Integration von KI in den Betrieb von Family Offices

Künstliche Intelligenz hält Einzug in den Betrieb von Family Offices, auch wenn der Einsatz noch nicht so weit verbreitet ist, wie es Werbeaussagen oft vermuten lassen. Campden Wealth berichtete Ende 2024, dass ein Drittel der europäischen Family Offices bereits irgendeine Form generativer KI einsetzte, während weitere 30 Prozent daran interessiert waren, dies zu tun. Die Zahlen deuten auf ein wachsendes Engagement hin, beschreiben aber auch einen Markt, in dem viele Family Offices noch einzelne Anwendungen testen, anstatt KI in den Mittelpunkt ihrer Anlageentscheidungen zu stellen.

Die vielversprechendsten Einsatzmöglichkeiten liegen derzeit im administrativen und analytischen Bereich, darunter die Konsolidierung von Anlagedaten, die Prüfung von Dokumenten, die Berichterstellung, die Überwachung des Cashflows und die Due Diligence. Diese Aufgaben nehmen in Vermögensverwaltungsbüros, die öffentliche Wertpapiere, Privatunternehmen, Immobilien, Treuhandvermögen und verschiedene Bankbeziehungen verwalten, viel Zeit in Anspruch. KI kann diese Belastung verringern, jedoch nur, wenn sie mit präzisen Daten, klaren Kontrollmechanismen und Mitarbeitern verbunden ist, die die Grenzen ihrer Ergebnisse verstehen.

Für Family Offices lautet die zentrale Frage daher nicht, ob KI Informationen schneller verarbeiten kann als ein kleines internes Team. Das kann sie. Die schwierigere Frage ist vielmehr, ob die Technologie eingeführt werden kann, ohne die Vertraulichkeit, die Rechenschaftspflicht oder das hochgradig individuelle Urteilsvermögen zu beeinträchtigen, das vermögende Familien von ihren Beratern erwarten.

Komplexe Vermögensverhältnisse liefern ein praktisches Anwendungsbeispiel für KI

Ein Family Office kann weit mehr als nur ein Anlageportfolio betreuen. Zu seinen Aufgaben können Buchhaltung, Steuerkoordination, Nachlassplanung, gemeinnütziges Engagement, Immobilienverwaltung, die Beaufsichtigung von Privatunternehmen, die Verwaltung der Haushaltsausgaben sowie die finanzielle Bildung jüngerer Familienmitglieder gehören. Die Informationen sind häufig auf Verwahrstellen, Berater, Tabellenkalkulationen, E-Mail-Konten und Spezialsoftware verteilt, sodass die Mitarbeiter die Daten manuell abgleichen müssen, bevor die Familie einen konsolidierten Überblick erhält.

Diese Fragmentierung macht die Branche zu einem naheliegenden Kandidaten für KI-gestützte Automatisierung. Ein System, das in der Lage ist, Informationen aus Kontoauszügen, Kapitalabrufmitteilungen und Fondsberichten zu extrahieren, kann die wiederholte Dateneingabe reduzieren, während Tools zur Erkennung von Anomalien fehlende Transaktionen oder unerwartete Bewegungen identifizieren können. Generative KI kann zudem lange Rechts- oder Anlageunterlagen zusammenfassen, sodass Fachleute relevante Klauseln bereits vor einer vollständigen Prüfung ausfindig machen können.

Die Vorteile sind eher praktischer als revolutionärer Natur. Eine Abteilung, die Quartalsberichte erstellt, indem sie Informationen von zehn Banken und Dutzenden von privaten Fonds sammelt, kann den Erstellungsprozess verkürzen, wenn Dokumente automatisch klassifiziert werden. Außerdem lässt sich die Konsistenz verbessern, indem für alle Konten dieselbe Terminologie und dieselben Berichtsregeln angewendet werden, auch wenn die endgültigen Zahlen weiterhin einer Validierung bedürfen – insbesondere dort, wo private Vermögenswerte nur selten bewertet oder in inkompatiblen Formaten gemeldet werden.

Campden Wealth stellte außerdem fest, dass die Akzeptanz von Plattformen zur Vermögensbündelung bei europäischen Family Offices von 32 auf 39 Prozent gestiegen ist. Diese Entwicklung ist von Bedeutung, da KI-Anwendungen auf zugängliche und strukturierte Informationen angewiesen sind. Ein Family Office kann keine zuverlässigen Analysen aus Daten erstellen, die über nicht miteinander verbundene Systeme verstreut sind.

