AI in vermogensbeheer: Gebruikscases en tools

Hogere efficiëntie

Een van de grootste voordelen van het gebruik van AI in vermogensbeheer is dat AI-agenten de repetitieve, tijdrovende taken afhandelen die financiële adviseurs vertragen.

Voor analisten en adviseurs brengt elke dag een stortvloed aan taken met zich mee: het bijhouden van prestaties, het herbalanceren van portefeuilles, het bijwerken van financiële plannen. AI-agenten, aangedreven door grote taalmodellen zoals GPT, kunnen nu veel van deze tijdrovende verantwoordelijkheden overnemen. 

AI-agenten kunnen inloggen op de systemen van een bedrijf, gegevens over de klantenportefeuille ophalen, analyses uitvoeren en een persoonlijk prestatieoverzicht opstellen - en dat alles in minder dan een minuut.

Schaalbare personalisatie

Vermogensbeheer is lange tijd een spel geweest van schaal versus service: bedien meer klanten en de personalisatie lijdt eronder. Maar AI draait die afweging om.

AI-chatbots kunnen nu routinematige maar zinvolle contactmomenten afhandelen, zoals:

• Een klant een duwtje geven als hij achterloopt op een doel
• Hen herinneren aan een komende verjaardag
• Plotselinge verschuivingen in uitgaven signaleren

Deze momenten bouwen vertrouwen op zonder dat er voortdurend handmatige inspanning voor nodig is.

Het resultaat? Iedereen krijgt VIP-service.

Kosteneffectieve groei

AI helpt financiële adviseurs om meer klanten te bedienen zonder zichzelf uit te putten.

Klantenservice mag niet ten koste gaan van burn-outs of uitdijende salarissen. AI helpt bedrijven hun capaciteit uit te breiden door routinetaken af te handelen, zodat menselijke adviseurs zich kunnen richten op gesprekken met een hogere waarde.

AI-tools vervangen werknemers niet, maar geven werknemers de tools om meer te doen in minder tijd.

Meer datagestuurde beslissingen

AI-agenten maken meer datagestuurde beslissingen mogelijk door automatisch grote hoeveelheden realtime financiële gegevens te scannen om opkomende risico's en kansen te identificeren. 

Deze agents interpreteren gegevens in context en bevelen volgende stappen aan die aansluiten bij de specifieke doelen van een klant. Dit verschuift adviseurs van handmatige analyse naar inzichtgestuurde besluitvorming.

Stel dat er sprake is van een renteverhoging. In plaats van het handmatig doorspitten van spreadsheets, kan een AI-agent direct aangeven welke klanten het meest worden blootgesteld, de impact simuleren en slimmere allocatiestrategieën voorstellen op basis van de doelen van elke klant.

1. AI-gedreven financiële inzichten

Nog steeds handmatig door dashboards en rapporten aan het spitten om je voor te bereiden op vergaderingen met klanten? Er is een snellere manier.

LLM kunnen realtime marktgegevens, portefeuilletoewijzingen, macrotrends en klantspecifieke activiteiten scannen om adviseurs inzichten te geven in eenvoudig Engels. "Klant X is overbelegd in technologie op basis van de huidige volatiliteit. Overweeg een verschuiving naar gezondheidszorg of energie."

En het werkt. Uit een onderzoek van Wipro bleek dat 77% van de vermogensbeheerfirma's die predictive analytics gebruiken, snellere en nauwkeurigere beslissingen nemen in vergelijking met traditionele methoden.

Zelfs de grote spelers doen mee. UBS heeft AI-gegenereerde avatars van analisten geïntroduceerd om klanten op maat gemaakte onderzoeksrapporten te leveren. 

2. Geautomatiseerde beleggingsadviseurs

Robo-adviseurs - AI-hulpmiddelen die beleggingen beheren - kunnen de marktbewegingen 24/7 in de gaten houden. Ze begrijpen het financiële profiel van elke klant en maken in realtime slimme aanpassingen in de portefeuille. Dit is een enorme stap vooruit ten opzichte van het wachten op updates van kwartaaloverzichten.

