Content

Tim Alexander Herberger (ed.)

Die Digitalisierung und die Digitale Transformation der Finanzwirtschaft

1. Edition 2020, ISBN print: 978-3-8288-4345-5, ISBN online: 978-3-8288-7296-7, https://doi.org/10.5771/9783828872967

Tectum, Baden-Baden
Bibliographic information
Te ct um Tim Alexander Herberger (Hrsg.) Die Digitalisierung und die Digitale Transformation der Finanzwirtschaft Tim Alexander Herberger (Hrsg.) Die Digitalisierung und die Digitale Transformation der Finanzwirtschaft Tim Alexander Herberger (Hrsg.) Die Digitalisierung und die Digitale Transformation der Finanzwirtschaft Tectum Verlag Tim Alexander Herberger (Hrsg.) Die Digitalisierung und die Digitale Transformation der Finanzwirtschaft © Tectum - ein Verlag in der Nomos Verlagsgesellschaft, Baden-Baden 2020 eBook 978-3-8288-7296-7 (Dieser Titel ist zugleich als gedrucktes W erk unter der ISBN 978-3-8288-4345-5 im Tectum Verlag erschienen.) Alle Rechte vorbehalten Inform ationen zum Verlagsprogramm finden Sie unter www.tectum-verlag.de Bibliografische Informationen der Deutschen Nationalbibliothek D ie Deutsche N ationalbibliothek verzeichnet diese Publikation in der D eutschen Nationalbibliografie; detaillierte bibliografische Angaben sind im Internet über http://dnb.ddb.de abrufbar. Bibliographic information published by the Deutsche Nationalbibliothek T he D eutsche N ationalbibliothek lists this publication in the Deutsche N ationalbibliografie; detailed bibliographic data are available online at http://dnb.ddb.de. Vorwort „W ie können derSchw arm und R oboterA nlageentscheidungen fü r m ich treffen? “ „ Was sind M ob ile -und Instant Paym ent-Lösungen? “ „W ie h ä n g tB ig D ata mit m einer Kreditw ürdigkeit zusam m en? “ „W elch e R olle kann die B lockchain in d erF in an zw elt -von M orgen sp ielen ? “ „ S in d F in T e c h s eine D isruption innerhalb d erF in a n zin d u str ie?“ Solchen exemplarisch ausgewählten Fragestellungen begegnet man regelmäßig in der öffentlichen Diskussion in der Schnitt menge zwischen Finanzwirtschaft, Digitalisierung und Digita len Transformation. Ohne Frage bringen die Digitalisierung, verstanden als konkrete Umstellung von analog hin zu digital, und die Digitale Transformation, verstanden als Implementie rungsprozess eben jener Umstellung, zahlreiche Veränderun gen am Dienstleistungsangebot in der Finanzwirtschaft mit sich. Dies bedeutet für jeden einzelnen Akteur mit seiner indi viduellen Motivations- und Interessenslage, dass sowohl Chancen als auch Risiken in zahlreichen konkreten finanzwirtschafdichen Entscheidungssituationen aus der Digitalisierung und Digitalen Transformation resultieren können, die sich auch in der individuellen ökonomischen Bewertung digitaler Geschäftsmodelle in der Finanzwirtschaft widerspiegeln. Es wird jedoch in der Diskussion nicht selten übersehen, dass wir aktuell zwar in der Finanzwirtschaft zumindest neu erscheinenden technologischen Entwicklungen und Angebo ten begegnen (z.B. Blockchain, Crowdfunding, Social Trading, digitale Zahlungssysteme), aber die Digitalisierung und Digi tale Transformation der Finanzwirtschaft schon seit ca. 25 Jahren in vollem Gange ist (z.B. computergestützte Überwei sungssysteme; Girokarten; Tele- und Online-Banking). Es stellt sich daher die Frage, welche als neuartig erscheinenden digitalen Geschäftsmodelle in der Finanzwirtschaft v (Stichwort: FinTech) stellen wirklich disruptive Innovationen dar, wie sie zum Teil von den Anbietern auch als solche gegen über (potenziellen) Kunden beworben werden. Haben diese Geschäfts-modelle das Potential, die Finanzdienstleistungs branche nachhaltig und substanziell verändern zu können, wodurch bereits etablierte Anbieter dazu bewegt werden könn ten, ihre bisherigen Geschäftsmodelle - einschließlich der Preisstruktur - zu überdenken und in der Folge zu überarbei ten? Oder handelt sich bei den meisten dieser Geschäftsmo delle lediglich um "kleinere" Neuerungen innerhalb des bereits bekannten Spektrums an digitalen Finanzdienstleistungen und sind vielmehr Optimierungen einzelner Wertschöpfungs prozessschritte innerhalb der Finanzdienstleistungsbranche? Durch diese Beitragssammlung wird ein breites Spektrum an Themenkreisen in diesem Kontext adressiert und reicht von durch die Digitalisierung und Digitalen Transformation ausge lösten Veränderungen im Dienstleistungsangebot der Finanz-, Versicherungs- und Immobilienindustrie, über den Einsatz in novativer Technologien zur möglichen Effizienzsteigerung auf Kapitalmärkten bis hin zur Analyse, ob bildungspolitisch und regulierungsseitig weiterer Handlungsbedarf aufgrund der sich im Gang befindlichen Veränderungen in der Finanzwirt schaft besteht. Neben deskriptiven und erklärenden Elemen ten zu einzelnen „neuen“ Technologien in den einzelnen Bei trägen, stehen grundsätzlich jeweils auch eine perspektiven orientierte Herangehensweise in der ökonomischen Bewer tung der einzelnen Technologien im Analysefokus. Der Sammelband berücksichtigt ausgewählte Forschungs arbeiten, die auf Grundlage studentischer Forschung zum Thema Digitalisierung und Digitale Transformation in der Fi nanzwirtschaft an der Zeppelin Universität in Friedrichshafen sowie im Zusammenhang mit Forschungsarbeiten an der Otto- Friedrich-Universität Bamberg und dem dortigen Lehrstuhl für Betriebswirtschaftslehre, insb. Finanzwirtschaft, entstan den sind. Die Arbeiten wurden im Rahmen von Workshops im Frühjahr 2019 oder auf internationalen Fachtagungen vorge stellt und in den dortigen Auditorien diskutiert. Mein größter Dank gilt den Autoren der einzelnen Beiträge, die diesen Sammelband durch ihre Forschungsarbeit erst er möglicht haben sowie den verschiedenen Diskutanten in den VI jeweiligen Auditorien, die mit ihrem Feedback und fachlichen Input die Arbeiten inhaltlich bereichert haben. Ferner möchte ich herzlich Frau Anika Rehder und Frau Dr. Isabell Häcker-Kruck in deren Rolle als Programmdirekto rinnen der betriebswirtschaftlichen Studiengänge an der Zep pelin Universität für ihre Unterstützung im Rahmen dieses Projekt danken. Zudem möchte ich Frau Silke Bengel sowie Herrn Tim Bronner meinen Dank für die administrative Ab wicklung mit dem Verlag sowie der redaktionellen Unterstüt zung beim Erstellen der Druckvorlage aussprechen. Der Zeppelin Universität sowie dem Dr. Theo und Friedl Schöller Forschungszentrum für Wirtschaft und Gesellschaft an der Friedrich-Alexander-Universität Erlangen-Nürnberg danke ich ganz besonders für deren finanzielles Engagement beim Gelingen dieses Projektes. Budapest, im O ktober 2019 D r. Tim A lexan derH erberger VII Inhalt Viefers, Jakob Brauchen wir in Zeiten der weiter voranschreitenden Digitalisierung der Finanzwirtschaft auch eine Financial Literacy „4.0“? Eine ökonomische Analyse aus Sicht verschiedener Verbrauchertypen.........................................1 Oehler, Andreas /Horn, Matthias / Wendt, Stefan Social Trading und Digital Investments............................ 41 Stützle, Fabian Ist Crowdfunding eine relevante Finanzierungsalternative für Unternehmen? Eine ökonomische Analyse aus Sicht unterschiedlicher Unternehmenstypen............................ 73 Krüger, Clemens Portfoliomanagement durch Robo-Advisoiy? Eine ökonomische Analyse aus Sicht unterschiedlicher Anlegertypen.....................................................................105 Herberger, Tim A. / Oehler, Andreas Unternehmenseigene Social-Media-Kanäle zur Kom munikation kapitalmarktrelevanter Unternehmens informationen? Ein Blick in börsennotierte deutsche Unternehmen.....................................................................145 Geilenberg, Vincent Sind InsureTechs die besseren Versicherer? Eine ökonomische Analyse aus Sicht verschiedener Verbrauchertypen............................................................. 171 Herberger, TimA. /Zoll, FredericM. Das Immobilienmanagement der Zukunft: Ein Überblick zu neuen Anwendungen im Kontext der Digitalisierung und Digitalen Transformation..........................................197 Holzmann, Linus Sind Geschwindigkeit und Effizienz wirklich alles? Eine perspektivenorientierte, ökonomische Analyse des Hochfrequenzhandels an internationalen Wertpapier börsen................................................................................ 239 IX Pape, Christina Effizienzsteigerungen in der Finanzindustrie durch die Blockchain-Technologie? Eine perspektivenorientierte ökonomische Analyse....................................................... 267 Trofimov, Victor Mobile Payments in Deutschland - Eine Untersuchung zu dem möglichen Nutzen und den Kosten für die deutschen Konsumenten....................................................................301 Horky, Florian Ist Big Data die Lösung für bessere Bonitätsratings von Verbrauchern? Eine perspektivenorientierte, ökonomische Analyse..............................................................................333 Braccia, Claudio Digitalisierung der Finanzwirtschaft FIRST, Bedenken SECOND? Eine perspektivenorientierte, ökonomische Analyse..............................................................................365 X Brauchen wir in Zeiten der weiter voranschreitenden Digitalisierung der Finanzwirtschaft auch eine Financial Literacy „4.0“? Eine ökonomische Analyse aus Sicht verschiedener Verbrauchertypen Jakob Viefersa* Key Words: FinTech; Digitalization; Financial Literacy Inhaltsübersicht: 1 Einleitung 2 Theoretische Grundlagen 3 Ökonomische Analyse aus Sicht der Verbrauchertypen 4 Fazit Literaturverzeichnis Appendix aResearch Student a tZ e p p elin U n iversity 'P lea se address correspon den ce to Jakob V iefers, Zep p elin U niversity, A m Seem oser H orn 20, 88045 Friedrichshafen. 1 1 Einleitung Durch den derzeitigen Koalitionsvertrag von SPD und CDU ist das Thema einer Grundrente wieder öffentlich präsent und wird vielseitig thematisiert, da eine solche Grundrente die fi nanzielle Sicherheit für Arbeitnehmer gewährleisten und Al tersarmut vorbeugen würde.1 In dieser öffentlichen Diskus sion geht es vor allem um das Thema der Gerechtigkeit und darum, ob die Grundrente als ökonomisch sinnvoll anzusehen ist.2 Es stellt sich unabhängig davon allerdings auch die Frage, ob Menschen die Angst vor der Altersarmut nicht auch durch andere Maßnahmen genommen werden kann. Finanzdienstleistungen sind Vertrauensgüter, da der Nut zen für Verbraucher erst nach einigen Jahren absehbar bzw. eintreffend ist.3 Dies wird besonders durch die immer stärkere Interdisziplinarität in Bezug auf die Digitalisierung und die Fi nanzwelt verstärkt, weshalb die Idee der Financial Literacy im Rahmen des digitalen Wandels überdacht werden sollte. Die von Oehler vorgestellte Meta-Bildung mag dem Verbraucher zwar in den ersten Zügen helfen, jedoch wird der durchschnitt liche Verbraucher am vielfältigen Informations- und Entschei dungsangebot keine effizienten Entscheidungen treffen kön nen.4 Dies liegt oft daran, dass die Financial Literacy generell unzureichend ist.5 Es scheint also, als würde der Grundstein für eine Financial Literacy 4.0 fehlen, jedoch wird im Folgen den gezeigt, dass die Kundenbetreuung und die Anwendungen durch die digitale Transformation im Finanzsektor für den Verbraucher immer individualisierter und einfacher gestaltet werden, was zu einer erhöhten Nutzerfreundlichkeit führt und somit ein geringeres Grundwissen voraussetzt. In dieser Arbeit soll evaluiert werden, ob eine Financial Li teracy 4.0, also eine Bildung in Bezug auf die immer weiter di gitalisierte Finanzwelt, nötig ist oder ob diese aufgrund der wachsenden Vernetzung hinfällig wird und es den 1 V gl. T helen 2019. 2 V gl. FAZ 2019. 3 V gl. O ehler 2012. 4 V gl. O ehler 2013. 5 V gl. Schlösser et al. 2011, 21-03, Lusardi et al. 2010, 358-380, F ischer/W agner 2016. 2 Verbrauchern genügt, auf Regularien und Gesetze zu ver trauen. Diese Fragestellung soll im Rahmen einer ökonomi schen Analyse aus Sicht verschiedener Verbrauchertypen be handelt werden. Die Arbeit ist wie folgt aufgebaut: In Kapitel 2 werden die theoretischen Grundlagen in Bezug auf Financial Literacy 4.0 erklärt. Hierbei wird im ersten Teil eine ausführliche Defini tion der Financial Literacy, die Daseinsberechtigung des Na menszusatzes »4.0“ durch einen Einblick in die Digitalisierung der Finanzwelt sowie die Ziele und der Status quo der Finan cial Literacy 4.0 vorgestellt. Im Anschluss werden die von Micklitz et al. (2010) etablierten Verbrauchertypen definiert und vom vorherrschenden Bild des mündigen Verbrauchers differenziert. In Kapitel 3 wird mithilfe des „Kanon der finan ziellen Allgemeinbildung“ von Habschick et al. (2004) eine Analyse anhand der vorher definierten Verbrauchertypen in Bezug auf die Financial Literacy 4.0 durchgeführt. In Kapitel 4 wird die Arbeit zusammenfassend dargestellt. 3 2 Theoretische Grundlagen 2.1 FinancialLiteracy4.0 2.1.1 Definition Der Begriff Literacy wird vom Oxford Dictionary (2019) als die Fähigkeit des Lesens und Schreibens einer Person definiert.6 Kirsch et al. (2001) zählten zusätzlich die Fähigkeit, gesell schaftliche Informationen zum Erreichen eines Ziels zu verar beiten, um so das eigene Wissen und die eigenen Kompetenzen zu verbessern.7 In Bezug auf Financial Literacy bedeutet dies, dass Personen erlerntes Finanzwissen und finanzspezifische Informationen nutzen können.8 Zur Financial Literacy gehö ren dementsprechend zwei aufeinander aufbauende Dimensi onen: Die Wissens-Dimension (Knowledge Dimension bzw. Financial Knowledge) sowie die Anwendungs-Dimension (Ap plication Dimension bzw. Financial Capability).9 Dieser Grundgedanke der Financial Literacy wird in Abbildung 1 dar gestellt. A b b ild u n g 1: E ig en e D arste llu n g n a ch H u sto n (20 10 ) 6 V g l. O xford D iction ary 2019. 7 V gl. K irsch et al. 2001. 8 V gl. K enning e t al. 2017, S chlösser et al. 2011, H absch ick e t al. 2004. 9 V g l. H u sto n 2 Q io , 296-316. 4 Es muss zwischen der Anwendung, dem Wissen sowie der übergeordneten Financial Literacy unterschieden werden. Fi nancial Knowledge bezieht sich lediglich auf die Grundlagen des Finanzwissens, welche in der Regel durch schulische oder häusliche Erziehung erlangt werden.10 Dass diese finanzielle Grundbildung nötig ist, zeigt die Untersuchung von Schürkmann & Schuhen (2013), welche deutliche Fehler der teilneh menden Schüler in Bezug auf Finanzbegriffe und das Nutzen eines Onlinerechners für Ratenzahlungen darlegte.11 Somit wurde der Unterschied zwischen Financial Knowledge und Fi nancial Capability verdeutlicht. Financial Literacy ist also „eine Kombination aus Bewusstsein, Wissen, Fähigkeiten, Ein stellungen und Verhaltensweisen, die notwendig sind, um so lide finanzielle Entscheidungen zu treffen und letztendlich das individuelle finanzielle Wohlergehen zu erreichen“.12 Der Zusatz „4.0“ ist ursprünglich durch den Begriff Indust rie 4.0 geprägt, welcher für die vierte industrielle Revolution steht und sich auf die Flexibilität, die Vernetzung sowie die Au tomatisierung, also auf eine technologische Revolution be zieht.^ In der Finanzbranche handelt es sich zwar nicht um eine vierte Revolution, dennoch kann aufgrund der erhöhten Vernetzung und Automatisierung der Zusatz „4.0“ als zutref fend beschrieben werden.^ Wie sich die Digitalisierung auf die Finanzwelt und Verbraucher auswirkt, soll im folgenden Ab schnitt dargestellt werden. 2.1.2 Digitalisierung der Finanzwelt Die Digitalisierung in der Finanzwelt beschreibt die Verände rung der Regularien, der Vernetzung sowie der Struktur auf grund der andauernden Fortschritte im IT-Bereich.^ Es kommt vor allem zu starken Veränderungen in Bezug auf Kun denbeziehungen, Vertriebs- und Kommunikationskanäle so wie Kundensegmentierung.16 10 V gl. W illis 2018. 11 V gl. S chürkm ann/Schuhen 2013, 73-89. 12 O ECD 2011, 3. !3 V gl. B arthelm äs et al., 2017, 33-56. 14 V gl. Brühl 2018, 3-12. ls V gl. Kahin 2016, Sharokhi 2008, 365-398. 16 V gl. Schm idt/D rew s 2016, 967-978. 5 Die Kundenbeziehungen verändern sich dadurch, dass ver mehrt personalisierte Angebote nachgefragt werden, welche mithilfe von Big-Data Ansätzen auch von verschiedenen Insti tutionen angeboten werden. Das Kundenerlebnis steht hierbei im Vordergrund. Das bedeutet konkret, dass Kunden die be stehenden Services hinterfragen und somit eine Veränderung der (Kosten-)Erwartungen durchlaufen wird.17 Dies kann je doch auch als Chance gesehen werden, da durch die personali sierten Angebote die Kundentreue erhöht und somit die ge samte Struktur der Kundenbeziehungen nachhaltig verstärkt werden kann.18 Zudem sollten Kunden besser digital involviert und bedient werden sowie durch eine funktionale, personali sierte App an das Unternehmen gebunden werden. Die Ren dite, welche für Finanzinstitute aufgrund der niedrigen Zinsen verloren geht, kann so durch entgeltliche Dienstleistungen auf gefangen werden.^ Die Kanäle wandern von der analogen in die digitale Welt. Dadurch ist eine erhöhte Vernetzung von stationären sowie mobilen Technologien möglich, was zu einer intensivierten Kommunikation zwischen Kunden und Unternehmen führt.20 Große Teile des Privatkundengeschäfts sind heutzutage bereits digital, wodurch Kosteneinsparungen im Filialbetrieb erzielt werden konnten.2122 Als Verknüpfung der digitalen Wandlun gen sowie der erhöhten Kommunikation werden heutzutage vermehrt digitale Assistenzsysteme eingesetzt, wodurch der Weg für ein Direktbankensystem geebnet wird.23 Innerhalb dieser Kommunikation gilt zu beachten, dass vor allem jün gere, gut verdienende Kunden (sog. Young Professionals) als hybride Kunden angesehen werden sollten. Diese wollen so wohl analoge als auch digitale Zugangswege nutzen, wobei Be ratungen in der Regel analog und der Vertragsabschluss oder 17 V gl. F orest/R ose 2015. 18 V gl. B ain /C om p any 2014. « V g l. A ccenture 2016. 20 V gl. C arl/E n zw eiler 2014. 21 V gl. B axter/V ater 2014, S chw artz et al. 2017, 181. 22 Seit 2000 w u rden in sgesam t rund 10200 Filialen geschlossen; T en den z steigen d (Schw artz et al., 2017). 23 V gl. B axter/V ater 2014, C arl/E n zw eiler 2014. 6 der Erwerb von Finanzdienstleistungen bzw. -produkten digi tal abgeschlossen wird. 24 Dass Young Professionals als solche, nämlich vor allem als interessante und rentable Kunden wahrgenommen werden, wird durch eine bedeutungsvollere Kundensegmentierung er reicht, welche aufgrund der Digitalisierung im Fokus der Fi nanzindustrie stehen sollte.25 Diese Segmentierung soll eben falls die langfristige Bindung der Kunden ans Unternehmen erhöhen und zusätzlich grundlegende Kundenwünsche durch individualisierte Angebote erfüllen.26 Zusätzlich werden durch die Digitalisierung weitere Di mensionen der Servicequalität olfengelegt und somit für Un ternehmen nutzbar gemacht, was auch zu erhöhten Service leistungen gegenüber den Kunden und somit einer positiven Kundenbindung führt. So kann sich der Kunde bereits selbst umfassend über Finanzprodukte und -dienstleistungen im In ternet informieren. Dennoch benötigen viele Kunden vor allem personalisierte Detailinformationen in verschiedenen Berei chen.2? Wie bereits erwähnt, steht vor allem das Kundenerleb nis in Bezug auf Vertrauen und Service im Vordergrund der di gitalisierten Finanzwelt. Dies soll vor allem durch sog. Algo- Banking, Mobile Payment, BigData-Ansätze sowie technische Veränderungen der Systeme erzielt werden.28 Das Algo-Banking ist maßgebend für die Entwicklung von Markt zu kunden spezifischen Informationen, während Mobile Payment eine vor allem bequeme und sichere Zahlungsmöglichkeit für den Endverbraucher darstellt.2?1 Diese beiden Instrumente können erhebliche Datenmengen erfassen, welche durch fundierte Analysen zu höchst-personalisierten Daten führen und somit eine verstärkte Kundenbindung, aufgrund der angepassten Produkte sowie Lösungen, zur Folge haben können. Auf die sem Weg zur einheitlichen Digitalisierungs- und Personalisierungs-Strategie der Finanzinstitute müssen Unternehmen vor 24 V gl. N aujoks et al. 2014, R eiter et al. 2014, 61-84. 25 V gl. B ain /C om p any 2014. 26 V gl. Jahn /P feiffer 2014, 79-93. 27 V gl. R eiter e t al. 2014, 61-84. 28 V gl. D app et al. 2014. 29 V gl. O ehler 2017a, 69-80. 7 allem hohen Wert auf glaubhafte IT-Sicherheit und Diskretion legen.s0 Die Sicherheit der Endnutzer sowie die Sicherheit der Da ten spielt in allen digitalisierten Bereichen eine große Rolle. Es muss für den Kunden deutlich gemacht werden, welche Rechte dieser hat sowie welche Regeln und Datenschutzrichtlinien vorhanden sind.31 Diese erhöhte Bedeutung von Datenschutz und Sicherheit haben zur Folge, dass eine hinreichende Trans parenz der genutzten Daten sowie eine Auskunftmöglichkeit für Konsumenten bestehen muss, um einer erhöhten Überwa chung wie sie u.A. in China zu beobachten ist, zu entgehen.32 Ein großer Vorteil der Digitalisierung hingegen ist die Einspa rung in Bezug auf die Transaktionskosten. So werden nicht nur die Zeit, Reichweite sowie die Speicherbarkeit von Datentrans fers revolutioniert. Die Menge der verfügbaren Informationen nimmt erheblich zu, was zu Vorteilen in der gesamten Daten verarbeitung sowie Umbrüchen der Schutzmechanismen für Konsumenten führt.33 Diese benötigen nicht mehr lediglich analoge, sondern ebenfalls, parallel dazu laufende, digitale Ab sicherungen und Schutzmaßnahmen.^ 2.1.3 Ziele Financial Literacy wurde von Willis (2018) in vier Konstrukte zusammengefasst. Das erste ist die Fähigkeit dazu, mit Geld umgehen zu können, und entspricht der traditionellen Sicht der Financial Literacy. Diese Fähigkeit kann laut Willis (2018) nicht gelehrt werden, sondern bedarf den Erfahrungswerten der jeweiligen Person.^ Als zweites Konstrukt sieht er die Fi nanzbildung als Sozialisation, da Financial Literacy nicht nur von der Bildung sondern auch vom Selbstvertrauen, -beherr schung sowie vom Vertrauen in Andere der jeweiligen Ver braucher abhängig ist. Es ist also kein technisches, sondern ein kulturell definiertes Konstrukt. Als drittes wird die Financial Literacy ohne finanzielle Ressourcen abgebildet. So bringt 3° V gl. D app et al. 2014. 31 V gl. Pw C 2018. 32 V gl. O ehler 2017a, 69-80, M üller/W elpe 2017, 261-277, Fing 2 0 0 1,1 . 33 V gl. O ehler 2017a, 69-80. 34 V gl. M üller/W elpe 2017, 261-277. 35 V gl. W illis 2018. 8 einer nicht-vermögenden Person eine Financial Literacy nichts, da ohne Vermögen bzw. ohne Geld kein nennenswertes Vermögen aufgebaut werden kann und somit eine Verringe rung der Vermögensungleichheit alleinig durch Financial Lite racy nicht möglich ist. Als viertes und letztes Konstrukt wird die Finanzbildung als Allheilmittel dargestellt, was bereits durch das dritte Konstrukt verneint werden konnte. In der Li teratur hingegen wird Financial Literacy dennoch als Lösung für finanzielle Probleme dargestellt: Financial Literacy soll so wohl in armen als auch reichen Ländern die geringen Erspar nisse und Schuldendefizite verbessern und ausgleichen. Eben falls kann fehlende Financial Literacy laut Willis (2018) nicht als Grund für Finanzkrisen gesehen werden, da Mitarbeiter der großen Finanzinstitutionen, die für die Krise 2008/2009 ver antwortlich waren, in der Regel gute bis sehr gute Abschlüsse von renommierten Universitäten haben und somit das Gegen teil von Financial Illiteracy darstellend6 Es seien hingegen die menschliche Gier, fehlende Geldpolitik sowie unzureichende Regulierungen als Gründe für eine solche Krise festzumachen. Da in dieser Arbeit jedoch eine ökonomische Analyse aus Sicht verschiedener Verbrauchertypen dargestellt werden soll, benötigt es nachvollziehbare, in der Praxis anwendbare Ziele der Financial Literacy, welche durch Schlösser et al. (2011) zu sammengefasst wurden. Sie stellten vier Kernbereiche der Fi nancial Literacy vor, welche allerdings nicht vollständig diffe renzierbar sind. So ist der erste Kernbereich die Möglichkeit zur Vermögensbildung. Das bedeutet, Konsum in der Gegen wart zu reduzieren und dadurch in der Zukunft einen erhöhten Konsum wahrnehmen zu können. Vermögen dient nicht nur der zukünftigen Absicherung, sondern auch dem Generieren von potentiellen Einkommensquellen, z.B. durch Zinsen, Mieteinnahmen oder Dividenden, wobei hier erneut das Rendite-Risiko-Verhältnis beachtet werden sollte. Ebenfalls eine zeitliche Entkopplung von Konsum und Einkommen bildet der zweite Kernbereich der Financial Literacy, nämlich mit Ver schuldung umzugehen. Es geht also darum, zukünftigen Kon sum aufgrund des heutigen zu verringern. Hierbei wird vor al lem von jungen Menschen das Risiko der Verschuldung unter schätzt, da oftmals keine Abwägung der Vor- und Nachteile im 36 V gl. W illis 2018. 9 Vergleich zum Barkauf in Betracht gezogen w e rd e n .3 7 Zur Mi nimierung von Einzel- und Familienrisiken muss der dritte Kernbereich, nämlich das Versichern, angewandt werden kön nen. So sollte ein Individuum in der Lage sein, seine täglichen Risiken zu beschreiben und sich damit auseinderzusetzen. Dies dient der Abwägung, in welchem Maße Versicherungen abgeschlossen werden sollten und ob eine Unter- oder auch Überversicherung besteht. Der vierte Kernbereich ist der täg liche Umgang mit Geld. Dazu dient die Erstellung eines Haus haltsbuchs, die Gegenüberstellung von Einnahmen und Aus gaben sowie die Verwaltung und permanente Kontrolle des Gi rokontos. Eine leicht differenzierte Ansicht wurde von Habschick et al. (2004) vorgestellt. Sie bezogen sich nicht auflediglich vier, sondern fünf Kompetenzen, die miteinander im Einklang ste hen, und stellen im ”Kanon der finanziellen Allgemeinbildung“ einen Leitfaden für Verbraucher vor.38 Anhand dieses Leitfa dens kann sich jede Person darüber bewusstwerden, ob sie im Sinne der Financial Literacy handelt und falls nein, wo Verbes serungen nötig sind. Dieser Leitfaden wird später in der öko nomischen Analyse verwendet. Die fünf Kompetenzen bezie hen sich auf das Verständnis von Geld, Geld-Management, Umgang mit Lebensrisiken, Vermögensaufbau und Altersvor sorge sowie das Leihen von Geld. Beim Verständnis von Geld geht es darum, sich seine eigene finanzielle Situation sowie die ökonomischen und gesamtwirtschaftlichen Grundmechanis men vor Augen zu halten und diese zu verstehen. Ebenfalls ist wichtig, die persönlichen Vorteile von Finanzdienstleistungen zu erfassen und auch anzuwenden. Beim Geld-Management handelt es sich vor allem um das Gleichgewicht der Einnah men und Ausgaben sowie um ein Bewusstsein der alltäglichen Geldgeschäfte in Bezug auf deren Kosten und Zeitaufwand. Darunter fällt die Evaluierung der nötigen Zahlungsmittel ebenso wie die wirklich nötigen Bankverbindungen und Kre ditkarten. Der Umgang mit Lebensrisiken verlangt eine Über sicht der notwendigen sowie nicht notwendigen Versicherun gen, in dieser Arbeit vor allem in Bezug auf die digitale Welt. Bei Vermögensaufbau und Altersvorsorge kommen zusätzlich 37 V gl. S chlösser et al. 2011, 21-03. 38 V gl. H abschick et al. 2004. 10 zum bereits angesprochenen Vermögensaufbau vor allem auch die nötige und richtige Altersvorsoge für Individuen. Diese gilt als Grundlage für zukünftige finanzielle Gesundheit und kann aufgrund von mangelnden Informationen oder fehlerhafter Beratung zu starken finanziellen Einschränkungen im Alter führen (Oehler, 20i7b).39 Hierbei kann auf eine qualitative Be ratung gesetzt werden, dennoch wird eine zunehmende Exper tise der Verbraucher benötigt, um zum einen eine solche qua litative Beratung von einer nicht-qualitativen Beratung zu un terscheiden und zum anderen bei zunehmenden Informations und Entscheidungssituationen die richtigen Entscheidungen zu treffen.40 Dazu muss der Verbraucher in der fünften Kom petenz (Geld leihen) fähig sein, seinen eigenen zukünftigen fi nanziellen Rahmen abzustecken und somit aufkommenden Problemen, zum Beispiel durch Versicherungen, entgegenzu wirken.41 Durch den steigenden Grad der Digitalisierung in der Fi nanzbranche steigt ebenfalls der Bedarf nach einer individuel len Finanzplanung für Verbraucher. Diese Finanzplanung wird in der Regel durch eine beratende Instanz durchgeführt, je doch zeigt sich immer mehr, dass Finanzberater oft nicht in der Lage sind, die richtigen Entscheidungen für ihre Kunden zu treffen. Der Kunde sollte sich also selbst die Möglichkeit of fenhalten, zu entscheiden, wo und durch wen er sich Hilfe bei der Finanzplanung beschaffen.42 Es sollte also ein Ziel der Fi nancial Literacy sein, Verbrauchern diese Möglichkeit nahezu bringen, da eine vollumfängliche Finanzausbildung, vor allem in Entwicklungsländern, noch nicht realisierbar erscheint.43 2.1.4 Status quo Zur Darstellung des potenziellen Bedürfnisses nach Financial Literacy, soll nun der Status quo anhand verschiedenerArbei ten und Tests zum Thema Financial Literacy abgebildet wer den. Hierbei gilt wieder zu beachten, dass manche Tests ledig lich das Wissen oder die Fähigkeit der jeweiligen Testpersonen 39 V gl. O ehler 2017b, 191-210. 4° V gl. O E C D 2009. 41 V gl. H abschick et al. 2004. 42 V gl. O ehler/W ilhelm -O eh ler 2011, 32-58. 43 V gl. K efela 2010, 205-212. 11 prüfen. Da laut Definition der Financial Literacy sowohl das Wissen als auch die Umsetzung relevant sind, werden beide Themenbereiche vorgestellt. Lusardi & Mitchell (2007a,b) zeigten, dass ein Defizit bei der Altersvorsorge von Babyboomern zu beobachten und die ses Defizit auf fehlende Financial Literacy zurückzuführen ist.44 45 Die Hauptprobleme waren die generell fehlende Ver trautheit von Familien mit den grundlegenden ökonomischen Konzepten, fehlende Informationen zum Spar- und Anlagever halten sowie zur Altersvorsorge. Es konnte zudem erkannt werden, dass verstärkt männliche Personen bzw. Jugendliche aus Haushalten mit geregeltem Einkommen und ohne Geld probleme eine verbesserte Financial Literacy aufwiesen als an dere.46 Für Deutschland wurde dies ausführlich in einer Studie von Fischer & Wagner (2016) bewiesen.47 Hierbei handelt es sich primär um das fehlende Verständnis der Rendite-Risiko- Abhängigkeit, was auf fehlendes Basiswissen zurückzuführen ist. Anhand einer Studie bezüglich Financial Literacy und der Vorhersage von Kapitalmärkten konnten Van Rooij et al. (2011) zeigen, dass oft Grundkenntnisse des Finanzwissens und der Konzepte vorhanden seien, fachspezifische Begriffe sowie das Kapitalmarktverhalten für viele nicht greifbar wa ren.48 Dies führt zu einer Verringerung der Anlagen in Kapital märkten, die laut Oehler et al. (2019) für viele Leute zugänglich sein sollten, um finanziell fundierte Entscheidungen treffen zu können. Ebenfalls konnten die Autoren herausfinden, dass junge BWL-Studenten eine gute bis sehr gute Financial Lite racy aufweisen und zukünftige Tests verstärkt auf die Anwen dung des Grundwissens eingehen sollten.49 Generell kann ge sagt werden, dass besser ausgebildete Personen höhere Rendi ten bei der Kapitalanlage erzielen als andere, unabhängig von der spezifischen finanziellen Bildung.50 44 V gl. Lusardi/M itchell 2007a, 205-224. 45 V gl. Lusardi/M itchell 2007b, 35-44. 46 Vgl. S chlösser et al. 2011, 21-03, Lusardi et al. 2010, 358-380. 47 V gl. F ischer/W agner 2016. 48 V gl. V an R ooji 2011, 449-472. 49 Vgl. O ehler et al. 2019, 37-42. 5° Vgl. B ianchi 2018, 831-859. 12 In Bezug auf die Financial Literacy 4.0, also auf den Um gang mit der digitalisierten Finanzwelt, konnten bereits ver einzelte Ergebnisse aus Mittel- und Fernost gesammelt wer den. So wurde ein generell erhöhtes Bewusstsein in Bezug auf digitale Finanzservices.51 Zudem konnte eine erhöhte Integra tion von Individuen in den Finanzsektor beobachtet werden, da eine erhöhte Kommunikation und der vereinfachte Zugang zu mobilen Endgeräten nachgewiesen werden.52 Abschließend kann gesagt werden, dass eine verstärkte Selbstständigkeit von Endnutzern zu einer erhöhten Nutzung der digitalen Finanz dienstleistungen und -angeboten führt und diese in Zukunft durch den Staat und durch Finanzinstitute weiterhin vermit telt werden.53 Ein Problem bei der Messung von Financial Literacy stellt die fehlende Standardisierung dar. So waren alle Tests auf ver schiedene Schwerpunkte ausgelegt und sind somit schwer ver gleichbar. Zudem wurden oft keine Kontrollgruppen gebildet sowie Tests mit einer fehlenden bzw. unklaren Definition von Financial Literacy durchgeführt.54 Aus diesem Grund führte die OECD (2011) einen standardisierten Fragebogen ein, der für zukünftige Tests verwendet werden sollte. Zielsetzung war, dass so Referenzen in verschiedenen Ländern gebildet werden und verschiedene Länder miteinander verglichen werden kön nen. Den Fragebogen stellten sie aus 18 bereits bestehenden Fragebögen nach einem ausführlichen Prüfverfahren zusam men.55 Die erste, flächendeckende und ausführliche Auswer tung dieses Fragebogens führten Atkinson & Messy (2012) durch. In diesem Test wurde sowohl das finanzielle Wissen, dessen Anwendung als auch das Finanzverhalten, somit also die gesamte Financial Literacy, getestet. Es wurde herausge funden, dass vor allem in Sachen Diversifikation erhebliche Defizite in nahezu allen Ländern und Altersklassen zu be obachten waren. Ebenfalls wurde gezeigt, dass in jedem Land 51 V gl. R ai/Sharm a 2019. s2 V gl. Shen et al. 2018. 53 V gl. G abor/B rooks 2017, 423-436, Servon/K aestn er 2008, 271-305. 54 V gl. H uston 2010, 296-316. 55 V gl. O ECD 2011. 13 erhebliche Verbesserungen in Bezug auf das finanzielle Grund wissen nötig sind.56 2.2 Verbrauchertypen Der mündige Verbraucher wird zwar in vielen Rechtsprechun gen berücksichtigt, ist heutzutage aber kaum noch als reprä sentativer Verbraucher zu rechtfertigend Er weist verstärkte Parallelen zum Homo oeconomicus auf, was für Modellbildun gen oder Grundsatzüberlegungen in akademischen Bereichen zwar Zuspruch findet, in der Realität und für Verbraucher in der digitalen Welt jedoch nicht anwendbar ist. Dies liegt vor allem daran, dass sich Verbraucher nicht ausschließlich auf ih ren monetären, sondern auch auf den gesellschaftlichen Nut zen fokussieren.58 Mündigkeit, die dem durchschnittlichen Verbraucher zu geschrieben wird, bezieht sich darauf, dass sich dieser, genü gend Informationen beschaffen und somit nutzenmaximie rend und vor allem selbstverantwortlich entscheiden kann.59 Die Frage bleibt, ob sich ein einzelner Verbraucher so ein omnipräsentes Wissen aneignen und vor allem nutzen kann. Ver braucher funktionieren deutlich weniger perfekt als im ne oklassischen Modell angenommen wird. So besitzen diese In formationsasymmetrien und Unsicherheiten, weshalb eine Vereinfachung von Vertragsabschlüssen sowie eine Verringe rung der Informationsdefizite durch Regularien erstrebens wert ist.60 Zusätzlich wird die Entscheidungsfindung einzelner Individuen stark von der Menge vorhandener Informationen und Entscheidungsmöglichkeiten sowie von Fairness-Aspek ten beeinflusst.61 Solche Beeinflussungen erscheinen im ne oklassischen Modell als irrational oder anormal, besitzen in der realen Welt hingegen eine erhebliche Bedeutung, weshalb vor allem die Bereiche der Institutionenökonomie, Behavioral 56 V gl. A tk in so n /M essy 2012. 57 V gl. O ehler 2013. s8 V gl. Brandl 2012. 59 V gl. O ehler 2013. 60 V gl. O ehler 2013. 61 V gl. O ehler et al. 2019, 37-42, O ehler 2017a, 69-80, Brandl 2012. So w ird im U ltim atum G am e zum B eispiel Fairness u n d U n fairn ess b elo h n t res pektive bestra ft (G üth et al., 1982; T haler, 1988). 14 Economics & Finance sowie Neuro Economics in der Untersu chung und Darstellung der folgenden Verbrauchertypen von Micklitz et al. (2010) berücksichtigt wurden.62 Vertrauende Verbraucher Der vertrauende Verbraucher kann als Mehrheit der tatsächli chen Verbraucher gesehen werden. Dieser Verbraucher nimmt sich nur wenig Zeit für die Entscheidungsfindung. Eine Ver besserung der Kompetenzen wäre selbst durch eine verstärkte Ausbildung nur bedingt erreichbar. Finanzbildung würde nur langsam Wirkung zeigen, weshalb der vertrauende Verbrau cher auf unabhängige und renommierte Institutionen ange wiesen ist. Er benötigt einen vertrauenswürdigen Mindest schutz, da sein Schicksal nicht von seiner Finanz- und Ver braucherkompetenz abhängig sein darf. Ihm ist ein mittlerer Schutzbedarf zuzuschreiben. 63 Verletzliche Verbraucher Der verletzliche Verbraucher befindet sich an der Peripherie der Verbraucherpolitik und hat Schwierigkeiten die Heraus forderungen des Alltags sowie der Lebensökonomie zu bewäl tigen. Zusätzlich fehlen Kompetenzen in Bezug auf Überschul dung, Krankheit oder Versorgungsarmut sowie die Fähigkeit mit diesen Problemen umzugehen. Für diese Verbraucher gruppe ist die derzeitige sozialpolitische Dimension nur wenig hilfreich, da kaum mit verbesserten Informationen und erhöh ter Markttransparenz umgegangen werden kann. Es ist eine gezielte Förderung und Beratung nötig, um diese Art der Ver braucher an der Gesellschaft teilhaben zu lassen. Es ist ein ho her Schutzbedarf notwendig.64 Verantwortungsvolle Verbraucher Den verantwortungsvollen Verbraucher stellt eine kleine, aber wachsende Gruppe von Konsumenten dar. Sein verantwor tungsbewusstes Konsumhandeln begrenzt seine individuelle Konsumfreiheit und er fühlt sich verpflichtet, selbst mit be grenzten Kapazitäten, relevante Informationen einzuholen 62 V gl. M icklitz et al. 2010, O ehler 2013. 63 V gl. Pagel 2017. 64 V gl. Pagel 2017. 15 und diese zu teilen. Der verantwortungsvolle Verbraucher sehnt sich nach vermehrten und präziseren Informationen für eigene Entscheidungen und betrachtet auch ressourcenscho nende sowie faire und soziale Bedingungen in der wirtschaftli chen Welt. Für diesen Verbraucher ist der geringste Schutzbe darf festzustellen.65 Abschließend ist zu erwähnen, dass sich die Verbraucher typen nicht auf einzelne Personen oder Personengruppen, son dern vielmehr auf Personen in einzelnen Situationen oder Ent scheidungen beziehen. Eine einzelne Person kann also alle drei Verbrauchertypen in verschiedenen Situationen abbilden. Des Weiteren ist in digitale bzw. nicht-digitale Verbraucher zu un terscheiden, da nicht jeder die Möglichkeit hat, sowohl in Be zug auf die Hardware als auch in der persönlichen Anpassung, mit der Digitalisierung und der damit verbundenen erhöhten Vernetzung mitzuhalten. Zudem sollten diese Verbraucherleit bilder nicht als Stigmatisierung verschiedener Gruppen, son dern vielmehr als Hilfe zur Entscheidungsfindung in verschie denen Situationen genutzt werden.66 65 V gl. Pagel 2017. 66 Vgl. O ehler/R eisch 2016. 16 3 Ökonomische Analyse aus Sicht der Verbrauchertypen 3.1 Methode Im Folgenden sollen das finanzielle Grundwissen sowie die Anwendung der verschiedenen Verbrauchertypen mithilfe von Use-Cases dargestellt werden. Zusätzlich soll evaluiert werden, in welchem Rahmen das Bedürfnis nach Financial Literacy durch die Digitalisierung verändert wird. Als Grundlage dieser Untersuchung dienen die vorgestellten Verbrauchertypen von Micklitz et al. (2010) sowie der Leitfaden von Habschick et al. (2004). Für jeden Verbrauchertyp wird eine kurze Personifi kation vorgestellt, um das Verständnis für die folgende Analyse zu erleichtern. Es gilt zu beachten, dass diese Analogien nur dazu dienen, ein Bild für den Leser und somit verständliche Verbrauchertypen darzustellen. Die von Micklitz et al. (2010) entwickelten Verbraucherleitbilder beziehen sich weiterhin auf einzelne Situationen, es wird also nur eine vereinfachte Darstellung dieser Gruppen in Bezug auf Finanzentscheidun gen dargestellt. Diese Untersuchung wird zudem verstärkt auf die digitale Finanzwelt bezogen. In Bezug auf den Finanzsektor besteht eine besondere Pflicht des Bundesministeriums der Justiz und des Bundesmi nisteriums für Verbraucherschutz. Diese muss aktiv bei Ver stößen gegen kollektive Verbraucherrechte vorgehen und er lässt Regularien, um Informationsasymmetrien zu verringern und somit einen verbesserten Wettbewerb sowie Chancen gleichheit zu gewährleisten. Problematisch ist, dass es im Fi nanzbereich keine validen Möglichkeiten gibt, die Risiken von Finanzprodukten ex-ante zu erkennen, was die Regulierung in Bezug auf Rendite-Risiko-Erwartungen erheblich erschwert. Zudem sind diese Finanzprodukte oft zu komplex, als dass ein Verständnis der jeweiligen Verbrauchergruppen zu erwarten ist.6? Abhilfe können durch Informations- und Vergleichspor tale geschafft werden, wobei nicht für alle Verbraucher klar ist, wie sich diese finanzieren, nämlich häufig durch Provisio nen.68 67 V gl. G rugel 2017, 51-66, O ehler 2017c, 279-293. 68 V gl. G rugel 2017, 51-66, M icklitz et al. 2010, O ehler 2016. 17 3.2 Vertrauende Verbraucher Der vertrauende Verbraucher ist ein durchschnittlich intelli genter, internetaffiner Endnutzer, der keinerlei datenschutz rechtliche Grundkenntnisse hat. Er weiß sich zeitsparend zu helfen und ist in seiner Entscheidungsfindung vor allem auf eine schnelle Entscheidung fokussiert. Da er die Mehrheit der Bevölkerung repräsentiert (Micklitz et al., 2010), ist er in den meisten Kategorien (Einkommen, Familienstatus etc.) als Durchschnittsbürger einzuordnen.6?1 Er ist zwar in der Lage, aber oft nicht gewillt und zeitlich zu eingeschränkt sich seiner finanziellen Situation bewusst zu werden. Es benötigt eine gewisse Zeit, seine eigene finanzielle Lebenslage zu verstehen und dafür alle Daten zu sammeln. Diese sollten ihm auf einen Blick dargelegt werden, was im Zuge der Digitalisierung und mit der Einführung von PSD 2 heutzutage möglich ist.?0 Fraglich bleibt, ob er die ökonomi schen Grundmechanismen versteht, welche für ihn zutreffend sind. Für dieses Verständnis benötigt er eine finanzielle Grundausbildung, damit er auf der einen Seite weiß, welche Grundmechanismen es gibt, und auf der anderen Seite, wofür diese zutreffend sind. Das gleiche gilt für die gesamtwirtschaft lichen Rahmenbedingungen, die dieser Verbraucher zwar ver stehen kann, er aber abgeneigt ist, diese wirklich zu erlernen und auch umzusetzen. Den Vorteil von Finanzdienstleistungen kann er aufgrund der vereinfachten Kommunikationsmöglich keiten sowie aufgrund der vereinfachten Informationsbeschaf fung erlernen, ihm fehlt jedoch in der Regel das Verständnis, gute von schlechten Informationen zu trennen. Sofern er die Funktion des Geldes verstanden hat, sollte er auch in der Lage sein, dieses zu verwalten. Dazu muss er ein Gleichgewicht für seine Einnahmen und Ausgaben finden, was ihm aufgrund der heutzutage leichten Übersicht in mobilen Apps möglich ist.?1 Durch solche individualisierten Apps ist es ihm ebenfalls möglich, vereinfacht und zeiteffizient seine täg lichen Geldgeschäfte zu kontrollieren.?2 Um herauszufinden, 69 Vgl. G rugel 2017, 51-66, M icklitz et al. 2010, O ehler 2016. 7° V gl. D eutsche B un desb an k 2018a, Sm olinski et al. 2017. 71 V gl. T en n ert 2017, 67-87. 72 V gl. W itt/M um m 2017, 795-807. 18 welche Konten bzw. Zahlungsmittel er benötigt, muss er zu nächst nach seinen Präferenzen handeln (was irrational er scheinen kann) und zusätzlich Informationen über das Ange bot sowie die damit verbundenen Kosten sammeln. Diese Ent scheidungen trifft der vertrauende Verbraucher in der Regel nicht komplett durchdacht, was unnötige Kosten für den Ver braucher zur Folge hat. 73 Den Umgang mit Lebensrisiken kann der vertrauende Ver braucher zwar einschätzen, ihm fehlt hier allerdings erneut der Wille, vollständige und valide Informationen zu sammeln, um mit diesen eine fundierte Entscheidung zu treffen. Er schließt zwar in der Regel Versicherungen ab, tendiert aber aufgrund des Vertrauens in Vergleichsportale sowie Berater zu einer Überversicherung.74 Ebenfalls versteht dieser nicht komplett die Funktion seiner Versicherungen und somit auch nicht die damit verbundenen Vor- und Nachteile. Er würde also ein ver einfachtes Angebot und vor allem eine vereinfachte Beschrei bung des Angebots benötigen. Durch FinTechs ist es ihm heut zutage möglich, individuelle Versicherungen abzuschließen.75 Beim Thema Vermögensaufbau und Altersvorsorge ist dem vertrauenden Verbraucher häufig nicht bewusst, wie diese ak tuell abgedeckt werden bzw. inwiefern er sich bereits eine sol che Vorsorge aufgebaut hat. Dies liegt vor allem an den immer komplexeren Angeboten und der vermehrt benötigten eigen ständigen Entscheidung in Bezug auf die AltersvorsorgeJ6 Ihm ist also nicht bewusst, ob und wie er diesen Vermögensaufbau intensivieren kann und ob er sich darüber überhaupt küm mern muss. Dies könnte ihm anhand einer App (z.B. Clark) vereinfacht dargestellt w e r d e n .77 Er besitzt zwar das grundle gende Wissen und ist sich seiner Pflicht bewusst, in die Ren tenkasse einzuzahlen, aber es fehlt ihm am weiteren Verständ nis zu entscheiden, ob eine spezielle Altersvorsorge für ihn not wendig ist. Zudem hat er aufgrund des großen Angebots keine effiziente Entscheidungsfindung, in welche Anlagegüter er in vestieren soll. Durch die Digitalisierung vermehrt sich hier das 73 V gl. H agen 2013. 74 V gl. W an dt 2 0 17 ,11 , 246. 75 V gl. R evolut 2019, O sw ald et al. 20 18 ,11-3 4 . 76 V gl. H abschick et al. 2004. 77 V gl. T en n ert 2017, 67-87. 19 Angebot, wodurch der vertrauende Verbraucher nur noch un sicherer wird. Da ihm in Bezug auf den Vermögensaufbau die Entschei dungskraft fehlt, tut er sich ebenfalls mit dem Leihen von Geld schwer. Er ist sich unsicher, wie viel Geld er leihen kann und ob dies überhaupt sinnvoll ist. Aufgrund seiner geringen Er sparnisse hat er zwar nicht die Möglichkeit eines Barkaufs, aber die wachsende Anzahl an Finanzierungsangeboten bzw. die Anzahl der potentiellen Kreditgeber und die verschiedenen Bezeichnungen der Zinsen und somit der Kosten eines solchen Kredites sind für ihn schwer zu verstehen. Er fühlt sich nicht in der Lage einen Onlinerechner für Kreditvergaben zu benut zen, da viele Grundbegriffe unbekannt sind.78 Diese kann er mithilfe des Internets ohne großen Aufwand suchen womit der Kreditabschluss für ihn erleichtert wird. Zusätzlich kann er In formations- und Vergleichsportale benutzen, um somit den günstigsten Kredit zu finden. Unklar bleibt, welche versteckten Kosten für ihn anfallen und wo der Unterschied in der Gesetz gebung derjeweiligen Länder liegt.79 Es wird festgehalten, dass es dem vertrauenden Verbrau cher möglich ist, sein Geld zu verstehen und zu managen. Die ser Prozess wird durch die Digitalisierung vereinfacht, wobei es in diesem Bereich einer besonderen Ausbildung bedarf, da er Schwierigkeiten damit hat, die großen Datenmengen an In formationen und Entscheidungsmöglichkeiten vernünftig zu evaluieren und umzusetzen. So spart er zwar Zeit in der Infor mationsbeschaffung, benötigt diese gewonnene Zeit allerdings um die Informationen zu verarbeiten. In Bezug auf seine Le bensrisiken benötigt er eine vereinfachte Darstellung, welche durch Apps zwar möglich ist, aber weiterhin weiterführende Informationen beachtet werden müssen, um diese zu verste hen. Seinen Vermögensaufbau und das damit verbundene Lei hen von Geld kann er vereinfacht wahrnehmen. Er besitzt ge wisse Grundkenntnisse und Fachbegriffe kann er sich zeitspa rend aneignen, um so Onlineportale sowie -tools zu nutzen. Sein Problem bei der Nutzung des Internets ist das unbewusste Zahlen mit Daten. So wird der Verbraucher bei der Nutzung zwar auf Cookies und Datennutzung hingewiesen, dennoch ist 78 V gl. Sch ürkm an n /Schuhen 2013, 73-89. 79 V gl. O ehler 2017c, 279-293; O ehler 2016. 20 er bereit in verschiedenen Vergleichsportalen seine Daten preiszugeben, um „kostenlose“ Angebote zu erhalten. 3.3 Verletzliche Verbraucher Der verletzliche Verbraucher ist unterdurchschnittlich intelli gent und armutsgefährdet. Er ist ebenfalls in einem nicht wohlhabenden Haushalt aufgewachsen und benötigt Financial Literacy in der Regel zur Absicherung und um seine monatli chen Ausgaben zu kontrollieren. Es fällt ihm aufgrund seines Alters schwer, am Arbeitsmarkt erfolgreich zu sein und besitzt zudem eine schlechte Altersabsicherung.80 Er ist skeptisch ge genüber FinTechs und deren Innovationen, da er häufig schlechte Entscheidungen in Bezug mit solchen gemacht hat.81 Dieser Verbraucher hat seine finanzielle Situation in der Regel verstanden und ist sich bewusst, dass er sparsam leben muss. Dennoch ist er nicht in der Lage, ökonomische und ge samtwirtschaftliche Rahmenbedingungen zu verstehen und deren Einflüsse auf seine Finanzen zu erkennen. Zudem hat er keinen Nutzen von Finanzdienstleistungen, da er aufgrund sei ner geringen Sparquote keinen Nutzen aus diesen erwirtschaf ten kann. Zudem hat er keine Möglichkeiten und kein Inte resse sich finanzielles Wissen anzueignen. Beim Geld-Management muss der verletzliche Verbrau cher täglich auf seine Einnahmen und Ausgaben achten. Er bringt sonst wenig Zeit auf, um diese zu organisieren, be schränkt sich also, wenn überhaupt, auf eine Gegenüberstel lung der Einnahmen und Ausgaben. Er besitzt in der Regel nur eine Bankverbindung und zahlt häufig Bar oder mit EC-Karte, da ihm das Vertrauen in die digitalen Produkte und Banken aufgrund historischer Fehlentscheidungen fehlt.82 Er benutzt lediglich Online-Banking, um seinen Kontostand zu prüfen und um kleinere Überweisungen zu tätigen.^ In Bezug auf seine Lebensrisiken fehlt ihm häufig eine nö tige Versicherung. Aufgrund der fehlenden finanziellen Grundbildung versteht der verletzliche Verbraucher nicht die positive sowie negative Tragweite von Versicherungen und 80 V gl. P iorkow sky 2 0 14 ,17 -3 6 . 81 V gl. Sm olinski et al. 2017. 82 V gl. Fungacova et al. 2019, 452-476, D e C rem er 2015. 83 V gl. S tatista 2018. 