Automatisierung ist nicht dasselbe wie Investment Intelligence

Aussagen über KI in der Vermögensverwaltung beziehen sich oft auf eine Kombination verschiedener Technologien. Bei der traditionellen Automatisierung werden vordefinierte Regeln befolgt, beispielsweise wird eine Zahlung zur Genehmigung weitergeleitet, sobald eine Rechnung einen bestimmten Schwellenwert erreicht. Maschinelles Lernen erkennt Muster in Daten, während generative KI Texte, Bilder und Softwarecode erstellt oder zusammenfasst. Diese Tools können zwar zusammenarbeiten, unterscheiden sich jedoch in ihren Fähigkeiten und Risiken.

Ein Family Office kann die Erstellung von Portfolioberichten automatisieren, ohne dass ein Algorithmus darüber entscheidet, welche Vermögenswerte gekauft werden sollen. Es kann KI nutzen, um Fondsunterlagen zu vergleichen, ohne die vom System vorgenommene Bewertung der Qualität der Fondsmanager zu übernehmen. Diese Unterscheidung ist wichtig, da operative Tools in der Regel menschliche Entscheidungen unterstützen, während autonome Anlagesysteme die Allokation des Familienvermögens direkt verändern könnten.

Die meisten Family Offices haben triftige Gründe, zunächst mit Supportfunktionen zu beginnen. Anlageportfolios enthalten häufig illiquide und sehr individuelle Vermögenswerte, für die nur begrenzte historische Daten vorliegen. Ein auf börsennotierte Wertpapiere trainiertes Modell des maschinellen Lernens liefert möglicherweise nur wenig Aufschluss über ein Industrieunternehmen in Privatbesitz, ein konzentriertes Immobilienportfolio oder eine Venture-Capital-Beteiligung, deren Wert von einem kleinen Managementteam abhängt.

KI kann den Anlageprozess dennoch durch die Strukturierung von Informationen verbessern. Sie kann die in Private-Equity-Berichten verwendete Sprache vergleichen, Veränderungen in der Wertentwicklung von Portfoliounternehmen erkennen oder überwachen, ob mehrere Manager Engagements im selben Sektor aufgebaut haben. Diese Anwendungen erweitern den Analysehorizont, ohne dabei vorzugeben, dass ein Modell den zukünftigen Wert von Vermögenswerten bestimmen kann, für die keine verlässlichen Marktpreise vorliegen.

Berichterstellung und Dokumentenprüfung bieten einen unmittelbaren Mehrwert

Family Offices erhalten große Mengen an unstrukturierten Unterlagen, darunter Partnerschaftsberichte, Steuerunterlagen, rechtliche Vereinbarungen, Research-Notizen und Korrespondenz von Banken. Die Sichtung dieser Informationen ist kostspielig, da diese Arbeit oft Fachkräften zufällt, deren Zeit eigentlich für die Auswertung und Entscheidungsfindung vorgesehen sein sollte.

KI-Systeme können diese Dokumente klassifizieren, ausgewählte Daten extrahieren und erste Zusammenfassungen erstellen. Ein Team für den Privatmarkt könnte die Technologie beispielsweise nutzen, um in zahlreichen Fondsberichten Informationen zu Verwaltungsgebühren, Ausschüttungen, Verschuldungsgrad und Bewertungsänderungen zu finden. Ein Rechtsberater könnte dann die relevanten Passagen prüfen, anstatt jedes Dokument von Anfang an durchzulesen.

PwC nennt Due Diligence, Risikomanagement und Investitionsanalyse als Bereiche, in denen Family Offices zunehmend KI einsetzen. Das Unternehmen betont zudem die Bedeutung einer verantwortungsvollen Unternehmensführung, da selbst eine effiziente Zusammenfassung wichtige Einschränkungen auslassen oder einen im Ausgangsmaterial enthaltenen Fehler übernehmen kann.

Dokumenten-Tools sollten daher einen kontrollierten Prozess unterstützen. Die Mitarbeiter benötigen Zugriff auf die Originalquelle, einen klaren Hinweis darauf, welche Inhalte automatisch generiert wurden, sowie eine Möglichkeit, unsichere Ergebnisse weiterzuleiten. Das Ziel besteht nicht darin, die fachliche Überprüfung zu ersetzen, sondern sie auf die Punkte zu lenken, die eine Entscheidung am ehesten beeinflussen.