Neem nu Betterment. Zij beheren meer dan $ 56 miljard aan activa en hun systeem brengt de portefeuille van een klant automatisch weer in balans als de zaken ontsporen - bijvoorbeeld na een grote marktrally die hun aandelenblootstelling verhoogt. Je hoeft niet te wachten tot een mens ingrijpt.

Maar de beste bedrijven kiezen niet tussen mensen en machines. Ze gebruiken beide. 

De Personal Advisor Services van Vanguard is hier een goed voorbeeld van. De AI zorgt voor de dagelijkse taken zoals herbalanceren en het oogsten van fiscale verliezen, terwijl menselijke adviseurs beschikbaar zijn om te helpen met grotere, meer persoonlijke beslissingen, zoals het aanpassen van een pensioenplan na een levensverandering.

3. Slimme portfolio optimalisatie

AI geeft het portefeuillebeheer een nieuwe vorm door bedrijven in staat te stellen om portefeuilles van klanten continu te monitoren. 

Deze verschuiving levert resultaten op: bedrijven die AI gebruiken voor portefeuillebeheer rapporteren een prestatieverbetering van 27% ten opzichte van bedrijven met handmatige processen.

AI-agenten kunnen subtiele maar belangrijke veranderingen in portefeuilles van klanten detecteren. In plaats van te wachten op kwartaaloverzichten, gebruiken vermogensbeheerders ze nu om continu te scannen op portefeuilledrift en macro-economische verschuivingen. Met deze inzichten kunnen adviseurs portefeuilles proactief herbalanceren om klanten op één lijn te houden met hun risicovoorkeuren en financiële doelen.

Platformen zoals Addepar zijn een goede illustratie van slimme portefeuilleoptimalisatie in de praktijk. Addepar helpt vermogensbeheerders om een realtime overzicht te krijgen van de portefeuilles van klanten over alle activa. Dat betekent dat adviseurs onmiddellijk kunnen zien wanneer de aandelenblootstelling van een klant zijn risicotolerantie overschrijdt, of wanneer zijn vastrentende allocatie niet langer zijn inkomensdoelen ondersteunt. 

Addepar houdt ook de prestaties bij ten opzichte van de doelstellingen van de klant. Als een portefeuille die bedoeld is om op 65-jarige leeftijd met pensioen te gaan achterblijft bij de verwachte groeicurve, geeft het platform dit aan zodat adviseurs de strategie vroegtijdig kunnen aanpassen.

4. Slimmere klantbetrokkenheid

AI helpt vermogensbeheerders een stap voor te blijven door tijdige en gepersonaliseerde interacties op grote schaal aan te bieden. Het is niet langer voldoende om elk kwartaal een update te sturen of te wachten tot klanten contact opnemen. 

Het interne systeem van JPMorgan, Coach AI, analyseert het gedrag van klanten en de marktomstandigheden om te anticiperen op wat beleggers willen weten voordat ze er zelfs maar om vragen. 

En het leverde wanneer het er het meest toe deed. Tijdens de marktschok in april 2025 hielp Coach AI adviseurs om met de juiste informatie oproepen te beantwoorden.

5. Papierwerk automatiseren

Handelt u nog steeds handmatig onboardingformulieren, KYC-controles en nalevingsupdates af? Er is een veel snellere manier om het voor elkaar te krijgen.

AI-agenten kunnen zorgen voor het drukke werk zoals het controleren van documenten, het bijwerken van informatie over begunstigden, het intern routeren van taken en het synchroniseren van alles met het CRM van een organisatie. 

Klanten uploaden een formulier en het systeem haalt de gegevens eruit, geeft aan wat er ontbreekt en verplaatst het naar de juiste plaats. Geen heen-en-weer gemail meer of trage overdracht tussen teams.

En het maakt echt een verschil. Deloitte ontdekte dat bedrijven die AI gebruiken voor operaties hun operationele kosten met 22% zagen dalen.

