Robo-Advice – Geschäftsmodelle und Strategien

Online-Vermögensverwaltung erlebt in Deutschland seit einigen Jahren einen rasanten Aufschwung. Seit 2017 wuchs die Anzahl der Nutzer um den Faktor 7 von ca. 291.000 im Jahr 2017 auf ca. 2,01 Millionen im Jahr 2020 (vgl. o.V. 2020), während das Anlagevolumen sich von ca. 756 Millionen Euro auf 8,068 Milliarden Euro mehr als verzehnfachte (vgl. o.V. 2020). Ausschlaggebend für diesen Trend sind vor allem zwei Faktoren: zum einen der durch die Finanzkrise 2007 verursachte Vertrauensverlust in die persönliche Bankberatung, zum anderen die zunehmende Nachfrage nach digitalen Angeboten durch die Digital Natives. Die neue, mit Smartphone und Tablets aufgewachsene Kundengeneration, auch bekannt als „Generation Y“, ist viel mehr der elektronischen Kommunikation verbunden, wodurch der persönliche Kontakt wie beispielsweise zu Kundenberatern bei Banken an Relevanz verliert (vgl. Alt/Puschmann 2016, 29). Im Zuge des Wandels vom persönlich-individuellen Kundenerlebnis bei einer Bank hin zu dem Wunsch standardisierter und digitalisierter Prozesse gewinnt „Robo-Advice“, das die persönliche, menschliche Beratung durch das Angebot algorithmenbasierter Anlagevorschläge ersetzt, zunehmend an Bedeutung (vgl. Dapp 2016, 1).

Aus diesem Grund gibt diese Beitragsreihe einen Überblick darüber, was Robo-Advice ist, welche Geschäftsmodelle und Strategien Robo-Advisors verfolgen und wie sich der traditionelle Kundenberatungsprozess durch den Einsatz von Robo-Advice verändert. Die Beiträge basieren auf meiner Bachelorarbeit „Eine Analyse des Einflusses von Robo-Advice auf den Kundenberatungsprozess im Kapitalanlage-Bereich“, die ich am Institut für Wirtschaftsinformatik der Wirtschaftswissenschaftlichen Fakultät der Universität Leipzig verfasst habe. 


In der letzten Woche ging es darum, wie Robo-Advice definiert wird und wie es entstanden ist, ob es sich dabei um eine ernstzunehmende Konkurrenz für Banken handelt und auf welchem Stand der Entwicklung sich Robo-Advisors mittlerweile befinden. Heute stelle ich die vorherrschenden Geschäftsmodelle und Strategien von Robo-Advisors vor.

Geschäftsmodelle

Wie im letzten Artikel erwähnt kann Robo-Advice nicht exakt definiert werden, da die einzelnen Anbieter ein unterschiedlich breites Serviceangebot vorweisen. Robo-Advice stellt nämlich längst nicht mehr eine reine Empfehlung oder Beratung dar, sondern erweitert sich bei den meisten Anbietern stetig hin zu einer vollumfassenden Lösung. Dementsprechend verbindet man mittlerweile einen Robo-Advisor mit einer Plattform, über die auch direkt eine Investition getätigt werden kann (vgl. Bloch/Vins 2017, 114). Dieser Service beispielsweise ist jedoch an bestimmte regulatorische Voraussetzungen geknüpft, die im Folgenden dargestellt werden. Hierbei sei angemerkt, dass es sich um den regulatorischen Rahmen in Deutschland handelt. Aufsichtsrechtlich lassen sich vier Geschäftsmodelle im Bereich Robo-Advice unterscheiden:

  1. Anlagevermittlung,
  2. Anlageberatung,
  3. Abschlussvermittlung sowie
  4. die Finanzportfolioverwaltung, auch als Vermögensverwaltung bekannt.

