KPMG: Nederlandse vermogensbeheerders bevinden zich nog in de vroege adoptiefase van AI

January 7, 2026

De Nederlandse vermogensbeheersector erkent massaal het strategische belang van kunstmatige intelligentie (AI), maar de daadwerkelijke toepassing blijft vooralsnog achter. Dat blijkt uit nieuw onderzoek van KPMG onder asset- en investment managers in Nederland. 

Volgens het onderzoek beschouwt circa 80 procent van de ondervraagde vermogensbeheerders AI als een strategische prioriteit. Toch heeft slechts een klein deel deze ambitie vertaald naar concrete doelstellingen en organisatiebrede toepassingen. De meeste partijen bevinden zich nog in een experimentele fase, waarin proof-of-concepts worden getest, maar grootschalige implementatie uitblijft. Een duidelijke, samenhangende AI-strategie ontbreekt vaak.

Wel wordt stevig geïnvesteerd in randvoorwaarden. Datagedreven werken, moderne technologie, governance en het ontwikkelen van AI-vaardigheden krijgen veel aandacht. Deze fundamenten zijn volgens KPMG noodzakelijk om de volgende stap te kunnen zetten: het daadwerkelijk verankeren van AI in dagelijkse processen en besluitvorming. Gemiddeld genomen bevindt de sector zich aan het einde van de zogenoemde ‘Enable’-fase; de overgang naar de ‘Embed’-fase — waarin AI structureel onderdeel wordt van workflows en de organisatie — moet nog worden gemaakt.

De inzet van AI verschilt sterk per onderdeel van de waardeketen. Met name drie domeinen lopen voorop. In portefeuillebeheer en operations wordt AI ingezet om beleggingsstrategieën te optimaliseren en datakwaliteit te verbeteren. Binnen risk- en compliancefuncties helpt AI bij het naleven van wet- en regelgeving en het beheersen van risico’s. Ook op het gebied van klantinzicht en -interactie zien vermogensbeheerders kansen, bijvoorbeeld voor het verfijnen van marktstrategieën en klantcommunicatie.

Tegelijkertijd waarschuwt het rapport voor een te gefragmenteerde aanpak. Veel organisaties experimenteren met losse AI-oplossingen zonder deze te integreren of verschillende technieken — zoals machine learning en grote taalmodellen — met elkaar te verbinden.

Enkele bevindingen op een rij:

• 70% erkent de urgentie van AI-adoptie en onderkent het risico om achter te blijven bij de inzet van AI.

• 75% van de vermogensbeheerders bevindt zich nog in de vroege adoptiefase van AI; de inspanningen zijn voornamelijk kansgedreven.

• 58% van de vermogensbeheerders is niet in staat het potentieel van AI te kwantificeren.

• 75% van de huidige inspanningen is gericht op het opbouwen van een sterke AI-basis binnen de organisatie.

• 92% van de vermogensbeheerders onderzoekt momenteel hoe AI processen en operating models zal transformeren.

• 83% ervaart matige tot zeer grote uitdagingen op het gebied van AI-capabilities (zoals kennis- en vaardighedentekorten).

• 100% van de organisaties erkent het belang van verantwoorde AI en de noodzaak van duidelijke kaders en waarborgen.

• 84% van de vermogensbeheerders geeft aan AI-risico’s nog niet volledig te kunnen beheersen.

• 59% stelt dat AI meer prioriteit zou moeten krijgen dan momenteel het geval is, met gecoördineerde investeringen.

• 75% ervaart matige tot zeer grote uitdagingen op het gebied van AI-technologie en data ten behoeve van AI-toepassingen.

• 59% is van mening dat niet alle processen opnieuw ontworpen hoeven te worden voor AI, maar dat prioritering van waardestromen en standaardisatie van kritieke elementen, gecombineerd met pragmatische iteratie, de voorkeur heeft.