21 verzichtet häufig auf diese, sofern sie nicht gesetzlich vorge schrieben sind. 84 Er ist sich also seinen Risiken nicht bewusst und kann dementsprechend nicht evaluieren, ob und welche Versicherungen benötigt werden. Vermögensaufbau sowie Al tersvorsorge sind aufgrund der geringen Sparquote nahezu nicht möglich. Der verletzliche Verbraucher wohnt in der Re gel in einer Mietwohnung und besitzt kein sonstiges Vermö gen. Dementsprechend interessiert er sich auch nicht für Geld anlage-Angebote oder eine spezielle Altersvorsorge. Das Ziel der Financial Literacy für den verletzlichen Verbraucher stellt nicht die Vermögensbildung, sondern vielmehr eine potenti elle Angleichung der Vermögensungleichheit dar. Dass dies schwierig ist, zeigte bereits Willis (2018).85 Geld wird sich teilweise kurzfristig bei der Bank geliehen, ohne auf den dazugehörigen Zins bzw. die Kosten zu achten. Es wird lediglich auf den kurzfristigen Bedarf geachtet und nicht auf die Folgen einer solchen Kreditaufnahme. Dies kann zu einer Abwärtsspirale führen.86 Aufgrund der kurzfristigen und undurchdachten Kreditaufnahme werden keine Angebote verglichen und somit auch die aufkommenden Probleme und Anpassungsmöglichkeiten nicht weiterverfolgt. Es kann zusammenfassend gesagt werden, dass der verletz liche Verbraucher zwar seine finanzielle Situation versteht, al lerdings kein Interesse daran besitzt, Grundkonzepte zu lernen oder zu verstehen und sich somit selbstständig mit den finan ziellen Möglichkeiten und Informationen zu befassen. Er über prüft lediglich seine Einnahmen und Ausgaben via App, die sonst lediglich für Online-Banking genutzt wird. Er versteht zudem nicht die Folgen seiner Entscheidungen und informiert sich nicht genügend über eventuell benötigte Versicherungen und die Folgen einer Nicht-Versicherung. In Bezug auf Alters vorsorge und Vermögensaufbau ist er auf staatliche Pflichten angewiesen, da diese sonst vollständig außer Acht gelassen würden. Geld wird sich kurzfristig zum Begleichen von Rech nungen geliehen, ohne die Konditionen oder vergleichbare An gebote zu kontrollieren. Das generell fehlende Grundverständ nis und das fehlende Vertrauen führen dazu, dass der 84 V gl. T oller 2017. 8s V gl. W illis 2018. 86 V gl. Brow n e ta l. 2017, 85-96. 22 verletzliche Verbraucher durch Regularien und Einschränkun gen der Finanzinstitute geschützt werden muss, da er selbst ständig nicht in der Lage dazu ist. Das Angebot von Onlineportalen sowie -tools und FinTechs wird nicht genutzt. 3.4 Verantwortungsvolle Verbraucher Der verantwortungsvolle Verbraucher ist überdurchschnittlich im Internet aktiv und teilt dort seine Erfahrungen und Er kenntnisgewinne.87 Er ist durchschnittlich bis überdurch schnittlich intelligent und erhält ein entsprechendes Gehalt. Eine Personengruppe die dazu personifiziert werden kann sind die bereits angesprochenen Young Professionals.88 Für den verantwortungsvollen Verbraucher ist ein hohes Verständnis von Geld und den damit verbundenen Konzepten anzunehmen. Die Grundkonzepte sind aufgrund des guten Bil dungsstandards bekannt und können in der Regel angewandt werden. Sollten Begriffe oder Konzepte nicht bekannt sein, werden diese durch eine Internetrecherche erlernt. Durch den Zugang zu sämtlichen Portalen und Internetseiten verbucht diese Verbrauchergruppe eine erhebliche Zeiteinsparung bei der Informationsbeschaffung. Aufgrund des Grundwissens tut sich der verantwortungsvolle Verbraucher leichter beim Fin den von Lösungen, da er spezifischer suchen kann. Finanz dienstleistungen nimmt er meist online in Anspruch, in der Regel nachdem er sich persönlich hat beraten lassen, um spe zifische Fragestellungen zu klären.89 Das Geld-Management wird mithilfe einer App durchge führt.90 So hat er einen guten Überblick über Einnahmen und Ausgaben und einen geringen täglichen Zeitaufwand. Er ist sich zusätzlich dessen bewusst, welche Vor- und Nachteile ge wisse Bankverbindungen und Zahlungsmöglichkeiten haben, weshalb er zwar mehrere, aber nicht zu viele besitzt.91 Versi cherungen besitzt diese Verbrauchergruppe aufgrund der ho hen Informationen in ausreichendem Maße. Personen dieser Verbrauchergruppe tendieren zur Überversicherung, da sie 87 V gl. M icklitz et al. 2010. 88 V gl. N aujoks et al. 2014, R eiter et al. 2014, 61-84. 89 V gl. N aujoks et al. 2014, R eiter et al. 2014, 61-84. 9° V gl. T en n ert 2017, 67-87, Sm olinski et al. 2017. 91 V gl. Statista 2019, D eutsche B un desban k 2018b. 23 sich in der Regel risikoaffin verhalten und somit durch ver stärkte Werbungen von Apps und online Versicherungsanbie tern zum Abschluss gedrängt werden.92 Sie kennen in der Re gel ihre Versicherungen und deren Funktion, können aber in bestimmten Situationen nicht auf alle Details der Versiche rung zurückgreifen, weshalb es, ähnlich wie beim vertrauen den Verbraucher, zu Überversicherungen kommen kann. Im Thema Vermögensaufbau und Altersvorsorge ist der verantwortungsvolle Verbraucher gut aufgestellt. So hat er in der Regel eine zusätzliche Altersvorsorge und besitzt ein mo derates Vermögen, meistens in Form seiner eigenen Immobi lie.^ Er kümmert sich zudem sehr stark um seinen Vermö gensaufbau und legt sein Geld zielgerichtet und gut informiert an. Er nutzt ein breites Spektrum des Geldanlage-Angebots und diversifiziert sich entsprechend.94 Für all diese Zwecke nutzt er zusätzlich das Internet, da er so leichter Investitions möglichkeiten ausfindig machen kann. Mit dem Leihen von Geld geht er ähnlich wie mit dem Ver mögensaufbau um. Er informiert sich verstärkt über das Inter net und vergleicht mithilfe von Portalen und Onlinetools die Angebote und auch die damit verbundenen Kosten. Er ist sich außerdem darüber bewusst, welche Kredite er sich leisten kann und welche wirklich nötig sind. Er achtet auch auf beson dere Spezifikationen, wie z.B. Sondertilgungen.95 Der verantwortungsvolle Verbraucher ist also in allen Be reichen sehr gut informiert bzw. in der Lage, sich selbstständig und ausführlich zu spezifischen Themen gezielt Informationen zu suchen. Er versteht seine eigene finanzielle Lage sowie die Grundkonzepte der Kapitalmärkte, da er diese in der Regel zur Geldanlage nutzt. Somit ist ihm auch beim Geld- und Vermö gensmanagement der Diversifizierungsvorteil bewusst und nutzt diesen. Er sichert sich zusätzlich durch Versicherungen ab und tendiert eher zur Über- als zur Unterversicherung. Geld leiht er sich in Bezug zum Vermögensaufbau und informiert sich in beiden Bereichen ausführlich vor Vertragsabschluss. Er profitiert am stärksten von der Digitalisierung sowie dem 92 V gl. D eloitte 2015, vbw , 2017. 93 V gl. Z w an zger 2017. 94 V gl. V o n G au decker 2015, 489-507. 95 V gl. N oosten 2015, 39-56. 24 erhöhten Informationsangebot, da er sich die Zeit nimmt die ses zu nutzen. Dadurch erlangt er Wissen, welches analog schwieriger und vor allem nur mit deutlich höherem Zeitauf wand zu beschaffen wäre. 3.5 Diskussion Es wurde gezeigt, dass vor allem für den verantwortungsvollen Verbraucher eine erhebliche Vereinfachung und Zeitersparnis durch entsprechende Apps erzielt werden kann. Dies liegt hauptsächlich daran, dass bereits ein fundiertes Grundwissen besteht bzw. er die Möglichkeit und Bereitschaft besitzt, sich dieses anzueignen, und so deutlich effektiver Informationen verarbeiten und somit effizientere Entscheidungen treffen kann. Diese Bereitschaft fehlt dem vertrauenden Verbraucher. Bei diesem ist zwar eine erhöhte Vereinfachung durch die Di gitalisierung zu beobachten, dennoch wird lediglich eine mo derate Zeitersparnis erreicht. Durch das Internet ist die Infor mationsbeschaffung zwar vereinfacht und somit eine Zeiter sparnis gegeben, jedoch wird aufgrund der Masse an Informa tionen ein erheblicher Anteil der geringen Zeit des vertrauen den Verbrauchers für die Analyse und Beurteilung dieser Da ten benötigt. Somit könnte er theoretisch zwar effizientere Entscheidungen treffen, hat aber Schwierigkeiten mit den Da tenmengen umzugehen. Zusätzlich hat er Probleme, digitale von analogen Angeboten zu unterscheiden und sich versteck ter Kosten bewusst zu werden.96 Der verletzliche Verbraucher macht kaum Gebrauch vom digitalen Angebot, da ihm in der Regel die finanzielle Entscheidungsfreiheit aufgrund von feh lendem Vermögen und der geringen Sparquote fehlt. Somit ist zwar eine geringe Vereinfachung durch individualisierte Apps gegeben, eine Zeitersparnis jedoch so gut wie gar nicht vorhan den. Dies liegt primär an der fehlenden Bereitschaft, die Vor teile der verschiedenen Angebote zu evaluieren sowie der Fä higkeit dazu, daraus einen erhöhten Nutzen zu generieren. Da nun der (fehlende) Nutzen der digitalen Finanzwelt eva luiert wurde, wird die Frage, ob eine Financial Literacy 4.0 nö tig ist, betrachtet. Hier stellt sich zuerst die Frage, wie eine sol che Bildung bzw. ein solches Verständnis den Verbrauchern 9® D azu gehören sow ohl das B ezahlen m it sein en p ersönlichen D aten als auch verstecke K osten bei der N utzung von V ergleichsp ortalen etc. 25 nahegebracht werden soll. Ein Vorschlag für die Financial Li teracy wurde bereits durch verschiedene Autoren in Form der Financial Education gemacht. Unter anderem sprachen sich Schlösser et al. (2011) für eine solche Ausbildung aus.9? Dass diese eine positive Wirkung auf die Financial Literacy brachte, wurde ebenfalls durch verschiedene Arbeiten bestätigt. So zeigten Lusardi (2003) und Eiert et al. (2015), dass die Teil nahme an Ausbildungsprogrammen in Bezug auf Finanzen ei nen positiven Effekt auf Financial Literacy hatten und vor al lem praxisnahe Übungen diesen Lerneffekt verstärken wür den.98 Zusätzlich sollten durch solche Programme auch die Evaluation der eigenen finanziellen Lage nahegebracht wer den." Allerdings konnte auch gezeigt werden, dass es aus öko nomischer Sicht nicht rentabel ist, solche Programme anzubie ten, da die Kosten für eine flächendeckende Ausbildung nur mit einer geringen Wahrscheinlichkeit den daraus resultieren den Nutzen rechtfertigen könnte. Dies liegt vor allem an den weiterhin existierenden Informationsasymmetrien sowie den häuslich bedingten Verzerrungen in Bezug auf Finanzentschei dungen.100 Es würde sich also positiver auswirken, wenn Fi nancial Literacy nicht extern, sondern intern, also durch häus liche Erziehung, erlangt wird.101 Wie bereits erwähnt, weisen vor allem Personen aus finanziell stabilen Haushalten eine po sitive Financial Literacy und ein geringeres Insolvenzrisiko auf.102 Oehler (2013) entwickelte mit der sog. Meta-Bildung ei nen weiteren Ansatz, in dem lediglich gelehrt wird, wie man mit Informationen umgeht und wie geeignete Expertise gefun den werden kann. Dazu sind vor allem sog. Informationslotsen von fundamentaler Bedeutung, da diese als Intermediär zwi schen Verbrauchern und der Finanzindustrie dient.103 Zu die ser Meta-Bildung im Finanzbereich müsste zusätzlich eine Meta-Bildung im digitalen Umfeld angeboten werden.104 So 97 V gl. Schlösser et al. 2011. 98V gl. Lusardi 2003, E le r te ta l. 2015, 209-223. 99 V gl. Fox et al. 2 0 0 5 ,19 5 -2 14 . 100 V gl. W illis 2008. 101 V gl. H uston 2010, 236-316. 102 V gl. S chlösser et al. 2011, Lusardi et al. 2010, 358-380. 103 V gl. O ehler 2013. 104 V gl. Seyda e ta l. 2018, 107-124. 26 müssten vor allem die Differenzen zwischen digitalen und ana logen Angeboten sowie Verträgen nahegebracht werden.105 Ähnlich wie die Financial Literacy ist bei der digitalen Bildung eine häusliche Basis von enormen Vorteil.106 Anstatt einer sol chen Meta-Bildung könnten ebenfalls vermehrte Regularien die fehlende Financial Literacy 4.0 ausgleichen. Dies würde aber primär zu einer Entmündigung der vor allem gut ausge bildeten Verbraucher führen und ist laut Oehler (2013) nur mit einer entsprechen Verbraucherbildung umzusetzen.10? Um dieser Entmündigung entgegen zu wirken, sollte den Verbrau chern die selbstständige Auswahl nach Finanzberatern vermit telt werden, um fundierte Entscheidungen mit externem Wis sen treffen zu können. Blickt man auf die Entscheidungsfehler durch nicht-ratio nale Handlungen verschiedener Verbraucher, scheint eine zielführende und individuelle Beratung der potenzielle Ausweg zu sein. Das Auffinden einer solchen „richtigen“ Beratung muss den Konsumenten allerdings effektiv vermittelt werden, um die Financial Literacy zu komplettieren. Ein solches „Outsourcing“ des Wissens würde - ökonomisch betrachtet - eine nennenswerte Kostenreduktion durch niedrigere Informati onsbeschaffungskosten bei nahezu gleichbleibendem Nutzen schaffen und somit die unabhängige Entscheidungsmöglich keit des Verbrauchers stärken.108 105 V gl. D inter et al. 20 14 ,12 3 -14 6 . 106 V gl. H erzig/G rafe 2007. 107 V gl. O ehler 2013, W illgero dt 2016. 108 V gl. O ehler 2011, H erberger 2013. 27 4 Fazit Im ersten Teil der Arbeit wurden die theoretischen Grundla gen vorgestellt. Der Begriff der Financial Literacy bezieht sich sowohl auf das finanzielle Grundwissen (Financial Knowledge) als auch auf die Anwendung (Application oder Financial Capability), wozu auch das Verhalten der Verbaucher gehört. Der Zusatz „4.0“ wird durch eine erhebliche Veränderung des Fi nanzsektors durch eine technologische Transformation ge rechtfertigt und bezieht sich auf die Digitalisierung sowie er höhte Automatisierung und Vernetzung der gesamten Bran che. Es wurde auf verschiedene Sichtweisen der Ziele bzw. die Konstrukte von Financial Literacy eingegangen, wobei die fünf Ziele von Habschick et al. (2004) für die Analyse verwendet wurden. Zu diesen Zielen gehören das Verständnis von Geld, das Geld-Management, der Umgang mit Lebensrisiken, der Vermögensaufbau und die Altersvorsorge sowie das Leihen von Geld. Diese Komponenten werden zum einen durch ver schiedene Apps sowie Internetportale und -tools vereinfacht, zum anderen wird jedoch durch die digitale Vernetzung ein un übersichtliches Überangebot an Informationen und Entschei dungsmöglichkeiten bereitgestellt, was vor allem eine effizi ente Entscheidungsfindung erschwert. Die für die Analyse ver wendeten Verbraucherleitbilder wurden von Micklitz et al. (2010) vorgestellt und sind namentlich der vertrauende, der verletzliche sowie der verantwortungsvolle Verbraucher. Diese unterscheiden sich vor allem in Bezug auf die Informationsbe schaffung, auf die Zeit, die für eine Entscheidung aufgebracht wird, sowie durch die Fähigkeit, Erlerntes umzusetzen und so den eigenen Nutzen zu erhöhen. Den geringsten Schutzbedarf benötigt der verantwortungsvolle Verbraucher, während der verletzliche Verbraucher den höchsten Schutzbedarf auf weist.109 Ein wichtiger Aspekt bei dieser differenzierten Ver braucheransicht ist, dass ein Verbraucher in jeder Entschei dung einem anderen Verbrauchertypen entspricht und somit nicht festzulegen ist, welcher Verbraucher zu welchem Leitbild passt. Bei der Analyse im Hauptteil wurden Analogien für die Finanzentscheidungen vorgestellt, um eine übersichtliche und nachvollziehbare Darstellung zu gewährleisten. Mithilfe dieser io 9 V gl. Pagel 2017. 28 Anwendungsbeispiele wurde das Finanzverhalten in Bezug auf die fünf Anforderungen der Financial Literacy analysiert. Hier bei wurde vor allem auf die Vor- und Nachteile der Digitalisie rung im Finanzsektor eingegangen. Nachdem die Ergebnisse diskutiert wurden, stellt sich die Frage, wie die Financial Literacy 4.0 zur Verfügung gestellt werden soll. Eine gewisse Bildungsmaßnahme scheint unaus weichlich, wobei zu beachten ist, ob diese für jeden Verbrau chertyp sinnvoll ist. So wäre aus ökonomischer Sicht lediglich eine Weiterbildung für verantwortungsvolle Verbraucher ren tabel, da diese sowohl Zeit als auch die Fähigkeit besitzen, eine solche Bildung anzunehmen und ihren Nutzen zu erhöhen. Für den verletzlichen und vertrauenden Verbraucher wäre es schlüssiger, als Trittbrettfahrer von den Verantwortungsvollen zu profitieren, zum Beispiel durch den Austausch über Inter netforen. Das Problem der überschüssigen Informationen bleibt auch hier bestehen. Also wäre eine Meta-Bildung, wie bereits von Oehler (2013) für Financial Literacy vorgeschlagen für den Umgang mit der digitalisierten Welt nötig. Der Fokus sollte auf der Informationsauswertung liegen, also darin, sach dienliche Informationen zu filtern und sich lediglich auf diese zu beziehen. Ob diese Fähigkeit durch Bildungsprogramme ge lehrt werden kann, bleibt fraglich, voraussichtlich wäre ein er ziehungsbedingtes digitales Bewusstsein hilfreicher. Zusammenfassend kann ein eindeutiger Bedarf nach einer erweiterten Financial Literacy, nämlich der Financial Literacy 4.0, erkannt werden. Bildungsmaßnahmen werden als nicht ausreichend für das Problem der fehlenden Financial Literacy und vor allem der Financial Literacy 4.0 angesehen. Vielmehr muss diesen Verbrauchern durch häusliche, praktische Maß nahmen nahegebracht werden. Das Problem ist also nicht durch kurzfristige Methoden, sondern nur durch langfristige bildungs- und vermögenspolitische Diskurse zu beheben. So müssen Vermögensungleichheiten langfristig bekämpft wer den, um eine adäquate Financial Literacy zu gewährleisten. Zusätzlich muss jedem Haushalt die Möglichkeit der Sensibili sierung in Bezug auf das Internet und die dazugehörigen Tech nologien für den pragmatischen Umgang mit Financial Litery 4.0 gegeben werden. 29 Literaturverzeichnis Accenture (2016). Digitalisierung des Finanzsektors in Deutschland: Von der Strategie zum nachhaltigen Geschäft. Accenture Financial Services Digital Readiness Report. Atkinson, A. & Messy, F.-A. (2012). Measuring Financial Literacy. OECD iLibrary, 2012(15). Bain & Company (2014). Loyalty in Retail Banking 2013. Bain Reports. Barthelmäs, N., Flad, D., Haußmann, T., Kupke, T., Schneider, S., & Selbach, K. (2017). Industrie 4.0 - eine industrielle Revolution? In Industrie 4.0: Wie cyber-physische Systeme die Arbeitswelt verändern. 3 3 -5 6 Wiesbaden: Springer Fachmedien Wiesbaden. Baxter, M. & Vater, D. (2014). A u f dem Weg zur Retail-Bank der Zukunft. Bain Reports. Bianchi, M. (2018). Financial literacy and portfolio dynamics. The Journal ofFinance, 73(2), 831-859. Brandl, W. (2012). Der „mündigeVerbraucher “ ein Mythos zwischen W unsch und Wirklichkeit. H iBiFo-H aushalt in Bildung & Forschung, 1(2). Brown, J., W äppling, A., Woodruffe-Burton, H., & Black, K. (2017). The orbit o f consumer credit choices. Journal of Financial Services Marketing, 22(2), 85-96. Brühl, V. (2018). Banking 4.0 strategische Herausforderungen im digitalen Zeitalter. In Praxishandbuch Digital Banking. (S. 3— 12) Springer. Carl, M. & Enzweiler, K. (2014). Trendstudie: „Das Omnichannel- Management der Zukunft: Wie Versicherer ihren Kundendialog zukunftssicher gestalten“. 2b.Ahead: Think!Tank. Dapp, T., Slonka, L., & Hoffmann, R. (2014). Fintech - Die digitale (R evolution im Finanzsektor. Frankfurt am Main: Deutsche Bank Research. De Cremer, D. (2015). W hy our trust in banks hasn’t been restored. Harvard Business Review. 30 Deloitte (2015). Was bewegt Kunden? Analyse des Kundenverhaltens im Bereich der privaten Schadenversicherung. https://www2.deloitte.com/content/dam/Deloitte/de/ Docum ents/ financial-services/was-bewegt-kunden- Insurance_21_21.pdf; zuletzt abgerufen am 26.05.2019. Deutsche Bundesbank (2018a). PSD2. https://www.bundesbank.de/de/aufgaben/ unbarerzahlungsverkehr/psd2/psd2-775434; zuletzt abgerufen am 29.05.2019. Deutsche Bundesbank (2018b). Zahlungsverhalten in Deutschland 2017. https://www.bundesbank.de/res0urce/bl0b/634056/8e22ddc d69de76ff40078b3iii9704db/ mL/zahlungsverhalten-indeutschland-2017-data.pdf; zuletzt abgerufen am 22.05.2019. Dinter, B., Funk, L., & Pagel, S. (2014). Der verletzliche Verbraucher im E-Commerce. In Der verletzliche Verbraucher. 123-146 Die sozialpolitische Dimension der Verbraucherpolitik. Düsseldorf: Verbraucherzentrale Nordrhein-Westfalen. Eiert, N., Andersson, F. W., & Wennberg, K. (2015). The impact of entrepreneurship education in high school on long-term entrepreneurial performance. Journal o f Economic Behavior & Organization, 111, 209-223. FAZ (2019). Ichw erde die Grundrente durchsetzen. https://www.faz.net/aktuell/wirtschaft/ arbeitsministerhubertus-heil-werde-grundrente-durchsetzen-16070749. html; zuletzt abgerufen am 30.05.2019. Fischer, M. & Wagner, D. (2016). Die W issenslücken der Deutschen bei der Geldanlage: Eine empirische Untersuchung, essentials. Springer Fachmedien Wiesbaden. Forest, H. & Rose, D. (2015). Delighting Customers and Democratising Finance: Digitalisation and the Future of Commercial Banking. Fox, J., Bartholomae, S., & Lee, J. (2005). Building the case for financial education. Journal o f consumer affairs, 39(1), 195— 214. Fungacova, Z., Hasan, I., & Weill, L. (2019). Trust in banks. Journal o f Economic Behavior & Organization, 157, 452 - 476. 31 Gabor, D. & Brooks, S. (2017). The digital revolution in financial inclusion: international development in the fintech era. New Political Economy, 22(4), 423-436. Grugel, C. (2017). Verbraucherpolitik statt Verbraucherschutz. In Verbraucherwissenschaften. (S. 51-66) Springer. Güth, W., Schmittberger, R., & Schwarze, B. (1982). An experimental analysis o f ultimatum bargaining. Journal of economic behavior & organization, 3(4), 367-388. Habschick, M., Jung, M., & Evers, J. (2004). Kanon der finanziellen Allgemeinbildung, vom Commerzbank Ideenlabor. Frankfurt. Hagen, J. (2013). Tilgen statt sparen, https: //www.handelsblatt.com/finanzen/immobilien/ratgeberhintergrund/ tool-der-woche-fuer-kreditnehmer-tilgen-stattsparen/8368480-all. html; zuletzt abgerufen am 17.05.2019. Herberger, T. (2013): Finanzierungsstrategien für die eigene Ausund Weiterbildung, Duncker & Humblot, Berlin. Herzig, B. & Grafe, S. (2007). Digitale Medien in der Schule. Standortbestimmung und Handlungsempfehlungen für die Zukunft. Huston, S. J. (2010). Measuring financial literacy. Journal of Consum erAffairs, 44(2), 296-316. Jahn, B. & Pfeiffer, M. (2014). Die digitale Revolution—Neue Geschäftsmodelle statt (nur) neue Kommunikation. Marketing Review St. Gallen, 31(1), 79-93. Kahin, B. (2016). Digitization and the Digital Economy. Available at SSRN 2782906. Kefela, G. T. (2010). Promoting access to finance by empowering consumers-Financial literacy in developing countries. Educational Research and Reviews, 5(5), 205-212. Kenning, P., Oehler, A., Reisch, L. A., & Grugel, C. (2017). Verbraucherwissenschaften: Rahmenbedingungen, Forschungsfelder und Institutionen. Springer-Verlag. Kirsch, I., Yamamoto, K., Norris, N., Rock, D., Jungeblut, A., O’Reilly, P., Berlin, M., Mohadjer, L., Waksberg, J., Goksel, H., et al. (2001). Technical Report and Data File User’s Manual for the 1992 National Adult Literacy Survey. ERIC. Lusardi, A. (2003). Saving and the effectiveness of financial education. Pension Research Council WP2003-14. 32 Lusardi, A. & Mitchell, O. S. (2007a). Baby boomer retirement security: The roles o f planning, financial literacy, and housing wealth. Journal o f monetary Economics, 54(1), 205-224. Lusardi, A. & Mitchell, O. S. (2007b). Financial literacy and retirement preparedness: Evidence and implications for financial education. Business economics, 42(1), 35-44. Lusardi, A., Mitchell, O. S., & Curto, V. (2010). Financial literacy among the young. Journal o f consumer affairs, 44(2), 358 380. Micklitz, H.-W., Oehler, A., Piorkowsky, M.-B., Reisch, L., & Strünck, C. (2010). Der vertrauende, der verletzliche oder der verantwortungsvolle Verbraucher?: Plädoyer für eine differenzierte Strategie in der Verbraucherpolitik: Stellungnahme des W issenschaftlichen Beirats für Verbraucher- und Ernährungspolitik beim BMELV vom Dezember 2010. Bundesministerum für Ernährung, Landwirtschaft und Verbraucherschutz. Müller, S. C. & Welpe, I. M. (2017). Digitale Welt. In Verbraucherwissenschaften. (S. 261-277) Springer. Naujoks, H., Schwarz, G., & Brettel, T. (2014). Versicherungsreport 2014. Bain Reports. Noosten, D. (2015). Darlehensverträge. In Die private Bau- und Immobilienfinanzierung: Eine Einführung für Planer und Anbieter von Bauleistungen. (S. 39-56) Wiesbaden: Springer Fachmedien Wiesbaden. OECD (2009). Pensions at a Glance 2009. OECD. OECD (2011). Measuring Financial Literacy: Core Questionnaire in Measuring Financial Literacy: Questionnaire and Guidance Notes for conducting an Internationally Comparable Survey of Financial literacy. Paris: OECD. Oehler, A. (2011). Behavioral Economics undVerbraucherpolitik: Grundsätzliche Überlegungen und Praxisbeispiele aus dem Bereich Verbraucherfinanzen. Oehler, A. (2012). Anbieter- und verbrauchergerechte Beratung und Information, Mehr Anlegerschutz durch standardisierte Beratungsprotokolle und Produktinformationsblätter. Studie im Auftrag des MLR Ministerium für Ländlichen Raum und Verbraucherschutz Baden-Württemberg, des SparkassenVerband Baden-Württemberg, des Baden- W ürttembergischen Genossenschaftsverband eV. 33 Oehler, A. (2013). Neue alte Verbraucherleitbilder: Basis für die Verbraucherbildung? H iBiFo-H aushalt in Bildung & Forschung, 2(2). Oehler, A. (2016). Digitale Finanzberatung braucht standardisierte Produktinformationen. Der Neue Finanzberater. Oehler, A. (2017a). Der technologische Wandel: Herausforderungen in der Digitalen Welt. In Verbraucherwissenschaften. (S. 69-80) Springer. Oehler, A. (2017b). Finanzen und Altersvorsorge. In Verbraucherwissenschaften. (S. 191-210) Springer. Oehler, A. (2017c). Verbraucherinformation und Verbraucherbildung. In Verbraucherwissenschaften. 279-293 Springer. Oehler, A., Horn, M., & Wendt, (2019). Zeigen junge Erwachsene Financial Literacy im ökonomischen Alltag? Eine realitätsnahe Alternative zu einfachen Wissensabfragen. Zeitschrift für Bankrecht und Bankwirtschaft, 31(1), 37-42. Oehler, A. & Reisch, L. A. (2016). Verbraucherleitbild: Differenzieren, nicht diskriminieren. Oehler, A. / Wilhelm-Oehler, D. (2011): Überlegungen zur Evaluation der Bildungskampagne „Altersvorsorge macht Schule“, in: Deutsche Rentenversicherung, Heft 1 / 2011, S. 32- 58. Oswald, G., Setzke, D. S., Riasanow, T., & Krcmar, H. (2018). Technologietrends in der digitalen Transformation. In Digitale Transformation. 11-3 4 Springer. Oxford Dictionary (2019). Oxford living Dictionary: English. Pagel, S. (2017). Das Verbraucherleitbild in der digitalen Welt. Ping, X. (2001). The Debate on the Reform of China’s Rural Credit Cooperatives System [J], Journal o f Finance, 1. Piorkowsky, M.-B. (2014). Verletzliche Verbraucher oder Haushalte? In Der verletzliche Verbraucher. (S. 17-36) Die sozialpolitische Dimension der Verbraucherpolitik. Düsseldorf: Verbraucherzentrale Nordrhein-Westfalen. PwC (2018). Digitalisierung im Finanz- und Rechnungswesen und was sie für die Abschlussprüfung bedeutet. PricewaterhouseCoopers. 34 Rai, K. & Sharma, M. (2019). A Study on Awareness about Digital Financial Services among Students. Available at SSRN 3308732. Reiter, J., Frere, E., Zureck, A., & Bensch, T. (2014). Young Professionals in der Finanzberatung. In Der verletzliche Verbraucher. (S. 61-84) Die sozialpolitische Dimension der Verbraucherpolitik. Düsseldorf: Verbraucherzentrale Nordrhein-Westfalen. Revolut (2019). Pay-per-Day-Auslandskrankenversicherung. https://www.revolut.com/de-DE/pay-per-dayauslandskrankenversicherung; zuletzt abgerufen am 18.05.2019. Schlösser, H. J., Neubauer, M., & Tzanova, P. (2011). Finanzielle Bildung. Aus Politik und Zeitgeschichte, 12(2011), 21-03. Schmidt, J. & Drews, P. (2016). Auswirkungen der Digitalisierung auf die Geschäftsmodelle der Finanzindustrie Eine strukturierte Literaturanalyse auf der Grundlage des Business Model Canvas. Multikonferenz Wirtschaftsinformatik (MKWI), 967-978. Schürkmann, S. & Schuhen, M. (2013). Kompetenzmessung im Bereich financial literacy. Zeitschrift fürökonomische Bildung, 7 3 - 8 9 - Schwartz, M., Dapp, T. F., Beck, G. W., & Khussainova, A. (2017). Deutschlands Banken schalten bei Filialschließungen einen Gang höher Herkulesaufgabe Digitalisierung. KfW Research, Fokus Volkswirtschaft, 2017(181). Servon, L. J. & Kaestner, R. (2008). Consumer financial literacy and the impact o f online banking on the financial behavior of lower-income bank customers. Journal o f Consumer Affairs, 42(2), 271-305. Seyda, S., Meinhard, D. B., & Placke, B. (2018). Weiterbildung 4.0 Digitalisierung als Treiber und Innovator betrieblicher Weiterbildung. IW -TrendsVierteljahresschrift zur empirischen Wirtschaftsforschung, 45(1), 107-124. Shahrokhi, M. (2008). E-finance: status, innovations, resources and future challenges. Managerial Finance, 34(6), 365-398. Shen, Y., Hu, W., & Hueng, C. J. (2018). The Effects o f Financial Literacy, Digital Financial Product Usage and Internet Usage on Financial Inclusion in China. In MATEC Web of Conferences, volume 228: EDP Sciences. 35 Smolinski, R., Bodek, M. C., Gerdes, M., & Siejka, M. (2017). Innovationen und Innovationsmanagement in der Finanzbranche. Springer. Statista (2018). Nutzerumfrage: Online-Banking. https://de.statista.com/statistik/daten/studie/556651/umfrag e/ nutzung-von-online-banking-angeboten-in-deutschland/; zuletzt abgerufen am 21.05.2019. Statista (2019). Statistiken zu Kreditkarten. https://de.statista.com/themen/io8/kreditkarten; zuletzt abgerufen am 22.05.2019. Tennert, F. (2017). Akzeptanz und Risikoeinschätzung digitaler Bezahlverfahren. In S. Fernhochschule (Ed.), Digitalisierung in Wirtschaft und Wissenschaft. (S. 67-8 7) Wiesbaden: Springer Fachmedien Wiesbaden. Thaler, R. H. (1988). Anomalies: The Ultimatum Game. Journal of Economic Perspectives, 2(4), 195-206. Thelen, P. (2019). So würde sich die Grundrente von Hubertus Heil auswirken. https://bit.ly/2VX6lNP; zuletzt abgerufen am 30.05.2019. Toller, A. (2017). W o Verbraucher schlechter versichert sind, als sie denken. https://bit.ly/2XcQ9ta; zuletzt abgerufen am 18.05.2019. Van Rooij, M., Lusardi, A., & Alessie, R. (2011). Financial literacy and stock market participation. Journal o f Financial Economics, 101(2), 449-472. vbw (2017). Studie: Digitalisierung in der Versicherungswirtschaft, https://www.vbwbayern.de/Redaktion/Frei-zugaengliche-Medien/ Abteilungen-GS/Planung- und- Koordination/20i7/Downloads/ Digitalisierung-in-der- Versicherungswirtschaft.pdf; zuletzt abgerufen am 26.05.2019. von Gaudecker, H.-M. (2015). How Does Household Portfolio Diversification Vary with Financial Literacy and Financial Advice? The Journal o f Finance, 70(2), 489-507. Wandt, M. (2017). Versicherungsrecht. Vahlen. Willgerodt, V. H. (2016). Der Bürger zwischen Selbstverantwortung und sozialer Entmündigung. W erten und Wissen: Beiträge zur Politischen Ökonomie, 11, 246. Willis, L. E. (2008). Against financial-literacy education. Iowa L. Rev., 94,197. 36 Willis, L. E. (2018). Finanzinformierte Bürgerinnen, bürgerbestimmtes Finanzsystem: Ein Essay aus Anlass des International Handbook o f Financial Literacy. JSSE-Joum al of Social Science Education. Witt, M. & Mumm, M. (2017). Mobile Banking - Erkenntnisse aus einem explorativen Case. HMD Praxis der Wirtschaftsinformatik, 54(5), 795-807. Zwanzger, J. (2017). Die langfristige Altersvorsorge risiko- und versorgungsrechtlich exponierter Berufsanfanger. Universität der Bundeswehr München. 37 Appendix Leitfaden der Financial Literacy Der folgende Leitfaden wurde aus Habschick et al. (2004) ent nommen und als Grundlage für die verbraucherspezifische Analyse verwendet. 1. Geld verstehen • Verstehe ich meine finanzielle Situation? • Welche ökonomischen Grundmechanismen muss ich ver stehen, weil sie unmittelbar Einfluss auf meine Finanzen haben? • Welche gesamtwirtschaftlichen Rahmenbedingungen muss ich verstehen, weil sie unmittelbar Einfluss auf meine Fi nanzen haben? • Wozu können mir Finanzdienstleistungen dienen? • Wie komme ich an die entscheidenden Informationen? 2. Geld-Management • Sind meine Einnahmen und Ausgaben auf lange Sicht im Gleichgewicht? • Mit welchen Kosten und welchem Zeitaufwand organisiere ich meine alltäglichen Geldgeschäfte? • Welche Konten und welche Bankverbindung brauche ich? • Welche Zahlungsmittel brauche ich außer Bargeld? 3. Umgang mit Lebensrisiken • Was kann in meinem Leben passieren, das mich in finanzi elle Schwierigkeiten bringt? • Wie gehe ich mit versicherbaren Risiken überlicherweise um? • Wie funktioniert eine Versicherung? • Welche Versicherung brauche ich, welche nicht? 4. Vermögensaufbau undAltersvorsorge • Wie ermittle ich, wo ich stehe? • Wie intensiv will und kann ich mich um meinen Vermö gensaufbau kümmern? • Wie kann man Geld anlegen? 38 • An welchem Grundmodell zum Vermögensaufbau kann ich mich orientieren? • Wie kann ich ein Geldanlage-Angebot für mich bewerten? • Was ist speziell zur Altersvorsorge zu beachten? • Welche Rolle können Immobilien für mich spielen? 5. Geld leihen • Wann ist eine Kreditaufnahme sinnvoll? • Wie viel Kredit kann ich mir leisten? • Welche Kreditform für welchen Zweck? • Wie bewerte ich für mich ein Kreditangebot? • Wie erkenne ich aufkommende Probleme und welche An passungsmöglichkeiten habe ich? Bei der Verbraucheranalyse wurde zusätzlich auf das Nutzen von Informations- und Vergleichsportalen sowie Onlinerechnern geachtet (Schürkmann & Schuhen, 2013; Oehler, 2017c). 39 Social Trading und Digital Investments Andreas Oehler»*, Matthias Hornb, Stefan Wendtc Key Words: FinTech; Digitalization; Social Trading; Robo Advisors; Investment Services; Consumers; Retail Investors Inhaltsübersicht: 1 Einführung 2 Social Trading 3 Robo Advisors 4 Crowdinvesting 5 Fazit Literaturverzeichnis aFull Professor and C hair o f Finance, B am berg U n iversity bD epartm ent o fF in an ce , B am berg U n iversity cD epartm ent o f B usiness A dm inistration , R eykjavik U n iversity *P lease address corresp on den ce to A n dreas O ehler, Full Professor and C hair o fF in an ce , B am berg U niversity, K aerntenstrasse 7 ,9 6 0 4 5 Bam berg, e-m ail: an d reas.oehler@ u ni-bam b erg.de. 41 1 Einführung „Die Digitalisierung vieler Lebensbereiche der letzten zwanzig Jahre stellt viele Verbraucherinnen und Verbraucher vor im mer neue Herausforderungen, auch und besonders angesichts der technisch bedingt immer größeren Beschleunigung der Entwicklung einerseits und der Erfassung immer weiterer Le bensbereiche andererseits. Teilhabe und Zugang müssen tech nisch und inhaltlich ebenso sichergestellt werden wie Schutz und Transparenz. Die Digitale Welt erfordert Verbraucher, die sich nicht als Opfer der Veränderung begreifen, sondern sich bietende Chancen nutzen und die sich verändernde Welt mit gestalten und gleichzeitig mit angemessenem Risikoverständ nis die veränderte Rendite-Risiko-Teilung einschätzen kön nen. Wesentliche Grundlagen bleiben dabei Verbraucherver trauen und Verbraucherkompetenz. Die Befähigung der Ver braucherinnen und Verbraucher zu aktiven Marktteilnehmern in der Digitalen Welt geht deutlich über den herkömmlichen Schutz- und Präventionsgedanken hinaus. Verbraucherfragen zur Digitalen Welt ersetzen nicht solche der analogen Welt. Die analoge Welt bleibt parallel und teilweise verschränkt mit der Digitalen Welt erhalten. Der Wechselwirkung von analoger und Digitaler Welt kommt dabei besondere Bedeutung zu, wenn zum Beispiel Heuristiken der analogen Welt ungeprüft in der Digitalen Welt genutzt werden und vice versa. Ein ana loger „Anker“ wird stets verbleiben, Bürgerinnen und Bürger handeln als analoge Menschen.“1 Es bestehen gravierende Unterschiede zwischen der Digi talen Welt einerseits und der traditionellen oder analogen Welt andererseits hinsichtlich Zeit/Geschwindigkeit, Reich weite/Menge, Unumkehrbarkeit/Speicherbarkeit sowie den damit verbundenen Transaktionskosten. Dies gilt sowohl für den privaten Lebensbereich als auch für die Arbeitswelt und die Zivilgesellschaft.2 Dem Vorteil der sehr preiswerten digita len Produktion und Kommunikation steht die Notwendigkeit der technischen Ausrüstung gegenüber. Verbraucher sind ei ner Informationsvielfalt ausgesetzt, die grundsätzlich dazu zwingen würde, sich auf die wesentlichen Informationen zu 1 O ehler 2 0 17 ,12 ; vgl. auch O ehler 2016a, 2 0 i6 e , 2019a, 2019b. 2 V gl. O ehler et al. 2011. 42 konzentrieren; der Vorteil der gigantischen Informationsviel falt verkehrt sich ggf. sehr rasch in einen gravierenden Nach teil, wenn zum Beispiel die Informationsmenge stetig wächst und kaum mehr verarbeitet werden kann sowie die zwingend folgenden Wahrnehmungs- und Verarbeitungsheuristiken zu Fehlinformationen führen (Information overload, choice over load). Funktionieren die Verhaltensmuster, Kompetenzen und Heuristiken der analogen Welt auch im digitalen Zeitalter? Welche jeweils besonderen Chancen und Risiken ergeben sich für vertrauende, verletzliche und verantwortungsvolle Muster des Verbraucherverhaltens?3 In welcher Form und in welchem Ausmaß ändert sich die Rendite-Risiko-Teilung durch verän derte Anbieter-Nachfrager-Beziehungen in den neuen Geschäftsmodellen?4 Die Digitalisierung im Finanzbereich und die damit ver bundene Entwicklung neuer Geschäftsmodelle betreffen be reits seit einigen Jahrzehnten den Zahlungsverkehrs Wesent lich spürbarer für viele Bürgerinnen und Bürger ist aber die Weiterentwicklung und Neuentstehung im Bereich Digital In vestments mit den Kernpunkten Social Trading6, Robo Advice? und Crowdinvesting8. 3 V gl. O ehler 2010, vgl. auch O ehler 2019c, 2 0 i9 d , 2011a, 2011b, Oehler/R eisch 2016. 4 V gl. O ehler 2017, 12/13; vgl. auch O ehler 2019a, 2019b; vgl. auch EU - K om m ission 2015. 5 Für einen Ü berb lick u nd w eitergeh en d e A n alysen vgl. O ehler 2017, 2015a, 2015b, H orn et al. 2019. 6 Für einen Ü berb lick u nd w eitergeh en d e A n alysen vgl. den A bsch n itt 2 so w ie O ehler 2017, O ehler 2015b, 2016a, O ehler et al. 2016a, 2018b, H orn e ta l. 2019. 7 Für einen Ü berb lick u nd w eitergeh en d e A n alysen vgl. den A b sch n itt 3 so w ie sow ie O ehler 2017, 2015b, 2 0 i6 d , O ehler et al. 2018b, W en d t et al. 2018, H orn et al. 2019. 8 Für einen Ü berb lick u nd w eitergeh en d e A n alysen vgl. den A bsch n itt 4 so w ie sow ie O ehler 2017, 2015b, 2016a, O ehler et al. 2018a, 2018b, W en dt 2016, H orn et al. 2019. 43 2 Social Trading9 Während Soziale Netzwerke - wie auch andere Kommunikations(platt)formen - grundsätzlich schon länger auch zum Aus tausch über Anlageinformationen und/oder Anlageempfeh lungen genutzt werden, bietet das Geschäftsmodell des Social Trading eine integrierte Anbindung an ein Anlagekonto (Bro kerkonto), um solche Empfehlungen unverzüglich umsetzen zu können. Meist geht es um ein in der Regel automatisches Kopieren von Handelssignalen anderer Marktteilnehmer, de nen eine Vorbildrolle als erfolgreiche Anleger in der jeweils de finierten Social Community zugeschrieben wird. Gleichzeitig wird damit oft eine alternative Vermögensverwaltung inten diert. Das mit einem solchen Copy Trading verbundene Port foliomanagement enthält damit nicht mehr nur Informations aspekte, sondern direkt Empfehlungen als Wertelement, wenn auch nicht in persönlicher Form „face to face“. Doering berich tet darüber hinaus, dass zunehmend auch institutionelle Ver mögensverwalter Social-Trading-Plattformen als Absatzkanal entdecken.10 Zusätzlich ist bei dieser Form des „Teilens“ an die Rendite-Risiko-Teilung in der Sharing Economy zu denken, die Ratzesberger charakterisiert: „... geteilt wird vielmehr, um auf der Angebotsseite mehr Geld zu machen - und auf der Nachfrageseite günstiger wegzukommen.“11 Allerdings gibt es Hinweise auf den Informationsgehalt von in Sozialen Netzwerken verbreiteten Börseninformationen: „... we find economically and statistically significant evidence that tweet sentiment contains distinct information that is not contained in the traditional pre-announcement variables such as Forecasts Error, Earnings Surprise, Bias, Coverage, Track Record, and Earnings Volatility.“12 Timmler (2015, 25) nennt Social Trading denn auch „Facebook für Anleger”. 9 D ieser T ext basiert im W esen tlich en a u f einem Teil der Studie O ehler 2017, S. 101, 121-124; inhaltlich w u rden allfällige U pdates und K orrekturen vorgen om m en . D iese w örtlich en Selbstzitate w urden zur besseren U n tersch eidu ng ebenfalls enthalten er anderer w örtlich er Z itate nicht in A n fü hrun gszeichen gesetzt. 10 D oering 2015, 33; vgl. auch D oering et al. 2015. 11 R atzesberger 2015, 25. 12 L ie w e ta l. 2017, 7. 44 Lesser et al. (2015, 53) unterscheiden drei Formen. „Anla geempfehlungen“ („unterscheidet sich von traditionellen Börsen-Foren dahingehend, dass die Community-Mitglieder nicht nur... diskutieren, sondern konkrete Kauf- und Verkauf-Emp fehlungen ... abgeben“); „Kollektivfonds“ („sie verwenden die Anlageempfehlungen von Privatpersonen für die Titelauswahl ihres Fonds ... Anlageentscheidung [wird] im Kollektiv und nicht von einem einzelnen Fondsmanager getroffen“); „Mirror bzw. Copy Trading“ („User [können] die Handelsstrategie von anderen Tradern einsehen, kommentieren und mit ihrem ei genen Geld kopieren“). Die Autoren zählen hierzu für die erste Form die Plattformen Aktien Prognose und sharewise, zur zweiten Form H&A sharewise Community FondsA, Intelligent Recommendations Global Growth Fund P, Multi Structure Fund Investor SRI Global A sowie Marketocracy Masters 100 und zur dritten und bekanntesten Form zum Beispiel Ayondo, copyop, Covestor, eToro, FXCopy, Investoiy, moneymeets, SignalTrader, TradeCrowd, Twindepot und Wikifolio.13 Zu den Anbietern in Deutschland zählen vor allem eToro, Ayondo, moneymeets und Wikifolio.14 Die BaFin (2016a) kennzeichnet eine „Plattform zur Sig nalgebung und automatisierten Auftragsausführung - Signal Following oder Social Trading“ wie folgt: „Der Betreiber einer Plattform zur Signalgebung eröffnet den sogenannten Signal gebern oder Tradern die Möglichkeit, ihre Wertpapier-Portfolien öffentlich einsehbar zu führen (Referenzportfolio). So können sämtliche Handelsentscheidungen der Trader beo bachtet werden, üblicherweise über das Internet. Die Kunden (Follower) der Plattform verknüpfen ihr eige nes Portfolio mit einem oder mehreren Referenzportfolien. So wohl das Portfolio der Kunden als auch die Referenzportfolien werden in der Regel bei einem Institut geführt, mit dem der Plattformbetreiber kooperiert. Handelsentscheidungen des entsprechenden Traders werden dann auch automatisiert für den Kunden ausgeführt. So kann der Kunde der Handels- bzw. Anlagestrategie des oder der Trader(s) folgen, die seiner An sicht nach am erfolgreichsten sind. !3 V gl. Lesser et al. 2015, 54-57. 14 V gl. D oering 2014, 34, T oller 2015. 45 Die Trader erhalten für die Veröffentlichung ihrer Han delsentscheidungen typischerweise eine Vergütung. Diese kann unter anderem von der Entwicklung ihrer Portfolien, der Anzahl ihrer Follower oder den Handelsumsätzen der Follower abhängen. Die Vergütung wird zumeist von der Plattform ge währt oder zumindest vermittelt. Neben der Übernahme einer Handelsstrategie für das ei gene Portfolio existieren noch weitere Spielarten des Ge schäftsmodells, durch die der Follower die Referenzportfolien nachbilden kann. Denkbar ist z. B., dass der Follower Wertpa piere (strukturierte Anleihen, sog. Zertifikate) erwirbt, die die Entwicklung der Referenzportfolien abbilden. Durch deren Rendite partizipiert er am Erfolg oder Misserfolg der Referenz portfolien.“ (Abbildung l). A b b ild u n g 1: P la ttfo rm z u r S ign alge b u n g u n d a u to m a tis ierte n A u ftra g sa u sfü h ru n g (B a F in 20 16 a) „(1) Der Betreiber stellt eine Plattform (zumeist online) zur Verfügung. Darauf können die Signalgeber (Trader) ihre De pots und Handelsentscheidungen in Wertpapieren öffentlich führen, und die Kunden (Follower) können diese beobachten. (2) Der Follower registriert sich bei der Plattform und erteilt die Weisung bzw. erklärt sich damit einverstanden, dass die 46 Handelsentscheidungen mindestens eines Traders für ihn ko piert werden sollen. (3) Der Trader trifft in seinem öffentlichen Depot, das in der Regel beim Kooperationspartner geführt wird, Handelsent scheidungen. Diese werden von der Plattform registriert. (4) Die Plattform leitet die Handelsentscheidung des Tra ders als Order des Followers an ihren Kooperationspartner weiter. Der Kooperationspartner ist in der Regel ein Finanz dienstleistungsunternehmen oder ein Kreditinstitut, bei der neben dem Trader auch der Follower sein Depot führt. (5) Der Kooperationspartner führt die von der Plattform übermittelte Order des Followers in dessen Depot aus. Gege benenfalls (aber nicht notwendigerweise) erhält die Plattform für die Übermittlung der Order an den Kooperationspartner eine Provision. (6) Gegebenenfalls (aber nicht notwendigerweise) leitet die Plattform einen Teil der vom Kooperationspartner verein nahmten Provision an den Trader weiter. Als Grundlage dient z.B. ein bestimmter Verteilungsschlüssel aus erzielter Perfor mance, Zahl der Follower bzw. generiertem Ordervolumen.“^ Ob der „Schwarm“ mit seiner kollektiven „Intelligenz“ oder „Weisheit“ tatsächlich überlegen ist, wird unter anderem in der ersten wissenschaftlichen empirischen Analyse zur Perfor mance von Social Trading (Copy Trading) untersucht. Die Au toren kommen zu dem Schluss: „The performance of social trading has hardly been in the focus of research so far. We analyze the performance of 1084 wikifolio certificates used in so cial trading and issued in 2012 and 2013. We apply factor mod els to analyze these certificates’ returns and alphas relative to benchmark indexes. We find that, on average, wikifolios do not outperform the market. However, wikifolios with geographical focus provide better performance than those without. Furthermore, the best performing wikifolios earn significant shortterm excess returns.“16 ls BaFin 2016a. 16 Oehler et al. 2016a, 202. 47 „As we analyze short-term performance of wikifolios, our findings of outperformance of some signal providers is in line with findings for short-term outperformance of some mutual fund managers when it comes to active investment manage ment .... Given the limited time period of the availability of wikifolios and similar social trading instruments, we cannot yet answer the question about long-term performance of (non professional) signal providers. Given the limited time period that our analysis covers and restrictions regarding data availa bility with regard to when the labels were assigned, it also appears too early to ascribe the labels informational value for an investment choice. In addition, the label often bought which turned out significant in most of our regression analyses is not awarded for historical performance but solely for followers historical order flow with respect to the underlying wikifolio cer tificate. Our results have implications for followers and signal pro viders in social trading, for regulators, and for academics. Fol lowers who wish to invest in wikifolios need to be aware that if they randomly choose a wikifolio, chances will on average be weak that they outperform the market. The results for signal providers’ performance also indicate that a geographic invest ment focus might help to build up investment skill. However, the results should not be interpreted in the sense that geo graphic investment focus will yield in superior investment outcomes. From a regulatory point of view it should be interesting to further discuss the signal providers’ role as investment man agers although not directly having access to the followers’ money, in particular given the considerable losses in some of the wikifolios. Finally, our findings call for further research both with respect to other social trading platforms and longer time horizons as well as a deeper analysis of the sources and persistence of some signal providers’ superior investment decisions.“17 17 Oehler et al. 2016a, 209-210. 48 3 Robo Advisors18 Die BaFin (2016c) stellt „Robo-Advice und Auto-Trading - Plattformen zur automatisierten Anlageberatung und automa tischem Trading“ so vor: „Der Betreiber einer Plattform zur au tomatisierten Anlageberatung bietet Kunden oder Interessen ten die Möglichkeit, einen Anlagevorschlag, ein Musterportfo lio oder eine Anlageempfehlung zu erhalten. Dies geschieht meist ohne vorherige Registrierung auf Grundlage persönli cher Angaben. ... Teilweise kann der Anlagevorschlag dann auch auf den Plattformen umgesetzt werden. Dies erfolgt oft mals erst nach einer Registrierung und Eröffnung eines Wert papierdepots. Vergütet wird die Leistung entweder provisions basiert oder anhand eines honorarbasierten Modells, bei spielsweise durch einen monatlichen Pauschalbetrag, in dem sämtliche Dienstleistungen des Anbieters enthalten sind“ (Ab bildung 2). Abbildung 2: Robo-AdviceundAuto-Trading (BaFin 2016c) „(1) Die Kunden oder Interessenten beantworten einen web basierten Katalog mit Fragen zu ihren persönlichen Umstän den sowie ihren anlagerelevanten Kenntnissen und Handelse rfahrungen. Manche Betreiber stellen darüber hinaus Fragen zur persönlichen Risikotragfähigkeit, also in welchem Rahmen Verluste bei der Geldanlage verkraftet werden können. Gege benenfalls werden Kunden zu ihren persönlichen Anlagezielen 18 Dieser Text basiert im Wesentlichen auf einem Teil der Studie Oehler 2017, S. 100-101, 118-121; inhaltlich wurden allfällige Updates und Korrek turen vorgenommen. Diese wörtlichen Selbstzitate wurden zur besseren Unterscheidung ebenfalls enthaltener anderer wörtlicher Zitate nicht in An führungszeichen gesetzt. 49 befragt, also ob die Geldanlage beispielsweise der Altersvor sorge oder der Ausbildung der Kinder dienen soll. (2) Auf Basis dieser Angaben wird durch einen Algorithmus dann ein Anlagevorschlag, ein Musterportfolio oder eine Anla geempfehlung erstellt. Der Grad der Standardisierung kann dabei zwischen verschiedenen Plattformen stark variieren.“19 In Ergänzung dazu unterscheidet die BaFin (20i6d) die „Automatisierte Finanzportfolioverwaltung“: „Die Vergütung der Anbieter automatisierter Vermögensverwaltung wird in der Regel prozentual zum Depotvolumen ermittelt und enthält oft auch eine erfolgsabhängige Komponente.