Kunstmatige intelligentie (AI) geeft vermogensbeheer een nieuwe vorm door de manier waarop bedrijven advies geven, portefeuilles beheren en naleving garanderen, te veranderen. Ooit een modewoord, is AI nu een strategische noodzaak in de hele sector. In feite 77% van de vermogensbeheerbedrijven rapporteer aanzienlijke verbeteringen in de besluitvorming door middel van voorspellende analyses. Van robo-adviseurs die geautomatiseerde beleggingsbegeleiding bieden tot geavanceerde algoritmen die op risico's scannen, AI-gestuurde tools helpen vermogensbeheerders de klantenservice en operationele efficiëntie te verbeteren. Tegelijkertijd erkennen bedrijven dat AI de menselijke expertise vergroot in plaats van vervangt, waardoor de centrale rol van de adviseur bij het interpreteren van inzichten en het behouden van vertrouwen wordt versterkt.

In deze blogpost wordt ingegaan op de belangrijkste AI-toepassingen in vermogensbeheer (robo-advies, voorspellende analyses, risicobeheer en automatisering van compliance) en wordt ook ingegaan op de uitdagingen en ethische overwegingen van de implementatie van AI in dit domein.

Robo-Advisors: geautomatiseerde vermogensadviesdiensten

Een van de meest zichtbare AI-gestuurde innovaties in vermogensbeheer is de opkomst van robo-adviseurs. Dit zijn op algoritmen gebaseerde digitale platforms die geautomatiseerd portefeuillebeheer en financieel advies bieden met minimale menselijke tussenkomst.

Hoe Robo-adviseurs werken

Robo-adviseurs verzamelen informatie over de financiële doelstellingen en risicotolerantie van een klant en gebruiken vervolgens AI-algoritmen om een aangepaste portefeuille samen te stellen en te beheren, waarbij ze taken uitvoeren zoals de allocatie van activa, het opnieuw in evenwicht brengen en zelfs het oogsten van belastingverliezen. De aantrekkingskracht is duidelijk: robo-adviseurs bieden goedkoop, schaalbaar beleggingsadvies, waardoor vermogensbeheer toegankelijk wordt voor een breder publiek buiten de traditioneel vermogende klantenkring.

De groei en acceptatie van Robo-Advisory

De groei van robo-advies is snel gegaan. Robo-adviseurs beheerden in 2022 ongeveer 870 miljard dollar aan activa, een cijfer dat naar verwachting in 2024 $1,4 biljoen zal bedragen. Dit blijft een fractie van de wereldwijde AUM van ~98 biljoen dollar, maar het traject duidt op acceptatie door de mainstream. Grote spelers zoals Vanguard's Digital Advisor (met een AUM van meer dan 200 miljard dollar) hebben aangetoond dat digitaal advies aanzienlijke activa kan aantrekken. Traditionele vermogensbeheerders reageren hierop door hun eigen robotplatforms of hybride modellen te gebruiken die geautomatiseerde diensten combineren met menselijke adviseurs.

De hybride aanpak: AI en menselijke expertise combineren

De waardepropositie is dat routinematig portefeuillebeheer kan worden afgehandeld door algoritmen, waardoor adviseurs zich kunnen concentreren op planning op een hoger niveau en klantrelaties. Veel financiële adviseurs zien robo-adviseurstechnologie inderdaad als een aanvulling op hun praktijk in plaats van als een concurrent - 9 op de 10 adviseurs zijn van mening dat AI-tools kunnen helpen om hun bedrijf met meer dan 20% te laten groeien. Door tijdrovende taken uit handen te nemen, stellen robo-adviseurs vermogensbeheerders in staat kleinere accounts winstgevend te bedienen en consistent, algoritmegestuurd advies op grote schaal te geven.

Robo-adviseurs zijn echter geen kant-en-klare oplossing. Roboplatforms van het hoogste niveau bevatten nu vaak een menselijk tintje wanneer dat nodig is (bijvoorbeeld het escaleren van complexe vragen naar een menselijke adviseur). Deze hybride aanpak erkent dat algoritmen weliswaar uitblinken in portefeuilleoptimalisatie, maar dat menselijk inzicht cruciaal blijft voor een genuanceerde financiële planning of wanneer klanten met unieke situaties worden geconfronteerd. Bij de integratie van robo-adviesdiensten moeten vermogensbeheerders ervoor zorgen dat de onderliggende modellen degelijk zijn, regelmatig worden bijgewerkt en afgestemd zijn op de belangen van de klanten. In de praktijk betekent dit voortdurend toezicht op AI-aanbevelingen en het onderhouden van duidelijke communicatie, zodat klanten begrijpen hoe hun geld wordt beheerd.

