{"id":113189,"date":"2025-04-22T07:32:31","date_gmt":"2025-04-22T05:32:31","guid":{"rendered":"https:\/\/startupvalley.news\/de\/?p=113189"},"modified":"2025-09-09T09:30:32","modified_gmt":"2025-09-09T07:30:32","slug":"depowise-automatisieren-prozesse-finanzbranche","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/startupvalley.news\/de\/depowise-automatisieren-prozesse-finanzbranche\/","title":{"rendered":"Depowise: Prozesse automatisieren in der Finanzbranche"},"content":{"rendered":"\n

Depowise ist eine Plattform zur Automatisierung und Digitalisierung von Verwahrstellenprozessen \u2013 mit klarem Fokus auf Effizienz, Compliance und moderne Technologie.<\/h2>\n\n\n\n

Was hat Sie pers\u00f6nlich davon \u00fcberzeugt, den Schritt zu Depowise zu gehen?<\/h4>\n\n\n\n

Frank Becker: Nach \u00fcber 12 spannenden Jahren bei eFront und sp\u00e4ter BlackRock war f\u00fcr mich klar: Ich m\u00f6chte nochmal ganz bewusst eine neue Herausforderung annehmen. Depowise hat mich sofort \u00fcberzeugt \u2013 durch die Kombination aus innovativer Technologie, einem klaren Fokus auf das Verwahrstellenumfeld und einem modernen, agilen Mindset.<\/p>\n\n\n\n

Was mich besonders gereizt hat: Ich kann mein fachliches Know-how und mein tiefes Prozessverst\u00e4ndnis aktiv einbringen \u2013 und gleichzeitig mit einem engagierten, internationalen Team an einer Plattform arbeiten, die echte Ver\u00e4nderung erm\u00f6glicht.<\/p>\n\n\n\n

Die flachen Hierarchien und die M\u00f6glichkeit, schnell Entscheidungen zu treffen und Dinge direkt umzusetzen, machen f\u00fcr mich pers\u00f6nlich einen immensen Unterschied. Es f\u00fchlt sich nicht nur nach Technologie an, sondern nach Aufbruch \u2013 und ich bin \u00fcberzeugt, dass wir mit Depowise genau zur richtigen Zeit am Markt sind.<\/p>\n\n\n\n

Wie erleben Sie den aktuellen Wandel im Asset Servicing durch den Einsatz von K\u00fcnstlicher Intelligenz?<\/h4>\n\n\n\n

Der Wandel im Asset Servicing durch den Einsatz von K\u00fcnstlicher Intelligenz<\/a> ist deutlich sp\u00fcrbar und bietet gro\u00dfes Potenzial, die Effizienz, Qualit\u00e4t und Skalierbarkeit von Prozessen erheblich zu steigern. Besonders in Bereichen wie Datenextraktion, Klassifizierung und Anomalieerkennung zeigt sich, wie KI repetitive Aufgaben \u00fcbernehmen kann und Mitarbeiter von manuellen T\u00e4tigkeiten entlastet. <\/p>\n\n\n\n

Dieser Wandel bringt auch Herausforderungen mit sich \u2013 etwa in Bezug auf Datenqualit\u00e4t, regulatorische Anforderungen und die Notwendigkeit, Fachwissen mit Technologiekompetenz zu verbinden. Insgesamt erleben wir die Integration von KI im Asset Servicing aber als eine bedeutende Chance, die Rolle von Servicedienstleistern zu st\u00e4rken und realen Mehrwert f\u00fcr Kunden zu schaffen.<\/p>\n\n\n\n

Depowise investiert aktiv in Partnerschaften in diesem Bereich, um die KI-Unterst\u00fctzung auf der Depowise Plattform weiter aufzubauben. <\/p>\n\n\n\n

Welche konkreten Prozesse lassen sich Ihrer Erfahrung nach heute schon durch KI effizient automatisieren?<\/h4>\n\n\n\n

Die gr\u00f6\u00dften Effzienzgewinne der Automatisierung durch KI lassen sich insbesondere in den Bereichen Datenextraktion und Anomalieerkennung herstellen. <\/p>\n\n\n\n

Bei der Datenextraktion geht es darum, strukturierte Informationen \u2013 etwa Betr\u00e4ge, ISINs, Fristen oder Vertragsbedingungen \u2013 zuverl\u00e4ssig aus unstrukturierten Dokumenten wie PDF-Berichten, Vertragswerken oder E-Mails zu gewinnen. Moderne KI-Modelle sind in der Lage, auch kontextabh\u00e4ngige Inhalte wie Klauseln oder regulatorisch relevante Passagen zu erkennen und korrekt einzuordnen \u2013 deutlich schneller und konsistenter als manuelle Pr\u00fcfungen.<\/p>\n\n\n\n