“ (Abbildung 3). Abbildung 3: Automatisierte Finanzportfolioverwaltung (BaFin 20i6d) „(1) Bei der automatisierten Finanzportfolioverwaltung be antworten die Kunden - wie auch bei Robo-Advisory-Plattformen - einen webbasierten Fragenkatalog. Darin geben sie dem Anbieter Auskunft zu ihren persönlichen Umständen, ihren Anlagezielen sowie anlagerelevanten Kenntnissen und Han delserfahrungen. Basierend darauf erstellt ein Algorithmus eine Anlagestrategie oder ein Musterportfolio. Im Unterschied BaFin 2016c. 50 zu den Robo-Advisory-Plattformen erhält der Kunde jedoch nicht nur eine einmalige Anlageempfehlung. Vielmehr verwal tet der Vermögensverwalter das Anlageportfolio fortlaufend, und zwar nach Maßgabe der Parameter, die Verwalter und Kunde in den Anlagerichtlinien vereinbart haben. Die Vor schläge zur Änderung der Zusammensetzung des Portfolios basieren hierbei ebenfalls auf einem Algorithmus. Umgesetzt werden die Vorschläge allerdings bisher meistens manuell. Die dem Kunden empfohlene Anlagestrategie setzt in der Regel auf ETFs (Exchange Traded Funds). Diese Finanzinstrumente werden gerne eingesetzt, um die Anlageziele und Risikopräfe renzen des Kunden sowie die Chancen- bzw. Risikomerkmale eines Portfolios fortlaufend deckungsgleich zu halten. (2) Das Depot des Kunden muss bei einer Depotbank oder Verwahrstelle im Sinne des Kapitalanlagegesetzbuches (KAGB) liegen und nicht beim Vermögensverwalter selbst. Das Mandat des Verwalters umfasst daher nur die Betreuung des Kundenportfolios, jedoch nicht seine Verwahrung. Die Verwal tung und Verwahrung von Finanzinstrumenten durch den Ver walter selbst löst in aller Regel weitere Erlaubnispflichten aus, etwa für das Depotgeschäft, das Finanzkommissionsgeschäft oder das eingeschränkte Verwahrgeschäft. Dies hängt stark von der Ausgestaltung im Einzelfall ab. (3) Zur Verwaltung des Depots erteilt der Kunde dem Ver walter eine sogenannte Dispositionsvollmacht. Mit dieser Voll macht erhält der Verwalter einen Zugang zum Kundendepot bei der Depotbank. Er erhält jedoch keine Befugnis, sich Ei gentum und Besitz an Geldern und Wertpapieren des Kunden zu verschaffen.“20 In Deutschland werden diesem Geschäftsmodell unter ande rem Quirion, Vaamo, FinanceScout24 sowie finanzblick, Geldempfehlung.de und Mint zugerechnet.21 Oehler et al. (2016b, 28) nennen Fintego (D), Betterment (USA), Ginmon (D), MoneyFarm (GB), Quirion (D), Nutmeg (GB), Scalable Capital (D), Schwab Intelligent Portfolios (USA), Vaamo (D), 20 BaFin 20i6d. 21 Vgl. Penzel 2015,10-11, Doering 2014, 37, Toller 2015. 51 TradeKing Advisors (USA) und Wealthfront (USA).22 Doering (2014, 37) ergänzt für solche Ansätze zum persönlichen Fi nanz-Management im deutschen Markt: „Der Mehrwert der Wertschöpfungsidee für die Nutzer besteht darin, sämtliche Konten - inkl. Kreditkarten und PayPal-Accounts - zentrali siert verwalten zu können. Ein proprietärer Algorithmus un terstützt den Anwender dabei, die Ausgaben verschiedenen Kategorien wie Lebensmittel, Transport, Freizeit etc. zuzuord nen und über die Festlegung von Budgets eine persönliche Fi nanzplanung zu ermöglichen“, ohne dass jeder Account mit ei nem separaten Internet-Zugang oder einer speziellen App ein zeln erreicht werden muss (Bequemlichkeit). Das mit einem solchen automatisierten Vermögensmanagement verbundene Portfoliomanagement enthält damit nicht mehr nur Informa tionsaspekte, sondern direkt Empfehlungen als Wertelement, wenn auch nicht in persönlicher Form „face to face“. Groves (2016) resümiert in seinem aktuellen Report „Robo Advisors 3.0“: „We see that robo-advisors are starting up on an almost weekly basis worldwide. However, while the robo phenomenon is here to stay, many of the robo-advisors will not survive. The number of offerings is growing faster than clients’ willingness to shift enough assets to them to make them economically viable. In order to achieve staying power in this game, robo-advisors must offer their prospects and clients a smooth, pleasurable and supportive digital customer journey. However, many of today’s players are not meeting these Stand ards and demonstrate gaps and weak spots in particular in the critical areas of digital onboarding and client assessment.“23 Jenseits dieses Aspekts eines geeigneten Geschäftsmodells von Robo Advisors im Wettbewerb stellt sich für nicht-profes sionelle Investoren die grundlegende Frage, inwieweit die von vielen heutigen Robo Advisorn verfolgte Strategie des Rebalancing einen erkennbaren ökonomischen Nutzen für deren Klientel bedeutet. In einer in dieser Art ersten empirischen Untersuchung kommen Horn & Oehler (2019) zur folgenden ernüchternden Einschätzung: „The empirical analysis regarding a hypothetical robo-advisor that rebalances households’ investments in the asset 22 Vgl. auch Willmroth 2016,16. 23 Groves 2016, 6. 52 classes stocks, bonds, real estate funds, articles of great value, and cash(-equivalents) shows that the analyzed German households, on average, hardly would have benefited from such an automated rebalancing service compared to a buyand-hold-strategy with ETFs in the period from September 2010 tO July 2015-”24 Although transaction costs and management fees may play a crucial role for the success of a rebalancing service ... they are not considered in the previous analyses as the rebalancing strategies would, on average, not have enhanced households’ investment performance even without paying for the service. In an unpublished part of the analysis, we find that none of the households could improve its portfolio performance if annual fees exceed 0.4 percent of the portfolio value. But we abstain from taking such a threshold at face value, because, as one lim itation of the results, asset markets were almost throughout in a bullish phase during the observation period. These market conditions are on principal more favorable for a buy-and-hold strategy ... because if markets are that trendy, there is hardly a chance for a rebalancing strategy to buy past loser assets that might reverse in the future. Instead assets that continue to go up are previously sold due to their past returns. Rebalancing strategies should perform better in times of more volatile asset markets which is why this study’s results may underestimate the benefits that could be achieved with rebalancing strategies through a whole economic cycle. Moreover, if a financial service that automatically rebalances households’ cash and risky assets is available, the pure presence of this service - just like a financial advisor might encourage some households that do not participate in risky asset markets yet (e.g., because the households feel not competent enough... or mistrust financial markets...) to invest in some risky-assets at all ... and therefore to enhance these households’ investment performance. Nevertheless, the findings of this study clarify that auto mated rebalancing is not a silver bullet to boost portfolio effi ciency. In combination with the findings of Jacobs et al. (2014), who find that smaller shifts in portfolios’ asset weights do not hamper portfolio efficiency as long as the portfolio is not tilted 24 Horn/Oehler 2019, 27-28. 53 extremely towards one asset, our results support the implication of Tokat and Wicas (2007) that reasonable (e.g., yearly) monitoring frequencies and allocation thresholds are sufficient to control households’ portfolio risk. Hence, the findings of this study indicate that households which already invest in different asset classes with ETFs would not have benefited from rebalancing services. Instead, the charged management fees would have harmed these households’ investment perfor mance. The latter effect is comparable to paying high fees for active fund management which fails to outperform the bench mark. Due to the rebalancing strategies’ statistically significant impact on the ASR-Factor, i.e. the portfolio returns’ skewness and kurtosis, it seems a promising path for further research to elaborate rebalancing strategies that also consider the portfo lio returns’ skewness and kurtosis instead of solely focusing on the mean return and the returns’ Standard deviation.“ 54 4 Crowdinvesting25 In allgemeiner Form können im Rahmen der internetbasierten Kredit- und Wagnisfinanzierung (Crowdfunding, Schwarmfi nanzierung) Nutzer auf einer Online-Plattform in einem spezi fischen Umfeld Darlehen (Crowdlending), oft Mikro-Darle hen, vergeben oder erhalten und Projektbeteiligungen einge hen, ebenfalls oft im Mikro-Format (Crowdinvesting), teil weise mit hohem Eigenkapitalcharakter, allerdings meist ohne Mitwirkungs- und Kontrollrechte. Die Digitale Welt schafft hier neue Formen der Projektfinanzierung, entweder in einer eher eigenkapitalähnlichen (equity-based; Crowdinvesting) o der in einer eher fremdkapitalähnlichen (lending-based; Crowdlending) Struktur. Das jeweilige Geschäftsmodell der Plattform bedingt unter anderem, inwieweit es sich um Anla geberatung, Anlage- oder Abschlussvermittlung oder Platzierungsgeschäfte für Dritte handelt.26 Beim Crowdinvesting schließen sich viele Personen zusam men, die „Crowd“, um sich gemeinsam an einem Projekt-Un ternehmen, meist Start-ups, zu beteiligen. In der Regel können Investoren einen Betrag ihrer Wahl investieren und gewinnen dafür eine Beteiligung an den Erträgen und den Wertsteige rungen des Projekts. Das über eine solche Crowdinvesting- Plattform finanzierte Start-up erhält neben den Finanzie rungsmitteln insbesondere Öffentlichkeitswirkung, Marke tinginstrumente und viele unterschiedlich aktive Unterstüt zer.2? Es werden auch Finanzierungsmodelle angeboten, die im Rahmen der Finanzierungsstruktur weniger die monetäre Komponente, sondern vor allem nicht-finanzielle und emotio nale Aspekte herausheben (reward-based), die bis zu einer rei nen Spendenorientierung reichen können (donation-based). Im Fokus dieses Kapitels stehen nicht die beiden letztgenann ten Formen oder solche der „Nachbarschaftsfinanzierung“ o der Bürgerprojekte, sondern ausschließlich professionelle 2s Dieser Text basiert im Wesentlichen auf den beiden Studien Oehler 2016a und Oehler 2018; inhaltlich wurden allfällige Updates und Korrekturen vorgenommen. Diese wörtlichen Selbstzitate wurden zur besseren Un terscheidung ebenfalls enthaltener anderer wörtlicher Zitate nicht in Anführungszeichen gesetzt. 26 Vgl. Oehler 2016a, vgl. auch Wendt 2016. 27 Vgl. Oehler 2016a, 1; Wendt 2016; Hampel/Willmroth 2015, 27. 55 Geschäftsmodelle, die sich unter anderem an nicht-professio nelle Investoren richten.28 Die Bundesanstalt für Finanzdienstleistungsaufsicht cha rakterisiert Crowdinvesting ähnlich (vgl. Abbildung 4): „Beim Crowdinvesting erhält der Geldgeber entweder eine Beteili gung an zukünftigen Gewinnen des finanzierten Projekts, oder Anteile oder Schuldinstrumente, wenn das Investment mit Wertpapieranlagen verbunden ist.“29 Abbildung 4: Crowdinvesting (BaFin 2016b) /- Plattform \ 0 f Anleger 'S v Anbieter V j „(1) Auf einer Plattform bieten Anbieter ihre Ideen zur Inves tition an. Anleger können sich dort ihre Investitionsobjekte aussuchen. (2) Der Anleger finanziert das Projekt mit und erhält im Ge genzug eine Beteiligung an zukünftigen Gewinnen des finan zierten Projekts oder, wenn das Investment mit Wertpapieran lagen verbunden ist, Anteile oder Schuldinstrumente.“30 Solche Geschäftsmodelle oder Anbieter stellen also eine In termediärleistung zur Verfügung, weil ihr jeweiliges Unterneh men oder ihre jeweilige Plattform einzelne bestehende oder angestrebte Fristeninkongruenzen, Betrags- oder Losgrößen divergenzen sowie Informationsbedarfsunterschiede aus 28 Vgl. Oehler 2016b, Oehler 2016c. 29 BaFin 2016b. 3° BaFin 2016b. 56 gleichend miteinander verknüpft („Netz“). Insofern ist der Be griff der Disintermediations1 vollkommen unpassend, da hier zumindest drei der vier Finanzintermediationsleistungen er bracht werden (gegebenenfalls teilweise fehlend: Risikotransformations2). Auch die Monopolkommission scheint in ihrem Hauptgutachten XXI hier noch eher einer analogen Denkweise verhaftet zu sein, wenn behauptet wird, dass Plattformen selbst keine Intermediationsleistungen erbringen w ü r d e n . 3 3 Crowdfunding oder insbesondere auch Crowdinvesting hat aus ökonomischer Perspektive auch nichts mit der gerne kolpor tierten „Demokratisierung“ der Finanzmärkte zu tun.34 Crow dfunding und insbesondere Crowdinvesting ist einfach ein an derer und weiterer Typ der Finanzintermediation, via Platt form im Internet anstatt mittels Banken oder anderer Finanz intermediäre. Crowdinvesting (auch „equity based crowdfunding“35) stellt also eine eigenkapitalbasierte Form der Projektfinanzie rung dar, bei der sich viele Personen, die „Crowd“, über digitale Plattformen zusammenschließen, um sich gemeinsam an ei nem Unternehmensprojekt, meist einem Start-up, zu beteili gen, inzwischen eher sogar an einem Immobilienprojekt und weniger häufig an einem Energieprojekt.36 Zum Ende des Jahres 2016 waren mindestens 31 Crowdinvesting-Plattformen in Deutschland aktiv,37 andere gehen von über 50 Plattformen aus.38 Seit dem Jahr 2011 wurden mehr als 154 Millionen Euro über Crowdinvesting-Plattformen (un ter anderem Companisto, Exporo, Seedmatch, Bergfürst, Zins land, Zinsbaustein oder Deutsche Mikroinvest) investiert .39 Für 2017 wird von Crowdfunding.de eine weiter steigende Ten denz berichtet (vgl. Abbildung 5). 31 Vgl. z.B. Smith/Hong 2016,1. 32 Vgl. z.B. Oehler 2006, 75-91, Oehler 2012; vgl. auch Cumming/Zhang 2016. 33 Vgl. Monopolkommission 2016, 433. 34 So z.B. Zinsbaustein-Vorstand Noe zitiert in Drost/Schneider 2017. 35 Vgl. BaFin 2017. 36 Vgl. Oehler 2016a. Vgl. auch Wendt 2016. 37 Vgl. Crowdfunding.de 2017. 38 Vgl. Rexer 2015,19. 39 Vgl. Hornuf/Schmitt 2016. 57 Abbildung 5: Crowdinvesting in Deutschland 2011-2017 (Crowdfunding.de 2018a, 4) Für 2016 wird insgesamt ein Crowdinvestment-Volumen in Höhe von ca. 64 Millionen Euro angegeben, das sich zu 63% auf Immobilienprojekte, zu 29% auf Unternehmensprojekte und zu 8% auf Energieprojekte verteilt; Immobilienprojekte verzeichnen dabei einen Zuwachs gegenüber 2015 in Höhe von 93%.4° Für 2017 und 2018 wird eine weitere Steigung ge nannt.41 Obwohl einige Start-ups bereits drei Monate nach dem Ab schluss der Finanzierung über eine Crowdinvesting-Plattform in Zahlungsschwierigkeiten geraten42, verzeichnen die Platt formen weiter steigende Investitionen.^ Blohm et al. (2015) schätzen auf Grundlage von Expertenbefragungen ein jährli ches Wachstum des gesamten Crowdfunding-Markts (also auch inklusive Crowdlending) von 30% bis ins Jahr 2020, wo mit der Crowdinvesting-Markt in den kommenden Jahren 4° Vgl. Crowdfunding.de 2017, 3 und 11. 41 Vgl. Crowdfunding.de 2018a, 3. 42 Vgl. B arkow 20i5,18-19. 43 Vgl. Hornuf/Schmitt 2016. 58 weiter an Bedeutung gewinnen w ü r d e .4 4 Außerdem wird ein immer breiteres Spektrum an Investitionsmöglichkeiten über Crowdinvesting-Plattformen angeboten. Statt Beteiligungen an Start-ups rücken zunehmend Im mobilienprojekte (sowohl Neubauten als auch Renovierungen) als vermeintlich wenig riskante Investments in den Fokus (vgl. Abbildung 6). Dies erinnert an die Entwicklung bei offenen und geschlossenen Immo-Fonds nach dem Jahrtausendwech sel. Zudem drängen professionelle Investoren in den Markt, als Teil der Crowd, nicht als Plattform. Kritisiert wird dabei un ter anderem, dass die Bundesregierung unter dem Label der Start-up-Förderung kommerzielle Crowd-Immobilienprojekte fördert (siehe Anteil der Immo-Projekte am gesamten Crowd i n v e s t m e n t - V o l u m e n ).45 Crowdfunding.de berichtet für 2 0 1 7 , dass sich Immobilien-Crowdinvestments im dritten Jahr in Folge mehr als verdreifacht h a b e n . 46 Abbildung 6: Crowdinvesting in Deutschland 2017 (Crowdfunding.de 2018a, 3) M ark tante ile E n tw ick lu n g Volumen 2017 Volumenveränderung 2017 vs. 2016 Energie 3% 200 M io. € + 171% Gesamt Gesamt Vielen Kleinanlegern dürfte hierbei allerdings kaum klar sein, dass sie 44 Vgl. Blohm et al. 2015. 45 Vgl. Drost/Schneider 2017; Hock 2017; Schneider 2017. 46 Vgl. Crowdfunding.de 20i8a,3. 59 (1) nur deswegen den Zugang zu diesen Immobilienprojek ten erhalten, weil Banken und Projektentwickler nicht bereit waren, die damit verbundenen Risiken in ihre eigenen Bilan zen zu nehmen, und dass sie (2) aufgrund der Beschaffenheit des Finanzierungsinstru ments als erste bis zu einem Totalverlust ihres Investitionsbe trags von Verlusten des finanzierten Projekts betroffen sind. Privaten Anlegern sollen allein im Jahr 2015 Verluste in Höhe von 8 Millionen Euro entstanden sein.47 Auch im Jahr 2016 kam es zu mehreren Insolvenzen von Start-ups; z.T. haben sie zuvor mehr als eine Million Euro auf Crowdinvesting-Plattformen eingeworben.48 Dies hat sich auch danach fortgesetzt, z.B. mit der recht prominenten Insolvenz des Zugbetreibers Locomore 201749 oder der über die Plattform Zinsland einge worbenen 1,25 Millionen Euro für Mikroappartments.5° Inzwi schen werden aber auch warnende Stimmen zu nicht durch schaubaren Risiken, gerade im besonders stark wachsenden Bereiche der Immobilien-Crowdinvestments, lauter, so z.B. Lohrer: „Doch Vorsicht: Die Investments bergen teils erhebli che Risiken.1̂ 1 Oder die Stiftung Warentest: „Weil Geldanlage in Crowdinvestings sehr spekulativ ist, eignet sie sich höchs tens als Zusatz... In Schwarminvestitionen sollten Anleger nur „Spielgeld“ stecken, dessen Verlust sie problemlos verschmer zen können ...“.52 Es überrascht daher nicht, dass viele Bürgerinnen und Bür ger zunächst recht skeptisch scheinen gegenüber Crowdfunding. In einer Studie zum Deutschen Verbrauchertag 2015 wird dokumentiert, nur 26% der Befragten könnten sich über haupt vorstellen, solche Angebote zu nutzen, abhängig von Al ter und Einkommen (Abbildung 7). 47 Vgl. Rexer 2015,19. 48 Vgl. Müller/Zdrzalek 2017. 49 Vgl. Kirsch et al. 2017. 5° Vgl. Gojdka 2018. s1 Lohrer 2018. s2 Stiftung Warentest 2018, 88. 60 Abbildung 7: Potenzial des Teilens (Crowdfunding) (Vzbv 2015) Nur ein Viertel der Befragten 26% _______ kann sich vorstellen, Crowd- Q JO funding-Angebote zu nutzen. ss Bekanntheit ■ Nutzungspotenzial $$$$1 Crowdfunding kommt vor allem für Jüngere und Besserverdiener in Frage. 38% 37% 35% 20% 16% 13% 15% 18-29 30-39 40-49 50-59 60+ Jahre <1000 € >3500 € Haushaltsnetto einkommen Neuere Befragungsdaten von Crowdfunding.de zeigen inzwi schen einen leichten Aufwärtstrend. Als Geldanlage spielt Crowdinvesting unter der erfragten Rubrik „Beteiligung“ aller dings eine deutlich untergeordnete Rolle, es dominieren die „reward-based“-Modelle und die „donation-based“-Modelle.53 Zudem gelten weiterhin überdurchschnittlich hohe Werte für „Bekanntheit“, „Verständnis“ und „Beteiligung“ bei Männern, jungen Altersklassen, hohem Einkommen und hohem Bil dungsniveau (vgl. Abbildungen 8). 53 Crowdfunding.de 2018b, 3. 61 Abbildung 8: Crowdfunding 2015 bis 201854 Crowdfunding im 4-Jahres Trend 1 rrowdi unding, cie 1 65,1% 65,8% 67,4% K Bekanntheit 35,4% 31 -̂-----------— 36,7% $ Verständnis ~ 1~" 17,7% € Beteiligung 7« - ----------------- ------- ------- 2015 2016 2017 2018 OmniQuest Umfrage im Auftrag von crowdfunding.de 05/2018:1.000 Befragte, Deutschland online-repräsentativ ab 18 Jahren Die bisherigen Analysen und insbesondere die Studie zur An legerinformation beim Crowdinvesting für das Land Baden Württemberg (Oehler 2018) haben gezeigt, dass unter ande rem die bestehenden Informationen im Bereich des Crowdin vesting keine gute Verbraucherinformation darstellen. Einer seits fehlen für Verbraucherinnen und Verbraucher relevante Informationen zu den Risiken und Chancen der Crowdinvesting-Produkte, andererseits erzeugen sie bei den Verbrauche rinnen und Verbrauchern trotz des Mangels an Information die Illusion, gut über das Produkt informiert zu s e in .5 5 Somit scheint sich die Informationslage in diesem Bereich, insbeson dere zur Finanzierung von Start-up Unternehmen, für Ver braucherinnen und Verbraucher durch die bereitgestellten In formationen auch nach der Einführung des Kleinanleger schutzgesetzes kaum verbessert zu haben. Dabei ist es sowohl 54 Crowdfunding.de 2018b, 4; „Bekanntheit“: Anteil der Befragten, die schon mal von Crowdfunding gehört haben; „Verständnis“: Anteil der Befragten, die nach eigener Angabe wissen, worum es sich bei Crowd funding handelt; „Beteiligung“: Anteil der Befragten, die nach eigener Angabe sich finanziell an einem Crowdfunding Projekt beteiligt haben. 55 Siehe hierzu auch Oehler et al. 2019. 62 im Interesse von Verbraucherinnen und Verbrauchern, ihren Interessensverbänden und des Gesetzgebers, als auch von Crowdinvesting-Plattformen und jungen Unternehmen, dass Verbraucherinnen und Verbrauchern beim Crowdinvesting gute Informationen zur Verfügung gestellt werden: Einerseits, um die Verbraucherinnen und Verbraucher vor unbekannten Risiken zu schützen, und andererseits, um sie für das Thema Frühphasenfinanzierungen von Unternehmen zu gewinnend6 s6 Vgl. Oehler 2018. 63 5 Fazit Man könnte ja fragen, warum über Regulierung nachgedacht wird, wenn doch aktuell kaum große „Finanzskandale“ zu Social Trading, Robo Advice oder Crowdfunding öffentlich ge worden sind? Eine reparierende, aufräumende Regulierung mag unvermeidbar sein, jedoch wäre eine zusätzliche präven tive Regulierung geeignet, zumindest die Wahrscheinlichkeit neuer Anlagekatastrophen zu reduzieren. Wäre es nicht klug, Risiken zu begrenzen, um die vielen Chancen der Digitization im Finanzbereich zu erhalten und auszubauen?57 Hier hilft nur, wenn sicher auch nicht abschließend, end lich den „Graumarkt“ und die Regulierung zweiter Klasse zu beenden! Schafft nicht erst ein durchgehend „weißer“ Markt die notwendige Voraussetzung, dass viele Menschen mehr Zu trauen gewinnen zu Investments, die für ihr späteres Einkom men so wichtig sein könnten, nämlich Partizipation am wirt schaftlichen Erfolg statt Scheinsicherheit?58 57 Vgl. Oehler 2016c, 77. s8 Vgl. Oehler 2016b. 64 Literaturverzeichnis BaFin (2016a). Plattform zur Signalgebung und automatisierten Auftragsausführung - Signal Following oder Social Trading. https://www.bafin.de/DE/Aufsicht/FinTech/Signalgebung/si gnalgebung_artikel.html; zuletzt abgerufen am 20.4.2016. BaFin (2016b). Crowdinvesting. https://www.bafin.de/DE/Aufsicht/FinTech/Crowdfunding/- Crowdinvesting/crowdinvesting_artikel.html; zuletzt abgerufen am 20.4.2016. BaFin (2016c). Robo-Advice undAuto-Trading - Plattformen zur automatisierten Anlageberatung und automatischem Trading. https://www.bafin.de/DE/Aufsicht/FinTech/Anlageberatung/ anlageberatung_artikel.html;jsessionid=EBCC23496CB2oFD F37A734Ei9Ö3C9353.i_cid390; zuletzt abgerufen am 18.4.2016. BaFin (20i6d). Automatisierte Finanzportfolioverwaltung. https://www.bafin.de/DE/Aufsicht/FinTech/Finanzportfoliov erwaltung/finanzportfolioverwaltung_node.html; zuletzt abgerufen am 18.4.2016. BaFin (2017). Crowdfunding. https://www.bafin.de/DE/Aufsicht/FinTech/Crowdfunding/crowdfunding_node.html; zuletzt abgerufen am 26.8.2017. Barkow, Peter (2015). Crowdinvesting: Schwarm ohne Schwung?. Die Bank, Heft 3,18-19. Blohm, Ivo; Sieber, Eva; Haas, Philipp; Schulz, Moritz; Leimeister, Jan Marco; Wenzlaff, Karsten; Gebert, Michael (2015). Delphi-Studie Crowdfunding 2020 - Komplement oder Substitut für die Finanzindustrie?. Universität St. Gallen. Crowdfunding.de (2016). Marktreport 2016. https://www.crowdfunding.de/marktdaten/; zuletzt abgerufen am 26.8.2017. Crowdfunding.de (2018a). Crowdinvest Marktreport 2017. https://www.crowdfunding.de/crowdinvest-marktreport- 2017/; zuletzt abgerufen am 11.3.2019. Crowdfunding.de (2018b). Crowdfunding Barometer 2018. https://www.crowdfunding.de/crowdfunding-barometer/; zuletzt abgerufen am 11.3.2019. Cumming, Douglas; Zhang, Yelin (2016). Are Crowdfunding Platforms Active and Effective Intermediaries?. Working Paper, Toronto. 65 Doering, Philipp (2015). Vermögensverwaltung über Social- Trading-Plattformen. Paul, Stephan: W issen und Handeln 14, ifk, Bochum, 33-43. Doering, Philipp; Neumann, Sascha., Paul, Stephan (2015). A Primer on Social Trading Networks. Working Paper, Bochum. Drost, Frank Matthias; Schneider, Katharina: Intelligenter Schwarm (2017). Beim Crowdinvesting besteht erheblicher Reformbedarf. Handelsblatt, 27.4.2017, 2017, 40. EU-Kommission (2015). Grünbuch über Finanzdienstleistungen für Privatkunden. COM(20i5) 630 final, Brüssel. Gojdka, Victor (2018). Riskante Schwärmerei. Süddeutsche Zeitung, 9.7.2018, 2018, 20. Groves, Francis (2016). Robo-Advisors 3.0, myprivatebanking research, http://www.myprivatebanking.com/Report/reportcreating-robo-advisors-that-win-and-keep-customers-inbanking-wealth-and-fund-management; zuletzt abgerufen am 25.8.2016. Hampel, Lea, Willmroth, Jan (2015). Ausschwärmen; Süddeutsche Zeitung, 11.7.2015, 27. Hock, Martin (2017). Die Crowd hat die besseren Start-ups. https://www.faz.net/aktuell/finanzen/start-ups-mitcrowdfinanzierung-verzeichnen-weniger-pleiten- 14998778.html; zuletzt abgerufen am 15.7.2017. Horn, Matthias; Oehler, Andreas (2019). Automated Portfolio Rebalancing: Automatic Erosion oflnvestm ent Performance? 88th International Atlantic Economic Conference, Miami, October 17-20, 2019; 2019 Annual Meeting Academ y of Financial Services, October 15-16, 2019, Minneapolis; EURO 2019, 30th European Conference on Operational Research, Dublin, June 23-26, 2019; 2019 FMA European Conference, Glasgow, June 12-14, 2° 19> Bamberg. Horn, Matthias; Oehler, Andreas; Wendt, Stefan (2019). FinTech for Consumers and Retail Investors: Opportunities and Risks ofD igital Payment and Investment Services, Bamberg. Hornuf, Lars; Schmitt, Matthias (2016). Success and Failure in Equity Crowdfunding. CESifo DICE Report 2/2016, 2 0 16 ,16 22. Jacobs Heiko; Müller, Sebastian; Weber, Martin (2014). How should individual investors diversify? An empirical evaluation o f alternative asset allocation policies. Journal o f Financial Markets 19, 2014, 62-85. 66 Kirsch, Sebastian, Schönwitz, Daniel, Schlesiger, Christian (2017). Wenn der Schwarm auf der Strecke bleibt, WirtschaftsWoche, 11.8.2017. Lesser, Kathrin; Schneider, Antonia; Röder, Klaus (2015). Social Trading. BIT Banking and Information Technology 16, No 3, 2015, 52-61. Liew, Jim Kyung-Soo; Guo, Shenghan; Zhang, Tongli (2017). Tweet Sentiments and Crowd-Sourced Earnings Estimates as Valuable Sources o f Information around Earnings Releases. Journal ofAlternative Investments 19, No 3, 2017, 7-26. Lohrer, Ulrich (2018). Crowdinvesting boomt: Achtung, Risiken lauern! Euro am Sonntag, https://www.finanzen.net/nachricht/private-finanzen/euroam-sonntag-service-crowdinvesting-boomt-achtung-risikenlauern-6384299; zuletzt abgerufen am 11.3.2019, 2018. Monopolkommission (2016). Hauptgutachten XXI, Kapitel V (Digitale Märkte: Sharing Economy und FinTechs). Bonn. Müller, Benedikt; Zdrzalek, Lukas (2017). Das Crowd-Kasino. Süddeutsche Zeitung 13.1.2017, 20. Oehler, Andreas (2006). Zur Makrostruktur von Finanzmärkten - Börsen als Finanzintermediäre im Wettbewerb. Kürsten, Wolfgang; Nietert, Bernhard (Hrsg.): Kapitalmarkt, Unternehmensfinanzierung und rationale Entscheidungen, Springer, Berlin [u. a.], 75-91. Oehler, Andreas (2010). Behavioral Economics meets Personal Finance: Ein alter Hut in der forschungsgeleiteten Verbraucherpolitik?. Vortrag, Workshop des DIW Deutsches Institut für W irtschaftsforschung und der FES Friedrich Ebert Stiftung Wissenschaft und Politik im Gespräch - Perspektiven forschungsgeleiteter Verbraucherpolitik, Berlin. Oehler, Andreas (2011a). Behavioral Economics und Verbraucherpolitik: Grundsätzliche Überlegungen und Praxisbeispiele aus dem Bereich Verbraucherfinanzen. BankArchiv 59, 707-727. Oehler, Andreas (2011b). Check Verbraucherpolitik & Verbraucherverhalten: Mehr Realismus, mehr Verbraucherbeteiligung, mehr Unabhängigkeit?!. Parlamentarischer Abend, Berlin. 67 Oehler, Andreas (2012). Anbieter- und verbrauchergerechte Beratung und Information. Mehr Anlegerschutz durch standardisierte Beratungsprotokolle und Produktinformationsblätter. Studie im Auftrag des Ministeriums für Ländlichen Raum und Verbraucherschutz (MLR) Baden W ürttemberg, des SparkassenVerband Baden Württemberg, des Baden-Württembergischen Genossenschaftsverband e.V., Bamberg/Stuttgart. Oehler, Andreas (2015a). Risiko-Warnhinweise in Kurzinformationen für Finanzdienstleistungen. Eine empirische Analyse. ZBB Zeitschrift für Bankrecht und Bankwirtschaft 27, 208-212. Oehler, Andreas (2015b). Digitale Welt und Finanzen. Zahlungsdienste und Finanzberatung unter einer Digitalen Agenda. Veröffentlichungen des Sachverständigenrats für Verbraucherfragen, Berlin. Oehler, Andreas (2015c). Alles digital? Innovative Geschäftsmodelle im digitalen Zahlungsverkehr und Verbraucherpolitik. Wirtschaftsdienst, Dezember 2015, 817 821. Oehler, Andreas (2016a). Digitale Welt und Finanzen. Formen des Crowdfunding: Handlungsbedarf für die Verbraucherpolitik? Veröffentlichungen des Sachverständigenrats für Verbraucherfragen, Berlin. Oehler, Andreas (2016b). Es braucht eine klare, einfache und verständliche Regulierung - Interview mit Univ.-Prof. Dr. Oehler. crowdfunding.de, 22.8.2016, http://www.crowdfunding.de/interview-mit-univ-prof-droehler-vom-sachverstaendigenrat-fuer-verbraucherfragen/; zuletzt abgerufen am 11.3.2019. Oehler, Andreas (2016c). Auch der Schwarm braucht klare Regeln. Euro am Sonntag, 6.8.2016, 76-77. Oehler, Andreas (20i6d). Digitale Finanzberatung braucht standardisierte Produktinformationen. Der Neue Finanzberater, 1,15. Oehler, Andreas (20i6e). Upgrade notwendig? Finanzieller Verbraucherschutz in einer digitalisierten W elt - Einführung und Überblick. Fachgespräch, Deutscher Bundestag, Fraktion Die Grünen, Berlin, 22. Februar 2016. 68 Oehler, Andreas (2017). Digitalisierung bei Finanzdienstleistungen in den Bereichen bargeldlose Bezahlmethoden und Online-Beratungs- und Informationsangebote. Studie im Auftrag des Bundesministerium der Justiz und für Verbraucherschutz (BMJV), Bamberg/Berlin. Oehler, Andreas (2018). Infos für den Schwarm: Werden Crowdinvesting-Kleinanleger mit VIBs gut informiert? Eine empirische Untersuchung. Studie im Auftrag des Ministerium für Ländlichen Raum und Verbraucherschutz (MLR) Baden Württemberg, Bamberg/Stuttgart. Oehler, Andreas (2019a). Finanzen und Altersvorsorge. Kenning, Peter; Oehler,Andreas; Reisch, Lucia (Hrsg.): Verbraucherwissenschaften - Rahmenbedingungen, Forschungsfelder und Institutionen. 2. Aufl., Springer, Wiesbaden (forthcoming). Oehler, Andreas (2019b). Der technologische Wandel: Herausforderungen in der Digitalen Welt. Kenning, Peter; Oehler, Andreas; Reisch, Lucia (Hrsg.): Verbraucherwissenschaften - Rahmenbedingungen, Forschungsfelder und Institutionen. 2. Aufl., Springer, Wiesbaden (forthcoming). Oehler, Andreas (2019c). Entwicklungspfade der Verbraucherwissenschaften. Kenning, Peter; Oehler, Andreas; Reisch, Lucia (Hrsg.): Verbraucherwissenschaften - Rahmenbedingungen, Forschungsfelder und Institutionen. 2. Aufl., Springer, W iesbaden (forthcoming). Oehler, Andreas (20i9d). Verbraucherinformation und Verbraucherbildung. Kenning, Peter; Oehler, Andreas; Reisch, Lucia (Hrsg.): Verbraucherwissenschaften - Rahmenbedingungen, Forschungsfelder und Institutionen. 2. Aufl., Springer, W iesbaden (forthcoming). Oehler, Andreas; Höfer, Andreas; Wendt, Stefan (2011). Von Konsumenten & Anbietern. Herausforderungen der Verbraucherpolitik im digitalen Zeitalter, uni.vers Forschung, Mai, 28-31. Oehler, Andreas; Horn, Matthias; Wendt, Stefan (2016a). Benefits from social trading? Empirical evidence for certificates on wikifolios. International Review ofFinancialAnalysis 46, 202 210. 69 Oehler, Andreas; Horn, Matthias; Wendt, Stefan (2016b). Was taugt Finanzberatung durch Robo-Advisorwirklich?. Der Neue Finanzberater, Mai, 28-29. Oehler, Andreas; Horn, Matthias; Wendt, Stefan (2018a). Mehr als nur Crowdfunding? - Wie die Digitalisierung Prozesse der Mittelstandsfinanzierung verändert. Corporate Finance 9 (1 2), 2018a, 3-7. Oehler, Andreas; Horn, Matthias; Wendt, Stefan (2018b). Neue Geschäftsmodelle durch Digitalisierung? Eine Analyse aktueller Entwicklungen bei Finanzdienstleistungen. Keuper, Frank; Schomann, Marc; Sikora, Linda Isabell; Wassef, Rimon (Hrsg.), Disruption und Transformation Management, Springer, Wiesbaden, 325-341. Oehler, Andreas; Horn, Matthias; Wendt, Stefan (2019). Information Illusion: Placebic Information and Stock Price Estimates. 88th International Atlantic Economic Conference, Miami, October 17-20, 2019; 2019 Annual Meeting o f the A cadem yofFinancial Services, Minneapolis, October 15-16, 2019; 2019 IAREP/SABE Conference, Dublin, September 1-4, 2019; 2019 Behavioural Finance W orking Group Conference, London, 6-7 June 2019, Bamberg. Oehler, Andreas; Reisch, Lucia (2016). Verbraucherleitbild: Differenzieren, nicht diskriminieren!. Veröffentlichungen des Sachverständigenrats für Verbraucherfragen, Berlin. Penzel, Hans-Gert (2015). FinTechs: Fluch und Segen für die Banken. BIT Banking and Information Technology 16, 9-12. Ratzesberger, Pia (2015). Ökonomie des Teilens. Süddeutsche Zeitung, 4.4.2015, 25. Rexer, Andrea (2015). Gefeiert und gescheitert. Süddeutsche Zeitung, 29.12.2015,19. Schneider, Katharina (2017). Digitale Geldanlage. Crowdinvesting wirkt wie eine Ersatzdroge. Handelsblatt, 27.04.2017, https://www.handelsblatt.com/finanzen/anlagestrategie/tren ds/digitale-geldanlage-crowdinvesting-wirkt-wie-eineersatzdr0ge/i9723092.html; zuletzt abgerufen am 06.05.2017. Smith, Roy; Hong, W on (2016). Crowdfunding: A New Disruptive Technology?. W orking Paper, NewYork. Stiftung Warentest (2018). Top oder Flop test, Juni, S. 86-88. Timmler, Vivian (2015). Filiale statt FinTech.In: Süddeutsche Zeitung, 21.9.2015, 22. 70 Tokat Yesim; Wicas Nelson (2007). Portfolio Rebalancing in Theory and Practice. Journal oflnvesting 16(2), 52-59. Toller, Andreas (2015). Die Banken rennen PayPal hinterher; Wirtschaftswoche, 27.3.2015, http://www.wiwo.de/unternehmen/banken/onlinebezahlung-die-banken-rennen-paypalhinterher/ii567920.htm l; zuletzt abgerufen am 29.8.2015. Vzbv:DeutscherVerbrauchertag (2015). Infografiken zu Sharing Economy. http://www.vzbv. de/sites/default/files/downloads/infografik _sharing-economy_vzbv_gro%C3%9F_CMYK.pdf, 5; zuletzt abgerufen am 4.7.2015, 2015. Wendt, Stefan (2016). Geld anlegen mit und im Schwarm - Chancen und Risiken für Verbraucherinnen und Verbraucher. Studie für das Bundesministerium der Justiz und für Verbraucherschutz, Berlin. Wendt, Stefan; Horn, Matthias; Oehler, Andreas (2018). Robo- Advisors: The Future of Financial Advice?. Tölvumal 43, 20 21. Willmroth, Jan (2016). Mach mich reich, Robo. Süddeutsche Zeitung, 19.8.2016,16. 71 Ist Crowdfunding eine relevante Finanzierungsalternative für Unternehmen? Eine ökonomische Analyse aus Sicht unterschiedlicher Unternehmenstypen Fabian Stützlea* Key Words: Finance; FinTech; Crowdfunfing Inhaltsübersicht: 1 Einleitung 2 Crowdbasierte Finanzierungsmodelle 3 Analyse nach Unternehmenstypen 4 Fazit und Ausblick Literaturverzeichnis aResearch Student atZeppelin University 'Please address correspondence to Fabian Stützle, Zeppelin University, Am Seemoser Horn 20, 88045 Friedrichshafen. 73 1 Einleitung Das ursprünglich aus den Vereinigten Staaten kommende Crowdfunding gewinnt auch in Europa zunehmend an Popula rität, was sich unter anderem an der Anzahl der vorhandenen Crowdfunding-Plattformen, an der Anzahl der themenbezoge nen Suchanfragen in Google und an der immer breiteren Masse an finanzierbaren Projekten zeigt.1 Das Konzept, ein Vorhaben über eine breite Masse an Investoren finanzieren zu lassen ist zwar nicht grundsätzlich neu und wurde bspw. be reits bei Wahlkämpfen oder beim Bau der Freiheitsstatue ge nutzt, durch das Internet und die damit verbundenen Möglich keiten ist diese Form der Finanzierung nun allerdings massen tauglich geworden.2 So wird Crowdfunding inzwischen in ver schiedenen Bereichen genutzt, bspw. zur Bereitstellung von Mikrokrediten, zur Finanzierung von Immobilienprojekten o der im Bereich Kunst und Kultur.3 Ein weiteres Anwendungs feld ist die Finanzierung von Unternehmen. So sehen sich bspw. Start-ups, ebenso wie kleine und mittlere Unternehmen (KMU) nicht selten mit Problemen bezüglich der Finanzierung konfrontiert, welche durch Crowdfunding gelöst oder zumin dest verbessert werden könnten.4 Grundsätzlich gibt es dabei verschiedene Formen des Crowdfundings, welche sich vor allem darin unterscheiden, wie das eingesetzte Kapital vergütet wird.5 Mit Betterplace als Plattform im Bereich des Crowdsponsorings und Smava, bzw. eLolly als Plattformen für das Lending-based Crowdfunding unter Privatpersonen6 hat 2007 das Crowdfunding auch in Deutschland begonnen, auf Basis der durch Crowfunding fi nanzierten Projekte kann aber eher das Jahr 2011 als wirkli ches Startjahr für das Crowdfunding in Deutschland 1 Vgl. Stahlmann 2013. 2 Vgl. Schedensack 2018. 3 Vgl. Dorfleitner et al. 2019; Schedensack 2018; Harzer 2013. 4 Vgl. Borello et al. 2015. s Vgl. Stahlmann 2013. 6 Die erste Plattform im Bereich Lending-based Crowdfunding für Unter nehmen war Zencap in 2014; vgl. Dorfleitner und Hornuf (2016). 74 ausgemacht werden.? In 2011 startete außerdem mit Seedmatch die erste Plattform für das Equity-based Crowdfunding.8 Da das Crowdfunding in Deutschland immer mehr an Be deutung gewinnt und sich verschiedene Unternehmenstypen wie bereits erläutert - durchaus mit Finanzierungsproblemen konfrontiert sehen, soll das Crowdfunding in der vorliegenden Arbeit aus Unternehmensperspektive betrachtet werden. Um auf die Frage ob Crowdfunding eine relevante Finanzierungs alternative für Unternehmen ist einzugehen, wird zunächst be schrieben, was genau Crowdfunding ist, welche Formen Crow dfunding annehmen kann und welchen Regularien Crowdfun ding in Deutschland unterliegt. Hierbei wird im Hinblick auf den Investitionscharakter einer Finanzierung die Fokussie rung auf das renditeorientierte Crowdfunding vorgenommen. Danach wird dieses sowohl aus Unternehmens-, als auch aus Investorenperspektive betrachtet, um zu beantworten, warum die beiden beteiligten Parteien Crowdfunding grundsätzlich als Finanzierungs-, bzw. Investitionsalternative in Betracht ziehen sollten. Anschließend soll das Crowdfunding als Finan zierungsalternative aus Sicht unterschiedlicher Unterneh menstypen - Start-up und KMU - betrachtet werden. Der Public Sector wird im Hinblick auf Crowdfunding als Finanzie rungsalternative für Unternehmen in der vorliegenden Arbeit ausgeklammert, auch wenn Crowdfunding hierbspw. auf kom munaler Ebene durchaus eine Rolle spielen kann.9 Abschlie ßend wird ein Fazit gezogen. Der Fokus auf Deutschland wird einerseits damit begründet, dass hier ein stark wachsender Markt existiert und andererseits durch bundesweit einheitli che Regularien, welche bei der Thematik nicht außer Acht ge lassen werden können.10 7 Vgl. Dorfleitner/Hornuf 2016; Stahlmann 2013. 8 Vgl. Dorfleitner/Hornuf 2016. 9 Vgl. Assenmacher 2017. 10 Vgl. Dorfleitner/Hornuf 2016; Klein/Pinkert 2017. 75 2 Crowdbasierte Finanzierungsmodelle 2.1 Definition Crowdfunding Crowdfunding ist eine Untergruppe des Crowdsourcings, bei welchem es darum geht Probleme mittels einer großen Anzahl von Menschen zu lösen und beschreibt im Allgemeinen die Fi nanzierung eines konkreten Vorhabens durch einen Schwarm, also eine hohe Anzahl von Spendern oder Investoren.11 Dazu gehört neben einem konkreten Finanzierungszweck auch ein öffentlicher Aufruf nach finanziellen Mitteln, und auch die Nutzung des Internets und die Sammlung kleiner oder sehr kleiner Einzelbeiträge sind in der Regel kennzeichnend für das Crowdfunding.12 Beim Crowdfunding kann zum einen danach unterschie den werden, ob ein Intermediär, also eine Crowdfunding- Plattform, genutzt wird oder ob direktes Crowdfunding statt findet, d.h. dass der Kapitalsuchende sowohl den Aufruf als auch die Zahlungen selbst, bspw. auf der eigenen Website, ab wickelt.13 Zum anderen kann nach den verschiedenen Formen des Crowdfundings unterschieden werden. Zwar gibt es zum Themengebiet Crowdfunding hier noch keine ganz einheitliche Nomenklatur, die Unterscheidung zwischen dem Donationbased Crowdfunding, dem Reward-based Crowdfunding, dem Lending-based Crowdfunding und dem Equity-based Crowd funding hat sich in der internationalen Literatur aber weitest gehend durchgesetzt.14 Diese Kategorisierung stimmt außer dem mit jener der Bundesanstalt für Finanzdienstleistungs aufsicht BaFin (o. J.a) überein.^ Außerdem hat die gewählte Nomenklatur zwei weitere Vorteile gegenüber alternativer Be zeichnungen16: erstens erfolgt die Benennung der verschiede nen Formen des Crowdfundings hier nach einem einheitlichen 11 Vgl. Deffains-Crapsky/Sudolska 2014, 3-19; BaFin o. J.a.; Schedensack 2018; Stahlmann 2013. 12 Vgl. Belleflamme etal. 2014, 585-609; Schedensack 2018. !3 Vgl. Schedensack 2018. !4 Vgl. Beck 2014; Moritz/Block 2016, 25-53; Oehler 2016; Schedensack 2018. ls Vgl. BaFin o.J.a. 16 Eine Auswahl an alternativen Bezeichnungen für die einzelnen Formen des Crowdfundings wird im Laufe der vorliegenden Arbeit noch vorge stellt. 76 Schema und zweitens bleibt der Überbegriff „Crowdfunding“ bei allen Formen erhalten. Die BaFin (o. J.a) fasst die ersten beiden Formen des Crow dfunding zusätzlich unter dem Begriff Crowdsponsoring zu sammen, da das aufgewendete Kapital weder in Form einer Gewinnbeteiligung noch in Form einer Rückzahlung der inves tierten Geldsumme vergütet wird.17 Stahlmann (2013) hinge gen verwendet den Begriff Crowdsponsoring für eine Form des Crowdfundings, bei der Unternehmen sich an einem Vorhaben beteiligen und dafür im Gegenzug Werbung erhalten - also als Sponsor auftreten.18 Dies lässt sich allerdings auch dem Reward-based Crowdfunding zuordnen, weshalb der Begriff Crowdsponsoring in der vorliegenden Arbeit analog zum Ver ständnis der BaFin als Überbegriff für das Donation-based Crowdfunding und das Reward-based Crowdfunding verwen det wird. Im Folgenden sollen die vier Formen des Crowdfun ding näher beschrieben werden. Donation-based Crowdfunding Donation-based Crowdfunding wird in anderen Quellen auch als Crowddonating oder spendenbasiertes Crowdfunding be zeichnet.19 Beim Donation-based Crowdfunding handelt es sich wie der Name schon sagt um Spenden, d.h. dass Geld ein gesammelt wird, ohne dies in Form einer Gegenleistung zu vergüten.20 Das Donation-based Crowdfunding läuft wie folgt ab: Der Kapitalsuchende stellt Informationen zum Vorhaben bereit und legt ein sogenanntes Fundingziel21 mit zugehörigem Zeit rahmen fest. Wenn das Fundingziel am Ende des Zeitrahmens entweder erreicht oder sogar überschritten wurde, wird das ge sammelte Geld an den Kapitalsuchenden ausgezahlt, ansons ten wird es in der Regel wieder an die Spender zurückgezahlt.22 17 Vgl. BaFin o.J.a. 18 Vgl. Stahlmann 2013. Vgl. Dorfleitner et al. 2014; Stahlmann 2013; BaFin o.J.a. 20 Vgl. Stahlmann 2013. 21 Das Fundingziel der Zielbetrag, der eingesammelt werden soll um das Vorhaben zu realisieren; vgl. Schedensack (2018). 22 Vgl. Schedensack 2018. 77 Reward-based Crowdfunding Das Reward-based Crowdfunding ist eine ganz klassische Form des Crowdfundings.23 Je nach Quelle wird es auch schlicht als Crowdfunding, als gegenleistungsbasiertes Crowd funding oder als Crowdsupporting bezeichnet.24 Beim Rewardbased Crowdfunding wird ein Vorhaben aus „nicht gewinnori entiertem Antrieb“ finanziert, d.h. es handelt sich eher um eine Spende mit nicht-monetärer - materieller oder immaterieller - Gegenleistung, wie etwa dem Prototypen eines Produkts, ei nem Goodie, der namentlichen Erwähnung in einem Filmab spann, o.ä., als um ein Investment.25 Vom Ablauf her ähnelt das Reward-based Crowdfunding dem Donation-based Crow dfunding mit dem Unterschied, dass der Unterstützer je nach Höhe des eingesetzten Kapitals eine der angebotenen Gegen leistungen auswählt.26 Lending-based Crowdfunding Das Lending-based Crowdfunding oder Crowdlending, ähnelt der klassischen Kredit- bzw. Darlehensvergabe von Banken: Als Gegenleistung für die Finanzierung eines Vorhabens wird das eingesetzte Kapital zu einem festgelegten Prozentsatz ver zinst, welcher in der Regel bereits vorab bekannt ist.27 Dieser kann grundsätzlich auch bei null liegen, d.h. dass das einge setzte Kapital schlicht unverzinst zurückgezahlt wird.28 Als Sy nonyme für das Lending-based Crowdfunding sind auch die Begriffe Peer-to-Peer-Lending, bzw. Peer-to-Business-Lending gebräuchlich, ersteres wenn das Darlehen an eine Privat person vergeben wird und zweiteres wenn es an ein Unterneh men vergeben wird.29 Das Lending-based Crowdfunding läuft wie folgt ab: Auf Basis der Angaben des Kapitalsuchenden und weiteren 23 Vgl. Stahlmann 2013. 24 Vgl. Stahlmann 2013; BaFino.J.a.; Dorfleitneretal. 2014, 283-303; Sche densack 2018. 25 Vgl. Stahlmann 2013; Schedensack 2018. 26 Vgl. Schedensack 2018. 27 Vgl. BaFin o.J.a.; Dorfleitner et al. 2014, 283-303; Dorfleitner/Hornuf 2016. 28 Vgl. BaFin o.J.a. 29 Vgl. Schedensack 2018. 78 Auskünften, wie bspw. einer Schufa-Auskunft, wird dem Kapi talsuchenden ein Score zugewiesen, der dazu dient die Inves toren über das Investment zu informieren, sie bei der Ent scheidung zu unterstützen und einen angemessenen Zinssatz festzulegen.3° In der Praxis wird die Bonität des kreditsuchen den Unternehmens (bzw. die Rückzahlungsfähigkeit der kre ditsuchenden Privatperson) und damit das Risiko des Invest ments oft mit Hilfe einer dritten Partei bewertet.31 Equity-based Crowdfunding Equity-based Crowdfunding - auch Crowdinvesting, Investment-based Crowdfunding oder Securities Crowdfundings2 ist „eine Form von Crowdfunding, bei der Emittenten Eigen kapital oder hybride Finanzierungsinstrumente über das In ternet an Kleinanleger ausgeben.“.33 D.h., dass die Investoren Beteiligungen an zukünftigen Zahlungsströmen des Unternehmens oder an der Veränderung des Unternehmenswerts erhalten, es ist aber auch möglich, dass eine feste Verzinsung des investierten Kapitals vereinbart wird.34 In der Regel erfolgt die Beteiligung an der Unterneh mensentwicklung mittels partiarischen Nachrangdarlehenss, es können aber auch Unternehmensanteile vergeben werdend6 In Deutschland wurden hier in den letzten Jahren tendenziell immer häufiger partiarische Darlehen und Nachrangdarlehen und immer seltener stille Beteiligungen vereinbart, d.h. in der 3° Vgl. Schedensack 2018. 31 Vgl. Dorfleitner/Hornuf 2016; Schedensack 2018. 32 Vgl. Beck 2014; Dorfleitner et al. 2014, 283-303; Schedensack 2018; Stahlmann 2013. 33 Schedensack 2018, 54. 34 Vgl. BaFin o.J.a.; Oehler 2017a; Schedensack 2018. 35 Partiarische Nachrangdarlehen sind Mischformen aus Nachrangdarlehen und partiarischen Darlehen. Ein Nachrangdarlehen ist dadurch ge kennzeichnet, dass die Forderung im Falle einer Insolvenz nachrangig gegenüber sonstigen Forderungen ist. Ggf. kann hier auch die stärkere Form, der sogenannte qualifizierte Nachrang, vereinbart werden, bei dem im Fall einer Insolvenz das Geld der Investoren wie Eigenkapital des Unternehmens behandelt wird. Bei einem partiarisches Darlehen wird anstatt eines festen Zinssatzes eine Gewinnbeteiligung vereinbart; vgl. Söpper (2016). 36 Vgl. Schedensack 2018, BaFin o.J.a. 79 Praxis ist ein eindeutiger Trend erkennbar.37 Da im Rahmen des Kleinanlegerschutzgesetzes (KASG) in Deutschland für diese beiden Beteiligungsformen gewisse Ausnahmeregelun gen eingeführt wurden, ist der Trend allerdings nicht zwangs läufig durch den freien Markt, sondern ggf. schlicht durch die bestehenden rechtlichen Rahmenbedingungen begründet.38 Gerade in Westeuropa und in den USA erfährt das Equity-based Crowdfunding zur Zeit ein starkes Wachstum.39 Das Equity-based Crowdfunding läuft wie folgt ab: Auf Ba sis der eingereichten Unterlagen des Kapitalsuchenden bspw. Businessplänen, Jahresabschlüssen oder sonstigen In formationen - und persönlichen Gesprächen werden geeig nete Kandidaten ausgewählt. Anschließend werden wie auch bei den anderen Formen des Crowdfundings die Konditionen festgelegt, hier bspw. eine Fundingschwelle40, ein Fundinglimit41, die Angebotsdauer, etc. Wenn die potenziellen Investo ren am Unternehmenserfolg beteiligt werden sollen muss das Unternehmen außerdem bewertet werden und es muss festge legt werden, welcher Anteil am Unternehmen, bspw. an den Zahlungsströmen, abgegeben werden soll. Anschließend kön nen die Investoren auf Basis der bereitgestellten Informatio nen, wie bspw. dem Vermögensanlagen-Informationsblatt, entscheiden, ob sie in das Unternehmen investieren. Wenn die Fundingschwelle am Ende des Zeitraums erreicht wurde, wer den die Mittel abzüglich der Provision an das kreditsuchende Unternehmen ausgezahlt.42 Da Crowdfunding in der vorliegenden Arbeit als Finanzie rungsalternative für Unternehmen betrachtet werden soll, 37 Vgl. Hainz et al. 2019, 26-37. 38 Vgl. Dorfleitner/Hornuf 2016; Oehler 2016. 39 Vgl. Deffains-Crapsky/Sudolska 2014, 3-19. ■*° Die Fundingschwelle gibt den Betrag an, der mindestens erreicht werden muss, um das Projekt zu realisieren. In der Praxis wird hier zwischen dem Alles-oder-Nichts Prinzip, bei dem es nur zu einer Auszahlung kommt, wenn die Fundingschwelle mindestens erreicht wurde, und dem Keep-it-All Prinzip, bei dem es auch bei nichterreichen der Fun dingschwelle zu einer Auszahlung kommt, unterschieden. Ersteres ist üblicher.; vgl. Schedensack (2018). 41 Das Fundinglimit gibt den Betrag an, der maximal eingesammelt werden kann; vgl. Schedensack (2018). 42 Vgl. Schedensack 2018. 80 wird das Crowdsponsoring ausgeklammert. Diese Einengung der Thematik im Hinblick auf Kapitalanlagen ist im Einklang mit der BaFin (o. J.a) und der Unterscheidung von Scheden sack (2018) nach Crowdfunding im engeren Sinne und rendi teorientiertem Crowdfunding.« Auch Dorfleitner et al. (2014) merken an, dass in erster Linie das Lending-based Crowdfun ding und das Equity-based Crowdfunding aufgrund der hier erwarteten finanziellen Rückflüsse wichtig für die Theorie sind.44 Abschließend sollen deshalb diese beiden Formen noch einmal klar voneinander abgegrenzt werden. Das Lending-ba sed Crowdfunding unterscheidet sich in zwei wichtigen Punk ten vom Equity-based Crowdfunding: Zum einen sind die Rückzahlungsansprüche beim Lending-based Crowdfunding nicht nachrangig und zum anderen profitiert der Investor beim Lending-based Crowdfunding nicht von der (positiven) Ent wicklung des Unternehmens.