Robo Advisor mit Human Touch. Möglichkeiten und Grenzen der Kombination aus digitaler und menschlicher Anlageberatung

Libro Especializado , 2020 , 107 Páginas

Economía de las empresas - Banca, bolsa de valores, seguros, contabilidad

Automatische Anlagesysteme liegen im Trend. Inzwischen nutzen mehr als 200.000 Anleger in Deutschland elektronische Computersysteme, um ihr Vermögen verwalten zu lassen. Diese Robo Advisor verwalten in Deutschland ein Vermögen in Höhe von rund 2 Milliarden Euro, mit steigender Tendenz. Die neueste Generation der Human Touch Robo Advisor bieten eine Kombination aus systembasierter und menschlicher Beratung.

Welche Chancen eröffnet diese Herangehensweise? Wo liegen die Grenzen eines Robo Advisor mit Human Touch? Welche Anforderungen stellen die Generation Y und Z an automatische Anlagesystem und können Robo Advisor diese erfüllen? Sebastian Mahr erklärt in seiner Publikation den aktuellen Trend in der Finanzbranche.

Dazu gibt er zunächst einen Überblick über den Megatrend der Digitalisierung, um die Entwicklung der automatischen Anlagesysteme zu verstehen. Des Weiteren wird der Prozess der digitalen Anlageberatung dargestellt. Ein spezielles Augenmerk legt Mahr dabei auf das hybride Modell, da dieses die Zukunft bestimmen soll. Seine Publikation gibt Aufschluss über die Möglichkeiten und Grenzen der neuen Technologie mit Bezug auf ihre Zielgruppe.

Aus dem Inhalt:
- digitale Transformation;
- Marktanalyse;
- Vermögensanlage;
- Anlagemanagement;
- Finanzmarkt

Inhaltsverzeichnis

Abbildungsverzeichnis

1 Einleitung
1.1 Problemstellung
1.2 Zielsetzung
1.3 Vorgehensweise

2 Banken im Wandel durch den Megatrend Digitalisierung
2.1 Definition Megatrend Digitalisierung
2.2 Digitale Transformation bei Banken
2.3 Möglichkeiten und Grenzen durch Digitalisierung für Banken

3 Grundlagen des Human Touch Robo Advisor in der Anlageberatung
3.1 Definition und Rolle im Anlageprozess
3.2 Marktanalyse
3.3 Robo Advisor Einsatzgebiete im Anlagegeschäft
3.4 Ablauf Robo Advisor Workflow
3.5 Elemente einer Robo Advisor Beratung
3.6 Hybride Robo Advisor Beratung

4 Untersuchung der Möglichkeiten und Grenzen im Bezug zur Zielgruppe
4.1 Generationenunterschied in der Zielgruppe
4.2 Eine Untersuchung der Bedürfnisse am Praxisbeispiel Umfrage
4.3 SWOT-Analyse
4.4 Kritische Würdigung

5 Schlussbetrachtung
5.1 Fazit
5.2 Ausblick

Literaturverzeichnis

Anhang

Bibliografische Information der Deutschen Nationalbibliothek:

Die Deutsche Nationalbibliothek verzeichnet diese Publikation in der Deutschen Nationalbibliografie; detaillierte bibliografische Daten sind im Internet über http://dnb.d-nb.de abrufbar.

Impressum:

Copyright © EconoBooks 2020

Ein Imprint der GRIN Publishing GmbH, München

Druck und Bindung: Books on Demand GmbH, Norderstedt, Germany

Covergestaltung: GRIN Publishing GmbH

Abbildungsverzeichnis

Abbildung 1: Unterschiedliche Wege der digitalen Transformation

Abbildung 2: Übersicht der 10 wertvollsten Unternehmen 2019

Abbildung 3: Die Charakteristika von FinTech Unternehmen basierend auf dem Classic Modell

Abbildung 4: Die schrittweise Digitalisierung des Anlagegeschäfts

Abbildung 5: Darstellung der Phasen des Anlageprozesses

Abbildung 6: Verwaltetes Vermögen ausgewählter Robo Advisor weltweit

Abbildung 7: Ländervergleich des Anlagevolumens von Robo Advisorn

Abbildung 8: Darstellung Workflow eines Robo Advisor

Abbildung 9: Digitale und menschliche Beratung - ein komplementärer Ansatz

Abbildung 10: Darstellung der Bestandteile einer SWOT-Analyse

Abbildung 11: SWOT-Matrix eines Robo Advisors mit Human Touch

1 Einleitung

Automatische Anlagesysteme liegen derzeit im Trend und werden von immer mehr Kunden verwendet. Inzwischen nutzen schon mehr als 200.000 deutsche Anleger elektronische Computersysteme, um ihr Vermögen verwalten zu lassen. Solche Systeme, auch Robo Advisor genannt, verwalten in Deutschland ein Vermögen in Höhe von rund 2 Milliarden Euro - Tendenz steigend.¹ Die ersten Robo Advisor wurden mit der Finanzkrise 2008 eingeführt und dienten in erster Linie noch der einfachen Kontoverwaltung. Dazu kamen immer mehr digitale Services bis schließlich eine neue Generation von Robo Advisor auf den Markt kamen, die sogenannten Advisor 2.0, auch bekannt unter dem Namen „Robo Advisor Human Touch“. Diese Systeme zeichnen sich durch eine Kombination von systembasierter Beratung aus, die durch menschliche Beratung vervollständigt wird.²

1.1 Problemstellung

Allerdings bleibt die Entwicklung der Robo Advisor zur Zeit hinter den Erwartungen der Anbieter zurück. Als Gründe werden immer wieder ein fehlender Mehrwert, oder auch fehlende Innovationen, genannt. Hinzu kommt das fehlende Vertrauen in eine Maschine. Das zeigt auch eine Online Umfrage der Börse in Stuttgart, die zu dem Ergebnis kam, dass von 1.200 befragten Deutschen, 42% den Vermögensaufbau nicht einfach einer Maschine überlassen würden.³ Mit Vertrauen geht auch das Thema Transparenz einher, doch auch bei diesem Punkt gibt es Probleme. Obwohl viele Robo Advisor damit werben besonders transparent zu sein, kam Stiftung Warentest 2018 zu einem anderen Ergebnis. Sie stellte fest, dass gerade im Punkt Transparenz die Qualität der meisten digitalen Vermögensverwalter Mängel aufweisen.⁴ Ein weiterer Punkt der berücksichtigt werden sollte, ist die Frage, an wen sich das Angebot von Robo Advisor überhaupt richten soll. Vor allem die „Digital Natives“, also die Generation, die bereits in der digitalen Welt aufgewachsen ist, soll die Hauptzielgruppe darstellen. Aber gerade diese Gruppe zeigt noch kein besonderes Interesse, wie eine Online Umfrage des CFA (= Chartered Financial Analyst) Institute sowie der FINRA (= Financial Industry Regulatory Authority) Foundation belegt. Das Ergebnis der Umfrage, die unter 1.800 Digital Natives durchgeführt wurden, zeigt, dass lediglich 16% der Befragten Interesse an einem Robo Advisor Service haben. Im Umkehrschluss haben also 84% kein näheres Interesse, was beachtlich ist, wenn man bedenkt, dass die „Digital Natives“ mit einer der Hauptzielgruppe für den Service sein sollte.⁵ Daher ist es interessant zu betrachten, inwieweit ist das Produkt Robo Advisor überhaupt auf die Zielgruppe angepasst ist. Des Weiteren sehen viele im Robo Advisor eine Gefahr, Maschinen könnten Menschen im Zuge der Digitalisierung ersetzen. Allerdings wird, wie in der oben bereits genannten Studie, auch festgestellt, dass mit 58% der Befragten, also mehr als der Hälfte, immer noch ein persönliches Gespräch mit ihrem Finanzberater bevorzugen.⁶ Zu betrachten ist daher, wie sich die neueste Generation der Systeme, der Robo Advisor 2.0, die Kombination von menschlicher und digitaler Beratung, am Markt durchsetzen kann und wird. Das Consulting Unternehmen „Ernst & Young“ beschreibt das Problem folgendermaßen: „Will the Robos become more human or will the humans become more robotic?“.⁷ Daher stellt sich die Frage: „Robo Advisor mit Human Touch - Welche Möglichkeiten und Grenzen bietet die Integration von digitalen, sowie menschlichen Beratungselementen?“.

1.2 Zielsetzung

Das Ziel dieser Arbeit ist es zunächst generell die Chancen wie auch die Grenzen von Robo Advisor mit Human Touch aufzuzeigen. Dazu soll zuerst ein Überblick über den Megatrend der Digitalisierung gegeben werden, um die Hintergründe für die Entwicklung der automatischen Anlagesysteme zu verstehen. Des Weiteren wird der Prozess der digitalen Anlageberatung herausgestellt, mit speziellem Fokus auf das hybride Modell, da dies die neueste Generation der Robo Advisor Technologie darstellt und die Zukunft bestimmen soll. Auf der anderen Seite soll ergründet werden, welche Anforderungen auf den Robo Advisor zukommen, berücksichtigt man die nachfolgenden Generationen, wie zum Beispiel Generation Y und Z. Ziel dieser Arbeit ist es hingegen nicht, sich näher mit der technischen Funktionsweise von genutzten Algorithmen zu beschäftigen, da es nicht zielführend für das grundsätzliche Thema ist.

