Gewähltes Thema: Aufkommende Technologien im Pensionsfonds-Management

Willkommen auf unserer Startseite, auf der wir erkunden, wie aufkommende Technologien das Management von Pensionsfonds neu definieren. Von KI über Blockchain bis hin zu Cloud und RegTech: Hier finden Sie Inspiration, klare Einblicke und lebendige Geschichten aus der Praxis. Abonnieren Sie unseren Newsletter, diskutieren Sie mit der Community und teilen Sie Ihre Erfahrungen, damit wir gemeinsam die Zukunft der Altersvorsorge aktiv gestalten.

Die neue Basis: Cloud- und Datenplattformen für Pensionsfonds

Ein Lakehouse-Ansatz ermöglicht es Pensionsfonds, historische Leistungsdaten, Beitragsströme und Marktsignale in einem einheitlichen Modell zu vereinen. Damit sinkt die Latenz zwischen Ereignis und Entscheidung, und Asset-Liability-Management profitiert von konsistenten, versionierten Datenständen. Teilen Sie, wie Sie Silos aufgebrochen haben und welche Hürden auftraten.

Ein API-first-Design fördert nahtlose Prozesse mit Verwahrstellen, Asset-Managern und Beratern. Standardisierte Schnittstellen reduzieren manuelle Abgleiche, verbessern die Qualität regulatorischer Reports und ermöglichen Near-Real-Time-Transparenz für das Investment-Komitee. Kommentieren Sie, welche Schnittstellen Ihnen heute am meisten fehlen.

Eine Pensionskasse migrierte schrittweise auf die Cloud, während Kernprozesse weiterliefen. Zuerst wurden Reporting-Workloads ausgelagert, dann Simulationen, anschließend sensible Daten mit strikten Zugriffsregeln. Ergebnis: schnellere Analysen, weniger nächtliche Batches, stabilere Ausführungen. Würden Sie ähnlich iterativ vorgehen oder alles auf einmal?

Feature Stores und alternative Daten sinnvoll nutzen

Stabile Feature Stores bündeln bewährte Signale, von Zinsstrukturkrümmungen bis zu Unternehmensgewinnen. Ergänzt durch alternative Daten, etwa Fracht- oder Energieflussindikatoren, entstehen robustere Prognosen. Wichtig ist, saisonale Effekte sauber zu behandeln und eine klare Data Lineage zu sichern. Welche alternativen Signale haben Sie valide gemacht?

Erklärbarkeit vor Renditeversprechen

Explainable-AI-Methoden wie SHAP helfen, Entscheidungen nachzuvollziehen und dem Anlageausschuss plausibel zu erklären. Statt nur Out-of-Sample-Ergebnissen zu vertrauen, zählen Stressszenarien, Stabilitätstests und dokumentierte Annahmen. Teilen Sie Ihre Erfahrungen mit Modellerklärbarkeit und wie sie die Governance stärkt.

Langlebigkeits- und Inflationsrisiken modellieren

KI-gestützte Modelle können Langlebigkeits- und Inflationsdynamiken realistischer abbilden, indem sie demografische Trends, Lohnentwicklungen und Gesundheitsdaten auswerten. So verfeinern Fonds ihre LDI-Strategien und Hedge-Quoten. Diskutieren Sie, welche Annahmen sich in Ihrer Praxis als besonders sensitiv erwiesen haben.

Blockchain, DLT und die Tokenisierung institutioneller Assets

Mit DLT lassen sich Haltepositionen und Bewegungen über vertrauenswürdige Knoten unmittelbar abgleichen. Das reduziert Abstimmungsaufwand, Fehlerquellen und Abhängigkeiten von Batch-Prozessen. Audits profitieren von unveränderbaren, zeitgestempelten Einträgen. Welche Use Cases würden Ihrer Meinung nach den größten Effizienzgewinn bringen?

Blockchain, DLT und die Tokenisierung institutioneller Assets

Tokenisierung kann Teilrechte an Anleihen oder Immobilien handelbarer machen, ohne die Governance zu verwässern. Für Pensionsfonds eröffnen sich präzisere Portfoliobausteine und potenziell geringere Eintrittshürden. Doch Due Diligence, Verwahrung und Bewertung brauchen klare Regeln. Würden Sie Pilotallokationen ausprobieren?

