Studie ermittelt Wirrwarr bei Anlageempfehlungen

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Eine aktuelle Studie unter Finanzberatern, in der diese fiktiven Kunden eine Anlageempfehlung geben sollten, ergab ein sehr uneinheitliches Bild.

In einem Beispielfall empfahl ein Berater für einen fiktiven Kunden eine „sehr niedrige“ Risikostufe, ein anderer dagegen eine „sehr hohe“. Bei einem anderen Kunden erstellten etwa gleich viele Berater eine niedrige, mittlere oder hohe Risikoempfehlung.

Behavioural Finance Studie

Die Studie war ein Projekt der Experten für Behavioural Finance von Oxford Risk in Partnerschaft mit der südafrikanischen Firma Momentum Investments und dem südafrikanischen Berufsverband Financial Planning Institute. Sie ergab, dass Berater „erstaunlich unterschiedliche Urteile“ dazu fällten, welches Maß an Anlagerisiko für Kunden mit den gleichen hypothetischen Informationen angemessen sei. Asset-Allokationen waren „wahllos verteilt“. Selbst in Fällen, bei denen sich Berater über die angemessene Risikostufe für den Kunden einig waren, gab es unterschiedliche Meinungen über die geeignete Art von Portfolio. 

Eine Analyse der Studienergebnisse kam zu dem Schluss, dass Empfehlungen „eher vollkommen willkürlich ausfielen als vollkommen schlüssig“. 

Abweichungen im Beratungsprozess

Der Bericht mit dem Titel Under the Microscope: ,Noise‘ and investment advice (Unter dem Mikroskop: „Störgeräusche“ und Anlageberatung) unterstreicht, wie „Störgeräusche“ im Beratungsprozess zu nicht erklärbaren Abweichungen führen. Fehler können durch irrelevante Faktoren wie die momentane Laune eines Beraters, die Zeit seit der letzten Mahlzeit oder das Wetter verursacht werden. 

Oxford Risk plädiert deshalb für die stärkere Nutzung von Technologie und Algorithmen, um Beratern zu helfen, ihren Kunden eine konsequentere Unterstützung bereitzustellen und Probleme mit der Einschätzung von Risikotoleranz und Asset-Allokation zu vermeiden.  Das beste Mittel gegen Störgeräusche, so Oxford Risk, ist der Einsatz von Software als Entscheidungshilfe, um so für mehr Einheitlichkeit zu sorgen.  Wenn ein spezifisches Rahmenwerk für die Messung von Risikotoleranz, Risikotragfähigkeit und anderen relevanten Faktoren erst einmal steht, kann es im großen Umfang und mit hoher Geschwindigkeit arbeiten, heißt es in dem Bericht weiter. 

Greg B Davies, PhD, Head of Behavioural Finance, Oxford Risk, sagte: „Genau wie beim Decision Review System (DRS) im Cricket oder dem Television Match Official (TMO) im Rugby kann der Einsatz von Technologie die Einheitlichkeit und Genauigkeit erheblich verbessern.“ 

Doch bei knappen Entscheidungen sollte letztendlich immer das Urteil des Schiedsrichters zählen, das ist auch in der Anlageberatung so.“ 

Gründe für unterschiedliche Risikoeinschätzungen

In der Studie schienen Eigenschaften der Berater ein Prädiktor für ihre Empfehlungen zu sein: Studierte Berater gaben niedrigere Risikoeinschätzungen ab als der Durchschnitt, verheiratete Berater empfahlen niedrigere Risiken als alleinstehende, und auf Gehaltsbasis tätige Berater empfahlen höhere Risiken als ihre Berufskollegen auf Provisions- oder Honorarbasis. 

Dazu Greg B Davies weiter: „Beim Identifizieren von Störgeräuschen geht es nicht darum, Abweichungen auszumerzen. Vielmehr ist das Ziel, ungerechtfertigte Abweichungen zu vermeiden und berechtigte zu belegen.“  

Oxford Risk entwickelt Software, mit der Vermögensverwalter und andere Finanzdienstleistungsunternehmen ihren Kunden helfen können, trotz aller Komplexität, Unsicherheit und Präferenzen die besten finanziellen Entscheidungen zu treffen. Sein intern entwickelter Algorithmus klassifiziert die Eignung von Produkten, Mitteilungen und Interventionen für jeden individuellen Kunden zum jeweiligen Zeitpunkt. 

Der Bericht steht unter folgender Adresse zum Herunterladen bereit: https://www.oxfordrisk.com/blog-posts/introducing-noise-audits-for-financial-advice  

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