1.3 Vorgehensweise

Das Thema Digitalisierung und Transformation in Unternehmen wurde in dem gleichnamigen Werk von Christina Köhler-Schute erörtert und dabei die wichtigsten Punkte, wie z.B. Veränderungen in der Wertschöpfung oder des Geschäftsmodells, dargelegt.⁸ Cedric Schalich hingegen befasst sich in seinem Werk „Anlageberatung in Zeiten der Digitalisierung. Wie können Robo Advisor die traditionelle Anlageberatung verändern?“, unter anderem mit grundlegenden Stufen der Robo Advisor Technologie.⁹ Wenn es hingegen um die unterschiedlichen Generationen und deren speziellen Eigenschaften gehen soll, dient das Werk von Martina Mangelsdorf mit dem Titel „Von Babyboomer bis Generation Z: Der richtige Umgang mit unterschiedlichen Generationen im Unternehmen“, als Grundlage.¹⁰ Mit Hilfe der unter anderem oben genannten Sekundärliteratur, sowie Whitepapers z.B. aus dem Hause TME, sollen Theorien aufgestellt werden, die anschließend durch sowohl eigene als auch extern erstelle Umfragen, sowie eine SWOT-Analyse geprüft werden sollen. Um die Aktualität der Inhalte dieser Arbeit zu verdeutlichen, werden diese durch verschiedene Studien, international agierender Unternehmensberatungen, bestärkt.

Um eine kritische Distanz zur Literatur zu wahren, wird im Folgenden darauf verwiesen, dass entsprechende Unternehmen bei Erstellung der Studien, vorrangig wirtschaftliche Interessen, bezüglich ihrer Beratungsfunktion verfolgen. Dennoch zeigen diese Studien das eigene Interesse solcher Unternehmen an Entwicklungen in der Finanzbranche, die sich im Zuge der Digitalisierung auftaten. Doch bevor jene Entwicklungen eruiert werden, beschäftigt sich diese Arbeit im ersten Abschnitt mit dem Thema „Megatrend Digitalisierung“, ehe im Anschluss die digitale Transformation thematisiert wird und einige daraus resultierenden Möglichkeiten dargelegt werden. Außerdem gibt der erste Abschnitt einen Überblick über den Wandel des Kundenverhaltens sowie die neue Wettbewerbssituation am Finanzmarkt, ehe verschiedene Möglichkeiten und Grenzen der Digitalisierung für Banken ergründet werden. Dieser Abschnitt gibt dem Leser einen angenehmen Einstieg in die Thematik, indem die notwendigen Rahmenbegebenheiten aufgezeigt werden. Im zweiten Abschnitt der Arbeit werden die Grundlagen des Human Touch Robo Advisors in der Anlageberatung gelegt. Dabei geht es u.a. um den Ablauf einer Robo Advisor Beratung, digitale sowie menschliche Beratungselemente, mit dem Hintergrund einer zuvor durchgeführten Marktanalyse. Die Theorie einer Hybriden Robo Advisor Beratung soll schlussendlich im dritten Teil der Arbeit an Hand der unterschiedlichen Generationen, welche wiederum als Zielgruppe gelten, getestet werden. Hierfür wird auch eine eigens aktuell durchgeführte Umfrage einbezogen, um entsprechende Ergebnisse zu validieren. Außerdem soll anhand einer SWOT-Analyse die Praxiseignung einer Hybriden Lösung auf den Prüfstand gestellt werden und die gesammelten Ergebnisse im Anschluss einer kritischen Würdigung unterzogen werden. Die Arbeit schließt mit einer Zusammenfassung der Ergebnisse, sowie einen Ausblick auf eine mögliche Weiterentwicklung.

2 Banken im Wandel durch den Megatrend Digitalisierung

Zu Beginn gilt es die derzeitigen Umwelt- und Rahmenbedingungen in der Finanzbranche darzulegen. Dabei wird zum einen der Megatrend Digitalisierung definiert und zum anderen die digitale Transformation bei Banken aufgezeigt. Des Weiteren wird ein Überblick über grundsätzliche Möglichkeiten und Grenzen durch Digitalisierung für Banken gegeben.

2.1 Definition Megatrend Digitalisierung

Entwicklungen wie Klimawandel, Globalisierung oder die Alterung der Gesellschaft sind derzeit höchst aktuell und werden wohl auch noch unsere Kinder und Enkelkinder beschäftigen. In diesem Zusammenhang wird häufig von so genannten „Megatrends“ gesprochen.¹¹ Teilweise wird die Bezeichnung „Megatrend“ trügerischer Weise dafür genutzt, um ein Thema künstlich aufzubauschen, daher gilt es kritisch zu prüfen, ob tatsächlich von einem Megatrend gesprochen werden kann.¹²

Der Begriff, der in den 1980er Jahren vom US-amerikanischen Politikwissenschaftler John Naisbitt geschaffen wurde, ist bezeichnend für neue Entwicklungen, die das Leben der Menschen verändern.¹³

Im Jahr 2008 veröffentlichte „Allianz Dresdner Economic Research“ ein Working Paper, in dem vier Merkmale von Megatrends definiert wurden. Zum einen muss bei Betrachtung des Zeithorizontes, der Zenit des Megatrends, jenseits von 30 Jahren liegen. Es muss also eine gewisse Langfristigkeit gegeben sein. Zum anderen spiegelt er sich in allen, auch gesellschaftlichen sowie wirtschaftlichen Lebensbereichen wider. Weiterhin ist für einen Megatrend bezeichnend, dass er nicht nur auf ein Land beschränkt ist, sondern viel mehr einen internationalen Charakter aufweist, wobei er regional differenziert von der Intensität auftreten kann. Außerdem kann ein Megatrend, kurzfristige Rückschläge verkraften, ohne an Triebkraft zu verlieren.¹⁴

Weitere Quellen nennen als Merkmale von Megatrends, dass sie zwar gewisse Schubphasen durchlaufen, sich hauptsächlich jedoch konstant entwickeln. Des Weiteren verläuft ein Megatrend keineswegs geradlinig, Gegenbewegungen gehören dazu und repräsentieren sogar das Wesen eines Megatrends, da er eben nicht linear verläuft.¹⁵

Andere Quellen fügen hinzu, dass Megatrends „von einer unmittelbaren und herausragenden Bedeutung sind und sich so von anderen Veränderungen abheben.“¹⁶ Daher gibt es auch nur eine überschaubare Anzahl an „Megatrends“, die ihrem Begriff auch gerecht werden. Denn hinter einem Megatrend, steht eine Vielzahl einzelner und miteinander zusammenhängender Trendbewegungen, welche das Leben einer Gesellschaft langfristig wandeln.¹⁷

Neben Megatrends gibt es weitere Begriffe, die Trendentwicklungen beschreiben, jedoch häufig miteinander vermischt werden. Neben dem Megatrend geht es hierbei vor allem um die Begriffe „Trend“ und „Hype“, die im Folgenden an Hand der Merkmale Laufzeit, Intensität und Wirkung voneinander abgegrenzt werden. Die Ergebnisse für die „Blockbuster des Wandels“ wie Megatrends auch teilweise bezeichnet werden, wurden weiter oben bereits theoretisiert. Umgangssprachlich als klassische Trends bezeichnete Entwicklungen, sind i.d.R. kurz- bis mittelfristige Veränderungsprozesse, die in soziokulturellen Lebensbereichen wirken und Auswirkungen auf Konsum- und Produktwelten haben. Von der Intensität wirken sie dabei allerdings nicht so stark wie es die Megatrends tun. Auch mit einer Halbwertszeit von 5-10 Jahren, liegt ihr Zeithorizont weit hinter den der Megatrends. Hypes haben mit einer Laufzeit von einer Saison bzw. maximal eines Jahres eine noch kürzere Laufzeit. Die Intensität der Hypes ist noch geringer, da diese in ihrer Wirkungsweise meist nur oberflächlich und flüchtig durch z.B. PR oder Marketingaktionen hervorgerufen werden und normal nur auf Produktabsatz zielen.¹⁸ Nachdem nun der Begriff Megatrend definiert und abgegrenzt wurde, gilt es nun das Thema Digitalisierung passend einzuordnen. Grundsätzlich handelt es sich bei der Digitalisierung um einen dynamischen Veränderungsprozess, der in seiner Wirkung sowohl Gesellschaft und damit auch die Wirtschaft umfasst. Bei genauerer Definition, zeigt sich, dass Digitalisierung ein Umwandlungsprozess ist, bei dem analoge Daten zu digitalen Daten in Form von Nullen und Einsen umgewandelt werden. Beispielsweise geht es dabei um die Digitalisierung von Schrift, Bild und Ton.¹⁹ Des Weiteren ermöglicht die Digitalisierung, dass Daten / Informationen in größeren Mengen, schneller, sowie dezentral, verarbeitet, analysiert und/oder vermittelt werden können, da die dazu notwendigen Prozesse digital ablaufen können und durch das Internet eine Möglichkeit zur Vernetzung geschaffen wurde, die es zuvor nie gab.²⁰