Das Cash-Management kann zukunftsorientierter werden

Die Liquiditätsplanung stellt für vermögende Familien eine immer wiederkehrende Herausforderung dar. Ein Haushalt muss unter Umständen Haushaltsausgaben, Steuerzahlungen, Immobilienprojekte, gemeinnützige Verpflichtungen und Kapitalabrufe von Fonds am Privatmarkt finanzieren und dabei den unnötigen Verkauf langfristiger Anlagen vermeiden. Der Zeitpunkt dieser Verpflichtungen ist oft ungewiss, insbesondere wenn Ausschüttungen aus Private-Equity-Fonds und Anlagemöglichkeiten nicht genau vorhergesagt werden können.

KI-gestützte Prognosen können historische Ausgaben, bekannte Verpflichtungen und alternative Szenarien kombinieren, um einen detaillierteren Überblick über den künftigen Liquiditätsbedarf zu erstellen. Das System könnte beispielsweise aufzeigen, dass mehrere Mittelbindungen im selben Quartal fällig werden könnten wie eine hohe Steuerzahlung, was die Behörde dazu veranlassen würde, die liquiden Reserven aufzustocken oder frühzeitig Kreditlinien zu vereinbaren.

Das Ergebnis sollte nicht als präzise Prognose betrachtet werden. Private Fonds können Kapitalabrufe verzögern oder beschleunigen, die Ausgaben der Familie können sich ändern, und Marktbewegungen können den Wert der zum Verkauf bestimmten Vermögenswerte mindern. Eine Szenarioanalyse ist daher aussagekräftiger als eine einzelne Prognosezahl, und ein gut konzipiertes Tool sollte die Konsequenzen verschiedener Annahmen aufzeigen, anstatt Unsicherheiten hinter einer selbstbewussten Schätzung zu verbergen.

Menschliche Kontrolle bleibt weiterhin notwendig, da finanzielle Unterlagen die Prioritäten einer Familie nicht vollständig widerspiegeln. Eine Familie kann eine geringere Liquidität ihres Portfolios in Kauf nehmen, um die Kontrolle über ein Unternehmen zu behalten, eine Immobilie zu erhalten oder ein philanthropisches Engagement zu unterstützen. KI kann zwar die finanziellen Auswirkungen berechnen, ist jedoch nicht in der Lage, die persönliche Bedeutung dieser Entscheidungen zu beurteilen.

KI kann die Sicherheitsmaßnahmen verstärken, gleichzeitig aber auch neue Schwachstellen schaffen

Family Offices sind attraktive Ziele für Cyberkriminalität, da sie wertvolle Finanzinformationen mit relativ kleinen internen Teams verbinden. Kriminelle versuchen möglicherweise, sich als Familienmitglieder, Berater oder Lieferanten auszugeben, wobei eine betrügerische Zahlungsaufforderung glaubwürdig wirken kann, wenn die Angreifer die Aktivitäten und den Kommunikationsstil der Familie kennen.

KI kann dabei helfen, ungewöhnliche Zahlungen, Anmeldeaktivitäten und Veränderungen in den Transaktionsmustern zu erkennen. Sie kann zudem Rechnungen mit früheren Datensätzen vergleichen oder eine Anweisung kennzeichnen, die vom üblichen Verhaltensmuster abweicht. Diese Funktionen können die internen Kontrollen stärken, insbesondere wenn Mitarbeiter Zahlungen über mehrere Unternehmenseinheiten und Rechtsräume hinweg verwalten.

Angreifern steht dieselbe Technologie zur Verfügung. Generative Systeme können überzeugende E-Mails, nachgebildete Stimmen und gefälschte Dokumente erstellen, wodurch herkömmliche Anzeichen für Betrug an Zuverlässigkeit verlieren. Ein Family Office, das KI zur Steigerung der Effizienz einsetzt, muss daher seine Überprüfungsverfahren verstärken, anstatt davon auszugehen, dass bessere Software allein bereits Schutz bietet.