^ Außerdem handelt es sich aus Unternehmenssicht beim Lending-based Crowdfunding um die Aufnahme von Fremdkapital, während beim Equity-based Crowdfunding Eigenkapital aufgenommen wird.46 Dennoch lässt sich das Crowdfunding in der Praxis nicht immer exakt einer Form zuordnen, weshalb jedes angebotene Modell indi viduell betrachtet werden muss.4? Es ist bspw. auch möglich, zwei Formen des Crowdfundings miteinander zu kombinieren und die Grenzen zwischen den verschiedenen Formen des Crowdfundings sind - zumindest in der Praxis - oft fließend.48 2.2 Rechtlicher Rahmen in Deutschland Im Folgenden soll beschrieben werden, welchen Regularien das Crowdfunding in Deutschland unterliegt, d.h. der rechtli che Rahmen soll skizziert werden. Dies dient in erster Linie dazu, die rechtlichen Beschränkungen für das Crowdfunding in Deutschland darzustellen und ist dementsprechend nur we nig ausführlich. Das Crowdfunding wird in Deutschland vor al lem durch das KASG, einer Sammlung von entsprechenden 43 Vgl. BaFin o.J.a.; Schedensack 2018. 44 Vgl. Dorfleitneretal. 2014, 283-303. 45 Vgl. Schedensack 2018. 46 Vgl. Oehler et al. 2018, 3-7. 47 Vgl. BaFin o.J.a. 48 Vgl. Schedensack 2018; Oehler et al. 2018, 3-7. 81 Gesetzesänderungen, reguliert.49 Von Seiten der entsprechen den Aufsichtsbehörde sind bei der Regulierung des Crowdfundings grundsätzlich eher das Lending-based Crowdfunding und das Equity-based Crowdfunding von Interesse, da die an deren beiden Formen in Deutschland generell nicht der Er laubnispflicht unterliegen.50 Dies deckt sich - wie bereits er läutert - auch mit der vorherigen Fokussierung auf das rendi teorientierte Crowdfunding. Generell wird in Deutschland das öffentliche Angebot von Vermögensanlagen durch das Vermögensanlagegesetz (VermAnlG) reguliert, welches unter anderem die Veröffentli chung eines Verkaufsprospekts vorschreibt.51 Die Erstellung eines Verkaufsprospekts ist allerdings sehr teuer, da es nicht nur aufwändig ist, ein solches Prospekt zu erstellen, sondern zusätzlich auch noch Gebühren für das Verkaufsprospekt an fallen.52 Dementsprechend gibt es von dieser Regelung auch Ausnahmen, zum einen gemäß § 2 VermAnlG, auf welchen in der vorliegenden Arbeit nicht detailliert eingegangen werden soll, zum anderen gibt es auch (weniger umfassende) Befrei ungen für das Crowdfunding (§ 2a VermAnlG), für soziale Pro jekte (§ 2b VermAnlG) und für kirchliche oder gemeinnützige Projekte (§ 2c VermAnlG).s3 Gemäß § 2a Abs. l VermAnlG be treffen die Befreiungen für das Crowdfunding sowohl das Lending-based als auch das Equity-based Crowdfunding.54 Dem nach muss bei Vermögensanlagen durch Crowdfunding, so lange diese maximal 2,5 Mio. € betragen, unter anderem kein Verkaufsprospekt mehr, sondern lediglich ein Vermögensanlagen-Informationsblatt (VIB) erstellt werden, welches vor Veröffentlichung von der BaFin formell geprüft und freigege ben wird.55 Dies gilt allerdings nur für partiarische Darlehen, Nachrangdarlehen und sonstige Anlagen56, nicht aber für stille 49 Vgl. Deutscher Bundestag 2016; Oehler 2016. 5° Vgl. BaFin o.J.a. s1 Vgl. Hainz etal. 2019, 26-37. s2 Vgl. Beck 2014; Dorfleitner et al. 2014, 283-303. 53 Vgl. Hainz et al. 2019, 26-37. 54 Vgl. Deutscher Bundestag 2011. 55 Vgl. Hainzetal. 2019, 26-37. 56 Gemäß § 1 Abs. 2 Nr. 7 VermAnlG sind darunter Anlagen zu verstehen, die eine Verzinsung und Rückzahlung oder einen 82 Beteiligungen welche dementsprechend nur dann von der Ver kaufsprospektpflicht befreit sind, wenn sie unter § 2 VermAnlG fallen, bspw. wenn der Gesamtverkaufspreis der Anteile maximal 100.000 € über einen Zeitraum von zwölf Monaten beträgt.57 Auch wenn Produktinformationsblätter für den Verbraucher durchaus einen hohen Nutzen stiften können (vgl. Oehler, 2017b), sind die aktuellen Vorgaben zu den VIB in Deutschland nicht unumstritten, unter anderem weil kein klarer Mustertext vorgegeben wird.58 Auch die einseitige Be vorzugung einzelner Anlageformen, wie eben partiarischer Darlehen und Nachrangdarlehen könnte in Zukunft dahinge hend abgeändert werden, dass die Befreiungen auch auf an dere Formen wie bspw. stille Beteiligungen erweitert werden.5̂ Dies ist allerdings zum aktuellen Zeitpunkt noch nicht der Fall. Auf Investorenseite kann je nach Einkommen bis zu 10.000 € in ein Projekt investiert werden, für Investments bis zu 1.000 € ist nicht einmal eine Selbstauskunft zwingend notwendig.60 Neben der Prospektpflicht beinhaltet das VermAnlG noch weitere Vorgaben, bspw. zur Rechnungslegung und zur Wer bung für Vermögensanlagen, außerdem ist das VermAnlG nicht das einzige Gesetz, welches im Hinblick auf das Crowd funding von Bedeutung ist.61 So können sowohl beim Lendingbased, als auch beim Equity-based Crowdfunding bspw. das Kreditwesengesetz und das Zahlungsdiensteaufsichtsgesetz von Bedeutung sein.62 Außerdem kann die Prospektpflicht in beiden Fällen nicht nur nach dem VermAnlG, sondern ebenso nach dem Wertpapierprospektgesetz bestehen.^ Die BaFin be tont in diesem Zusammenhang, dass es aus rechtlicher Sicht immer auf die individuelle Vertragsausgestaltung anstatt auf Vermögenswerten Barausgleich im Austausch für die zeitweise Überlas sung von Geld gewähren oder in Aussicht stellen.“; Deutscher Bundes tag (2011). 57 Vgl. Hainz et al. 2019, 26-37. s8 Vgl. Oehler 2017b, 279-293; Oehler 2017a. 59 Vgl. Dorfleitner/Hornuf 2016. 60 Vgl. Hainz et al. 2019, 26-37. 61 Vgl. Deutscher Bundestag 2011. 62 Vgl. BaFin o.J.b., o.J.c. 63 Vgl. BaFin o.J.b., o.J.c.; Dorfleitner et al. 2014, 283-303. 83 die Zuordnung zu einem der verschiedenen Modelle ankommt.64 2.3 Crowdfunding aus Unternehmensperspektive Die offensichtliche Gemeinsamkeit der insgesamt vier ver schiedenen, bzw. in der vorliegenden Arbeit zwei relevanten Formen des Crowdfundings besteht darin, dass sie als Mittel der Geldbeschaffung dienen. Dabei gilt es zu beachten, dass die Erstellung eines Verkaufsprospekts wie bereits erwähnt sehr teuer ist und ein Verkaufsvolumen oberhalb der 2,5 Mio. € aus Unternehmenssicht deshalb nur dann interessant ist, wenn das Verkaufsvolumen auch wirklich weit darüber liegt und so die anfallenden Kosten wieder halbwegs im Verhältnis zum er zielten Nutzen stehend Doch warum sollte ein Unternehmen überhaupt auf eine Alternative zu den bereits bestehenden Ka pitalquellen zurückgreifen? Zunächst einmal hat sich im Rahmen der globalen Finanz krise 2007/2008 die starke Abhängigkeit von Banken als nachteilig erwiesen, weshalb alternative Finanzierungsformen grundsätzlich sinnvoll sein können.66 Außerdem stellt Crowd funding aus Unternehmensperspektive auch deshalb eine Chance dar, weil die Investoren im Crowdfunding auf Basis an derer Kriterien investieren als das bspw. Banken tun und dem entsprechend ggf. auch in andere Unternehmen investieren.6? Dies liegt auch daran, dass Banken aufgrund der Basel-Refor men Kredite für risikobehaftete Projekte eher zögerlich verge ben.68 Da aufgrund eben dieser Reformen außerdem ein klas sischer Bankkredit gerade für Unternehmen mit einem schlechteren Kreditranking aufgrund der höheren Eigenkapi talanforderungen eher teuer ist, könnte Crowdfunding auch hier eine interessante Finanzierungsalternative darstellen.69 Neben der Finanzierung können zudem noch weitere Ziele durch Crowdfunding erreicht werden. So verfügt das Crowd funding bspw. über einen Zusatznutzen im Hinblick auf das 64 Vgl. BaFin o.J.a. 65 Vgl. Beck 2014. 66 Vgl. Gomber et al. 2017, 327-332. 67 Vgl. Gomber et al. 2017, 327-332. 68 Vgl. Dorfleitnretal. 2014, 283-303. 69 Vgl. Dorfleitner/Hornuf 2016. 84 Marketing: Für das eigene Projekt kann bereits zu einem frü hen Zeitpunkt geworben werden, außerdem berichten die In vestoren Freunden und Bekannten - ggf. auch über Social Me dia - von ihrem Investment.?0 Solange die Crowdfunding- Branche in Deutschland noch verhältnismäßig klein ist, ent steht auch ein zusätzlicher Werbeeffekt durch Internetseiten und themenbezogene Blogs, die über die (moderne) Finanzie rungsalternative berichten.71 Des Weiteren kann ein Stück weit Marktforschung mittels Crowdfunding betrieben werden: Durch Crowdfunding wird (indirekt) auch gleichzeitig das In teresse am Produkt des Unternehmens getestet.72 Dasselbe gilt natürlich auch für das Geschäftsmodell, bspw. eines Startups.73 Die Investoren stellen überdies - wenn die Kommuni kation zwischen Unternehmen und Investoren möglich ist auch eine wertvolle Quelle für Input bzgl. des Produkts und/o der des Geschäftsmodells dar.74 Schließlich kann mittels Crow dfunding auch noch Preisdiskriminierung betrieben werden, wenn im Rahmen der Investition auch die Möglichkeit besteht, das Produkt bereits zu einem höheren Preis vorzubestellen, sprich wenn das renditeorientierte Crowdfunding mit dem Reward-based Crowdfunding kombiniert wird.75 Natürlich stehen den positiven Aspekten des Crowdfundings auch negative gegenüber: Zunächst muss ein Unterneh men die für das Crowdfunding notwendigen - ggf. vertrauli chen - Informationen offenlegen, was eben diese Informatio nen auch für konkurrierende Unternehmen verfügbar macht und bspw. dazu führen kann, dass ein Geschäftsmodell imitiert wird.76 Außerdem ist nicht gesagt, dass die Fundingschwelle erreicht wird und das Vorhaben entsprechend erfolgreich ist. Wird nicht einmal die Fundingschwelle erreicht kann das ne ben dem erfolglosen Versuch der Kapitalbeschaffung auch ei nen Reputationsverlust für das Unternehmen zur Folge haben, 7° Vgl. Gomber et al. 2017, 327-332; Dorfleitner et al. 2014, 283-303; Stahl mann 2013. 71 Vgl. Stahlmann 2013. 72 Vgl. Gomber et al. 2017, 327-332; Pronti/Pagliarino 2019,1-16; Scheden sack 2018. 73 Vgl. Stahlmann 2013. 74 Vgl. Schedensack 2018. 75 Vgl. Pronti/Pagliarino 2019,1-16. 76 Vgl. Dorfleitner et al. 2014, 283-303; Stahlmann 2013. 85 schließlich zeichnet sich das Crowdfunding ja durch die Öf fentlichkeit aus.77 Sollte die Auktion erfolgreich sein, so müs sen die Investoren regelmäßig über ihr Investment informiert werden, ggf. muss sogar auf individuelle Anfragen vonseiten einzelner Investoren reagiert werden, was zu einem gewissen Verwaltungsaulwand führte8 Auch das bereits beschriebene Marketing vonseiten der Investoren durch Mundpropaganda und Social Media ist zwar in der Regel positiv für das Unter nehmen, kann aber auch - je nach (zunächst unbekanntem) Investor - zu ungewünschten Assoziationen führend 2.4 Crowdfunding aus Investorenperspektive Auch wenn die vorliegende Arbeit das Crowdfunding eigent lich aus Sicht verschiedener Unternehmenstypen analysiert, ist es dennoch wichtig auch auf die Investorenperspektive ein zugehen, also die Frage zu beantworten, warum ein privater Investor überhaupt Crowdfunding nutzen sollte. Schließlich dient Crowdfunding - wie bereits erläutert - in erster Linie als Mittels der Geldbeschaffung und die Investoren stellen die Quelle eben dieses Geldes dar. Zunächst sind die Rahmenbedingungen am Kapitalmarkt aktuell durch niedrige Zinsen gekennzeichnet, wodurch es für einen potenziellen Investor grundsätzlich sinnvoll erscheint, sich nach alternativen Anlagemöglichkeiten umzusehen.80 Eine davon ist bspw. das (digitale) Crowdfunding. Für die grundsätzliche Nutzung spricht hier unter anderem, dass die allgemeine Hemmschwelle im Hinblick auf digitale Kanäle sinkt und diese bereits zum Vertragsabschluss und für Finanz transaktionen genutzt werden.81 Crowdfunding hat den Vor teil, dass hier in ein konkretes Projekt in der Realwirtschaft in vestiert wird, was dazu führt, dass ein Investor eine Investition oft besser nachvollziehen kann, als bspw. bei einem kompli zierten Finanzprodukt.82 Zudem ist Crowdfunding für den In vestor sehr einfach, da er sich zum einen über das Internet 77 Vgl. Stahlmann 2013. 78 Vgl. Oehler et al. 2018, 3-7; Stahlmann 2013. 79 Vgl. Stahlmann 2013. 80 Vgl. Schedensack 2018. 81 Vgl. Gomber et al. 2017, 327-332. 82 Vgl. Stahlmann 2013. 86 sowohl informieren als auch die Investition tätigen kann, er also alles über einen Kanal abwickelt, und zum anderen zeit lich unabhängig ist, d.h. dass er theoretisch rund um die Uhr investieren und Informationen sammeln kann.83 Für das Equity-based Crowdfunding spricht zudem, dass es der breiten Masse ermöglicht, direkt in ein (nicht-börsennotiertes) Unternehmen - bspw. in ein Start-up - zu investieren, was zuvor nur wenigen wohlhabenden Investoren vergönnt war.84 Allerdings ist solch eine Investition in der Regel recht risikobehaftet - ein Nachteil welcher mittels Diversifizierung, welche aufgrund der geringen Mindestinvestitionen auch für die breite Masse an Investoren möglich ist - geschmälert wer den kann, d.h. dass es möglich ist das Risiko zu streuen.85 Wird davon ausgegangen, dass sich der Investor bereits im Vorfeld umfassend über das entsprechende Projekt informiert, sollte dieser zudem in der Lage sein das Risiko zumindest approxi mativ einschätzen zu können.86 Dem Risiko gegenüber steht eine hohe erwartete Rendite, allerdings bei einer geringen Li quidität, d.h. dass das eingesetzte Kapital oftmals über einen längeren Zeitraum gebunden ist.87 Betrachtet man ein großes Portfolio aus verschiedenen Anlageformen, so stellt eine solche Investition in Risikokapital zudem eine spannende Möglich keit zur Diversifikation dar, da das Investment nicht mit dem Gesamtmarkt korreliert.88 Zusammenfassend kann also festgestellt werden, dass es diverse Anreize für (potenzielle) Investoren gibt Crowdfunding zu nutzen. 83 Vgl. Beck 2014. 84 Vgl. Beck 2014. 8s Vgl. Beck 2014; Borello et al. 2015. 86 Vgl. Beck 2014. 87 Vgl. Beck 2014. 88 Vgl. Schedensack 2018. 87 3 Analyse nach Unternehmenstypen 3.1 Start-ups Bei Start-ups ist die Finanzierung ein wichtiger Erfolgsfaktor, weshalb die Suche nach der richtigen Form der Finanzierung ein bedeutender und oft sehr aufwändiger Prozess ist, bei dem es auch darauf ankommt, in welcher Entwicklungsphase sich das Start-up befindet.89 Im Folgenden sollen zunächst die klas sischen Finanzierungsphasen eines Start-ups vorgestellt wer den. Anschließend werden die verschiedenen Kapitalquellen für Start-ups vorgestellt und den Finanzierungsphasen zuge ordnet. Schließlich wird erörtert, inwiefern das Crowdfunding eine Alternative zu den bestehenden Kapitalquellen darstellt und/oder diese sogar ergänzen kann. Im Großen und Ganzen wird der Lebenszyklus eines Startups in drei verschiedene Phasen aufgeteilt - die Frühphase o der Early Stage, die Expansions-, bzw. Wachstumsphase oder Expansion Stage und die Reifephase oder Late Stage - die sich wiederum ggf. in einzelne Abschnitte untergliedern lassen. In der Praxis können die einzelnen Phasen zwar nicht immer ganz trennscharf voneinander abgegrenzt werden, allerdings sollen diese dennoch im Folgenden näher beschrieben werden: Die Frühphase stellt dabei die erste der drei Phasen dar und be steht aus der sogenannten Seed-Phase vor der eigentlichen Gründung des Unternehmens, in welcher die Geschäftsidee entwickelt und ein Businessplan erstellt wird, in welcher viel Forschung und Entwicklung stattfindet und in welcher schließlich auch geeignete Finanzierungsmöglichkeiten für das zu gründende Unternehmen gesucht werden, und der Startup-Phase, die mit der formellen Unternehmensgründung be ginnt und zum Ziel hat, das Unternehmen anzukurbeln und möglichst aus der Verlustzone in die Gewinnzone zu beför dern. Die nächste Phase ist die Expansionsphase, in welcher das Unternehmen wächst, bspw. durch die Erschließung neuer Absatzmärkte oder durch die Einführung neuer Produkte, und sich zunehmend etabliert. Schlussendlich kommt das Unter nehmen in die Reifephase. Diese kennzeichnet sich dadurch, dass das Wachstumspotenzial größtenteils aufgebraucht ist 89 Vgl. Stahlmann 2013. 88 und lässt sich in zwei Abschnitte unterteilen: Die Bridge-Phase und die Buyout-Phase. Erstere dient dazu den Verkauf des Un ternehmens, bspw. in Form eines Börsengangs, vorzubereiten und in letzterer steigen die bestehenden Gesellschafter in der Regel schließlich aus und verkaufen das Unternehmen.90 • Bridge-Phase • Buy-out-Phase Abbildung 1: Finanzierungsphasen eines Start-ups (eigene Darstellung inAnlehnung an Beck, 2014). Generell gibt es verschiedene Möglichkeiten ein Start-up zu fi nanzieren: Family, Friends and Fools, also Kapital aus dem näheren privaten Umfeld, und/oder Eigenfinanzierung stellen oft die ersten Kapitalquellen dar, welche dementsprechend der Frühphase eines Start-ups zugeordnet werden und bspw. dazu genutzt werden können einen ersten Prototypen zu bauen.91 Diese Finanzierung ist zwar oft mangels alternativer Geldgeber notwendig, bringt aber auch verschiedene Probleme mit sich: Zum einen ist eine Investition zu einem so frühen Zeitpunkt sehr risikobehaftet, was im Fall eines Scheiterns negative Kon sequenzen im privaten Umfeld nach sich ziehen könnte, zum anderen sind die Mittel, welche durch diese Finanzierungs form generiert werden können - wenn überhaupt vorhanden - oft sehr schnell erschöpft.92 Eine weitere Form der Start-up- Finanzierung stellen Business Angels dar, also (wohlhabende) 9° Vgl. Beck 2014. 91 Vgl. Beck 2014; Stahlmann 2013; Tech 2018, 65-75. 92 Vgl. Stahlmann 2013. 89 Privatpersonen, welche junge Unternehmen einerseits finanzi ell und andererseits auch ideell gegen Unternehmensanteile unterstützen.^ in der Regel investieren Business Angels in Deutschland zwischen 10.000 € und 500.000 € und kommen deshalb meist auch in einer relativ frühen Phase des Start-ups zum Einsatz, klassischerweise direkt nach Family, Friends and Fools, bzw. der Eigenfinanzierung als zeitlich betrachtet zweite Kapitalquelle.94 Auch Beck (2014) ordnet Business Angels der Frühphase eines Start-ups zu, weist allerdings daraufhin, dass insgesamt in Deutschland nur relativ wenig Kapital durch Bu siness Angels zu Verfügung gestellt wird, was dazu führt dass die Nachfrage nicht bedient werden k an n .95 Generell zeichnet sich die Frühphase durch eine eher geringe und kritische Ka pitalverfügbarkeit aus, wobei die Verfügbarkeit von Kapital in der Seed-Phase noch geringer ist als in der Start-up-Phase, in welcher ggf. bereits erste Venture Capital (VC)-Geber akqui riert werden können.96 Bei VC handelt es sich um außerbörsli ches Beteiligungskapital, welches von Beteiligungsgesellschaf ten genutzt wird, um in erfolgsversprechende Start-ups im Ge genzug für Unternehmensanteile zu investieren, d.h. die VC- Geber werden durch ihre Investition Gesellschafter im ent sprechenden Unternehmen.9? ziel dabei ist es, die Anteile an schließend wieder gewinnbringend zu veräußern, also den Un ternehmenswert zu steigern, weshalb meist auch Unterstüt zung im Management und sonstige ideelle Unterstützung an geboten wird.98 In der Regel tätigen VC-Geber Investments mit hohen Volumina (ab 500.000 €), d.h. dass VC-Geber zu einem späteren Zeitpunkt als Business-Angels tätig werden.99 Auch Beck (2014) ordnet VC eher der Expansionsphase zu, in der VC-Geber wesentlich besser verfügbar sind als in der Frühphase.100 In dieser Phase erscheinen auch erstmals Private-Equity-Geber und strategische Investoren und auch die 93 Vgl. Stahlmann 2013. 94 Vgl. Stahlmann 2013; Tech 2018, 65-75. 95 Vgl. Beck 2014. 96 Vgl. Beck 2014. 97 Vgl. Stahlmann 2013. 98 Vgl. Stahlmann 2013. 99 Vgl. Stahlmann 2013. 100 Vgl. Beck 2014. 90 Kreditvergabe durch Banken, welche zuvor nur gegen (private) Sicherheiten verfügbar war, nimmt zu.101 Bei Private Equity handelt es sich - genau wie bei VC - um außerbörsliches Be teiligungskapital an Unternehmen mit dem Unterschied, dass hier in bereits etablierte Unternehmen investiert wird, wes halb die Investition auch mit einem geringeren Risiko verbun den ist, strategische Investoren sind in der Regel Großunter nehmen, welche sich durch den Kauf eines neuen Unterneh mens Technologien, Know-How oder sonstige Vorteile sichern möchten.102 Wird ein Kredit, bzw. ein Darlehen bei einer Bank aufgenommen, so erfolgt die Rückzahlung in der Regel ganz klassisch zu festen Konditionen, also auch mit einem vorher vereinbarten Zinssatz, und ist dementsprechend unabhängig von der Unternehmensentwicklung103, weshalb der aufgenom mene Kredit entsprechend anderweitig besichert werden muss und schlussendlich nur auf der Kreditwürdigkeit des Kredit nehmers basiert.104 Dies ist auch der Grund, warum Banken eine eher ungewöhnliche Kapitalquelle für Start-ups darstellen und dementsprechend - wenn überhaupt - eher in einer spä ten Phase zum Einsatz kommen.105 Insgesamt nimmt die Ka pitalverfügbarkeit in der Expansionsphase sehr stark zu, wodurch die Finanzierungsprobleme - vor allem für erfolgrei che Start-ups - zunehmend verschwinden.106 In der Reife phase gibt es schließlich eine Vielzahl möglicher Kapitalquel len: Von Bankkrediten, über Private Equity und strategische Investoren bis hin zum finalen Buy-out in Form eines Börsen gangs ist eigentlich alles vorhanden.10? Zusammenfassend können zwei Dinge festgestellt werden: Erstens können die klassischen Kapitalquellen von Start-ups ebenso wie die zwei verschiedenen Arten des Crowdfundings zum einen in Eigenkapitalgeber (Family, Friends and Fools, Eigenfinanzierung, Business Angel, VC, Private Equity und 101 Vgl. Beck 2014. 102 Vgl. Beck 2014. 103 Insofern diese nicht dazu beiträgt, dass das Unternehmen zahlungsunfä hig wird. 104 Vgl. Stahlmann 2013; Schedensack 2018. 105 Vgl. Tech 2018, 65-75. 106 Vgl. Beck 2014. 107 Vgl. Beck 2014. 91 strategische Investoren, Börsengang), welche vom Erfolg des Unternehmens direkt abhängig sind und zum anderen in Fremdkapitalgeber (Kredite und Darlehen), welche nur indi rekt vom Unternehmenserfolg im Falle von Rückzahlungsaus fällen betroffen sind, aufgeteilt werden. Zweitens ist die Kapi talverfügbarkeit in der Frühphase kritisch. Man spricht in die sem Zusammenhang auch von der Frühphasen-Finanzierungslücke oder Early-Stage-Gap, welche auch deshalb vor handen ist, weil beim VC in Deutschland ein Trend in Richtung späterer Finanzierungsphasen zu beobachten ist.108 Dement sprechend kommen zwischen Family, Friends and Fools, bzw. Eigenfinanzierung und VC-Gebern nur noch Business Angel als mögliche Kapitalquelle infrage, welche wie bereits erläutert die Nachfrage nicht decken können. 1Q9 Auf die genauen Gründe für die Finanzierungslücke soll in der vorliegenden Ar beit allerdings nicht detailliert eingegangen werden, wohl aber auf die Frage, ob sich diese mittels Crowdfunding schließen lässt. Wenn Crowdfunding dazu beitragen soll, die Frühphasen Finanzierungslücke zu schließen, so muss es sowohl aus Un ternehmensperspektive eine geeignete Kapitalquelle als auch aus Investorenperspektive eine attraktive Investitionsmög lichkeit darstellen. Aus Unternehmensperspektive weißt das Equity-based Crowdfunding Potenzial auf, das verfügbare Ka pital in der Frühphase eines Start-ups zu erhöhen und so die Finanzierungslücke zu schließen.110 Gemäß Stahlmann (2013) schwankt das benötigte Kapital in der Frühphase oft zwischen 75.000 € und 200.000 €, was wie bereits erläutert im Rahmen des rechtlich durch Crowdfunding realisierbaren Gesamtbe trags liegen würde.111 Dorfleitner et al. (2014) merken an dieser Stelle an, dass das Equity-based Crowdfunding in Deutschland aktuell auch durch eine natürlichen Schranke - gegeben durch die Anzahl der verfügbaren Investoren - limitiert ist und das realisierbare Kapital daher meist im unteren sechsstelligen 108 Vgl. Beck 2014; Deffains-Crapsky/Sudolska 2014, 3-19; Schedensack 2018; Stahlmann 2013. 109 Vgl. Deffains-Crapsky/Sudolska, 2014, 3-19. 110 Vgl. Deffains-Crapsky/Sudolska, 2014, 3-19; Dorfleitner et al. 2014, 283 303; Oehler 2017a; Stahlmann 2013. 111 Vgl. Stahlmann 2013. 92 Bereich liegt.112 Es ist also noch nicht klar, in wie fern das Crowdfunding tatsächlich dazu beitragen kann, die Frühphasen-Finanzierungslücke zu schließen.1̂ Aus Investorenper spektive liegt der Reiz hier vor allem in der erwarteten, bzw. erhofften hohen Wertsteigerung des Start-ups.114 Beim Lending-based Crowdfunding hingegen können die Investoren von eben dieser aufgrund der festen Verzinsung nicht profitie ren. Außerdem richten sich die vorhandenen Angebote im Be reich Lending-based Crowdfunding auch eher an KMU.115 Nachdem das Crowdfunding als Ergänzung zu den beste henden Kapitalquellen betrachtet wurde, soll nun erörtert wer den, in wie fern Crowdfunding die bestehenden Kapitalquellen substituieren kann. Gemäß Stahlmann (2013) ist Crowdinvesting keine Alternative zu Family, Friends and Fools oder zur Eigenfinanzierung, da diese beiden Kapitalquellen meist nur in einer sehr frühen Finanzierungsphase zum Einsatz kom men.116 Im Unterschied zu VC-Gebern und Business Angels, welche in der Regel smart money11? bereitstellen, handelt es sich beim Equity-based Crowdfunding in der Regel um stupid money, weshalb das Equity-based Crowdfunding meist weni ger ein Substitut, als eine Ergänzung zum VC und zu Business Angels darstellt.118 Allerdings bietet auch die Crowd - wie teils bereits erläutert - diverse Vorteile, d.h. die individuellen Vor teile der verschiedenen Kapitalquellen sollten gegeneinander abgewogen werden.1̂ Auch Deffains-Crapsky und Sudolska (2014) beschreiben, dass Business Angels und Equity-based Crowdfunding zwar Parallelen zueinander aufweisen, aller dings dennoch nicht miteinander vergleichbar sind.120 Hierbei ist auch zu erwähnen, dass die Forschung dazu, wie genau 112 Vgl. Dorfleitner et al. 2014, 283-303. 113 Vgl. Moritz/Block 2016, 25-53. u4 Vgl. Dorfleitneretal. 2014, 283-303. us Vgl. Dorfleitner/Hornuf 2016. 116 Vgl. Stahlmann 2013. u? Man spricht von sm art money, wenn neben dem Geld noch ein zusätzli cher Nutzen erbracht wird, wie bspw. die Vermittlung von Aufträgen oder nützlichen Kontakten, wird lediglich Geld bereitgestellt, so spricht man von stupid money; vgl. Schedensack (2018). 118 Vgl. Beck 2014; Schedensack 2018. u 9 Vgl. Schedensack 2018. 120 Vgl. Deffains-Crapsky/Sudolska, 2014, 3-19. 93 Kapitalgeber - vor allem Business Angels und VC-Geber - ihre Entscheidung treffen, noch sehr jung und deshalb kaum vor handen ist.121 3.2 Kleine und mittlere Unternehmen Die OECD (2019) definiert KMU als Unternehmen mit weniger als 250 Mitarbeitern, weist allerdings darauf hin dass die Def inition je nach Land und sogar innerhalb eines Landes var iieren kann.122 Das Institut für Mittelstandsforschung Bonn (o. J.) merkt an, dass ein Großteil der KMU dem Mittelstand zu geordnet werden können, die Begriffe „KMU“ und „Mittel stand“ allerdings dennoch keine Synonyme seien, da ersteres eher quantitativ und letzteres eher qualitativ als „Einheit von Eigentum und Leitung“ definiert sei.123 Dementsprechend sei bspw. der Begriff „Familienunternehmen“ als Synonym zum Mittelstand zu betrachten (vgl. Institut für Mittelstandsfor schung Bonn, o. J.).124 Daube, Dobernig, Becker und Peskes (2017) hingegen schreiben, dass ein Großteil - also nicht alle - der Familienunternehmen in Deutschland dem Mittelstand angehören und Oehler et al. (2018) verstehen die Bündelung von Eigentum und Verfügungsmacht bei einer Person zwar als charakteristisch für den Mittelstand, jedoch nicht als zwingend notwendig.1̂ Zusammenfassend kann also festgestellt wer den, dass die Begriffe „Mittelstand“ und „Familienunterneh men“ nicht ganz eindeutig definiert sind, allerdings in beiden Fällen sehr hohe Überschneidungen mit dem Begriff „KMU“ vorliegen, der wiederum auch nicht komplett einheitlich defi niert ist. Aufgrund der wenigen Literatur zum Crowdfunding im Kontext von KMU und den hohen Überschneidungen in der Praxis, sollen die drei Begriffe „KMU“, „Mittelstand“ und „Fa milienunternehmen“ in der vorliegenden Arbeit vereinfachend als Synonyme verstanden werden. Sowohl die nachhaltige Sicherung der Unternehmensfi nanzierung, als auch der Umgang mit der Digitalisierung ge hören zu den wichtigsten Herausforderungen für mittel 121 Vgl. Moritz/Block 2016, 25-53. 122 Vgl. OECD 2019. 123 Vgl. Institut für Mittelstandsforschung Bonn o.J. 124 Vgl. Institut für Mittelstandsforschung Bonn o.J. 125 Vgl. Daube et al. 2017, 728-733; Oehler et al. 2018, 3-7. 94 ständische Unternehmen.126 Aus diesem Gesichtspunkt würde sich das Crowdfunding, welches sich in der Schnittmenge der Unternehmensfinanzierung und der Digitalisierung befindet, wohl gut als alternative Kapitalquelle für den Mittelstand eig nen. Grundsätzlich finanziert sich ein (mittelständisches) Un ternehmen in der Regel sowohl durch Innenfinanzierung, also durch erwirtschaftete Überschüsse die reinvestiert werden, als auch durch Außenfinanzierung mittels Eigenkapital oder Fremdkapital.127 In diesem Zusammenhang kann auch die so genannte Pecking-Order-Theorie betrachtet werden, wonach Unternehmen zunächst internes Eigenkapital, dann externes Fremdkapital und im letzten Schritt erst externes Eigenkapital zur Finanzierung neuer Projekte nutzen.128 Auch hier würden die beiden renditeorientierten Formen des Crowdfundings dementsprechend im Grunde genommen gut in das Schema passen. Im Folgenden sollen zunächst junge KMU und an schließend bereits etabliertere KMU im Kontext des Crowd fundings betrachtet werden. Grundsätzlich können KMU - ebenso wie Start-ups - jung sein und sich dementsprechend in der Anfangsphase ihres Le benszyklus befinden, allerdings sind diese dennoch nicht auto matisch mit Start-ups gleichzusetzen. 129 Start-ups und junge KMU unterscheiden sich dahingehend voneinander, dass Start-ups eher auf ein schnelles Wachstum abzielen während junge KMU eher versuchen organisch und nachhaltig zu wach sen und möglichst zeitnah in die Gewinnzone zu gelangen, weshalb die Gründer von KMU in der Regel auch länger im Un ternehmen bleiben als solche von Start-ups.130 KMU ziehen dementsprechend auch andere Investorentypen an als Startups, bspw. eignen sich Business Angels und VC-Geber eher für Start-ups als für (junge) KMU.131 Crowdfunding kann im Ge gensatz dazu gemäß Moritz und Block (2016) ganz allgemein als Finanzierungsalternative für junge Unternehmen 126 Vgl. Daube et al. 2017, 728-733. 127 Vgl. Oehler et al. 2018, 3-7. 128 Vgl. Dorfleitner et al. 2014, 283-303. 129 Vgl. Tech 2018, 65-75. 130 Vgl. Tech 2018, 65-75. 131 Vgl. Tech 2018, 65-75. 95 betrachtet werden und eignet sich demnach auch für junge KMU.132 Auch die Finanzierungslücke in der Frühphase gibt es nicht nur bei Start-ups, sondern generell bei jungen Unterneh m en.^ Bei der Aufnahme eines Kredites, bzw. eines Darlehens haben es kleine Unternehmen zunehmend schwerer als große, nicht nur weil diese als verhältnismäßig riskant betrachtet werden und weil kleine Unternehmen von Abschwüngen in der Wirtschaft meist stärker getroffen werden als große, sondern auch aufgrund der immer strengeren Vorgaben für Banken.^ Da Banken zwar nicht die einzige, dafür aber eine wichtige Ka pitalquelle für kleine Unternehmen darstellen, haben Mach et al. (2014) untersucht, in wie fern das Lending-based Crowd funding für solche Unternehmen eine Alternative zu Banken darstellt mit dem Ergebnis, dass die Wahrscheinlichkeit auf entsprechenden Plattformen einen Kredit zu erhalten bei KMU höher ist als bei sonstigen Kapitalsuchenden, dass zudem der Verwaltungsaufwand verhältnismäßig gering ist, aber dass KMU in der Regel auch etwas höhere Zinsen als sonstige Kapi talsuchende zahlen müssen.^ Nachdem das Crowdfunding nun als alternative Kapital quelle für junge KMU betrachtet wurde, soll es im Folgenden auch als Finanzierungsalternative für bereits etabliertere KMU betrachtet werden. Gemäß Daube et al. (2017) stellt die eigene Hausbank, zu welcher traditionell eine recht enge Bindung be steht, nicht nur für kleine Unternehmen sondern generell für den Mittelstand eine wichtige Kapitalquelle dar.«6 Auch stellt auch die zunehmende Schwierigkeit einen Kredit zu erhalten, aufgrund immer strengerer Vorgaben für Banken, ein Problem dar, das KMU generell betrifft.^ Allerdings ist die Erstellung der erforderlichen Unterlagen für das Crowdfunding für mit telständische Unternehmen, welche meist sehr enge Bindun gen zu ihrer Hausbank pflegen, im Vergleich zur Kreditauf nahme bei eben dieser ggf. verhältnismäßig aufwendig, da die 132 Vgl. Moritz/Block 2016, 25-53. 133 Vgl. Moritz/Block 2016, 25-53; Schedensack 2018. !34 Vgl. Mach et al. 2014. 135 Vgl. Mach et al. 2014. !36 Vgl. Daube et al. 2017, 728-733. !37 Vgl. Kuess 2018. 96 Hausbank oft bereits detaillierte Informationen über das Un ternehmen hat.138 Gemäß Schedensack (2018) eignet sich auch das Equitybased Crowdfunding nicht nur zur Finanzierung junger Unter nehmen, sondern ebenso zur Finanzierung von Wachstumsun ternehmen.139 Dies ist im Einklang mit Beck (2014), der be schreibt, dass auch etablierte Unternehmen auf Equity-based Crowdfunding zurückgreifen, um zu wachsen oder bspw. neue Produkte einzuführen.140 Bei Unternehmen, für die stark regu lierte Märkte wie bspw. Wertpapierbörsen aus welchen Grün den auch immer141 keine Option zur Kapitalbeschaffung sind, könnte das Equity-based Crowdfunding aufgrund der relativ niedrigen Markteintrittsbarrieren und der geringen Kosten eine alternative Kapitalquelle darstellen, solange das benötigte Kapital die Fundingschwelle in Höhe von 2,5 Mio. € nicht überschreitet.142 Das Problem hierbei ist allerdings, dass diese Summe für den Mittelstand eher niedrig ist und bei Über schreitung der 2,5 Mio. € aufgrund der Prospektpflicht hohe Kosten entstehen.143 Auch Dorfleitner et al. (2014) beschrei ben, dass das Equity-based Crowdfunding für Unternehmen in späteren Finanzierungsphasen aufgrund des hohen Kapitalbe darfs eher keine ernstzunehmende Finanzierungsalternative darstellt.144 Ein weiteres Problem beim Equity-based Crowd funding ist für mittelständische Unternehmen, dass die Kom munikationsströme im Vergleich zu großen Unternehmen oft weniger institutionalisiert und standardisiert sind, stattdessen erfolgt die Kommunikation oft situativ durch die Geschäfts führung und nicht selten auch unkoordiniert aufgrund dem nicht Vorhandensein einer Kommunikationsabteilung, was zu Problemen führen kann die potenziellen Investoren anzuspre chen.145 Wenn innovative Produkte öffentlich ausgeschrieben «s Vgl. Oehler et al. 2018, 3-7. !39 Vgl. Schedensack 2018. i4o Vgl. Beck 2014. In der Regel sind sowohl die dafür anfallenden Kosten, als auch der Auf wand und das benötigte Emissionsvolumen zu hoch für die meisten KMU; vgl. Kuess (2018). 142 Vgl. Oehler et al. 2018, 3-7. !43 Vgl. Oehler et al. 2018, 3-7. 144 Vgl. Dorfleitner et al. 2014, 283-303. 145 Vgl. Oehler et al. 2018, 3-7. 97 werden, können außerdem die Wettbewerber den Innovationsvorsprung des eigenen Unternehmens ggf. schneller aufho len, da die Innovation bereits vor Markteinführung (oder sogar vor Produktionsbeginn) bekannt wird, was dazu führt, dass be wusst aufrechterhaltene Informationsasymmetrien abgebaut werden.^6 Je nachdem wie wertvoll dieser Innovationsvorsprung für das Unternehmen ist kann das Crowdfunding be reits deswegen grundsätzlich als Finanzierungsalternative aus geschlossen werden. 147 146 Vgl. Oehler et al. 2018, 3-7. !47 Vgl. Oehler et al. 2018, 3-7. 98 4 Fazit und Ausblick Zusammenfassend wird beim Crowdfunding zwischen vier verschiedenen Formen unterschieden, wobei es sich nur bei zwei davon - dem Lending-based Crowdfunding und dem Equity-based Crowdfunding - um renditeorientiertes Crowd funding handelt. Der rechtliche Rahmen in Deutschland sieht für diese Arten von Crowdfunding Obergrenzen vor: Einmal 2.5 Mio. € aus Unternehmenssicht und einmal den maximal investierbaren Betrag in Höhe von generell 1.000 €, bzw. je nach Einkommen bis zu 10.000 € aus Investorensicht. Wird das Fundinglimit höher angesetzt, so fällt das Crowdfunding- Projekt unter die Verkaufsprospektpflicht, was sowohl auf wändig als auch teuer ist und sich dementsprechend nur dann lohnt, wenn das Fundinglimit tatsächlich wesentlich höher als 2.5 Mio. € angesetzt ist, im Hinblick darauf, dass das Projekt potenziell auch scheitern könnte ggf. sogar gar nicht. Sowohl aus Unternehmens-, als auch aus Investorenper spektivebietet das Crowdfunding spannende Anreize, hat aber ebenso auch Nachteile gegenüber anderen Formen der Finan zierung. Generell kann das Crowdfunding auch nicht als (per fektes) Substitut zu einer der im Rahmen der vorliegenden Ar beit vorgestellten Finanzierungsalternativen betrachtet wer den, wohl aber als Ergänzung zu diesen. So werden bspw. dem Equity-based Crowdfunding hohe Potenziale zur Beseitigung der Finanzierungsprobleme von jungen Unternehmen, wie bspw. Start-ups, beigemessen und auch das Lending-based Crowdfunding kann als Ergänzung zur Kredit-, bzw. Darle hensvergabe von Banken, welche durch immer stärkere Regu larien zunehmend kritischer wird - sowohl für junge als auch für etablierte Unternehmen betrachtet werden. Bei der Nut zung von Equity-based Crowdfunding durch mittelständische Unternehmen, stellt die Obergrenze von 2,5 Mio. € ein Prob lem dar, da dieser Betrag für eben diese Unternehmen eher ge ring ist. Im Rahmen der vorliegenden Arbeit wurde zur Analyse von Crowdfunding als Finanzierungsalternative für unterschiedli che Unternehmenstypen die Unterscheidung zwischen Startups und KMU gewählt. Es würde sich allerdings ebenso anbie ten, auf Branchenspezifikationen einzugehen und 99 dementsprechend nach verschiedenen Unternehmenstypen zu trennen. Gemäß Schedensack (2018) eignet sich das Equitybased Crowdfunding bspw. nicht nur zur Finanzierung von Unternehmen, sondern auch zur Finanzierung von Immobi lien und erneuerbaren Energiequelle.148 Nach Kuess (2018) eignet sich das Crowdfunding auch gut für die Tourismusbran che.149 Im Hinblick auf zukünftige Entwicklungen im Crowdfun ding prognostizieren Dorfleitner und Hornuf (2016), dass bspw. durch die Einbindung von Smart Contracts die beim Crowdfunding anfallenden Kosten sogar noch gesenkt werden können, was zu einer Attriktivitätssteigerung führen wür den.150 Auch ist es denkbar, dass das KASG dahingehend geän dert wird, dass zukünftig auch andere Anlageformen als parti arische Darlehen und Nachrangdarlehen unter die 2,5 Mio. € Grenze fallen, wodurch den Investoren prinzipiell auch ein Stimmrecht eingeräumt werden könnte.151 Generell prognosti zieren Dorfleitner und Hornuf (2016) sowohl für das Equitybased Crowdfunding, als auch für das Lending-based Crowd funding ein Marktwachstum in Deutschland, wobei gerade im Lending-based Crowdfunding Unternehmenskredite voraus sichtlich stark zu diesem beitragen werden.152 148 Vgl. Schedensack 2018. 149 Vgl. Kuess 2018. 15° Vgl. Dorfleitner/Hornuf 2016. iS1 Vgl. Dorfleitner/Hornuf 2016. ls2 Vgl. Dorfleitner/Hornuf 2016. 10(3 Literaturverzeichnis Assenmacher, K. (2017). Crowdfunding als kommunale Finanzierungsalternative. Wiesbaden: Springer Fachmedien Wiesbaden. BaFin o. J.a. Crowdfunding. Verfügbar unter https://www.bafin.de/d0k/7851520; zuletzt abgerufen am 15. Juli 2019. BaFin o. J.b. Crowdinvesting. Verfügbar unter https://www.bafin.de/d0k/7851560; zuletzt abgerufen am 19. Juli 2019. BaFin o. J.c. Crowdlending. Verfügbar unter https://www.bafin.de/d0k/7851530; zuletzt abgerufen am 19. Juli 2019. Beck, R. (2014). Crowdinvesting: Die Investition derV ielen (2. Aufl.). Düsseldorf: Börsenbuchverlag. Belleflamme, P., Lambert, T. & Schwienbacher, A. (2014). Crowdfunding: Tapping the right crowd. Journal ofBusiness Venturing, 29(5): 585-609. Borello, G., Crescenzo, V. de & Pichler, F. (2015). The Funding Gap and the Role o f Financial Return Crowdfunding: Some Evidence from European Platforms. Journal o f Internetbanking and Commerce, 20(1). Daube, C. H., Dobernig, H., Becker, M. & Peskes, M. (2017). Mittelstandsfinanzierung: Rahmenbedingungen, Status quo und Entwicklung. Zeitschrift für das gesamte Kreditwesen(i5): 728-733. Deffains-Crapsky, C. & Sudolska, A. (2014). Radical Innovation and Early Stage Financing Gaps: Equity-based Crowdfunding Challenges. Journal ofPositive Management, 5(2): 3-19 . Dorfleitner, G. & Hornuf, L. (2016). FinTech - Markt in Deutschland: Abschlussbericht 17. Oktober 2016. Studie im Auftrag des Bundesfinanzministeriums. Dorfleitner, G., Kapitz, J. & Wimmer, M. (2014). Crowdinvesting als Finanzierungsalternative für kleine und mittlere Unternehmen. Die Betriebswirtschaft (DBW), 74(5): 283-303. Dorfleitner, G., Oswald, E.-M. & Röhe, M. (2019). The access of microfinance institutions to financing via the worldwide crowd. Forthcoming in :T he Quarterly Review of Economics and Finance. 101 Gomber, P., Koch, J.-A. & Siering, M. (2017). Mittelstandsfinanzierung im Kontext von FinTech und Digital Finance. Corporate Finance(n-12): 327-332. Hainz, C., Hornuf, L., Nagels, L., Reiter, S. & Stenzhorn, E. (2019). Die Befreiungsvorschriften des Kleinanlegerschutzgesetzes: Eine Follow-up-Studie. ifo Schnelldienst, 72(09): 26-37. Harzer, A. (2013). Erfolgsfaktoren im Crowdfunding. Teilw. zugl.: Ilmenau, Techn. Univ., Diplomarbeit, 2012 u.d.T.: Harzer, Alexandra: Crowdfunding als alternative Finanzierungsmethode kultureller und kreativer Projekte eine empirische Untersuchung über die Erfolgsfaktoren kreativer Crowdfunding Projekte auf Basis internationaler Vergleiche: Univ.-Verl. Ilmenau. Institut für Mittelstandsforschung Bonn o. J. Definitionen. Verfügbar unter https://www.ifm-bonn.org/definitionen; zuletzt abgerufen am 02. August 2019. Klein, R. & Pinkert, T. (2017). Finanzierung durch die Crowd erreicht 2016 145,2 Mio. Euro, Start-ups verlieren. Crowdfinanzierung in Deutschland Nr. 1/2017. (2015). Kleinanlegerschutzgesetz. Kuess, R. (2018). Alternative Finanzierungsmodelle für KMU: Besondere Potenziale von Crowdinvesting für mittelständische Unternehmer und Anleger. Wien: Linde. Mach, T., Carter, C. & Slattery, C. R. (2014). Peer-to-Peer Lending to Small Businesses. SSRN Electronic Journal. Moritz, A. & Block, J. H. (2016). Crowdfunding: A Literature Review and Research Directions. In D. Brüntje & O. Gajda (Hrsg.), Crowdfunding in Europe. State of the Art in Theory and Practice, Bd. 5: 25-53 (i- Aufl.). Cham: Springer International Publishing. OECD (2019). OECD SME and Entrepreneurship Outlook 2019. Oehler, A. (2016). Formen des Crowdfunding: Handlungsbedarf für die Verbraucherpolitik?: Digitale Welt und Finanzen. Berlin. Oehler, A. (2017a). Infos für den Schwarm: Werden Crowdinvesting-Kleinanleger m itV IBs gut informiert?: Eine empirische Untersuchung. Abschlussbericht an das Ministerium für Ländlichen Raum und Verbraucherschutz und das Forschungszentrum Verbraucher, Markt und Politik an der Zeppelin Universität. 102! Oehler, A. (2017b). Verbraucherinformation und Verbraucherbildung. In P. Kenning, A. Oehler, L. A. Reisch & C. Grugel (Hrsg.), Verbraucherwissenschaften, Bd. 59: 279 293. Wiesbaden: Springer Fachmedien Wiesbaden. Oehler, A., Horn, M. & W endt, S. (2018). Mehr als „nur“ Crowdfunding? Wie die Digitalisierung Prozesse der Mittelstandsfinanzierung verändert. Corporate Finance(oi- 02): 3 -7 . Pronti, A. & Pagliarino, E. (2019). Not Just for Money. Crowdfunding a New Tool o f Open Innovation to Support the Agro-Food Sector. Evidences on the Italian Market. Journal o f Agricultural & Food Industrial Organization, 17(1): 1-16. Schedensack, J. (2018). Crowdinvesting. Dissertation. Martin- Luther-Universität Halle-Wittenberg. Söpper, P. (2016). Crowdfunding: Reward-Crowdfunding, Crowdlending und Crowdinvesting - eine Analyse aus schuld-, gesellschafts- sowie kapitalmarktrechtlicher Sicht. Münster: Verlagshaus Monsenstein und Vannerdat. Stahlmann, M. (2013). Crowdinvesting als Finanzierungsaltemative für deutsche Startups: Die Mehrwerte im Vergleich zu herkömmlichen Finanzierungsinstrumenten. Hamburg: Diplomica Verlag. Tech, R. (2018). Startup Financing in Berlin. In N. Richter, P. Jackson & T. Schildhauer (Hrsg.), Entrepreneurial innovation and leadership. Preparing for a digital future, Bd. 18: 65-75. Palgrave Macmillan. 103 Portfoliomanagement durch Robo-Advisory? Eine ökonomische Analyse aus Sicht unterschiedlicher Anlegertypen Clemens Krügera* Key Words: Finance; Investing; Algorithms Inhaltsübersicht: 1 Einleitung 2 Die Rolle der Vermögensverwaltung im Portfoliomanage ment 3 Implikationen der Robo-Advisory 4 Einfluss der Robo-Advisory auf ausgewählte Anlegertypen 5 Handlungsempfehlungen für die Anlegergruppen 6 Zusammenfassung und Ausblick Literaturverzeichnis aResearch Student atZeppelin University 'Please address correspondence to Clemens Krüger, Zeppelin University, Am Seemoser Horn 20, 88045 Friedrichshafen. 105 1 Einleitung „Aufklärung ist der Ausgang des Menschen aus seiner selbstverschuldeten Unmündigkeit. Unmündigkeit ist das Unvermögen, sich seines Verstandes ohne Leitung eines anderen zu bedienen. Selbstverschuldet ist diese Unmün digkeit, wenn die Ursache derselben nicht am Mangel des Verstandes, sondern der Entschließung und des Mutes liegt, sich seiner ohne Leitung eines anderen zu bedienen.“ - Immanuel Kant Das Geldvermögen privater Haushalte in Deutschland stieg in den vergangenen Jahren konstant an und lag Ende 2018 bei 6 Bio. EUR. Gleichzeitig sind 20% des Geldvermögens im Akti enmarkt investiert, wohingegen sich die restlichen 80% aus Bargeld, Einlagen sowie Versicherungen ergeben.1 Grund hier für ist die negative öffentliche Wahrnehmung hinsichtlich der Volatilität des Aktienmarktes sowie eine hohe Risikoaversion, sodass in Anlagemöglichkeiten mit einer geringeren Volatilität investiert wird.2 Die seit der quantitativen Lockerung niedri gen Zinsen verstärken das Problem. Ferner haben viele Ver brauchers aufgrund der globalen Finanzkrise 2008 und 2009, hoher Managergehälter sowie einer negativen medialen Be richterstattung das Vertrauen in den Bankensektor verloren.4 Die Finanzkrise hat zusätzlich die öffentliche Wahrnehmung für riskante Wertpapiere sowie die Risiken einer inadäquaten Vermögensverwaltung geschärft.5 Hauptkritikpunkt der Ver mögensverwaltung ist, dass eine unabhängige Beratung oft mals erst ab einer Mindesteinlage von 200.000 EUR gewähr leistet ist.6 Dementsprechend ergibt sich ein Markt für 1 Vgl. Bundesbank 2018. 2 Vgl. Lapp 2001. 3 Aus Gründen der besseren Lesbarkeit wird in dieser Arbeit die Sprachform des generischen Maskulinums angewandt. Es wird an dieser Stelle da raufhingewiesen, dass die ausschließliche Verwendung der männlichen Form geschlechterunabhängig verstanden werden soll. 4 Vgl. Jansen et al. 2015,127-141. s Vgl. Times et al. 2012. 6 Vgl. Gulden 2019. 106 unabhängige Finanzberater oder Finanzportfolioverwalter, die Kunden einer geringeren Mindesteinlage bedienen. Um trotz einer geringeren Mindesteinlage sowie hinsichtlich den Ge bührenerwartungen der Kunden rentabel zu sein, unterliegt die klassische Vermögensverwaltung einem Transformations prozess, welcher die bisherigen Mensch-zu-Mensch Prozesse mit Mensch-zu-Maschinen Prozesse herausfordert.7 Aus die ser Entwicklung heraus entsteht die Robo-Advisoiy8 als Fi nanzintermediär. Die Marktdurchdringung von Robo-Advi sory ist mit 1% (Anteil des verwalteten Vermögens) im Jahr 2015 vergleichsweise gering, jedoch gehen Prognosen von ei nem verwalteten Vermögen zwischen 500 und 8.000 Mrd. US- $ im Jahr 2020 aus.9 Epperson et al. (2015) argumentieren, dass ein Großteil der Kunden, die eine persönliche Beratung durch die Bank erwarten, risikoavers sind, ein geringes Fi nanzwissen besitzen und keine hohen Einlagen aufweisen.10 Obwohl dies die typischen Kunden für Robo-Advisory wären, liegen mehr als die Hälfte der Einlagen des Robo-Advisors Betterment sowie mehr als ein Drittel der Einlagen bei Wealthfront über 100.000 US$.11 Aus dieser vergleichsweise geringen Nutzungsrate ergibt sich die Frage nach dem ökonomischen Nutzen für einzelne Verbrauchergruppen. Die vorliegende Arbeit ist in sechs Kapitel aufgeteilt. Im Rahmen des ersten Kapitels wird auf die Relevanz des Themas hingewiesen. Robo-Advisory ist als vergleichsweise junges Ge schäftsmodell in die Vermögensverwaltung eingebettet, wes halb im zweiten Kapitel die Rolle der Vermögensverwaltung im Portfoliomanagement allgemein beschrieben wird. Im dritten Kapitel werden die Implikationen der Robo-Advisory be schrieben. Es wird verdeutlicht, dass nicht der typische Robo- Advisor existiert, sondern diese Geschäftsmodelle in drei In tegrationsstufen aufgeteilt werden können. Ferner wird der Prozess der Robo-Advisory ausgehend von der Ermittlung der Anlegereigenschaften über die Generierung des Portfolios 7 Vgl. Fischer 2017,183-193. 8 Robo-Advisory ist eine Komposition aus Robota (tschech. Sklave, hart ar beitend) und Advisor (engl. Berater). 9 Vgl. Businessinsider 2017. 10 Vgl. Epperson et al. 2015. 11 Vgl. Son/Collins 2016. 107 sowie der Handelsausführung beschrieben. Dadurch dass es keine spezielle Regulierung für Robo-Advisor gibt, ergeben sich aus der Überführung von Regelungen für die klassische Vermögensverwaltung in die digitale Welt diverse Problemati ken. Die ökonomische Analyse aus der Sicht von Verbraucher gruppen erfordert eine Beschreibung und Einordnung dieser. Dieser Schritt wird im vierten Kapitel vorgenommen, welches sich aus einer Auswahl sowie anschließenden Beschreibung der Anlegergruppen zusammensetzt. Die im Rahmen der vor liegenden Arbeit betrachteten Anlegergruppen gehen über die Trennung in professionelle und nicht-professionelle Kunden im Rahmen des §67 WpHG. Im fünften Kapitel erfolgt die öko nomische Analyse, die von der Erarbeitung der Empfehlungen geleitet wird. Im Rahmen der Seminararbeit werden fünf Handlungsempfehlungen ausgearbeitet, die das Ziel haben, den ökonomischen Nutzen für die Verbrauchergruppen zu er höhen. Mit einer kurzen Zusammenfassung sowie einem Aus blick auf die Verknüpfung der Robo-Advisoiy und künstlicher Intelligenz schließt die Arbeit mit dem sechsten Kapitel. 