In der t\u00e4glichen Praxis besonders wertvoll ist auch die Anomalieerkennung: KI-Systeme analysieren Transaktionen oder Positionsdaten in Echtzeit und erkennen Muster, die auf Abweichungen, Fehler oder potenzielle Verst\u00f6\u00dfe hinweisen \u2013 beispielsweise unplausible Bewertungen, fehlende Best\u00e4tigungen oder un\u00fcbliche Bewegungen in illiquiden Assets.<\/p>\n\n\n\n

Diese Prozesse werden bereits in mehreren Finanzinstituten produktiv eingesetzt und zeigen, dass KI nicht nur eine theoretische Option ist, sondern konkret messbaren Mehrwert bringt \u2013 sowohl in Bezug auf Effizienz als auch auf Qualit\u00e4tssicherung und Compliance.<\/p>\n\n\n\n

Wo sehen Sie aktuell die gr\u00f6\u00dften Potenziale f\u00fcr KI im Bereich Dokumentation, Kontrolle und Compliance?<\/h4>\n\n\n\n

Die gr\u00f6\u00dften Potenziale f\u00fcr KI in den Bereichen Dokumentation, Kontrolle<\/a> und Compliance liegen in der intelligenten Verarbeitung gro\u00dfer Datenmengen, die bislang manuell oder nur teilweise automatisiert bearbeitet wurden. Insbesondere bei der Datenextraktion aus unstrukturierten Quellen wie Vertr\u00e4gen, Berichten oder regulatorischen Mitteilungen kann KI Inhalte schneller, konsistenter und kontextbezogener erfassen als herk\u00f6mmliche Systeme.<\/p>\n\n\n\n

Gerade im Bereich Dokumentation, Kontrolle und Compliance sehen wir enormes Potenzial f\u00fcr den Einsatz von KI \u2013 vor allem, weil diese Felder stark durch manuelle Pr\u00fcfprozesse, hohe Regulierungsdichte und komplexe Dokumentenlandschaften gepr\u00e4gt sind.<\/p>\n\n\n\n

Welche technologischen oder kulturellen H\u00fcrden begegnen Ihnen beim Markteintritt in Deutschland?<\/h4>\n\n\n\n

Der deutsche Markt unterscheidet sich in mehreren Dimensionen deutlich von anderen europ\u00e4ischen M\u00e4rkten wie z.B. Luxemburg oder der Schweiz \u2013 sowohl was die Struktur des Finanzsektors betrifft, als auch hinsichtlich der Mentalit\u00e4t und der Entscheidungsprozesse.<\/p>\n\n\n\n

Deutschland als Markt ist stark fragmentiert, mit vielen etablierten Akteuren, regionalen H\u00e4usern und einer historisch gewachsenen IT- und Prozesslandschaft. Entscheidungen werden in der Regel \u00e4u\u00dferst gr\u00fcndlich vorbereitet, mit einer starken Einbindung der Fachabteilungen, Compliance und IT. Dies f\u00fchrt zu l\u00e4ngeren Zyklen in Transformationsprojekten, bringt aber auch eine hohe Umsetzungsqualit\u00e4t und Nachhaltigkeit mit sich. <\/p>\n\n\n\n

Gerade im Kontext von KI ist das Vertrauen in die Technologie und ihre regulatorische Absicherung ein zentrales Thema \u2013 erkl\u00e4rbare Modelle und revisionssichere Prozesse sind hier erfolgskritisch.<\/p>\n\n\n\n

In Luxemburg erleben wir ein deutlich internationaleres Umfeld, das sich durch eine hohe regulatorische Dichte, aber auch eine gr\u00f6\u00dfere Offenheit f\u00fcr Innovationen auszeichnet \u2013 insbesondere bei global t\u00e4tigen Asset Managern und Service Providern. <\/p>\n\n\n\n

In der Schweiz wiederum sp\u00fcren wir eine starke Fokussierung auf Qualit\u00e4t, Stabilit\u00e4t und Sicherheit \u2013 gleichzeitig aber auch eine hohe Technologieaffinit\u00e4t. Entscheidungen werden oft unternehmerischer und schneller getroffen, solange Vertrauen und Datenschutz gew\u00e4hrleistet sind. Die Bereitschaft, neue Technologien wie KI einzusetzen, ist hoch \u2013 vorausgesetzt, sie lassen sich sauber ins bestehende Gesch\u00e4ftsmodell einbetten.<\/p>\n\n\n\n

Zusammengefasst: Der deutsche Markt ist anspruchsvoll, aber auch sehr lohnend \u2013 mit einer hohen Fachkompetenz, einem tiefen Verst\u00e4ndnis f\u00fcr regulatorische Anforderungen und einem gro\u00dfen Potenzial f\u00fcr datengetriebene Innovationen. Wer hier erfolgreich sein will, braucht neben technologischer Exzellenz vor allem kulturelles Feingef\u00fchl und einen klaren Fokus auf Vertrauen, Transparenz und Nachhaltigkeit.<\/p>\n\n\n\n

