen."

"Ook op beleggingsgebied groeit het vertrouwen in kunstmatige intelligentie", merkt Jean-Paul van Oudheusden, analist bij eToro, op. Na een periode van te hoge verwachtingen en waarderingcorrecties komen de markten nu in een meer realistische fase. De investeringen van miljoenen dollars gaan onverminderd door: de Verenigde Staten versterken hun betrokkenheid met nieuwe wetten en projecten zoals Stargate , terwijl Azië en de wereldwijde techgiganten door blijven gaan. De onderliggende boodschap, zegt hij, is dat kunstmatige intelligentie niet langer slechts een verwachting is, maar een echte spil in langetermijninvesteringsbeslissingen," concludeert hij.

"AI biedt duidelijke voordelen bij vermogensbeheer, maar brengt ook risico's met zich mee als het lukraak wordt toegepast", waarschuwt Amadeo Alentorn, hoofd systematische aandelen bij Jupiter AM. Hiermee wordt benadrukt hoe belangrijk het is om te weten op welke gegevens elk model is getraind en om vertekening of overfitting te voorkomen. Een systeem dat ruis leert in plaats van echte patronen, kan bij nieuwe gegevens in de war raken en tot verkeerde beslissingen leiden. Bedenk daarom dat ‘het het menselijk oordeel moet aanvullen, niet vervangen.’

Technologie, data en automatisering veranderen de kaart van vermogensbeheer, maar ze vervangen niet de basis: het begrijpen van de klant, anticiperen op de behoeften en hem of haar met oordeelsvermogen ondersteunen. Met AI kunnen we zeker verder, maar het verschil zit hem in de manier waarop AI zich verhoudt tot de menselijke ervaring. Het gaat niet alleen om efficiëntie, maar ook om een ​​nieuwe manier om vertrouwen op te bouwen in een omgeving die sneller verandert dan ooit.