Zu den praktischen Kontrollmaßnahmen sollte die unabhängige Überprüfung großer oder ungewöhnlicher Zahlungen über einen separaten Kommunikationskanal gehören. Der Zugriff auf sensible Informationen sollte entsprechend der jeweiligen Rolle des Mitarbeiters eingeschränkt werden, während KI-Tools zentral genehmigt werden sollten, bevor vertrauliche Dokumente hochgeladen werden. Das Büro sollte außerdem detaillierte Prüfpfade führen und seine Reaktionsmaßnahmen bei gestohlenen Zugangsdaten, betrügerischen Anweisungen oder einem Ausfall einer externen Plattform testen.

Die Geheimhaltungspflicht sieht strengere Auflagen vor als in gewöhnlichen Unternehmen

Der Datenschutz ist in einem Family Office besonders wichtig, da dessen Unterlagen Aufschluss darüber geben können, wo Familienmitglieder wohnen, wie Vermögenswerte gehalten werden, welche Treuhandfonds bestimmten Personen zugutekommen und wann größere Transaktionen geplant sind. Diese Daten bergen persönliche und finanzielle Risiken, die über die herkömmliche Vertraulichkeit in Unternehmen hinausgehen.

Externe KI-Anbieter können Daten in verschiedenen Rechtsordnungen verarbeiten oder Eingabeaufforderungen und Dokumente zur Systemoptimierung aufbewahren. Vor der Nutzung eines solchen Dienstes muss die Behörde klären, wo die Daten gespeichert werden, ob sie verschlüsselt sind, wer darauf zugreifen kann und ob sie zum Training eines umfassenderen Modells verwendet werden können. Vertragliche Zusicherungen sollten durch technische Kontrollmaßnahmen und eine unabhängige Überprüfung untermauert werden.

Manche Büros entscheiden sich möglicherweise für private oder lokal gehostete KI-Umgebungen für ihre sensibelsten Aufgaben. Dies kann die Kontrolle verbessern, erhöht jedoch die Kosten und erfordert Fachwissen. Kleinere Büros nutzen stattdessen möglicherweise Unternehmensversionen etablierter Plattformen mit strengeren Datenschutzeinstellungen, während sie die vertraulichsten Dokumente gänzlich außerhalb generativer Systeme aufbewahren.

Die Untersuchung von Deloitte zur technologischen Transformation in familiengeführten Unternehmen zeigt, dass Datenschutzbedenken und das Vertrauen in externe Anbieter nach wie vor wichtige Hindernisse für die Einführung darstellen. Familienunternehmen und Family Offices sind zwar nicht identisch, doch diese Bedenken betreffen unmittelbar Organisationen, deren Wertversprechen auf Diskretion und der Kontrolle über Informationen beruht.

Regelungen müssen der fortgeschrittenen Nutzung vorausgehen

Ein Family Office sollte nicht damit beginnen, eine allgemeine KI-Plattform anzuschaffen und die Mitarbeiter aufzufordern, Anwendungsmöglichkeiten dafür zu finden. Der bessere Ansatz beginnt mit einem klar definierten operativen Problem, einem verantwortlichen Ansprechpartner und einem eindeutigen Erfolgskriterium. Die Automatisierung der Dokumentenklassifizierung lässt sich beispielsweise anhand der Bearbeitungszeit und der Fehlerquote bewerten, während ein allgemeines Versprechen zur Verbesserung der Anlageperformance nur schwer zu überprüfen ist.

Im Rahmen der Governance sollte festgelegt werden, welche Entscheidungen durch KI unterstützt werden dürfen, welche einer menschlichen Genehmigung bedürfen und welche vollständig außerhalb automatisierter Systeme bleiben müssen. Außerdem sollte geregelt werden, wer die Verantwortung trägt, wenn ein Ergebnis ungenau ist. Die Verantwortung kann nicht einem Anbieter oder Algorithmus zugewiesen werden, wenn das Family Office das Ergebnis genutzt hat, um eine Zahlung zu tätigen, eine Investition zu genehmigen oder mit einem Begünstigten zu kommunizieren.

Ein praktisches Umsetzungsprogramm sollte damit beginnen, bestehende Arbeitsabläufe zu erfassen und sich wiederholende Aufgaben, Engpässe sowie Fehlerquellen zu identifizieren. Anschließend sollte die Behörde die Datenqualität bewerten, ein begrenztes und relativ risikoarmes Pilotprojekt auswählen, den tatsächlich geschaffenen Mehrwert messen und für jedes wesentliche Ergebnis einen namentlich benannten Prüfer benennen.