Voorspellende analyses voor investeringsinzichten en personalisatie

Als robo-adviseurs de frontend vormen van advies op basis van AI, is voorspellende analyse de analytische motor achter slimmere investeringsbeslissingen. Vermogensbeheer is altijd datagestuurd geweest, maar AI breidt het bereik drastisch uit door enorme datasets te analyseren, van marktprijzen en economische indicatoren tot nieuwssentiment en trends op sociale media, tot voorspellingsresultaten. Met behulp van machine learning-modellen kunnen vermogensbeheerders patronen en indicatoren ontdekken die onmogelijk handmatig te onderscheiden zijn. Het resultaat is een beter onderbouwde allocatie van activa, beveiligingsselectie en timingbeslissingen, gebaseerd op gegevens in plaats van op onderbuikgevoel.

Personalisatie verbeteren met AI

Een belangrijk voordeel is een verbeterde personalisatie van klantadvies. Met voorspellende analyses kunnen bedrijven klanten segmenteren en hun behoeften of gedrag nauwkeurig voorspellen. AI kan bijvoorbeeld de transactiegeschiedenis, financiële doelen en zelfs communicatiepatronen van een klant analyseren om proactief investeringsmogelijkheden of tips voor financiële planning op maat voor te stellen. Early adopters van AI rapporteren tot een 70% verbetering in het personaliseren van klantinteracties door gebruik te maken van deze tools. Dit niveau van personalisatie vergroot de betrokkenheid en tevredenheid van de klant, omdat elke aanbeveling meer op hun situatie is afgestemd.

Marktinzichten en -voorspellingen met AI

AI-gestuurde analyses worden ook gebruikt voor het genereren van marktinzichten. Technieken zoals natuurlijke taalverwerking voor sentimentanalyse scannen nieuwsartikelen, transcripties van inkomstengesprekken en sociale media om het marktsentiment in realtime te meten. Deze inzichten helpen portefeuillebeheerders te anticiperen op verschuivingen, bijvoorbeeld door vroege tekenen op te sporen van een veranderend beleggerssentiment ten opzichte van een sector of een aanstaande geopolitieke gebeurtenis die gevolgen zou kunnen hebben voor de markten. Gewapend met een dergelijke vooruitziende blik kunnen adviseurs beleggingsstrategieën proactief aanpassen in plaats van reactief. Geen mens kan dagelijks miljoenen datapunten lezen en verwerken, maar AI wel, door de informatie te destilleren in waarschuwingen of dashboards die als leidraad dienen voor de beslissingen van de vermogensbeheerder.

Bovendien helpen voorspellende modellen bij scenarioanalyse en prognoses. Adviseurs kunnen 'wat als'-vragen stellen (bijvoorbeeld als de inflatie stijgt of als een klant de jaarlijkse besparingen met 10% verhoogt) en AI-modellen potentiële portefeuilleresultaten laten projecteren. De AI doorzoekt historische gegevens en patronen om de waarschijnlijkheid van verschillende scenario's in te schatten, waardoor adviseurs realistische verwachtingen kunnen stellen aan klanten en portefeuilles kunnen samenstellen die onder verschillende omstandigheden veerkrachtig zijn. Volgens onderzoek uit de sector hebben datagestuurde voorspellende tools de kwaliteit van beslissingen voor veel bedrijven aanzienlijk verbeterd, en 77% van de vermogensbeheerders schrijft betere besluitvorming toe aan voorspellende analyses op basis van AI. In de praktijk betekent dit minder blinde vlekken en meer op feiten gebaseerde investeringscomités.

Dat gezegd hebbende, voorspellende analyses zijn niet onfeilbaar. Modellen zijn slechts zo goed als de gegevens en aannames die erachter zitten. Vermogensbeheerders moeten op hun hoede zijn voor valse precisie, alleen omdat een AI-model een koersdoel genereert of omdat de waarschijnlijkheid niet garandeert dat dit zal gebeuren. Deskundig toezicht is dus nodig om modelresultaten te interpreteren en deze te combineren met een kwalitatief oordeel. Wanneer deze AI-afgeleide inzichten aan klanten worden gecommuniceerd, moeten ze op een begrijpelijke manier worden uitgelegd. Transparantie over de onzekerheid in voorspellingen is essentieel voor het behoud van vertrouwen, wat we later als ethische noodzaak zullen bespreken.