Grundsätzlich bestimmt sich die Breite des Serviceangebots jedes einzelnen Robo-Advisors anhand der jeweiligen Erlaubnis, die zwingend für eine der vier genannten Geschäftsmodelle erforderlich ist. Der Hauptunterschied zwischen den Geschäftsmodellen liegt darin, wer die Anlageentscheidung trifft, also über den Kauf der Wertpapiere entscheidet: der Kunde oder der Anbieter. Bei allen Geschäftsmodellen außer der Vermögensverwaltung ist dies der Kunde, bei einer Vermögensverwaltung ist dies Teil des Services des Anbieters, der einen gewissen Entscheidungsspielraum innehat. Robo-Advisors mit ausschließlicher Anlagevermittlung oder -beratung gelten als sogenannte „Finanzanlagenvermittler“ und werden im Gegensatz zum „Abschlussvermittler“ und dem „Finanzportfolioverwalter“ nicht als Finanzdienstleistungsinstitut eingestuft. Finanzanlagenvermittler im Allgemeinen bewerben gezielt bestimmte Investmentprodukte, eine persönlich-individuelle Beratung wird hierbei nur teilweise durchgeführt.  Der Anlageberater erfragt im Gegensatz zum Anlagevermittler Daten zur persönlichen Situation des Anlegers, wie zum Beispiel Einkommen und Vermögen sowie Anlageziele, die die Auswahl des für den Kunden passenden Investmentproduktes weiter einschränken, wodurch ein individuellerer Anlagevorschlag präsentiert werden kann. Nach dem Kundenberatungsprozess endet sowohl für den Anlagenvermittler als auch für den Anlagenberater der Kundenkontakt mit dessen Weitervermittlung an den Produktanbieter. Ein Abschlussvermittler geht noch einen Schritt weiter und tätigt die gewünschte Investition im Namen des Kunden. Der Finanzportfolioverwalter schließlich besitzt das umfassendste Angebot und begleitet den Kunden über den Kundenberatungsprozess hinaus. Unter Einhaltung festgelegter Regeln kann dieser das Kunden-Portfolio eigenständig verwalten und bei Bedarf anpassen. Robo-Advice im eigentlichen Sinne finden wir nur bei Anbietern mit Anlageberatung bzw. Finanzportfolioverwaltung vor, da hierbei der Kunde einen möglichst individuellen Anlagevorschlag erhält, der dessen Vermögenssituation und -ziele berücksichtigt. Die Empfehlung wird dabei auf Basis der zuvor beantworteten Fragen erstellt (vgl. Oppenheim/Lange-Hausstein 2016, 1966ff).

Da Robo-Advice letztendlich das Ziel verfolgt, die Beratung durch einen menschlichen Anlageberater zu ersetzen und eine Entwicklung hin zu immer umfassenderen Lösungen beobachtet werden kann, gehe ich im weiteren Verlauf davon aus, dass ein Robo-Advisor die Lizenz zur Vermögensverwaltung besitzt und somit als Finanzdienstleistungsinstitut eingestuft werden kann.

Strategie

Neben einer geringen Mindestanlagesumme stellen auch die laufenden jährlichen Kosten eine wichtige Komponente in der Anlageberatung dar. Europäische Robo-Advisors bieten ihren Service für durchschnittlich rund 0,8 Prozent des investierten Kapitals an, US-amerikanische sogar für nur 0,4 Prozent. In Anbetracht eines ähnlichen Portfolios verlangen die konkurrierenden Banken und Vermögensverwalter mit rund einem Prozent im Durchschnitt deutlich mehr (vgl. Kaya 2017, 9f). Der Grund dafür, dass Robo-Advisors eine niedrigere Servicegebühr erheben können, liegt darin, dass meist in sogenannte „Exchange-Traded Funds“ (ETFs) investiert wird. Rund 96 Prozent der europäischen Anbieter priorisieren ETFs unter anderem als wichtigstes Anlageinstrument, 55 Prozent verwenden jene sogar ausschließlich (vgl. Kaya 2017, 4). Exchange-Traded-Funds sind meist passiv-gemanagte Indexfonds, die börslich und somit ohne Ausgabeaufschläge gehandelt werden (vgl. Müller/Pester 2019, 233). Dadurch, dass sie lediglich einen Marktindex wie beispielsweise den DAX abbilden und die Wertpapiere und deren jeweilige Anteile im Index vorgegeben sind, ist ein Fondsmanager nicht mehr notwendig (vgl. Müller/Pester 2019, 230). Somit können ETFs deutlich kostengünstiger als aktiv-gemanagte Fonds angeboten werden, was wiederum den Kunden der Robo-Advisors durch eine geringere Service-Gebühr zugutekommt. Neben dem Kostenfaktor bieten ETFs dem Investor auch eine hohe Diversifikation bzw. Risikostreuung seiner Anlage: Jeder Indexfond besteht beispielsweise aus mehreren Aktien, Anleihen oder Rohstoffanteilen, abhängig davon, auf welche Anlageklassen der ETF sich bezieht (vgl. Ruffner/Süer 2017, 173). Um die Streuung zusätzlich zu erhöhen, wird pro Kunde und pro Portfolio, abhängig vom jeweiligen Anbieter, in drei bis 15 unterschiedliche ETFs investiert, die in fünf bis 21 Musterportfolien integriert sind. Robo-Advisors bieten Ihren Kunden grundsätzlich lediglich vorgefertigte Portfolien an, die abhängig von der jeweiligen Risikoeinschätzung dem Kunden nur noch zugeteilt werden müssen (vgl. Hölscher/Nelde 2018, 69).

