Robos sind nicht besser oder schlechter als menschliche Berater

Die Frage, ob Robos besser oder schlechter sind als menschliche Berater ist ein Thema, welches auch Aufsichtsbehörden interessiert. Die langweilige Antwort lautet wahrscheinlich, es kommt auf den Robo und den menschlichen Berater bzw. die Beraterin an. Mein Fazit: Gemeinsam können beide besser werden. Hier einige Überlegungen dazu:

Man kann den Anlageprozess grob in 4 Schritte untergliedern: Finanzplanung, Risikoanalyse der Anlegerin oder des Anlegers, Portfoliozusammenstellung und Implementierung.

Finanzplanung: Robo-Advisors bzw. automatische Investment Advisors können z.B. durch Depot- und Kontoaggregation und intelligente Analysen dabei helfen, eine gute Übersicht über bestehende liquide Anlagen und laufende Einnahmen und Ausgaben zu schaffen. Typischerweise können Robos jedoch illiquide Anlagen wie Immobilien nicht adäquat berücksichtigen. Auch Verbindlichkeiten sind kaum automatisiert zu erfassen.

Tools können auch dabei unterstützen, wenn es um die systematische Zusammenstellung von geplanten Ausgaben und Einnahmen geht. Durch Fragen auch nach nicht-finanziellen Risiken kann zudem automatisch analysiert werden, welche Versicherungen sinnvoll sein können. Steuer- und Erbschaftsthemen wiederum sind automatisiert nur schwer abzuarbeiten.

Anleger-Risikoanalyse: Kapitalanlage-bezogene Risikoanalysen können sehr gut automatisiert erfolgen, z.B. mit dem Tool auf www.behavioral-finance.de. Allerdings fehlt bei Robos manchmal eine Erklärung bzw. Dokumentation, warum das Risikotool so ausgestaltet ist, wie es ist, und wie von den Ergebnissen auf geeignete Anlageportfolios geschlossen werden kann.

Portfoliozusammenstellung: Die Portfoliozusammenstellung besteht aus Asset-Allokation, also der Verteilung der Anlagen über Anlageklassen und aus der Titel- bzw. Wertpapierselektion sowie Wertpapiergewichtung. Die Portfoliozusammenstellung sollte individuell auf die Bedürfnisse von Anlegern abgestellt werden und die Aufsichtsbehörden sehen bei Robos einige Risiken in Bezug auf diese Individualisierung. Außerdem thematisieren die Behörden mögliche Vorteile von Algorithmen für die Lösung von Anlagethemen, besonders weil sie konsistente Lösungen bieten und aktuelle Marktdaten besser verarbeiten können. Aber es wird auch auf die Robo-Risiken Intransparenz, versteckte Kosten, falsche Algorithmen und Manipulationen hingewiesen.

Die Unsicherheit von Prognosen oder die Sensibilität von Algorithmen werden jedoch nicht thematisiert. So stimmen viele Wissenschaftler und Anlagepraktiker typischerweise darin überein, dass vor allem die Asset Allokation und Kosten die Anlageergebnisse bestimmen. Asset Allokationen werden bei Robos aber auch von vielen menschlichen Beratern mit Hilfe von Algorithmen bzw. mathematischen Modellen bestimmt. Man kann davon ausgehen, dass Robos vor allem Markowitz-Optimierungen oder daraus abgeleitete Modelle nutzen. In der Regel werden dafür Prognosen zu Renditen, Risiken und Abhängigkeiten zwischen Anlageklassen benötigt. Prognosen werden oft vor allem Vergangenheitsdaten zugrunde gelegt. Das führt z.B. dazu, dass Anleihen meist als sichere Anlagen gelten und als gute Diversifizierer in Portfolios.