Risicobeheer en portefeuillebescherming op basis van AI

Risicobeheer vormt de kern van vermogensbeheer en AI tilt deze discipline naar een nieuw niveau van strengheid. Traditionele risicomodellen (evaluatie van volatiliteit, correlaties, terugtrekkingen, enz.) worden nu aangevuld met machine learning-technieken dat zich kan aanpassen aan veranderende marktdynamiek en risico's op een meer holistische manier kan identificeren. AI kan complexe combinaties van risicofactoren tegelijkertijd analyseren en patronen markeren die mogelijk aan conventionele analyses ontsnappen. AI-algoritmen kunnen bijvoorbeeld subtiele verschuivingen in correlaties of nieuwe risico's in een portefeuille detecteren door continu marktgegevens, nieuws en zelfs alternatieve gegevens zoals satellietbeelden of ESG-signalen te scannen. Deze realtime, multi-factor vigilantie helpt adviseurs om portefeuilles met een fijnere mate van controle te beheren.

De snelheid en schaal van AI in risicobeheer

Een belangrijk voordeel van AI in risicobeheer is schaalbaarheid en snelheid. Een menselijke risicomanager kan enkele tientallen scenario's of belangrijke statistieken voor een portfolio zorgvuldig in de gaten houden; AI-systemen kunnen duizenden monitoren. Ze voeren talloze simulaties uit (bijvoorbeeld Monte Carlo-simulaties of stresstests met behulp van machine learning) om in te schatten hoe een portfolio zich zou kunnen gedragen onder verschillende extreme omstandigheden. AI maakt realtime risicomonitoring van duizenden klantenportefeuilles tegelijk mogelijk, waarbij managers onmiddellijk worden gewaarschuwd voor uitschieters of accounts die de risicodrempels overschrijden. Als de onrust op de markt er bijvoorbeeld toe leidt dat de allocatie van een klant zijn risicotolerantie overschrijdt, kan een AI-systeem onmiddellijk aangeven dat een herbalancering nodig is (of dit zelfs automatisch uitvoeren binnen vooraf gedefinieerde regels).

Fraudedetectie en nalevingscontroles

AI verbetert ook de fraudedetectie en de risicocontroles op naleving als onderdeel van de risicobeheerfunctie. Algoritmen voor patroonherkenning doorzoeken transactiegegevens om afwijkingen te identificeren die kunnen wijzen op fraude of misdrijven. Dit is met name relevant bij vermogensbeheer voor het opsporen van ongebruikelijke accountactiviteiten of ongeoorloofde transacties. De realtime analyse van AI kan frauduleuze activiteiten detecteren en zelfs voorkomen, waardoor zowel de klant als het bedrijf worden beschermd. Op dezelfde manier kan AI voorgestelde transacties vergelijken met verklaringen over beleggingsbeleid of wettelijke beperkingen om inbreuken op de richtlijnen te voorkomen.

Volgens a KPMG-onderzoek, 68% van de financiële dienstverleners (waaronder vermogensbeheerders) geeft nu prioriteit aan AI bij initiatieven op het gebied van risicobeheer en compliance. Het enthousiasme komt voort uit het potentieel van AI om de nauwkeurigheid te verbeteren en de zware handmatige werklast op deze gebieden te verminderen. Overweeg krediet- en tegenpartijrisicobeoordeling: AI-modellen kunnen kredietrapporten, marktsignalen en nieuws analyseren om het kredietrisicoprofiel van een klant voortdurend bij te werken, veel sneller dan periodieke menselijke beoordelingen. Of overweeg staartrisicobeheer: AI kan vroegtijdige waarschuwingssignalen opvangen (zoals ongebruikelijke activiteiten op de optiemarkt die wijzen op een grote stap) die een bedrijf helpen om zich tijdig in te dekken of posities aan te passen.

Ondanks deze voordelen moeten vermogensbeheerders AI-risicotools zorgvuldig implementeren. Modelrisico is een belangrijke overweging: als het AI-model zelf gebrekkig is of gebaseerd is op vooringenomen gegevens, kan dat een vals gevoel van veiligheid geven. Daarom investeren bedrijven in robuuste modelvalidatie en -governance voor AI-risicomodellen, zodat ze worden getest op historische crises en voortdurend worden gecontroleerd op prestaties. Bovendien is het vermogen om uit te leggen cruciaal wanneer AI risicomaatregelen aanbeveelt: zowel toezichthouders als klanten zullen willen weten waarom een AI een bepaalde risicolimiet heeft voorgesteld of een bepaalde klant heeft gemarkeerd. De integratie van AI in risicobeheer gaat dus hand in hand met het handhaven van menselijk toezicht, zodat uiteindelijk human risk officers en AI-systemen samenwerken om de portefeuilles van klanten te beschermen.