Natural Language Processing hilft, neue Vorschriften zu analysieren, Begriffe zu normalisieren und interne Richtlinien schneller zu aktualisieren. Teams erhalten konkret markierte Änderungen, inklusive Cross-References zu bestehenden Kontrollen. Wie würden Sie NLP in Ihre Compliance-Playbooks integrieren?

Mit validierten Datenmodellen und Prüfschritten entstehen reproduzierbare Reports per Knopfdruck. Jeder Wert ist auf Quellfelder zurückzuführen, was Prüfungen erleichtert. Dashboards zeigen Vollständigkeit, Ausreißer und Trends. Kommentieren Sie, welche regulatorischen Templates Ihre größte Herausforderung darstellen.

Durch kryptografisch gesicherte Protokolle werden Änderungen, Freigaben und Datenzugriffe unverfälschbar dokumentiert. Interne Revisionen verkürzen sich, weil Evidenz strukturiert vorliegt. Gleichzeitig bleibt Datenschutz zentral. Welche Balance zwischen Transparenz und Vertraulichkeit halten Sie für angemessen?

Satelliten- und Sensordaten für ESG

Fernerkundung kann Emissionen, Flächennutzung und Lieferkettenereignisse indikativ sichtbar machen. In Verbindung mit Unternehmensdaten entstehen robustere Ratings und frühere Warnsignale. Wichtig: Unsicherheiten offenlegen und menschliche Beurteilung einbinden. Welche alternativen ESG-Daten haben Sie schon getestet?

Klimaszenarien in ALM übersetzen

Szenario-Engines verknüpfen Übergangs- und physische Risiken mit Cashflows, Diskontsätzen und Finanzierungslücken. So erkennen Pensionsfonds, wie Pfade ihre Deckungsgrade verändern könnten. Der Dialog mit Stakeholdern wird faktenreicher. Teilen Sie, welche Szenarien Ihr Komitee besonders beschäftigen.

Cybersecurity, Datenschutz und vertrauliches Rechnen

Zero-Trust-Architektur im Fondsbetrieb

Zero Trust bedeutet, jeden Zugriff zu verifizieren, kontextsensitiv zu erlauben und kontinuierlich zu überwachen. Identitäten werden fein granuliert, Workloads segmentiert und Secrets sicher verwaltet. Welche Schritte wären in Ihrem Haus der pragmatischste Einstieg in Zero Trust?

Differential Privacy und föderiertes Lernen

Vertrauliches Rechnen ermöglicht Analysen über sensible Daten, ohne Rohdaten offenzulegen. Differential Privacy schützt Individuen, föderiertes Lernen respektiert Datenhoheit. So lassen sich Benchmarks bilden und Modelle verbessern. Würden Sie an branchenweiten Lerninitiativen teilnehmen?

Notfallübungen und operative Resilienz

Technik allein genügt nicht. Blaupausen für Incident Response, regelmäßige Übungen und klare Kommunikationspläne halten den Betrieb handlungsfähig. Messbare Recovery-Ziele schaffen Sicherheit. Berichten Sie, welche Übungen Ihnen die größten Erkenntnisse gebracht haben.

Vom Projekt zur Produktorganisation

Dauerhafte Produktteams für Daten, Modelle und Reports übernehmen Verantwortung über den gesamten Lebenszyklus. Das verkürzt Feedbackschleifen und verhindert Wissensverlust. Wie weit ist Ihr Fonds auf dem Weg zur Produktorganisation?

Kompetenzen: Quant trifft Produkt

Zukunftsfähige Teams kombinieren quantitativen Scharfsinn mit Produktdenken und Kommunikation. Pairing-Formate, Gilden und interne Communities of Practice beschleunigen Lernkurven. Welche Formate haben bei Ihnen echte Zusammenarbeit beflügelt?

Governance für Modelle und Daten

Ein klares Modellregister, dokumentierte Annahmen, regelmäßige Validierungen und Datenqualitätsmetriken schaffen Vertrauen. Ampellogiken machen Risiken sichtbar und priorisierbar. Teilen Sie, welche Governance-Bausteine bei Ihnen den größten Unterschied machen.