Die Anfänge der Digitalisierung reichen zurück bis zur Erfindung der ersten Computer in den 1930er Jahren, die bereits mit dem System von Nullen und Einsen funktionierten.²¹ Der Zeithorizont liegt damit weit über 30 Jahren, was unter anderem ein Grund dafür ist, dass wir bei Digitalisierung von einem Megatrend sprechen. Denn auch andere Merkmale, wie bereits ausgeführt, werden erfüllt. So ist die Digitalisierung weltweit gegenwärtig und verändert nicht nur in der Gesellschaft das Kommunikationsverhalten, sondern durch Vernetzung von Prozessen auch Teile der Wertschöpfungskette in der Wirtschaft.²²

Da der Megatrend Digitalisierung unser Leben prägt und auch für nachfolgende Generationen von Relevanz sein wird, werden sowohl Gesellschaft als auch Wirtschaft vor neue Herausforderungen gestellt. Ziel ist, die neuen Möglichkeiten bestmöglich zu nutzen und sich nicht vor der Zukunft zu verschließen.²³ Vor allem Unternehmen müssen sich den veränderten Rahmenbedingungen anpassen, um weiter am Markt bestehen zu können. Auch in der Finanzbranche muss daher die Digitalisierung angegangen werden - mit dem notwendigen Prozess der digitalen Transformation.²⁴

2.2 Digitale Transformation bei Banken

Zu Beginn gilt es den Prozess „Digitale Transformation“ zu definieren und die technischen Möglichkeiten herauszustellen. Außerdem wird der Wandel des Kundenverhaltens dargelegt und dabei der verstärkte Wettbewerbsdruck im Finanzsektor erörtert.

2.2.1 Definition digitale Transformation

Neben „Digitalisierung“ gilt auch „digitale Transformation“ als Schlagwort unserer heutigen Zeit. So befinden wir uns inmitten dieses digitalen Veränderungsprozesses, der u.a. Online- Shopping/Banking möglich macht oder uns mit Freunden, Familien über soziale Plattformen wie zum Beispiel Facebook vernetzen lässt.²⁵

Transformation wird grundsätzlich definiert als ein Überführungssprozess, bei dem ein bestehender Zustand in einen neuen überführt wird. Dabei findet eine Umwandlung statt, die mit oder ohne Verlust des Inhaltes bzw. der Substanz erfolgt.²⁶ Bei dem davor stehenden Adjektiv „digital“ geht es wieder um die Umwandlung vom Analogen in Nullen und Einsen, also ins digitale.²⁷ Andere Quellen beschreiben die „digitale Transformation“ als „die grundsätzliche Veränderung unserer Unternehmenswelt durch Etablierung neuer Prozesse und Technologien auf Basis der mobilen Kommunikation mit enormen Auswirkungen auf die Kultur der gesamten Gesellschaft.“.²⁸ Auch hier steht die Veränderung bzw. der Wandel im Mittelpunkt. Zu Transformationen kommt es im Zusammenhang mit neuen Innovationen. Als Innovationen werden Änderungen eines Geschäftsmodells bezeichnet, mit dem Hintergrund neue Geschäftsfelder zu erschließen, oder alte neu anzugehen.²⁹

Dabei wird im Rahmen der digitalen Transformation eine Anpassung des Geschäftsmodells durchgeführt. Allgemein bildet das Geschäftsmodell die Wertschöpfung des Unternehmens ab und erklärt wie es dabei Geld verdient.³⁰ Die Veränderung des Geschäftsmodells kann dabei nach zwei Szenarien erfolgen.

Der Begriff Business Transformation beschreibt die Weiterentwicklung bestehender Geschäftsmodelle im Zuge der Digitalisierung.³¹ Dabei geht es um Erweiterungen der bisherigen Praxis, wodurch das bisherige Geschäftsmodell verfeinert und somit verbessert werden soll.³² Beispiele für eine solche Entwicklung finden sich in der Buch- oder Musikbranche. So werden Bücher und Musikträger neben einem stationären Vertrieb nun auch online verkauft. Die Artikel können dabei entweder physisch versandt werden, oder digital heruntergeladen werden. Das Geschäftsmodell bleibt dabei das gleiche, denn das Produkt wird über neue Kanäle entweder in identischer (physischen) oder einer modifizierten (digital) Fassung, bezogen auf das Trägermedium der Daten (Buch/CD), verkauft (siehe Abbildung 1).³³

Daneben gibt es die Bezeichnung Business Innovation. Charakteristisch dabei sind disruptive Innovationen, die das Geschäftsmodell grundlegend verändern.³⁴ Das Adjektiv disruptiv, abgeleitet von Disruption, wurde vom US-amerikanischen Wirtschaftswissenschaftler Christensen 1997 etabliert. Der Begriff wird im Zusammenhang von Innovationen genutzt, wenn die Veränderungen in bahnbrechender Weise erfolgten, dass dadurch der vorherige Markt nahezu komplett zerstört wurde und dabei etablierte Produkte, Dienstleistungen oder sogar ganze Unternehmen vom Markt verdrängt wurden.³⁵ Bei einer Business Innovation werden ganz neue Möglichkeiten, die im Zuge der Digitalisierung entstehen, aufgegriffen, was sich auch wieder an der Buch- und Musikbranche aufzeigen lässt. So werden nun nicht mehr einzelne Bücher oder Tonträger verkauft, sondern zeitlich beschränkte Nutzungsrechte an Plattformen, auf denen ganze Bibliotheken an elektronischen Büchern oder Songs verfügbar sind. Der Kunde bezahlt neuerdings also nur noch ein Abonnement für den Besitz, erhält aber kein beschränktes Eigentum mehr an den Büchern oder Musikstücken (siehe Abbildung 1).³⁶

Abbildung in dieser Leseprobe nicht enthalten

Abbildung 1: Unterschiedliche Wege der digitalen Transformation

Quelle: Eigene Darstellung in Anlehnung an Seidel (2016), S. 35

Digitalisierung bietet also die Möglichkeit sein Leistungsspektrum um digitale Produkte zu erweitern (digitalisiertes Geschäftsmodell), oder eine komplett digitale Geschäftsidee anzubieten (digitales Geschäftsmodell), wie zum Beispiel Spotify, Facebook oder Lieferando.³⁷ Dass im Zuge der Digitalisierung eine Umwandlung der Geschäftsmodelle nötig ist, wird deutlich, wenn man einen Blick auf das Ranking der Top-50 Unternehmen weltweit nach ihrem Markenwert im Jahr 2019, wirft. Die ersten sieben Plätze gehen dabei an Unternehmen, die erst im Zuge der Digitalisierung - aufgrund ihrer Geschäftsmodelle aufkamen (siehe Abbildung 2).³⁸

Abbildung in dieser Leseprobe nicht enthalten

Abbildung 2: Übersicht der 10 wertvollsten Unternehmen 2019

Quelle: Eigene Darstellung in Anlehnung an statista (2019)

Auf der anderen Seite gibt es Unternehmen wie Kodak, seinerzeit weltweiter Technologievorreiter und Entwickler der Digitalkamera, die nicht den Wandel aktiv begleiteten, was wiederum zum Absturz des Unternehmens und wie im Fall Kodak zur Insolvenz führt.³⁹

Digitalisierung spielt also für die Zukunftsfähigkeit eines Unternehmens eine grundlegende Rolle. Um den Anschluss nicht zu verpassen oder neuen Konkurrenten Marktanteile zu überlassen, ist die Weiterentwicklung der eigenen Geschäftsmodelle durch digitale Transformationsprozesse unumgänglich.⁴⁰ Der Prozess verlangt eine grundsätzliche Neuordnung der eigenen Wertschöpfung, der Prozesse, sowie der gesamten Unternehmensstruktur, um weiterhin den Kundenerwartungen gerecht werden zu können, um am Markt zu bestehen. Neben Herausforderungen, denen sich zielführend gestellt werden muss, ergeben sich durch die digitalen Transformationsprozesse aber auch neue Optionen - insbesondere technische Möglichkeiten.⁴¹

2.2.2 Technische Möglichkeiten

Bedingt wird die digitale Transformation durch verschiedene Treiber aus den Bereichen digitale Daten, Vernetzung, Automatisierung und digitaler Kundenzugang, die im Zuge der Digitalisierung aufkamen. Diese Bereiche bringen neue Technologien mit sich, die zur einer digitalen Transformation des Geschäftsmodells dienen.⁴²

Digitale Daten sind das Ergebnis einer Überführung analoger Informationen hin zu digitalen Daten, die aufgrund der Relevanz im Unternehmenskontext auf den Systemen gespeichert werden. Diese Informationen hatten die Unternehmen aber auch schon vor der Digitalisierung, damals nur eben in Papierform. Neu hinzu kommen nun digitale Daten aus den digitalisierten Maschinen, oder Daten aus den sozialen Medien.⁴³ Täglich werden inzwischen rund 2,5 Trillion Bytes an digitalen Daten erzeugt - das entspricht dem Speicherplatz von 36 Millionen iPads.⁴⁴ Die dadurch entstehenden Datenmassen (Big Data) können nun verarbeitet und analysiert werden, um Vorhersagen für zukünftige Entscheidungen treffen zu können.⁴⁵ Hinzu kommt die Tatsache, dass all diese Funktionen unter der Prämisse durchführbar sind, dass die Daten/Informationen jederzeit und von überall abrufbar sind.⁴⁶