Intelligente naleving en automatisering van regelgeving

Naast investeringsbeslissingen heeft AI een aanzienlijke invloed op de minder glamoureuze maar cruciale arena van de naleving van de regelgeving. Vermogensbeheer werkt in een sterk gereguleerde omgeving — van KYC-regels (Know Your Customer) en AML-regels (Anti-Money Laundering) tot geschiktheidsvereisten en rapportageverplichtingen. Van oudsher was naleving arbeidsintensief, waarbij teams transacties en documenten doorspitten om er zeker van te zijn dat er niets aan de hand is. AI zorgt voor een revolutie in dit opzicht door nalevingsmonitoring, documentatie en rapportage te automatiseren, wat zorgt voor meer nauwkeurigheid tegen lagere kosten.

AI op het gebied van AML-naleving

Een goed voorbeeld is AML-compliance: AI-systemen kunnen transactiepatronen tussen klanten en tijd analyseren om verdachte activiteiten te detecteren die een op regels gebaseerd systeem zou kunnen missen. Ze maken gebruik van machine learning om valse positieven (een veelvoorkomend pijnpunt bij AML-waarschuwingen) te verminderen door te leren hoe echt verdacht gedrag eruitziet in vergelijking met normale klantactiviteit. Rapport van banken en vermogensbedrijven dat AI-gestuurde AML-oplossingen de detectienauwkeurigheid en -efficiëntie aanzienlijk verbeteren in vergelijking met traditionele, op regels gebaseerde monitoring. Op dezelfde manier kan AI voor KYC de identiteit van klanten verifiëren door middel van gezichtsherkenning en documentanalyse bij het openen van een account en continu klantgegevens scannen op basis van sanctielijsten of negatieve nieuwsfeeds.

Documentbeheer en communicatiemonitoring

Een ander groeiend gebruik is natuurlijke taalverwerking (NLP) voor het beheer van compliance-documenten. Vermogensbeheerders hebben te maken met bergen juridische overeenkomsten, productvoorwaarden en dossiers met betrekking tot de regelgeving. AI-tools kunnen deze documenten lezen en de belangrijkste nalevingsvereisten extraheren of wijzigingen in de regelgeving samenvatten. Dit helpt bedrijven om het beleid actueel te houden en adviseurs op de hoogte te houden van de nieuwste regels. Een AI kan bijvoorbeeld een nieuwe update van de belastingwetgeving analyseren en aangeven welke klanten getroffen zijn en welke aanpassingen in hun plannen nodig zijn.

AI wordt ook ingezet om communicatie (e-mails, chattranscripties, notities van adviseurs) te controleren op tekenen van inbreuken op de naleving of wangedrag. Algoritmen kunnen potentiële problemen signaleren, van tips voor handel met voorkennis tot misleidende verkopen of ongeschikte beloftes, zodat toezichthouders vroegtijdig kunnen ingrijpen. Al deze toepassingen maken compliance officers vrij van hoofdtaken om zich te concentreren op risicobeoordeling op een hoger niveau en opleiding van personeel.

Regelgevers besteden veel aandacht aan de rol van AI op het gebied van compliance. SEC-voorzitter Gary Gensler heeft benadrukt dat bedrijven de nodige zorgvuldigheid moeten betrachten om ervoor te zorgen dat AI-tools hun zorgplicht jegens klanten niet ondermijnen. In de praktijk betekent dit dat vermogensbeheerders moeten bevestigen dat een op AI gebaseerde aanbevelingsengine bijvoorbeeld niet systematisch de voorkeur geeft aan producten die het bedrijf hogere kosten opleveren (een belangenconflict). AI op het gebied van compliance moet transparant worden ontworpen, zodat haar beslissingen (bijvoorbeeld waarom een transactie is gemarkeerd of een transactie is goedgekeurd) aan toezichthouders kunnen worden uitgelegd. Door AI op een doordachte manier te integreren, kunnen bedrijven de naleving daadwerkelijk versterken, een uitgebreider toezicht bereiken dan welk team van mensen dan ook, en tegelijkertijd blijk geven van een proactieve houding tegenover regelgevers. De sleutel is om AI-systemen rigoureus te documenteren en te besturen en ze te behandelen als onderdeel van de verantwoordingsstructuur van het bedrijf.

