AI w asset management rozbija się o dane. Tylko 36 proc. firm wdrożyło ją szeroko

Globalna branża zarządzania aktywami ma za sobą bardzo dobry rok. Wartość aktywów pod zarządzaniem wzrosła w 2025 r. o 11 proc., osiągając rekordowe 147 bln USD. Wynik ten w dużej mierze zawdzięcza jednak koniunkturze na rynkach, a nie umiejętności przyciągania nowych pieniędzy.

Według Boston Consulting Group ponad 80 proc. wzrostu przychodów brutto branży w 2025 r. pochodziło ze wzrostu wartości rynkowej aktywów. Jednocześnie w latach 2010-2025 przychody firm zarządzających aktywami rosły średnio o 5,1 proc. rocznie, a ich koszty o 5,4 proc. Marże zysku pozostają na poziomie około 30 proc., czyli zbliżonym do notowanego 15 lat temu.

Aktywów przybywa, ale nie przekłada się to automatycznie na poprawę rentowności. Rosną wydatki technologiczne, utrzymuje się presja na opłaty za zarządzanie, a coraz większa część pieniędzy trafia do niskokosztowych ETF-ów i innych produktów, w których przychód przypadający na jednostkę aktywów jest niższy.

W takim otoczeniu sztuczna inteligencja przedstawiana jest nie tylko jako narzędzie wspierające analizę inwestycyjną, lecz przede wszystkim jako sposób na zwiększenie skali działalności bez proporcjonalnego wzrostu zatrudnienia i kosztów. BCG szacuje, że odpowiednie wykorzystanie AI mogłoby w perspektywie od trzech do pięciu lat obniżyć koszty firm zarządzających aktywami o 25-35 proc., kilkukrotnie zwiększyć zakres analizowanych inwestycji oraz liczbę klientów obsługiwanych przez jednego doradcę lub opiekuna relacji. To jednak prognoza warunkowa: jej realizacja wymaga przebudowy procesów, architektury danych i modelu operacyjnego, a nie dokładania kolejnych aplikacji do istniejących systemów.

Reklama

AI jest prawie wszędzie, ale rzadko znajduje się w centrum działalności

Badanie FE fundinfo objęło 200 przedstawicieli kadry zarządzającej firm asset management z Wielkiej Brytanii, Luksemburga i Szwajcarii. Aż 99 proc. respondentów deklaruje wykorzystywanie sztucznej inteligencji w jakiejś formie. Najczęściej AI stosowana jest w raportowaniu dla klientów i personalizacji komunikacji. Kolejne miejsca zajmują zbieranie, weryfikowanie i kontrolowanie jakości danych oraz zarządzanie ryzykiem. Sztuczna inteligencja szybciej zdobywa więc zaplecze operacyjne i dystrybucję niż sam proces podejmowania decyzji inwestycyjnych.

Powszechność eksperymentów nie oznacza jednak dojrzałości wdrożeń. Jedynie 36 proc. badanych określa wykorzystanie AI w swojej firmie jako szerokie albo w pełni zintegrowane. Kolejne 40 proc. pozostaje na etapie pilotażu lub wczesnego rozpoznawania możliwości technologii.

Największym problemem nie jest brak dostępu do odpowiednio zaawansowanych modeli. Na pierwszych miejscach wśród przeszkód znalazły się cyberbezpieczeństwo i ochrona danych, wskazane przez 31 proc. respondentów, niedostateczny nadzór oraz trudności z audytowaniem procesów – 29 proc. – a także brak odpowiednich kompetencji w organizacji – 26 proc. Aż 64 proc. badanych uważa, że AI zacznie przynosić istotną wartość dopiero po poprawie jakości i struktury danych, na których pracuje.

W przypadku funduszu inwestycyjnego pojedyncza informacja może być jednocześnie wykorzystywana przy wycenie, zarządzaniu ryzykiem, sporządzaniu dokumentów regulacyjnych, przygotowywaniu materiałów dla klientów oraz przekazywaniu danych dystrybutorom i platformom inwestycyjnym.