Die Möglichkeiten, die sich mit diesen Datenmassen auftun, zeigt ein Prozess, mit dem Unternehmen ihr Angebot versuchen zu optimieren. Im ersten Schritt geht es dabei um die Generierung von digitalen Daten.⁴⁷ Dabei wird auf Big Data oder Internet of Things (IoT) zurückgegriffen. IoT (zu dt. = Internet der Dinge) bezeichnet die Kommunikation von digitalen Geräten mit Hilfe des Internets, ohne menschlichen Einfluss, mit dem Hintergrund der Informationsgewinnung.⁴⁸ Bei der Datengenerierung wird immer mehr Wert auf eine gute Vernetzung der Daten gelegt. Unter Vernetzung versteht man dabei die Verbindung zwischen mindestens zweier Elemente des Unternehmens, um Daten auszutauschen.⁴⁹ Vor allem eine gute Vernetzung der Wertschöpfungskette ermöglicht z.B. eine verkürzte Produktionszeit und somit Kosteneinsparpotenzial.⁵⁰ Unterstützt wird die Vernetzung von Technologien wie Sensoren oder Cloud Computing, wodurch eine Art virtuelles Rechenzentrum geschaffen wird, was immer verfügbar ist und jegliche Daten archivieren kann, wodurch das System automatisch Schwachstellen aufzeigen kann und generell eine bessere Überwachung ermöglicht.⁵¹ Nach der Vernetzung kommt im Prozess der dritte Schritt, in dem die Daten ausgewertet und visualisiert werden, um neue Erkenntnisse über das Kundenverhalten und deren Bedürfnisse zu gewinnen. Jene Erkenntnisse sollen im letzten Schritt genutzt werden, um einen Mehrwert zu schaffen, indem Produkte oder Dienstleistungen entsprechend angepasst werden.⁵² Diese können über einen digitalen Kundenzugang dem Kunden direkt zur Verfügung gestellt werden. Damit wird nicht nur die Transparenz erhöht, sondern auch die Möglichkeiten für E-Commerce, also dem elektronischen Produktabsatz, genutzt. Dadurch kann wiederum die digitale Kundenbindung gefestigt werden.⁵³ Das Thema Datenschutz und -sicherheit ist dabei sehr wichtig, denn um einen nachhaltig Nutzen aus den Daten zu bekommen, gilt es eine entsprechende Vertrauensbasis zu schaffen.⁵⁴

Eine weitere Möglichkeit, die sich im Zuge einer digitalen Transformation bietet, ist die Automatisierung von Prozessen. Hierfür ist eine weitgehende Digitalisierung der einzelnen Prozesse, also den Transfer vom Input zum Output, Voraussetzung. Dabei sind sowohl vollständig von IT-Systemen durchgeführte Aktivitäten möglich, welche als automatisierte Prozesse bezeichnet werden, oder auch digitalisierte Prozesse, bei denen IT-Systeme unterstützend wirken. So können Prozesse effektiver, effizienter und auch sicherer gestaltet und abgewickelt werden.⁵⁵ Die Prozessoptimierung steht bei Unternehmen besonders im Fokus, da sich z.B. sowohl Kosten als auch Nutzenfaktoren verbessern lassen. Bei einer Studie gaben 69% der Befragten an, dass verbesserte Prozesse für sie ein Ziel der digitalen Transformationsprozesse sind. Damit steht die Prozessoptimierung an erster Stelle der Ziele.⁵⁶ Und das ist auch sehr wichtig, denn digital steht für Schnelligkeit und Flexibilität und der Markt passt sich den Entwicklungen stetig an.⁵⁷

Eine ausgeprägte Form von Automatisierung von Prozessen ist die „Robotic Process Automation“ (RPA). Dabei ersetzen IT-Systeme einen menschlichen Anwender für Routineprozesse entweder teilweise oder gar vollständig. Eingesetzt werden RPA bei Anwendungen mit einer hohen Anzahl, sich wiederholender, aber geregelter Fälle wie beispielsweise im Zuge einer Vertragskündigung. Je nach Komplexität können die IT-Systeme selbstständig Vorarbeit leisten, oder zum Beispiel automatisch Kundenrückgewinnungsprozesse starten.⁵⁸ RPA trägt somit zu einer Effizienzsteigerung in der Prozessstraße bei und setzt gleichzeitig Kapazitäten in Form von Mitarbeitern frei, die mit den gleichen Tätigkeiten gebunden waren.⁵⁹ Grundsätzlich geht es bei der Automatisierung um die Kombination klassischer Technologien mit künstlicher Intelligenz. Dadurch sollen selbstständig arbeitende und selbst organisierte Systeme geschaffen werden. Ziel ist die Senkung der Fehlerquote, bei gleichzeitiger Steigerung der Geschwindigkeit und Senkung der notwendigen Betriebskosten.⁶⁰ Bei künstlicher Intelligenz geht es um die Technologie, dass IT-Systeme mit Hilfe eines Algorithmus und auf Grundlage einer Datenbasis, Regelmäßigkeiten darin erkennen können und aufgrund dessen eigene Entscheidungen treffen.⁶¹ Auch Robo Advisor nutzen solche Algorithmen für ihre Anlageentscheidungen.⁶²

2.2.3 Wandel des Kundenverhaltens

Ausgehend vom Megatrend Digitalisierung ist auch das Kundenverhalten von Veränderungen geprägt.⁶³ PwC Berater Stefan Kurz beschreibt den heutigen Kunden als mobil, vernetzt und sozial.⁶⁴ Für die digitalen Kunden spielt ein „digitaler Kundenzugang“ eine sehr wichtige Rolle. Speziell mit der Entwicklung von Smart Devices wie Smartphones und Tablets, wollen Kunden nun von jedem Ort und zu jeder Zeit, auf jeglichen Kanälen mit den Unternehmen in Kontakt treten.⁶⁵ Kanäle können hierbei z.B. die Filiale, die Website, Telefon oder Social Media sein. Entscheidend ist dabei die Vernetzung zwischen den einzelnen Kanälen. Dabei werden zwei Begriffe voneinander unterschieden: Multichannel und Omnichannel. Bei ersteren können Kunden zwar auf alle Kanäle zugreifen, diese sind jedoch nicht miteinander vernetzt.⁶⁶ Daher kann es zum Problemen kommen, da beispielsweise Filialmitarbeiter nicht auf dem gleichen Wissenstand bezüglich eines Kunden sind im Vergleich zu Call-Center Mitarbeitern, da die Prozesse nur parallel voneinander ablaufen. Dies würde dann wiederum in der Vorbereitung auf eine Beratung zum Nachteil des Kunden erfolgen.⁶⁷

Auf der anderen Seite gibt es das so genannte Omnichannel-Modell. Bei diesem können Kunden auf alle Kanäle zugreifen, die wiederum miteinander verbunden sind. Besonders Flexibilität, Interaktion und eine hohe Kundenorientierung spielen bei dem Modell eine Rolle.⁶⁸ Vor allem die Kommunikation über mobile Kanäle durch Smart Devices gewinnt dabei immer mehr an Relevanz. So lag der Anteil von allgemeinen mobilen Internetnutzern 2015 bereits bei über 85%.⁶⁹ Hinzu kommt, dass rund 37% täglich mobil online sind.⁷⁰ Mit Smart Devices können Kunden noch leichter auf die Datenmassen im Internet zugreifen, wobei viele die neue Möglichkeit zur Informationsbeschaffung nutzen.⁷¹ So werden vor Entscheidungen Bewertung oder Berichte von Experten zu Rate gezogen, oder z.B. Videos zu einem Produkt angesehen, wie eine Studie in der Schweiz von Oliver Wyman herausfand.⁷²

Auch speziell in der Finanzbranche sind Kunden inzwischen besser informiert und für andere Angebote offen, da sie auf Plattformen wie Check24 Konditionen vergleichen, wodurch der Markt transparenter, aber auch umkämpfter wird.⁷³ Auch in der Anlageberatung gibt es einen Trend, der für mehr Transparenz sorgen soll und immer mehr Anhang findet: Social Trading. Laut BaFin handelt es sich bei Social Trading um eine Anlageform, bei der man als „Follower“ die Strategien wie auch Portfolios der anderen Nutzer einsehen, darüber diskutieren, oder auch kopieren kann.⁷⁴

Auch Banken müssen an digitalen Kundenschnittstellen ansetzen, um an Hand von Kundenerfahrungen ihr Angebot besser zuschneiden zu können. Des Weiteren gilt es die Customer Journey, also den Prozess, den ein Kunde durchläuft, bis er sich zum Kauf entschließt, zu verbessern. Der Kunde erwartet effiziente und reibungslos laufende Prozesse, die aufgrund seiner technischen Möglichkeiten auch umsetzbar sind.⁷⁵ Diese technischen Möglichkeiten sollten Unternehmen auch nutzen, um bessere kundenorientierte Dienste anbieten zu können. Dies geht über Individualisierung, digitaler Unterstützung oder weiteren Zusatzleistungen.⁷⁶

