Diese Lücke in der Sichtbarkeit der Privatmärkte von Family Offices führt zu zwei unterschiedlichen operativen Herausforderungen:
- Die erste ist analytischer Natur: Die Berechnung standardisierter Performance-Kennzahlen für den Privatmarkt (IRR, TVPI, DPI) erfolgt in zeitintensiven Prozessen, die eine kontinuierliche Analyse auf Portfolioebene unpraktisch machen.
- Die zweite ist zukunftsorientiert: die Vorhersage des Liquiditätsbedarfs ohne automatisierte Systeme, die Kapitalabrufe, Ausschüttungen und die Verfügbarkeit von Barmitteln im Portfolio modellieren.
Diese Herausforderungen bleiben bestehen, auch wenn 69% der Family Offices haben automatisierte Systeme für die Anlageberichterstattung eingeführt, gegenüber 46% im Jahr 2024. Diese Fortschritte sind beachtlich, haben aber noch nicht die Kombination von manuelle Prozesse und die Abhängigkeit von Tabellenkalkulationen als größtes operationelles Risiko Family Offices zitieren.
Die Konsequenz: Die grundlegende Portfolioberichterstattung wurde automatisiert, aber die spezialisierte Analyse der Privatmärkte ist nach wie vor ein Grenzbereich, in dem die manuelle Arbeit fortbesteht. Die Dringlichkeit nimmt zu, da 29% des durchschnittlichen Family-Office-Portfolios entfallen auf private Märkte in Nordamerika, mit 48% geben “Verbesserung der Liquidität” als ihr wichtigstes Investitionsziel für 2025 an.
Ressourcenknappheit erschwert die Herausforderung: 62% der Family Offices arbeiten mit Anlageteams von weniger als fünf Mitarbeitern, und verwaltet dieselben spezialisierten Analysen, die von den Instituten über spezielle Abteilungen für private Märkte verteilt werden.
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Die Grenze der Leistungsanalyse
Institutionelle Kommanditisten automatisieren die Verfolgung der Performance privater Investitionen durch Systeme, die vierteljährliche Cashflows und Nettoinventarwerte erfassen, standardisierte Kennzahlen berechnen und Analysen auf Portfolioebene kontinuierlich aktualisieren. Ein Beispiel, Die Datenbank für private Investitionen von Cambridge Associates erfasst über 98.000 Investitionen in mehr als 10.000 Fonds., Sie berechnet die Wertentwicklung anhand der “vollständigen Historie der zugrunde liegenden vierteljährlichen Cashflows und der Nettoinventarwerte für jeden Fonds” durch automatisierte Dateneinspeisungen.
Eine solche Infrastruktur ermöglicht es den Instituten, Manager anhand von IRR (interner Zinsfuß unter Berücksichtigung unregelmäßiger Cashflows), TVPI (Gesamtwert im Verhältnis zum eingezahlten Kapital) und DPI (Ausschüttungen im Verhältnis zum eingezahlten Kapital, Messung der tatsächlichen Rückflüsse) zu bewerten. Alle werden automatisch und ohne manuelle Berechnung jedes Quartal aktualisiert.
Der Die Institutional Limited Partners Association veröffentlichte im Januar 2025 ihr erstes standardisiertes Performance Template, Der Bericht stellt fest, dass zwar “mehr als die Hälfte der Fonds in der Branche bereits die ILPA-Meldevorlage” für die Basisberichterstattung verwenden, dass aber die Details der Performanceberechnung noch nicht standardisiert sind. Der Zeitplan für die Umsetzung erstreckt sich bis zum ersten Quartal 2027 und trägt damit der operativen Komplexität der systematischen Leistungsberechnung selbst mit standardisierten Rahmenwerken Rechnung.
Family Offices, die die grundlegende Portfolioberichterstattung automatisiert haben, stehen immer noch vor der Komplexität der Privatmarktanalyse. Ein Beispiel:
- Kapitalabrufe werden von den Hausärzten als PDF-E-Mails versandt.