Robo-Advisors können nicht nur hinsichtlich ihres Produktangebots einem aktiven oder passiven Investmentansatz folgen, sondern auch bei der Zusammenstellung der einzelnen Produkt. So werden beim aktiven Management der Markt stetig überwacht und auf Grundlage dessen die Wertpapiere ins Portfolio aufgenommen, die zum gegebenen Zeitpunkt am vorteilhaftesten erscheinen. Dieses gezielte Vorgehen wird als sogenanntes „Stock-Picking“ beschrieben (vgl. Müller/Pester 2019, 229f). Aufgrund von Marktschwankungen kommt es somit zu regelmäßigen An- und Verkäufen von Wertpapieren, mit dem Ziel, eine höhere Rendite als der passive Markt zu erzielen. Im Zuge dessen kann auch die prozentuale Aufteilung der Vermögensklassen im Portfolio laufend angepasst und regelmäßige Risikobewertungen durchgeführt werden. Das Portfolio ist hierbei unter Umständen einem stetigen Wandel ausgesetzt. Der passive Managementansatz beruht auf der Strategie, das zu Beginn erstellte Portfolio inklusive der Asset-Allokation und den festgelegten Wertpapieren unverändert und unabhängig von Marktschwankungen beizubehalten. Falls eine Veränderung der Vermögensallokation aufgrund von Marktschwankungen eintreten sollte, kann durch verschiedene Anpassungsmethoden, auch „Rebalancing“ genannt, der ursprüngliche Zustand wiederhergestellt werden. Im Gegensatz zum aktiven Management wird diese Anpassung nicht fortlaufend, sondern zu vorher festgelegten Zeitpunkten oder nach bestimmten Regeln ausgeführt. Beim sogenannten „periodischen Rebalancing“ wird bei Bedarf zum Zeitpunkt eines vorher definierten zeitlichen Intervallwechsels eine Wiederherstellung der Asset-Allokation durchgeführt. Eine andere Variante des Rebalancings sieht nur dann eine Anpassung vor, falls der Portfoliowert eine zuvor definierte Marke, den Schwellenwert, über- oder unterschreitet (vgl. Hölscher/Nelde 2018, 69).

Nächste Woche zwischen Weihnachten und Neujahr macht der Blog eine kleine Pause. Im Anschluss geht es weiter mit der Frage, wie sehr sich der Kundenberatungsprozess eines Robo-Advisors von dem der traditionellen Anlageberatung unterscheidet. Dafür stelle ich im nächsten Teil zunächst beide Beratungsprozesse vor. Also schaut in zwei Wochen wieder vorbei oder registriert euch, um keinen der Beiträge zu verpassen. Und bis dahin: Frohe Weihnachten und einen guten Rutsch ins neue Jahr!


Quellen
[Alt/Puschmann 2016]Alt, R., Puschmann, T., Digitalisierung der Finanzindustrie, Springer-Verlag, Berlin, 2016.
[Bloch/Vins 2017]Bloch, T., Vins, O., Private Banking via FinTech: Strategie und Schnittstellen, in: Fleischer, K., Trends im Private Banking, 3. Aufl., Bank-Verlag GmbH, Köln, 2017, S. 111–128.
[Dapp 2016]Dapp, T.-F., Robo Advice, Deutsche Bank Research, 2016.
[Hölscher/Nelde 2018]Hölscher, R., Nelde, M., Darstellung, Funktion und Portfolioaufteilung von Robo-Advisory, in: Zeitschrift für das gesamte Kreditwesen (2018) 2, S. 68–73.
[Kaya 2017]Kaya, O., Robo-advice – a true innovation in asset management, Deutsche Bank Research, Frankfurt am Main, 2017.
[Müller/Pester 2019]Müller, M., Pester, M., Passive Anlagestrategien und Digitalisierung in der Vermögensverwaltung, in: Seidel, M., Banking & Innovation 2018/2019, Springer Fachmedien, Wiesbaden, 2019, S. 227–244.
[o.V. 2020]o.V., Robo-Advisors, Statista, 2020.
[Oppenheim/
Lange-Hausstein 2016]
Oppenheim, R., Lange-Hausstein, C., Robo Advisor: Anforderungen an die digitale Kapitalanlage und Vermögensverwaltung, in: Zeitschrift für Wirtschafts- und Bankrecht (2016) 41, S. 1966–1973.
[Ruffner/Süer 2017]Ruffner, M., Süer, L., Robo Advisor und die Zukunft der Vermögensverwaltung, in: Fleischer, K., Trends im Private Banking, 3. Aufl., Bank-Verlag GmbH, Köln, 2017, S. 169–184.
Konstantin T. von Ehrlich-Treuenstätt
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