Uitdagingen en ethische overwegingen bij de adoptie van AI

Hoewel AI transformerende voordelen biedt, moeten vermogensbeheerders omgaan met een groot aantal uitdagingen en ethische overwegingen om dit op een verantwoorde manier te implementeren.

Problemen met gegevensbias en transparantie

De kwaliteit van gegevens en vooringenomenheid zijn de belangrijkste aandachtspunten. AI-modellen die zijn getraind op historische financiële gegevens kunnen vooroordelen overerven die aanwezig zijn in markten of in het trainingsproces, wat mogelijk kan leiden tot oneerlijke of suboptimale resultaten voor bepaalde klantsegmenten. Ethisch gebruik van AI vereist waakzaamheid ten aanzien van de integriteit van gegevens en de validiteit van modellen. Vermogensbeheerders zouden zich moeten afvragen: zijn de gegevens die onze AI voeden representatief voor de huidige omstandigheden en ons diverse klantenbestand? Worden de modellen getest om systematische vertekening te vermijden (bijvoorbeeld door bepaalde demografische gegevens niet zonder reden naar conservatievere portefeuilles te sturen)?

Transparantie en uitlegbaarheid zijn ook essentieel. Blackbox-algoritmen die zonder duidelijke redenen aanbevelingen doen, kunnen het vertrouwen ondermijnen. Zowel klanten als toezichthouders verwachten dat AI-gestuurde beslissingen kunnen worden geïnterpreteerd en gerechtvaardigd. Zoals het CFA Institute opmerkt, transparantie en interpreteerbaarheid van AI-algoritmen, samen met de juiste verantwoordingsstructuren, zijn belangrijke ethische overwegingen. In de praktijk betekent dit dat bedrijven de voorkeur moeten geven aan AI-modellen die begrijpelijke resultaten of verklaringen bieden (bijvoorbeeld door te benadrukken welke factoren hebben geleid tot een beleggingsaanbeveling). Wanneer modellen van nature complex zijn (zoals deep learning-netwerken), moeten technieken worden gebruikt om de resultaten ervan te interpreteren en moeten adviseurs worden opgeleid om die inzichten voor klanten te vertalen. Alleen door AI te demystificeren, kunnen vermogensbeheerders ervoor zorgen dat klanten vertrouwen blijven houden in het advies.

Privacy en gegevensbeveiliging vormen een andere uitdaging. AI-systemen gedijen op data, vaak op basis van gedetailleerde persoonlijke en financiële informatie over klanten. Dit legt de lat hoger voor de bescherming van die gegevens. Bedrijven moeten zorgen voor robuuste cyberbeveiliging rond AI-platforms, aangezien elke inbreuk gevoelige klantinformatie kan blootleggen. Bovendien moet het gebruik van klantgegevens in AI-modellen de privacywetgeving en de verwachtingen van de klant respecteren. Er is duidelijk bestuur nodig over welke gegevens kunnen worden gebruikt voor AI-training en hoe met anonimisering wordt omgegaan. Klanten vinden het misschien prettig dat hun gegevens worden gebruikt om hun advies te personaliseren, maar minder als ze worden samengevoegd om een generiek algoritme te trainen zonder hun medeweten. Transparantie in het gebruik van gegevens en waar nodig het verkrijgen van toestemming zijn opkomende beste praktijken voor ethische AI-implementatie.

Handhaving van menselijk toezicht

Vermogensbeheerders moeten ook rekening houden met de grenzen van AI en de onvervangbare waarde van menselijk oordeel. Overmatig vertrouwen op algoritmen zonder menselijk toezicht kan gevaarlijk zijn. AI kan een strategie uitvoeren die statistisch verantwoord is, maar die geen rekening houdt met een eenmalige gebeurtenis of de emotionele reactie van een klant op volatiliteit. Menselijke adviseurs bieden contextueel inzicht, empathie en aanpassingsvermogen dat AI momenteel niet kan evenaren. In een marktpaniek weet een algoritme bijvoorbeeld misschien niet dat het kalmeren van een nerveuze cliënt en het voorkomen van een overhaaste beslissing net zo belangrijk is als de portefeuille zelf beweegt. Het is van cruciaal belang om de juiste balans te bewaren, waarbij AI wordt gebruikt voor waar het goed in is (dataverwerking, patroonherkenning) en mensen voor waar ze goed in zijn (relatiebeheer, ethisch oordeel). Bemoedigend, 63% van de bedrijven erken dat de waarde van AI ligt in het verbeteren, niet in de vervanging van, de betrokkenheid van menselijke klanten. Dit perspectief moet als leidraad dienen voor AI-adoptiestrategieën, waarbij de adviseur op de hoogte wordt gehouden (vaak aangeduid als „human-in-the-loop” AI) voor toezicht en uiteindelijke besluitvorming, met name voor complexe zaken.

