Family-Office-Betrieb neu gedacht: Data Governance und KI

Viele Family Offices arbeiten weiterhin mit Excel-Tabellen und isolierten Altsystemen. Zentrales Wissen liegt bei wenigen Personen. Daraus entsteht eine Architektur für manuelle Prozesse und statische Quartalsberichte. Für integrierte, dynamische oder KI-gestützte Abläufe ist sie nicht ausgelegt. Wenn KI-Pilotprojekte starten, scheitern viele an der strukturellen Lücke zwischen Erwartungen, Risiken und der vorhandenen Infrastruktur.

KI-Reife entsteht durch Data Governance, nicht durch die Anzahl Tools

Aktuelle Untersuchungen zur Technologie in Family Offices zeigen ein wiederkehrendes Muster: Das grösste wahrgenommene Risiko sind unzuverlässige, unvollständige, manuell angepasste und fragmentierte Daten. Digitale Reife bemisst sich heute an drei Faktoren:

1. Datenqualität und Konsistenz: Eine einzige verlässliche Sicht auf Rechtseinheiten, Konten, Positionen und Transaktionen über alle Verwahrstellen und Rechtsstrukturen hinweg.
2. Transparenz der Datenflüsse: Eine klare Herkunftskette von der Quelle, etwa Banken, Administratoren, Transfer Agents oder Rechtsdokumenten, bis zum fertigen Bericht.
3. Erklärbare Ergebnisse: Die Fähigkeit, Verwaltungsrat, Revisionsstelle und Aufsichtsbehörden nachvollziehbar zu zeigen, wie Zahlen entstehen, einschliesslich Anpassungen und Überschreibungen.

Ein weiteres Spezialsystem oder KI-Tool verbessert die Reife nicht, wenn es neue Silos schafft oder zusätzlichen Abstimmungsaufwand erzeugt.

Excel-Tabellen sind zum Governance- und Resilienzrisiko geworden

Für Analysen und punktuelle Modellierungen bleiben Excel-Tabellen nützlich. Risiken entstehen dort, wo sie zum System of Record werden. Umfragen unter Family Offices und Vermögensverwaltern nennen manuelle Prozesse und die Abhängigkeit von Excel-Tabellen als grösstes operationelles Risiko. Für Verwaltungsrat und Geschäftsleitung ergeben sich daraus konkrete Risiken:

• Fehler- und Modellrisiko: Komplexe Formeln, Verknüpfungen und Makros ohne ausreichende Prüfung oder Dokumentation.
• Schlüsselpersonenrisiko: Abhängigkeit von einzelnen Personen, die «die Datei verstehen», bei geringem Wissenstransfer.
• Schwache Prüfpfade: Eingeschränkte Nachvollziehbarkeit, wer welche Daten wann und weshalb verändert hat.

In Streitfällen, bei behördlichen Anfragen oder Cybervorfällen zeigen sich diese Schwächen rasch. Excel-lastige Umgebungen als «gut genug» zu betrachten, lässt sich immer schwerer rechtfertigen. Das Risiko wird unterschätzt.

KI braucht integrierte, governte Daten statt weitere Einzellösungen

KI unterstützt bereits heute Arbeitsschritte wie Dokumentenverarbeitung, Transaktionsklassifizierung und Anomalieerkennung. Diese Anwendungsfälle setzen jedoch ein solides Datenfundament voraus:

• Datenintegration: Automatisierte, standardisierte Datenerfassung über Verwahrstellen, Administratoren, Portale und interne Systeme hinweg.
• Gemeinsame Datenmodelle: Konsistente Definitionen von Rechtseinheiten, Konten und Anlageklassen über die gesamte Umgebung.
• Kontrollierter Zugriff: Rollenbasierte Berechtigungen und Regeln für die Datennutzung innerhalb von KI-Workflows.

In gewachsenen Systemlandschaften erschweren uneinheitliche Datendefinitionen die Integration. Ohne standardisiertes Fundament repliziert KI entweder bestehende Silos oder stützt sich auf manuelle Umwege. Das mindert die Wirkung und erhöht das Risiko.

