Interview mit AssetMetrix Chief Technology Officer

Die Entwicklung der Technologie in Private Capital

Im Rahmen des Global Private Equity & Venture Capital Report 2020 von Preqin teilte der Chief Technology Officer von AssetMetrix, Dr. Dimitris Matalliotakis, seine Sicht auf die Digitalisierung des Private Capital Marktes und die wichtigsten Beweggründe, die Fondsmanager zur Einführung neuer Prozesse bewegen.

Um herauszufinden, wie sich die Technologie seither entwickelt hat, hat AssetMetrix Dr. Matalliotakis erneut interviewt. Wir sprechen mit ihm über die größten Herausforderungen, die wichtigsten Prognosen für technologische Fortschritte in den nächsten 2-3 Jahren und welche Entwicklungen sich derzeit für AssetMetrix und derer Kunden abzeichnen.

Wie hat sich Ihrer Meinung nach der Einsatz von Technologie im Bereich des Private Capital in den Jahren 2020/2021 entwickelt?

2021 war ein sehr interessantes Jahr, was die Einführung von Technologien angeht. In der Branche stellt sich nicht mehr die Frage, wann in Technologie investiert werden soll. Ich denke, jeder versteht, dass wir jetzt investieren müssen und nicht erst in ein paar Jahren. Dies wurde durch die Pandemie noch verstärkt, die die Möglichkeiten und die Notwendigkeit von Technologie in bestimmten Bereichen deutlich gemacht hat.

In den Bereichen der grundlegenderen Systeme und der Datenverarbeitungssysteme war der Schub durch die Pandemie eher indirekter Natur. Sie hat gezeigt, dass man, während alle von zu Hause aus arbeiten, ein noch sichereres und stabileres System braucht, eine stärkere Automatisierung, um das zu liefern, was in Teams geliefert wurde, die in einer gesicherten Umgebung zusammenarbeiten.

2021 war ein erstaunliches Jahr für Investitionen in Technologie. Ich habe kürzlich eine Studie der Intertrust-Gruppe gelesen, in der 300 CFOs befragt wurden. Zwei Drittel von ihnen gaben an, dass allein für Fondsmanager in den nächsten Jahren wahrscheinlich kumulativ 5,5 Milliarden Dollar an Investitionen in Technologie erforderlich sein werden, um die Anforderungen institutioneller Anleger zu erfüllen.

Was ist Ihrer Meinung nach derzeit die größte technologische Herausforderung im Private Capital-Bereich?

Die größte Herausforderung ist meines Erachtens das Fehlen von Standards für den Datenaustausch und die Datenharmonisierung. Das macht die Interoperabilität von Systemen sehr schwierig, was sowohl die Rentabilität von Technologieinvestitionen verringert als auch einige Organisationen daran hindert, Technologien in dem erforderlichen Tempo einzuführen. Dies ist also etwas, das sich in den nächsten Jahren sicherlich verbessern muss.

Der zweite Faktor hängt mit dem Erfolg der Branche zusammen. Wir haben eine sehr erfolgreiche Branche, die derzeit schnell wächst, und gleichzeitig versuchen wir, in dieser Wachstumsphase eine große Technologielücke zu schließen, was Zeit und Ressourcen erfordert, die derzeit nicht zur Verfügung stehen. Zeit und Ressourcen – personelle Ressourcen – sind also ein großes Hindernis für eine schnellere Einführung von Technologien.

Welche Lösungen werden von LPs und GPs im Jahr 2021 am meisten nachgefragt?

Wir sehen einen soliden Bedarf an stabilen, zuverlässigen und aufsichtsrechtlich konformen Systemen für die Datenverwaltung, die die Transparenz der Daten über Portale erhöhen. Was wir in den letzten Jahren beobachten konnten, ist eine steigende Nachfrage nach ESG-Technologie. Die ESG-Funktionalität basiert auf bestehenden Modulen, benötigt aber Erweiterungen, die bereits auf den Markt gebracht wurden. Es besteht auch eine sehr große Nachfrage nach einer Automatisierung der Datenextraktion auf der Grundlage von maschinellem Lernen KI (künstliche Intelligenz).

Was sind Ihre wichtigsten Prognosen für technologische Fortschritte im Private Capital-Bereich in den nächsten 2-3 Jahren?

Ich bin der festen Überzeugung, dass in den nächsten zwei bis drei Jahren alles, was wir im Bereich des maschinellen Lernens und der künstlichen Intelligenz sehen werden, einen wichtigen Faktor darstellt. Dies wird sich auf sehr spezifische Anwendungsfälle beziehen, die wir in der Branche haben. Dabei geht es in erster Linie um die Automatisierung der Datenextraktion – unstrukturierte Daten, die sowohl aus Dokumenten als auch aus dem Internet stammen, und die Möglichkeit, die Daten nicht nur zu extrahieren, sondern auch zu harmonisieren und zu kategorisieren, so dass sie anschließend von Maschinen verarbeitet werden können. Eine treibende Kraft dafür wird ESG sein, da wir dadurch gezwungen sind, die technologische Einführung zu beschleunigen.

Wie sieht die technologische Pipeline von AssetMetrix aus?

Wie Sie sich vorstellen können, haben wir eine volle Pipeline, und wir werden als Unternehmen immer technologischer, und die Branche tut das auch. Die Automatisierung steht bei allem, was wir tun, an erster Stelle. Wir werden uns also stark auf die automatisierte Datenextraktion konzentrieren und unser bereits preisgekröntes ESG-Modul in Kombination mit neuen Automatisierungsfunktionen für die Datenextraktion weiterentwickeln. Dies wird natürlich auf maschinellem Lernen und KI basieren.

Was uns in unserem Bestreben, das oben Genannte zu tun, auszeichnet und unterscheidet, ist nicht nur die Kosteneffizienz durch den Einsatz von Automatisierung in diesem Bereich der Datenerfassung, sondern auch die Aufrechterhaltung und Verbesserung der Qualität der erfassten und extrahierten Datenpunkte. Dies ist heute eine der größten Herausforderungen in der Branche. Und warum? Weil die Technologien, die Datenextraktion und das maschinelle Lernen noch nicht perfekt sind und es auch in nächster Zeit nicht sein werden. Wir haben gesehen, dass viele Marktteilnehmer nur in die Technologie investieren und nicht auf die Prozesse oder das zusätzliche Potenzial des menschlichen Faktors achten, der hier eine Rolle spielen muss, und das ist für uns entscheidend. AssetMetrix hat die Absicht, seinen Kunden die Technologie so zur Verfügung zu stellen, dass sie ein Maximum an Datenqualität und Benutzerfreundlichkeit liefert, die wir für unsere Arbeit für erforderlich halten. Das ist also einer der Punkte auf unserer Roadmap.

Außerdem werden wir unsere Portale, unsere Berichterstattungs- und digitalen Plattformen auf eine Echtzeit-Datenverarbeitung umstellen. Außerdem werden wir zu einer interaktiveren, fortgeschrittenen Analyse mit Simulationen, Stresstests und Programmplanung übergehen. All dies natürlich auf einer intuitiveren digitalen Plattform. Gleichzeitig werden wir die Benutzerfreundlichkeit und das Benutzererlebnis dieser Plattform verbessern, um eine erstklassige digitale Umgebung zu schaffen. Unser Ziel ist es, dass die Menschen die Plattform nutzen, weil sie einen großen Mehrwert bietet und zusätzlich anwenderfreundlich ist.

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