Tot slot hebben toezichthouders en marktleiders gewezen op systemische risico's en ethische valkuilen die aandacht behoeven. Eén zo'n risico is 'herding' of narrow casting, waarbij als veel bedrijven vergelijkbare AI-modellen gebruiken, ze allemaal dezelfde stappen kunnen zetten, waardoor de marktvolatiliteit toeneemt. Als een AI-model populair wordt en onder bepaalde omstandigheden een uitverkoop aangeeft, kan het gedrag van de kudde een neergang verergeren. Om dit tegen te gaan, is diversiteit in modellen en strategieën gezond voor het ecosysteem, en toezichthouders kunnen in de gaten houden hoe AI-gestuurd advies samenhangt tussen bedrijven. Andere ethische kwesties zijn onder meer het vermijden van belangenconflicten (ervoor zorgen dat AI klanten niet naar producten duwt vanwege ongepaste prikkels), het voorkomen van 'misleiding' van klanten (AI-resultaten mogen niet worden gebruikt om te verdoezelen of te misleiden) en het respecteren van intellectueel eigendom (als u AI-tools van derden gebruikt, zorg er dan voor dat uw klantgegevens niet worden misbruikt). In wezen moeten vermogensbeheerders dezelfde fiduciaire principes toepassen op AI als op elke adviseur: ervoor zorgen dat AI in het belang van de klant handelt, met zorg en loyaliteit.

Om deze uitdagingen aan te pakken is een robuust bestuurskader nodig. Veel bedrijven richten ethische commissies voor AI en raden van toezicht op modellen op, vaak met vertegenwoordigers van compliance, IT, risico's en adviseurs. Regelmatige audits van AI-resultaten, bias-tests en scenario-analyses van AI-gedrag onder stressomstandigheden worden onderdeel van AI-risicobeheer. Wat de mensen betreft, is het van cruciaal belang dat adviseurs en personeel worden opgeleid om effectief met AI te werken: ze moeten de aanbevelingen en beperkingen ervan begrijpen en weten hoe ze deze aan klanten kunnen uitleggen. Door een ethische cultuur rond AI te creëren en proactief risico's te beheren, kunnen vermogensbeheerders de voordelen van AI benutten en tegelijkertijd vertrouwen en verantwoordelijkheid behouden.

Conclusie: een toekomst van verbeterd vermogensbeheer

AI staat klaar om een doorbraak te betekenen in vermogensbeheer, waardoor bedrijven meer gepersonaliseerde, efficiënte en inzichtelijke diensten kunnen leveren. Van het automatiseren van routinetaken tot het onthullen van verborgen investeringsmogelijkheden, de toepassingen omvatten de front-, middle- en backoffice van vermogensbeheeractiviteiten. Belangrijk is dat succesvolle adoptie in deze industrie heeft aangetoond dat AI het beste werkt als een aanvulling op menselijke expertise, niet als vervanging. De vermogensbeheerders die het goed doen, zijn degenen die de sterke punten van AI (datagestuurde analyse en automatisering) combineren met het relationele en strategische inzicht van doorgewinterde adviseurs.

Cruciaal is dat de reis vooruit met zorg moet worden afgelegd. Het op een verantwoorde manier implementeren van AI vereist voortdurende aandacht voor ethische principes, transparantie met klanten en aanpassing aan de wettelijke verwachtingen. De moeite is de moeite waard: als AI op de juiste manier wordt gedaan, kan de kwaliteit van het advies verbeteren en de resultaten voor klanten verbeteren, terwijl tegelijkertijd de activiteiten worden gestroomlijnd.

Vermogensbeheerders worden dus opgeroepen om te innoveren en AI te omarmen, zonder daarbij hun fiduciaire plicht en het menselijke element dat de kern van hun beroep vormt, uit het oog te verliezen. Daarmee zullen ze een nieuw tijdperk van vermogensbeheer inluiden, een tijdperk waarin kunstmatige intelligentie en menselijke wijsheid hand in hand werken om het vermogen van klanten veilig te stellen en te laten groeien.