Was sind typische Vorbehalte deutscher Finanzinstitute gegen\u00fcber KI \u2013 und wie begegnen Sie diesen?<\/h4>\n\n\n\n

Typische Vorbehalte deutscher Finanzinstitute gegen\u00fcber dem Einsatz von K\u00fcnstlicher Intelligenz lassen sich grob in drei Kategorien einteilen: regulatorische Bedenken, technologische Skepsis und kulturelles Misstrauen \u2013 wobei diese Aspekte oft miteinander verbunden sind.<\/p>\n\n\n\n

Das bedeutet: Ein KI-Modell darf nicht \u201egut\u201c sein, sondern muss in klar definierten Grenzen verl\u00e4sslich und kontrollierbar funktionieren. <\/p>\n\n\n\n

Es gilt: Vertrauen ist der Schl\u00fcssel. Die KI muss ihre Grenzen kennen und dem Anwender zur Kenntnis bringen, in welchen Bereichen menschliche Unterst\u00fctzung ben\u00f6tigt wird.<\/p>\n\n\n\n

Wie gehen Sie bei Depowise mit regulatorischen Anforderungen um, gerade in einem stark \u00fcberwachten Umfeld wie dem Finanzsektor?<\/h4>\n\n\n\n

Wir bieten eine hochgradig flexible L\u00f6sung, die es erm\u00f6glicht, die Funktionen in Bereichen wie z.B. Investment Compliance schnell an sich \u00e4ndernde regulatorische Anforderungen<\/a> anzupassen. Unsere Software unterst\u00fctzt bereits das UCITS-Regelwerk \u201eout of the box\u201c, sodass Finanzinstitute von Anfang an sicherstellen k\u00f6nnen, dass ihre Investitionen den geltenden Vorschriften entsprechen. Dar\u00fcber hinaus sind alle Prozesse auditierbar und bieten vollst\u00e4ndige Transparenz, um den strengen Compliance-Anforderungen gerecht zu werden. Die Anpassungsf\u00e4higkeit unserer Software erm\u00f6glicht es, auch zuk\u00fcnftige regulatorische Ver\u00e4nderungen schnell zu integrieren, sodass wir unseren Kunden jederzeit eine zukunftssichere und rechtskonforme L\u00f6sung bieten k\u00f6nnen.<\/p>\n\n\n\n

Wo st\u00f6\u00dft KI Ihrer Meinung nach heute noch an ihre Grenzen?<\/h4>\n\n\n\n

Auch wenn KI gro\u00dfe Fortschritte gemacht hat, gibt es im Umfeld von Verwahrstellen klare Grenzen. Besonders relevant ist die fehlende Erkl\u00e4rbarkeit vieler KI-Modelle \u2013 im stark regulierten Finanzumfeld m\u00fcssen Entscheidungen nachvollziehbar und auditierbar sein. Ein \u201eBlack Box\u201c-Ansatz ist hier nicht tragf\u00e4hig.<\/p>\n\n\n\n

Zudem fehlt es oft an einheitlichen, qualitativ hochwertigen Daten, etwa bei Fondsberichten oder Vertr\u00e4gen \u2013 ohne saubere Datenbasis kann KI ihre St\u00e4rken nicht ausspielen. Auch das Verst\u00e4ndnis komplexer juristischer und regulatorischer Texte ist f\u00fcr heutige Modelle noch eine Herausforderung.<\/p>\n\n\n\n

Ein weiterer Punkt ist die regulatorische Unsicherheit: Der Einsatz von KI im Finanzbereich ist selbst noch nicht abschlie\u00dfend geregelt, was Unternehmen bei der Implementierung bremst. Und schlussendlich: Viele Verwahrstellen arbeiten mit \u00e4lteren Systemen, in die sich moderne KI-L\u00f6sungen nur schwer integrieren lassen.<\/p>\n\n\n\n

Technologisch ist vieles m\u00f6glich \u2013 aber die Kombination aus Regulatorik, Datenqualit\u00e4t, Legacy-IT und Akzeptanz in den Fachabteilungen setzt der KI im Depositary-Umfeld derzeit noch klare Grenzen.<\/p>\n\n\n\n

Wie wichtig ist es, Vertrauen bei den Nutzerinnen und Nutzern der Technologie aufzubauen \u2013 und wie gelingt das?<\/h4>\n\n\n\n