2.2.4 Verstärkter Wettbewerbsdruck im Finanzsektor

Im Zusammenhang mit dem veränderten Kundenverhalten bedingt der Megatrend Digitalisierung, dass immer mehr Anwender zu neuen digitalen Geschäftsmodellen mit alternativen und gefragten Produktlösungen wechseln, wodurch sich insgesamt ein wachsender Wettbewerbsdruck ergibt.⁷⁷ Seit der Finanzkrise 2008 wurde das Vertrauen der Bankkunden dermaßen erschüttert, dass viele Kunden auf der Suche nach neuen Alternativen zu aufkommenden FinTech Unternehmen wechselten.⁷⁸ Der Begriff FinTech setzt sich dabei aus den englischen Worten „Financial Services“ und „Technology“ zusammen.⁷⁹ Die deutsche Aufsichtsbehörde BaFin definiert FinTech als „… junge Unternehmen, die mit Hilfe technologiebasierter Systeme spezialisierte und auf bestimmte Kundengruppen zugeschnittene Finanzdienstleistungen anbieten.“.⁸⁰ Neben jungen Unternehmen, auch Start-Ups genannt, wird die Bezeichnung „FinTech“ v.a. für innovative digitale Angebote oder auch für Geschäftsmodelle genutzt, welche meist eine disruptive Wirkung auf den Markt mit sich gebracht haben.⁸¹ Die klassischen Charakteristiken von FinTech Unternehmen lassen sich gut am CLASSIC-Modell darstellen.⁸²

Abbildung in dieser Leseprobe nicht enthalten

Abbildung 3: Die Charakteristika von FinTech Unternehmen basierend auf dem Classic Modell

Quelle: Eigene Darstellung in Anlehnung an Gulden (2019), S. 44

An dem Modell lässt sich auch gut die klassische Sicht von FinTech Unternehmen erkennen: Einfache, optimierte Prozesse die auf Kunden zugeschnitten sind, aber sich dennoch standardisieren lassen um möglichst wenig Ressourcen zu benötigen. Auf der anderen Seite kämpfen etablierte Banken in Folge der Finanzkrise noch immer mit stark zunehmenden Regulierungen, was die Prozessvereinfachung wesentlich erschwert.⁸³ FinTech Unternehmen hingegen, fokussieren sich meist auf einen weniger regulierten Teil der Wertschöpfungskette von Banken. Sollte es doch aufsichtsrechtliche Forderungen geben, gehen FinTech meist Kooperationen mit Banken ein, um den Aufwand möglichst gering zu halten. Der Kunde steht dabei immer im Mittelpunkt.⁸⁴

Die Kundenzentrierung ist, neben einer modernen, digitalen Arbeitsweise, ein wichtiges Merkmal, mit denen sich FinTechs von etablierten Banken abheben. Die neuen Unternehmen, schaffen durch ihren teilweise spielerischen Zugang zu neuen Technologien, neue oder verbessern bereits bestehende Dienstleistungen und das unter der Prämisse von hoch effizienten, schlanken und kostengünstigen Prozessen.⁸⁵ Ein weiterer Unterschied liegt in der Bilanzstruktur. So treten FinTech Unternehmen eher als Plattform auf, die Interessenten miteinander vermitteln, ohne dass man selbst als bilanzwirksamer Intermediär fungiert. Prozesse können dadurch sehr schnell, einfach sowie kundenorientiert, vor allem für internetaffine Kunden, aufgebaut werden, wie beispielsweise die Kreditvermittlungsplattform „auxmoney“ zeigt.⁸⁶

Derzeit zählt der deutsche FinTech-Markt per Stand 2018 rund 303 Unternehmen.⁸⁷ Weltweit gesehen sind es sogar bis zu 12.000.⁸⁸ Die Entwicklung von FinTech Unternehmen wurde durch eine stärker werdende Nutzung von Online-Kanälen positiv gefördert.⁸⁹ Die Nicht-Banken, wie FinTechs auch bezeichnet werden, übernehmen immer mehr einzelne Teile der Wertschöpfungskette von Banken und spezialisieren sich darauf. Vor allem in den Bereichen Zahlungsverkehr und Finanzanlage und Kapitalmarkt, haben FinTechs immer größeren Einfluss, wie eine Studie von McKinsey zeigt.⁹⁰

Besonders im Zahlungsverkehr, gaben 89% der befragten Banken an, dass FinTechs eine bedeutende Rolle spielen werden.⁹¹ Aber auch auf der Anlageseite wächst der Einfluss von FinTech Unternehmen, die den Markt mit neuen Technologien wie Social Trading oder Robo Advisor, radikal verändern.⁹² Dabei wachsen digitale Vermögensverwalter (Robo Advisor), auch deshalb so stark, weil Banken sich nicht an die Bedürfnisse ihrer Kunden angepasst haben und eine Vermögensverwaltung beispielsweise erst ab einer Grenze von 200.000 Euro wahrgenommen werden kann.⁹³ Auf der anderen Seite bieten FinTechs die Möglichkeit bereits ab einem Vermögen von 10.000 Euro, das Vermögen digital verwalten zu lassen.⁹⁴ Etablierte Banken werden damit gezwungen, ihre traditionellen Geschäftsmodelle zu überdenken und anzupassen, um am Markt bestehen zu können.⁹⁵ So führte z.B. die Deutsche Bank 2017 ihren eigenen Robo Advisor, namens „Robin“ ein, um ebenfalls eine kostengünstige und digitale Alternative zum klassischen Wealth Management anzubieten.⁹⁶

2.3 Möglichkeiten und Grenzen durch Digitalisierung für Banken

Im Zuge der digitalen Transformation, wurden bereits einige Möglichkeiten genannt, die sich durch die Digitalisierung für Banken auftun. Vor allem die bereits in Abschnitt 2.2.2. klassifizierten technischen Möglichkeiten bieten Banken einen großen Spielraum die Digitalisierung für sich zu nutzen. So können Prozesse durch Vernetzungen und Automatisierung (z.B. RPA), weitaus effizienter gestaltet werden, wodurch wiederum die Prozesskosten gesenkt werden.⁹⁷ Unter anderem dadurch, konnten Banken wie die UBS und die Credit Suisse ihre jährlichen Kosten um gut 20% senken.⁹⁸ Dazu müssen aber auch die Mitarbeiter entsprechend mitgenommen werden, um sie in dem Umgang mit den neuen Technologien zu schulen, damit der Wandel auch gelebt werden kann, ansonsten stößt ein Unternehmen bereits hier auf seine Grenzen der Digitalisierung.⁹⁹ Eine weitere Grundvoraussetzung für die Optimierung von Prozessen und die damit einhergehenden Kosteneinsparungen ist ein funktionierendes IT-System. Sollte dieses nicht auf dem neuesten Stand sein, ist es schwierig, neue Technologien darüber laufen zu lassen und die Prozesse werden nur augenscheinlich effizienter.¹⁰⁰ Dass dies jedoch nicht selbstverständlich ist, zeigt eine Aussage der IT-Leiterin der Deutschen Bank, die ihre eigenen IT-Systeme als „lausig“ beschreibt.¹⁰¹

Weitere Möglichkeiten der Digitalisierung bieten sich für Banken durch FinTech Unternehmen. Banken haben dabei die Möglichkeit direkt in FinTechs zu investieren, selbst welche zu entwickeln, oder mit ihnen zu kooperieren.¹⁰² Während FinTech Unternehmen mit neuen digitalen Technologien und schlanken Prozessen aufwarten können, bieten Banken eine vorhandene Infrastruktur und eine Banklizenz, wodurch sich für beide Seiten Vorteile ergeben.¹⁰³ Bei einer Umfrage gaben 91,3% der befragten Banken an, dass sie in Zukunft mit FinTech zusammenarbeiten möchten. Denn dadurch möchten Banken agiler, schneller und noch kundenorientierter werden.¹⁰⁴ Letzteres soll auch durch die neuen Möglichkeiten von Big Data erreicht werden. Neben genereller Effizienzsteigerung, bietet die Auswertung von Daten auch die Möglichkeit kundenspezifische Anpassungen vorzunehmen, mit deren Hilfe die Kundenbindung erhöht werden kann.¹⁰⁵ In Deutschland nutzen laut Studien rund ein Drittel der Unternehmen bereits Big Data - Tendenz steigend. Grenzen findet die Anwendung der neuen Technologie allerdings beim Thema Datenschutz und der Weitergabe von Daten an Dritte.¹⁰⁶ Das Thema Regulierung begrenzt dabei die Möglichkeiten von Digitalisierung. Viele Auflagen und umfangreiche Anforderungen werden die Entwicklungsgeschwindigkeit vor allem im internationalen Vergleich genommen.¹⁰⁷ Folglich gilt es die IT-Systeme so zu managen, dass es für die Regulierungsbehörden konform ist und sich gleichzeitig Produktivität steigern und Kosten senken lassen.¹⁰⁸ Doch Banken sollten sich auch nicht nur auf ein digitales Angebot fokussieren. So gaben bei einer Umfrage der Eurogroup Consulting Group (EGC), die vor allem Deutsche im Alter zwischen 16-38 Jahren befragte, 42% der Teilnehmer an, dass sie ihre Bankangelegenheiten gerne in einer Filiale klären möchten. Weitere 30% seien hybride Kunden, die je nach Situation analoge oder digitale Kanäle nutzen.¹⁰⁹

Dass eine Mischung aus Offline- und Online-Beratung wohl die beste Lösung ist, zeigt z.B. die Privatbank Hauck & Aufhäuser, die sich auf das Anlagegeschäft spezialisiert hat. Das Geldhaus kaufte den digitalen Vermögensverwalter „Easyfolio“, um für seine Kunden auch einen digitalen Vertriebskanal zu schaffen.¹¹⁰

3 Grundlagen des Human Touch Robo Advisor in der Anlageberatung

Dieses Kapitel der Arbeit stellt den Robo Advisor grundsätzlich in den Fokus. Dabei gilt es diesen zuerst im Rahmen des Anlageprozesses zu definieren, eine Marktanalyse durchzuführen und seine Einsatzgebiete im Anlagegeschäft heraus zu stellen. Weiterhin wird der Ablauf einer Robo Advisor Beratung erarbeitet und dabei zwischen menschlichen und digitalen Beratungselementen unterschieden, ehe eine Mischung dieser beiden analysiert wird.