- Die vierteljährlichen Bewertungen erscheinen bei den verschiedenen Verwaltern in unterschiedlichen Formaten.
- Geprüfte Jahresabschlüsse liefern verzögerte Daten Monate nach Ende des Zeitraums.
Das bedeutet, dass ein Family Office mit zehn privaten Fondsanlagen zehn getrennte Berichtsströme mit uneinheitlichen Zeitplänen, Formaten und Detaillierungsgraden erhält. Jeder von ihnen muss extrahiert, formatiert und in Tracking-Systeme integriert werden. Unregelmäßige Cashflows unterscheiden die privaten Märkte von öffentlichen Wertpapieren: Während Aktiendividenden vorhersehbaren vierteljährlichen Mustern folgen, erfolgen Kapitalabrufe und Ausschüttungen bei privatem Beteiligungskapital unvorhersehbar, je nach Zeitpunkt des Abschlusses, Ausstiegsmöglichkeiten und Marktbedingungen.
Herkömmliche Portfoliobuchhaltungssysteme, die für regelmäßige Zahlungsströme konzipiert sind, haben mit dieser Unregelmäßigkeit zu kämpfen:
- Für die Berechnung des IRR ist eine vollständige Cashflow-Historie mit genauer Datierung erforderlich, und zwar nicht nur für die aktuellen Positionen, sondern auch für jeden Kapitalabruf und jede Ausschüttung seit dem ursprünglichen Engagement.
- TVPI- und DPI-Berechnungen benötigen aktuelle NAV-Daten, die vierteljährlich und nicht täglich eintreffen. Die Aggregation auf Portfolioebene erfordert die Konsolidierung einzelner Fondskennzahlen bei gleichzeitiger Vermeidung von Doppelzählungen und angemessener Gewichtung von Jahrgangseffekten.
Die manuelle Zusammenstellung der Daten kann einen erheblichen Teil der Ressourcen eines Family-Office-Teams in Anspruch nehmen. Ein Family-Office-Investmentexperte, der eine vierteljährliche Analyse der Performance auf den privaten Märkten erstellt, könnte beispielsweise 8-10 Stunden damit verbringen, Daten aus den Berichten der Hausärzte zu extrahieren, Cashflow-Aufzeichnungen zu aktualisieren, Kennzahlen auf Fondsebene zu berechnen, auf Portfolioebene zu aggregieren und Unterlagen für den Investitionsausschuss vorzubereiten. In einem dreiköpfigen Investmentteam, das öffentliche und private Portfolios verwaltet, stellt eine Person, die vierteljährlich 40 Stunden für die Analyse privater Märkte aufwendet, einen erheblichen Teil der Teamkapazität dar, der durch Berechnungen verbraucht wird, die von den Institutionen automatisiert werden.
Der vierteljährliche manuelle Abgleich kann ebenfalls zu Verzögerungen führen. Wenn ein Family Office Ende Juli die Leistungsanalyse für Q2 abschließt, ist Q3 schon halb vorbei. Automatisierte Systeme werden aktualisiert, sobald die GP-Berichte eintreffen, und weisen auf Leistungsabweichungen hin, ohne auf die Konsolidierung am Quartalsende zu warten. Die Identifizierung eines Managers mit unzureichender Leistung ein Jahr früher und die Umlenkung künftiger Engagements kann einen erheblichen Wert für den nachfolgenden Fondszyklus erhalten.
Die Herausforderung der Liquiditätsprognose
Institutionelle Anleger modellieren den Liquiditätsbedarf privater Märkte mit Hilfe automatisierter Systeme, die Kapitalabrufe und Ausschüttungen für verschiedene Jahrgänge, Strategien und Manager projizieren. Untersuchungen von Cambridge Associates zeigen, dass die Institutionen jährlich 20% der ursprünglichen Zuweisung für private Investitionen annehmen.“ als Basis für die Kapitalabrufe, wobei er feststellt, dass “dies in der Praxis sehr unterschiedlich ist” und dass die durchschnittlichen ungedeckten Verpflichtungen bei “70% des durchschnittlichen Nettoinventarwerts privater Anlagen” liegen. Diese Berechnungen erfolgen automatisch in den Portfoliomanagementsystemen und werden aktualisiert, wenn sich die Verpflichtungen ändern und Kapitalabrufe eingehen.