6. Fraudedetectie

In de afgelopen twee jaar kreeg 47% van de financiële dienstverleners te maken met fraude. In vermogensbeheer, waar vertrouwen alles is, is het van cruciaal belang om problemen in een vroeg stadium op te sporen.

Financiële dienstverleners, waaronder vermogensbeheerders, gebruiken AI-agenten om onregelmatig digitaal gedrag in realtime te detecteren. Dat omvat:

• Ongebruikelijke aanmeldingspatronen
• Plotselinge veranderingen in terugtrekgedrag
• Aanmelden vanaf nieuwe apparaten in verschillende geografische regio's.

Darktrace is een van de leiders op dit gebied. Hun AI analyseert continu netwerkactiviteiten in interne en clientsystemen om anomalieën te ontdekken voordat ze escaleren. 

Een AI-agent kan bijvoorbeeld merken dat een klant inlogt vanaf zijn gebruikelijke apparaat, maar vervolgens door onderdelen van de account klikt die hij normaal gesproken nooit gebruikt, zoals beveiligingsinstellingen of overschrijvingen. De AI herkent dit ongebruikelijke gedrag en markeert het, waardoor fraude wordt ontdekt die traditionele systemen misschien over het hoofd zien.

Deze tools kennen ook risicoscores toe aan transacties, zodat adviseurs prioriteit kunnen geven aan follow-up en vals-positieven kunnen verminderen.

7. Ondersteuning bij naleving van regelgeving

Compliant blijven is niet-onderhandelbaar - en vertrouwen op handmatige processen om dit te doen is steeds moeilijker te rechtvaardigen.

Bedrijven gebruiken nu AI om proactief de communicatie en activiteiten van adviseurs in realtime te monitoren. Deze agents begrijpen regelgevingskaders en helpen teams om compliant te blijven met minder moeite en grotere nauwkeurigheid.

LLM kunnen communicatie van adviseurs scannen op basis van regelgevingskaders zoals FINRA Rule 2210, waarbij alles wat er vreemd uitziet wordt gemarkeerd voordat het een probleem wordt. Adviseurs kunnen vragen stellen als: "Is deze e-mail in strijd met de openbaarmakingsvereisten?" of "Welke accounts hebben vorige week AML-drempels overschreden?" en krijgen binnen enkele seconden directe antwoorden met bronvermelding.

Bedrijven die AI gebruiken om de naleving van regelgeving te controleren, zien minder overtredingen en besteden aanzienlijk minder tijd aan het voorbereiden van audits. In sommige gevallen zijn de overtredingen met bijna 30% gedaald, dankzij vroegtijdige detectie en geautomatiseerde controles.

Verbeterde communicatiemogelijkheden

AI blijft zich ontwikkelen, net als de manier waarop adviseurs en klanten ermee omgaan. Vooruitgang op het gebied van natuurlijke taalverwerking zorgt ervoor dat conversatie-AI menselijker aanvoelt, waardoor de interactie met chatbots en virtuele assistenten soepeler verloopt.

We zullen ook zien dat meertalige chatbots de norm worden, waardoor het voor bedrijven gemakkelijker wordt om contact te leggen met wereldwijde klanten.

Opkomende technologieën

Maar AI leeft niet in een vacuüm. Het begint zich te verbinden met andere opkomende technologieën. 

Zo kunnen blockchain-integraties - aangedreven door crypto-AI-agenten - transactieregistraties fraudebestendig en in realtime controleerbaar maken, waardoor compliance wordt gestroomlijnd. 

Met virtuele en augmented reality kunnen klanten binnenkort interactieve 3D-versies van hun portefeuilles verkennen, waarbij ze kunnen zien hoe de toewijzing van activa in de loop van de tijd verschuift of hoe verschillende marktscenario's van invloed zijn op langetermijndoelen. 

En dan is er nog kwantumcomputing. Hoewel kwantumcomputing nog in de kinderschoenen staat, biedt het de mogelijkheid om ultracomplexe simulaties uit te voeren, zoals het modelleren van meerdere geopolitieke en economische factoren op een portefeuille tegelijk. Dit geeft adviseurs een dieper inzicht in risico's en prestaties, sneller dan ooit tevoren.

