Nutzungswahrscheinlichkeit von digitalen Geldanlageservices mit Nachhaltigkeitsangebot - Analyse deutscher Bankkund:innen - Cam-Duc Au, FOM Master ...

Cam-Duc Au, FOM Master Forschungsforum 2022

 Nutzungswahrscheinlichkeit von digitalen Geldanlageservices mit
 Nachhaltigkeitsangebot – Analyse deutscher Bankkund:innen
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Agenda

 01 Problemstellung & Forschungsrelevanz

 02 Forschungshypothesen & Methodologie

 03 Ergebnisse & Erkenntnisse

 04 Fragen & Kontaktdaten

Cam-Duc Au I FOM Master Forschungsforum 2022 1

Kurzvorstellung
 Hochschule
 • Dozent an der FOM Hochschule in Frankfurt am Main

 • Research Fellow am isf Institute for Strategic Finance

 • Mitglied Forschungsgruppe „Blockchain und Smart Contracts“ am isf

 Hochschulextern
 • Manager Holdings bei P. Keppler Verlag / WM Gruppe

 • Advisor in diverse Blockchain-Projekten (z.B. Blockchain Founders Group)

 • Doktorand an der Masaryk Universität in Brünn

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 Crypto Robo-Advisory
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1 Problemstellung & Forschungsrelevanz

 Nachhaltigkeit als Megatrend in aktuellen Medienberichten

 • US-amerikanische
 Investmentgesellschaft
 • 10 Billionen USD Assets under
 Management (AuM)
 • Wegweisend für die
 Finanzindustrie, da eins der
 mächtigsten Unternehmen

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1 Problemstellung & Forschungsrelevanz

 Nachhaltigkeit als Megatrend in aktuellen Medienberichten

 • Nachhaltigkeit ist ein
 hochsensibles Thema
 • Fast schon ein „Hygienefaktor“
 • Sog. „Greenwashing“ wird medial
 abgestraft
 • Intransparentes Feld: eine
 klaren Standards für “grüne
 Geldanlagen“
 • Vergleichbare zwischen
 Produkten und Services kaum
 möglich

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1 Problemstellung & Forschungsrelevanz

 Bankerträge aus WP-Geschäft werden zukünftig noch wichtiger

 Nettoerträge im Retailgeschäft (in Mrd. €) Anzahl Wertpapierdepots deutscher Haushalte (in Mio.)

 Σ 51,0 Σ 51,9 100% Σ 50,9
 100% 100%

 - 1,5% p.a.
 15% 7,78 Konten/
 13% 6,63 9,16
 18%
 Karten 27 26 24,5 23,3 22,6 22,5 22,9 23,5 25,9
 22,4 22,2
 26% 13,26 27% 14,01
 30% 15,27
 WP-Geschäft
 2010 2011 2012 2013 2014 2015 2016 2017 2018 2019 2020
 24% 12,24 19% 9,86
 18% 9,16 Einlagen

 >
 39%
 37% 18,87 20,24 34% 17,3 Kredit › Anzahl WP-Depots sinkend seit Ende 2010 um -1,5% p.a.
 › Geringfügiger Turnaround erwartet auf Grund anhaltendem
 Niedrigzinsniveau und Corona-Boom
 2016 2019 2022

 Quelle(n): eigene Analyse und Abbildung gem. verfügbarer Online-Ressourcen und nach Jordan, M. (2021) & Statista (2020).

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1 Problemstellung & Forschungsrelevanz

 Robo-Advisory als neue Finanzinnovation für neue Erträge

 CFA-Survey zeigt hohes Einflusspotential von Robo- Definition gem. Bundesanstalt für
 Advisors auf Finanzdienstleistungsbranche Finanzdienstleistungsaufsicht (BaFin)
 Frage: “Welche Technologie sehen Sie mit dem größten Einfluss in einem Jahr
 und in fünf Jahren?

