Die Ampega und d-fine haben in einem gemeinsamen Proof of Concept untersucht, wie agentische KI die Validierung von Risiko- und Bewertungsmodellen im Asset Management wirksam unterstützen kann.

Das Ergebnis ist vielversprechend: Durch die enge Integration von Multi-Agenten-Systemen, „Talk to Your Data“-Ansätzen und KI-gestützten Analysen lassen sich Routineaufgaben automatisieren, quantitative Auswertungen beschleunigen und Validierende gezielt entlasten.

Besonders erfreulich ist, dass der Mehrwert nicht nur in der Automatisierung bestehender Analysen liegt, sondern auch in der Entwicklung neuer Analysen, Skripte und Datenauswertungen sowie in zusätzlichen inhaltlich wertvollen Deep Dives sichtbar wurde.

Sehr gute Ergebnisse zeigten sich insbesondere bei der Analyse von Daten via „Talk To Your Data“, der Bearbeitung statistischer Fragestellungen, der Durchführung quantitativer Analysen und der qualitativen Einwertung sowie Dokumentation von Validierungsergebnissen. Gleichzeitig bleibt der Mensch konsequent im Loop: Validierende prüfen, steuern und verantworten die Ergebnisse weiterhin, während die KI ihnen mehr Freiraum für ökonomisch-inhaltliche Kernfragen und Qualitätssicherung verschafft.

Unser Fazit: Der PoC zeigt eindrucksvoll, dass agentische KI bei passender Verzahnung mit Datenhaltung, technischen Systemen und Governance erhebliche Potenziale für Effizienzsteigerung, Skalierung und Qualitätsgewinne in der Modellvalidierung eröffnet.