Vertrauen entsteht durch Transparenz, Erkl\u00e4rbarkeit und kontinuierliche Einbindung der Fachabteilungen. Es hilft enorm, wenn Nutzer die Modelle nicht nur nutzen, sondern auch mitgestalten k\u00f6nnen \u2013 etwa durch Feedback-Mechanismen, die das Modell verbessern.<\/p>\n\n\n\n

Wichtig ist auch eine klare Governance: Wer ist verantwortlich, wenn etwas schiefl\u00e4uft? Wie wurde das Modell trainiert? Gibt es Bias-Risiken? Je konkreter diese Fragen beantwortet werden, desto h\u00f6her ist die Akzeptanz.<\/p>\n\n\n\n

Kurz gesagt: KI muss nicht nur funktionieren, sondern auch verst\u00e4ndlich, kontrollierbar und verl\u00e4sslich sein. Dann entsteht das n\u00f6tige Vertrauen \u2013 und echte Mehrwerte in der Praxis.<\/p>\n\n\n\n

Wie sehen Sie die Rolle von Menschen k\u00fcnftig im Asset Servicing \u2013 bleibt KI ein Werkzeug oder wird sie zum Entscheider?<\/h4>\n\n\n\n

Aus unserer Sicht bleibt K\u00fcnstliche Intelligenz auch in Zukunft in erster Linie ein Werkzeug \u2013 ein sehr leistungsf\u00e4higes, lernendes und zunehmend autonom agierendes Werkzeug, aber eben kein Ersatz f\u00fcr menschliche Entscheidungsverantwortung.<\/p>\n\n\n\n

Gerade im Asset Servicing, wo regulatorische Konformit\u00e4t, Datenintegrit\u00e4t und Kundenvertrauen im Zentrum stehen, ist die menschliche Rolle unverzichtbar \u2013 als Kontrollinstanz, als Interpret, als Verantwortlicher f\u00fcr komplexe Entscheidungen. KI wird zunehmend operative Aufgaben \u00fcbernehmen, Muster erkennen, Daten analysieren und Vorschl\u00e4ge machen \u2013 aber die finale Bewertung, insbesondere in kritischen oder nicht standardisierten F\u00e4llen, wird weiterhin beim Menschen liegen.<\/p>\n\n\n\n

Man kann sagen: KI wird Entscheider unterst\u00fctzen, aber niemals zu 100% ersetzen. Sie liefert Geschwindigkeit, Pr\u00e4zision und Skalierbarkeit \u2013 der Mensch sorgt f\u00fcr Kontext, Urteilsverm\u00f6gen und Verantwortung. <\/p>\n\n\n\n

Erfolgreiches Asset Servicing der Zukunft wird genau dieses Zusammenspiel gezielt gestalten \u2013 als \u201ehuman-in-the-loop\u201c-Modell, bei dem sich Technologie und Fachwissen optimal erg\u00e4nzen.<\/p>\n\n\n\n

Was m\u00f6chten Sie Finanzinstituten in Deutschland mitgeben, die sich gerade erst auf den Weg Richtung Automatisierung machen?<\/h4>\n\n\n\n

Automatisierung ist kein Selbstzweck \u2013 aber sie ist ein entscheidender Hebel, um mit dem steigenden Regulierungsdruck, komplexeren Datenfl\u00fcssen und dem Fachkr\u00e4ftemangel umzugehen. Mein Rat an Institute, die am Anfang stehen: Fangen Sie pragmatisch an, aber denken Sie langfristig. Es geht nicht darum, alles von heute auf morgen zu automatisieren, sondern gezielt dort anzusetzen, wo Prozesse besonders fehleranf\u00e4llig oder ressourcenintensiv sind.<\/p>\n\n\n\n

Man muss das Rad nicht neu erfinden. Es gibt spezialisierte Anbieter, die genau wissen, worauf es im Verwahrstellenumfeld ankommt \u2013 technologisch und regulatorisch. Insofern ganz konkret:
Ein Anruf bei Depowise lohnt sich. Wir haben mit vielen Instituten in Europa bereits genau diesen Weg begleitet \u2013 von ersten Automatisierungsschritten bis hin zu KI-gest\u00fctzten Analysen.<\/p>\n\n\n\n

Wer fr\u00fch beginnt, verschafft sich nicht nur Effizienz, sondern auch einen echten Wettbewerbsvorteil.<\/p>\n\n\n\n

Bild: Frank Becker \u00a9 Kr\u00f5\u00f5t Tarkmeel<\/p>\n\n\n\n

Wir bedanken uns bei Frank Becker<\/a> f\u00fcr das Interview<\/p>\n\n\n\n

Aussagen des Autors und des Interviewpartners geben nicht unbedingt die Meinung der Redaktion und des Verlags wieder.<\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"

Nach \u00fcber zw\u00f6lf Jahren bei eFront und BlackRock suchte Frank Becker gezielt eine neue Herausforderung \u2013 und fand sie bei Depowise. 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