 1 Jahr 5 Jahre

 40%
 37%

 30%

 23%
 “Unter Robo-Advisory wird
 15% typischerweise die Unterstützung
 13% eines Kunden bei der finanziellen
 11% 11%
 Investition mit Hilfe von teilweise
 2% 2 oder vollständig automatisierten
 Systemen (z. B. unter Verwendung
 Robo-advisors P2P Lending Crowdfunding Blockchain Andere von Algorithmen) verstanden.”
 Quelle(n): eigene Abbildung nach CFA Institute (2016); BaFin (2020).

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Agenda

 01 Problemstellung & Forschungsrelevanz

 02 Forschungshypothesen & Methodologie

 03 Ergebnisse & Erkenntnisse

 04 Fragen & Kontaktdaten

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2 Forschungshypothesen & Methodologie

 Robo-Advisory verspricht viele Vorteile – und in Theorie stimmt
 das auch …

 Kundenbedürfnisse Potential von Robo-Advisory
 Intelligenter Digitalservice: Kunden erwarten (Weiche) Künstliche Intelligenz: regelbasierter
 innovative Online-Lösungen, die 24/7 erreichbar und Service anhand von Algorithmen zwecks Portfolio
 somit unabhängig von klassischen Öffnungszeiten sind Management

 Kosteneffizienz: Wunsch nach hochwertiger Faires Pricing: durch Angebot standardisierter
 Dienstleistung zu möglichst geringen Kosten, da auch Portfolien, die zum Großteil auf kostengünstigen
 bereits in anderen Branchen verfügbar ETFs basieren (z.B. geringe TER)

 Objektivität: Kunden erwarten objektiven und fairen Akademischer Service: Portfolio Management
 Service, der die eigenen Bedürfnisse in den basiert auf wissenschaftlichen Prinzipien der
 Vordergrund stellt Geldanlage (z.B. Value-at-Risk, Rebalancing)

 Nachhaltigkeit: Kunden kennen sich nicht mit Erfahrung und Innovation: abhängig, ob das
 nachhaltigen Geldanlagen aus und wünschen Robo-Angebot von einem klassischen Anbieter oder
 kompetente Beratung in dem Bereich einem FinTech in Anspruch genommen wird

 Quelle(n): Krautbauer, M. & Althof, J. (2019); eigenes Literatur-Review & weitere Research-Arbeiten.

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2 Forschungshypothesen & Methodologie

 … aber Literatur-Review zeigt gemischtes Stimmungsbild aus
 akademischer Sicht
 Auszug relevanter Publikationen:

 › Objektivität: muss mit der Zeit noch belegt werden, ob Service objektiver, fairer und unter dem
 Strich erfolgreicher ist als das menschliche Pendant
 (Vgl. Fisch et al., 2017; Merkle, 2020; Uhl & Rohner, 2018)

 › Kosteneffizienz: Robo-Advisors vermarkten sich als kostengünstige Alternative, da zum Großteil
 basierend auf ETF-Portfoliostrukturen, aber verschiedene Studien kommen zu unterschiedlichen
 Resultaten
 (Vgl. Franzetti, 2018; Reher & Sokolonski, 2020)

 › Service Komfort: Allround-Service angefangen bei Portfolioempfehlung bis hin zum
 Management basierend auf Algorithmen und “weicher” künstlicher Intelligenz (KI), aber
 menschliche Elemente in Wertschöpfungskette nach wie vor zu empfehlen bzw. relevant
 (Vgl. Tammas-Hastings, 2017; Vives, 2019)

 › Limitationen: aktuell mit Schwächen im Geschäftsmodell, z.B. wenig Individualisierungs-
 möglichkeiten hinsichtlich Stock-Picking oder Branchenausschlüssen
 (Vgl. Faloon & Scherer, 2019; Huxley & Kim, 2017; Phoon & Koh, 2018)

 Quelle(n): eigenes Literatur-Review & weitere Research-Arbeiten; siehe auch Backup in dieser Präsentation.