Einige „menschliche“ Berater hinterfragen diese Annahmen seit einiger Zeit. Es ist aber anzunehmen, dass sie implizit oder explizit mit ähnlichen Modellen arbeiten wie Robos. Ähnliche Modelle und grundsätzliche Ausrichtungen von Prognosen können trotzdem zu sehr unterschiedlichen Allokationen führen (s. zum Beispiel Pseudo-Optimierer auf www.diversifikator.com). Das größte Problem für Anleger ist daher meines Erachtens die Input- und Modellabhängigkeit von Anlageempfehlungen sowohl von Beratern als auch von Robos.

Die Frage ist also nicht, ob Berater oder Robos bessere Portfolios zusammenstellen können, sondern welche Daten und Modelle bzw. Annahmen verwendet werden. Selbst wenn die Modelle von Robos voll transparent wären, wäre nicht viel erreicht. Denn um die Ergebnisse nachvollziehen zu können, müssten zu jedem Zeitpunkt alle Inputdaten offen gelegt werden. Robos liefern daher zwar vielleicht konsistente Ergebnisse, die aber auch konsistent falsch sein können. Damit ergibt sich die Forderung nach mehr Transparenz der Robos. Dokumentierte Erklärungen, warum was wann wie gemacht wird, reduzieren auch den Aufwand des Beraters, der nicht immer dasselbe erklären muss.

Für meine Firma Diversifikator habe ich die folgenden Antworten gefunden: Individualisierung durch mehr oder weniger hohe Cash-Quoten. Das ist transparent und Cash halte ich für risikoloser als die für risikoarme Portfolios meist verwendeten Anleihen. Optimierungs- bzw. Algorithmusunabhängige Allokationen von Diversifikator sind ein weiterer Robustheitsfaktor, der viele der hier genannten Probleme vermeidet.

Kommen wir zum zweiten Punkt der Portfoliozusammenstellung, der Wertpapierselektion.  Diese wirkt sich vor allem auf die Kosten aus. Man kann feststellen, dass kostengünstige Anlagen meist bessere Anlageergebnisse bringen als teure Anlagen. Außerdem könne illiquide Anlagen die Flexibilität begrenzen und damit für Anleger, die auf Liquidität angewiesen sein könnten, nachteilig sein. Umgewichtungen von Portfolios oder Rebalanzierungen kosten ebenfalls zunächst Geld. Umschichtungen, die regelmäßig häufiger als ein Mal pro Jahr erfolgen, haben sich in der Vergangenheit nicht unbedingt als vorteilhaft für Anleger erwiesen.

In Bezug auf Kosten haben die meisten Robos, sofern sie auf kostengünstige ETFs bzw. Fonds und wenige Umschichtungen setzten, klare Vorteile gegenüber menschlichen Beratern. Zunächst muss ja die Beratung selbst bezahlt werden. Diese kann kostenlos erscheinen, wird dann aber durch Rückvergütungen von Produktanbietern bezahlt. Da Honorarberatung von Endkunden noch kaum akzeptiert wird, ist es nicht verwunderlich, wenn Berater oft Fonds mit hohen Provisionen anbieten. Insbesondere illiquide Investments sind oft attraktiv für Berater. Und es gibt Berater die Wertpapieranlagen umschichten, weil  ihnen das zusätzliche Provisionen einbringt und mit viel Trading auch betont wird, dass Berater gebraucht werden.

Systemische Risiken, also dass Robos Marktkrisen durch gleichgerichtetes Handeln auslösen oder verstärken können,  können dagegen auf lange Sicht ausgeschlossen werden, weil Robos noch so wenig Geld verwalten. Anleger haben aber vor allem Sorge, dass Robos in Marktkrisen nicht adäquat reagieren können. Ob Menschen oder Robos in Krisen besser für die Anleger handeln, ist unklar. Wenn man die Finanzkrisen der letzten Jahre betrachtet, wäre es oft besser gewesen, man hätte gar nicht gehandelt sondern seine jeweiligen Anlagestrategien, sofern diversifiziert,  durchgehalten. Das können Robos wahrscheinlich besser als menschliche Berater.

