Anfang 2017 haben wir in diesem Blog über die Ansätze und Services im Bereich der automatisierten Vermögensverwaltung, so genannte Robo-Advisors, berichtet. Wir haben diese den letzten Monaten stets im Auge behalten und verfolgt. Deswegen möchten wir nun einen weiteren Blick auf die Innovationen der Branche werfen.

Evolution der Robo-Advisors

Nein, in den letzten Monaten gab es keine große Robo-Advisor-Revolution oder Disruption, die die Finanzbranche durchschüttelte. Veränderungen kommen hier langsam, aber dafür nachhaltig.

Trotzdem lohnt es sich, sich mit den Neuerungen der Branche zu beschäftigen: So startete die Deutsche Bank ihren Robo-Advisor Anlagefinder und rechnete mit einem Anlagevolumen von 2 Mrd. €, welches automatisiert und über Algorithmen gesteuert gemanagt werden sollte. Im vergangenen Jahr nutzten allerdings weniger als 100 Kunden dieses Tool und somit verfehlte die Deutsche Bank klar ihr Ziel. Im Sommer 2017 will die Deutsche Bank erneut mit ihrem Robo-Advisor starten. (Quelle: https://www.private-banking-magazin.de)

 

Anlagevolumen Robo Advisors

(Quelle: statista)

Hier wächst der Markt also nur sehr langsam. Im Vergleich zu der Gesamtsumme des Anlagevermögens der Branche sind diese FinTech-Algorithmen also noch ein klares Nischenprodukt. Für 2021 wird ein Marktanteil von 2,4% erwartet. Die jährlichen Wachstumsraten würden dabei von ~90% auf 30% im Jahr 2021 zurückgehen. (Quelle: statista)

Eine Studie von PWC kommt allerdings zu dem Ergebnis, dass fast 50% der sogenannten „high net worth individuals (HNWIs)“ mit dem Gedanken spielen, zukünftig Robo-Advisors zu nutzen.

(Quelle: Studie von PWC)

Auch wenn einzelne Robo-Advisor-Produkte kaum wachsen, so ist der Gesamtblick auf dieses Segment zukunftsträchtig und durchaus interessant und lukrativ für alle Beteiligten.

Neues Jahr – neue Services

Eine allmähliche Disruption im Finanzwesen ist im Gange: Die FinTech-Branche boomt und viele Akteure müssen neue Wertschöpfungsmodelle eruieren und umsetzen. Bisher fehlt allerdings im Bereich der automatisierten Vermögensverwaltung eine echte „Killerapp“: Eine Applikation, die einen richtigen disruptiven Impuls in den Markt bringt.

Bei den folgenden Entwicklungen kann man gespannt sein, ob diese den nötigen Impuls in FinTech- bzw- InsurTech-Bereich bringen:

 

1. Künstliche Intelligenz

Entscheidungen basieren meist auf einem Regelwerk. Diese Regeln können eine Basis für ein lernendes, künstliches System sein, welches dann autonom Entscheidungen vorbereitet oder trifft.

So setzt die japanische Lebensversicherungsgesellschaft Fukoku Mutual zukünftig das KI-basierte Computersystem Watson von IBM ein.

IBM Watson

(Quelle: IBM Watson)

Aufgabe von Watson wird u.a. die Erfassung und Interpretation von Vertragsdokumenten und Berichten von Ärzten sein, um auf dieser Basis die Auszahlungen an Kunden vornehmen zu können. Die Anzahl der Fälle beträgt etwa 360 pro Tag. Die finale Entscheidung zur Auszahlung trifft dann allerdings immer noch ein Mensch bei dem japanischen Lebensversicherer. (Quelle: Manager Magazin)

 

2. Chat-Bots

Einhergehend mit den Möglichkeiten der künstlichen Intelligenz, werden Chatbots an Bedeutung zunehmen. Schließlich wird die Sprache, gerade bei beratungsintensiven Produkten (sog. High Involvement-Produkten), auch zukünftig die Schnittstelle zwischen Kunden und Fin(Tech)-Unternehmen sein.