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2 Forschungshypothesen & Methodologie

 Zusammenfassung zur Hypothesenuntersuchung

 Literatur-Basis Einflussfaktoren
 › Basierend auf Literatur-Review mit über 200 › Geschlecht & Alter
 Publikationen (gespeichert in Mendeley) › Bildung / Akademische Ausbildung
 Nutzungs-
 › Ableitung passender unabhängiger › Familienstand
 wahrscheinlich-
 Variablen
 keit nachhaltiger › Finanzwissen
 › Fokus auf existierende Forschungslücken Robo-Advisors
 › Wahrnehmung von ESG im Kontext Robo-
 › Referenz zu anderen Forschungsarbeiten Advisory
 und deren Fragestellungen, die durch diese
 Dissertation adressiert werden › …

 1 2 3
 Einzigartiges Datenset Analyse & Test Hypothesenuntersuchung
 (Kooperation mit Bank oder FinTech, (basierend auf Kooperation zur und Synthese
 Entscheidung ausstehend) Datenerhebung und eigener Analyse) (Handlungsempfehlungen für Praxis)

 Quelle(n): eigenes Literatur-Review & weitere Research-Arbeiten; siehe auch Backup dieser Präsentation.

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Agenda

 01 Problemstellung & Forschungsrelevanz

 02 Forschungshypothesen & Methodologie

 03 Ergebnisse & Erkenntnisse

 04 Fragen & Kontaktdaten

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3 Ergebnisse & Erkenntnisse

 Anwendung logistische Regression zur Beantwortung der
 zentralen Forschungsfrage
 Logistisches Regressionsmodell mittels GRETL:

 Dependent variable: ROBO_USE_PROB_SUST_DUMMY
 Standard errors based on Hessian

 Coefficient Std. Error z p-value Independent Variable Variance Inflation Factor
 const −8.69691 1.78710 −4.867

3 Ergebnisse & Erkenntnisse

 Wissenschaftliche Erkenntnisse basierend auf statistischem
 Ansatz
 Überblick fünf wesentlich Erkenntnisse (auszugsweise):

 1. Wenn es sich um einen männlichen Anleger handelt, dann steigt die Wahrscheinlichkeit, einen
 nachhaltigen Robo-Advisor zu nutzen, um das 2,09-fache.

 2. Erhöht sich das Alter um den Wert 1, erhöht es die Nutzungswahrscheinlichkeit um 9,5%.

 3. Die Nutzungswahrscheinlichkeit steigt um 96 %, wenn der Investor eine Ausbildung auf
 akademischem Niveau (z. B. Bachelor- oder Masterabschluss) vorweisen kann.

 4. Die Wahrscheinlichkeit, einen nachhaltigen Robo einzusetzen, steigt mit jeder Steigerung +1
 auf der Likert-Skala bezüglich des Kostenbewusstseins der Anleger um 44%

 5. Der gleiche Effekt lässt sich auch auf der Likert-Skala gegenüber dem ökologischen
 Bewusstsein feststellen, was bei steigenden Likert-Werten zu einer 1,1-fach höheren
 Nutzungswahrscheinlichkeit führt.

Cam-Duc Au I FOM Master Forschungsforum 2022 13

Agenda

 01 Problemstellung & Forschungsrelevanz

 02 Forschungshypothesen & Methodologie

 03 Ergebnisse & Erkenntnisse

 04 Fragen & Kontaktdaten

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1
 4 Fragen & Kontaktdaten

 Welche Fragen oder Anregungen gibt es?

 Ich freue mich auf Eure Fragen und Anregungen!

Cam-Duc Au I FOM Master Forschungsforum 2022 15

1
 4 Fragen & Kontaktdaten

 Vielen Dank für Eure Aufmerksamkeit!