Dieser schrittweise Ansatz mag zwar langsamer erscheinen als eine umfassende Technologieeinführung, verringert jedoch das Risiko, dass mangelhafte Prozesse in ein neues System integriert werden. Die Automatisierung auf der Grundlage ungenauer Daten kann Fehler schneller verursachen und diese in größerem Umfang verbreiten.

Die Anlageanalyse erfordert besondere Vorsicht

Family Offices sind sowohl aktive Investoren in KI-Unternehmen als auch Nutzer von KI-Technologie. Untersuchungen zu Transaktionen von Family Offices haben gezeigt, dass im Bereich der Investitionen auf dem Privatmarkt ein erhebliches Interesse an künstlicher Intelligenz und maschinellem Lernen besteht. Dieser Trend sollte jedoch nicht mit Anzeichen dafür verwechselt werden, dass Family Offices ihre internen Abläufe bereits umgestellt haben.

Auch die Family-Office-Studie der UBS hat künstliche Intelligenz als bedeutendes thematisches Anlageinteresse identifiziert. Für ein Family Office, das diesen Sektor bewertet, können interne KI-Tools zwar die Vorauswahl und die Due Diligence verbessern, sie können aber auch den Konsens verstärken, da sie auf denselben öffentlich zugänglichen Informationen und Annahmen basieren, die auch andere Anleger heranziehen.

Führungskräfte sollten sich fragen, ob eine KI-gestützte Empfehlung auf neuen Analysen beruht oder lediglich die vorherrschende Marktstimmung zusammenfasst. Sie sollten außerdem prüfen, ob das Modell Zugang zu ausreichend aktuellen Informationen hat, da sich die Finanzlage von Unternehmen, die Produktleistung und regulatorische Rahmenbedingungen schneller ändern können, als allgemeine Systeme aktualisiert werden.

Die Technologie könnte sich insbesondere als nützlich erweisen, um Anlagechancen mit dem bestehenden Engagement der Familie abzugleichen. Ein Büro, das in Technologiefonds, Rechenzentrumsimmobilien und Halbleiterunternehmen investiert ist, weist möglicherweise eine stärkere Konzentration auf KI-bezogene Nachfrage auf, als seine Portfoliokategorien vermuten lassen. Das Erkennen dieser Überschneidungen kann das Risikomanagement verbessern, auch wenn das System nicht vorhersagt, welche einzelne Anlage eine überdurchschnittliche Wertentwicklung erzielen wird.

Die Rolle des Menschen wird eher spezialisierter als überflüssig.

Es ist unwahrscheinlich, dass Family Offices ihre leitenden Fachkräfte durch autonome Systeme ersetzen werden. Ihre Arbeit erfordert Urteilsvermögen, Diskretion und ein Verständnis für Zusammenhänge, die selten vollständig dokumentiert sind. Bei einer Entscheidung müssen unter Umständen die Präferenzen mehrerer Generationen, die Geschichte eines Familienunternehmens und die Folgen für Verwandte mit unterschiedlichen finanziellen Interessen berücksichtigt werden.

KI kann die Art und Weise verändern, wie Mitarbeiter ihre Zeit nutzen. Buchhalter könnten sich beispielsweise auf die Überprüfung von Ausnahmen konzentrieren, anstatt jeden einzelnen Buchungsvorgang einzugeben; Anlageexperten könnten sich auf die Auswertung von Managerberichten konzentrieren, und Berater könnten Familientreffen mit umfassenderen Informationen vorbereiten. Dies kann den Wert menschlicher Fachkompetenz steigern – vorausgesetzt, die Mitarbeiter werden darin geschult, automatisierte Ergebnisse zu hinterfragen, anstatt sie passiv zu akzeptieren.

Auch die Anforderungen an die Personalbeschaffung können sich ändern. Die Behörden werden Fachkräfte benötigen, die sich mit Investitionen oder Finanzen auskennen und gleichzeitig in der Lage sind, mit Datensystemen, Technologieanbietern und Cybersicherheitsspezialisten zusammenzuarbeiten. Nur wenige kleine Behörden können alle diese Kompetenzen intern abdecken, weshalb die Auswahl von Anbietern und die externe Überwachung zunehmend an Bedeutung gewinnen.