Problem komplikuje się, gdy jeden fundusz ma wiele kategorii jednostek lub klas tytułów uczestnictwa różniących się walutą, sposobem zabezpieczenia ryzyka kursowego, poziomem opłat, polityką wypłaty dochodów albo rynkiem dystrybucji. Zmiana jednego parametru powinna zostać uwzględniona we wszystkich systemach i dokumentach, w których się pojawia. W wielu organizacjach dane nadal przechowywane są jednak w oddzielnych arkuszach, starszych systemach informatycznych oraz plikach należących do poszczególnych zespołów. Powstaje kilka wersji tej samej informacji, które następnie trzeba porównywać i ręcznie uzgadniać.

Według FE fundinfo 65 proc. badanych uważa, że fragmentacja danych o funduszach utrudnia poprawę efektywności operacyjnej. Dla 69 proc. szybkość i dokładność przekazywania danych stają się coraz ważniejszym czynnikiem decydującym o zdobyciu i utrzymaniu partnerów dystrybucyjnych. Jakość danych przestaje być zatem technicznym problemem zaplecza. Błąd może opóźnić przygotowanie dokumentu, uruchomienie nowej klasy jednostek, wejście na kolejną platformę albo odpowiedź na żądanie regulatora. Może również sprawić, że dystrybutor nie otrzyma informacji w wymaganym terminie lub formacie.

Sztuczna inteligencja nie usuwa automatycznie tych problemów. Może natomiast znacznie szybciej powielać nieaktualne lub błędnie sklasyfikowane informacje. Im szerszy zakres automatyzacji, tym ważniejsze stają się jednoznaczne źródło danych, określenie odpowiedzialności za poszczególne pola oraz możliwość odtworzenia historii każdej zmiany.

Dane stały się częścią walki o dystrybucję

Znaczenie sprawnej infrastruktury rośnie wraz ze zmianą modelu konkurencji w asset management. Sam dobry wynik inwestycyjny nie gwarantuje już pozyskania kapitału. Coraz większe znaczenie mają dostęp do odpowiednich platform, możliwość szybkiego uruchamiania produktów i sprawne dostarczanie dystrybutorom informacji wymaganych do ich oceny oraz sprzedaży. BCG wskazuje, że pozyskiwanie nowych wpłat staje się podstawowym czynnikiem odróżniającym zwycięzców od pozostałej części rynku. Jednocześnie dystrybucja cyfrowa, platformy i pośrednicy internetowi pełnią funkcję coraz ważniejszych strażników dostępu do klienta.

Oznacza to, że dane o funduszu muszą być nie tylko poprawne, ale również dostępne w odpowiednim czasie, języku i formacie. Firma, która potrzebuje wielu dni na uzgodnienie informacji między departamentami, może przegrać z konkurentem dysponującym jednym, aktualizowanym źródłem danych zasilającym wszystkie kanały dystrybucji. AI może w tym modelu automatyzować przygotowywanie raportów, odpowiadanie na zapytania dystrybutorów, aktualizowanie dokumentów i personalizowanie komunikacji. Warunkiem pozostaje jednak pewność, że wszystkie te procesy korzystają z tej samej, zatwierdzonej informacji.

Presja na rozwój infrastruktury nasila się, ponieważ firmy zarządzające aktywami szukają wzrostu w bardziej skomplikowanych produktach. W badaniu FE fundinfo 67 proc. respondentów stwierdziło, że rozszerzanie dostępu inwestorów detalicznych i do rynków prywatnych już wpływa na ich strategię produktową. Jednocześnie 62 proc. zgodziło się, że operacyjna złożoność produktów takich jak ETF-y i fundusze inwestujące na rynkach prywatnych zwiększa koszty. Poszczególne konstrukcje wymagają obsługi różnych mechanizmów płynności, wyceny, rozliczeń, raportowania i dystrybucji. Rozwój aktywnych ETF-ów, funduszy typu evergreen, produktów hybrydowych i rozwiązań dostępnych w wielu jurysdykcjach zwiększa liczbę źródeł oraz odbiorców danych. 