So bietet TD Ameritrade an über amazon Alexa Kursinformationen und Nachrichten zu Aktien und Finanzmarktprodukten abzurufen. (Quelle: TD Ameritrade)

TD Ameritrade

(Quelle: TD Ameritrade)

Es liegt auf der Hand, dass über solche Schnittstellen zukünftig auch direkt Trading-Geschäfte abgebildet werden könnten.

Außerdem ist zu erwarten, dass solche Kommunikations- und Transaktionsschnittstellen in Zukunft Standardapplikationen in Wearables sein werden.

 

3. Algorithmen, APIs & Whitelabel

Eine Vielzahl von Robo-Advisors existiert bereits. Von außen betrachtet unterscheiden sich diese bezüglich der Mindestanlagesumme, die zwischen $0 und $100.000 liegt, und einer Management Fee von bis zu 0,89%. Eine gute Übersicht findet sich u.a. bei Businessinsider.

Die Performance eines Robo-Advisors hängt von den passenden bzw. performance-orientierten Algorithmen ab. Die Diversität und damit Passfähigkeit des Algorithmus ist und wird auch in Zukunft das Alleinstellungsmerkmal sein.

In dem Kontext sind zwei Entwicklungen zu erwarten:

  • Ein erhöhter Bedarf an Designern für Algorithmen, die das „Machine Learning“ konzipieren und umsetzen
  • Die Entwicklung und Umsetzung von API-Schnittstellen für Robo-Advisor-Tools zur flexiblen Integration der künstlichen Intelligenz in Form von Algorithmen und Funktionen

Ein gutes Beispiel für ein Robo-Advisor-Tool mit API-Schnittstellen, um z.B. eigene Banking-Lösungen zu erweitern oder aufzubauen, ist eine Whitelabel-Lösung von niiio IT-Services. (Quelle: IT Finanzmagazin)

Effizienter Rand / Portfoliooptimierung & API (Quelle: niiio.de)

Dieses ist ein Beispiel für die Spezialisierung auf bestimmte Bereiche (u.a. Algorithmen) und deren Zurverfügungstellung im B2B-Bereich für andere Unternehmen der Finanzbranche.

Nach Auskunft von niiio können hier Anlagestrategien selbst definiert werden bzw. auch durch den Robo-Advisor erstellt werden. Ein KI-basierter Algorithmus schlägt dann u.a. Ein- und Ausstiegszeitpunkte vor. (Quelle: IT Finanzmagazin)

 

4. Spezielle Zielgruppen

Im Marketing und gerade im Digitalen Marketing ist die Individualisierung von Produkten und Werbebotschaften für bestimmte Zielgruppensegmente ein grundlegendes Thema.

Miss Kaya

(Quelle: Miss Kaya)

„Miss Kaya“ ist so eine Robo-Advisor Plattform, die speziell auf Frauen auf dem asiatischen Markt zugeschnitten ist und speziell durch Formulierungen und Tonalität so gestaltet ist, dass finanzinteressierte Frauen angesprochen werden sollen. (Quelle: enterpriseinnovation.net)

Es ist zu erwarten, dass immer mehr auf bestimmte Zielgruppen ausgerichtete Robo-Advisor-Tools auf dem Markt kommen werden. Whitelabel-Lösungen ermöglichen eine Skalierung bzw. Segmentierung im Markt der Robo-Advisors, sodass eine passgenauere Ansprache möglich ist.

 

5. Gamification

Neben diesen Ansätzen besteht auch im FinTech-Bereich die Möglichkeit, Gamification einzusetzen. Durch die Integration von spielerischen Elementen beschäftigt sich der Nutzer und/oder Investor intensiver mit den Marktmechanismen der Finanzbranche. So sind Benchmarks und Wettbewerbe zwischen Nutzern und Robo-Advisors denkbar. Für einen guten Überblick sei an dieser Stelle das Buch „FinTech Innovation: From Robo-Advisors to Goal Based Investing and Gamification“ von Paolo Sironi empfohlen.