Schulungen sollten über rein technische Anweisungen hinausgehen. Die Mitarbeiter müssen sich mit Halluzinationen, Datenlecks, Modellverzerrungen und dem Unterschied zwischen einer plausiblen Antwort und einer verifizierten Schlussfolgerung auseinandersetzen. Das Vertrauen in den Wortlaut einer von der KI generierten Antwort ist kein Beweis für deren Richtigkeit.

In der nächsten Phase wird der Schwerpunkt eher auf der Integration als auf der Vorhersage liegen

In den nächsten drei bis fünf Jahren dürfte sich der Einsatz von KI in Family Offices in den Bereichen Berichterstattung, Dokumentenverarbeitung, Cashflow-Analyse, Compliance und Cybersicherheit weiter vertiefen. Der Fortschritt wird weniger von spektakulären Fortschritten bei der Vorhersage abhängen als vielmehr von der Verknüpfung der Tools mit zuverlässigen Portfolio- und Unternehmensdaten. Family Offices, die bereits Aggregationsplattformen und eine einheitliche Datenverwaltung eingeführt haben, werden besser aufgestellt sein, um KI produktiv zu nutzen.

Fortgeschrittenere Systeme könnten letztendlich Routineabläufe in den Bereichen Buchhaltung, Anlageüberwachung und Familienberichterstattung koordinieren. Ein autorisiertes Tool könnte einen anstehenden Kapitalabruf erkennen, die verfügbare Liquidität prüfen, eine Finanzierungsempfehlung erstellen und diese zur Genehmigung an die zuständigen Mitarbeiter weiterleiten. Ein solcher Prozess würde den Verwaltungsaufwand reduzieren und gleichzeitig die menschliche Kontrolle über den Geldtransfer gewährleisten.

Die Einführung solcher Systeme dürfte weiterhin uneinheitlich verlaufen, da sich Family Offices hinsichtlich ihrer Größe und ihrer Ausrichtung stark unterscheiden. Für eine große Organisation, die mehrere Generationen, zahlreiche Unternehmenseinheiten und ein institutionelles Anlageteam umfasst, sind maßgeschneiderte Systeme wirtschaftlich sinnvoller als für ein kleines Büro, das ein relativ einfaches Portfolio verwaltet. Die Implementierungskosten müssen gegen die Komplexität abgewogen werden, die dadurch verringert werden soll.

Die Family Offices, die am ehesten von KI profitieren werden, sind nicht diejenigen, die die meisten Tools einsetzen. Es werden vielmehr jene sein, die erkennen, wo Technologie einen bestimmten Prozess verbessern kann, ohne die Vertraulichkeit oder die Rechenschaftspflicht zu beeinträchtigen. Die Einführungszahlen von Campden Wealth zeigen, dass Experimente bereits so weit verbreitet sind, dass sie eine Rolle spielen, doch sie belegen nicht, dass KI branchenweit zum Standardbetriebsmodell geworden ist.

Technologie kann ein gut organisiertes Family Office nicht ersetzen

Die Integration von KI in den Family-Office-Betrieb bietet einen vielversprechenden Weg zu einer schnelleren Berichterstattung, einer effizienteren Dokumentenprüfung, einer verbesserten Erkennung von Anomalien und einer fundierteren Liquiditätsplanung. Diese Vorteile sind von großem Wert, da Familienvermögen zunehmend geografisch verstreut und operativ komplexer wird. Sie stützen jedoch nicht die Behauptung, dass KI Portfolios eigenständig optimieren oder höhere Renditen garantieren kann.

Die entscheidende Arbeit findet statt, bevor ein Modell zum Einsatz kommt. Das Unternehmen muss seine Daten organisieren, Zuständigkeiten klären, vertrauliche Informationen schützen und festlegen, welche Entscheidungen menschliches Urteilsvermögen erfordern. Ohne diese Grundlagen kann ein hochentwickeltes System zusätzliche Kosten verursachen und gleichzeitig unzuverlässige Analysen als präzise erscheinen lassen.

KI sollte daher eher als operative Fähigkeit denn als allgemeine Lösung betrachtet werden. Sie kann einem Family Office dabei helfen, seine Vermögenswerte und Verpflichtungen schneller zu erfassen, aber sie kann nicht entscheiden, welche Werte der Familie wichtig sind, wie konkurrierende Interessen gegeneinander abgewogen werden sollten oder welche Risiken über Generationen hinweg akzeptabel sind. Diese Fragen liegen weiterhin in der Verantwortung der Menschen.