Konsolidacja dostawców: lekarstwo, które także ma skutki uboczne

Branża musi zbudować system, który pozwoli obsłużyć większą liczbę produktów, klientów i kanałów bez proporcjonalnego wzrostu kosztów oraz ryzyka operacyjnego. Firmy nie zamierzają odpowiadać na te wyzwania samym ograniczaniem wydatków. Najczęściej wskazywanym przez respondentów FE fundinfo priorytetem inwestycyjnym jest pozyskiwanie, utrzymywanie i szkolenie pracowników – wymieniło je 34 proc. badanych. Konsolidację dostawców technologii wskazało 33 proc., a automatyzację i cyfryzację 30 proc.

Ograniczenie liczby systemów i zewnętrznych dostawców może zmniejszyć liczbę interfejsów, duplikowanych baz i ręcznych uzgodnień. Może również ułatwić stworzenie jednego źródła informacji wykorzystywanego w całym cyklu życia produktu. Nie należy jednak utożsamiać konsolidacji z całkowitym przeniesieniem odpowiedzialności na jednego partnera technologicznego. Im większa zależność od zewnętrznego dostawcy, tym większe znaczenie mają cyberbezpieczeństwo, możliwość przeniesienia danych, plan wyjścia ze współpracy oraz kontrola nad sposobem działania modeli.

Badanie ESMA przeprowadzone wśród 728 podmiotów z 19 państw Unii Europejskiej pokazało, że 62 proc. firm korzysta przy infrastrukturze AI wyłącznie z komercyjnych rozwiązań chmurowych, a 41 proc. opiera się na jednym dostawcy chmury. Do najczęściej wymienianych zagrożeń należały ochrona danych, ich jakość i nadzór nad nimi. Konsolidacja może więc ograniczyć fragmentację, ale jednocześnie zwiększyć koncentrację ryzyka technologicznego.

Aż 89 proc. respondentów FE fundinfo spodziewa się nasilenia konsolidacji w branży w ciągu kolejnych 12 miesięcy.  Największych zmian badani oczekują w obrębie ofert produktowych, platform dystrybucyjnych oraz dostawców technologii. Może to oznaczać zamykanie podobnych funduszy, łączenie klas jednostek, redukowanie liczby systemów, powstawanie większych platform technologicznych oraz skupianie dystrybucji w rękach mniejszej liczby pośredników. To logiczna odpowiedź na sytuację, w której skala aktywów przestaje automatycznie poprawiać rentowność. Przejęcie kolejnej firmy lub dodanie nowych produktów nie tworzy wartości, gdy każde rozwiązanie nadal działa w oddzielnym systemie i wymaga osobnych procesów.

Podobny wniosek dotyczy tokenizacji funduszy. Technologia rozproszonego rejestru może ułatwiać podział aktywów na mniejsze części, automatyzację transferów i skrócenie rozliczeń. Nie oznacza to jednak, że można pominąć administrację funduszu, kontrolę uczestników, wycenę, zasady dystrybucji i obowiązki regulacyjne. Aż 70 proc. respondentów FE fundinfo uważa, że tokenizacja stanie się istotna dopiero po zintegrowaniu jej z istniejącą infrastrukturą administracji funduszy, agentów transferowych i dystrybutorów. Nowa technologia nie usuwa potrzeby wiarygodnych danych. Przeciwnie – automatyczne wykonanie operacji zwiększa znaczenie pewności, że instrukcja została oparta na prawidłowych informacjach.

Zapisz się na Newsletter

Bądźmy w kontakcie! Prosto na Twojego maila będziemy wysyłać skrót najważniejszych informacji ze świata finansów, powiadomienia o nowościach rynkowych, najnowsze oceny i raporty oraz codzienne notowania wybranych przez Ciebie funduszy inwestycyjnych.

Zapisz się