108 2 Die Rolle der Vermögensverwaltung im Portfoliomanagement Markowitz (1952) legte mit seiner Arbeit „Portfolio Selection“ die Grundlage zum modernen Portfoliomanagement.12 Anders als Williams (1938), gilt dementsprechend, dass die Investiti onsentscheidung nicht nur von dem Erwartungswert, sondern auch von dem Risiko abhängig ist.13 Markowitz (1952) betont, dass der rationale Investor Präferenzen hinsichtlich einer Mi nimierung der Varianz des Portfolios und an einer Maximie rung des Erwartungswerts besitzt.14 Durch die Kombination von nicht-perfekt positiv korrelierenden Anlagemöglichkeiten, ist der Investor in der Lage, ein geringeres Risiko zu erhalten. Dementsprechend eliminiert die Portfoliobildung das unsyste matische Risiko, respektive das Risiko einer Unter-Diversifi kation. Gegenstück dazu ist das systematische Risiko, welches nicht durch eine optimale Diversifikation des Portfolios elimi niert werden kann. Unter der Annahme, dass in dem perfekten Kapitalmarkt weder Steuern, Transaktionskosten noch Infor mationsasymmetrien vorliegen sowie alle Individuen Finan zentscheidungen zu den gleichen Konditionen treffen können, zeigen Modigliani & Miller (1959), dass Investitions- und Fi nanzentscheidungen unabhängig voneinander getroffen wer den können.15 In diesem Modell ist die Finanzierungsentschei dung unabhängig von der individuellen Risikopräferenz zu treffen, da Individuen eine steigende Rendite mit einem stei genden Faktor diskontieren.16 Der Preis des Risikos wird mit tels der Sharpe-Ratio beschrieben, welcher die Überrendite ei ner Anlagemöglichkeit im Vergleich zur risikofreien Rendite (n) beschreibt.17 Wenn jedoch Individuen hinsichtlich des Ri sikos indifferent sind, da ein steigendes Risiko durch höhere Renditeerwartungen aufgewogen wird, ist es die Aufgabe, ein passendes Portfolio zu den eigenen Risikopräferenzen zu fin den. Risikofreudige Investoren hätten demnach die 12 Vgl. Markowitz 1952, 77-91. !3 Vgl. Williams 1938. !4 Vgl. Markowitz 1952, 77-91. 15 Vgl. Modigliani/Miller 1959, 655-669. 16 Vgl. Tobin 1958, 65-86. 17 Vgl. Sharpe 1966,119-138. 109 Möglichkeit, Geld am Kapitalmarkt zu leihen, um einen höhe ren Betrag zu investieren, risikoaverse Investoren würden da gegen einen größeren Anteil des Vermögens in die risikofreie Anlageoption investieren. Aus der Kombination zwischen der risikofreien Anlagemöglichkeit und dem Marktportfolio (rm) ergibt die Kapitalmarktlinie, mit einer Steigung in Höhe der Sharpe-Ratio. Dieser Logik folgt das Capital Asset Pricing Mo del (CAPM), welches die erwartete Rendite (n) aus der Summe der risikofreien Rendite (rf) und des normierten Risikomaßes (ßi) multipliziert mit der Marktrisikoprämie (Marktrendite (rm) abzüglich risikofreier Rendite (rf)) berechnet. Die Zusam menwirkung der Faktoren wird in der folgenden Gleichung be schrieben: n = rr + ß i(r m - r r ) + £; Abbildung 1: Das statische Sharpe-Lintner-Black CAPM; eigene Darstellung, erweitert nach Jagannathan & Wang, 1996, S. 6. Überrenditen können nicht ausschließlich durch ein steigen des Risiko erklärt werden, weshalb eine Verzerrung durch aus gelassene Variablen vorliegt.18 So zeigen beispielhaft Fama & French (1992) in ihrem Drei-Faktoren-Modell, dass neben der Marktrisikoprämie gewichtet mit ßi, auch die Faktoren Unter nehmensgröße sowie Buchwert-Kurs-Verhältnis jeweils ange passt um einen Sensitivitätskoeffizienten.1̂ Jedoch sind nicht alle Marktteilnehmer in der Lage, diese systematische Überrendite zu erzielen. Frazzini & Pedersen (2014) entwickeln ein Modell, dass von Marktteilnehmern aus geht, die Investmententscheidungen bedingt rational treffen.20 Finanzintermediäre, wie Vermögensverwaltungen, sind hierin der Lage, dass Individuen der Zugang Anlagemöglichkeiten gewährt werden, die ihnen sonst verwehrt werden.21 Sharpe (2011) formuliert hierbei vier Leitsätze zur Anlageberatung.22 Der erste Leitsatz bildet die Diversifikation, bei der 18 Vgl. Ang/Chen 2007,1-40. «Vgl. Fama/French 1992, 427-465. 20 Vgl. Frazzini/Pederson 2014,1-25. 21 Vgl. Lerch 2015. 22 Vgl. Sharpe 2011. 110 Vermögensverwalter das optimale Portfolio für den Investor auswählt, um das unsystematische Risiko zu minimieren und die erwartete Rendite zu maximieren. Der zweite Leitsatz ist die Kostenreduzierung, bei welchem der Vermögensverwalter mögliche Synergieeffekte mit bestehenden Investoren nutzt, um eine optimale Gebührenstruktur zu erzielen. Ferner wer den Informationsvorteile hinsichtlich der Minimierung von Transaktionskosten an den Investor weitergegeben. Der dritte Leitsatz beinhaltet die Kontextualisierung, bei welchem der Vermögensberater die finanziellen Ressourcen anhand von unterschiedlichen Anlagemöglichkeiten allokiert. Die Kontex tualisierung beinhaltet ferner die Möglichkeit, in ein breites Spektrum von Anlagemöglichkeiten, wie beispielsweise Immo bilien, zu investieren. Der vierte Leitsatz ist die Individualisie rung, welche neben Risiko-Rendite-Präferenzen auch indivi duelle Vorlieben, wie beispielsweise die Investition in „grüne Aktienwerte“, berücksichtigt. Vereinigendes Kriterium für die Vermögensverwalter ist ein kostenminimierender Zugang zu einem diversifizierten ß. Diese Reduzierungen werden neben den Synergieeffekten mit weiteren Investoren durch eine Ver ringerung der Transaktionskosten, insbesondere der Informationsbeschaffungs- respektive Suchkosten erzielt. Neben der klassischen Vermögensverwaltung hat sich die automatisierte Verwaltung etabliert. Die Robo-Advisory ist von einem algorithmenbasierten Empfehlungsmanagement hin zu einer automatisierten Handelsausführung geprägt, wes halb die Personalkosten (beispielsweise durch die Substitution von Analysten) reduziert werden. Weitere Rationalisierungs potenziale werden durch eine Investition in vergleichsweise günstige Finanzprodukte wie Exchange-Traded Funds (ETF) gehoben.23 23 Vgl. Fischer 2017,183-193. 111 3 Implikationen der Robo-Advisory 3.1 Implementierungsstrategien Die Robo-Advisory ist in Relation zu der klassischen Vermö gensberatung ein vergleichsweise junges Geschäftsmodell und kann als Fintech-Geschäftsmodell angesehen werden. Die fol gende Abbildung ordnet die Robo-Advisory in die „Fintech- Landschaft“ ein. Account & Pay- Financing Investment Services & Tools Insurtech Alternativ« Payment Me- Robo Advice Comparison Si- Marketplace Sales and Rental Savings Infrastructure, IT Product Focus Market Places Social Trading Blockchain P2P Real Estate Management Pension Insurance In 3D / VRData scheme vestors Rooms Abbildung 2: Einordnung der Robo-Advisory in die Fintech-Landschaft; eigene Darstellung nachFischer, 2017, S. 186. Robo-Advice-Geschäftsmodelle sind den Investment-Geschäftsmodellen zuzuordnen. Hauptunterschied zu den Savings-Geschäftsmodellen ist das Angebot an Kapitalmarkt produkten und nicht von festverzinslichen Sparkonten. Die Abgrenzung zum Social Trading liegt darin, dass der Robo-Advisor in der höchsten Integrationsstufe eine vollautomatische Vermögensverwaltung vornimmt. Hierbei liegt der Fokus nicht auf der sozialen Interaktion mit anderen Investoren oder dem Folgen von erfolgreichen Portfolios. Die Geschäftsmo delle der Robo-Advisory werden in vier Integrationsstufen ein geteilt, die im Folgenden näher beschrieben werden.24 Die einfachste Integrationsstufe der Robo Advisory Platt form ist die Tätigkeit als Anlageberater. Hierbei werden auf Grundlage des Anlegerprofils, das während des Registrationsprozesses, automatisiert Empfehlungen hinsichtlich 24 Vgl. Hölscher/Nelde 2018,14-19. 112 unterschiedlicher Finanzprodukte bereitgestellt. Der Kunde hat somit die Möglichkeit, aus einer Vielzahl von vorgeschla genen Finanzprodukten zu wählen. Die depotführende Stelle wird durch die Plattform jedoch nicht vorgeschlagen, sodass der Investor selbst recherchiert, bei welchem Anbieter das aus gewählte Produkt erworben werden kann. Häufig wird Robo- Advice der ersten Integrationsstufe unentgeltlich oder gegen einen monatlichen Betrag angeboten. Die zweite Integrationsstufe der Robo Advisoiy Plattform ist die Tätigkeit als Anlagevermittler. Als Erweiterung zu den Anlageberatern wird explizit bei der Empfehlung eine Bank o der ein Finanzdienstleister angegeben, bei dem der Kauf des Finanzproduktes möglich ist. Dementsprechend wird der Pro zess der Anlagevorschläge automatisiert, wohingegen die Ak quisition des Finanzproduktes erleichtert wird.25 Die Differen zierung zwischen Beratung und Vermittlung hat Konsequen zen hinsichtlich der Regulatorik, die in Kapitel 3.3 beschrieben werden. Die letzte Integrationsstufe ist der Finanz- und Vermö gensverwalter. Dieser wählt nicht nur das Finanzprodukt aus, sondern trifft automatisiert Investitions- und Rebalancingentscheidungen.26 Der Kunde gibt im Rahmen eines Fondssparplans die Kontrolle über die Vermögensverwaltung komplett ab. Die Landschaft der algorithmenbasierten Vermögensver waltern ist hinsichtlich der Depotführungsgebühren sowie der Mindesteinlage heterogen. Die folgende Abbildung stellt die größten in Deutschland aktiven Full-Service-Robo-Advisor nach der Mindesteinlage sowie der Gebührenstruktur gegen über.27 25 Vgl. Finanztest 2017, 56-63. 26 Vgl. Finanztest 2017, 56-63. 27 Im Rahmen eines Verbrauchertest hat Finanztest (2018) Musterportfo lios erstellt. Parameter hierbei waren: männlich, Alter von 46 Jahren, Nettoeinkommen von 5.000 EUR, einer Sparquote von 10% sowie ei nem Anlagevolumen von 50.000 EUR. 113 20.000 Werthstein Warburg Navigator Pi g 12.000 0 0,00% Quirion Scalable Capital Whiteb ° x InTestlfy R ° bm . ® « « Finte Ginmon go • Vialvest Väamo Prospery ] ^ — V----- Cominvest • 3aloiose Monviso • _ 0,50% 1,00% 1,50% 2,00% J ä h r l ic h e K o s t e n (K o s t e n R o b o -A d v is o r & P o r t f o l io k o s t e n ) Abbildung 3: Vergleich ausgewählter Robo-Advisor; eigene Darstel lung nach den Daten aus Finanztest, 2008, S. 46f. Die Abbildung verdeutlicht, dass es innerhalb der Landschaft von Anbietern automatisierter Vermögensverwaltung große Unterschiede gibt. Jung (2019) betont, dass die Systeme in ih rer Beratungstransparenz nicht nur hinsichtlich der Kosten transparenz, sondern auch hinsichtlich der Prozess- und Infor mationstransparenz differieren.282̂ Weitere notwendige De signprinzipien sind nach Jung (2019) eine einfache Interak tion hinsichtlich Navigation, Kontrollierbarkeit, strukturelle Konsistenz sowie Fehlertoleranz sowie die Informationsverar beitung und kognitiver Belastung in Bezug auf Erwartungs konformität, Verständlichkeit und der sozialen Präsenz.30 Letzteres thematisiert die Problematik, dass die digitalen Ver mögensverwalter nur einen geringen Kundenservice anbieten und eine Verständniskontrolle selten stattfindet. Diese De signprinzipien sind notwendig, damit der Verbraucher mögli che Entscheidungsträgheiten überwinden kann. 28 Vgl. Jung 2019. 29 Fein (2015) führt das Beispiel des Robo-Advisor Betterm ent an, dessen AGB 140 Seiten umfassen. 3° Vgl. Jung 2019. 114 Disselkamp (2015) differenziert den Innovationsbegriff in Produkt-, Prozess-, marktmäßige, strukturelle sowie kulturelle Innovationen.31 Aufgrund der unterschiedlichen Integrations stufen ist eine generelle Einordnung der Robo-Advisoiy nicht möglich. Vielmehr ist die Robo-Adviory eine Kombination aus Produktinnovation, da sie dem Kunden ein verbessertes Pro dukt bereitstellt, sowie eine Prozessinnovation, da sie durch die Digitale Transformation Neuerung bei den operativen Pro zessen der Anbieter herbeiführt. Wie in Kapitel 1 beschrieben, kann die Robo-Advisory das Segment von Kunden erschließen, die den Mindesteinlagebetrag für eine klassische Vermögens verwaltung nicht aufbringen. Die marktmäßige Innovation dient „der Erschließung neuer Absatz- und Beschaffungsmärkte“32, weshalb die Robo-Advisory das Potential besitzt, diese Ausprägung von Innovationen zu erfüllen. Innovationen können sich entweder als Technology Push oder Market Pull durchsetzen. Die Robo-Advisory ist der ersten Gruppe zuzu ordnen, da der Anstoß für diese Innovation aus dem technolo gischen Bereich kommt und für die Kunden eine Verbesse rungsinnovation darstellt. 3.2 Prozess der Robo-Advisory Jacob (2012) definiert den Prozess der Vermögensberatung aus den Hauptprozessen der Anlegeranalyse und der Markt analyse^ Bei der Anlegeranalyse wird im Rahmen des Prozes ses die Renditeerwartung sowie die Risikopräferenzen erläu tert. Außerdem werden die Liquidität sowie sonstige Ziele, wie beispielsweise der Anlagehorizont oder die zukünftige Lebens planung hinsichtlich signifikanter Ausgaben erörtert. Heraus forderung für die Vermögensberatung ist die Operationalisie rung der qualitativen und quantitativen Informationen.34 Nueesch et al. (2014) beschreiben den Beratungsprozess bei einer Schweizer Privatbank mit den Hauptprozessen Initiation (Herstellung des Kontaktes mit dem Kunden), Profiling 31 Vgl. Disselkamp 2015. 32 Disselkamp 2015, 26. 33 Vgl. Jacob 2012. 34 Vgl. Riess/Frank 2002, 273-285. 115 (Ermittlung der Anlegereigenschaften), Konzept (Erstellung eines Risikoprofils), Angebot (Vorschlägen einer Kundenlö sung), Implementierung (Portfolioerstellung) sowie Pflege der Kundenbeziehung und Rebalancing des Portfolios.35 Analog zu den Hauptprozessen der klassischen Vermögensberatung, ge stalten sich die Prozesse bei der Robo-Advisory.36 Im ersten Hauptprozess werden die Anlegereigenschaften ermittelt. Die Anlegereigenschaften ergeben sich aus der Risi kotoleranz, der Risikotragfähigkeit, der Unsicherheitsaversion sowie der finanziellen Allgemeinbildung. Die Risikotoleranz beinhaltet individuelle Präferenzen hinsichtlich des Risiko- Rendite-Verhältnis. Tertilt & Scholz (2018) betonen, dass in diesem Prozess bei automatisierten Vermögensverwaltungen aus zwei Teilprozessen, der Sammlung von investorenspezifi schen Informationen sowie der Zuordnung zu einem Muster portfolio, besteht.37 Außerdem werden Informationen hin sichtlich des Beitrags- und Auszahlungsplan des Kunden, an deren Vermögensquellen, monatlichen Ausgaben, die Steuer situation sowie erwartete Ausgaben, wie beispielsweise Stu diengebühren, ermittelt.38 Tertilt & Scholz (2018) haben den ersten Hauptprozess von zwölf digitalen Vermögensverwal tern mittels eines Algorithmus getestet, bei dem pro Robo-Advisor die Fragebögen in 10.000 Durchläufen bearbeitet wurden.39 Insgesamt wurden 22% der Fragen zu allgemeinen In formationen wie des Alters, der beruflichen Tätigkeit, dem Ge schlecht, der finanziellen Allgemeinbildung oder dem familiä ren Status gestellt. 27% der Fragen betrafen die Risikotragfä higkeit, wie beispielsweise Investitionshorizont, Einkommens erwartung, Sparquote oder dem Investmentziel. 51% des Fra gebogens betraf die Risikotoleranz, wie beispielsweise Risiko- Rendite-Präferenzen oder ob die Investition in eine risikorei che Anlage Genugtuung stiften würde. Als Zwischenfazit zie hen die Autoren, dass die Fragebögen zum einen nicht die psychometrischen Anforderungen von standardisierten Frage bögen beispielsweise Davey (2005), Roszkowski et al. (2005) 35 Vgl. Nueesch et al. 2014,14-27. 36 Vgl. Hölscher/Nelde 2018,14-19, 37 Vgl. Tertilt/Scholz 2018, 70-84. 38 Vgl. Fein 2015. 39 Vgl. Tertilt/Scholz 2018, 70-84. 116 erfüllen sowie zum anderen keine der Robo-Advisoiy-Plattformen ein erneutes Risikoprofiling aufwies.40 Kahneman & Tversky (2013) betonen, dass sich Risikopräferenz im Zeitver lauf verändern.41 Außerdem verändern sich individuelle Ver zerrungen wie Overconfidence oder Regret im Altersverlauf.42 Zudem zeigen Tertilt & Scholz (2018), dass bei keinem Robo- Advisor eine hohe Reliabilität aufgrund einer zu geringen An zahl von Fragen in den Kategorien Risikokapazität und Risi kotoleranz erzielt wurde.43 44 Ferner werden im Rahmen der Anlegereigenschaften keine Informationen hinsichtlich der Unsicherheitsaversion erhoben.« Die Verkürzung der Ermitt lung der Anlegereigenschaften kann jedoch auch Kalkül der Robo-Advisory-Plattformen sein, um die Abbruchquoten von Fragebögen zu senken. Galesic & Bosnjak (2009) zeigen, dass die Länge eines Fragebogens positiv mit der Nichtbeantwor tungsquote korreliert.46 Des Weiteren zeigen die Autoren, dass die Antwortqualität von Kategorien, die zum Ende des Frage bogens angeordnet sind, vergleichsweise niedrig ist. Dies ist unter anderem durch Herzog & Bachman (1981) bestätigt wor den.4? Nachdem die individuellen Anlegereigenschaften erho ben wurden, werden die Anleger einem Musterportfolio zuge ordnet. Diese Portfolios werden im Rahmen des zweiten Hauptprozesses, der Portfoliogenerierung, im Folgenden be schrieben. Nachdem Investorenmerkmale hinsichtlich der Risiko tragfähigkeit, Risikotoleranz sowie spezifischer Merkmale ge sammelt wurden, werden die Verbraucher einem Musterport folio zugeordnet. Dement-sprechend gibt es einen Informati onsverlust durch die Generalisierung hinsichtlich 4° Vgl. Davey 2005; Roszkowski et al. 2005, 66-77. 41 Vgl. Kahneman/Tversky 2013, 99-127. 42 Vgl. Pan/Statman 2012, 54-63. 43 Vgl. Tertilt/Scholz 2018, 70-84. 44 Für eine interne Stabilität, respektive die Reliabilität, dass Items einer Ka tegorie miteinander korrelieren, ist nach Cronbach (1951) ein a (auch Cronbach’s a) zwischen 0.75 und 0.90 notwendig. Gewöhnlicherweise wird ein Wert von > 0.8 bei 25 Fragen pro Katgorie erreicht (Rosz kowski et al., 2005). 45 Vgl. Fein 2015. 46 Vgl. Galesic/Bosnjak 2009, 349-360. 47 Vgl. Herzog/Bachman 1981, 549-559. 117 Nutzerklassifikation sowie Assetallokation, da der Robo-Advice nicht individualisiert erfolgt.48 Wie bereits in Kapitel 2 be schrieben, verwenden automatisierte Vermögensverwalter hauptsächlich passive Investments wie beispielsweise ETF o der Exchange-Traded Commodity (ETC). Während das Ver triebsmodell des klassischen Vermögensverwalters vergleichs weise heterogen und wenig skalierbar war, sind Robo-Advisor in der Lage, Kostensenkungspotenziale bei der Portfoliogene rierung zu heben. Dementsprechend kann entweder die daraus resultierende Produzentenrente abgeschöpft werden oder der Preis der Dienstleistung gesenkt werden, damit die automati sierte Vermögensverwaltung einer größeren Gruppe an Nach fragern zugänglich gemacht wird. Grundlegend ist zwischen ei ner aktiven sowie passiven Investmentstrategie zu unterschei den. Bei der aktiven Strategie wird versucht, zeitlich begrenzte Marktineffizienzen auszunutzen, um so eine systematische Überrendite zu erzielen. Malkiel & Fama (1970) argumentie ren, dass Marktteilnehmer langfristig nicht in der Lage sind, systematisch überdurchschnittliche Gewinne zu erzielen.49 Kernbestandteil der Strategie ist es, die Marktrendite mittels einer passiven Anlagestrategie zu erzielen. Die automatisierten Vermögensverwalter verfolgen eine vergleichbare Handels strategie, wobei es erhebliche Unterschiede zwischen den An bietern gibt. Die Anzahl der möglichen Musterportfolios liegt zwischen 4 und 23.5° 6 der 14 Robo-Advisors bieten die Mög lichkeit von aktiven Investments an, wobei es sich hierbei oft mals um Hybridlösungen von Anbietern handelt, die bereits in der klassischen Vermögensverwaltung tätig sind. Zu beachten ist, dass die Anbieter von aktiver Vermögensverwaltung ein in transparentes Preismodell aufweisen, das sich oftmals nicht von den klassischen Vermögensverwaltern unterscheidet.51 Die Verwaltung der aktiven Investments wird dabei von menschlichen Vermögensverwaltern übernommen, sodass so mit nicht von einer voll-automatisierten Vermögensverwal tung gesprochen werden kann. Liqid, die Robo-Advisoiy-Plattform der Deutschen Bank, bietet als einziger Anbieter in 48 Vgl. Faloon/Scherer 2017, 30-36. 49 Vgl. Malkiel/Fama 1970, 383-417. 5° Vgl. Finanztest 2018, 42-47. s1 Vgl. Müller/Pester 2019, 227-246. 118 Finanztest (2017) einen Zugang zu Private Equity Fonds, wo bei dies erst ab einer Anlagesumme von 250.000 EUR möglich ist.52 Zusätzlich findet zum Betrachtungszeitraum keine voll ständige Abdeckung aller Assetklassen statt. Keiner der Robo- Advisor bietet die Möglichkeit, Devisen oder Immobilien in das Portfolio aufzunehmen.ss Demnach sind die durch Sharpe (2011) beschriebenen Richtlinien der Vermögensverwaltung hinsichtlich der Diversifikation nicht uneingeschränkt für die Plattformen gültig.54 Nachdem das Musterportfolio für den Anleger gefunden wurde und dieser dem zugeordnet wurde, übernimmt der vollautomatische Robo-Advisor die Handels ausführung sowie das Portfolio-Rebalancing. Im Folgenden wird dieser Hauptprozess beschrieben. Die Handelsausführung erfolgt entweder über eine ange schlossene Depotbank oder direkt durch den Vermögensver walter.55 Im Rahmen von Finanztest (2017) werden bei Fintego (2019) Interessenkonflikte ermittelt.56 Das Geschäftsmodell basiert darauf, dass ETFs über die angeschlossene depotfüh rende Stelle Ebase erfolgt. Die Plattform BrokerVergleich.de testet seit 2015 ausge wählte Robo-Advisor der dritten Integrationsstufe. Im Rah men eines Portfoliovergleiches hielten die Robo-Advisor durchschnittlich 86,50% des Depots in ETFs, 4,20% in Anlei hen, 4,10% in Aktien sowie 5,20% an liquiden Mitteln.5? Tertilt & Scholz (2018) merken an, dass unabhängig von der indivi duellen Risikopräferenz der Anteil von Aktien deutlich unter den Empfehlungen liegt.58 Dementsprechend gilt, dass die tat sächliche Depotzusammensetzung nur bedingt mit dem Anle gerprofil korreliert. Im Falle eine Kündigung des Robo-Advisors kann das Vermögen nicht ohne Weiteres übertragen wer den. Es erfolgt stattdessen ein Zwangsverkauf des Vermögens und der liquidierte Betrag wird an den Kunden überwiesen.59 52 Vgl. Finanztest 2017, 56-63; Liqid 2019. 53 Vgl. Müller/Pester 2019, 227-246. 54 Vgl. Sharpe 2011. 55 Vgl. Hölscher/Nelde 2018,14-19. 56 Vgl. Finanztest 2017, 56-63; Fintego 2019. 57 Vgl. BrokerVergleich 2019. 58 Vgl. Tertilt/Scholz 2018, 70-84. 59 Vgl. Finanztest 2018, 42-47. 119 Außerdem können Anteile aus einem bestehenden Depot nicht an den Robo-Advisor übertragen werden. Im Rahmen des Performance Reportings werden dem Kunden Informationen über die Performance des Robo-Advisors zur Verfügung gestellt. Hierbei erhält der Kunde eine Da tei im Portable Document Format (PDF) über die Performance des Depots, des getätigten Rebalancings, einem Benchmark sowie sonstiger Kennzahlen. Ferner wird dem Kunden die bei allen Plattformen die Jahressteuerbescheinigung zur Verfü gung gestellt.60 3.3 Regulatorische Aspekte Aufgrund der Heterogenität der Anbieter ergeben sich ver braucherrechtliche Besonderheiten für die Robo-Advisory- Plattformen. Dabei differenziert die Regulatorik nicht zwi schen klassischen und automatisierten Anlagevermittlern und Anlageberatern. Gemäß Oppenheim & Lange-Hausstein (2016) weisen die Anbieter einen technischen Eingriff im Rah men der Vertragsanbahnung und Vertragsabschluss sowie ei nen inhaltlichen Eingriff hinsichtlich des Empfehlens von An geboten auf Grundlage zuvor ermittelter Präferenzen und dem Treffen von konkreten Anlageentscheidungen.61 Die relevan ten Vorschriften für die Regulierung von Robo-Advisoiy-Plattformen sind im deutschen Raum das Bürgerliche Gesetzbuch (BGB), das Wertpapierhandelsgesetz (WpHG) sowie das Kre ditwesengesetz (KWG). Analog zu den Integrationsstufen se hen das WpHG und KWG die Anlageberatung, die Anlagever mittlung, die Abschlussvermittlung sowie die Finanzportfo lioverwaltung vor.62 Eine Differenzierung der Anbieter ist durch einen Disclaimer gegeben, in dem darauf hingewiesen 60 Vgl. Scalable.Capital 2019. 61 Vgl. Oppenheim/Lange-Hausstein 2016,1966-1973. 62 Die Anlageberatung beinhaltet das Vorschlägen eines Produktes, die An lagevermittlung die Vermittlung des Geschäftsabschlusses und die Ab schlussvermittlung die Handelsausführung auf fremden Namen und fremde Rechnung. Die Finanzportfolioverwaltung dagegen schließt die Anschaffung und Veräußerung von Finanzprodukten gemäß einer emp fohlenen Anlagestrategie in fremdem Namen für fremde Rechnung ein (BaFin, 2016b). 120 wird, dass die angebotenen Produkte keine individuelle Kauf empfehlung darstellen.63 Falls somit ein risikoaverser Anleger mit einem riskanten Portfolio in Verbindung gebracht wurde, haftet der Anbieter nicht, wenn der Kunde im Vorhinein infor miert wurde. Pflichten des Anlagevermittlers ergeben sich nach §31 Abs. 5 Satz 1 WpHG und umfassen die „Pflicht, Infor mationen über Kenntnisse und Erfahrungen der Kunden in Bezug auf bestimmte Arten von Finanzinstrumenten und Wertpapierdienstleistungen einzuholen, soweit diese erforder lich sind, um die Angemessenheit des Produktes für den Kun den beurteilen zu können.“ Anders als jedoch bei einem klas sischen Vermögensverwalter werden diese Informationen nicht im Rahmen eines Beratungsgespräches, sondern im Rah men von Informationsschriften vermittelt. Die Pflichten um fassen hierbei nicht, dass der Anlagevermittler eine Verständ niskontrolle durchführt. Für die Finanzportfolioverwalter so wie die Anlagevermittler gilt, dass das Geschäft nur mit einer aufsichtsrechtlichen Erlaubnis64 betrieben werden darf, die durch die Bundesanstalt für Finanzdienstleistungsaufsicht (BaFin) ausgestellt wird. Die Konsequenzen ergeben sich nach §54 KWG.65 Die Pflichten des Anlageberaters und Finanzport folioverwalters ergeben sich nach §31 Abs. 4 Satz 1 WpHG und gehen weiter als die des Anlagevermittlers. Sie beinhalten eine Dokumentationspflicht der Beratungsgespräche, eine regel mäßige Bewertung der Anlegereigenschaften sowie die Aufklä rung über Interessenkonflikte.66 Entscheidend ist, dass die Regulation nicht nur konkrete rechtliche Pflichten für die Plattformen mitbringt, sondern im Umkehrschluss die im Markt bestehenden Geschäftsmodelle 63 Grundlage hierfür ist das Urteil X IZR 313/12 am 04.03.2014 des Bundes gerichtshofs. Dieses regelt das Geschäftsverhältnis bei Execution-Only- Dienstleistungen (Handelsausführung durch den Kunden). Wenn der Anbieter nachweisen kann, dass bei der Aufnahme der Geschäftsbezie hung über ein Angebot aufgeklärt wurde, welches sich nur an gut infor mierte und erfahrene Anleger richtet und sich das Geschäftsmodell nicht auf das Angebot von individuellen Kaufempfehlungen bezieht, der Anbieter vor einer Falschberatung geschützt ist. 64 Gemäß §32 Abs. 1 KWG fallen hierunter alle Anbieter, die gewerbsmäßig Bankgeschäfte und Finanzdienstleistungen erbringen möchten. 6s Vgl. BaFin 2016a. 66 Diese Pflichten ergeben sich nach §34 Abs. 2a WpHG, §63 Abs. 12, § 64 Abs. 1 WpHG sowie §64 Abs. 8 WpHG. 121 die Regulation beeinflussen. Hier zeigt sich, dass der online Vertrieb von Finanzdienstleistungen im Rahmen der Robo- Advisory (Abschlussvermittlung oder Finanzportfolioverwal tung) verbraucherrechtliche Besonderheiten mitbringt. Aus dem Geschäftsmodell heraus steht Verbrauchern gemäß §3i2g Abs. l BGB ein Widerrufsrecht zu, da es sich bei dem Vertrieb von digitalen Finanzprodukten ausschließlich im Fernabsatz verträge handelt.6? Auf dieses Recht weisen die automatisier ten Vermögensverwalter mehrfach mit Disclaimern hin, da ein Widerrufsrecht bei fehlender Unterrichtung gemäß §356 Abs. 3 BGB nicht erlischt.68 Ein Widerruf innerhalb der gesetzli chen Frist setzt sowohl dem Verbrauch als auch im Gegenzug dem Anbieter einem Wertverlust aus, da der Anspruchsteller nach §357 Abs. 1 BGB Anspruch auf Werterstattung besitzt. So hat der Gesetzgeber im Rahmen von §3i2g Abs. 2 Nr. 8 BGB das Widerrufsrecht für bestimmte Finanzinstrumente ausge schlossen, welches somit eine Werterstattung für offenes In vestmentvermögen, wie Wertpapiere oder Indexfonds, aus schließt. 67 Ein Beispiel ist die Verbrauchereigenschaft, die nicht zwangsläufig für alle Kunden der Robo-Advisory gegenben ist. Nach §13 BGB ist ein Ver tragspartner Verbraucher, wenn der Zweck des Vertragsabschlusses „überwiegend weder ihrer gewerblichen noch ihrer selbständigen be ruflichen Tätigkeit zugerechnet werden können.“ Diese Eigenschaft wurde durch den Bundesgerichtshof im Rahmen des IV Z R 196/91 spe zifiziert, indem ein gewerblicher Zweck dann vorliegt, „wenn ihr Um fang einen planmäßigen Geschäfts-betrieb erfordert, wie die Unterhal tung eines Büros [...]“. Diese Eigenschaft dürfte zumindest bei einigen Verbrauchern gegeben sein. Konsequenz dessen wäre die Zuordnung der Tätigkeit zur Selbstständigkeit und somit der gesamte Wegfall des Verbraucherschutzes. 68 Vgl. Oppenheim/Lange-Hausstein 2016,1966-1973. 122 4 Einfluss der Robo-Advisory auf ausgewählte Anlegertypen 4.1 AuswahlderAnlegertypen In Kapitel 2 herrscht das Leitbild des homo oeconomicus vor. Der rationale Verbraucher nutzt gezielt Vermögensverwaltun gen, um die eigenen Transaktionskosten zu minimieren. Si mon (1956) führt das Konzept der Bounded Rationality ein, was dem Individuum ein vollkommen rationales Verhalten ab spricht.69 Simon argumentiert, dass die Entscheidungs-pro zessen Verzerrungen unterliegen. Daraus haben sich unter schiedliche verhaltensorientierte Strömungen in den Verbrau cherwissenschaften ergeben. Diese haben gemein, dass sie nicht von einem mündigen Verbraucherleitbild ausgehen.70 Vielmehr präsentieren die Leitbilder einen Gegenentwurf zu dem Mündigkeitsmodell, das die Illusion von Verbrauchern erzeugt, die zu jeder Zeit alles wissen könnten und sich wegen der notwendigen Information vollständig rational verhalten (Oehler, 2013).71 Konsequenzen hiervon zeigt Micklitz (2013) auf, der postuliert, dass in Deutschland zwei Drittel aller recht lichen Regelungen auf der Vorstellung des mündigen Verbrau chers basieren. Jedoch sind die kontemporären Entwicklun gen in den Verbraucherwissenschaften von den Verhaltenswis senschaften und der neuen Institutionenökonomie geprägt. Hierbei werden die Beziehungen zwischen den Wirtschafts subjekten von impliziten und expliziten Verträgen geregelt, wobei das Delegationsrisiko in der Principal-Agent-Problematik resultiert. Dabei sind die Agenten, in diesem Fall die digi talen Vermögensverwalter besser über die eigenen Prozesse in formiert als die Verbraucher. Lösungsansatz ist hierbei, dass den besser informierten Plattformen Informationspflichten auferlegt werden, was beispielsweise im Rahmen von Regula tionsprozessen durchgesetzt werden kann.72 Ahlert et al. (2001) und Oehler (2013) betonen, dass es zwi schen drei Güterklassen signifikante Unterschiede hinsichtlich 69 Vgl. Simon 1956,129-138. 7° Vgl. Oehler 2017a, 19-29. 71 Vgl. Oehler 2013, 44-60. 72 Vgl. Kenning/Wobker 2013; Oehler 2013, 44-60. 123 der Überbrückung von Informationsasymmetrien gibt.73 Suchgüter sind dadurch gekennzeichnet, dass die Informationsas ymmetrie ex ante, respektive vor dem Vertragsschluss, beho ben werden kann. Dementsprechend kann durch geringe Such- und Informationsbeschaffungskosten ein verlässliches Urteil hinsichtlich der Qualität bereits vor der eigentlichen Entscheidung getroffen werden. Erfahrungsgüter können da gegen erst ex interim beurteilt werden. Oehler (2013) betont, dass Qualitätsvermutung im optimalen Fall vorliegen, die Op portunitätskosten der Entscheidung jedoch hoch sind. Ver trauensgüter sind dadurch charakterisiert, dass eine Qualitäts beurteilung auch nach der Entscheidung nicht möglich ist.74 Nach Ahlert et al. (2001) und Oehler (2013) ist das entspre chende Wissen nicht ohne Weiteres in einer vertretbaren Zeit zu vertretbaren Kosten e r w e r b b a r .7 5 Finanzdienstleistungen, wie die Robo-Advisory, sind nach Oehler (2013) den Vertrau ensgütern zuzuordnen, da die Dienstleistung zum Abschluss des Vertrages nicht existiert und Erwartungen hinsichtlich der Rendite divergieren.?6 Die Differenzierung in die unterschiedlichen Güter zeigt, dass es somit nicht das eine Gut gibt, weshalb es im Umkehr schluss auch nicht den einen mündigen Verbraucher geben kann. Hinsichtlich der ökonomischen Analyse ist es demnach von Notwendigkeit, den einen 'Verbraucher weiter aus zu dif ferenzieren. Im Folgenden werden die nicht-professionellen Anleger analog zu Micklitz et al. (2010) in den vertrauenden, den verletzlichen sowie den verantwortungsvollen Anleger ein geteilt, welche die Eigenschaften der korrespondierenden Ver brauchergruppen teilen.77 Dinter et al. (2014) betonen, dass nicht den einen Verbraucher gibt, weshalb eine pauschale Be handlung der Verbrauchergruppe eine Herausforderung dar stellt.78 Vielmehr können Individuen je nach Bereich anderen Verbrauchergruppen zugehörig sein. Vielmehr kann ein Indi viduum in der einen Situation den vertrauenden Verbraucher 73 Vgl. Ahlert et al. 2001, 279-298; Oehler 2013, 44-60. 74 Vgl. Oehler 2013, 44-60. 75 Vgl. Ahlert et al. 2001, 279-298; Oehler 2013, 44-60. 76 Vgl. Oehler 2013, 44-60. 77 Vgl. Micklitz et al. 2010. 78 Vgl. Dinter et al. 2014,123-147. 124 zugeordnet werden, während es in einer anderen Situation ka tegorisch dem verantwortungsvollen Verbraucher entspricht. 4.2 DervertrauendeAnleger Micklitz et al. (2010) betonen, dass der vertrauende Anleger, analog zum vertrauenden Verbraucher, die Anlageentschei dung in einer kurzen Zeit trifft.79 Hierbei steht eine Minimie rung der Suchkosten sowie Informationsbeschaffungskosten im Vordergrund. Dagegen profitiert der vertrauende Anleger nicht von einer verbesserten Verbraucherbildung oder einer Erhöhung der Informationspflicht.80 Vielmehr ist die Verbrau cherkompetenz auf einen Mindestschutz beschränkt, das durch Weatherill (1996) als ein Sicherheitsnetz beschrieben wird.81 Dieser Anleger vertraut darauf, dass gesetzliche Stan dards durch den Anbieter eingehalten werden und die Ge schäftspraktiken der Regulatorik entsprechen. Konkret bedeu tet dies, dass der vertrauende Verbraucher davon ausgeht, dass die Beratung ohne Interessenkonflikte sowie Zuwendungen er folgt. Nach gutem Glauben ist er der Ansicht, dass die Allge meine Geschäftsbedingungen (AGB) des Robo-Advisors er wartungskonform sind und ihm keinen negativen Situationen aussetzen. Der vertrauende Verbraucher verlässt sich hierbei darauf, dass der Eindruck, der auf der Plattform vermittelt wurde, der Realität entspricht. Konkret würde dies bedeuten, dass der An legertyp auch im Rahmen des Performance Reportings oder des Rebalancings gutgläubig ist, dass die Plattform in seinem individuellen Interesse gehandelt hat und das bestmögliche hinsichtlich der erwirtschafteten Rendite unternommen hat. Ferner ist der vertrauende Verbraucher hinsichtlich der ermit telten Risikoeigenschaften gutgläubig, weshalb dieser Anlage typ nicht versucht, die asymmetrischen Informationen zu überbrücken. Im Rahmen von Finanztest (2018) wurde die komplexe und intransparente Gebührenstruktur der Plattfor men kritisiert.82 Auch hierbei vertraut der Anleger darauf, dass 79 Vgl. Micklitz et al. 2010. 80 Vgl. Micklitz et al. 2010. 81 Vgl. Weatherill 1996, 423-471. 82 Vgl. Finanztest 2018, 42-47. 125 die Plattform die für ihn günstigste und qualitativ hochwer tigste Entscheidung trifft. 4.3 Der verletzliche Anleger Coeckelbergh (2015) beschreibt die Verletzlichkeit als zentra les Moment in der Interaktion zwischen Mensch und Ma schine, da letztere eine räumliche Distanz zu der materiellen Realität hervorrufen.83 Dies gilt insbesondere für Vertrauens güter, wie in diesem Fall die Vermögensberatung. Aufgrund der Substitution des klassischen durch die digitale Vermögens verwaltung, steigt die Distanz und damit auch die Verletzlich keit.84 Nach Maclntyre (1999) begeben sich die Menschen frei willig im Rahmen der Mensch-Maschine-Interaktion in ein Moment der Verletzlichkeit.85 Darüber hinaus verändert sich die Verletzlichkeit nach Beck (1992) auf einer subjektiven Ebene.86 Dementsprechend ist es notwendig, das jeweilige In dividuum in dem jeweiligen sozialen und kulturellen Kontext zu sehen. Allgemein argumentieren Dinter et al. (2014), dass Verletzlichkeit auf das Alter, die Bildung, dem sozialen Milieu sowie Kompetenzen, wie der Medienkompetenz, zurückzufüh ren ist.87 Der verletzliche Verbraucher zeichnet sich daraus aus, dass er „eher im Abseits der Verbraucherpolitik“88 steht. Nach Bür den (1998) ist die Verletzlichkeit auf die Faktoren Informati onszugänglichkeit und Wohlfahrtsverlust zurückzuführen.89 Erstere ist darin zu begründen, dass die Verbrauchergruppe höhere Transaktionskosten hinsichtlich der Informationsbe schaffung aufweist als andere. Zweitere ist dadurch bedingt, dass die verletzliche Verbrauchergruppe einen höheren Wohl fahrtsverlust bei dem Kauf von ungeeigneten Produkten auf weist als andere Gruppen.90 Ferner ist der dadurch charakteri siert, dass er von technologischen Möglichkeiten abgehängt 83 Vgl. Coeckelbergh 2015, 219-229. 84 Vgl. Beltramini 2018, 250-263. 8s Vgl. Maclntyre 1999. 86 Vgl. Beck 1992. 87 Vgl. Dinter et al. 2014,123-147. 88 Micklitz et al. 2010,15. 89 Vgl. Bürden 1998. 9° Vgl. Dinter et al. 2014,123-147. 126 wird (möglich im Rahmen des „Digital Divide“). Schlussend lich kann die verletzliche Verbrauchergruppe durch beispiels weise Überschuldung die gesellschaftliche und wirtschaftliche Teilhabe verlieren. Ursachen für die Verletzlichkeit liegen nach Micklitz et al. (2010) in der Ermangelung von Einkommen o der Kompetenz.91 Ohne das Wissen, Relevantes zu erkennen und das Bedürfnis zu entwickeln, sich selbst aus der Verletz lichkeit zu befreien, ist es für den verletzlichen Anleger eine Schwierigkeit, der eigenen Situation zu entkommen. Reiter et al. (2014) betonen, dass verletzliche Anleger auf die Anleitung durch Finanzintermediäre angewiesen sind und eine geson derte Informationspflicht aufweisen.92 4.4 Derverantwortungsvolle Anleger In seiner Arbeit betrachtet Akerlof (1970) die Einflüsse von In formationsverteilung und Unsicherheit auf die Entscheidungsfindung.93 Er ist dabei in der Lage zu zeigen, dass asymmet risch verteilte Informationen zu Marktineffizienzen führen, da Verbraucher nicht in der Lage sind, eine optimale Entschei dung zu treffen. Nelson (1970) argumentiert für eine Korrela tion zwischen Information und Konsumentenverhalten. Beide Autoren argumentieren für Informationstransparenz.94 Diese wird durch den verantwortungsvollen Verbraucher, respektive den Verantwortungsvollen Anleger genutzt, um eine in der Si tuation optimale Konsum- oder Anlageentscheidung zu tref fen. Dieser Anlegertyp ist dadurch gekennzeichnet, dass er kundig, ökologisch-sozial und politisch engagiert ist.95 Kon sum beinhaltet für ihn den nachhaltigen, verantwortungsbe wussten Konsum.96 Dementsprechend besitzt er ein hohes In formationsbedürfnis. Oehler (2017b) beschreibt das Informa tionsparadigma, respektive die Annahme, dass der verantwor tungsvolle Anleger immer eine optimale Entscheidung trifft, wenn ausreichend Informationen zur Verfügung stehen .97 91 Vgl. Micklitz et al. 2010. 92 Vgl. Reiter et al. 2014. 93 Vgl. Akerlof 1970, 488-500. 94 Vgl. Nelson 1970, 311-329. 95 Vgl. Oehler/Reisch 2016. 96 Vgl. Oehler/Reisch 2016. 97 Vgl. Oehler 2017b, 279-293. 127 Bewusst trifft nach Oehler (2017b) der Verbraucher eine ver antwortungsvolle Entscheidung, da der verantwortungsvolle Konsum den Rahmen für die individuelle Konsumentschei dung trifft.98 Hinsichtlich der Robo-Advisoiy bedeutet dies, dass der verantwortungsvolle Verbraucher hohe Ansprüche an eine verantwortungsvolle Anlagestrategie aufweist. Ein Bei spiel hierfür sind die in Kapitel 2 beschriebenen „grünen Ak tienwerte“. In diesem Fall ist der verantwortungsvolle Ver braucher gewillt, Informationen über die Zusammensetzung des Portfolios zu beschaffen, um so eine für sich optimale An lageentscheidung zu treffen. Unter Berücksichtigung von Oeh ler (2017b) bedeutet dies, dass der Anleger nutzenmaximie rend handelt (Auswahl des Portfolios mit dem optimalen Rendite-Risiko-Verhältnis) dies jedoch nur solange tut, wie das ökologische Bewusstsein (Ausprägung des verantwortungsvol len Konsums) nicht verletzt ist.99 Dementsprechend ist die In vestitionsentscheidung nicht auf ein Suchgut bezogen, da die notwendigen Informationen nicht vor der Konsumentschei dung feststehen. Dadurch dass die Rendite sowie die tatsächli che Portfoliozusammensetzung des Robo-Advisors erst nach der Investition bewertet werden kann, handelt es sich hierbei um Vertrauensgüter. Der verantwortungsvolle Anleger kann Informationsbeschaffung eine Qualitätsvermutung aufbauen, welche sich nicht zwangsläufig erfüllen muss. s8 Vgl. Oehler 2017b, 279-293. 99 Vgl. Oehler 2017b, 279-293. 128 5 Handlungsempfehlungen für die Anlegergruppen Finanztest (2017) beschreibt die Zielgruppe für die Robo-Advisory-Plattformen als finanziell allgemeingebildet, online-affin sowie erfahren im Umgang mit Aktien.100 Dem gegenüber steht eine breite Öffnung der Vermögensverwaltung: Während in der klassischen Vermögensverwaltung eine hohe finanzielle Allgemeinbildung vorherrschte, erodiert diese Vorstellung aufgrund geringer Mindesteinlagebeträge sowie Depotführungskosten.101 Die vorgenommene Einschränkung zeigt, dass Robo-Advisory nicht für alle Anleger gleichermaßen geeignet ist. Dementsprechend weisen die Systeme veritable Risiken auf, den verletzlichen Anleger abzuhängen, und diesen so von der Möglichkeit der Vermögensverwaltung auszuschließen. Diese Risiken ergeben sich insbesondere bei der ersten und zweiten Integrationsstufe, in denen die Handelsausführung selbstständig erfolgen muss. Die Problematik der Online-Affi nität besteht weiterhin bei den Systemen der dritten Integrati onsstufe. Wenn im Rahmen der nicht- oder teilautomatisier ten Vermögensverwaltung der verletzliche Verbraucher kein Wissen über die Anlageprodukte aufweist und die Investition und die klassische Vermögensverwaltung nicht lohnenswert ist, wird diese Gruppe nicht nur von der Vermögensverwaltung im Speziellen, sondern auch von der Kapitalanlage im Allge meinen ausgeschlossen. Der verletzliche Verbrauchertyp be sitzt somit erhebliche finanzielle Nachteile gegenüber den an deren Verbrauchergruppen. Im schlimmsten Fall tritt das be schriebene Szenario der verlorenen gesellschaftlichen Teil habe ein. Ein weiteres Risiko bilden hier die von Finanztest (2017, 2018) ermittelten Interessenkonflikte.102 Diese sind für den verletzlichen und vertrauenden Verbraucher relevant, da diese die Konflikte nicht weiter nachverfolgen. Hierbei ist es unerlässlich, dass der Robo-Advisor die wirtschaftlichen Inte ressen sichtbar offengelegt werden und die Verbrauchergrup pen dahingehend informiert werden. Die erste Handlungs empfehlung ist deshalb, dass jeder Robo-Advisor 100 Vgl. Finanztest 2017, 56-63. 101 Vgl. Ji 2017,1543-1584. 102 Vgl Finanztest 2017; Finanztest 2018. 129 standardisierte Produktinformationen braucht, die auch für den uninformierten Verbraucher verständlich ist. Diese Pro duktinformationen können im ersten Schritt die Kostenstruktur103, Erlösstruktur104, Informationen über Interessenkon flikte105 sowie der Regulation enthalten. Oehler (2016) argu mentiert, dass diese standardisierten Produktinformationen im Rahmen eines robusten Verbraucherschutzes nicht nur für Produkte der Robo-Advisory, sondern für alle Finanzdienst leistungen gleichermaßen erbracht werden sollten.106 Hierbei liegt es in der Verantwortung der staatlichen Institutionen Transparenz und Verbraucherschutz zu schaffen. Insbeson dere bei der Anlageberatung durch Robo-Advisory ist es nach Oehler (2016) entscheidend, dass nicht nur die Beratungspro tokolle zur Verfügung gestellt werden, sondern auch eine ak tive Kontrolle hinsichtlich des Verständnisses erfolgen muss.10? Ferner eigenen sich unterschiedliche Medien, wie bei spielsweise im Videoformat, für die Vermittlung der mit Robo- Advisory verbundenen Chancen und Risiken. Dementspre chend ist die zweite Handlungsempfehlung, dass durch unter schiedliche Medien eine aktive Kontrolle des Verständnisses erfolgt, die nicht nach Vertragsabschluss aufhört, sondern 103 Finanztest (2018) kritisiert die oftmals unzureichenden Informationen über die Kosten. Während im Rahmen der ersten Integrationsstufe mo natliche Pauschalbeträge transp rent sind, ist oftmals der Depotwert in den höheren Integrationsstufen relevant für die Kosten. Dementspre chend ist es unerlässlich, dass die Robo-Advisor im Rahmen von Bei spielportfolios zeigen, welche Kosten dem Kunden voraussichtlich ent stehen 1Q4 Oehler (2016) beschreibt die Problematik von vermeintlich kostenlosen Robo-Advisor der ersten Integrationsstufe. Oftmals basieren diese Ge schäftsmodelle auf Honorberatung von einem kleinen Spektrum ab hängiger Angebote. 1Q5 Die in der Erlösstruktur angedeuteten Interessenkonflikte sollten eben falls auf der standardisierten Produktinformation abgebildet sein. Hierbei ist es entscheidend, dass sowohl Interessenkonflikte, die sich aufgrund der Algorithmen ergeben (beispielsweise anfallende Transak tionsgebühren bei dem Portfolio-Rebalancing), als auch Interessenkon flikte aufgrund eines eingeschränkten Produktportfolios (Ji, 2017). Wenn der Robo-Advisor Offenheit suggeriert, diese aber aufgrund von Interessenkonflikten nicht wahrt, dann ist dies ein wichtiger Aspekt für den Verbraucherschutz. 106 Vgl. Oehler 2016,15. 107 Vgl. Oehler 2016,15. 130 vielmehr kontinuierlich auch nach Vertragsabschluss folgt. Schlussendlich kann die Plattform nicht ermitteln, ob der An leger die zur Verfügung gestellten Informationen tatsächlich verstanden hat und sich der Tragweite der eigenen Handlun gen bewusst ist.108 Damit schließt sich die dritte Handlungs empfehlung an, dass das im Rahmen der Vorabberatung er mittelte Risikoprofil, in regelmäßigen Abständen kontrolliert und gegebenenfalls adjustiert wird. Entgegen der bisherigen Handlungsempfehlungen betont Micklitz et al. (2010), dass der verletzliche Verbraucher nicht seiner Vulnerabilität entflieht, wenn diesem weitere Informa tionen zur Verfügung gestellt werden. 109 Ferner wird eine stär kere Inklusion dieser Verbrauchergruppe benötigt. Eine stär kere Präsenz staatlicher Institutionen ist immer dann notwen dig, "wenn marktliche Mechanismen bei der Erhöhung der Funktionsfähigkeit von Märkten mit asymmetrischen Infor mationsstrukturen versagen"110. Die asymmetrisch verteilten Informationen können im Rahmen des SignaUing verfügbar gemacht werden, um somit Vertrauenseigenschaften der Anle ger in Sucheigenschaften umzuwandeln. Dies ist für den ver antwortungsvollen Verbraucher bei der Suche nach dem opti malen Produkt ein reduzierendes Moment der Informations beschaffungskosten. Für den verletzlichen sowie vertrauenden Verbraucher gilt dies jedoch nicht. Jung et al. (2018) beschrei ben Gestaltungsprinzipien, die als Mindeststandards angese hen werden können.111 Coeckelbergh (2013) beschreibt, dass die Mensch-Maschine-Interaktion grundsätzlich gestört ist.112 Dementsprechend stellen Robo-Advisory-Plattformen hohe Anforderung an Servicequalität, Transparenz, Vertrauensbil dung sowie dem Ausgleich von Informationsasymmetrien.1̂ 114 Neben der Bedienbarkeit sind anbieterübergreifende 108 Vgl. Oehler et al. 2016, 30-31. 109 Vgl. Micklitz et al. 2010. 110 Rischkowsky/Döring 2004, 318. 111 Vgl. Jung et al. 2018, 367-380. 112 Vgl. Coeckelbergh 2013. 113 Vgl. Jung et al. 2018, 367-380. n4 Grundlage bietet die EN ISO 9241-110, die den Entwicklungsprozess für Dialogsoftware regelt. Anhand der sieben Grundprinzipien Aufgabenangemenssenheit, Selbstbeschreibungsfähigkeit, Erwartungskonformi tät, Lernförderlichkeit, Steuerbarkeit, Fehlertoleranz sowie 131 Prinzipien relevant. So wird beispielsweise die finanzielle Situ ation nicht ausreichend ermittelt, da weder Liquiditätsreser ven, Sicherheiten noch die Schuldentragfähigkeit mit einer re levanten Validität erhoben werden. Grundlage der bedarfsge richteten Weiterentwicklung der Systeme sind deshalb Min deststandards, welche die Ermittlung des Risikoprofils betref fen. Im Speziellen können standardisierte und anbieterunab hängige Fragen den Risikoermittlungsprozess ablösen. Dem entsprechend bildet die vierte Handlungsempfehlung die Ein führung eines Zertifizierungssystems sowie die Einführung von standardisierten Elementen in der Robo-Advisoiy. Analog zu dem Einleitungszitat ist der Ausweg aus der selbstverschuldeten Unmündigkeit das Bedienen des eigenen Verstandes. Kurz gegriffen und polemisch zeigt der Merksatz der Aufklärung im Fall der Robo-Advisory, dass es eine neue finanzielle Allgemeinbildung braucht. Oehler (2017b) be schreibt dieses Wissen als Meta-Bildung, da nicht das techni sche Verständnis der Systeme im Vordergrund steht, sondern die Methodik.115 Wie wichtig finanzielle Allgemeinbildung im Kontext von weitreichenden Entscheidungen ist haben Lusardi & Mitchelli (2007) im Rahmen von Entscheidungen hinsichtlich der Rente gezeigt.116 Ferner haben Van Rooij et al. (2011) gezeigt, dass Anleger mit einer hohen finanziellen All gemeinbildung häufiger in den Aktienmarkt investieren. Behrman et al. (2012) kommen zu dem Schluss, dass eine hö here finanzielle Allgemeinbildung von Haushalten in einer hö heren Akkumulation von Wohlstand resultiert.118 Die Meta Bildung rückt die Beherrschung der Systeme in den Vorder grund, unter der Beispielsweise das Verständnis des implizier ten Rendite-Risiko-Verhältnisses für die Zusammenhänge im Risiko-Profiling, der Performance-Reports oder der AGB im Allgemeinen. Die abschließende fünfte Handlungsempfehlung Individualisierbarkeit entstehen Designprinzipien für die Robo-Advisory. Diese Prinzipien garantieren eine anlegergruppenübergreifende Bedienbarkeit sowie den damit verbundenen Schutz der Gruppen. us Vgl. Oehler 2017b, 279-293. 116 Vgl. Lusardi/Mitchelli 2007, 35-44. u? Vgl. Van Rooij et al. 449-472. 118 Vgl. Behrman et al. 2012, 300-304. 132 ist die Verbesserung der finanziellen Allgemeinbildung durch Meta-Bildung. Die Handlungsempfehlungen gestalten sich abschließend demnach wie folgt: 1. Bereitstellung von öffentlich-zugänglichen standardisier ten Produktinformationen über Erlösstruktur des Robo- Advisors, der Kostenstruktur des Anlegers, Interessenkon flikten sowie der Regulation. 2. Bereitstellung der Beratungsprotokolle und kontinuierli che Kontrolle des Verständnisses des Anlegers sowie Be reitstellung von den Erfahrungen des Anlegers angepasste Informationen. 3. Kontinuierliche Messung der Rendite-Risiko-Präferenzen sowie Anpassungen bei Abweichungen. 4. Einführung eines Zertifizierungssystems für Robo-Advisor sowie von Mindeststandards, die für alle Anbieter von Robo-Advisoiy gelten. 5. Verbesserung der finanziellen Allgemeinbildung durch Meta-Bildung. 