Die Vermögensverwaltung befindet sich im Umbruch: Junge Anleger haben höchste Ansprüche an das digitale Nutzererlebnis und legen zunehmend Wert auf nachhaltiges Investieren. Dieser Fokus auf Nachhaltigkeit ist ein Schlüsselelement, das moderne Wealthtech-Anwendungen berücksichtigen müssen. Zugleich erweitern Machine Learning und Automatisierung die Möglichkeiten der Anwendungen enorm. Was müssen Anwendungen heute leisten, um die Ansprüche einer technikaffinen, anlagebewussten und umweltbewussten Generation zu erfüllen?

Digitale Vermögensverwaltung ist ein riesiges Wachstumsfeld. Technologien, die das Management von Vermögenswerten und Investitionen erleichtern und automatisieren – sogenannte Wealthtech-Anwendungen – versprechen Anlegern jeder Vermögensklasse bessere Ergebnisse zu niedrigeren Kosten. Das Spektrum ist groß: zu den Lösungen zählen digitale Anlageplattformen, Robo-Advisor und Online-Brokerage-Plattformen ebenso wie mobile Zahlungslösungen. Ihnen allen ist gemein, dass sie ein herausragendes Nutzererlebnis bieten müssen, um insbesondere jüngere Zielgruppen zu überzeugen. Dazu müssen Wealthtech-Anbieter vier Punkte bei der Entwicklung von Anwendungen berücksichtigen:

Kundenorientiertes UX-Design

Die Grundlage von WealthTech-Anwendungen ist ein tiefes Verständnis der Verbrauchertypen, ihrer Customer Journey und ihrer spezifischen Bedürfnisse. Das Design von Wealthtech-Anwendungen muss das widerspiegeln: Benutzeroberflächen sollten auf die Präferenzen und Vermögensziele jedes einzelnen Kunden zugeschnitten sein. Anbieter müssen die Verbrauchertypen und ihre spezifischen Anforderungen genau analysieren. Für sie ist es jedoch oft schwierig, die Customer Journey so umfassend in den UX-Prozess mit einzubeziehen wie erforderlich, da der erforderliche Prozess – u.a. bestehend aus Kundenbefragungen, Usability-Tests, Web-Analyse-Tools und Heat Maps – sehr umfangreich ist. Hier empfiehlt sich die Zusammenarbeit mit einem auf UX-Design spezialisierten Technologiepartner, der Nutzertests vornimmt, UX-Design-Fähigkeiten bereitstellt und schnellere und einfachere Customer Journeys entwickelt.

KI-gesteuerte Hyper-Personalisierung

Wealthtech-Anwendungen sind per se hoch individuell: Die Services und Empfehlungen basieren auf vorab festgelegten Kriterien wie individuellen Anlagezielen, der Risikotoleranz und dem Anlagezeitrahmen. Auch wichtige Lebensereignisse wie die Geburt eines Kindes oder eine Karriereveränderung müssen berücksichtigt werden. Erfolgreiche Anwendungen müssen aber über diese grundlegenden Faktoren hinausgehen. Die Kombination aus Datenanalyse, Künstlicher Intelligenz (KI) und Machine Learning (ML) ermöglicht heute eine Hyper-Personalisierung: aus aggregierten Nutzerdaten können Anwendungen Muster und Trends in den Finanzdaten erkennen und auf dieser Basis genaue personalisierte Empfehlungen erstellen. Die Darstellung der Daten sollte einfach und verständlich sein, um den Anlegern eine schnelle und intuitive Analyse ihrer Anlageportfolios zu ermöglichen – auch visuell. Dabei können innovative und kreative Darstellungsformen eingesetzt werden, um die Daten anschaulich zu machen. Um dies zu erreichen, können Tools wie Python-Bibliotheken (z.B. Pandas, Matplotlib) für die Datenanalyse und Visualisierung oder TensorFlow und PyThorch für Machine Learning eingesetzt werden.

ESG-Investitionen optimieren

Nachhaltigkeit spielt bei der Entscheidungsfindung von Anlegern eine zentrale Rolle. Über 80 Prozent der Generation Z und zwei Drittel der Millennials tätigen Investitionen nach ESG-Kriterien – und ein Drittel der Millennials nutzt ausschließlich solche Anlageprodukte. Vermögensverwalter sollten daher umfangreiche Optionen anbieten, nachhaltig zu investieren – und Datenanalysetools nutzen, um die Performance dieser Investitionen zu optimieren. Hierbei können fortschrittliche Technologien zur Erfassung und Messung von Nachhaltigkeit auf einer tieferen Ebene als reines Werturteil eingesetzt werden. So ermöglichen sie es Wealth Management-Firmen, Wachstumsmöglichkeiten zu identifizieren, die den ESG-Zielen entsprechen. Ein gutes Beispiel hierfür sind Tools zur Erfassung von CO2-Fußabdrücken von Unternehmen oder zur Überprüfung der Einhaltung von Arbeitsrechten. Da es zurzeit noch keine einheitlichen Regulierungen gibt, was nachhaltiges Anlegen genau ist, müssen Anbieter Angebote schaffen, die auf die Nachhaltigkeitspräferenzen ihrer Kunden zugeschnitten sind und diese überzeugen.

Höchste Sicherheitsstandards

Wealthtech-Anwendungen arbeiten mit sensiblen Finanzinformationen und müssen daher strenge Sicherheitsstandards erfüllen, um die Nutzerdaten zu schützen. Die Anwendung sollte SSL-Verschlüsselung, Zwei-Faktor-Authentifizierung und andere Sicherheitsmaßnahmen bieten, um sicherzustellen, dass die Nutzerdaten vor unbefugtem Zugriff geschützt sind. Hierfür ist eine regelmäßige Überprüfung der Sicherheitsmaßnahmen, einschließlich Penetrationstests und Sicherheitsaudits, unerlässlich. Zudem sollte eine datenschutzfreundliche Architektur von Anfang an in die Anwendung integriert werden, um den Datenschutz und die Datensicherheit zu gewährleisten.

Fazit

Nutzer haben heute höchste Ansprüche an Wealthtech-Anwendungen. Anbieter müssen ihre Bedürfnisse umfassend analysieren und das Kundenerlebnis in den Mittelpunkt der Entwicklung stellen. Technologien wie Machine Learning und Automatisierung erweitern die Möglichkeiten für die digitale Vermögensverwaltung enorm: Sie ermöglichen Anwendungen, die genauestens auf die Bedürfnisse jedes einzelnen Nutzers zugeschnitten sind – und auch nachhaltige Anlagestrategien deutlich optimieren. Angesichts der steigenden Bedeutung von Nachhaltigkeit wird dies in Zukunft noch wichtiger werden. Wealthtech-Anwendungen müssen daher kontinuierlich weiterentwickelt werden, um den sich ändernden Anforderungen der Nutzer gerecht zu werden und die Möglichkeiten der digitalen Technologien voll auszuschöpfen.