FinTech Innovationen

(Quelle: thepsiron.com)

 

ETFs für alle

ETFs (exchange-traded funds) sind Indexfonds an den Börsen und bilden einen bestimmten Index bzw. ein bestimmtes Anlageportfolio ab. Die meisten ETFs werden passiv verwaltet, d.h. das Fondsmanagement investiert auf Basis einer vordefinierten Anlagestrategie. Bei einer feststehenden Anlagestrategie können solche Fonds (teil)automatisiert verwaltet werden.

Der Gesamtmarkt der ETFs umfasst ein Volumen von fast 3 Billionen US-Dollar bei einer Wachstumsrate von über 8%, die auch in den nächsten Jahren in ähnlicher Größenordnung zu erwarten ist.

ETF Wachstum

ETF Wachstum – Studie Deutsche Bank (Quelle: altii.de)

Robo-Advisors und neue Anlagestrategien werden dabei als wesentliche Wachstumstreiber gesehen.

PWC Studie

(Quelle: PWC)

Gerade Robo-Advisor nutzen ETFs, um flexibel und kosteneffizient die entsprechende Anlagestrategie des Investors abzubilden bzw. durch einen Mix aus ETFs nachzubilden. So betrachtet kann theoretisch jeder mittels eines eigenen Portfolios mit mehreren ETFs seine Anlagestrategie abbilden.

Der Mehrwert von Robo-Advisors liegt in einem Algorithmus, der eine bessere Performance als ein Set von ETFs darstellt. Zudem ist zu berücksichtigen, dass die Management-Fee zu den normalen ETF-Gebühren hinzukommt.

Allerdings sind die Vorteile von Robo-Advisors ein nicht zu unterschätzender Faktor: Robo-Advisors sprechen eine breitere Zielgruppe an. Vor allem für Anleger, für die der Handel mit ETFs zu unübersichtlich und zu komplex ist, wird  das Investieren in ETFs und die Anpassung der Strategie an ihr persönliches Risiko- und Anlageprofil wesentlich einfacher.

 

Zusammenfassung

Die Abbildung von Anlagestrategien und deren Management mittels ETFs ist der Kern von automatisierten Tools wie Robo-Advisors.

Durch die skalierbare Möglichkeit, Robo-Advisors für jede Zielgruppe zu generieren, wird es zunehmend schwierig werden, genau beurteilen zu können, welcher Robo-Advisor mit welchen Algorithmen wo genau dahinter steckt.

Auf der anderen Seite wird genau dieser Ansatz das Anlagemanagement in der Wahrnehmung der potenziellen Investoren aus dem Bereich der komplexen Produkte holen. Privatinvestoren wollen nicht nur ein performantes Anlagemanagement sondern auch für sie zugeschnittene, leicht verständliche Werkzeuge.

Robo-Advisors sind nicht nur innovative Werkzeuge,
sondern verkörpern auch eine Leichtigkeit des Anlagemanagements.

 

Wir suchen einen Project- & Account-Manager (m/w)!
Du hast schon reichlich Erfahrungen in der Projektsteuerung gesammelt und kennst dich in der vielfältigen Projektlandschaft einer Agentur gut aus? Mit Leichtigkeit überführst du Kundenwünsche in strukturierte Projektpläne und baust mühelos langfristige, vertrauensvolle Beziehungen zu Kunden auf? Du erkennst Bedarfe, siehst Chancen und verkaufst passende Produkte mit Begeisterung? Dann nichts wie auf zu queo!

Diskutieren Sie mit!

Alle mit einem markierten Felder sind Pflichtfelder und müssen ausgefüllt werden