Regulierung bringt Daten und KI auf die Traktandenliste des Verwaltungsrats

Family Offices mit Aktivitäten in der Schweiz, der EU und dem Vereinigten Königreich müssen Daten und KI neu als Governance-Themen behandeln:

• Revidiertes Schweizer Datenschutzgesetz (2023): Nähert sich der DSGVO an und stellt neue Anforderungen an Transparenz, Datensicherheit und Betroffenenrechte.
• DSGVO: Gilt für jede Organisation, die Leistungen für Personen in der EU erbringt oder deren Verhalten beobachtet.
• EU AI Act: Bringt zwischen 2025 und 2027 stufenweise Pflichten zu Data Governance, menschlicher Aufsicht und Dokumentation.

Von Verwaltungsrat und Geschäftsleitung wird erwartet, dass sie verstehen, wo und wie KI eingesetzt wird, wie Modelle überwacht werden und wie Personendaten durch diese Systeme fliessen.

Der eigentliche Engpass ist organisatorische Fähigkeit

Die meisten Family Offices streben keine grossen internen Technikteams an. Der Weg von fragmentierten zu datengetriebenen Abläufen verlangt dennoch zentrale Fähigkeiten:

• Daten- und Prozessverantwortung: Klar zugewiesene Verantwortung für Daten und Abläufe, meist verankert in der operativen Leitung.
• Steuerung von Dienstleistern: Die Fähigkeit, Integrationen, Leistung und KI-bezogene Zusagen über mehrere Anbieter hinweg zu koordinieren.
• Veränderungskapazität: Zeit und Kompetenzen, um Prozesse neu zu gestalten, Teams zu schulen und Governance anzupassen, ohne den laufenden Betrieb zu stören.

Das Risiko liegt in einer halbierten Transformation: Bessere Tools treffen auf unveränderte Prozesse. Die Folge sind Komplexität, Enttäuschung und anhaltende Excel-Nutzung.

Praktische Massnahmen für Family-Office-Verantwortliche

Um die Lücke zwischen Altsystemen und digitalem Betrieb zu schliessen, sind vier Schritte auch mit schlanken Teams umsetzbar:

1. Datenlandschaft erfassen und entschärfen: Identifizieren, wo Excel-Tabellen faktisch als System of Record dienen. Kritische Datenflüsse von der Quelle bis zum Bericht dokumentieren, einschliesslich manueller Eingriffe.
2. Zielarchitektur für die Integration definieren: Eine kleine Zahl von Kernsystemen wählen, etwa Portfolio, Buchhaltung, Dokumentenmanagement und CRM, und bewährte Integrationen oder offene Schnittstellen priorisieren. Einzelne Silos dürfen kurzfristig bestehen bleiben; neue Tools müssen jedoch an das entstehende Datenrückgrat angebunden werden.
3. Daten- und KI-Governance formalisieren: Verantwortliche für zentrale Datensätze und KI-gestützte Prozesse benennen. Richtlinien zu Zugriff, Aufbewahrung, Incident Response und Lieferantenmanagement an Schweizer, EU- und UK-Vorgaben ausrichten.
4. Mit KI in unkritischen, aufwandsintensiven Bereichen beginnen: Zuerst Dokumentenerfassung, Datenextraktion, Abstimmung und Ausnahmebehandlung angehen, bevor Prognose oder Entscheidungsunterstützung folgen. Von Anbietern Erklärbarkeit und Prüfpfade für alle KI-Funktionen verlangen, die ausgewiesene Zahlen oder Compliance-Entscheide beeinflussen.

In den nächsten drei Jahren entscheiden konsequente Data Governance und ein interdisziplinärer, auf klare Regeln gestützter Betriebsansatz über den Erfolg der digitalen und KI-Transformation in Family Offices. Die gewählten Tools oder Plattformen spielen eine untergeordnete Rolle. Weder ein rein top-down noch ein rein bottom-up geführter Ansatz reicht dafür aus, ebenso wenig genügt es, sich allein auf Berater oder Plattformanbieter zu verlassen. Gefragt ist ein koordiniertes, funktionsübergreifendes Vorgehen, das alle relevanten Stakeholder aktiv einbindet.