Implementierung: Hier können Robos ihre volle Stärke ausspielen, sofern es um liquide Anlagen geht. Robos können aber nicht allen Anlegern immer alle ihre Fragen beantworten. Sie sollten aber in der Lage sein, möglichst viele dieser Fragen standardmäßig abzudecken. Aber warum Robo A besser als Berater B ist und ähnliche Fragen werden nur mit Hilfe menschlicher Berater beantwortet werden können.

Fazit: Das Risiko einer Fehlberatung besteht meines Erachtens vor allem in einer unzureichenden Finanzplanung.  Es ist anzunehmen, dass Nutzer mit geringen finanziellen Möglichkeiten normalerweise auch nur relativ einfache Finanzplanungen benötigen, die dementsprechend einfach automatisiert werden können. Ein weiteres erhebliches Risiko ist eine falsche Asset-Allokation. Aufsichtsbehörden übersehen in ihrem Glauben an Algorithmen bzw. Modelle, dass diese äußerst anfällig auf kleine Änderungen reagieren können bzw. stark prognoseabhängig sind. Und Prognosen sind bekanntlich schwierig, besonders wenn sie die Zukunft betreffen. Menschliche Berater arbeiten allerdings ähnlich. Organisationen mit vielen Beratern, die auf einem einzigen Modell aufsetzen, sind daher systemisch kritischer zu betrachten als Robos.

Die (hybride) Kombination von Beratern mit für Anleger (und idealerweise auch Aufseher und Verbraucherschützer) transparenten Robos scheint am erfolgversprechendsten für alle Parteien zu sein. Weil die individuelle Dateneingabe vom Kunden selbst übernommen werden kann und Analysen automatisiert unterstützt werden, sparen Berater Kosten und gewinnen Zeit für qualifizierte Beratung. Transparenz für Anleger sollte die Beratungsqualität weiter erhöhen. Das gilt allerdings nur, wenn die Transparenz mit dem Willen der Anleger einhergeht, sich über Geldanlagen selbst genau zu informieren.

Menschliche Berater werden also nicht überflüssig werden. Klar ist, dass sich persönliche Beratung auch für Anbieter lohnen muss. Menschliche Berater können auch bei vertriebsprovisionsbasierten Modellen an Anlegern mit geringen Anlagesummen nicht adäquat verdienen. Die Grenzkosten weiterer Anleger für Robo-Advisors sind jedoch sehr gering und die technischen bzw. Online-Informationsmöglichkeiten sind inzwischen sehr vielfältig (bis hin zu voll automatisierten Chatbots).  So können sich auch Anleger mit geringen finanziellen Mitteln, die einen Online-Zugang haben, adäquat informieren und kostengünstige und für sie passende Anlagemöglichkeiten online finden. Die technische Entwicklung sollte auch die Grenzen für bezahlbare persönliche Beratung senken. Das ist unabhängig davon, ob die persönliche Beratung direkt vom Anleger bezahlt oder indirekt über Provisionen von Produktanbietern kompensiert wird.

Zur finanziellen Möglichkeit, für Beratung zu zahlen, muss jedoch auch der Wille kommen. Der Wille, adäquat für den Knowhow- und Zeiteinsatz von Beratern zu zahlen, ist in Deutschland – aber offenbar auch in UK – sehr beschränkt. Modelle, die eine vom Anlagevolumen abhängige Beratungs- bzw. Servicegebühr nutzen, scheinen für Anleger attraktiver zu sein und können das Risiko der falschen Produktselektion und des übermäßigen Tradings reduzieren.

Hinweis: Zu möglichen Vor- und Nachteilen von Robos gegenüber menschlichen Beratern siehe z.B. ESMA European Securities and Markets Authority et al. (2015):  Joint committee discussion paper on automation in financial advice, 5.Dezember, S. 17/18 und 21-27.

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