State Street beschleunigt Investmenteinblicke durch Entwicklung KI-gestützter Alpha Data Platform auf Snowflake

State Street, ein Unternehmen, das seit 1792 im Bankwesen verwurzelt ist, steht seit Langem an der Spitze des Fortschritts im Finanzbereich. Von der Betreuung des ersten amerikanischen Investmentfonds bis hin zur Einführung der ersten Buchhaltungsplattform für verschiedene Währungen – der Fokus der in Boston ansässigen Bank lag stets auf neuen Technologien, um bessere Ergebnisse für die institutionellen Anleger in aller Welt zu erzielen. 

Als Verwalter von 10 % des weltweiten Vermögens weiß State Street besser als die meisten anderen, wie viele Daten Investmentfirmen erzeugen – und wie häufig sich diese in Datensilos befinden. Auch nicht skalierbare Datenarchitekturen machen es Unternehmen schwer, historische Daten kostengünstig zu speichern, auf Echtzeitdaten zuzugreifen und Zeitreihendaten zu analysieren. 

Das Ziel von State Street ist es, den Umfang und die Tiefe der im Rahmen der Anlageprozesse generierten Daten zu erfassen, um seine Kund:innen umfassend zu unterstützen. Dazu wurde State Street Alpha entwickelt – ein weiteres Novum, ganz in der Tradition dieses innovativen Unternehmens. Diese Front-to-Back-Plattform für das Asset Management unterstützt Manager:innen bei der Entscheidungsfindung, indem sie Daten und Analytik aus dem gesamten Investitionslebenszyklus zusammenführt.

Mit dem Wunsch nach einer modernen, Cloud-nativen Datengrundlage, die Performance-Probleme beseitigt und das Infrastrukturmanagement optimiert, wandte sich State Street an Snowflake für die Unterstützung der Alpha Data Platform.

Bereits zu Beginn der Entwicklung der Alpha Data Platform erkannte State Street, dass die Anpassung und das Management von On-Premises-Datenbanken für eine optimale Performance zeitaufwendig und komplex gewesen wäre  – vor allem, wenn man den Aufwand mit der Anzahl der Nutzer:innen von State Street Alpha multipliziert. Bei einer Freigabe von rohen Datasets für Kund:innen hätten die Daten über benutzerdefinierte ETL-Pipelines (Extract, Transform, Load) repliziert und verschoben werden müssen. 

Ein weiterer wichtiger Faktor für die Entwicklung der Plattform war die wachsende Nachfrage nach Cloud-First-Lösungen. „Unsere Datenarchitektur musste mit dem Bedarf unserer Kund:innen an geschäftlicher Agilität übereinstimmen und neue Ansätze ermöglichen, welche die Probleme traditioneller Engpässe lösen“, so Jeff Shortis, Alpha Data Platform Product Owner bei State Street.

Für die Bereitstellung dieses modernen Datenfundaments für Alpha entschied sich State Street für Snowflake auf Azure. Dank der Secure Data Sharing-Funktionen von Snowflake und der nahtlosen Integration von Drittanbieterdaten konnte State Street ein branchenführendes Produkt entwickeln. Nahezu in Echtzeit sorgt die Plattform für Transparenz im gesamten Investmentunternehmen. Portfoliomanager:innen können die investierbaren Barmittel, die hinterlegten Sicherheiten, die Wertpapierleihen und die Risikopositionen für verschiedene Regionen, Anlageklassen und Kontrahenten für den Intraday-Handel einsehen.

Mit einer von Snowflake bereitgestellten Datengrundlage, die sich durch native Datensicherheit und Governance auszeichnet, war es dem Team möglich, potenzielle KI-Anwendungsfälle für die Plattform zu untersuchen. Eines der von State Street entwickelten Deep-Learning-Modelle konzentriert sich auf die Datenqualität und die Erkennung von Anomalien. Das Modell untersucht verschiedene Aspekte eines Portfolios, um herauszufinden, ob es Probleme mit dem Marktwert gibt, die ein:e Analyst:in möglicherweise überprüfen sollte. Das kommt zwar selten vor – nämlich dann, wenn Anlagedaten fehlerhaft sind – kann aber große Auswirkungen auf Risikomanagementmodelle oder Portfoliobewertungen haben. 

Normalerweise werden Anomalien mithilfe von manuellen Filtern auf der Basis von Schwellenwerten erkannt. Dies führt jedoch zu einer großen Anzahl von fälschlicherweise ausgelösten Fehlerwarnungen, die alle vom Team untersucht werden müssen. State Street setzt KI-Modelle ein, die gelernt haben, falsche Fehlerwarnungen effizienter zu entfernen. Sie erkannten 100 % der echten Ausnahmen und eliminierten 87 % der Fehlalarme. Dadurch ergab sich ein 25-facher Produktivitätsgewinn für die operativen Datenteams, die zuvor jede Ausnahme als möglichen Fehler untersuchen mussten.

Investmentexpert:innen haben Zugang zu Self-Service-Datenvisualisierungen auf der Snowflake-basierenden Alpha Data Platform. Dank der so erhaltenen neuen Erkenntnisse können sie intelligenter handeln und schneller auf Anfragen von Investor:innen, Aufsichtsbehörden und Partnerunternehmen reagieren. Die Bereitstellung einer einzigen, aktuellen Quelle für verifizierte Daten fördert die Zusammenarbeit zwischen Risiko-, Portfolio-, Compliance- und Tradingteams. Dabei ermöglicht der nahezu in Echtzeit stattfindende Zugriff auf große Mengen von Finanzdaten schnellere Einblicke, und das zu geringeren Kosten. 

Dank des leistungsstarken Datenzugriffs und der KI-Funktionen von Snowflake konnte das State Street Alpha-Team Innovationen schneller bereitstellen. Die Daten müssen nicht bewegt werden und Snowflake ermöglicht die Zusammenfassung und Aggregation von Einblicken nahezu in Echtzeit. Risikoanalyst:innen und Portfoliomanager:innen können also ihre Daten in natürlicher Sprache abfragen und erhalten sofort genaue Antworten.

Mit Blick auf die Zukunft setzt das Team von State Street weiterhin auf Innovationen – insbesondere auf den Einsatz von generativer KI, um einen besonderen Mehrwert für Kund:innen, Partnerunternehmen und interne Interessengruppen zu schaffen. Laut Aman Thind, CTO von State Street, „wird generative KI der neue Standard sein, um die Kommunikation mit Kund:innen und dem Rest der Branche zu verbessern.“ Die Entwickler:innen von State Street arbeiten derzeit an einer dialogorientierten Benutzerschnittstelle, über die Endkund:innen komplexe Fragen zu ihren Anlageportfolios stellen können. Was auch immer die Zukunft für die Finanzwelt bereithält, State Street wird auch weiterhin seine Kund:innen unterstützen und in Zusammenarbeit mit den Technologieführern Snowflake und Azure die besten Ergebnisse liefern.