 Cam-Duc Au
 cam-duc.au@fom-net.de

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Backup

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1 Problemstellung & Forschungsrelevanz

 FinTech Angebote erscheinen hochwertiger als die von
 traditionellen Anbietern
 Innovativere Produkte als bei Vertrauenswürdiger als traditionelle Finanzhäuser
 traditionellen Banken
 2%
 6%
 Einfache Kontoeröffnung
 Besserer Service 10%

 43%
 Besserer Online-Auftritt 11%

 12%

 Zugang zu anderen Produkten
 und Dienstleistungen 15%
 Niedrigere Gebühren

 Quelle(n): Ernst & Young (2020).

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1 Problemstellung & Forschungsrelevanz

 Robo-Advisors bieten automatisiertes Rebalancing, um
 Risikotoleranz und Investmentstrategie zu sichern

 Ziel-Allokation Drifted-Allokation Rebalanced Allokation

 Aktien: Aktien: Aktien:
 60% 70% 60%

 Renten: Renten: Renten:
 40% 30% 40%

 Quelle(n): Fang et al. (2006).

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1 Problemstellung & Forschungsrelevanz

 Moderne Portfoliotheorie nach Markowitz – Konzept der
 Diversifikation

 Funktionsweise
 • Diversifikation reduziert die
 Risiken

 • Korrelation der einzelnen
 Anlagen müssen beachtet
 werden

 • Je geringer die Korrelation,
 desto besser die Diversifikation

 • Robo-Advisory bietet
 Services gem. der Portfolio-
 Theorie an

 Quelle(n): Jung et al. (2019)

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1 Problemstellung & Forschungsrelevanz

 Value-at-Risk (VaR) als populäre Strategie zur Kontrolle von
 Investmentrisiken

 Funktionsweise Risiko Kategorie: 5% VaR Risiko Kategorie: 20% VaR

 • Die individuelle Anlagestrategie basiert auf der
 gewählten Risikokategorie, die mit der Value-at-
 Risk-Kennzahl (VaR) verknüpft ist.

 • Der VaR-Wert bestimmt den jährlichen Verlust, der
 nicht mit einer Wahrscheinlichkeit von 95%
 auftreten sollte (Konfidenzniveau).

 • Beispiel: Ein VaR von 12% besagt, dass das
 Portfolio innerhalb eines Jahres keinen Verlust von
 mehr als 12% erleiden sollte (bei gegebenem
 Konfidenzniveau von 95%).

 • Scalable Capital als bekanntester Robo-Advisor
 für den VaR-Ansatz.

 Quelle(n): Scalable Capital (2021).

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2 Forschungshypothesen & Methodologie

 Hypothesen basierend auf Literatur-Review

 Hypothesen

 ! The likelihood of using a sustainable robo−advisor is higher among
 male investors.

 " The higher the age, the higher the likelihood to use a sustainable
 robo−advisor

 The likelihood of using a sustainable robo−advisor is higher among
 #
 academics

 The likelihood of using a sustainable robo−advisor is higher among
 ! investors with investment experience

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2 Forschungshypothesen & Methodologie

 Hypothesen basierend auf Literatur-Review

 Hypothesen

 $ If the reason for investing is long−term oriented, the likelihood of
 using a sustainable robo−advisor is higher.

 % The likelihood of using a sustainable robo−advisor is higher among
 investors preferring professional finance advice.

 The higher the risk appetite, the higher the likelihood of using a
 &
 sustainable robo−advisor

 The higher the demand for investment transparency, the higher the
 " likelihood of using a sustainable robo−advisor

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2 Forschungshypothesen & Methodologie

 Hypothesen basierend auf Literatur-Review

 Hypothesen

 ' The higher the cost−awareness, the higher the likelihood of using a
 sustainable robo−advisor.

 !( The higher the importance for ecological aspects, the higher the
 likelihood of using a sustainable robo−advisor.

 The higher the importance for social aspects, the higher the
 !!
 likelihood of using a sustainable robo−advisor.

 The higher the importance for governance aspects, the higher the
 #$ likelihood of using a sustainable robo−advisor.

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