3.1 Definition und Rolle im Anlageprozess

Betätigungsfeld der Robo Advisor Technologie stellt das Anlagegeschäft dar, welches sämtliche Prozesse rund um Zu- und Verkäufen von Wertpapieren umfasst.¹¹¹ Im Bezug zum Kunden, war dies bis vor kurzem einer der am wenigsten digitalisierten Bereiche. So nutzen lediglich 25% der Anbieter im Anlagegeschäft digitale Kanäle, die E-Mails und Standardinformationen überstiegen. Stattdessen herrschte noch das Modell „Swiss Banking“ vor, das charakteristisch von Diskretion und persönlichem Kundenkontakt in der Filiale geprägt war.¹¹²

Abbildung in dieser Leseprobe nicht enthalten

Abbildung 4: Die schrittweise Digitalisierung des Anlagegeschäfts

Quelle: Eigene Darstellung aus dem Englischen nach Jung u.a. (2018)

Auch das Anlagegeschäft wurde in zwei Schritten digitalisiert. Der erste Schritt war dabei die Entwicklung von der traditionellen Beratung zu der Möglichkeit sein Depot auch Online führen zu können. Ausgelöst durch die Robo Advisor Technologie, kann durch den zweiten Entwicklungsschritt das Depot digital und autonom gesteuert werden (siehe Abbildung 4).¹¹³

Der Begriff „Robo Advisor“ wirkt sehr irritierend, da sich nicht zwangsläufig ein klassischer Roboter oder eine gewöhnliche Beratung hinter der Bezeichnung verbirgt, wie es der Begriff andeutet.¹¹⁴ Vielmehr sind „Robo Advisor“ digitale Plattformen, auf oder mit denen Kunden ihr Kapital investieren und oder sogar ihr Vermögen verwalten lassen können.¹¹⁵ Bezeichnend für Robo Advisor Anbieter sind vor allem die voll digitalen Zugriffsmöglichkeiten, sowie eine kundenindividuelle Anpassung der Portfoliosteuerung.¹¹⁶ Je nach Kundenbedürfnis und Einstellung der Parameter wie beispielsweise Risikobereitschaft oder Renditeziel, werden individuelle Anlageempfehlungen ausgegeben.¹¹⁷ Im Hintergrund laufen dabei i.d.R. automatisierte Systeme, die mit Hilfe von Algorithmen, selbstständig die Portfolios der Kunden managen.¹¹⁸ Dabei greifen die autonomen Systeme auch auf wissenschaftlich fundierte Kapitalmarkt- und Portfoliotheorien zurück.¹¹⁹ Für die Depotgestaltung werden hauptsächlich kostengünstige ETF’s gehandelt.¹²⁰ Dies sind so genannte Exchange Traded Funds, welche die Wertentwicklung von Indizes, wie z.B. dem DAX abbilden, wodurch gleichzeitig eine breite Diversifikation erfolgt. ETFs sind aufgrund der Tatsache, dass sie passiv gemanagt werden, also keinen aktiven Fondsmanager besitzen, mit niedrigen Gebühren zu erwerben.¹²¹ Zusammengefasst liegt die Aufgabe eines Robo Advisor also darin, dem Anleger aufgrund seiner persönlichen Parameter und mit Hilfe der technischen Möglichkeiten, bedingt durch Kapital und Portfoliotheorien, eine entsprechende Anlageempfehlung geben zu können.

Eine weitere Entwicklungsstufe ist inzwischen der so genannte Robo Advisor Human Touch oder auch Robo Advisor 2.0. Bei dieser neuen Technologie werden digitale und menschliche Beratungselemente zusammen verwendet, um dem Kunden die Vorteile von Mensch und Maschine geben zu können (siehe Kap. 3.6.).¹²²

Die Robo Advisor Technologie findet sich speziell im Anlageprozess wieder. Dabei besteht der klassische Anlageprozess aus vier Phasen: Vorphase, Analyse, Beratung und Abschluss. Die Phasen Analyse und Beratung lassen sich dabei erneut in zwei Schritte unterteilen. Damit ergeben sich insgesamt sechs Teilschritte: Information (1), Kundendaten (2), Profil sowie Präferenzen (3), Strategie mit Allokation (4), Anlagevorschlag und abschließend Umsetzung (5) und Vertragsabschluss (6).¹²³

In dem ersten Teilschritt informiert sich der Anleger über seine Möglichkeiten. Dabei kann er zwischen Internetanbietern, Finanzvertrieb oder seinem Bankberater wählen.¹²⁴ Im Schritt Kundendaten, werden Anlageziele und auch persönliche Daten gesammelt, die als Grundlage des Kundenprofils genutzt werden.¹²⁵ In Profil und Präferenzen steht die finanzielle Situation des Anlegers im Fokus. In diesem Zusammenhang wurden auch Parameter zu Risiko, Rendite und Anlagehorizont erfasst. In Teilschritt vier soll die Anlageempfehlungen weiter eingegrenzt werden. Dazu werden dem Kunden verschiedene Wertpapiere vorgeschlagen, die sich an seinem erfassten Kundenprofil orientieren.¹²⁶ Im nächsten Teilschritt werden nun konkrete Angebote unterbreitet. Dabei gilt es im Beratungsgespräch sämtliche Kostenstrukturen wie auch Risiken transparent darzustellen.¹²⁷ Abschließend kommt es zum Vertragsabschluss, mit dem das Geschäft, nach den notwendigen Unterschriften, rechtskräftig abgeschlossen wird und entsprechende Folgeprozesse wie Transaktionen ausgelöst werden.¹²⁸

Abbildung in dieser Leseprobe nicht enthalten

Abbildung 5: Darstellung der Phasen des Anlageprozesses

Quelle: Eigene Darstellung in Anlehnung an Gulden (2019), S. 24

Die Einführung der Robo Advisor Technologie verändert den Anlageprozess, denn dank der Digitalisierung wurde der Anlageprozess auch über Online-Kanäle zugänglich. Durch Hinterlegung von Algorithmen konnte der Prozess automatisiert und standardisiert werden, was in der Abbildung dargestellt wird.¹²⁹

Im Kapital 3.4. wird am Beispiel eines Robo Advisor Workflow der neue Anlageprozess detaillierter aufgezeigt und analysiert.

3.2 Marktanalyse

Dieser Teil der Arbeit beschäftigt sich mit der Zielgruppe für Robo Advisor. Dabei wird auch der Markt dieser neuen Technologie analysiert und aufgezeigt, wie sich dieser in den letzten Jahren veränderte.

3.2.1 Bestimmung der Zielgruppe

Der Wandel hin zu einer digitalen Welt verändert nicht nur die Möglichkeiten der Ausgestaltung von internen Unternehmensprozessen, sondern prägt vor allem das Informations- und Interaktionsverhalten mit Kunden.¹³⁰ Die Kunden werden dabei in unterschiedliche Segmente eingeteilt. Grundsätzlich wird zunächst nach Firmen und Privatkunden unterschieden.¹³¹ Bei der Unterscheidung geht es vor allem um die rechtliche Differenzierung, da Privatkunden eine natürliche Person darstellen und nicht eine juristische Person. Durch die Differenzierung der Kundengruppen soll effizienter auf die einzelnen Bedürfnisse der jeweiligen Kundensegmente eingegangen werden können.¹³² Innerhalb der Privatkunden gibt es weitere Segmentierungsmöglichkeiten, wie z.B. geographische oder demographische Kriterien, welche für die nachfolgende Betrachtung aber eine untergeordnete Rolle spielen.¹³³

Denn im Bereich Anlageberatung und Vermögensverwaltung wird in der Regel nach dem Kundenvermögen segmentiert.¹³⁴ Der Privatkundenmarkt weist dabei üblicherweise die Segmente Retail und Personal Banking auf, sowie Private Banking und Wealth Management.¹³⁵ Der Fokus wird jedoch auf die Bereiche Retail und Personal Banking gelegt, da dies das Massengeschäft ist und hier auch eine hohe Standardisierung greifen kann.¹³⁶

