Im Asset Management einer Bank werden Vermögenswerte der Kundschaft verwaltet. Die taktische Asset Allocation ist ein zentraler Bestandteil der Portfolioverwaltung. Diese umfasst die kurzfristige Anpassung der Anlagegewichte, um Chancen zu nutzen und eine höhere Portfoliorendite zu erzielen. Die Einschätzung basiert bei der Bank auf Marktanalysen und der Erfahrung der Fachpersonen.

Um diesen Prozess weiterzuentwickeln, analysiert die Arbeit den bestehenden Entscheidungsprozess und entwickelt ein konzeptionelles Zielbild für eine Business-Intelligence-gestützte Entscheidungsunterstützung. Die Arbeit orientiert sich am CRISP-DM-Modell und kombiniert eine qualitative Ist-Analyse durch Fachpersoneninterviews mit einer quantitativen Datenanalyse. Diese bilden die Grundlage für die Entwicklung des Zielbilds sowie für die prototypische Umsetzung.

Die Arbeit zeigt, dass Business Intelligence für den Entscheidungsprozess der taktischen Asset Allocation mehrere zentrale Anwendungsformen umfasst. Durch eine systematische Aufbereitung und Auswertung der Daten entsteht eine konsistente und nachvollziehbare Diskussionsgrundlage für die Anlageentscheide. Die Visualisierung der Ergebnisse in interaktiven Dashboards ermöglicht dabei sowohl einen schnellen Gesamtüberblick als auch eine vertiefte Analyse einzelner Themenbereiche. Dadurch lässt sich der Entscheidungsprozess der taktischen Asset Allocation transparenter und nachvollziehbarer gestalten, ohne die fachliche Expertise der Entscheidungstragenden zu ersetzen. Darüber hinaus bietet Business Intelligence die Möglichkeit, strukturiert erfasste Entscheidungen auszuwerten und nachzuverfolgen. Das Zielbild umfasst ein mehrstufiges Scoring-Modell, das Marktdaten systematisch aufbereitet und in eine einheitliche Logik überführt, ein Dashboard-Konzept zur Visualisierung sowie ein Entscheidungsprotokoll für die Dokumentation von Entscheidungen. Das Modell ist generisch konzipiert und kann unabhängig von der bestehenden Organisationsstruktur implementiert werden.