133 6 Zusammenfassung und Ausblick Robo-Advisory besitzt für die festgelegten Anlegertypen so wohl Vor- als auch Nachteile. Vorteile liegen in den geringen Transaktionskosten sowie Mindesteinlagebeträgen. Ferner werden die Informationsbe schaffungskosten reduziert. Dementsprechend besitzen die Systeme das Potenzial, die Vermögensverwaltung einer breiten Öffentlichkeit zugänglich zu machen. Außerdem kann durch im Vorhinein festgelegte Anlagepräferenzen eine individuali sierte Depotzuordnung getroffen werden. Dazu werden Han delsnachteile zwischen den Akteuren, die aufgrund von Infor mationsasymmetrien oder unterschiedlicher finanzieller All gemeinbildung entstehen, reduziert. Außerdem werden Diver sifikationsstrategien durch Rebalancing aufrechterhalten. Die Systeme weisen eine hohe Serviceverfügbarkeit auf, da Öff nungszeiten von Vermögensverwaltern nicht mehr beachtet werden müssen. Nachteile der Robo-Advisory liegen darin, dass Assetklassen wie Immobilien und in der Mehrheit Devisen nicht berück sichtigt werden. Darüber hinaus ist das Risikoprofiling fehler anfällig, besitzt eine geringe Reliabilität und Stabilität sowie keine Standardisierung zwischen den Anbietern. Zudem wer den im Risikoprofiling die finanzielle Situation sowie die Risi kotragfähigkeit nicht ausreichend berücksichtigt. Ein weiterer Nachteil ist, dass ein Wechsel der Anbieter nicht ohne Weite res möglich ist. Ferner ergibt sich Unsicherheit hinsichtlich der unklaren Regulation von Robo-Advisory-Systemen. Hier bei zeigt sich, dass es einen in den Handlungsempfehlungen beschriebenen, starken Verbraucherschutz bedarf. Dieser wird vor allem vor die Herausforderung der stetigen Weiterentwick lung der Robo-Advisor gestellt. Zudem kritisieren Oehler et al. (2016), dass im Rahmen des Beratungsprozesses die Explora tion der Kundeneigenschaften nicht ausreichend vorhanden ist.119 Die verstärkte Digitalisierung der Finanzindustrie in Ver bindung mit dem Erschließen neuer Geschäftsfelder zeigt, dass Applikationen von künstlicher Intelligenz zunehmen.120 In der u 9 Vgl. Oehler et al. 2016, 30-31. 120 Vgl. Bahrammirzaee 2010,1165-1195. 134 Erkennung von Sprache und Emotionen Parität hat künstliche Intelligenz Parität zu Menschen erreicht.121 Hierbei zeigt sich, welche Chancen und Risiken durch die Verbindung zwischen künstlicher Intelligenz und Robo-Advisory ergeben. Anhand der Nutzung von Social-Media-Daten ergeben sich im Bereich der Analytics vielfältige Anwendungsmöglichkeiten.122 Im Rahmen einer Berücksichtigung aller zur Verfügung stehe der Informationen des Anlegers besteht die Möglichkeit, die Risi koklassifizierung zu optimieren. Außerdem könnte eine mit der nötigen Rechenkapazität ausgestattete Künstliche Intelli genz alle verfügbaren Informationen am Markt berücksichti gen und so den menschlichen Akteuren gegenüber einen Vor teil haben. Unter der Annahme, dass Informationen einen Ein fluss auf die Entwicklung von Wertpapieren haben, hätten diese Algorithmen unter der Voraussetzung einer kurzen Re aktionszeit die Möglichkeit, Überrenditen im Vergleich zu menschlichen Akteuren zu erzielen. Dementsprechend wären diese „intelligenten Robo-Advisor“ nicht nur der klassischen Vermögensverwaltung hinsichtlich der erwarteten Rendite, sondern auch weiteren Akteuren am Markt überlegen. Somit würden diese Systeme nicht nur den nicht-professionellen An legern, sondern auch den professionellen Anlegern einen Mehrwert bieten. Die Verbindung der Robo-Advisory mit Künstlicher Intelligenz hat dabei Risiken, die sich insbeson dere für die Regulation eines solchen Systems ergeben. An knüpfungspunkte hierfür bietet die Robotic Governance, de ren Hauptargument das Chinese-Room-Argument bildet.123 Abschließend hat die Robo-Advisory nicht nur das Poten tial einer Verbesserungsinnovation, sondern in der Verbin dung mit einer künstlichen Intelligenz das Potential einer Radikalinnovation, die das Verständnis von Vermögensverwal tung vollständig ändert. Hinsichtlich der von Sharpe (2011) formulierten Leitsätze bietet die Robo-Advisory einen Mehr wert in Bezug auf die Diversifikation, die Kostenreduzierung sowie in begrenzten Maß die Individualisierung.1̂ Die Kontextualisierung erfüllen die derzeitigen Systeme nicht, da die 121 Vgl. LeCun et al. 2015, 436; Xiong et al. 2017, 2410-2423. 122 Vgl. Stieglitz et al. 2014, 89-96. 123 Vgl. Searle 1980, 417-424. 124 Vgl. Sharpe 2011. 135 Anlageklassen limitiert sind. Hinsichtlich der Frage, ob Robo- Advisory der klassischen Vermögensverwaltung in Bezug auf die Anlagestrategie überlegen ist, zeigt sich auch in der Krisen robustheit dieser Systeme, welche bislang noch nicht evaluiert werden konnte. 136 Literaturverzeichnis Ahlert, D., Kenning, P., & Petermann, F. (2001). Die Bedeutung von Vertrauen für die Interaktionsbeziehungen zwischen Dienstleistungsanbietern und-nachfragern. In M. Bruhn & B. Stauss (Eds.), Dienstleistungsmanagement Jahrbuch 2001. Wiesbaden, 279-298. Akerlof, G. A. (1970). The market for „lemons“ : Quality uncertainty and the market mechanism. The Quarterly Journal ofEconom ics, 84(3), 488-500. Ang, A. & Chen, J. (2007). CAPM over the Long Run: 1926-2001. Journal ofEm pirical Finance, 14(1), 1-40. BaFin (2016a). Erlaubsnispflicht automatisierter Finanzportfolioverwaltung. https://www.bafin.de/DE/Aufsicht/FinTech/Finanzportfoliov erwaltung/finanzportfolioverwaltung_noode.html; zuletzt abgerufen am 01.07.2019. BaFin (2016b). Robo-Advice undAuto-Trading - Plattformen zur automatisierten Anlageberatung und automatischem Trading. https://www.bafin.de/DE/Aufsicht/FinTech/Anlageberatung/ anlageberatung_node.html; zuletzt abgerufen am 01.07.2019. Bahrammirzaee, A. (2010). A comparative survey o f artificial intelligence applications in finance: artificial neural networks, expert system and hybrid intelligent systems. Neural Computing andApplications, 19(8), 1165-1195. Beck, U. (1992). Risk society: Towards a new m odem ity. Newcastle. Behrman, J. R., Mitchell, O. S., Soo, C. K., & Bravo, D. (2012). How financial literacy affects household wealth accumulation. American Economic Review, 102(3), 300-304. Beltramini, E. (2018). Human Vulnerabilityand Robo-Advisory: An Application of Coeckelbergh’s Vulnerability to the Machine-Human Interface. Baltic Journal o f Management, 13(2), 250-263. BrokerVergleich (2019). Robo Advisor im Echtgeld-Test 2019. https://www.brokervergleich.de/robo-advisor/echtgeldtest/#echtgeldtest-t3; zuletzt abgerufen am 01.07.2019. 137 Bundesbank (2018). Geldvermögensbildung und Außenfinanzierung in Deutschland im dritten Quartal 2018. https://www.bundesbank.de/de/presse / Pressenotizen/ geldve rmoegensbildung-und-aussenfinanzierung-in-deutschlandim-dritten-quartal-2018-771042; zuletzt abgerufen am 01.07.2019. Bürden, R. (1998). Vulnerable consumer groups: quantification and analysis. London. Businessinsider (2017). THE ROBO-ADVISING REPORT: Market forecasts, key growth drivers, and how automated asset management will change the advisory industry. https://www.businessinsider.com.au/the-robo-advisingreport-market-forecasts-key-growth-drivers-and-howautomated-asset-management-will-change-the-advisoryindustry-2016-6; zuletzt abgerufen am 01.07.2019. Coeckelbergh, M. (2013). Human being@ risk: Enhancement, technology and the evaluation of vulnerability transformations, volume 12 Dodrecht. Coeckelbergh, M. (2015). The Tragedy of the Master: Automation, Vulnerability, and Distance. Ethics and Information Technology, 17(3), 219-229. Cronbach, L. J. (1951). Efficient Alpha and the internal Structure ofTests. psychometrika, 16(3), 297-334. Davey, T. G. (2005). Automated assessment ofPersonal Financial Risk Tolerance. US-Patent 6,859,788. Dinter, B., Funk, L., & Pagel, S. (2014). Der verletzliche Verbraucher im E-Commerce. In C. Bala & K. Müller (Eds.), Der verletzliche Verbraucher. KVF NRW, 123-147. Disselkamp, M. (2015). Innovationsmanagement: Instrumente und Methoden zur Umsetzung im Unternehmen. Wiesbaden. Epperson, T., Hedges, B., Singh, U., & Gabel, M. (2015). Hype vs. Reality: The Coming Waves o f “Robo” Adoption. https://www.atkearney.com /documents /10192/7132014/Hyp e+vs.+Reality_The+Coming+Waves+of+Robo+Adoption.pdf; zuletzt abgerufen am 01.07.2019. Faloon, M. & Scherer, B. (2017). Individualization ofRobo-Advice. The Journal o f Wealth Management, 20(1), 30-36. Fama, E. F. & French, K. R. (1992). The Cross-section o f Expected Stock Returns. The Journal o f Finance, 47(2), 427-465. Fein, M. L. (2015). Robo-advisors: A closer look. Verfügbar bei SSRN 2658701. 138 Finanztest (2017). Beratung ist Programm. Finanztest, 18(1), 56 63 - Finanztest (2018). Die Maschine machts. Finanztest, 19(8), 42 47- Fintego (2019). Fintego Managed Depot.https://www.fintego.de/konzept/; zuletzt abgerufen am 01.07.2019. Fischer, M. (2017). R oboA dvisoryund automatisierte Vermögensverwaltung. Zeitschrift für das gesamte Genossenschaftswesen, 67(3), 183-193. Frazzini, A. & Pedersen, L. H. (2014). Betting against Beta. Journal ofFinancial Economics, 111(1), 1-25. Galesic, M. & Bosnjak, M. (2009). Effects o f Questionnaire Length on Participation and Indicators of Response Quality in a Web Survey. Public Opinion Quarterly, 73(2), 349-360. Gulden, J. (2019). Automatisierte Geldanlage - Determinanten und Einflussbedingungen der Akzeptanz von Investment Management FinTechs. Wiesbaden. Herzog, A. R. & Bachman, J. G. (1981). Effects o f questionnaire length on response quality. Public Opinion Quarterly, 45(4), 549- 559- Hölscher, R. & Neide, M. (2018). Darstellung, Funktion und Portfolioaufteilung von Robo-Advisory. Zeitschrift für das gesamte Kreditwesen, 70(2), 14-19. Jacob, M. (2012). Asset Management: Anlageinstrumente, Marktteilnehmer und Prozesse. Wiesbaden. Jagannathan, R. & Wang, Z. (1996). The conditional CAPM and the Cross-Section of Expected Returns. The Journal of Finance, 51(1), 3-53. Jansen, D.-J., Mosch, R. H., & van der Cruijsen, C. A. (2015). W hen does the general public lose trust in banks? Journal o f Financial Services Research, 48(2), 127-141. Ji, M. (2017). Are robots good fiduciaries: Regulating roboadvisors under the investment advisers act o f 1940. Colum. L. Rev., 1 1 7 ,1543- 1584- Jung, D. (2019). Robo-Advisoryand Decision Inertia - Experimental Studies o f Human Behaviour in Economic Decision-Making. Karlsruhe. 139 Jung, D., Dorner, V., Weinhardt, C., & Pusmaz, H. (2018). Designing a robo-advisor for risk-averse, low-budget consumers. Electronic Markets, 28(3), 367-380. Kahneman, D. & Tversky, A. (2013). Prospect theory: An analysis of decision under risk. In L. MacLean & W. Ziemba (Eds.), Handbook o f the fundamentals o f financial decision making: Part I. Singapur, 99-127. Kenning, P. & Wobker, I. (2013). Ist der „mündige Verbraucher “eine Fiktion? Ein kritischer Beitrag zum aktuellen Stand der Diskussion um das Verbraucherleitbild in den W irtschaftswissenschaften und der Wirtschaftspolitik. Zeitschrift für Wirtschafts-und Unternehmensethik, 14(2). Lapp, S. (2001). Internationale Diversifikation in den Portfolios deutscher Kapitalanleger: Theorie und Empirie. Wiesbaden. LeCun, Y., Bengio, Y., & Hinton, G. (2015). Deep learning. nature, 521(7553), 436 . Lerch, M. P. (2015). Anlageberater als Finanzintermediäre: Aufklärungspflichten über monetäre Eigeninteressen von Finanzdienstleistern in Beratungskonstellationen. Heidelberg. Liqid (2019). LIQID Private Equity. https://www.liqid.de/de/pe; zuletzt abgerufen am 01.07.2019. Lusardi, A. & Mitchelli, 0 . S. (2007). Financial literacy and retirement preparedness: Evidence and implications for financial education. Business economics, 42(1), 35-44. Maclntyre, A. C. (1999). Dependent rational animals: W hy human beings need the virtues. Chicago, IL. Malkiel, B. G. & Fama, E. F. (1970). Efficient Capital Markets: A Review ofTheory and empirical Work. The Journal o f Finance, 25(2), 383-417- Markowitz, H. (1952). Portfolio Selection. The Journal ofFinance, 7(i), 77- 91- Micklitz, H. (2013). Jenseits des Informationsparadigmas - Ein Plädoyer für ein soziales Verbraucherrecht. Vortrag, Friedrichshafen, Januar 2013. 140 Micklitz, H.-W., Oehler, A., Piorkowsky, M.-B., Reisch, L., & Strünck, C. (2010). Der vertrauende, der verletzliche oder der verantwortungsvolle Verbraucher?: Plädoyer für eine differenzierte Strategie in der Verbraucherpolitik: Stellungnahme des W issenschaftlichen Beirats für Verbraucher-und Emährungspolitik beim BMELV vom Dezember 2010. Bundesministerum für Ernährung, Landwirtschaft und Verbraucherschutz. Modigliani, F. & Miller, M. H. (1959). The Cost o f Capital, Corporation Finance, and the Theory of Investment. The American Economic Review, 49(4), 655-669. Müller, M. & Pester, M. (2019). Passive Anlagestrategien und Digitalisierung in der Vermögensverwaltung. In M. Seidel (Ed.), Banking & Innovation 2018/2019. Wiesbaden, 227 246. Nelson, P. (1970). Information and consumer behavior. Journal of political Economy, 78(2), 311-329. Nueesch, R., Puschmann, T., & Alt, R. (2014). Realizing Value From Tablet-Supported Customer Advisory: Cases From the Banking Industry. In Bled eConference, 14-27. Oehler, A. (2013). Neue alte Verbraucherleitbilder: Basis für die Verbraucherbildung? H iBiFo-H aushalt in Bildung & Forschung, 2(2), 44-60. Oehler, A. (2016). Digitale Finanzberatung braucht standardisierte Produktinformationen. Der Neue Finanzberater, 1(4), 15. Oehler, A. (2017a). Entwicklungspfade der Verbraucherwissenschaften. In Verbraucherwissenschaften. Wiesbaden, 19-29. Oehler, A. (2017b). Verbraucherinformation und Verbraucherbildung. In Verbraucherwissenschaften. Wiesbaden, 279-293. Oehler, A., Horn, M., & W endt, S. (2016). Was taugt die Finanzberatung durch Robo-Advisors wirklich? Der Neue Finanzberater, 1(6), 30-31. Oehler, A. & Reisch, L. A. (2016). Verbraucherleitbild: Differenzieren, nicht diskriminieren. Oppenheim, R. & Lange-Hausstein, C. (2016). R oboA dvisor- Anforderungen an die digitale Kapitalanlage und Vermögensverwaltung. Zeitschrift für Wirtschafts-und Bankrecht, 41,1966-1973. 141 Pan, C. H. & Statman, M. (2012). Questionnaires ofR isk Tolerance, Regret, Overconfidence, and other Investor Propensities. Journal oflnvestm ent Consulting, 13(1), 54-63. Reiter, J., Frere, E., Zureck, A., & Bensch, T. (2014). Young Professionals in der Finanzberatung - Kritische und selbstbewusste Bankkunden. In C. Bala & K. Müller (Eds.). Der verletzliche Verbraucher. KVF NRW, 61-84. Riess, M. & Frank, U. (2002). Investmentprozess und - Organisation eines großenAsset Managers. In E. Hehn (Ed.), Asset Management in Kapitalanlage- und Versicherungsgesellschaften. Altersvorsorge, Nachhaltige Investments, Rating. Wiesbaden, 273-285. Rischkowsky, F. & Döring, T. (2004). E-Commerce und europäische Verbraucherpolitik. Wirtschaftsdienst, 84(5), 317- 324 - Roszkowski, M. J., Davey, G., & Grable, J. E. (2005). Insights from Psychology and Psychometrics on measuring Risk Tolerance. Journal ofFinancial Planning, 18(4), 66-77. Scalable.Capital (2019). Reporting und Steuern. https://de.scalable.capital/faq/reporting-und-steuern; zuletzt abgerufen am 01.07.2019. Searle, J. R. (1980). Minds, brains, and programs. Behavioral and brain sciences, 3(3),417~424. Sharpe, W. F. (1966). Mutual Fund Performance. The Journal of Business, 39(1), 119-138. Sharpe, W. F. (2011). Investors and Markets: Portfolio Choices, Asset Prices, and Investment Advice. Princeton, NJ. Simon, H. A. (1956). Rational choice and the structure o f the environment. Psychological review, 63(2), 129-138. Son, H. & Collins, M. (2016). The rieh are already using roboadvisers, and that scares banks. Bloomberg. https://www.bl00mberg.c0m/news/articles/2016-02-05/therich-are-already-using-robo-advisers-and-that-scares-banks; zuletzt abgerufen am 01.07.2019. Stieglitz, S., Dang-Xuan, L., Bruns, A., & Neuberger, C. (2014). Social media analytics. Business & Information Systems Engineering, 6(2), 89-96. Tertilt, M. & Scholz, P. (2018). To Advise, or Not to Advise—How Robo-Advisors Evaluate the Risk Preferences of Private Investors. The Journal ofW ealth Management, 21(2), 70-84. 142 Tilmes, R., Jakob, R., & Nickel, H. (2012). Praxis der modernen Anlageberatung. Köln. Tobin, J. (1958). Liquidity Peference as Behavior towards Risk. The R eview of Economic Studies, 25(2), 65-86. Van Rooij, M., Lusardi, A., & Alessie, R. (2011). Financial literacy and stock market participation. Journal o f Financial Economics, 101(2), 449-472. Weatherill, S. (1996). The evolution ofEuropean consumer law and policy: From well informed consumer to confident consumer. In H.-W. Micklitz (Ed.), Rechtseinheit oder Rechtsvielfalt in Europa. Baden-Baden, 423-471. Williams, J. B. (1938). The Theory of Investment Value. Cambridge, MA. Xiong, W., Droppo, J., Huang, X., Seide, F., Seltzer, M. L., Stolcke, A., Yu, D., & Zweig, G. (2017). Toward human parity in conversational speech recognition. IEEE/ACM Transactions onAudio, Speech and Language Processing (TASLP), 25(12), 2410-2423. 143 Unternehmenseigene Social-Media-Kanäle zur Kommunikation kapitalmarktrelevanter Unternehmensinformationen? Ein Blick in börsennotierte deutsche Unternehmen Tim Alexander Herberger»* & Andreas Oehlerb Key Words: Social Media; Unternehmenskommunikation; ka pitalmarktrelevante Unternehmensinformation; Informa tionsintermediation Inhaltsübersicht: 1 Einleitung 2 Relevante Literatur 3 Untersuchungsdesign 4 Ergebnisse und Diskussion 5 FazitundAusblick Literaturverzeichnis a Associate Professor, Chair of Entrepreneurship, Finance and Digitalization, Andrassy University, Budapest, Hungary. b Full Professor and Chair of Finance, Bamberg University, Bamberg, Germany. * Please address correspondence to Tim Alexander Herberger, Chair of En trepreneurship, Finance and Digitalization, Andrassy University, Pollack Mihaly ter 3, 1088 Budapest, Hungary; email: tim.herberger@andrassyuni.hu. 145 1 Einleitung “I am considering taking Teslaprivate at $420. Funding secured.”1 (Elon M usk via Twitter) Als Elon Musk die oben genannte Kurznachricht am 8. Juli 2018 ausschließlich über seinen privaten Twitter-Account ver sendete, löste diese eine deutliche Kursreaktion bei der Aktie von Tesla aus und sorgte in den nachfolgenden Handelsstun den für eine weit überdurchschnittliche Handelsaktivität. Schnell kam seitens der SEC der Verdacht auf, dass es sich bei dieser Nachricht weniger um eine ernstgemeinte kapital marktrelevante Unternehmensnachricht2 handeln könnte, zu mal sie nicht über die sonst vorgesehenen Kanäle kommuni ziert wurde, sondern vielmehr um einen Versuch, den Aktien kurs zu manipulieren. In der sich auf diesen Tweet anschlie ßenden und seitens der SEC durchgeführten Untersuchung wurde das Verhalten Elon Musks abschließend als Marktma nipulation gewertet und entsprechend sanktioniert.3 Unab hängig von der juristischen Auseinandersetzung stellt sich je doch die Frage, welche Rolle der Social-Media-Kanal4 Twitter gespielt hat, um kapitalmarktrelevante Unternehmensnach richten zu verbreiten; sozusagen als Trägermedium. Diente Twitter als Kommunikationsintermediär kapitalmarktrelevan ter Unternehmensinformationen für verschiedene Stakehol dergruppen (Informationsbedarfstransformationsfunkion)? 1 Elon Musk über Twitter am 08.07.2018; https://twitter.c0m/el0nmusk/status/1026872652290379776 (abgerufen am 06.10.2019). 2 Als kapitalmarktrelevante Unternehmensnachricht bzw. -information werden alle Informationen verstanden, die auf Grundlage der nationalen Regulierung zu den Ad-hoc-Mitteilungen gezählt werden. 3 Vgl. SEC2018. 4 Im Rahmen dieses Beitrags wird vorrangig der Begriff Social-Media-Kanal als Synonym zu Social Network oder Soziales Netzwerk verwendet. Der Fokus auf den Terminus „Kanal“ dient der Hervorhebung des Informa tionsflusses zwischen Sender und Empfänger. 146 Könnten Social-Media-Kanäle als Informationsintermediär im Kontext der Digitalisierung und deren gesellschaftlicher Ver breitung weltweit nicht auch als Finanzintermediäre im weite ren Sinn betrachtet5 und mit “klassischen” Informations dienstleistern wie Ad-hoc-Diensten oder Börseninformations diensten gleichgesetzt werden? Ziel dieses Beitrags ist es, einen Blick darauf zu werfen, wie und in welchem Umfang börsennotierte Unternehmen in Deutschland ihre unternehmenseigenen Social-Media-Kanäle zum Zweck der Kommunikation kapitalmarktrelevanter Un ternehmensinformationen nutzen und dies als Teil ihrer Inves tor Relations6 verstehen, um verschiedene Stakeholder mit ka pitalmarktrelevanten Informationen zu versorgen. Letztlich kann nur im Fall eines unbeschränkten Zugangs und einer weitreichenden Nutzung der unternehmenseigenen Social- Media-Kanäle zur Verbreitung kapitalmarktrelevanter Unter nehmensinformationen davon ausgegangen werden, dass Sta keholder diese Kanäle als Informationsquelle für kapital marktrelevante Unternehmensnachrichten systematisch nut zen. Als Untersuchungsgegenstand dienen die Social-Media- Aktivitäten der Jahre 2014 bis 2016 im Kontext der Kommuni kation unternehmensrelevanter Informationen der in den deutschen Börsenindizes notierten Unternehmen (Dax, MDax, SDax und TecDax). Die Untersuchung erlaubt Aussagen dar über zu treffen, welche Art kapitalmarktrelevanter Informati onen über die unternehmenseigenen Social-Media-Kanäle kommuniziert werden und ob diese über einen längeren Zeit raum genutzt werden. Schließlich lassen sich aus den zu erwar tenden Ergebnissen erste Rückschlüsse auf 5 Zu einem Überblick möglicher Transformationsfunktionen und zu einer Einordnung der Leistungen von Finanzintermediären im weiteren und engeren Sinne sowie den Adressatenkreis von Finanztransformations leistungen, insb. Informationsbedarfstransformation vgl. Oehler 2004 und Oehler 2006. 6 Als ein wesentlicher Teil der Investor Relations wird im Rahmen dieses Beitrags die Kommunikation kapitalmarktrelevanter Unternehmensin formationen verstanden. Die Kommunikation erfolgt hierbei nicht ex klusiv gegenüber Investoren, sondern richtet sich grundsätzlich an alle Stakeholder des Unternehmens durch die öffentliche Bekanntmachung ebenjener Informationen. 147 Kommunikationsstrategien im Rahmen der Investor Relations börsennotierter Unternehmen in Deutschland ziehen. Der Beitrag ist wie folgt aufgebaut: Zunächst wird in Ka pitel 2 diebestehende Literatur zum Einsatz von Social-Media- Kanälen im Rahmen der Investor Relations vorgestellt und de ren Wirkungsweisen gezeigt. In Kapitel 3 wird das Untersu chungsdesign, das der empirischen Analyse zugrunde liegt, er örtert. Die Ergebnisse werden in Kapitel 4 präsentiert und dis kutiert. Kapitel 5 fasst die wesentlichen Ergebnisse zusammen. 148 2 Relevante Literatur Neben den verbreitetsten Social-Media-Kanälen wie Facebook, Youtube oder Instagram? bestehen weitere verwandte Dienste, die aber unterschiedliche Kommunikationsträger in den Mittelpunkt ihres Geschäftsmodells stellen (z.B. Kurz nachricht, Fotos, Audiofiles). Der Begriff "sozial" bezieht sich ganz generell auf Personen, die miteinander verwandt oder miteinander verbunden sind und somit eine Gruppe darstel len, diejedoch nicht zwingend in sich homogen sein muss.8 Außer zur privaten Kommunikation können Social-Media-Kanäle auch von Unternehmen genutzt werden, um z.B. Unternehmensinformationen über die eigenen Waren und Dienstleistungen an verschiedene Stakeholdergruppen zu kommunizieren. Eine andere Informationskategorie stellen kapitalmarktrelevante Unternehmensinformationen dar, die Unternehmen auf Grund der an sie gestellten Transparenzan forderungen im Zusammenhang mit ihrer Börsenzulassung “öffentlich” kommunizieren müssen.9 Hierbei ist die Verbrei tung über Social-Media-Kanäle aber gegenwärtig in der Regel kein formal zugelassener Informationsweg, sondern gegebe nenfalls nur zusätzlich möglich zu Ad-hoc-Mitteilungsdiensten oder, je nach Fall, der Publikation via Homepage des Unter nehmens.10 Es liegt aber durchaus im Sinne der Corporate Governance, eine möglichst umfassende Verbreitung kapital marktrelevanter Informationen auch an nicht-professionelle Investoren zu erreichen, die eher (nur) Social Media nutzen.11 7 Vgl. Statista 2019. Facebook (2,2 Mrd.), Youtube (1,9 Mrd.) undlnstagram (1 Mrd.). 8 Vgl. Mack & Vilberger 2016. 9 Vgl. Haies et al. 2018. 10Die Anforderungen zur Kommunikation kapitalmarkrelevanter Unterneh mensinformationen, die für börsennotierte Unternehmen in Deutsch land pflichtgemäß zu veröffentlichen sind, ist in der Wertpapierhan delsanzeigeverordnung (WpAV) geregelt. uBis April 2013 war es in den USA nach SEC Richtlinien USbörsennotierten Unternehmen sowie deren Führungspersonal nicht ge stattet Social-Media-Kanäle zur Kommunikation kapitalmarktrelevan ter Informationen zu verwenden. Im Zusammenhang mit einem Post des CEO von Netflix 2012 über die steigenden Nutzerzahlen des 149 Wesentlich hierbei ist, dass kein Informationskanal zeitlich be günstigt werden darf, sondern, dass die Nachrichten (nahezu) zeitgleich für alle Kommunikationskanäle freigegeben werden. Die Verbreitungsgeschwindigkeit der Nachricht innerhalb der Kanäle selbst liegt dann jedoch nicht mehr in der Verantwor tung des veröffentlichenden Unternehmens. Das besondere an der Form der Informationsbereitstellung kapitalmarktrelevanter Unternehmensinformationen via Social Media kann darin gesehen werden, dass Social Media eine Kommunikation in beide Richtungen ermöglichen; also nicht nur vom ursprünglichen Senderder Information (Unter nehmen) zum Adressaten (Stakeholder), sondern die Adressa ten können auf die gesendete Information direkt reagieren.12 Dies ist entweder in Form eines konkreten Feedbacks in Text form oder in Form eines standardisierten Kommentars in Form eines “Like” oder weiterer standardisierter Kommentie rungen (z.B. Emoticons) möglich. Social-Media-Kanäle etablieren damit sowohl einen Feed back-Kanal von Adressaten zum publizierenden Unterneh men, als auch einen Austausch von Unternehmensinformatio nen zwischen den verschiedenen Adressaten, unter der Vo raussetzung, dass diese Teil des Netzwerks und der konkreten sozialen Gruppe innerhalb des Netzwerks sind. Ein Teil der Li teratur argumentiert, dass im Einklang mit der Transaktionskostentheorie13 und der Theorie informationseffizienter Märkte14 ein Nutzungspotenzial dieser zusätzlichen Alternati ven zur Informationsverbreitung gegeben sein könnte.^ Social-Media-Kanäle und das Internet insgesamt fungieren hierbei als Informationsvermittler, die bei Streamingdienstanbieters und der damit einhergehenden Untersu chung, kam die SEC zu dem Schluss, dass Social-Media-Kanäle wesent liche Informationskanäle darstellen und als Ergänzung der offiziellen Unternehmenskommunikation verwendet werden können (vgl. SEC 2013). 12 Vgl. Haies et al. 2018; Blankespoor et al. 2014. !3 Vgl. Coase 1937; Williamson 1985. *4 Vgl. Fama 1970. !5 Vgl. Campbell et al. 2019; Chen et al. 2014; Jame et al. 2016. 150 kapitalmarktrelevanten Unternehmensinformationen auch als Finanzintermediäre im weiteren Sinne interpretiert werden können.16 Herkömmliche Nachrichten mit kapitalmarktrelevanten Informationen eines Unternehmens haben grundsätzlich eine begrenzte Reichweite. Dies führt zu einer potenziellen Infor mationsasymmetrie zwischen den Stakeholdern eines Unter nehmens, da innerhalb der Stakeholdergruppen und zwischen ihnen ein unterschiedlicher Zugang besteht. Insbesondere für Unternehmen, die in den Massenmedien nicht besonders sichtbar sind (z.B. weil das Geschäftsmodell nicht im B2C-Geschäft liegt), könnte diese Informationsasymmetrie ausge prägter sein, da sich die Massenmedien insbesondere auf die Verbreitung von Informationen über Unternehmen konzent rieren dürften, die in der breiten Öffentlichkeit bekannter sind, um eine größere Leserschaft zu adressieren. Demnach würde dies bedeuten, dass die Informationsasymmetrie zwischen den Stakeholdern weniger bekannter (börsennotierter) Unterneh men höher und die Marktliquidität dieser Unternehmen gerin ger ausfällt, da nicht der gleiche Anteil potenzieller Stakehol der mit den aktuellen Unternehmensnachrichten erreicht wer den kann. Blankespoor et al. (2014) zeigen in ihrer Arbeit (basierend auf Twitter), dass die Verbreitung von Unternehmensinforma tionen über Social-Media-Kanäle das Ausmaß der Informati onsasymmetrien zwischen den Interessengruppen beeinflusst. Sie zeigen, dass eine geringere Asymmetrie zwischen den Sta keholdergruppen und eine Erhöhung der Marktliquidität durch den Einsatz von Twitter erzielt werden kann. Einerseits können durch die Nutzung von Social-Media-Kanälen die In formationskosten für die Stakeholder reduziert werden. Ande rerseits werden mehr potenzielle und bestehende Stakeholder erreicht, was letztendlich zu einer Erhöhung der Liquidität führt.17 16 Vgl. Drake et al. 2017. Im Hinblick auf die Einordnung von Finanzinter mediären im weiteren und engeren Sinne sowie den Adressatenkreis von Finanztransformationsleistungen, insb. Informationsbedarfstrans formation, vgl. Oehler 2004; Oehler 2006. 17 Vgl. Blankespoor et al. 2014. 151 Insbesondere nicht-professionelle Anleger könnten von Social-Media-Kanälen als Kommunikationskanal kapital marktrelevanter Informationen profitieren bzw. durch die publizierenden Unternehmen besser erreicht werden, weil an zunehmen ist, dass diese häufiger, induziert durch deren pa rallele private Nutzung, diese Kanäle nutzen und so schneller die kapitalmarktrelevanten Informationen erhalten, als mit der (zusätzlichen) Nutzung der Ad-hoc-Dienste. Die Unter nehmen könnten folgerichtig diese Adressatengruppen leich ter im Rahmen ihrer Investor-Relations-Aktivitäten errei chen.18 Neben einer Erörterung des potenziellen Nutzens von Social-Media-Kanälen als Informationskanal für kapital markrelevante Unternehmensnachrichten gibt es in der Lite ratur aber auch kritische Hinweise. Durch die Nutzung von Social-Media-Kanälen hat zwar jeder Nutzer bzw. Mitglied der sozialen Gruppe, die dem jeweiligen Unternehmen folgt, in nerhalb des betreffenden sozialen Netzwerks die Möglichkeit, seine persönliche Meinung über den Inhalt der jeweils kom munizierten Unternehmensnachricht mitzuteilen, jedoch stellt diese Möglichkeit auch eine große Herausforderung für das Management eines Unternehmens dar, weil es nur eine eingeschränkte Kontrolle über die weitere Informationsver breitung der Unternehmensnachricht und die damit verbun dene Wertung der Nachricht hat. Faktisch kann zwar das Un ternehmen bestimmen, ob eine kapitalmarktrelevante Unter nehmensinformation einmal über den jeweiligen Social-Media-Kanal offiziell kommuniziert wird, es verliert danach aber grundsätzlich die Kontrolle über die Informationshoheit im Sinne der Weiterverbreitung der Nachricht (= Teilen) und die Deutungshoheit im Sinne der Bewertung (= Kommentie rung).19 Dies kann durch eine fehlerhafte Verarbeitung der Nachricht bei den Adressaten in letzter Konsequenz zu Verzer rungen von Marktpreisen führen.20 In diesem Zusammenhang ist zudem zu berücksichtigen, dass durch die Möglichkeit “unechter” Nutzerprofile in Kom bination mit der Verbreitung falscher Behauptungen (= Fake 18 Vgl. Hoffmann 2017. «V gl. Miller & Skinner 2015. 20 Vgl. Antweiler & Frank 2004; Das & Chen 2007. 152 News) die öffentliche Wahrnehmung und Reputation eines Unternehmens negativ in Mitleidenschaft gezogen werden kann.21 Blankespoor (2018) gibt für den Fall zu bedenken, dass zur Kommunikation und Kommentierung kapitalmarktrelevanter Unternehmensinformationen nicht nur der “unpersönliche” Unternehmens-Account, sondern zusätzlich auch der persön liche Account des CFO oder des CEO verwendet wird, dass sich das Risiko von Fehlbewertungen durch Stakeholder erhöhen kann. Dies kann dadurch begründet sein, dass in der persönli chen Kommunikation mehr emotionale Komponenten einflie ßen.22 Elliott et al. (2018) zeigen in diesem Zusammenhang, dass im Fall schlechter Unternehmensnachrichten (z.B. opera tive Unternehmensziele verfehlt), diejedoch über den persön lichen Account eines so genannten “Social Executive” ver schickt worden sind, von den Stakeholdern tendenziell milder bewertet werden. Dies führt zu geringeren negativen Kursab schlägen als es im Fall von Unternehmen der Fall ist, die aus schließlich den unternehmenseigenen Account zur Kommuni kation der betreffenden Nachricht verwendet haben. Als Argu ment für diese Entwicklung führen die Autoren an, das ein grö ßeres Vertrauen zu einem personifizierten Social-Media-Account bestehen würde und daher auch das Vertrauen und das entgegengebrachte Wohlwollen gegenüber dieser Person posi tiv verzerrend auf die Bewertung wirkt.23 Dieser Effekt könnte sich womöglich noch verstärken, wenn neben der eigentlichen Sachinformation in der kapitalmarkrelevanten Unterneh mensnachricht auch noch nicht direkt arbeitsbezogene Infor mationen des “Social Executive” kommuniziert werden (z.B. in Form von Bildern Über Wohltätigkeitsaktionen).24 Abschließend merken zudem Jung et al. (2018) in ihrer Arbeit an, dass bei Unternehmen, die auch die unternehmens eigenen Social-Media-Kanäle zur Kommunikation kapital marktrelevanter Informationen nutzen, die Neigung besteht, dass diese eher positive Unternehmensnachrichten kommuni zieren und im Fall negativer Nachrichten dazu neigen, die 21 Vgl. Georgescu et al. 2015. 22 Vgl. Blankespoor 2018. 23 Vgl. Elliott et al. 2018. 24 Vgl. Chen et al. 2018. 153 Kanäle nicht zu verwenden.^ Eine Ursache könnte darin lie gen, dass dies auch eine Reaktion der Unternehmen auf den potenziellen Verlust an Informations- und Deutungshoheit darstellt. 25 Vgl. Jung et al. 2018. 154 3 Untersuchungsdesign Der diesem Beitrag zugrunde liegende Datensatz bezieht sich auf die Geschäftsjahre derjenigen Unternehmen, die zu Beginn des dritten Quartals des Kalenderjahres 2014 in den Indizes DAX, MDAX, SDAX und TecDax der Frankfurter Wertpapier börse notiert waren. Für diese Unternehmen kann angenom men werden, dass sie durch ihrer Vielzahl an Aktionären und deren heterogener Aktionärsstruktur (Streubesitz) und zu gleich aufgrund ihrer Bedeutung für die deutsche Volkswirt schaft sowie mit Bezug zu den mit dem jeweiligen Listing gel tenden hohen Transparaenzanforderungen am ehesten ge neigt sind, Social-Media-Kanäle als zusätzlichen Distributi onskanal für kapitalmarktrelevante Unternehmensinformati onen und Investor-Relations-Aktivitäten zu nutzen. Der Untersuchungszeitraum berücksichtigt die Ge schäftsjahre 2014 bis 2016 der Unternehmen.26 Zwischenzeit liche Änderungen in der Zusammensetzung der vier Indizes bleiben unberücksichtigt. Damit umfasst der Datensatz 160 Unternehmen darunter die nach Marktkapitalisierung und Handelsvorlumen größten 130 Unternehmen sowie die nach Marktkapitalisierung und Handelsvolumen größten 30 tech nologiebasierten Wachstumsunternehmen zum Stichtag 01.10.2014 (Tabelle 1). 26 Entsprechend erstreckt sich die Datensammlung bis weit in das Jahr 2017 hinein, um eine eventuelle Kommunikation des Unternehmens zum Geschäftsabschluss 2016 berücksichtigen zu können. 155 Tabelle 1: Im Datensatz berücksichtigte Unternehmen (Stichtag 01.10.2014) Unternehmen im Datensatz (N =i6o) Daxso MDax^O SDaxßO TecDaxso Adidas Aareal Bank Alstria Office Aixtron Allianz Airbus Am adeus Fire BB Biotech BASF Aurubis Bauer Bechtle Bayer Axel Springer Baywa Cancom BMW Bilfinger Bertrandt C arlZeiss M editec Beiersdorf Brenntag Biotest Com pugroup M edical Commerzbank Celesio Borussia Dortm und Dialog Sem iconduc- Continental Deutsche Euroshop Braas M onier tor Daimler Deutsche W ohnen C.A.T. oil Drillisch Deutsche Bank DMG M ori Seiki Capital Stage Drägerwerk Deutsche Börse Dt. Annington CEN TROTEC Evotect Deutsche Lufthansa Dürr CEW E Freenet Deutsche Post Elringklinger Com direct Bank Jenoptik Deutsche Telekom Evonik Industries CTS Eventim Kontron Eon Fielmann Delticom LPK FLaser u n dE . Fresenius M edical Fraport Deutsche Beteiligung Manz Care Fuchs Petrolub DO Deutsche Office Morphosys Fresenius Gagfah DEUTZ Nemetschek H eidelberCement Gea Group DIC Asset Nordex Henkel Gerresheim er GESCO Pfeiffer Vacuum Infineon G erryW eber GFK Tech. K&S H annover Rück Gram m er Qiagen Lanxess H ochTief Grenkeleasing QSC Linde Hugo Boss H am bom er RIB Software Merck Kabel Deutschland Ham burger Hafen Sartorius M unich Re Kion Group H eidelberger SM A Solar Technol RWE Kloeckner & Co Druckm. ogy SAP Krones H om bach Holding Software Siemens Kuka H om bach-Baum arkt Stratec Biomedical ThyssenKrupp Leg Im m obilien INDUS Holding Telefonica Deutsch Volkswagen Leoni Jungheinrich land M AN KWS SAAT United Internet Metro MLP W irecard M TU Aero Patrizia Im m obilien Xing Norm a Group Puma Osram Licht Rational ProSieben Sat 1 M e SAF HOLLAND dia Schaltbau Holding Rheinmetall SGL Carbon Rhoen-Klinikum SHW RTL Group Sixt Salzgitter Stabilus Sky Deutschland Ströer Media Stada Arzneim ittel SURTECO Südzucker TAKK T Symrise Tipp24 TAG Immobilien TOM TAILO R Hold Talanx ing Tui Villeroy & Boch W acker Chem ie W in- Vossloh cor N ixdorf AG W acker Neuson zooplus AG Diese Tabelle zeigt eine Übersicht über die im Datensatz berücksichtigten Unternehmen aus den Indizes DaxßO, MDax50, SDax50 und TecDaxßO in Abhängigkeit ihrer jeweiligen Indexzugehörigkeit zum Stichtag 01.10.2014. 156 Die für die Untersuchung berücksichtigen kapitalmarktrele vanten Unternehmensinformationen, die über die verschiede nen Social-Media-Kanäle kommuniziert werden, wurden händisch von den jeweiligen offiziellen Accounts erfasst. Hierbei werden folgende Informationskategorien erfasst. Tabelle 2: Kategorien kapitalmarktrelevanter Unternehmensinfor mationen27 Kategorisierung kapitalm arktrelevanter Unternehm ensinform ati onen Berücksichtigte kapitalmarktrelevante Unternehmensinformationen Inform ationen zum Jahresabschluss • Geschäftsbericht für das Jahr 201X. • Geschäftsergebnis für das Geschäftsjahr 201X. • Geschäftszahlen für das Jahr 201X. Inform ationen zu Quartalsergebnis sen • Quartalsbericht für das Quartal X im Geschäftsjahr 201X. • Quartalsergebnis für das Quartal X im Geschäftsjahr 201X. • Geschäftszahlen für das Quartal X im Geschäftsjahr 201X. Inform ationen zur H auptversa m m lung • Ankündigung und/oder Rückblick zur H auptver sammlung. • Zusatzinform ationen zur H auptversam m lung (z.B. Beteiligungsquote; Zitate von der Hauptversammlung etc.). Inform ationen zur Absatzentwick lung • Erhöhung und/oder Verringerung des Absatzes im Vergleich zum Vorjahr bzw. zum Vorquartal bzw. Vormonat. Inform ationen zu Führungspersonal (Vorstand) • Rücktritt bzw. Am tsniederlegung von Vorstandsm it gliedern. • Neuwahl bzw. Bestellungvon Vorstandsm itgliedern. • Reguläres Ausscheiden von Vorstandsm itgliedern. • Tod eines aktiven Vorstandsm itgliedes. • Vertragsverlängerung von Vorstandsm itgliedern. 27 Quelle: Eigene Darstellung. Die Accounts der berücksichtigten Unterneh men wurden sowohl auf deutsche als auch auf englischsprachige kapi talmarktrelevante Unternehmensinformationen über die genannten Kategorien analysiert. 157 Inform ationen zu Kapitalm aßnah m en • Inform ationen zu (geplanten) Kapitalerhöhungen. • Inform ationen zu (geplanten) Kapitalherabsetzungen. • Inform ationen zu (geplanten) Aktienrückkaufpro grammen. • Inform ationen zur (geplanten) Ausgabe von Zertifika ten. • Inform ationen zur (geplanten) Ausgabe von Anlei hen. Inform ationen über Directors’ Dealings • Kauf von Aktien durch V orstandm itglieder oder ihnen nahestehenden Personen. • Verkauf von Aktien durch Vorstandsm itglieder oder ihnen nahestehenden Personen. Inform ationen ü ber M &A-Transaktionen • Erwerb von Anteilen an Unternehm en X Y (Zukäufe). • Verkauf von Anteilen an Unternehmen X Y (Ver käufe). • Rechtsform wechsel der Unternehmen oder von Untem ehm enstö chter • Stellungnahm e über M &A Spekulationen • Gründung von Gem einschaftuntem ehm en • Beendigung von Gem einschaftsunternehm en Diese Tabelle zeigt eine Übersicht über die in der Analyse berück-sichtigten Kategorien von kapitalmarktrelevanten Unternehmens-informationen (linke Spalte) und konkrete berücksichtigte kapitalmarktrelevante Unternehmensinformationen in Abhängigkeit der jeweiligen Kategorie (rechts Spalte). Die für die Untersuchung berücksichtigen Social-Media-Kanäle berücksichtigen die genannte Bandbreite und unterschei den sich sowohl in der Zielgruppenfokussierung als auch in der Schwerpunktsetzung der kommunikativen Elemente. Berück sichtigt werden Facebook und Google+28, die eine große Band breite an kommunikativen Elementen auf einer einzelnen Plattform Vorhalten (z.B. Posting, Messengerdienst, Stoiylines, Kommentierungen etc.). Instagram und Youtube stellen vor allem die audiovisuellen Social-Media-Elemente in den Mittelpunkt ihres Geschäftskonzepts, erlauben aber auch eine Vielzahl weiterer Social-Media-Elemente (z.B. Kommentie rungen, Storylines etc.). Der Nachrichtendienst Twitter ist zwar ebenfalls in der Lage, audiovisuelle Inhalte im Netzwerk zu verbreiten, ist aber durch seine Zeichenlimitierung29 in 28 Der Dienst wurde im April 2019 für private Nutzer eingestellt. 29 Im Analysezeitraum umfasste eine Nachrichtengröße bei Twitter 140 Zei chen. Seit November 2017 sind bis zu 280 Zeichen pro Nachricht mög lich. 158 Textform in seiner verbalen Ausdruckslänge beschränkt. Ab schließend werden in die Untersuchung noch die Social-Media-Kanäle Xing und Linkdln mit einbezogen, da diese einen konkreten Zielgruppenfokus auf Unternehmen als (potenzi elle) Arbeitgeber besitzen. 159 4 Ergebnisse und Diskussion Tabelle 3 zeigt in Abhängigkeit des jeweiligen Social-Media- Kanals wie viele Unternehmen, absolut und relativ gemessen sowie sortiert je Index, einen offiziellen Social-Media-Kanal- Account im Untersuchungszeitraum besitzen und ob sie diesen auch zur Kommunikation kapitalmarktrelevanter Unterneh mensinformationen im Rahmen ihrer Ad-hoc-Publizitätspflicht nutzen, oder, ob die Unternehmen die Kanäle aus schließlich zur Darstellung des Waren- oder Dienstleistungs angebotes einsetzen. Tabelle 3: Der Einsatz von Social-Media-Kanälen zum Zweck der Kommunikation kapitalmarktrelevanter Informationen in deutschen börsennotierten Unternehmen in den Geschäftsjahren 2014 bis 20163° S o c ia l-M e d ia -K a n a l In d ex Facebook G oogles Twitter Instaqram Youtube Linkedln Xing Dax (30) 28 / 20 93% / 71% 20 / 10 67 % / 50% 3 0 / 2 1 100% / 70% 1 9 / 4 63% / 21% 2 8 / 1 3 9 3 % / 46% 2 7 / 1 9 9 0 % / 7 0 % 2 8 / 1 6 93 % / 57% M Dax (50) 1 9 / 1 2 3 8 % / 63% 2 8 / 8 56% 1 29 28 / 20 56% / 71% 1 0 / 0 20% / 0% 3 3 / 6 66 % / 18% 3 9 / 1 5 78 % / 38% 4 0 / 1 1 8 0 % / 28% 1 7 / 6 2 6 / 6 2 6 / 1 3 8 / 0 16% / 0% 2 9 / 4 4 2 / 7 4 0 / 9 (50) 3 4 % / 3 5 % 5 2 % / 23% 52 % / 50% 5 8 % / 14% 8 4 % / 17% 8 0 % / 23% TecDax (30) 1 0 / 7 33 % / 1 5 / 6 50 % / 22 /1 6 73 % / 1 / 0 3% / o % 1 9 / 7 6 3 % / 2 9 / 1 3 97% / 2 5 / 1 0 8 3% / 7 0 % 40% 73% 37 % 4 5 % 4 0 % Diese Tabelle zeigt den Einsatz von Social-Media-Kanälen zum Zweck der Kommunikation kapitalmarktrelevanter Unternehmensinfor-mationen in deutschen börsennotierten Unternehmen in den Geschäftsjahren 2014 bis 2016. Vertikal ist nach den berücksichtigten Indizes, horizontal nach den berücksichtigten Social-Media-Kanälen sortiert. Beispielsweise besitzen im Fall der zum Stichtag 01.10.2014 im Dax gelisteten Unternehmen 28 von 30 Unternehmen (93%) einen offiziellen Facebook-Account. Von diesen 28 Unternehmen nutzen 20 Unternehmen diesen Kanal auch zur Kommunikation 3° Quelle: Eigene Erhebung und Darstellung. 160 kapitalmarktrelevanter Unternehmensinformationen (71%). Zunächst fällt auf, dass insbesondere Twitter zur Kommunika tion kapitalmarktrelevanter Informationen genutzt wird. Bei spielsweise besitzen alle 30 DAX-Unternehmen einen offiziel len Twitter-Account (100%) und 21 DAX-Unternehmen (70%) nutzen diesen offiziellen Account zur Kommunikation kapital markrelevanter Unternehmensinformationen. Ähnlich verhält es sich bei Facebook, wo 28 Unternehmen (93%) einen offizi ellen Facebook-Account betreiben und 20 Unternehmen (71%) diesen auch zum Zweck der Kommunikation kapitalmarktre levanter Unternehmensinformationen nutzen. Instagram hin gegen wird von den DAX30-Unternehmen zu Kommunikati onszwecken kapitalmarktrelevanter Unternehmensinformati onen kaum genutzt. Lediglich 4 Unternehmen (21%) nutzen diesen Kanal beispielweise durch Posts von Bildern aus der Hauptversammlung, auch ein Blick auf Präsentationsfolien wird erlaubt. Grundsätzlich wird Instagram von den berück sichtigten Unternehmen über alle Indizes hinweg kaum zur Übermittlung kapitalmarktrelevanter Informationen verwen det, was wohl insb. an dem audiovisuellen Fokus dieser Platt form liegen dürfte. Zudem spricht die Plattform vor allem ein junges Publikum an (unter 30 Jahre), das wohl weniger als Zielgruppe für kapitalmarktrelevante Unternehmensinforma tionen relevant sein dürfte. Ähnlich, wenn auch weniger deut lich, verhält es sich bei Youtube. Grundsätzlich zeigen die Daten, dass zwischen den DAX30-Unternehmen einerseits und den übrigen berücksich tigten Unternehmen andererseits hinsichtlich der Existenz of fizieller, unternehmenseigener Social-Media-Accounts sowie deren Nutzung zur Kommunikation kapitalmarktrelevanter Informationen ein deutlicher Unterschied zu erkennen ist. Eine ähnliche relative Nutzungsstärke zeigen lediglich TecDAX30-Unternehmen, wobei hier deutlich weniger Unter nehmen offizielle Social-Media-Accounts betreiben. Eine ge wisse Sonderrolle nehmen die Social-Media-Kanäle Linkedln sowie Xing ein. Hier besitzen unabhängig von der Indexzuge hörigkeit mindestens ca. 4/5 der Unternehmen einen Account, nutzen diesen aber wenig zum Zweck der Kommunikation ka pitalmarktrelevanter Informationen. Dies legt zum einen die 161 Vermutung nahe, dass diese Kanäle, wenn sie kapitalmarktre levante Unternehmensinformationen transportieren, insb. zur Anwerbung neuen Personals dienen sollen (also nur eine Ad ressatengruppe haben), zum anderen birgt dies auch die Ge fahr, dass vor allem positive Unternehmensnachrichten kom muniziert werden (Signalling)^1 Aufgrund der Nutzungsintensität bei DAX30- Unternehmen beschränkt sich die weitergehende Analyse, welche konkreten Informationskategorien an Stakeholder wei tergegeben werden, auf diese. Tabelle 4 stellt hierzu dar, wel che Kategorien kapitalmarktrelevanter Unternehmensinfor mationen über die verschiedenen Social-Media-Kanäle kom muniziert wurden. 31 Vgl. Jung et al. (2018). 162 Tabelle 4: Der Einsatz verschiedener Social-Media-Kanäle zur Kommunikation unterschiedlicher Kategorien kapitalmarktrelevanter Unternehmensinformationen am Beispiel der DAX30-Unternehmen in den Geschäftsjahren 2014 bis 2016s2 K a tego r ien ka pita lm a rktre levan ter U n tern eh m en sin form a tio n en M ed ia Kanal Jahres ergeb nis Quartals ergebnisse Hauptversam m lung A b satzentwickhtng Vor stand Kapital maß nahmen Directors‘ Dealings M&A Facebook (2 8 / 2 0 ) 14 15 12 3 9 / 2 5 2 / 2 0 0 / 2 7 6 / 1 2 G oogles (20 / 1 0 ) 4 10 5 2 5 / 2 5 2 / 2 0 0 / 2 7 2 / 1 2 Twitter (3 0 / 2 1 ) 15 18 18 15 16/25 2 / 2 0 1 / 2 7 8 / 1 2 Instagram (19/ 4) 0 0 1 0 4 / 2 5 0 / 2 0 0 / 2 7 0 / 12 Youtube (2 8 / 1 3 ) 9 4 10 1 1/ 2 5 1/2 0 0 / 2 7 0 / 12 Linkedln (2 7 / 19 ) 14 13 8 9 11/25 1/2 0 0 / 2 7 2 / 1 2 Xing (2 8 / '16 ) 6 9 6 4 12/25 0 / 2 0 0 / 2 7 1 / 12 Diese Tabelle zeigt den Einsatz verschiedener Social-Media-Kanäle zur Kommunikation unterschiedlicher Kategorien kapitalmarktrelevanter Unternehmensinformationen am Beispiel der DAX30-Unternehmen in den Geschäftsjahren 2014 bis 2016. Vertikal ist nach den berücksichtigten Social-Media-Kanälen, horizontal nach den berücksichtigten Kategorien kapitalmarktrelevanter Unternehmensin-formationen sortiert. Beispielsweise besitzen im Fall des Social-Media-Kanals Facebook 28 Unternehmen des DaxßO einen offiziellen Facebook-Account. 20 dieser Unternehmen nutzen diesen zur Kommunikation kapitalmarktrelevanter Unternehmensinformationen bezogen auf mindestens eine der berücksichtigten Kategorien. Beispielsweise nutzen 14 Unternehmen aus dem DaxßO mindestens einmal im Untersuchungszeitraum ihren offiziellen Facebook-Account, um Informationen zu ihrem Jahresergebnis zu kommunizieren. 9 Unternehmen nutzen mindestens einmal ihren offiziellen Facebook-Account, um kapitalmarktrelevante Unternehmensinformationen bezogen auf ihr Führungspersonal (Vorstand) zu kommunizieren. Im Untersuchungszeitraum haben 25 von 30 Unternehmen im Dax kapitalmarktrelevante Unternehmensinformationen bezogen auf ihr Führungspersonal (Vorstand) kommuniziert. 32 Quelle: Eigene Erhebung und Darstellung. 163 Die DAX30-Unternehmen nutzten insbesondere Twitter, aber auch Facebook. Alle 30 DAX-Unternehmen haben einen un ternehmenseigenen Twitter-Account. Von diesen 30 Unter nehmen verwenden grundsätzlich 21 diesen Kanal zur Kom munikation kapitalmarktrelevanter Unternehmensinformati onen (30/21; linke Spalte). Von diesen 21 Unternehmen haben 15 diesen Kanal (mindestens einmal) zur Information zu den Jahresergebnissen (zweite Spalte von links) und 18 für die Meldung von Quartalsergebnissen (dritte Spalte von links) ge nutzt. Ebenfalls 18 von 21 Unternehmen informierten über die Hauptversammlung via Twitter (vierte Spalte von links) und 15 von 21 Unternehmen berichteten (mindestens einmal) über ihre jeweilige Absatzentwicklung (fünfte Spalte von links), was Rückschlüsse auf die Erlössituation des jeweiligen Unterneh mens erlaubt und daher als kapitalmarktrelevante Informa tion einzuschätzen ist. Von den 25 Unternehmen, die im Un tersuchungszeitraum (mindestens) eine Veränderung im Vor stand zu verzeichnen hatten, haben auch 16 Unternehmen über Twitter darüber informiert (sechste Spalte von links); 21 Unternehmen hätten maximal darüber berichten können. Über Kapitalmaßnahmen wird jedoch kaum über Twitter be richtet (siebte Spalte von links); lediglich 2 Unternehmen von 20 Unternehmen, die im Untersuchungszeitraum eine Kapital marktmaßnahme durchgeführt haben, nutzten diesen Kanal zu Kommunikationszwecken dieser Art der kapitalmarktrele vanten Information. Im Fall der Directors‘ Dealings verhält es sich ähnlich (zweite Spalte von rechts). Immerhin 2/3 der Un ternehmen, die im Untersuchungszeitraum auch Aktivitäten im M&A-Bereich zu verzeichnen hatten (12 Unternehmen), in formierten hierüber auch über Twitter (erste Spalte von rechts). Eine ähnliche Berücksichtigung durch die DAX30- Unternehmen erfahren die Social-Media-Kanäle Facebook und Linkedln; mit Ausnahme der Kommunikation über die Absatzentwicklung im Fall von Facebook. Auch bei Facebook und Linkedln stehen die Kommunikation von Jahres- und Quartalsergebnissen sowie die Informationsweitergabe über die Hauptversammlung im Mittelpunkt der Kommunikation unternehmenseigener kapitalmarktrelevanter Unternehmen sinformationen über diesen Social-Media-Kanal. 