Vor dem Hintergrund, dass das Geldvermögen der deutschen Haushalte auf stets neue Rekordwerte steigt, suchen immer mehr Privatkunden nach Anlagemöglichkeiten.¹³⁷ Daher musste sich auch im Anlagebereich etwas verändern. Der Wandel geht weit über reine Self- Services wie z.B. Online Banking oder Mobile Brokerage hinaus. Mit Einführung der Robo Advisor Technologie, auch als „automatisches Private Banking“ bezeichnet, möchte man Privatkunden eine weitere und voll digitale Anlagemöglichkeit bieten.¹³⁸

Automatisches Private Banking ist dabei ein gutes Stichwort. Im Bereich der Kerndienstleistungen vom klassischen Private Banking, nämlich der Vermögensverwaltung und Anlageberatung, geht es darum, dem Kunden Anlageoptionen zu präsentieren, die seinen persönlichen Bedürfnissen entsprechen. Auch ein aktive Verwaltung der bestehenden Anlagen zählt zu der Leistung, die man i.d.R. aber erst ab einem disponiblen Vermögen in Höhe von 200.000€ beanspruchen kann.¹³⁹ Ein solches Angebot wird nun automatisiert, damit nun auch ein Durchschnittsverdiener Zugang zu professionellen Anlagemöglichkeiten erhält, die auf modernsten Portfoliotheorien fußen.¹⁴⁰ Die Zielgruppe der Robo Advisor liegt somit im Massengeschäft, also in den Segmenten Retail- und Personalbanking, das mit standardisierten und automatisierten Prozessen bedient werden soll. Dazu gehören auch Kleinanleger, Berufstätige, Renter oder auch Studenten, denn durch eine hohe Standardisierung können die Kosten gering gehalten werden, weshalb auch Geringverdiener zu der Zielgruppe zählen.¹⁴¹

Einzig für erfahrene Anleger könnten Robo Advisor eine geringere Relevanz haben, da für diese Gruppe die einzigen Vorteile im automatischen Monitoring und Rebalancing liegen, wodurch Zeit gespart werden könnte. Erfahrene Anleger können ein Portfolio selbst und damit noch kostengünstiger aufbauen, unter der Prämisse, dass ihnen weit mehr Finanzinstrumente wie z.B. Einzelwerte zur Verfügung stehen.¹⁴²

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¹ Vgl. Zentek (2018), Zugriff vom 18.07.19 von https://boerse.ard.de/anlagestrategie/branchen/wars-das-fuer-die-robos100.html.

² Vgl. EY (2018), Zugriff vom 18.07.19 von https://www.ey.com/Publication/vwLUAssets/ey-the-evolution-of-robo-advisors-and-advisor-2-model/$FILE/ey-the-evolution-of-robo-advisors-and-advisor-2-model.pdf.

³ Vgl. Zentek (2018), Zugriff vom 19.07.19 von https://boerse.ard.de/anlagestrategie/branchen/wars-das-fuer-die-robos100.html.

⁴ Vgl. Stiftung Warentest (2018), Zugriff vom 19.07 von https://www.test.de/Robo-Advisor-Was-die-automatisierte-Vermoegensverwaltung-taugt-5107535-0/.

⁵ Vgl. CFA Institute (2018), Zugriff vom 19.07.19 von https://www.finra.org/newsroom/2018/cfa-institute-and-finra-foundation-study-debunks-common-myths-about-millennials-and.

⁶ Vgl. CFA Institute (2018), Zugriff vom 19.07.19 von https://www.finra.org/newsroom/2018/cfa-institute-and-finra-foundation-study-debunks-common-myths-about-millennials-and.

⁷ Vgl. EY (2018), Zugriff vom 18.07.19 von https://www.ey.com/Publication/vwLUAssets/ey-the-evolution-of-robo-advisors-and-advisor-2-model/$FILE/ey-the-evolution-of-robo-advisors-and-advisor-2-model.pdf.

⁸ Vgl. Köhler-Schute (2016), S. 1-29.

⁹ Vgl. Schalich (2018), S.1-24.

¹⁰ Vgl. Mangelsdorf (2015), S.1-25.

¹¹ Vgl. Piepenbrink (2015), S. 2.

¹² Vgl. Horx (2014), S. 66 f.

¹³ Vgl. Piepenbrink (2015), S. 3 f.

¹⁴ Vgl. Heß (2008), S. 3.

¹⁵ Vgl. Horx (2014), S. 73.

¹⁶ Lux (2012), S. 43.

¹⁷ Vgl. Lux (2012), S. 43.

¹⁸ Vgl. Zukunftsinstitut (2018), Zugriff vom 06.08.19 von https://www.zukunftsinstitut.de/artikel/trends-grundlagenwissen/.

¹⁹ Köhler-Schute (2016), S. 3.

²⁰ Vgl. Sassenberg / Faber (2017), S. 4 f.

²¹ Vgl. Stührenberg (2019), Zugriff vom 06.08.19 von https://www.wfb-bremen.de/de/page/stories/digitalisierung-industrie40/seit-wann-gibt-es-die-digitalisierung-geschichte-teil-eins.

²² Vgl. Köhler-Schute (2016), S. 3.

²³ Vgl. Deckert (2019), S. 35.

²⁴ Vgl. Mertens (2019), S. 13.

²⁵ Vgl. Mertens (2019), S. 11.

²⁶ Vgl. Alt / Puschmann (2016), S. 24.

²⁷ Vgl. Appelfeller / Feldmann (2018), S. 3.

²⁸ Vgl. Bubolz (2016), S. 16.

²⁹ Vgl. Kesting (2017), S. 7.

³⁰ Vgl. Grassmann / Sutter (2019) S. 14.

³¹ Vgl. Seidel (2016), S. 34.

³² Vgl. Kesting (2017), S. 7.

³³ Vgl. Seidel (2016), S. 34 f.

³⁴ Vgl. Tesch (2017), S. 32.

³⁵ Vgl. Tiberius / Rasche (2017), S. 12 ff.

³⁶ Vgl. Seidel (2016), S. 35.

³⁷ Vgl. Appelfeller / Feldmann (2018), S. 7-9.

³⁸ Vgl. Statista (2019), Zugriff vom 09.08.19 von https://de.statista.com/statistik/daten/studie/162524/umfrage/markenwert-der-wertvollsten-unternehmen-weltweit/.

³⁹ Vgl. Schultz (2012), Zugriff vom 09.08.19 von https://www.spiegel.de/wirtschaft/unternehmen/kodak-pleite-geisel-verblasster-erfolge-a-810016.html.

⁴⁰ Vgl. Seidel (2016), S. 34.

⁴¹ Vgl. Bubolz (2018), S. 20.

⁴² Vgl. Schallmo / Rusnjak (2017), S. 19.

⁴³ Vgl. Appelfeller / Feldmann (2018), S. 6.

⁴⁴ Vgl. Kroker (2018), Zugriff vom 10.08.19 von https://blog.wiwo.de/look-at-it/2018/03/21/25-trillionen-bytes-daten-pro-tag-erzeugt-speicherkapazitaet-von-36-millionen-ipads/.

⁴⁵ Vgl. Schallmo / Rusnjak (2017), S. 19.

⁴⁶ Vgl. Bubolz (2016), S. 18 f.

⁴⁷ Vgl. Gassmann / Sutter (2019), S. 13.

⁴⁸ Vgl. Klotz (2016), Abfrage vom 10.08.19 von https://www.it-finanzmagazin.de/bankt-banking-im-internet-der-dinge-31229/.

⁴⁹ Vgl. Appelfeller / Feldmann (2018), S. 7.

⁵⁰ Vgl. Schallmo / Rusnjak (2017), S. 20.

⁵¹ Vgl. Bubolz (2016), S. 19.

⁵² Vgl. Gassmann / Sutter (2019), S. 13.

⁵³ Vgl. Schallmo / Rusnjak (2017), S. 20 f.

⁵⁴ Vgl. Bubolz (2016), S. 17.

⁵⁵ Vgl. Appelfeller / Feldmann (2018), S. 5.

⁵⁶ Vgl. Statista Research Department (2016), Abfrage vom 11.08.19 von https://de.statista.com/statistik/daten/studie/539130/umfrage/ziele-durch-den-einsatz-von-industrie-40-anwendungen-in-unternehmen-in-deutschland/.

⁵⁷ Vgl. Bubolz (2016), S. 16 ff.

⁵⁸ Vgl. Appelfeller / Feldmann (2018), S. 22.

⁵⁹ Vgl. Baunack (2017), S. 90.

⁶⁰ Vgl. Schallmo / Rusnjak (2017), S. 20 f.

⁶¹ Vgl. Chollet (2018), S. 4-8.

⁶² Vgl. Müller (2018), S. 112.

⁶³ Vgl. Bubolz (2016), S. 17 f.

⁶⁴ Vgl. Blum (2018), Abfrage vom 12.08.19 von https://www.management-circle.de/blog/neue-strategie-fuer-den-digitalen-kunden/.

⁶⁵ Vgl. Appelfeller / Feldmann (2018), S. 5 f.