MSCI-Liquiditätsmodellierung beweist dass die Diversifizierung über verschiedene Jahrgänge und Manager den Liquiditätsdruck drastisch verringert. Ein Kommanditist mit einem NAV-Ziel von 15% in Buyout-Strategien, die über vier Fonds pro Jahrgang diversifiziert sind, erfährt “Liquiditätsspitzen des 95. Perzentils bei etwas über 3% liquider Bestände, was ein minimales Liquiditätsrisiko darstellt. Ein aggressives Ziel von 60% ohne Diversifizierung führt zu einem ”extremen Risiko, das sie möglicherweise dazu zwingt, die Hälfte ihres Aktienportfolios in einem einzigen Monat zu liquidieren.“ Die Diversifizierung selbst aggressiver Allokationen auf vier Engagements pro Jahrgang ”halbiert den riskanten Liquiditätspuffer mehr als“.”
Die manuelle Durchführung dieser Szenarien - die Modellierung verschiedener Annahmen für das Engagement-Tempo und die Diversifizierung der Jahrgänge - würde stundenlange Tabellenkalkulationen pro Analyse erfordern. Automatisierte Systeme führen die gleiche Modellierung in Sekunden durch.
Family Offices erkennen, dass Liquiditätsprognosen immer wichtiger werden. Die 48% nennt die Verbesserung der Liquidität als vorrangiges Ziel stellt eine starke Eskalation gegenüber den Vorjahren dar. Die erwarteten Erträge für 2025 betrugen durchschnittlich nur 5%, gegenüber 11% im Jahr 2024, 15% erwarten negative Renditen, während es im Vorjahr nur 1% waren. Diese Vorsicht erscheint vernünftig: Preqins Studie aus dem Jahr 2025 stellt fest, dass vier von fünf PE-Investoren Exits als eine ihrer größten Sorgen nennen, während fast die Hälfte 10- bis 11-jährige Laufzeiten für Private Equity-Fonds erwartet. Die längeren Haltedauern machen die Liquiditätsprognose kritischer.
Die Erstellung einer rollierenden 12-Monats-Liquiditätsprognose erfordert die Erfassung von Daten über nicht finanzierte Verpflichtungen von jedem Hausarzt, die Schätzung des Einsatzrhythmus auf der Grundlage von Fondsphase und -strategie, die Projektion von Ausschüttungen auf der Grundlage historischer Muster und der Vorgaben des Hausarztes, die Modellierung der Dividenden- und Zinserträge des öffentlichen Portfolios und die Berücksichtigung des Bedarfs an Familienausgaben.
Family Offices, die über ein einfaches automatisiertes Berichtswesen verfügen, haben zwar die aktuellen Portfoliopositionen im Blick, aber zukunftsorientierte Cashflow-Projektionen erfordern immer noch manuelle Arbeit. Ein Anlageausschuss, der eine Zuteilung von 5 Mio. CHF an einen neuen Vermögensverwalter erörtert, kann nicht ohne Weiteres modellieren, wie die Zusage mit bestehenden ungedeckten Verpflichtungen interagiert, ohne viel Zeit für die manuelle Analyse aufzuwenden (oder die Zusage ohne umfassende Bewertung der Liquiditätsauswirkungen zu akzeptieren).
Die Kosten für die Aufrechterhaltung übermäßiger Sicherheitspuffer steigen mit der Zeit. Bei einem Gesamtportfolio von 200 Mio. CHF kann das Halten von zusätzlichen 5% in bar (10 Mio. CHF) als Schutz gegen unvorhersehbare Kapitalabrufe erhebliche Opportunitätskosten verursachen.