164 Auf den ersten Blick lässt sich aus den vorliegenden Ergeb nissen ableiten, dass etwa die Hälfte aller Unternehmen im DAX30 über Social-Media-Kanäle kapitalmarktrelevante Un ternehmensinformationen kommunizieren, wenn auch vor nehmlich nur bestimmte Kategorien. Es lässt sich daher im Fall der DAX30-Unternehmen durchaus von einer ausreichen den Anzahl an Unternehmen sprechen, die diese Kanäle zur Kommunikation unternehmenseigener kapitalmarktrelevan ter Informationen nutzen. Jedoch zeigt sich bei einer genaue ren Betrachtung auf Unternehmensebene im Weiteren, dass kein Unternehmen dies auch durchgehend über den gesamten Untersuchungszeitraum gewährleistet. Die betreffenden Un ternehmen nutzen insb. bei der Kommunikation der Quartals ergebnisse die Kanäle nicht regelmäßig und dienen daher für die Stakeholder kaum als einzige Informationsquelle. Bei der Analyse auf Unternehmensebene lässt sich keine klare Strate gie hinsichtlich des Einsatzes von Social-Media-Kanälen zur Kommunikation kapitalmarktrelevanter Unternehmensinfor mationen erkennen. Sieht man aber diese Ergebnisse vor dem Hintergrund der Überlegungen von Jung et al. (2018), dass Social-Media-Kanäle vor allem dann genutzt werden, um posi tive Unternehmensnachrichten zu kommunizieren, wird die ses Kommunikationsverhalten zumindest teilweise erklärt. Dies gilt wohl auch für die beiden auf das Personalwesen fo kussierten Social-Media-Kanäle Linkedln und Xing. Auf Basis dieser Daten lassen sich damit auch keine Schlussfolgerungen hinsichtlich der eingangs formulierter Überlegung einer Informationsbedarfstransformation via Social-Media-Kanäle ableiten. 165 5 Fazit und Ausblick Ziel des Beitrags war es, darzulegen, wie börsennotierte Unter nehmen in Deutschland in den Geschäftsjahren 2014 bis 2016 ihre offiziellen Social-Media-Kanäle zur Kommunikation kapi talmarktrelevanter Unternehmensinformationen verwendet haben. Dadurch wurde eine erste Einschätzung möglich, ob es konkrete Kommunikationsstrategien seitens der Unterneh men im Zusammenhang mit deren Weitergabe kapitalmarkt relevanter Unternehmensinformationen via Social Media gibt. Die qualitativen Ergebnisse legen den Schluss nahe, dass es keine umfängliche und regelmäßige Nutzung der Social-Media-Kanäle zur Kommunikation kapitalmarktrelevanter Un ternehmensinformationen gibt. Tendenziell werden Twitter und Facebook noch am häufigsten genutzt. Im Rahmen des Beitrags wurde zudem dargestellt, dass, je nach Art und Intensität der Nutzung der Social-Media-Kanäle zur Kommunikation kapitalmarktrelevanter Unterneh mensinformationen, diese Kanäle bzw. Plattformen grund sätzlich als Finanzintermediäre im weiteren Sinne am Finanz markt fungieren könnten, dies aufgrund des aktuellen Nut zungsverhaltens aber bislang auszuschließen ist. Vielmehr die nen die Kanäle wohl vorwiegend der interessengeleiteten Kommunikation positiver Unternehmensinformationen jen seits einer verpflichtenden Kapitalmarktinformation. 166 Literaturverzeichnis Antweiler, W. / Frank, M. (2004). All That Talk Just Noise? The Information Content oflntem et Stock Message Boards. In: Journal of Finance, Vol. 59, Issue 3,1259-1294. Blankespoor, E. (2018). Firm communication and investor response: A framework and discussion integrating social media. In: Accounting, Organizations and Society, Vol. 68-69, 80-87. Blankespoor, E. / Miller, G. / White, H. (2014). The Role of Dissemination in Market Liquidity: Evidence from Firms’ Use ofTwitter. In: The Accounting Review, Vol. 89, 79-112. Cade, N. (2018). Corporate social media: How two-waydisclosure channels influence investors. In: Accounting, Organizations and Society, Vol. 68-69, 63-79. Campbell, J. / DeAngelis, M. / Moon, J. (2019). Skin in the Game: Personal Stock Holdings and Investors’ Response to Stock Analysis on Social Media. In: SSRN Journal. DOI: io.2i39/ssm.283732i. Chen, H. / Hwang, B. / Liu, B. (2018). The Economic Consequences ofHaving 'Social' Executives. In: SSRN Journal. DOI: io.2i39/ssrn.23i8o94. Chen, H. / De, P. / Hu, Y. / Hwang, B.-H. (2014). Wisdom of Crowds: The Value of Stock Opinions Transmitted Through Social Media. In: Reviewof Financial Studies,Vol. 2 7 ,1367 1403. Coase, R (1937). The Nature of the Firm. In: Economica, Vol. 4, 386-405. Das, S. / Chen, M. (2007). Yahoo! forAmazon: Sentiment Extraction from Small Talk on the Web. In: Management Science, Vol. 53, Issue 9,1375-1388. Drake, M. / Thornock, J. / Twedt, B. (2017). The Internet as an Information Intermediary. In: Review of Accounting Studies, Vol. 22, 543- 76. Elliott, W. / Grant, S. / Hodge, F. (2018). Investor Reaction to $Firm or #CEO Use of Social Media for Negative Disclosures. In: SSRN Journal. DOI: io.2i39/ssrn.26i2444. Fama, E. (1970). Efficient Capital Markets, A Review ofTheory and Empirical Work. In: Journal of Finance, Vol. 25, 383-417. 167 Georgescu, M. / Popescul, D. (2015). Social Media - the new paradigm of collaboration and communication for business environment. In: Procedia Economics and Finance, Vol. 20, 277-282. Haies, J / Moon, J. / Swenson, L. (2018). A new era of voluntary disclosure? Empirical evidence on how employee postings on social media relate to future corporate disclosures. In: Accounting, Organizations and Society, Vol. 68-69, 88-108. Hoffmann, Ch. / Aeschlimann, L. (2017). Shielding or engaging: the use of online shareholder platforms in investor relations. In: Corporate Communications: An international Journal, Vol. 22,133-148. Jame, R. / Johnston, R. / Markov, S. / Wolfe, M. (2016). The Value of Crowdsourced Earnings Forecasts. In: Journal of Accounting Research, Vol. 54,1077-1110. Jung, M. / Naughton, J. / Tahoun, A. / Wang, C. (2018). Do Firms Strategically Disseminate? Evidence from Corporate Use of Social Media. In: The Accounting Review, Vol. 93, 225-252. Mack, D. / Vilberger, D. (2016). Social Media für KMU: Der Leitfaden mit allen Grundlagen, Strategien und Instrumenten. Gabler Verlag, Wiesbaden. Miller, G. / Skinner, D. (2015). The Evolving Disclosure Landscape: How Changes in Technology, the Media, and Capital Markets Are Affecting Disclosure. In: Journal of Accounting Research, Vol. 53, 221-239. Oehler, A. (2004). Anlegerschutz in einem markt- und intermediärbasierten System - Eine Analyse im Lichte der Neuen Institutionenökonomik, der Theorie der Finanzintermediation der Behavioral Economics & Finance, in: Bafifo - Bank- und Finanzwirtschaftliche Forschung, Nr. 28. Oehler, A (2006). Zur Makrostruktur von Finanzmärkten - Börsen als Finanzintermediäre im Wettbewerb, in: Kürsten, Wolfgang / Nietert, Bernhard (Hrsg.), Kapitalmarkt, Unternehmensfinanzierung und rationale Entscheidungen: Festschrift für Jochen Wilhelm, Berlin, 75-91. SEC (2013). Report of Investigation Pursuant to Section 2i(a) of the Securities Exchange Act of 1934: Netflix, Inc., and Reed Hastings, https://www.sec.gov/litigation/investreport/34- 69279.pdf; zuletzt abgerufen am 06.10.2019. 168 SEC (2018). Elon Musk Settles SEC Fraud Charges; Tesla Charged With and Resolves Securities Law Charge. https://www.sec.gov/news/press-release/2018-226; zuletzt abgerufen am 06.10.2019. Statista (2019). Ranking der größten sozialen Netzwerke und Messenger nach der Anzahl der monatlich aktiven Nutzer (MAU) im Januar 2019 (in Millionen). https://de.statista.com /statistik/daten/ Studie/181086/umfra ge/die-weltweit-groessten-social-networks-nach-anzahl-deruser; zuletzt abgerufen am 06.10.2019. Williamson, O. (1985). The Economic Institutions of Capitalism. Firms, Markets, Relational Contracting. The Free Press, New York. 169 Sind InsureTechs die besseren Versicherer? Eine ökonomische Analyse aus Sicht verschiedener Verbrauchertypen Vincent Geilenberga* Key Words: Insurance; Start-ups; Finance Inhaltsübersicht: 1 Einleitung 2 Das Versicherungsgeschäft 3 Das Versicherungsgeschäft und Big Data 4 InsureTechs und die Geschäftsmodelle 5 Die Wahl der Verbrauchertypen 6 Fazit und Ausblick Literaturverzeichnis aResearch Student atZeppelin University 'Please address correspondence to Vincent Geilenberger, Zeppelin University, Am Seemoser Horn 20, 88045 Friedrichshafen. 171 1 Einleitung Die Versicherungsbranche steht ein gewaltiger Wandel auf grund der neu geschaffenen technischen Möglichkeiten durch Big Data bevor. Das Prinzip des Risikoausgleichs im Kollektiv wird sukzessive in das Prinzip der Risikoerfassung im Indivi duellen überführt, sodass individuellere Versicherungslösun gen zu individuellen Preisen möglich werden, weil die Quanti tät und Qualität der miteinander verknüpfbaren Daten dies möglich machen wird. Immer mehr Geräte, welche in den Haushalten oder an den Körpern der Verbraucher angebracht sind, werden Daten generieren, welche sich zum oben genann ten Zweck nutzen lassen. Diese Ausnutzung der Möglichkeiten von digitalen Technologien in der Versicherungsbranche wird allgemein InsureTech genannt, wobei man in einem zweiten Schritt zwischen etablierten Versicherern, die diese Möglich keiten ausnutzen und neuen Start-Ups, die ebenfalls durch die Ausnutzung der technologischen Möglichkeiten die Branche revolutionieren wollen, unterscheiden sollte. Diese Arbeit be fasst sich mit den Geschäftsmodellen der InsureTech Start- Ups, indem sie die Frage zu beantworten versucht, wie revolu tionär die Geschäftsmodelle dieser für die Branche tatsächlich sind und dies gerade vor dem Hintergrund, welche Möglich keiten die etablierten Versicherer durch die neuen Technolo gien haben, welche den InsureTech Start-Ups nicht zur Verfü gung stehen. Zwecks der Untersuchung des revolutionären Po tentials der Geschäftsmodelle werden drei unterschiedliche Verbrauchertypen vorgestellt, um an deren Beispiel den Nut zen der jeweiligen Geschäftsmodelle im Hinblick auf deren charakteristische Verbrauchermerkmale ausgiebig zu disku tieren. In dem ersten Kapitel wird die Grundlage des Versiche rungsgeschäfts in seiner klassischen Form beschrieben, um darauf aufbauend im zweiten Kapitel den Wandel durch die neuen Technologien analysieren zu können. Hierbei wird sich zeigen, dass es in der Versicherungsbranche der Zukunft maß geblich darauf ankommen wird, welche Art von Daten und wie viele Daten man als Versicherer miteinander verknüpfen kann, da diese Fähigkeit die Schlüsselkompetenz zur Sicherung und zum Ausbau vom ökonomischen Erfolg sein wird. Im dritten 172 Kapitel wird der InsureTech Begriff definiert und die jeweili gen aktuellen Geschäftsmodelle von InsureTech Start-Ups in den jeweiligen Abschnitten einzeln beschrieben und jeweils die Frage nach der Konkurrenzfähigkeit mit etablierten Versiche rern vor dem Hintergrund der analytischen erschlossenen Er gebnisse des zweiten Kapitels gestellt. Im vierten Kapitel wer den zunächst die Auswahlkriterien für die drei repräsentativen Verbrauchertypen vorgestellt, indem darauf verwiesen wird, dass bei der Auswahl maßgeblich auf möglichst heterogene Merkmale im Verhältnis zueinander geachtet wurde und dass diese Verbrauchertypen für einen nennenswerten Anteil aller Verbraucher stehen. Diese Kriterien erfüllen der l) Erfolgsver wöhnte Unternehmer, der 2) Familienorientierte und der 3) Sparsame Haushälter. Deren charakteristische Merkmale wer den in den daraulfolgenden Abschnitten jeweils zunächst be schrieben, um anschließend für alle Geschäftsmodelle der In sureTech Start-Ups einerseits alle Aspekte der Verbraucher merkmale, die für ein Interesse an dem Start-Up Geschäftsmo dell sprechen und andererseits alle Aspekte, die für ein Desin teresse an dem Start-Up Geschäftsmodell sprechen, diskutiert. Im letzten Kapitel werden die Erkenntnisse aus allen einzelnen Analyseschritten zu einem vereinheitlichenden Fazit zusam mengezogen, um die Frage zu beantworten, ob die Geschäfts modelle der InsureTech Start-Ups die Branche revolutionieren werden oder ob dies eher nicht der Fall sein wird. 173 2 Das Versicherungsgeschäft Die Grundlage des Versicherungsgeschäfts bildet das Prinzip des Risikoausgleichs im Kollektiv, welches darin besteht, dass eine Vielzahl einzelner Risiken aggregiert werden, um dadurch im Aggregat das Gesamtrisiko der einzelnen Versicherungsge schäfte zu reduzieren. Diese Risikoreduktion durch Risikenag gregation ist notwendig, weil im Versicherungsgeschäft Versi cherungsverträge im Hinblick auf eine unbekannte Zukunft abgeschlossen werden, d.h. lediglich mit statistischen Wahr scheinlichkeitsaussagen, welche eine Mehrzahl relevanter Va riablen in Bezug auf die wahrscheinlichkeitsbasierte Beziffe rung des Ausmaßes des Eintretens möglicher Schadensfälle miteinander verknüpfen, gearbeitet werden kann.1 Den Aus gangspunkt der Risikoklassifikation bilden Risikofaktoren also potentielle Schadensursachen, die mit einer gewissen Wahr scheinlichkeit eintreten können.2 Das Ziel dieser Aggregierung von Einzelrisiken ist in erster Linie die Verringerung der Vari abilität des Eintretens von Schadensfällen sowie die Reduzie rung von extremen Schadensfällen.3 Die einer solchen Kalku lation hierzu zugrunde gelegten geeigneten Variablen mit ent sprechenden Daten, die darüber Auskunft geben, mit welcher Wahrscheinlichkeit Schadensfälle in einem bestimmten Versi cherungsgeschäft auftreten, entstammen unumgänglich im mer der Vergangenheit.4 Die Fähigkeit der möglichst genauen Einschätzung des Ausmaßes des Eintrittrisikos von Schadens fällen hängt maßgeblich davon ab, wie umfangreich zeitlich und treffsicher sachlich betrachtet, die dem Versicherer zur Verfügung stehenden Daten sind. Denn es handelt sich bei den Daten um Variablen, die das jeweilige Risiko des Eintritts eines Schadenfalles beziffern.5 Im Versicherungsgeschäft kommt es folglich für die jeweiligen Versicherer vor allem darauf an, dass sie diese Fähigkeit der exakten Bezifferung von Risiken aus bauen, um dadurch optimale Prämien für ihre jeweiligen Ver sicherungsprodukte veranschlagen zu können. Die 1 Vgl. Arisov et al. 2019, S. 9. 2 Vgl. Albrecht 2017, S. 189. 3 Vgl. Cortis et al. 2018, S. 72. 4 Vgl. Lewis 2017, S. 493. 5 Vgl. Arisov et al. 2019, S. 9 174 Festsetzung der Höhe der Prämie auf ein konkretes Versiche rungsprodukt ist von essentieller Bedeutung für den Versiche rer, weil dieser darüber größtenteils seinen Profit erwirtschaf tet.6 Eine zu hoch angesetzte Versicherungsprämie bedeutet eine Abnahme der Konkurrenzfähigkeit mit anderen Versiche rern, weil die potentiellen Versicherungsnehmer aufgrund der geringeren Versicherungsprämie die Versicherungsprodukte der Konkurrenten nachfragen würden. Gleichzeitig bedeutet eine zu niedrig angesetzte Versicherungsprämie wiederum, dass für die Begleichung der zukünftig eingetretenen Scha densfälle potentiell die eingenommene Prämiensumme ver wendet werden muss oder der Versicherer sogar noch zusätz liche Gelder aus anderen Quellen aufgebringen muss. Daher handelt es sich bei der Festlegung der optimalen Prämie um einen “Balanceakt”. Die Höhe der Prämie wird dabei nicht für jeden Versicherungsfall einzeln berechnet, sondern richtet sich nach der Zusammensetzung der Merkmale von Risi koklassen, in welchen jeweils die Individuen von den Versiche rern einsortiert werden.7 Innerhalb dieser Risikoklassen wer den dann für den Einzelfall Gewichtungen vorgenommen, wel che dann die abschließende Prämienhöhe bestimmen.8 Dieses Verfahren der Einsortierung von Versicherungsnehmern in Risikoklassen ist maßgeblich der Unbekanntheit der weiter führenden individuellen Risiken geschuldet, da es für deren Integration und Bezifferung ebenfalls vorliegende Daten geben müsste, die eine veränderte Risikoeinschätzung gegenüber der Risikoklasse rechtfertigen. 6 Vgl. Lewis 2017, S. 493. 7 Vgl. McFall 2019, S. 54. 8 Vgl. Hoy 1982, S. 323. 175 3 Das Versicherungsgeschäft und Big Data Die ehemalige Unverfügbarkeit von persönlichen Daten wan delt sich aktuell aufgrund von Big Data in die Verfügbarkeit derselben um. Dabei bezeichnet der Begriff Big Data nicht ein fach nur die Tatsache, dass immer mehr Daten gesammelt wer den, sondern vielmehr noch, dass diese gesammelten Daten den unterschiedlichsten Quellen entstammen und miteinan der auf neuartige Weisen verknüpft werden.9 Denn durch die Nutzung von intelligenten Smart-Home Geräte lassen sich bei spielsweise Daten von individuellen Verbrauchern sammeln, was zu individuellen Preismodellen führt. Daher bedeutet die zunehmende Verfügbarkeit von persönlichen Daten eine Ver änderung der Beziehung zwischen den Versicherern und Ver sicherungsnehmern in der Hinsicht, dass die Versicherten zu nehmend eigenständig Daten generieren können.10 Diese ei genständig aggregierten Daten werden mit den Versicherern ausgetauscht, sodass diese die Ereignisse an entfernten Orten überwachen und dynamische Versicherungspreise nach Maß gabe der Nutzungsweise der Versicherten anbieten und umset zen können.11 Die Anzahl der miteinander verknüpften elekt ronischen Geräte wie Autos, Fitness-Trackern, Home-Assistenten oder Smart-Watches der Versicherten wird in Zukunft stark zunehmen und noch von anderen Produkten wie Klei dung, Augen-Sensoren oder medizinischen Geräten ergänzt werden. Diese Vielzahl von Datenquellen sowie die instantane Bereitstellung der Daten ermöglicht folglich l) die Servicebe reitstellung der Versicherer in Echtzeit, 2) die Bildung neuer Versicherungsprodukte sowie 3) eine individuellere Preisset zung.12 Big Data wandelt demnach die zuvor durch Passivität ausgezeichnete Rolle der Versicherer zu einer aktiven Rolle der Kontrolle und zielgerichteten Intervention um, da die Versi cherer, die in dem Haushalt und an dem Körper der Versicher ten angebrachten elektronischen Geräte aus der Ferne über wachen können, um beispielsweise bei auftretenden Verände rungen des Wasserdrucks den Versicherten auf einen sich 9 Vgl. Lehrer et al. 2018, S. 428. 10 Vgl. Arisov et al. 2019, S. 7. 11 Vgl. Silvello et al. 2019, S. 4. 12 Vgl. Ramnath et al. 2018, S. 4. 176 möglicherweise anbahnenden größeren Schaden aufmerksam machen können, sodass dieser seinerseits frühzeitig interve nieren kann. 13 Die Versicherer können dank dieser technologi schen Möglichkeiten erstmalig wirklich präventiv aktiv wer den.^ Der größte Effekt auf die Versicherungsbranche durch Big Data besteht jedoch nicht darin, dass die Versicherer 1) ih ren Service in Echtzeit bereitstellen können, 2) neue Versiche rungsprodukte konzipieren können oder 3) eine individuellere Preissetzung erstellen können, sondern viel grundsätzlicher darin, dass sie die heterogenen personenbezogenen Daten mit einander verknüpfen können, also aus der Verknüpfung der unterschiedlichsten Daten ein spezifisches Versichertenprofil gewinnen. Diese Fähigkeit der Verknüpfung heterogener Da tenquellen dürfte voraussichtlich der entscheidende Wettbe werbsvorteil der Versicherungsbranche der Zukunft sein, da es, wie oben herausgestellt, auf die möglichst exakte Erfassung des Ausmaßes des Risikos des Eintretens des Schadensfalles im Versicherungsgeschäft ankommt zwecks der optimalen An setzung der Prämie, weswegen genauere und vor allem indivi duell verknüpfte Daten eine optimalere Ansetzung der Prämie ermöglichen. Denn schließlich gilt im Versicherungsgeschäft: “Je höher die Korrelation der verfügbaren Daten zum Risiko ist, desto höher ist auch die Validität der Risikoeinschätz u n g .”1̂ Und je valider die Risikoeinschätzung ist, desto zielsi cherer kann die optimale Prämie auf ein Versicherungspro dukt bestimmt werden. Das Individuum wird also zunehmend nicht mehr einer Risikoklasse mit vergleichbaren Individuen zugeordnet, sondern tatsächlich aufgrund der Verfügbarkeit heterogener persönlicher Daten mit individuellen Versiche rungspreisen konfrontiert werden.16 Dies ermöglicht folglich den Versicherern eine viel genauere und auf den Einzelfall an gepasste Prämienkalkulation.1? Unter dem Einfluss von Big Data weicht das Prinzip des Risikoausgleichs im Kollektiv dem Prinzip der Risikoerfassung im Individuellen. Die Möglichkeit 1) zur Diversifikation der Versicherungsproduktpalette, 2) der 13 Vgl. Cortis et al. 2018, S. 75. 14 Vgl. Elhage etal. 2006, S. 744. 15 Arisov et al. 2019, S. 12. 16 Vgl. Lehrer 2018, S. 451. 17 Vgl. Maas et al. 2014, S. 24. 177 Servicebereitstellung in Echtzeit sowie die 3) individuell ge staltete Preissetzung basieren maßgeblich auf dem Vermögen des Versicherers individuell zurechenbare Daten einerseits zu aggregieren und andererseits sinnvoll miteinander synchroni sieren zu können, sodass jene über die Steigerung dieser Kern kompetenz die anderen Kompetenzen simultan mitsteigern. Ein weiterer Vorteil der durch Big Data ermöglichten Verknüp fung von personenbezogenen Daten ist derjenige, dass nicht nur die Aggregation und Verknüpfung möglich ist, sondern vielmehr noch die Daten in synchronisierter Fassung instantan abrufbar sind. Aufgrund der Gewährleistung dieser direkten Abrufbarkeit verkürzt sich die Wartezeit bis zum Vertragsab schluss von Versicherungsgeschäften aller Art für die Versi cherten sowie für die Versicherer auf Minuten oder sogar Se kunden.18 Gleichzeitig ermöglicht die direkte Abrufbarkeit der personenbezogenen Daten eine erhöhte Kapazität für die Schaffung von Transparenz bei Versicherungsgeschäften aller Art, da spezifische Gründe für beispielsweise die Ablehnung ei nes Versicherungsgeschäfts aufseiten des Versicherers oder die Gründe für die Höhe der verlangten Prämie für ein solches angegeben werden können.1̂ 18 Vgl. Ramnath et al. 2018, S. 5. 19 Vgl. Greineder et al. 2018, S. 9. 178 4 InsureTechs und die Geschäftsmodelle Die Ausnutzung von Big Data und anderen digitaler Technolo gien in Bezug auf die ökonomische Wertschöpfung in der Ver sicherungsbranche wird allgemein unter dem Begriff Insur- Tech gefasst. Der Begriff InsureeTech ist folgendermaßen de finiert: “A phenomenon comprising innovations of one or more traditional or non-traditional market players exploiting information technology to deliver solutions specific to the in surance industry.”20 InsurTech bezieht sich also nicht darauf, dass es sich um ein kleines Start-Up handelt, welches mit sei nem revolutionären Geschäftsmodell die Versicherungsbran che disruptieren will, sondern auf die schlichte Tatsache, dass ein der Versicherungsbranche angehörendes Unternehmen egal welcher Größe Gebrauch von neuartigen Möglichkeiten der Informationstechnologie macht, um entweder neue Ge schäftsmodelle zu erschließen oder lediglich beispielsweise die Bereitstellung von Serviceleistungen zu optimieren. Inwieweit nun die Gechäftsmodelle der InsureTech Start-Ups tatsächlich revolutionäres Potential für die Branche haben, wird nun im Folgenden analysiert. 4.1 Die Mikroversicherung Einige InsureTech-Start-Ups haben sich auf den Bereich der Mikroversicherung spezialisiert, d.h sie bieten spezielle Versi cherungsprodukte für zeitlich kurzfristige bevorstehende Er eignisse an und für Ereignisse, die zeitlich nur kurz andauern. So kann man beim Start-Up Cuvaa noch kurz vor Reiseantritt eine Flugversicherung abschließen oder einen Autofahrer für den Zeitraum von einer Stunde versichern.21 Dieses Geschäfts modell der Mikroversicherung eröffnet sicherlich einen inte ressanten Nischenmarkt innerhalb der Versicherungsbranche, kann jedoch nicht als wirklich disruptive Innovation für die ge samte Branche gewertet werden, da über dieses Geschäftsmo dell keine relevanten personenbezogenen Daten gesammelt und miteinander verknüpft werden. Schließlich hat das Risiko, ob ein Flug ausfällt oder nicht ausfällt, nichts mit der individu ellen Person zu tun, sondern lediglich mit Variablen wie 20 Stoeckli et al. 2018, S. 289. 21 Vgl. Stoeckli et al. 2018, S. 296. 179 Wetterlage, Flughafenauslastung etc. Im zweiten Fall wären personenbezogene Daten sicherlich hilfreich, doch diese kann sich das Start-Up Cuvaa mit seinem Nischenprodukt nicht be schaffen. Kurzum in dieser Art Start-Ups werden dementspre chend keine nennenswerten interessanten personenbezoge nen Daten erfasst, aufgrund derer Vorhandensein sie sukzes sive ihre Marktmacht ausbauen könnten oder als interessante Übernahmekandidaten für die großen Versicherer gelten könnten. Außerdem könnten die großen Versicherer ihren Wettbewerbsvorteil über Plattformvertriebsstrategien aus spielen, indem sie die Produkte in der Form von eigenen Apps und Webseiten an ihre bestehenden Kunden verbreiten. Bei dem Geschäftsmodell der Mikroversicherung handelt es sich folglich um eine Nische, welche sich durchaus erfolgreich be setzen lässt, mehr aber auch nicht. 4.2 Die vollkommen Digitalen Andere InsureTech-Start-Ups wollen darüber Kunden von sich überzeugen, indem sie alle Vertragsleistungen und Serviceleis tungen in ausschließlich digitaler Form anbieten, also keine ei genen Niederlassungen unterhalten, in welchen Kunden oder potentielle Kunden mit Mitarbeitern vor Ort interagieren. So bietet das deutsche InsureTech Start-Up ottonova alle seine Leistungen ausschließlich digital an. Die Versicherten intera gieren mit dem Unternehmen vor allem über die Smartphone- App, in welcher sie ihre Vertragsdaten einsehen und verwalten können. Außerdem ermöglicht es ihnen die Smartphone-App, beispielsweise Arztrechnungen einscannen zu können, um diese zwecks der Erstattung des Geldes an ottonova digital wei terzuleiten. Diese Rechnungen werden größtenteils bereits au tomatisch überprüft. Die Historie relevanter Ereignisse wie ärztliche Behandlungen erscheint in chronologischer Reihen folge in der Timeline des Versicherten, sodass dieser sich je derzeit mit dem Einloggen in die Ottonova-App über diese re levanten Ereignisse auf einen Blick informieren kann.22 Das Geschäftsmodell der ausschließlich digitalen Bereitstellung von Leistungen ist gleichermaßen wie das Geschäftsmodell der Mikroversicherung keine wirkliche Bedrohung für die etablier ten Versicherer, da sich beide Geschäftsmodelle leicht 22 Vgl. Schmidt et al. 2017, S. 3. 180 kopieren lassen. Jedem großen Versicherungsunternehmen steht es offen, denVersicherten dieselben digitalen Leistungen anzubieten, sofern diese in rein digitaler Form alle für ihre Be dürfnisse relevanten Leistungen in Anspruch nehmen wollen. Darüber hinaus verfügen sie über den Wettbewerbsvorteil, dass sie sowohl den Service vor Ort wie auch den digitalen Ser vice, sowie sämtliche Servicemischformen aus analog und di gital den Versicherten zur Auswahl anbieten können. 4.3 Die Versicherungs-Plug-Ins Eine dritte Gruppe von InsureTech Start-Ups setzt auf Versi cherungsplug-Ins für andere Webseiten. Andere Onlineshops, welche Produkte vertreiben, für welche die jeweiligen Start- Ups Versicherungen im Angebot haben, können entspre chende Versicherungsplug-Ins für die jeweiligen Produkte in ihrer Webseite integrieren.^ Den Kunden der jeweiligen Onli neshops ist es sodann möglich, zu dem gekauften Produkt mit nur wenigen und unkomplizierten Schritten die passende Ver sicherung abzuschließen. Das InsureTech Start-Up Simplelnsurance bietet beispielsweise diese Art von Plugins für Onli neshops an. Dieses Geschäftsmodell richtet sich folglich nicht nur an potentielle Kunden, sondern ebenso an andere Unter nehmen und unterscheidet sich darin von den anderen weiter oben beschriebenen Start-Up-Geschäftsmodellen. Das interes sante hieran ist die Möglichkeit der Ausnutzung von Netzwer keffekten, welche durch die Plug-In Integration von anderen Unternehmen ermöglicht wird. Je mehr Onlineshops Ge brauch von dieser Plug-In Lösung machen und je umsatzstär ker diese sind, desto wahrscheinlicher wird das Abschließen von Versicherungsverträgen aufgrund der immensen Sichtbar keit für Verbraucher. Daher steigert Simple Insurance die Wahrscheinlichkeit seiner Umsatzgenerierung, je mehr undje größer die Onlineshops beschaffen sind, welche die Plug-In Lösung für ihre Produkte integrieren. Dieses Angebot ist für die Onlineshops interessant, weil sie unkompliziert Versiche rungen für ihre Produkte mitanbieten können und die Kunden in ihrem jeweiligen Onlineshop ebenfalls nicht durch ein 23 Vgl. Stoeckli et al. 2018, S. 294. 181 langes Prüfungsverfahren verärgert werden. Allerdings hängt der Erfolg dieses Geschäftsmodells nicht nur davon ab, wie viele und welche Art von Onlineshops den Plug-In integrieren wollen, sondern noch viel grundsätzlicher davon ab, für wie viele Produkte die InsureTech-Start-Ups wie Simple Insurance eigene Versicherungsprodukte im Angebot haben, sodass sich überhaupt erst entsprechende Plug-Ins integrieren lassen. Problematisch ist jedoch, dass sich auch dieses Geschäftsmo dell von etablierten Versicherern leicht kopieren lässt, weil diese bereits seit Langem über eine umfassendes Versiche rungsangebot verfügen und lediglich einen eigenen Plug-In entwickeln müssten, um einerseits viel mehr Onlineshops mit entsprechenden Versicherungsprodukten zu versorgen und andererseits aufgrund der besseren Datenlage dies zu günsti geren Vertragskonditionen bewerkstelligen könnten. Zudem handelt es sich bei den etablierten Versicherern um Unterneh men, die sich bereits eines hohen Bekanntheitsgrades erfreuen und nicht in dem Maße überhaupt erst einmal ein Kundenver trauen aufbauen müssen, sondern auf dieses bereits setzen können, da sie über eine Vielzahl von langjährigen Kunden verfügen. 4.4 Die Versicherungsmanager Eine weitere Gruppe von Start-Ups hat sich darauf speziali siert, die bestehenden Versicherungen von anderen Versiche rern auf einer Plattform zusammenzuführen, sodass diese dort von den Kunden eingesehen und verwaltet werden.24 Die Start- Ups Knip, Clark, WeFox und GetSafe bieten diesen Service auch für den deutschen Versicherungsmarkt an. Alle vier Start-Ups ermöglichen es ihren Kunden alle ihre Versicherun gen auf einer Plattform zu verwalten und darüber hinaus Emp fehlungen zu günstigeren Versicherungskonditionen zu erhal ten. Diese Start-Ups vereinen gewissermaßen in ihrem Ge schäftsmodell die Vorteile eines Vergleichsportals mit den Vorteilen eines Versicherungsmanagers, was dazu führt, dass die Kunden individuelle Optimierungspotentiale zu bestehen den Versicherungen aufgezeigt bekommen und nicht einfach nur allgemeine Versicherungsangebote vergleichen können, wie es bei herkömmlichen Vergleichsportalen der Fall ist. 24 Vgl. Stoeckli et al. 2018, S. 297. 182 Diese doppelte Leistung des Geschäftsmodells hat tatsächlich ein disruptives Potential für die Versicherungsbranche, weil ei nerseits alle einzelnen Versicherungen auf einer Plattform zu sammengeführt werden, was die etablierten Versicherungen nicht kopieren können, weil es nicht sinnvoll wäre einen Ser vice anzubieten, der die Verwaltung von Konkurrenzproduk ten ermöglicht und andererseits alle auf diese Weise zusam mengeführten Versicherungsprodukte mit vergleichbaren Ver sicherungsprodukten verglichen werden können, was aus be sagtem Grund den etablierten Versicherern ebenso nicht mög lich ist. Das bedeutet zugleich auch, dass dieser Service den Kunden gleich zwei miteinander verbundene Vorteile liefert, welche ihnen von den etablierten Versicherern nicht bereitge stellt werden können. 183 5 Die Wahl der Verbrauchertypen Die Auswahl der drei Verbrauchertypen erfolgte einerseits nach dem Prinzip grundsätzlich verschiedener Merkmale und andererseits nach dem Prinzip, dass diese unterschiedlichen Merkmale für einen Großteil aller am Versicherungsmarkt teil nehmenden Verbraucher gelten, also eine allgemeine gesell schaftliche Relevanz aufgrund ihrer Häufigkeit haben. Die drei ausgewählten Verbrauchertypen sind l) der Erfolgsverwöhnte Unternehmer, 2) der Familienorientierte und 3) der Sparsame Haushälter. Insbesondere wurde bei der Auswahl der drei Ver brauchertypen darauf geachtet, dass diese nicht alle derselben Altersgruppe angehören sowie über ein verschieden hohes Haushaltseinkommen verfügen und allgemein unterschiedli che Interessen und Hobbies haben. Schließlich spielt bei zahl reichen Arten von Versicherungen wie Krankenversicherung oder Lebensversicherung das Alter beim Abschluss im Hin blick auf die Beitragshöhe eine große Rolle und beeinflusst da her wesentlich die Vertragsabschlussentscheidung, weswegen das Merkmal Alter explizit bei der Auswahl der drei heteroge nen Verbrauchertypen berücksichtigt wurde. Die Höhe des Haushaltseinkommens hat ebenso einen wesentlichen Ein fluss auf Vertragsabschlussentscheidungen, weil von der Ver fügbarkeit von Einkommen abhängt, ob und wie viele Versi cherungen der Verbraucher abschließen kann bzw. sich für Versicherungen im weiteren Sinne überhaupt interessiert. Zu dem handelt es sich bei den Merkmalen Alter und Haushalts einkommen um zwei wesentliche Merkmale, die einen jeden Verbraucher betreffen und daher von der geforderten gesell schaftlichen Relevanz sind. Darüber hinaus wurde noch darauf geachtet, dass ein Verbrauchertyp ausgewählt wurde, welcher in seinen Entscheidungen nicht nur auf sich selbst achtet, son dern sich am Wohlergehen anderer orientiert. Dies trifft auf den Typen des Familienorientierten im Gegensatz zu den Ty pen des Erfolgsverwöhnten Unternehmers und des Sparsamen Haushälters zu. Schließlich macht es einen Unterschied im Hinblick auf das Haushaltseinkommen und die allgemeine Einstellung zu Versicherungsprodukten, ob man lediglich für sich selbst verantwortlich ist, oder für andere mitdenken muss und auch will. Dementsprechend war es wichtig, dass dieses 184 Merkmal ebenfalls in der Auswahl Berücksichtigung findet. Die Interessen der Verbrauchertypen reichen vom regelmäßi gen Konsum von Luxusprodukten zum gewohnten Konsum von möglichst günstigen Produkten und sind folglich hetero gener Natur. Im Folgenden werden nun die jeweiligen Ver brauchertypen mit ihren Merkmalen vorgestellt. Die Verbrau chertypen entstammen der VerbraucherAnalyse, welche eine der größten Markt-Media-Studien Europas im Auftrag der Axel Springer AG sowie der Bauer Media Group ist und in wel cher 30 000 bevölkerungsrepräsentative Bürger mündlich und schriftlich befragt wurden. Der erste Verbrauchertyp ist der sogenannte Erfolgsver wöhnte Unternehmer. Dieser Verbrauchertyp umfasst vor al lem einen Großteil leitender Angestellter und Selbstständiger. Der Begriff Unternehmer bezieht sich also nicht auf den Beruf, sondern auf die Lebenseinstellung allgemein, weswegen dieser Typ sowohl Selbstständige wie auch leitende Angestellte um fasst. Außerdem verfügt dieser Typ über eine überdurch schnittliche Bildung und über ein sehr hohes Einkommen. Weiterhin ist er männlich dominiert und beinhaltet über durchschnittlich viele 40-59-jährige.25 Der Konsumstil dieses Typs zeichnet sich durch Qualitätsorientierung aus. Die Ange hörigen dieses Verbrauchertyps ernähren sich gesundheitsbe wusst und gönnen sich gerne auch Luxusprodukte, was ihnen aufgrund ihres sehr hohen Einkommens auch möglich ist. Das Interesse dieses Typs reicht von Finanzthemen, Kunst und Kultur bis hin zu Technik und Autos. Sie gehen regelmäßig kostspieligen Hobbies nach, welche beispielsweise Golf, Ski fahren und Segeln sind. In der Geldanlage sind sie versiert, d.h. sie nutzen unterschiedliche Anlageformen und halten sich re gelmäßigen auf den neuesten Stand über neue und weiterfüh rende Anlagemöglichkeiten. Ihr Handeln im Beruf und im All tag zeichnet sich allgemein durch Selbstsicherheit und Ehrgeiz im Verfolgen selbstgesetzter Ziele aus. Aufgrund ihres Ehrgei zes und ihrer guten materiellen Situiertheit sind sie anderen oft einen Schritt voraus und dienen anderen als Vorbilder.26 Der zweite Verbrauchertyp ist der Familienorientierte. Wie es die Namensgebung bereits andeutet, geht es diesem Typ in 25 Vgl. VerbraucherAnalyse 2010, S. 1. 26 Vgl. VerbraucherAnalyse 2010, S. 1. 185 erster Linie um das Wohlergehen der eigenen Familie. Dieser Typ ist weiblich dominiert und in der Regel verheiratet. Außer dem hat er im Vergleich zum Bevölkerungsdurchschnitt über durchschnittlich viele Kinder. Hauptsächlich 25- bis 45-jäh rige gehören diesem Typ an. Die meisten gehen keinem Beruf nach, doch sofern sie einem Beruf nachgehen, dann arbeiten sie vor allem als Angestellte oder Beamte. Das Haushaltsein kommen ist leicht überdurchschnittlich. Aufgrund der Tatsa che, dass die eigene Familie und der eigene Nachwuchs den Lebensmittelpunkt bilden, interessieren sie sich für Themen wie Kindererziehung, Kochen und Backen wie auch die Ein richtung und Gartengestaltung. Zudem legen sie Wert darauf, dass größere Kaufentscheidungen von allen Familienmitglie dern gemeinsam getroffen werden.27 Der dritte Verbrauchertyp ist der Sparsame Haushälter. Dieser weiblich dominierte Typ verfügt über eine vergleichs weise geringe Bildung und ist älter als 60 Jahre. In der Regel ist dieser Typ nicht mehr berufstätig und hat vor der Rente als einfacher Arbeiter oder einfacher Angestellter gearbeitet. Zu dem verfügen die Angehörigen dieses Typs nur über ein gerin ges bis mittleres Haushaltseinkommen.28 Sie gehen mit Vor liebe eher häuslichen Betätigungen nach, welche vor allem in der Haushaltsreinigung, im Kochen oder der Gartenpflege be stehen. Sofern eigene Kinder existieren, sind diese zumeist schon längst außer Haus. Die Familie ist ihnen wichtig sowie Sicherheit im Allgemeinen. Sie sind empfänglich für Empfeh lungen von Experten und vertrauen auf Marken. In ihren Inte ressen sind sie beständig und gehen Gewohnheiten nach, wes wegen sie sich nicht für moderne Technik und modische Trends begeistern können, weil sie das Vertraute mehr schät zen als alles Neue.29 27 Vgl. Verbraucher Analyse 2010, S. 2. 28 Vgl. Verbraucher Analyse 2010, S. 2. 29 Vgl. Verbraucher Analyse 2010, S. 2. 186 5.1 Der Erfolgsverwöhnte Unternehmer und die InsureTech Geschäftsmodelle Das Geschäftsmodell der Mikroversicherung, wie sie das Start- Up Cuwa anbietet, ist für diejenigen Erfolgsverwöhnten Un ternehmer, welche Selbstständige sind weitaus interessanter als für diejenigen Unternehmer, welche Angestellte sind. Dies liegt daran, dass sämtliche Flüge und Leihwagenfahrten der leitenden Angestellten über das Unternehmen abgerechnet werden, welchem sie angehören. Bei Selbstständigen, welche aufgrund ihres Berufes viel Fliegen und in anderen Städten und Ländern Autofahren müssen, ist dieses Angebot wiede rum ansprechender, weil sie viel unterwegs sind und alle ent stehenden Reisekosten selbst tragen müssen, d.h. die Reise kosten übernimmt kein Unternehmen für sie. Allerdings ist dieses Geschäftsmodell der Mikroversicherung schließlich doch wiederum nicht sonderlich ansprechend für viel reisende Selbständige Erfolgsverwöhnte Unternehmer, weil je mehr sie fliegen, desto eher lohnt sich ein Versicherungsmodell, wel ches einen festen Jahresbeitrag vorsieht, da sie einerseits so die Transaktionskosten umgehen, jedes Mal aufs Neue eine Mikroversicherung abschließen zu müssen und sie darüber hinaus in Summe sicherlich noch günstiger versichert sind, wenn sie nicht jedes Mal aufs Neue eine Mikroversicherung ab schließen müssen. Die vollkomme digitalisierte Versicherung, wie sie in Deutschland das Start-Up Ottonova zur Verfügung stellt, ist sicherlich deswegen für den Erfolgsverwöhnten Un ternehmer interessant, weil er häufig beruflich viel unterwegs ist und er auf diese Weise alle relevanten Versicherungsdaten gewissermaßen immer digital bei sich hat. Vor allem dürfte ihn die Timeline von Ottonova ansprechen, wo alle gesundheitsre levanten Daten aufgelistet sind. Die VersicherungsPlug-Ins wie sie Simplelnsurance für Onlineshops bereitstellt, sind für den Erfolgsverwöhnten Unternehmer ansprechend, weil die ser in seiner Freizeit kostspieligen Hobbies wie Segeln oder Golfen nachgeht und allgemein gerne Luxusprodukte konsu miert. Schließlich macht das Abschließen einer Versicherung auf ein Produkt gerade dann Sinn, wenn es sich um ein teures und für Störungen sensibles Produkt handelt und eben keine Massenware ist. Der Erfolgsverwöhnte Unternehmer verfügt sowohl über ein sehr hohes Einkommen wie auch den Sinn und 187 Geschmack für Luxusprodukte, weswegen die Bereitstellung der Möglichkeit des unkomplizierten Abschließens von zusätz lichen Versicherungen auf hochwertige Produkte wie Kameras, Motorräder etc. ihn im besonderen Maß anspricht. Aufgrund seines materiellen Wohlstandes und seiner vielseitigen Inte ressen und seinem ausgeprägten Sinn für finanzielle Themen dürften viele Erfolgsverwöhnte Unternehmer eine Vielzahl un terschiedlicher Arten von Versicherungen bei unterschiedli chen Versicherern abgeschlossen haben, was das Management all dieser Verträge aufgrund der Vielzahl und der Zerstreutheit erschwert. Daher kommen ihm die Alles-in-einer-Hand Versi cherungsmanager wie sie die Start-Ups Clark und WeFox zur Verfügung stellen, äußerst gelegen, da er auf deren Plattfor men alle seine unterschiedlichen Verträge zusammenführen und verwalten kann. Schließlich sind Versicherungsmanager in dem Maße ansprechend, wie man viele Versicherungsver träge hat. 5.2 Der Familienorientierte und die InsureTech Geschäftsmodelle Die Mikroversicherungen sind für diesen Typ nicht sonderlich ansprechend, weil er in aller Regel mit der gesamten Familie verreist, weswegen der Abschluss nur einer Mikroversicherung für eine Person nicht ausreicht. Allerdings könnten Mikrover sicherungslösungen interessant sein, welche die gesamte Fa milie zu einem annehmbaren Preis versichern, weil dieser Typ kontinuierlich um das Wohlergehen der gesamten Familie be sorgt ist, weswegen er durchaus eine hohe Zahlungsbereit schaft für den Schutz derselben hat. Jedes Familienmitglied einzeln zu versichern ist aber sicherlich rein ökonomisch auf grund des nur leicht überdurchschnittlichen Haushaltsein kommens nicht möglich. Die Zahlung eines festen Jahresbe trags für eine für unbegrenzte Flüge geltende Flugversiche rung, wie sie sich für den Typ des Erfolgsverwöhnten Unter nehmers lohnt, ist im Gegensatz dazu für den Familienorien tierten nicht lohnenswert, weil er in aller Regel lediglich nur dann fliegt, wenn er mit der Familie einen Urlaub gebucht hat, was aufgrund schulischer und finanzieller Limitationen nicht mehr als zweimal im Jahr Vorkommen dürfte. Die vollkommen digitale Versicherungslösung von ottonova dürfte den 188 Familienorientierten dann ansprechen, wenn er nicht nur di gital Zugriff auf seine persönlichen Gesundheitsdaten hat, son dern auch die Gesundheitsdaten der eigenen Kinder überwa chen kann. Ottonova bietet kein Versicherungsprodukt in diese Richtung an, was sicherlich eine Marktlücke darstellt, weil der Familienorientierte eine hohe Zahlungsbereitschaft für ein solches Angebot hat. Obgleich dieser Typ vergleichs weise nur über ein leicht überdurchschnittliches Haushaltsein kommen verfügt, so dürfte dennoch eine Versicherungslösung, welche den Gesundheitszustand aller Familienmitglieder mit nur wenigen Klicks aufrufbar gestaltet, eine hohe Zahlungsbe reitschaft beim Familienorientierten hervorrufen, weil schließ lich die Sicherstellung des familiären Wohlergehens und damit vor allem der familiären Gesundheit und Sicherheit für diesen Typ die oberste Priorität im Leben hat. Es ist sogar wahr scheinlich, dass er persönlich nicht seine Krankenversiche rung wechseln würde, solange seine Kinder nicht ebenfalls die Krankenversicherung zum selben Versicherer wechseln könn ten. Er will in erster Linie seine gesamte Familie schützen und nicht nur sich selbst, weswegen die Versicherungslösung von ottonova für ihn nicht ansprechend sein dürfte. Dementspre chend dürfte es sich bei der Unverfügbarkeit der Verwaltung mehrerer verknüpfter Timelines um eine Marktlücke handeln. Die Versicherungsplug-Ins, die sich in Onlineshops integrie ren lassen, sind für den Familienorientierten nicht sonderlich ansprechend, weil er in der Regel Gebrauchsgegenstände in ei ner eher günstigeren Ausführung kauft, da immerzu die Gefahr besteht, dass die häufig kleinen Kinder im Haushalt diese ka putt machen. Die Alles-in-einer-Hand Versicherungsplattfor men wären wiederum für den Familienorientierten hochgradig interessant, wenn diese es ihm ermöglichen, die Versicherun gen aller Familienmitglieder zusammenzuführen und zu über wachen. Doch diese bieten eine solche Lösung nicht an, was gleichsam wie im weiter oben erläuterten Fall von ottonova eine Marktlücke darstellen könnte, da der Familienorientierte mit einer solchen Lösung maßgeblich sein Hauptanliegen des familiären Wohlergehens und Schutzes befriedigen könnte, so fern ihm dieser Service bereitgestellt würde. Außerdem muss der Familienorientierte tatsächlich immer die Versicherungen der Kinder überwachen, aufgrund der Tatsache, dass diese zu 189 jung sind, um dies selbst zu tun, d.h. der Familienorientierte muss ohnehin tendenziell weitaus mehr Zeit in die Papierar beit investieren, als es andere Verbrauchertypen müssen, die nur für die Verwaltung ihrer eigenen Versicherungsverträge verantwortlich sind. 5.3 Der Sparsame Haushälter und die InsureTech Geschäftsmodelle Aufgrund des mangelnden Interesses an neuen Erfahrungen in anderen Ländern und des eher geringen Budgets des sparsa men Haushälters hat er kein Interesse an Mikroversicherun gen für beispielsweise Flüge oder Leihwagen, weil er Flüge und Leihwagen selbst bereits nicht in Anspruch nimmt. Er fühlt sich in seiner Heimat wohl und verlässt diese nur ungern. Au ßerdem ist es wahrscheinlich, dass er seinen Urlaub im eige nen Land verbringt und dafür sein eigenes Auto oder seinen eigenen Wohnwagen benutzt, um an die Nordsee oder den Schwarzwald zu gelangen. Daher wird der Mikroversicherer mit diesem Verbrauchertyp kein Geld verdienen. Der digitale Versicherer ottonova dürfte ebenso kein Geld mit dem sparsa men Haushälter verdienen, weil der sparsame Haushälter auf seinen Versicherungsberater vor Ort setzt und davor zurück schreckt, von den Möglichkeiten einer rein digitalen Versiche rung Gebrauch zu machen. Aufgrund seiner geringen bis mitt leren Bildung fühlt er sich zudem bei komplexen Versiche rungsangelegenheiten auf externen Rat angewiesen und ver traut diesem. Mit einem Versicherungsberater hat er ein häu fig über Jahrzehnte andauerndes Vertrauensverhältnis aufge baut, was er aufgrund seiner Orientierung am Beständigen und Vertrauten schätzt und ihn allgemein daran hindert, neue Ver sicherungen abzuschließen, sofern ihm ein solcher Berater nicht dazu rät. Darüber hinaus ist es bereits seit Langem eine Strategie der Versicherer hohe Kommissionen für fähige Ver sicherungsberater zu zahlen, anstatt nur um günstigere Prä mien zu konkurrieren, um eben dieses Vertrauensverhältnis für sich ökonomisch zu nutzend0 Über ein solches funktionie rendes Beraternetzwerk verfügt ottonova nicht. Außerdem bie tet ottonova ohnehin keine Versicherungsprodukte für Rent ner an. Abgesehen davon sind die Kosten sämtlicher relevanter 30 Vgl. Cosby et al. 1987, S. 405. 190 Versicherungen im Hinblick auf einen Versicherungswechsel für einen über 6o-jährigen viel zu groß, was insbesondere er sich aufgrund seines geringen bis mittleren Haushaltseinkom mens ohnehin nicht leisten könnte und nicht sinnvoll wäre. Die Versicherungs-Plug-Ins sprechen den sparsamen Haus hälter ebenso nicht an, weil er eine Ablehnung für das Neue und damit allen voran das Digitale hat. Er zieht es vor seine Produkte in den bekannten Ladengeschäften zu kaufen und will nicht von Onlineshops seine Produkte beziehen. Zudem hat er darüber hinaus kein Interesse an Produkten, welche aus schließlich digital verfügbar sind, da er schließlich nur das wertschätzt, was er immer schon analog erwerben konnte. Folglich wird er die Versicherungs-Plug-Ins nicht als Verbrau cher nachfragen. Die Alles-in-einer Hand Versicherungsplatt formlösung ist für ihn ebenfalls nicht interessant, aufgrund dessen, dass er sämtliche Versicherungsverträge bei einem be stimmten Versicherungsberater abgeschlossen hat, mit wel chem er alles bespricht und auf dessen Rat er auch angewiesen ist. Daher spricht ihn keine Versicherungslösung an, welche ihm die Selbstverantwortung erleichtert, weil er diesbezüglich immer schon auf Fremdverantwortung gesetzt hat. Er schätzt es seinen Berater jederzeit anrufen zu können, um alle relevan ten Angelegenheiten telefonisch abzuklären. Zusammenfas send lässt sich sagen, dass wirklich kein Insur-Tech Start-Up Geschäftsmodell für ihn wirklich ansprechend ist insbeson dere aufgrund seiner l) Ablehnung des Neuen, 2) Orientierung am Vertrauten und 3) seines fortgeschrittenen Lebensalters. 5.4 Zusammenfassung der Ergebnisse zu den Verbrauchertypen Die Analyse der Beziehung zwischen den Merkmalen der ein zelnen Verbraucher und den Geschäftsmodellen der Insure- Tech Start-Ups zeigt in Summe, dass diese aufgrund zahlrei cher oben ausgeführter Gründe nicht wirklich ansprechend für die jeweiligenVerbrauchertypen sind. Dieses Analyseergebnis steht damit im Einklang mit dem Analyseergebnis zu den ein zelnen Geschäftsmodellen vor dem Hintergrund des Bran chenwandels insgesamt, weil dieses ebenfalls ergeben hat, dass diese Geschäftsmodelle keine größere Bedrohung für die etab lierten Versicherer darstellen. Vor allem generieren alle 191 Geschäftsmodelle keine nennenswerten Verbraucherdaten, welche ihnen einen maßgeblichen Wettbewerbsvorteil e r bringen würde und sie als Übernahmekandidaten durch etab lierte Versicherer qualifizieren würde. Alles in allem bekräfti gen die Ergebnisse dieser Forschungsarbeit in Bezug auf die InsureTech Start-Up Geschäftsmodelle folgendes Fazit einer anderen Forschungsarbeit: “Die disruptive Veränderungskraft der digitalen Transformation ist aufgrund fehlender Lösungen in der Assekuranz noch nicht entfacht.”31 31 Bühler et al. 2017, S. 69. 