Meer regelgeving

Terwijl dit alles zich ontvouwt, zal het toezicht door de regelgevende instanties verscherpen. Verwacht meer nadruk op AI-transparantie door middel van audits, certificeringsprogramma's en strengere beveiliging rond de manier waarop klantgegevens worden verzameld en behandeld.

Botpress

Als je AI wilt integreren in je vermogensbeheerpraktijk, dan is Botpress een krachtig platform dat is gebouwd om bedrijven te helpen bij het automatiseren van klantbetrokkenheid, het stroomlijnen van activiteiten en het schalen van gepersonaliseerde service - allemaal zonder code te schrijven.

Botpress is een enterprise-grade platform voor het bouwen van AI-gestuurde agents die de manier waarop financiële adviseurs en vermogensbeheerders hun klanten van dienst zijn verbeteren. Botpress is ontworpen om te worden gebruikt zonder dat er een ontwikkelteam nodig is en stelt organisaties in staat om intelligente assistenten in te zetten via een visuele bouwer.

Of het nu gaat om het inwerken van een nieuwe klant, het beoordelen van portefeuilles of het beantwoorden van compliance vragen, het AI-platform van Botpresskan complexe conversaties van begin tot eind afhandelen met natuurlijke, mensachtige dialogen, allemaal getraind met behulp van de eigen kennisbanken van uw bedrijf. Botpress biedt ondersteuning voor veilige implementatie via meerdere kanalen en is ontworpen met de veiligheid die financiële instellingen nodig hebben.

Kasisto (KAI)

Als je op zoek bent naar AI-tools om de digitale klantbetrokkenheid te verbeteren, dan is het KAI-platform van Kasisto speciaal ontwikkeld voor financiële diensten, waaronder vermogensbeheer.

KAI werkt met intelligente digitale assistenten die gesprekken met klanten kunnen afhandelen op het gebied van bank- en adviesdiensten, van het beantwoorden van vragen over portefeuilles tot het begeleiden van klanten bij financiële planningstools. 

KAI's conversationele AI begrijpt complexe financiële taal, waardoor accurate en contextbewuste interacties mogelijk zijn. KAI kan ook worden geïntegreerd in bestaande digitale kanalen zoals mobiele apps en klantportalen.

Yellow.ai

Voor vermogensbeheerders die meertalige AI-agenten nodig hebben om klantinteracties over de hele wereld af te handelen, is Yellow.ai een sterke bedrijfsoptie.

Met de no-code/low-code builder kunnen adviesteams en operationele medewerkers geavanceerde bots maken zonder technische ondersteuning. Met kant-en-klare sjablonen en kant-en-klare integraties kun je snel agents implementeren die FAQ's automatiseren, afspraken beheren, onboarding ondersteunen en nog veel meer - met behoud van compliance en merkconsistentie.

Cognigy

Voor een bedrijf dat zich richt op het automatiseren van klantenservice en interne activiteiten, biedt Cognigy een krachtig platform.

Met Cognigy kun je spraakgestuurde AI-agenten bouwen die grote hoeveelheden klantinteracties kunnen beheren. De low-code interface maakt het toegankelijk voor business teams, terwijl het ook meer geavanceerde mogelijkheden biedt die nodig zijn voor IT en compliance teams in vermogensbeheer.

Met sterke ondersteuning voor omnichannel implementaties stelt Cognigy gebruikers in staat om klanten te betrekken via het web, spraak en berichtenplatforms.

Lucidchart

Als je aan het begin staat van het implementeren van AI in je vermogensbeheerpraktijk, is Lucidchart een geweldig hulpmiddel om alles in kaart te brengen voordat je gaat bouwen.