Automatisierte Prognosen würden zeigen, ob das Portfolio tatsächlich einen solchen Puffer benötigt. Der Unterschied zwischen konservativen manuellen Annahmen und datengesteuerten automatischen Prognosen könnte einen größeren Teil des Gesamtportfolios für den produktiven Einsatz freisetzen, ohne das Liquiditätsrisiko zu erhöhen.
Die verbleibende Grenze der Automatisierung
Family Offices vergrößerten ihre Teams um 41% im Jahr 2022, 40% planen weitere Einstellungen im Jahr 2023. Dennoch stehen sie vor anhaltenden Talentproblemen. Im Jahr 2025, 70% berichteten über Schwierigkeiten bei der Personalbeschaffung, während 65% Bedenken äußerten, wichtige Mitarbeiter zu halten. Die Tatsache, dass die Teams klein sind, führt eindeutig zu zeitlichen Einschränkungen, die unabhängig vom Erfolg der Einstellung bestehen bleiben. Die Investmentteams von Family Offices befassen sich mit Aktien, festverzinslichen Wertpapieren, der Allokation alternativer Anlagen, der Auswahl von Managern, der Leistungsberichterstattung, der Kommunikation mit der Familie und der Vorbereitung des Vorstands mit demselben Personalbestand, den die Institutionen auf spezialisierte Teams aufteilen.
Die beschleunigte Einführung von Technologien in Family Offices zeigt, dass Family Offices systematisch gegen betriebliche Ineffizienz vorgehen. Die Diskrepanz zwischen der Einführung von 69% und der fortgesetzten Nennung manueller Prozesse als Hauptrisiko zeigt, wo die Grenzen der Automatisierung liegen: nicht in der grundlegenden Portfolioberichterstattung, sondern in spezialisierten Privatmarktanalysen wie der IRR-Berechnung aus unregelmäßigen Cashflows, der Aggregation von Metriken auf Portfolioebene über mehrere GPs hinweg und der vorausschauenden Liquiditätsprognose.
Nur 25% haben Software zur Vermögensbildung eingeführt (anspruchsvollere Plattformen, die speziell für das konsolidierte Multi-Asset- und Multi-Depot-Portfoliomanagement einschließlich alternativer Anlagen entwickelt wurden). Diese Adoptionsrate, die deutlich unter der des 69% mit automatischer Berichterstattung liegt, deutet auf die Komplexitätslücke hin. Einfache Meldesysteme kommen mit standardisierten öffentlichen Wertpapieren gut zurecht. Plattformen zur Zusammenführung von Vermögenswerten bewältigen die unregelmäßigen Zahlungsströme, die nicht standardisierte Berichterstattung und die speziellen Kennzahlen, die für private Märkte charakteristisch sind. Der Unterschied von 44 Prozentpunkten (69% gegenüber 25%) zeigt die verbleibende Automatisierungsgrenze.
Institutionelle Analytik im Maßstab eines Family Office
Die Umstellung von der manuellen Verwaltung privater Märkte auf eine automatisierte Verfolgung und Vorhersage erfordert:
- Umfassende Datenkonsolidierung, die Kapitalabrufe, Ausschüttungen und Bewertungen für alle GP-Beziehungen erfasst,
- Automatisierte Berechnung von Standard-Leistungskennzahlen, die kontinuierlich und nicht vierteljährlich aktualisiert werden, und
- Vorausschauende Liquiditätsmodellierung, die den Bargeldbedarf gegen die Portfoliokapazität projiziert.
Institutionen erreichen diese Effizienz durch engagierte Teams und Unternehmenssysteme, die auf institutionelle Größe und Kosten ausgelegt sind. Family Offices schließen die Lücke durch speziell entwickelte Technologie, die institutionelle Analysen zu den Kosten eines Family Offices liefert.
Die Altoo Wealth Platform ist auf die Analyse privater Märkte ausgerichtet und bietet Funktionen, die auf die Größe von Family Offices zugeschnitten sind. Die Plattform verfolgt mehr als 40 Vermögensarten, einschließlich Private-Equity-Anlagen, und berechnet automatisch IRR, TVPI und DPI.
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