⁶⁶ Vgl. Mehn / Wirtz (2018), S. 11.

⁶⁷ Vgl. Sackmann (207), S. 147.

⁶⁸ Vgl. Mehn / Wirtz (2018), S. 9 ff.

⁶⁹ Vgl. Grassmann / Sutter (2019) S. 10.

⁷⁰ Vgl. Waack (2018), Zugriff vom 12.08.19 von https://blog.ec4u.com/das-kundenverhalten-in-der-digitalisierung-2019-infografik/.

⁷¹ Vgl. Appelfeller / Feldmann (2018), S. 5 f.

⁷² Vgl. Wyman / Swiss Retail Federation (2019), Zugriff vom 12.08.19 von https://de.statista.com/statistik/daten/studie/1010381/umfrage/nutzung-von-services-im-online-handel-in-der-schweiz/.

⁷³ Vgl. Von Gizycki (2018), S. 112.

⁷⁴ Vgl. BaFin (2017), Zugriff vom 12.08.19 von https://www.bafin.de/DE/Verbraucher/Finanzwissen/Fintech/SocialTrading/social_trading_node.html.

⁷⁵ Vgl. Leichsenring (2017), Zugriff vom 12.08.2019 von https://www.der-bank-blog.de/drei-massnahmen-transformation/studien/retail-banking-studien/29719/.

⁷⁶ Vgl. Robra-Bissantz / Lattemann (2019), S. 3.

⁷⁷ Vgl. Tanda / Schena (2019), S. 1 f.

⁷⁸ Vgl. Menat (2016), S. 10.

⁷⁹ Vgl. Sassenberg / Faber (2017), S. 439.

⁸⁰ BaFin (2016), Zugriff vom 13.08.19 von https://www.bafin.de/DE/PublikationenDaten/Jahresbericht/Jahresbericht2016/Kapitel2/Kapitel2_5/Kapitel2_5_1/kapitel2_5_1_node.html.

⁸¹ Vgl. Sassenberg / Faber (2017), S. 439.

⁸² Vgl. Gulden (2019), S. 44 f.

⁸³ Vgl. Alt / Puschmann (2016), S. 25 f.

⁸⁴ Vgl. Wieandt (2017), S. 16.

⁸⁵ Vgl. Tiberius / Rasche (2017), S. 28 f.

⁸⁶ Vgl. Wieandt (2017), S. 16 f.

⁸⁷ Vgl. EY (2018), Zugriff vom 13.08.19 von https://www.ey.com/de/de/newsroom/news-releases/ey-20181217-deutscher-fintech-markt-wird-reifer-hoehere-investitionen-mehr-expansionen-ins-ausland-und-zunehmende-koope-rationen.

⁸⁸ Vgl. Sassenberg / Faber (2017), S. 441.

⁸⁹ Vgl. Alt / Puschmann (2016), S. 24 f.

⁹⁰ Vgl. McKinsey (2016), Zugriff vom 13.08.19 von https://risk.fbv.kit.edu/c-ram/rd_download/03_2016_McKinseyOnFinTech.pdf.

⁹¹ Vgl. Alt / Puschmann (2016), S. 25.

⁹² Vgl. Sassenberg / Faber (2017), S. 440 f.

⁹³ Vgl. Gulden (2019), S. 1 ff.

⁹⁴ Vgl. Lochmaier (2017), S. 261 f.

⁹⁵ Vgl. Kröner (2017), S. 28 f.

⁹⁶ Vgl. Seibel (2017), Zugriff vom 13.08.19 von https://www.welt.de/finanzen/article171535675/Robin-muss-zeigen-ob-er-mit-Chaos-umgehen-kann.html.

⁹⁷ Vgl. Appelfeller / Feldmann (2018), S. 12.

⁹⁸ Vgl. Alt / Puschmann (2016), S. 35 f.

⁹⁹ Vgl. Bubolz (2018), S. 22.

¹⁰⁰ Vgl. Appelfeller / Feldmann (2018), S. 8.

¹⁰¹ Vgl. Der Tagespiegel (2018), Zugriff vom 16.08.19 von https://www.tagesspiegel.de/wirtschaft/kritik-am-eigenen-unternehmen-it-chefin-der-deutschen-bank-geraet-unter-druck/21115484.html.

¹⁰² Vgl. Freitag (2017), S. 22 f.

¹⁰³ Vgl. Tiberius / Rasche (2017), S. 27 f.

¹⁰⁴ Vgl. Schreiber (2017), Zugriff vom 16.08.19 von https://www.capgemini.com/de-de/news/world-retail-banking-report-2017/.

¹⁰⁵ Vgl. Tanda / Schena (2019), S. 101 f.

¹⁰⁶ Vgl. Bitkom (2016), Zugriff vom 16.08.19 von https://www.bitkom.org/Presse/Presseinformation/Jedes-dritte-Unternehmen-nutzt-Big-Data.html.

¹⁰⁷ Vgl. Kröner (2017), S. 32.

¹⁰⁸ Vgl. Leichsenring (2019), Zugriff vom 16.08.19 von https://www.der-bank-blog.de/mehrwerte-banken-automatisierung/studien/big_data_banking/37656226/.

¹⁰⁹ Vgl. Leichsenring (2019), Zugriff vom 16.08.19 von https://www.der-bank-blog.de/erwartungen-junge-bankkunden/studien/kundenverhalten/37656724/.

¹¹⁰ Vgl. Nicolaisen (2016), Zugriff vom 16.08.19 von https://www.private-banking-magazin.de/von-der-faz-gruppe-hauck--aufhaeuser-kauft-fintech-easyfolio--1462257002/.

¹¹¹ Vgl. Reitbauer (2008), S. 36.

¹¹² Vgl. Fleischer (2017), S. 86.

¹¹³ Vgl. Jung u.a. (2018), Zugriff vom 18.08.19 von https://www.researchgate.net/publication/322643071_Robo-Advisory_Digitalization_and_Automation_of_Financial_Advisory.

¹¹⁴ Vgl. Sironi (2016), S. 152 f.

¹¹⁵ Vgl. Sassenberg / Faber (2017), S. 472.

¹¹⁶ Vgl. Sironi (2016), S. 152.

¹¹⁷ Vgl. Lochmaier (2017), S. 258 f.

¹¹⁸ Vgl. Marcus (2016), S. 223 f.

¹¹⁹ Vgl. Deloitte (2019), Zugriff vom 19.08.19 von https://www2.deloitte.com/content/dam/Deloitte/de/Documents/risk/Robo_Advisors_quantitative_Methoden_im-Inneren_der_Roboter.pdf.

¹²⁰ Vgl. Lochmaier (2017), S. 258 f.

¹²¹ Vgl. BaFin (2016), Zugriff vom 18.08.19 von https://www.bafin.de/DE/Verbraucher/Finanzwissen/WA/ETF/ETF_node.html.

¹²² Vgl. Aviyou (2019), Zugriff vom 18.08.19 von https://aviyou.de/.

¹²³ Vgl. Gulden (2019), S. 23 f.

¹²⁴ Vgl. Gulden (2019), S. 24.

¹²⁵ Vgl. Jakob / Nickel / Tilmes (2012), S. 46.

¹²⁶ Vgl. Gulden (2019), S. 24 f.

¹²⁷ Vgl. Jakob / Nickel / Tilmes (2012), S. 47.

¹²⁸ Vgl. Gulden (2019), S. 25.

¹²⁹ Vgl. Gulden (2019), S. 57 f.

¹³⁰ Vgl. Grassmann / Sutter (2019) S. 129.

¹³¹ Vgl. Grussert (2009), S. 34.

¹³² Vgl. Brost / Faust / Reittinger (2014), S. 4.

¹³³ Vgl. Gulden (2019), S. 13 f.

¹³⁴ Vgl. Fleischer (2017), S. 88 f.

¹³⁵ Vgl. Gulden (2019), S. 15 f.

¹³⁶ Vgl. Brost / Faust / Reittinger (2014), S. 6.

¹³⁷ Vgl. n-tv.de (2019), Zugriff vom 19.08.19 von https://www.n-tv.de/wirtschaft/Deutsche-werden-immer-reicher-article20813952.html.

¹³⁸ Vgl. Alt / Puschmann (2016), S. 116 f.

¹³⁹ Vgl. Löber (2012), S. 41 f. und Gulden (2019), S. 16 f.

¹⁴⁰ Vgl. Sennewald (2017), S. 114.

¹⁴¹ Vgl. Sironi (2016), S. 25 f.

¹⁴² Vgl. deutschefxbroker (2019), Zugriff vom 21.08.19 von https://www.deutschefxbroker.de/robo-advisor-zielgruppe/.

• Autor: Sebastian Mahr (Autor)
• Año de publicación: 2020
• Páginas: 107
• No. de catálogo: V536786
• ISBN (Ebook): 9783963560903
• ISBN (Libro): 9783963560910
• Idioma: Alemán
• Etiqueta: Robo Advisor, Wertpapier, Vermögensaufbau, Technologie, Portfolio, Anlagegeschäft, Zins, Rendite, Kosten, digitale Transformation, Marktanalyse, Vermögensanlage, Anlagemanagement, Finanzmarkt