ADX erweitert die einheitliche Datenbasis von Addepar – und macht Investitionsdaten system-, workflow- und KI-übergreifend nutzbar, um die operative Effizienz zu steigern

NEW YORK, 7. Mai 2026 /PRNewswire/ -- Addepar, eine globale Daten- und KI-Plattform für Anlageexperten, gab heute die Einführung von Addepar Data Exchange (ADX) bekannt, einer verwalteten Datenumgebung innerhalb der Addepar-Plattform, die es Unternehmen ermöglicht, ihre Daten zu vereinheitlichen, zu verwalten und zu nutzen, um Anlageprozesse, Analysen und KI in großem Maßstab voranzutreiben. 

ADX ermöglicht es Unternehmen, Anlagedaten in komplexen, systemübergreifenden Umgebungen sicher zu erfassen und zu synchronisieren und so Informationen aus dem gesamten Ökosystem in eine einheitliche, zugriffsbeschränkte Ebene zu bündeln. Diese Funktion ermöglicht es Unternehmen, auf einer gemeinsamen Datenquelle zu arbeiten und sich gleichzeitig nahtlos in bestehende Anwendungen und Infrastrukturen zu integrieren.

ADX baut auf Addepars langjährigen Investitionen in die Neugestaltung seiner Dateninfrastruktur auf, um Skalierbarkeit, Leistung und KI-gesteuerte Workflows für ein Vermögen von mehr als 9 Billionen US-Dollar auf seiner Plattform zu unterstützen. Mithilfe von Databricks bildet diese Grundlage die interne Basis von Addepar und wird nun über ADX auf Kunden ausgeweitet, wodurch die Amortisationszeit verkürzt wird, ohne dass komplexe Dateninfrastrukturen eigenständig aufgebaut und gewartet werden müssen.

Mit ADX können Unternehmen fragmentierte Arbeitsabläufe überwinden und Daten unternehmensweit ganzheitlich nutzen. Bisher isolierte Informationen werden als vernetzte, dynamische Ressource strukturiert, die fortschrittlichere Anwendungen unterstützt – wie die Erstellung von Angeboten, die Abstimmung, die Modellierung der Vermögensallokation und die Integration von Marktdaten. Vor allem aber bietet es die hochwertige Grundlage, die erforderlich ist, damit KI unternehmensweit effektiv eingesetzt werden kann.

„Der Erfolg unserer Kunden hängt von ihrer Fähigkeit ab, Daten in einen klaren strategischen Vorteil für ihr gesamtes Unternehmen umzuwandeln", sagte Bob Pisani, CTO von Addepar. „ADX ist ein Eckpfeiler dieser Vision und erweitert die von uns bei Addepar geschaffene Grundlage, sodass KI tief in das gesamte Unternehmen eingebettet werden und operative Hebelwirkung erzielen kann."

Als Teil der Addepar-Plattform erweitert ADX die Möglichkeiten von Addison, Addepars nativer KI-Lösung. Durch den Zugriff auf einen breiteren, einheitlichen Datensatz kann Addison kontextreichere, nachvollziehbare Ergebnisse liefern, die auf einer vollständigen Sicht auf das Geschäft basieren. Zudem ermöglicht es Unternehmen, Addison um ihre eigenen Analysemodelle und Logik zu erweitern, wodurch maßgeschneiderte, agentenbasierte Workflows unterstützt werden.

Mit ADX bietet Addepar eine speziell entwickelte, vertikal integrierte Daten- und KI-Umgebung, die für die Komplexität finanzieller Arbeitsabläufe konzipiert ist und die Art und Weise erweitert, wie Daten unternehmensweit vereinheitlicht, verwaltet und aktiviert werden. Da Unternehmen darauf abzielen, KI zu operationalisieren, wird die Fähigkeit, Daten auf einer konsistenten, vernetzten Grundlage zusammenzuführen, zunehmend darüber entscheiden, wie sie arbeiten und im Wettbewerb bestehen.

Informationen zu Addepar

Addepar ist eine globale Daten- und KI-Plattform, die es Anlageexperten ermöglicht, komplexe Finanzinformationen in verwertbare Informationen umzuwandeln. Addepar vereint Portfolio-, Markt- und Kundendaten in einer Gesamtportfolioansicht und liefert KI-gestützte Einblicke in Investment- und Kundenworkflows. Mehr als 1.400 Unternehmen in 60 Ländern nutzen Addepar zur Verwaltung und Beratung von Vermögenswerten in Höhe von 9 Billionen US-Dollar. Die offene Plattform lässt sich mit fast 650 Software-, Daten- und Beratungspartnern integrieren und ermöglicht so durchgängige Anlageprozesse für Unternehmen jeder Größe und Komplexität. Addepar unterstützt Kunden weltweit mit Niederlassungen in New York City, Salt Lake City, London, Edinburgh, Pune, Dubai, Genf, São Paulo und Singapur.

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BMW treibt die Automatisierung seiner Werke mit einem Pilotprojekt für humanoide Roboter voran. In der Fabrik in Leipzig testet der Autobauer menschenähnliche Roboter des Schweizer Unternehmens Hexagon, um deren Einsatz unter realen Produktionsbedingungen zu erproben. Nach Laborversuchen und ersten Tests läuft dort nun eine Pilotphase, die laut Unternehmensangaben als erste dieser Art in Europa gilt und auf einen späteren breiteren Einsatz in der Produktion abzielt.

Im Fokus steht zunächst die Batteriefertigung für Elektrofahrzeuge. In der Batteriemontage lernen die Roboter den Umgang mit Bauteilen für Hochvoltspeicher, also den Antriebsbatterien von Elektroautos. Beschäftigte bringen den Systemen die erforderlichen Bewegungsabläufe Schritt für Schritt bei. "Das Schöne ist, wenn wir es einem Roboter beigebracht haben, können es alle", sagte Michael Ströbel, Leiter Prozessmanagement und Digitalisierung in der Produktion. Anders als bei Menschen müsse eine neue Tätigkeit nicht jedem einzelnen Roboter separat vermittelt werden.

Parallel dazu erprobt BMW die Technologie in der Qualitätskontrolle und der Komponentenfertigung. Dort übernehmen die humanoiden Roboter Aufgaben, die bislang von Beschäftigten erledigt wurden, etwa das Scannen von Fahrzeugkarosserien auf Abweichungen und mögliche Fehler. Das Ziel ist, monotone, ergonomisch belastende oder sicherheitskritische Tätigkeiten zu automatisieren und die Beschäftigten zu entlasten, ohne sie zu ersetzen.

Werkleiterin Petra Peterhänsel betonte, der Einsatz der neuen Technik werde nicht zu einem Abbau von Arbeitsplätzen führen. Mitarbeitende müssten sich demnach keine Sorgen machen, dass humanoide Roboter Stellen ersetzen; sie sollen stattdessen andere Aufgaben im Werk übernehmen. BMW testet die Technologie in Leipzig bereits seit Ende vergangenen Jahres. Die laufende Pilotphase unter Produktionsbedingungen soll bis Ende des Jahres abgeschlossen werden, anschließend will der Konzern die gewonnenen Erkenntnisse schrittweise auf weitere Anwendungen und Standorte übertragen.