Lucidchart biedt een visuele werkruimte waarmee je klanttrajecten, chatbotflows, beslissingsbomen en interne processen kunt schetsen met behulp van een eenvoudige drag-and-drop interface. Dit maakt het gemakkelijk om hiaten te ontdekken, logica te stroomlijnen en af te stemmen met je team, allemaal zonder dat je een technische achtergrond nodig hebt. 

Dit platform is vooral nuttig voor het plannen van de manier waarop AI-agenten met klanten moeten communiceren en verzoeken moeten afhandelen.

Amelia (door SoundHound AI)

Voor vermogensbeheerders die op zoek zijn naar een zeer intelligente en mensachtige digitale assistent, biedt Amelia een van de meest geavanceerde platforms op de markt.

Amelia combineert natuurlijke taalverwerking, machine learning en real-time sentimentanalyse om uitstekende klantervaringen te leveren. 

Amelia integreert ook met bedrijfssystemen zoals CRM's en portfoliomanagementplatforms, waardoor gepersonaliseerde, end-to-end interacties mogelijk zijn via zowel spraak- als chatkanalen.

Hoe nauwkeurig zijn AI-gegenereerde financiële inzichten in vergelijking met menselijke adviseurs?

AI-gegenereerde financiële inzichten zijn zeer nauwkeurig bij het analyseren van grote datasets en het signaleren van statistische trends, maar ze kunnen emotionele context of plotselinge verschuivingen door menselijk gedrag missen die ervaren adviseurs zouden kunnen opmerken. AI is het krachtigst als aanvulling en niet als vervanging van menselijk inzicht. 

Zal het gebruik van AI in vermogensbeheer de behoefte aan financieel adviseurs volledig vervangen?

Het gebruik van AI in vermogensbeheer zal financiële adviseurs niet volledig vervangen, want hoewel AI taken zoals analyses en klantupdates automatiseert, kan het geen menselijke relatieopbouw of genuanceerd oordeel evenaren. Klanten willen vaak de geruststelling en het vertrouwen dat ze krijgen als ze met een mens praten, vooral tijdens volatiele markten of belangrijke levensgebeurtenissen. De toekomst van vermogensbeheer zal naar verwachting hybride zijn, waarbij AI routinetaken afhandelt en adviseurs zich richten op strategie en persoonlijke relaties.

Hoe gaan AI-tools voor vermogensbeheer om met gegevensbeveiliging en privacyregels zoals GDPR of SEC-regels?

AI-tools voor vermogensbeheer gaan om met gegevensbeveiliging en privacyregels zoals GDPR of SEC-regels door encryptie, toegangscontroles, gegevensanonimisering en controletrajecten te implementeren om ervoor te zorgen dat persoonlijke financiële gegevens veilig en compliant blijven. Gerenommeerde AI-platforms worden gebouwd met strenge regelgevingskaders in gedachten en ondergaan vaak regelmatig beveiligingsaudits door derden. 

Hoe aanpasbaar zijn AI-tools voor unieke beleggingsfilosofieën of klantvoorkeuren?

AI-tools voor vermogensbeheer zijn in hoge mate aanpasbaar, waardoor bedrijven beleggingsregels, risicoprofielen, ethische schermen (zoals ESG-criteria) en op maat gemaakte communicatiestijlen voor verschillende klanten kunnen definiëren. Met platforms als Botpress kunnen adviseurs eigen modellen of specifieke portfoliostrategieën invoeren in de logica van de AI. Het realiseren van maatwerk kan echter initiële installatietijd vereisen en, voor complexe use cases, technische expertise.

Wat gebeurt er als een AI een verkeerde financiële aanbeveling doet - wie is er aansprakelijk?

Als een AI een verkeerde financiële aanbeveling doet, ligt de aansprakelijkheid meestal bij het vermogensbeheerbedrijf of de adviseur, omdat zij verantwoordelijk zijn voor het advies dat aan klanten wordt gegeven, ongeacht de gebruikte tools. Regelgevers zoals de SEC benadrukken dat bedrijven toezicht moeten houden op AI-tools en ervoor moeten zorgen dat outputs voldoen aan fiduciaire en geschiktheidsnormen.