1 9 2 6 Fazit und Ausblick Diese Arbeit ist der Forschungsfrage nachgegangen, ob und in wieweit die Geschäftsmodelle der InsureTech Start-Ups die Versicherungsbranche revolutionieren werden. In einem ers ten Analyseschritt wurde die Grundlagen des klassischen Ver sicherungsgeschäft beschrieben, um darauf aufbauend erfas sen zu können, was sich durch die durch Big Data neu geschaf fenen technologischen Möglichkeiten für das Versicherungs geschäft insgesamt verändern wird. Während im klassischen Versicherungsgeschäft das Prinzip des Risikoausgleichs im Kollektiv Geltung hatte, so wandelt sich unter digitalen Bedin gungen dieses Prinzip in das Prinzip der Risikoerfassung im Individuellen um. Es konnte daraufhin gezeigt werden, dass diejenigen Versicherer, welche dieses Prinzip der Risikoerfas sung im Individuellen durch vernetzte datengenerierende Ge räte in den Haushalten und an den Körpern der Verbraucher zunehmend in das Prinzip der Risikoerfassung im Individuel len transformieren, sich die entscheidenden Wettbewerbsvor teile für das Versicherungsgeschäft der Zukunft erarbeiten. Vor dem Hintergrund der Analyse zum Branchenwandel durch Big Data insgesamt wurde im dritten Kapitel der InsureTech- Begriff definiert und zwischen InsureTech allgemein und In sureTech Start-Ups unterschieden. Auf der Grundlage dieser geleisteten Definition wurden daraufhin in einzelnen Ab schnitten die gegenwärtigen InsureTech Start-Up Geschäfts modelle einzeln und ausführlich mit geeigneten Beispielen be schrieben. Nachdem diese Beschreibung geleistet war, wurden diese Geschäftsmodelle in Beziehung zu dem der Branche be vorstehenden technologischen Wandel gesetzt und analysiert, ob diese den etablierten Versicherern mit ihren Innovationen gefährlich werden können. Im vierten Kapitel wurde schließ lich die Auswahl der drei Verbrauchertypen erklärt, welche ei nerseits im Verhältnis zueinander heterogene Merkmale wie Alter, Haushaltseinkommen oder dergleichen haben und wel che andererseits mit diesen spezifischen Merkmalen für einen großen Anteil der Verbraucher insgesamt in Deutschland ste hen. Beide Auswahlkriterien sind insofern wichtig, als sie eine differenzierte Analyse der Relevanz der unterschiedlichen Ge schäftsmodelle der InsureTech Start-Ups im Hinblick auf die 193 gestellte Forschungsfrage ermöglichten, ob und inwiefern jene Geschäftsmodelle tatsächlich revolutionäres Potential für die Versicherungsbranche haben. Diese drei Verbrauchertypen, auf welche die genannten Auswahlkriterien zutreffen, sind der l) Erfolgsverwöhnte Unternehmer, der 2) Familienorientierte und der 3) Sparsame Haushälter. Deren Merkmale wurden in den darauffolgenden Abschnitten jeweils dargelegt. Im An schluss daran wurden die unterschiedlichen Geschäftsmodelle der InsureTechs in Beziehung zu den jeweiligen Merkmalen der Verbrauchertypen gesetzt, um die Forschungsfrage weiter führend zu beantworten, ob jene neuen Geschäftsmodelle ernsthafte Konkurrenz für die etablierten Versicherer bedeu ten. Die jeweiligen Analysen haben ergeben, dass von keinem der InsureTech Start-Up Geschäftsmodellen eine ernsthafte Bedrohung für die etablierten Versicherer ausgeht, da alle ver wendeten Konzepte und Technologien leicht kopierbar sind und sich auf deren Basis bestenfalls funktionierende Nischen märkte bilden lassen. Dementsprechend lässt sich abschlie ßend festhalten, dass die technologischen Möglichkeiten von Big Data die Versicherungsbranche maßgeblich verändern werden, die Geschäftsmodelle der InsureTech Start-Ups hin gegen gegenwärtig nicht. 194 Literaturverzeichnis: Albrecht, Peter (2017). Bedroht Big Data Grundprinzipien der Versicherung? (II.). In: ZeitschriftfürVersicherungswesen, 68(6), 189-192. Arisov, Elisabeth; Becker, Johannes; Erny, Matthias; Zeier Röschmann, Angela (2019). Individualisierte Versicherungslösungen in einer digitalen Welt: eine Studie des Zentrums für Risk & Insurance. ZHAW School of Management and Law, Winterthur Schweiz. Bühler, Pascal; Maas, Peter; Fleischer, Martin (2017). Digitale Transformation in Märkten mit Versicherung-Von der Verteidigung des Geschäftsmodells bis zur Auflösung der Branche. In: Versicherungsrundschau: Zeitschrift der Österreichischen Gesellschaft für Versicherungsfachwissen, 1 2, 62-69. Ramnath, Balasubramanian; Libarikian, Ari; McElhaney, Doug (2018). Insurance 2030- The impact of AI on the future of insurance. In: McKinsey& Company, New York. Cortis, Dominic; Debattista, Jeremy; Debono, Johann; Farrell, Mark (2018). InsurTech. In: Lynn, Theo; Mooney, John; Rosati, Pierangelo; Cummins, Mark (editor): Disrupting Finance. FinTech and Strategyin the 2ist Century. Palgrave Studies in Digital Business & Enabling Technologies, 71-84. Crosby, Lawrence; Stephens, Nancy (1987). Effects ofRelationship Marketing on Satisfaction, Retention, and Prices in the Life Insurance Industry, In: Journal of Marketing Research, 24(4), 404-411. Elhage, Bernard; Käslin, Bruno (2006). Funktionen der Versicherung in der Schadenprävention, In: Zeitschrift für Versicherungswesen 22(1), 743-747. Greineder, Michael; Riasanow, Tobias; Böhm, Markus; Krcmar, Helmut (2019). The Generic InsurTech Ecosystem and its Strategie Implications for the Digital Transformation of Insurance Industry. In: 40th Gesellschaft für Informatik EMISA. Hoy, Michael (1982). Categorizing risks in the insurance industry. In: The QuarterlyJournal of Economics, 97(2), 321-336. 195 Stoeckli, Emanuel; Dremel, Christian; Uebemickel, Falk (2018). Exploring characteristics and transformational capabilities of InsurTech innovations to understand insurance value creation in a digital world. In: Electronic Markets, 28(3), 287-305. Lehrer, Christiane; Wieneke, Alexander; vom Brocke, Jan; Jung, Reinhard; Seidel, Stefan (2018). Howbig data analytics enables Service innovation: materiality, affordance, and the individualization of Service. In: Journal ofManagement Information Systems, 35(2), 424-460. Lewis, Samuel (2017). InsurTech: An industry ripe for disruption. In: Georgetown Law Technology Review, 1(2), 491-502. Maas, Peter; Veselina, Milanova (2014). Big Data in der Versicherungswirtschaft, In: Die Volkswirtschaft, 87(5), 23-25. McFall, Liz (2019). Personalizing solidarity? The role of selftracking in health insurance pricing. In: Economy and society 48(1), 52-76. Schmidt, Jan-Philipp; Schulz, Volker (2017). InsurTech. Proceedings zum 12. FaRis & DAV Symposium am 9 Juni 2017 in Köln. Silvello, Andrea; Procaccini, Alessandro (2019). Connected Insurance Reshaping the Health Insurance Industry. In: Smart Healthcare. IntechOpen. Verbraucheranalyse (2010). Konsumstiltypologie, https://www.verbraucheranalyse.de/publikationen/zielgrupp enmodelle; zuletzt abgerufen am 24.06.2019. 196 Das Immobilienmanagement derZukunft: Ein Überblick zu neuen Anwendungen im Kontext der Digitalisierung und Digitalen Transformation Tim Alexander Herberger»* & Frederic Maximilian Zollb* Key Words: Immobilienmanagement; Digitalisierung; Prop- Tech; Datenschutz Inhaltsübersicht: 1 Einleitung 2 Theoretische und begriffliche Grundlagen 3 Chancen und Risiken aus innovativen Anwendungen für das Immobilienmanagement der Zukunft 4 FazitundAusblick Literaturverzeichnis a Associate Professor, Chair of Entrepreneurship, Finance and Digitalization, Andrassy University, Budapest, Hungary. b Research Fellow at Chair of Entrepreneurship, Finance and Digitalization, Andrassy University, Budapest, Hungary. * Please address correspondence to Frederic Zoll, Barer Straße 58, 80799 München; email: f.zoll@live.de 197 1 Einleitung Die Immobilienwirtschaft besitzt weltweit eine sehr hohe Re levanz in Anbetracht der gesamtwirtschaftlichen Bedeutung einzelner Branchen. In Deutschland tragen immobilienbezo gene Wirtschaftsaktivitäten einen Anteil von rund 18 Prozent der Bruttowertschöpfung.1 Zur deutschen Immobilienwirt schaft zählen im weiten Sinne knapp vier Millionen private Vermieter, rund 16 Millionen Eigennutzer und über 815.000 Unternehmen. Im Zuge der US-amerikanischen Subprime Krise im Jahr 2007 und der anschließenden Weltwirtschafts krise erwies sich die deutsche Immobilienwirtschaft als beson ders stabil und stellte für die deutsche Finanzwirtschaft einen wichtigen Anker dar.2 Das aus der globalen Finanzkrise resul tierende, über Jahre anhaltende Niedrigzinsniveau sorgte mit attraktiven Zinskonditionen und staatlich geförderten Kredi ten für einen Boom der Immobilienbranche, dessen Hochkon junktur bis zum heutigen Tag anhält.s Nach Just et al. (2017) sind Immobilien in vielerlei Hin sicht „besondere Güter“4. Sie sind langlebig, großvolumig, ge bunden an ihren Standort und an ihrer Entwicklung und Be wirtschaftung sind allerlei Akteure beziehungsweise Stakehol der des Immobilienmanagements beteiligt. Daher ist die Im mobilienbranche durch eine besonders ausgeprägte Segmen tierung entlang der Wertschöpfungskette gekennzeichnet.5 Das Immobilienmanagement und dessen Stakeholder in allen Teilbereichen entlang des gesamten Immobilienlebenszyklus (ILZ) befinden sich aktuell am Anfang eines tiefgreifenden Wandlungsprozesses. Die Digitalisierung hält wie in allen Le bensbereichen, mit Zeitverzug inzwischen auch in der Immo bilienwirtschaft Einzug.6 Start-ups, die in der Immobilien branche als Proptechs? bezeichnet werden, sehen darin ihre 1 Vgl. Voigtländer et al., 2013. 2 Vgl. Just et al., 2017. 3 Vgl. Baumanns et al., 2016. 4 Just et al., 2017, S. 2. s Vgl. Rottke&Voigtländer, 2014. 6 Vgl. Streit, 2018. 7 „Proptech“ ist ein zusammengesetztes Wort aus „Property“ und „Techno logy“ und eine in der Immobilienbranche gängige Bezeichnung für ein Start-up (Vornholz, 2017, S.10). 198 Chance und versuchen aufgrund des sich verändernden Digi talisierungsverständnisses die Branche grundlegend zu verän dern. Dabei fokussieren sie sich meist auf die Innovation eines einzelnen, sehr speziellen Teilbereichs und versuchen diesen nachhaltig zu digitalisieren.8 Die Möglichkeiten des Internets und die sich rasant weiterentwickelnden digitalen Technolo gien erhöhen die Komplexität ihrer Umgebungen, insbeson dere für unvorbereitete Nutzer.9 Demgegenüber bieten sie aber auch erhebliche Chancen und Nutzungspotenziale, die in der Immobilienbranche besonders von Proptechs erkannt werden. Das Smart Home und dessen dezentrale Steuerung per Smartphone oder Tablet stellt derzeit wohl das prominenteste Bei spiel für die Digitalisierung des Immobilienmanagements in der breiten Öffentlichkeit dar.10 Darüber hinaus existieren noch weitere Anwendungen, die bei den Stakeholdern in der Hoffnung auf Effizienzsteigerungen und Prozessoptimierun gen immer mehr an Bedeutung gewinnen.11 Entgegen dieser Hoffnungen und damit verbundener Ängste fehlt es im Immobilienmanagement weitestgehend an Klarheit, welche Chancen sich für die Stakeholder tatsächlich ergeben können und welche konkreten Risiken damit in Ver bindung stehen. Die Selektion optimaler digitaler Lösungen, sowie deren Implementierung stellen aktuelle Probleme des modernen Immobilienmanagements dar.12 Zudem sind sich manche Stakeholder zahlreicher Anwendungen im Immobili enmanagement der Zukunft und dem damit verbundenen Dienstleistungsspektrum von Proptechs bisher kaum bewusst. Im Hinblick auf diese Problemstellungen soll sich der vorlie gende Beitrag folgenden beiden Forschungsfragen widmen: l) Welche Anwendungen im Kontext der Digitalisierung und Digitalen Transformation beeinflussen das Immobili enmanagement in der Zukunft? 8 Vgl. Vornholz, 2017. 9 Vgl. Reeves et al., 2016. 10 Vgl. Deloitte, 2018b. 11 Vgl. Bötling et al., 2016. 12 Vgl. Bötling et al., 2016. 199 2) Welche Chancen und Risiken ergeben sich aus diesen Anwendungen für das Immobilienmanagement in der Zu kunft? Bisherige wissenschaftliche Studien konzentrieren sich meist auf die Auswirkungen einzelner Technologien oder unterneh mensinterner Digitalisierungsmaßnahmen. 13 Darüber hinaus lässt sich ein verstärkter Fokus auf einzelne Teilbereiche und gesonderte Betrachtungen der Stakeholder feststellen. Bislang fehlen in der einschlägigen Fachliteratur jedoch wissenschaft liche Auseinandersetzungen, welche die Chancen und Risiken der Digitalisierung ganzheitlich im Sinne einer Stakeholder- übergreifenden Betrachtung entlang des gesamten Lebenszyk lus einer Immobilie analysieren. Die vorliegende Arbeit soll daher zukünftige Möglichkeiten sowie Leitlinien und Hand lungsempfehlungen aufzeigen und damit einen Teil zur Schlie ßung dieser Forschungslücke beitragen. Kapitel 2 legt die relevanten Grundlagen und zeigt die we sentlichen Anwendungen im Kontext der Digitalisierung und Digitalen Transformation für das Immobilienmanagement in der Zukunft auf. In Kapitel 3 werden Chancen und Risiken aus den betrachteten Anwendungen für das Immobilienmanage ment in der Zukunft dargelegt. Der Beitrag fasst in Kapitel 4 die wesentlichen Erkenntnisse zusammen. !3 Vgl. Bötling et al., 2016; Just et al., 2015; Lünedonk & Hossenfelder GmbH, 2018; Rodeck et al., 2016; Saiz & Salazar, 2018. 200 2 Theoretische und begriffliche Grundlagen 2.1 Das Immobilienmanagement und seine Stakeholder Aus juristischer Sicht besitzt der Begriff Immobilie keine Rele vanz und wird als solcher auch nicht verwendet.14 Im rechtli chen Kontext bezieht sich die Definition der Immobilie im We sentlichen auf die Begrifflichkeit des Grundstücks, welches als räumlich abgegrenzter Bereich der Erdoberfläche bezeichnet wird und im Grundbuch unter einer eindeutigen Nummer ge bucht ist. Ein Grundstück kann aus einem oder mehreren Flur stücken bestehen. Flurstück ist der katasterrechtliche Begriff und bezeichnet ebenfalls eindeutig einen abgegrenzten Teil der Erdoberfläche, der im Liegenschaftskataster unter einer eige nen Flurstücknummer deklariert ist. Der öffentliche Glaube des Grundbuchs richtet sich auf Eigentümer, Lasten und Be schränkungen, sowie Hypotheken, Grund- und Rentenschul den. Dahingegen ist das Liegenschaftskataster für die Fläche, die Form und die Lage des Grundstücks verantwortlich.^ Zi vilrechtlich sind Grundstücke und die damit verbundenen Rechte dem Sachenrecht zugeordnet. Das im Sachenrecht be stehende Grundbuchgrundstück besteht aus einem oder meh reren Teilen der Erdoberfläche. Das Grundbuchgrundstück beinhaltet demnach Gebäude und sonstiges, fest mit dem Grundstück verbundenes, Zubehör.16 Damit bilden das Grund buch und das Liegenschaftskataster die zwei elementaren in stitutionellen Säulen der Eigentumssicherung von Grundstü cken und Immobilien in Deutschland. Sie sind die Grundlage zur Regelung immobilienbezogener Rechte und Pflichten und stellen darüber hinaus Eigentum sowie Handlungs- und Ver fügungsstrukturen dar.1? Da dieser Beitrag nicht primär im Kontext der Rechtswissenschaft steht, wird aus Vereinfa chungsgründen im Folgenden lediglich der Überbegriff 14 Vgl. Pfnür, 2011. ls Vgl. Ministerium für Ländlichen Raum und Verbraucherschutz Baden Württemberg, 2004. 16 Vgl. §§ 93, 94 873 BGB. *7 Vgl. Pfnür, 2011. 201 Immobilie für Grundstücke, Gebäude und mit dem Grund stück verbundenes Zubehör verwendet. Nach Graaskamp (1974) ist eine Immobilie als künstlich abgegrenzten Raum definiert, der in Relation zur Dimension der Zeit anzusehen ist. Im Folgenden beschreibt er die Wert schöpfung von Immobilienunternehmen als Transformation von Raum-Zeit-Einheiten in Geld-Zeit-Einheiten. Durch den künstlich geschaffenen, einmaligen Raum wird im Kontext des Zeitverlaufs ein Nettozufluss an liquiden Mitteln während ei ner Periode generiert.18 Graaskamps (1974) Beschreibung des Handelns von Immobilienunternehmen geht eng mit dem öko nomischen Begriff der Immobilie einher, welcher die effiziente Allokation aller mit dem Wirtschaftsgut Immobilie verbunde nen Rechte und Pflichten zur Erreichung der Ziele von Wirt schaftssubjekten beschreibt.19 Schulte et al. (2005) greifen diese Thematik auf und verei nen das gesamte Fachgebiet als Immobilienökonomie. Mit die ser Definition verfolgen sie das Ziel, durch die Begrifflichkeit ihren Ansatz der vielen unterschiedlichen Disziplinen sowie derer Interdependenzen, im Sinne von Forschung und Lehre zu verdeutlichen.20 Weiterentwickelt wird dieser Ansatz von Bach et al. (2005), der den Begriff des Immobilienmanage ments ebenfalls als übergeordneten Begriff für verschiedene Disziplinen verwendet, ihn jedoch klar von der Immobilien ökonomie abgrenzt: „Immobilienmanagement ist ein umfassender Begriff, der die gesamte Immobilienwirtschaft umfasst und in dieser Auslegung und Verwendung allerdings in Konkurrenz zum Begriff der Immobilienökonomie in der Begriffskonzeption und Begriffsfestlegung von Karl-Werner Schulte steht. Die ser möchte jedoch, soweit erkennbar, den Begriff Immobi lienökonomie als Bezeichnung für die wissenschaftliche Disziplin verstanden wissen, welche die Immobilien- 18 Vgl. Rottke, 2017. «V gl. Pfnür, 2011. 20 Vgl. Rottke, 2017. 202 Wirtschaft und den Produktionsfaktor Boden zum Gegen stand hat.“21 Damit ist die Erläuterung von Bach et al. (2005), im Vergleich zu Schulte et al. (2005), weniger theoretisch und nicht primär wissenschaftlich orientiert. Das Immobilienmanagement wird als Überbegriff für die gesamte Immobilienwirtschaft defi niert, der sowohl funktionelle als auch institutionelle Betrach tungsweisen vereint und zugleich die Aspekte außerhalb der Nutzungsphase einer Immobilie berücksichtigt. Dementspre chend beinhaltet für Bach et al. (2005) das Immobilienma nagement sinngemäß die Begrifflichkeiten des „Managements von Immobilien“ sowie des „Managements in der Immobilien wirtschaft“. Letzteres beschreibt das „Management von Immo bilienunternehmen“.22 Der Begriff „Management von Immobilien“ beschreibt die Tätigkeit während der Nutzungsphase einer Immobilie. Die begriffliche Bedeutung steht damit in enger Konkurrenz mit dem Begriff des Facility-Managements (FM). Das „Manage ment in der Immobilienwirtschaft“ ist gleichbedeutend mit dem „Management von Immobilienunternehmen“ und steht für die Führung eines Unternehmens im Kontext der Immobi lienwirtschaft.23 Zusammenfassend beinhaltet das Immobili enmanagement nach Bach et al. (2005) somit sowohl funktio nelle als auch institutionelle Betrachtungsweisen der sich ge genseitig beeinflussenden, interdisziplinären Teilgebiete, die um Aspekte außerhalb der Nutzung ergänzt und durch die Fachgebiete der Immobilienökonomie und des Immobilien rechts abgerundet werden. Da die Interdisziplinarität der ein zelnen Teilbereiche im weiteren Verlauf des Beitrags zuneh mend an Relevanz gewinnt, wird Bachs et al. (2005) Definition im Kontext der eben beschriebenen Erläuterungen fortan als Arbeitsdefinition für den Begriff des Immobilienmanagements verwendet. Obwohl die Vielfalt der einzelnen Teilbereiche der Immobilienwirtschaft eine gänzlich übergreifende Zusam menarbeit im Sinne der Forschung in der Vergangenheit 21 Bach et al. 2005, S. 102. 22 Vgl. Bach etal., 2005, S.102; Rottke, 2017, S. 31. 23 Vgl. Rottke, 2017, S. 31. 203 schwierig gestaltet hat, können verschiedene Theorien aus den einzelnen Disziplinen durchaus sinnvoll miteinander kombi niert und zugrunde gelegt werden. Im Allgemeinen wird beim Versuch der Segmentierung des Immobilienmanagements auf institutionelle, funktionelle, strategische, managementorientierte, typologische oder inter disziplinäre Betrachtungsweisen zurückgegriffen.24 Schulte et al. (2005) beschreiben dies in ihrem „Haus der Immobilien ökonomie“, indem betriebswirtschaftliche und management orientierte Grundlagen wie Planung, Organisation und Kon trolle als Fundament des Immobilienmanagements verwendet und diese um die eben aufgezählten Betrachtungsweisen suk zessive erweitert werden.^ An dieser Stelle muss eine Eingren zung erfolgen, die sich fortan auch aus Gründen des Umfangs nur auf die für diesen Beitrag relevantesten Aspekte und Be trachtungsweisen bezieht. Schulte et al. (2005) und Schulte (2008) fügen den bereits beschriebenen Grundlagen interdisziplinäre Bausteine aus Volks-, Rechts- und Ingenieurswissenschaften hinzu und er weitert diese um typologische Aspekte, um die einzelnen Arten wie Gewerbeimmobilien, Wohnimmobilien, Industrieimmobi lien und Infrastruktur- und Sonderimmobilien heraus zu kris tallisieren. In Bezug auf den weitestgehend unerforschten Ein satz der Digitalisierung in der Immobilienbranche und dessen Verbreitung digitaler Komponenten in den einzelnen Typolo gien, werden fortan primär Wohn- und Gewerbeimmobilien betrachtet, da im Bereich dieser die Digitalisierung am weites ten verbreitet ist. Ein weiterer Punkt ist die Gruppierung an hand institutioneller Aspekte, deren Ergebnis sich darstellen lässt als Immobilienprojektentwickler, Immobilieninvestoren, Bauunternehmen, Immobilienfinanzinstitutionen, Immobili endienstleister und Immobiliennutzer. Damit ist man bereits sehr nah an der phasenorientierten Segmentierung, welche in Projektentwicklung, Bau-Projektmanagement und FM unter teilt.26 Diese grobe Einteilung der Phasen einer Immobilie fin det sich auch bei Rottke (2017) als Lebenszyklus wieder. Abbil dung 1 soll zu einem besseren Verständnis für die vielen 24 Vgl. Bach et al., 2005. 25 Vgl. Schulte, 2008, S. 3; Schulte et al., 2005, S. 58. 26 Vgl. Schulte, 2008; Schulte et al., 2005. 204 Elemente, die alle Teil des Immobilienmanagements sind, bei tragen. Abbildung l: Überblick Immobilienmanagement27 Rottke (2017) unterteilt das Immobilienmanagement in Füh rung, Lebenszyklus, Strategie und Transaktion. Damit wird er der Sichtweise Bachs et al. gerecht, dessen Definition besagt, dass das Immobilienmanagement neben dem „Management von Immobilien“ (Lebenszyklus & Transaktionen) auch das „Management von Immobilienunternehmen“ gehört (Führung & Strategie) beinhaltet.28 Rottke (2017) zeigt im Anschluss zwei weitere Betrach tungsweisen auf, die sich ebenfalls gut dazu eignen, die be triebswirtschaftliche Perspektive auf das Immobilienmanage ment darzustellen. Zum einen wählt er die Art der Immobilie als Segmentierungsform, welche er zunächst gemäß ihrer Nut zung grob in Wohnimmobilien und Nicht-Wohnimmobilien unterteilt. Letztere beschreibt er als Sammelbegriff hauptsäch lich für Gewerbeimmobilien, also Büro- und Verwaltungsim mobilien, Handelsimmobilien, Produktionsimmobilien, aber 27 Quelle: Rottke, 2017, S. 82. 28 Vgl. Bachetal., 2005, S. 102; Rottke, 2017, S. 31. 205 auch Hotelimmobilien, Freizeitimmobilien, Krankenhäuser und sonstige Sozialimmobilien sowie Infrastrukturimmobi lien. Zum anderen wählt er die Betrachtungsweise der Immo bilieninstitutionen, welche die Perspektiven der jeweiligen Stakeholder beschreiben. An dieser Stelle werden die Sichtwei sen von Projektentwicklern, Bauunternehmern, Immobilienfinanzieren und -investoren, Nutzern, sowie der öffentlichen Hand aufgezählt. Im nächsten Schritt erweitert er diese um die Perspektiven der multi-disziplinären Fachgebiete wie Archi tektur, Bauingenieurwesen, Immobilienberatung und -dienst leistungen, FM, Gutachtentätigkeit sowie notarielle Beurkun dung.29 Diese Herangehensweise wird von der immobilienwirt schaftlichen Abgrenzung des Statistischen Bundesamtes un terstrichen. Sie bietet eine enge Definition der Immobilien wirtschaft, wonach lediglich Selbstnutzer und private Klein vermieter, sowie Unternehmen, die an der Bewirtschaftung, Vermittlung und Verwaltung von Immobilien unmittelbar be teiligt sind, zur Immobilienwirtschaft gehören. Diese Defini tion bietet zugleich die zentrale Grundlage für einen internati onalen Vergleich der Immobilienwirtschaft.30 In der weiten Definition zählen alle Unternehmen hinzu, die eine Wort schöpfung im Rahmen des Lebenszyklus einer Immobilie er bringen, wie beispielsweise Architekten, Bauunternehmer und Immobilienfinanzierer.31 Nach Just et al. (2017) spiegelt diese Definition zu einem wesentlich größeren Teil das Selbstver ständnis der einzelnen Wirtschaftszweige in der Praxis wider, da die Übergänge zwischen den einzelnen Teilbereichen inzwi schen oft fließend sind, was sich daran zeigt, dass mittlerweile beispielsweise sogar Bauunternehmen die Bewirtschaftung ei ner Immobilie nach ihrer Fertigstellung anbieten.32 Gans et al. (2009) unterteilen den ILZ, im Kontext der zuvor bereits eingegrenzten Immobilienarten, in drei Phasen: 29 Vgl. Rottke, 2017. 3° Vgl. Just et al., 2017. 31 Vgl. Voigtländer et al., 2013. 32 Vgl. Just et al., 2017. 206 - Die Entstehungsphase: Diese beinhaltet gemäß den ein zelnen Schritten des Entstehungsprozesses Konzeption und Planung, Genehmigung, Finanzierung sowie letzte ndlich die eigentliche Bauausführung. - Die Nutzungsphase: Das Hauptaugenmerk liegt hierbei auf der Sichtweise des Betriebs der Immobilie im Sinne von Nutzung, Bewirtschaftung, Verwaltung, sowieVermittlung und Vermietung. - Die Verwertungsphase: Nachdem der eigentliche Verwen dungszweck der Immobilie erfüllt wurde, beschreibt diese Phase die Möglichkeiten der Umnutzung, Revitalisierung oder des Abrisses der I m m o b i l ie .33 Werden auf Basis des ILZ, alle beteiligten Stakeholder der ein zelnen Phasen hinzugefügt, die zuvor bereits teilweise bei den Segmenten und Teilbereichen genannt wurden, resultiert dar aus eine Übersicht aller an einer Immobilie potenziellbeteilig ten Stakeholder. Im Folgenden werden zur besseren Übersicht alle Stakeholder in Abbildung 2 explizit aufgezeigt und soweit möglich, ihrer jeweiligen Phase zugeordnet. Abbildung 2: Stakeholder des Immobilienmanagements34 33 Vgl. Gans et al. 2009. 34 Quelle: Eigene Darstellung. 207 2.2 Das Immobilienmanagement der Zukunft und seine Anwendungen In der Literatur existiert keine eindeutige, allgemein gültige Definition für die Begrifflichkeit der Digitalisierung. Es besteht vielmehr ein Gerüst an unterschiedlichen Sichtweisen und voneinander zu differenzierenden Teilaspekten. Während un ter Digitalisierung (Digitalization) die Einführung neuer auf digitalen Technologien basierenden Lösungen verstanden werden kann, adressiert die Digitale Transformation vielmehr die durch die Digitalisierung induzierte Implementierung und damit einhergehende Herausforderungen sowie die aus der Digitalisierung resultierenden Veränderungen im Vergleich zur Ausgangssituation, die schließlich die Konsequenzen für die Stakeholder (auch über die Implementierungsthematik hinaus) einschließen.35 Folglich können Digitalisierung und Digitale Transformation als Begriffe in eine chronologische Abfolge gebracht werden: Zu Beginn steht die Digitalisierung (z.B eines Prozessschrittes) die damit die Veränderung eines Zustands einläutet. An die Digitalisierung schließt sich die Di gitale Transformation in Form eines Wandlungsprozesses an, der schließlich zu fundamentalen Veränderungen eines Ge schäftsmodells führt (z.B. durch Ersatz bisher vom Menschen ausgeübter Tätigkeiten durch IT-basierte Lösungen) und im Extremfall sogar die Obsoleszenz eben jenes bedeuten kann. Als Digitization - als Spezialfall der Digitalization/Digitalisierung - wird die Wandlung analoger Informationen in ein digitales Format definiert. Dabei besteht ein wichtiger Unter schied zwischen Daten und Informationen. Deren Abgrenzung besteht darin, dass Daten lediglich als maschinell verarbeitete Zeichen zu definieren sind und erst deren Verarbeitung und Verknüpfung mit zusätzlichem Kontext Informationen hervorbringen.s6 In der heutigen Zeit können digitale Informationen in einer immensen Geschwindigkeit verarbeitet, gespeichert und übermittelt werden, was zugleich Stengels (2017) Sicht weise auf die Digitalisierung als Informationsrevolution recht fertigt. Im Vergleich zu vorangegangenen Informations 35 Vgl. Hess, 2019. 36Vgl. Hess, 2019; Hildebrand etal., 2018. 208 revolutionen, wie der Erfindung des Buchdrucks und der Tele kommunikation, schafft es die Digitalisierung Informationen nicht nur in größeren Mengen, sondern auch in wesentlich hö heren Geschwindigkeiten zu übertragen.37 Brynjolfsson & McAfee (2015) beschreiben ein neues Zeit alter, in dem die Übertragung von Informationen grundlegend erweitert wird. Die Informationsübermittlung findet folglich nicht mehr ausschließlich von Mensch zu Mensch und von Mensch zu Maschine statt, sondern wird sich durch autonome und intelligente Computer zukünftig auch von Maschine zu Maschine und von Maschine zu Mensch etablieren.38 Dass diese Entwicklung Einzug hält, ist heute allgegenwärtig und auch im Immobilienmanagement zu beobachten.39 Dieses Phänomen führt dazu, dass die Innovationskraft der Digitali sierung letztlich auch im Sinne des von Schumpeter (1946) be schriebenen Begriffs der „Schöpferischen Zerstörung“ defi niert werden kann.40 Sie zieht sich als Revolution über alle Branchen hinweg und verändert unzählige Geschäftsmodelle grundlegend.41 So auch die des Immobilienmanagements, des sen Wirtschaftszweig sich aktuell stärker denn je mit der eige nen Veränderung befasst.42 Tabelle 1 ermöglicht einen Überblick über die sechs als beson ders relevant eingeschätzten digitalen Technologien sowie de ren spezifische Anwendung im Kontext des Immobilienmana gements. Ebenfalls ist der Tabelle der Bezug der spezifischen Anwendung zu den unterschiedlichen Stakeholdern darge stellt: 37 Vgl. Stengel, 2017. 38 Vgl. Brynjolfsson & McAfee 2015. 39 Vgl. Boston Consulting Group, 2018; PWC, 2013. 40 Vgl. Schultze et al., 2017. 41 Vgl. BMWi, 2017. 42 Vgl. Bötling et al., 2016. 209 Digitale Technologie Spezifische Anwendung43 Stakeholder44 Onlineplattformen Building Information Modeling (BIM) Architekten, Planer, Projektsteuerer Internet der Dinge Smart Home Privatkunden, PM45 & FM Künstliche Intelligenz Big Data Analysen AM, PM & FM Erweiterte & Virtuelle Realität Reparaturen, Besichtigungen Architekten, Planer, Ver mittler, FM Blockchain Smart Contracts Gänzlich übergreifend Digitaler Zwilling Digitales Abbild eines Gebäudes Gänzlich übergreifend Tabelle 1: DisruptiveTechnologienim Immobilienmanagement46 Die Auswahl der Technologien richtet sich sowohl nach deren Bezug zum Immobilienmanagement, als auch nach der Höhe des jeweiligen Innovationsgrads. Dementsprechend wurden in erster Linie Technologien ausgewählt, die ein hohes Maß an Innovation und zugleich einen disruptiven Charakter gegen über bestehender Geschäftsmodelle des Immobilienmanage ments aufweisen. Es bestehen neben den sechs aufgezählten Technologien noch weitere wie beispielsweise Drohnen (zur Gebäudeprüfung oder Baufortschrittsüberwachung), 3D-Drucker (für den Hausbau) und Roboter (zur Unterstützung des FM), die aufgrund ihres Bezugs zum Immobilienmanagement ebenfalls an dieser Stelle hätten aufgezählt werden können.47 Diese und ähnliche Technologien werden jedoch aufgrund ih res nicht unerheblichen Bestandteils an physischen Kompo nenten, welche für die Anwendung der Technologien unerläss lich sind, bewusst in diesem Beitrag ausgeschlossen. Der Fokus soll stattdessen bewusst auf Technologien liegen, deren Kern elemente aus Daten und durch Datenverarbeitung generierte 43 Im Bereich des Immobilienmanagements. 44 Vorwiegend; im Zuge der Entwicklung sind auch weitere Stakeholder möglich. 45 PM = Property Management. 46 Quelle: Eigene Darstellung. 47 Vgl. Anderson, 2018; Lünedonk & Hossenfelder GmbH, 2018; Rodeck et al., 2016. 210 Informationen bestehen. Als letztes Kriterium wurde Relevanz der Technologien, für die aufgezeigten Stakeholder, sowie de ren Schnittstellen bei der Auswahl berücksichtigt. Dement sprechend finden bei der Auswahl und im weiteren Verlauf des Beitrags Technologien und Anwendungen, deren originäres Ziel die organisationsinterne Prozessoptimierung, innerhalb nur eines Unternehmens ist, ebenfalls keinerlei Berücksichti gung. Onlineplattformen Das Modell der Onlineplattformen, im Sinne eines Computer netzwerks, verändert innerhalb nur einer Generation ganze In dustrien und B r a n c h e n .4 8 Dabei hat sich das Geschäftsmodell in seinen Prinzipien kaum verändert. Es bringt verschiedene Individuen wie Käufer und Verkäufer zusammen und gibt ihnen die Möglichkeit Transaktionen zu vollziehen. Online plattformen basieren dabei auf der wesentlichen Komponente des Internets und der damit verbundenen Vernetzung der ein zelnen Individuen. Nicht nur das Auffinden des passenden Transaktionspartners ist somit sehr viel einfacher, auch der Zugang zum digitalen Marktplatz ist meist kostenlos und kann von jedem Internetzugang aus genutzt w e rd e n .4 9 Dieses Erfolgsmodell verbreitet sich zunehmend und ver ändert inzwischen auch klassische Geschäftsmodelle des Im mobilienmanagements. Besonders in der Schnittstelle zur Fi nanzwirtschaft könnten sich verstärkt Onlineplattformen etablierend0 Crowdinvesting als Finanzierungs- bzw. Anlage instrumente der Immobilienprojektentwicklung erfreuen sich in jüngster Vergangenheit einer zunehmenden Beliebtheit^1 Diese Vereinfachung des Aufeinandertreffens könnte zukünf tig insbesondere die Verbindung und Kommunikation zwi schen Mieter und Vermieter verändernd2 Zentraler Baustein von Plattformen ist die Cloud-Technologie, also das Verteilen 48 Vgl. Brynjolfsson & McAfee, 2017. 49 Vgl. Demary, 2016. 5° Vgl. ManagementCircle, 2017; Schulz-Wulkow, 2018. s1 Vgl. Oehler 2017; Oehler 2016; Oehler; 2015, Oehler et al. 2018a; Oehler et al. 2018b; Wendt 2016; Horn et al. 2019. s2 Vgl. Deutsche Telekom AG, 2017. 211 und dezentrale Speichern von Daten auf verschiedenen Ser vern. Die Möglichkeit auf Informationen von überall aus mit einem Internetzugang zugreifen zu können ist eine Schlüssel technologie, die aufgrund des Zusammenspiels vieler verschie dener Stakeholder aus unterschiedlichen Bereichen für das Immobilienmanagement ein hohes Potenzial bietetd Speziell im Bereich des Asset-Managements (AM) ist der Einsatz von digitalen Plattformen bereits weit verbreitet, um die Steuerung von Immobilienportfolios zu erleichternd Eine sehr populäre Anwendung in der jüngsten Vergangen heit des modernen Immobilienmanagements stellt das Buil ding Information Modeling (BIM) dar, welches ein auf den Funktionalitäten einer Plattform basierter Standardprozess ist.55 BIM ist insofern keine Software, sondern eine der nach aktuellem Stand der Forschung fortschrittlichsten Gebäudeplanungs- und Immobilienentwicklungsmethoden.56 In abs trahierter Darstellungsweise ist BIM ein drei-dimensionales Abbild eines geplanten Gebäudes, welches von Architekten, Planern und Ingenieuren gemeinsam parallel entwickelt wer den kann. Während das virtuelle Gebäude zu einem sehr de taillierten, digitalen Abbild des späteren, physischen Objekts heranwächst wird mit Hilfe dieser Methodik die Nachhaltig keit der Projekte gleichzeitig gefördert, da Fehler und Kollisio nen frühzeitig im Modell erkannt werden könnend Insgesamt führt BIM damit zu einer Optimierung des Projektmanage ments, zu einer Steigerung der Effizienz und zu einer Senkung der Kosten während des Planungs- und Bauprozesses. Mittels Onlineplattformen könnte also die Gesamtqualität von Immo bilien verbessert werdend8 53 Vgl. Deutsche Telekom AG, 2017; Rauch & Seidel, 2012; Rodeck et al., 2016. 54 Vgl. Ernst&Young, 2018; Gündling, 2017; PWC, 2018. 55 Vgl. Rodeck et al., 2016; Saiz & Salazar, 2018. 56Vgl. Schmidt, 2017. 57 Vgl. Schober et al., 2017. 58 Vgl. Saiz & Salazar, 2018; Schmidt, 2017; Schober et al., 2017. 212 Internet der Dinge Das Internet der Dinge (aus dem englischen: Internet of Things, IoT) wird in der Literatur als Uberbegriff für einen Verbund diverser, miteinander vernetzter Objekte und Geräte beschrieben.59 Mithilfe von Sensoren und Software bildet sich ein eigenes Netzwerk, in dem ein automatisierter Datenaus tausch erfolgt.60 Darüber hinaus können sie Daten an den Nut zer über das Internet liefern. So lassen sich Prozesse überwa chen und dezentral fernsteuern.61 Eines der größten Anwendungsfelder des IoT im Immobi lienmanagement liegt im Bereich des Smart Homes.62 Die Begrifflichkeit des Smart Homes findet in der Regel ausschließ lich in der privaten Wohnungswirtschaft Anwendung und muss daher differenziert vom betrieblichen Immobilienma nagement und dem dort verorteten Begriff des Smart Buil dings betrachtet werden. Der Markt für intelligente Geräte, die dem Zweck der Gebäudesteuerung auf Basis von IoT dienen, erfreut sich zunehmender Beliebtheit, was sich unter anderem an der stetigen Zunahme des Angebots an smarten Geräten zeigt. 63 Die Anzahl der Nutzer wächst ebenfalls, sodass heute rund 16 Prozent der deutschen Bevölkerung mindestens eine Smart Home Lösung verwenden.64 Beispiele für das breite Feld an möglichen Geschäftsmodellen sind Smart Meter (intelli gente Stromzähler, mit deren Hilfe der Energieverbrauch ver bessert werden soll), sprachgesteuerte Lichtquellen, intelli gente Rauchmelder, vernetzte Türschlösser und dezentral ge steuerte, mit Intelligenz versehene, Videokameras.65 Die Hete rogenität der Produkte spiegelt sich ebenfalls in der Divergenz der Unternehmen wider, die aktuell auf dem Smart Home Markt vorzufinden sind. Neben bereits etablierten Unterneh men wie beispielsweise Alphabet Inc. (Google LLC), Apple Inc. und der Siemens AG erschließen auch immer mehr Proptechs 59 Vgl. Porter & Heppelmann, 2018b. 60 Vgl. Saiz & Salazar, 2018. 61 Vgl. Deloitte, 2018a. 62 Vgl. Deloitte, 2018a; Van Hoof, 2018 63 Vgl. Deloitte, 2018a; Lünedonk & Hossenfelder GmbH, 2018; PWC, 2013. 64 Vgl. Deloitte, 2018b. 6s Vgl. Back, 2018; Deloitte, 2018b. 213 den Smart Home Markt und versuchen die Zukunft der Immo bilie mitzugestalten.66 Im gewerblichen Immobilienmanagement werden schon seit einigen Jahren sogenannte Computer-Aided-Facility-Management-Systeme (CAFM) eingesetzt, die mittels Informati onstechnik die Arbeit des FM unterstützen.67 Auch die Ge bäude Automation (GA), also die automatische Überwachung und Steuerung des Gebäudebetriebs soll die technischen Pro zessabläufe verbessern. Beide Systeme könnten die Grundlage für An- und Einbindungen vernetzter Komponenten sein und von der Entwicklung der IoT-Anwendungen stark profitie ren.68 Von einer Verbesserung der betrieblichen Gebäudebe wirtschaftung mittels IoT, würden die Bereiche PM, FM und AM am stärksten profitieren.69 Laut aktuellem Stand der For schung besitzt das IoT weitere enorme Entwicklungspotenzi ale.70 Künstliche Intelligenz Künstliche Intelligenz (KI) ist ein Ausdruck für die Fähigkeit von Software und Algorithmen, bestimmte Aufgaben auszu führen, für deren Erledigung in der Regel menschliche Intelli genz erforderlich ist.71 Beispiele hierfür sind Spracherken nung, Übersetzungen, visuelle Wahrnehmung und insbeson dere die Entscheidungsfindung.72 KI wird aktuell in den ver schiedensten Anwendungsbereichen erforscht und wird teil weise, wie beispielsweise in der Medizin, bereits eingesetzt.73 Alle Anwendungen basieren auf maschinellem Lernen, wel ches ein Überbegriff für die Entwicklung von selbstlernenden, verstehenden und handelnden Programmen ist.74 Inzwischen ist es Forschern gelungen eine KI zu entwickeln, die den 66 Vgl. Bötling et al., 2016; Saiz & Salazar, 2018. 67 Vgl. May, 2013. 68 Vgl. Lünedonk & Hossenfelder GmbH, 2018. 69 Vgl. PWC, 2018. 7° Vgl. Porter & Heppelmann, 2018b; Rodeck et al., 2016 71 Vgl. Brynjolfsson & McAfee, 2018. 72 Vgl. PWC, 2018. 73 Vgl. IBM, 2018. 74 Vgl. Boston Consulting Group, 2018. 214 besten, menschlichen Spieler des Strategiespiels Go mehrfach besiegen konnte. Letzteres ist insofern beachtlich, da dieses Spiel, im Vergleich zu Schach eine so viel höhere Anzahl an möglichen Zügen und Spielstrategien enthält, dass diese nicht in Form von Algorithmen programmiert werden können, son dern vom System selbständig erlernt werden mussten.75 im modernen Immobilienmanagement würde der Einsatz von KI vermutlich das zukünftige AM am stärksten beeinflussen, da Immobilienportfoliorisiken bereits heute mit Hilfe von Com putern und deren Berechnungen gesteuert werdend6 Dies könnte den Übergang zum KI gestützten Immobilienmanage ment erheblich erleichtern.77 Ebenfalls großes Potenzial birgt KI für die Bereiche des PM und FM im Sinne sich selbst steu ernder Systeme im laufenden Gebäudebetrieb.78 Die Anwen dungsmöglichkeiten von KI wären in allen Teilbereichen des Immobilienmanagements denkbar und könnten viele unter schiedliche Potenziale ausschöpfen. Gemäß aktuellem Stand der Forschung scheint der Zeitpunkt für den Einsatz von KI- Technologie, jedoch noch weitestgehend ungeklärt zu sein.79 Erweiterte & Virtuelle Realität Die erweiterte Realität (aus dem englischen: Augmented Rea lity, AR) fungiert wie eine Schnittstelle zwischen der digitalen und der physischen Welt.80 Dabei wird die reale, physische Welt um Informationen und Abbildungen in Form von bei spielsweise Animationen angereichert. Hierfür werden ver schiedenste Technologien wie Smart Glasses, Smartphones, Tablets oder 3D-Brillen eingesetzt um die Wahrnehmung des Nutzers zu erweitern. Damit soll die Benutzererfahrung in Be zug auf ein Produkt oder für die Erledigung einer Aufgabe ver bessert werden.81 Mit Hilfe dieser Technologie könnten auch FM-Anwendungen im Immobilienmanagement effizienter 75 Vgl. Brynjolfsson & McAfee, 2017. 76Vgl. Ernst&Young, 2018; PWC, 2018. 77 Vgl. Schulz-Wulkow, 2018. 78 Vgl. Bötling et al., 2016. 79 Vgl. Schulz-Wulkow, 2018. 80 Vgl. Porter & Heppelmann, 2018a. 81 Vgl. PWC, 2018. 215 und sicherer gestaltet werden indem Anleitungen und Repara turanweisungen visualisiert werden.82 Solche Anwendungen können im modernen Immobilienmanagement ebenfalls in Richtung PM erweitert und im Sinne der Verbesserung des Mieter- und Kundenmanagements eingesetzt werden.83 Die virtuelle Realität (aus dem englischen: Virtual Reality, VR) ba siert zwar auf ähnlichen Prinzipien wie die erweiterte Realität, beschreibt jedoch die Wahrnehmung einer vollständigen Illu sion durch computergenerierte Simulation eines dreidimensi onalen Bildes innerhalb eines im Vorhinein definierten und ge schlossenen Raumes.84 Das Ziel der virtuellen Realität ist es, eine vollständige Umgebung abzubilden, in und mit der die Anwender auf realistische Weise interagieren können.^ Das Erlebnis der computergenerierten, dreidimensionalen Umge bung funktioniert aktuell nur unter Zuhilfenahme spezieller Hardware, wie Brillen, Headsets oder Smartphones.86 Im Im mobilienmanagement wird VR hauptsächlich für die Projek tion eines Gebäudes oder einzelner Räume verwendet.87 Bei spielhaft ist an dieser Stelle die Visualisierung der bereits vor gestellten BIM-Methodik zu nennen.88 In der virtuellen Reali tät ist es möglich, eine nur als Modell existierende Immobilie bereits vor der Erstellung realitätsgetreu zu erleben.^ Eine weitere mögliche Anwendung von VR, die teilweise bereits im Einsatz ist, stellt die virtuelle Besichtigung im Vertrieb dar.9° Voraussetzung hierfür ist jedoch die Bereitschaft des Kunden, sowie die permanente Aktualisierung der Bilddaten, welche durch entsprechenden Aulwand zu gewährleisten ist. 82 Vgl. Bötling et al., 2016; Porter & Heppelmann, 2018a. 83 Vgl. Nanterme et al., 2018; Schultze et al., 2017. 84 Vgl. Bötling et al., 2016; PWC, 2018. 8s Vgl. Nanterme etal., 2018. « V gl. PWC, 2018. 87 Vgl. Saiz & Salazar, 2018. 88 Vgl. Schmidt, 2017. 89 Vgl. Bötling et al., 2016. 9° Vgl. Nanterme et al., 2018. 216 Blockchain Die Blockchain-Technologie wurde in den letzten Jahren ins besondere im Zuge von Kryptowahrungen wie Bitcoin be kannt, da diese auf der Blockchain-Technologie basieren. Prin zipiell funktioniert die Blockchain wie ein verteiltes, elektro nisch dezentralisiertes Transaktionsbuch, das Softwarealgo rithmen und ein Netzwerk aus vielen verschiedenen Compu tern verwendet, um Transaktionen zuverlässig und anonym zu erfassen, zu prüfen und zu bestätigen.91 Das Besondere dabei ist, dass Transaktionen, die erfolgreich geprüft und anschlie ßend aufgezeichnet wurden, von jedem eingesehen und von al len genutzt, aber nicht mehr nachträglich verändert werden können.92 Damit wird der Einsatz der Blockchain-Technolo gie nicht nur für den Handel mit Kryptowahrungen interes sant, sondern für alle Bereiche, in denen die Speicherung digi taler Dokumente, die Überprüfung der digitalen Identität oder die Abwicklung von Transaktionen und der Transfer von Ver mögenswerten von Relevanz ist.93 Bezogen auf das Immobili enmanagement ist die Anwendung dieser Technologie beson ders sinnvoll, wenn mehrere Parteien Zugriff auf dieselben Da ten benötigen und diese valide und sicher historisch aufge zeichnet werden müssen.94 Diese Anforderungen können durch sogenannte Smart Contracts95, mittels Blockchain- Technologie umgesetzt werden. Besondere Potenziale der Blockchain-Technologie werden daher vor allem dem Bereich des AM zugeschrieben.96 Darüber hinaus sind auch Anwen dungen im PM und FM, im Sinne IoT-verknüpfter Dienstleis tungsverträge, durchaus vorstellbar.97 91 Vgl. Drescher, 2017; Lakhani & Iansiti, 2018. 92 Vgl. Deloitte, 2017; Hosp, 2018. 93 Vgl. PWC, 2018. 94 Vgl. Rodeck et al., 2016. 95 Smart Contracts sind im Wesentlichen Computerprotokolle, die Verträge elektronisch abbilden und gleichzeitig überprüfen und damit eine schriftliche, papierhafte Fixierung überflüssig machen. 96 Vgl. Deloitte, 2017; Nanterme etal., 2018. 97 Vgl. Lünedonk & Hossenfelder GmbH, 2018. 217 Digitaler Zwilling Die Technologie des digitalen Zwillings ist aktuell noch wei testgehend unerforscht, deswegen aber nicht weniger relevant. Die originäre Idee zur Entwicklung eines digitalen Zwillings, stammt ursprünglich aus der Raumfahrt und wurde dort be reits im Jahr 2012 von der NASA eingesetzt um Kosten für Ra ketentests, mittels Simulation zu senken.^8 Digitale Zwillinge (aus dem englischen Digital Twin, DT) sind auf Daten basie rende, durch Computertechnologie entstehende, digitale Re präsentanzen von Objekten aus der realen Welt.99 Gemäß des aktuellen Stands der Forschung können sie sowohl graphi scher Art sein und physische Objekte visualisieren, als auch in Form von beispielsweise Datenbanken bestehen, die Informa tionen über das reale Objekt in alpha-numerischem Format beinhalten.100 Ausschlaggebend sind letztlich die relevanten, aus dem Modell gewinnbaren und zur Verfügung stehenden Informationen, die gleichzeitig das Kernelement des digitalen Zwillings bilden. Dabei ist es irrelevant, ob das physische Ob jekt in der realen Welt bereits existiert oder entsprechend des NASA-Beispiels noch entwickelt wird.101 Bereits heute werden minimalistisch konzipierte digitale Gebäudezwillinge zu Simulationszwecken in der Planung und Prüfung des Gebäudebetriebs eingesetzt.102 Ziel ist es dabei hauptsächlich funktionale Eigenschaften wie beispielsweise die automatisierte Schließung der Brandschutzklappen im Fall eines Feuers zu testen. Durch Zuführung realer Test-Daten kann der digitale Zwilling das Verhalten des realen Gegen stücks somit entsprechend simulieren. Auch komplexe Gebäu deanlagen lassen sich mit Hilfe dieser Technologie virtuell in Betrieb nehmen. Hierfür werden die Einstellungen der techni schen Anlagen am Modell getestet und optimiert. Mittels an schließender Übertragung der Parameter auf die realen Anla gen wird Zeit gespart und eine reibungslosere Inbetriebnahme des Gebäudes gewährleistet.103 Gemäß dieser Anwendung 98 Vgl. Reis, 2018. 99 Vgl. Rosen & Boschert, 2017. 100 Vgl. Litzel, 2018; Saini etal., 2018. 101 Vgl. Kuhn, 2017. 102 Vgl. Scholz, 2018. 103 Vgl. Rumeney, 2017. 218 könnte der digitale Zwilling auch weitere Daten, beispielsweise aus dem laufenden Gebäudebetrieb, beinhalten. In Bezug auf den Umfang von Informationen, die das virtuelle Gegenstück eines realen Objekts enthalten könnte, gibt es rein theoretisch keinerlei Grenzen. Die Analyse und Vernetzung großer Daten mengen mittels Algorithmen könnte wiederum neue Informa tionen generieren.104 Daraus folgt, dass die Technologie des di gitalen Zwillings einer Immobilie enorme Potenziale für das zukünftige Immobilienmanagement beinhaltet. Big Data Alle im vorherigen Kapitel erläuterten Technologien und Er rungenschaften der Digitalisierung haben eine gemeinsame Basis, ohne die keinerlei Anwendung und Funktionalität mög lich wäre. Das Thema Daten wird aufgrund der großen Bedeu tung an dieser Stelle aufgegriffen und bildet im Sinne der Big Data Thematik und den dazugehörenden rechtlichen Rahmen bedingungen den Abschluss. Nach aktuellem Stand der Fach literatur gibt es derzeit keine allgemeingültige und einheitlich akzeptierte Definition von Big Data.105 Der Begriff Big Data umfasst neben dem bereits heute exis tierenden, riesigen Bestand an Daten auch deren stetig fort schreitendes Wachstum.106 Tinnefeid et al. (2017) gehen noch einen Schritt weiter und definieren Big Data als Technologien und Anwendungen, die nicht nur in der Lage sind sehr große Datenbestände zu verarbeiten und abzulegen, sondern un strukturierte und komplexe Daten auch zu analysieren und dementsprechend nutzen zu können.107 Diese Definition be zieht sich auf die Kernelemente von Big Data, die allgemein als sehr umfangreich im Bestand (Volume), schnell in der Erzeu gung und Verarbeitung (Velocity) und vielfältig in der Art und Beschaffenheit (Variety) beschrieben werden.108 Das überge ordnete Ziel von Big Data ist die Nutzung und Gewinnung, 104 Vgl. Bötling et al., 2016; Giubileo, 2018. 105 Vgl. De Mauro et al., 2016; Gandomi & Haider, 2015. 106 Vgl. Kinoshita & Mizuno, 2017. 107 Vgl. Tinnefeid et al. (2017). 108 Vgl. Kinoshita&Mizuno, 2017, S.92. 219 qualitativ hochwertiger Datenbestände.109 Dabei spielt in der heutigen Zeit besonders die Echtzeit-Analyse großer Datenbe stände für smarte Anwendungen eine zunehmend entschei dende Rolle.110 Mit steigender Verarbeitung und Nutzung von Daten gewinnen die ohnehin sensiblen Themen Datenschutz und Datensicherheit gleichermaßen an Bedeutung. Im Immo bilienmanagement kann Big Data anhand der beschriebenen Technologien zu einer Steigerung der Wertschöpfung entlang des gesamten ILZ führen.111 Zugleich entstehen neue, vor dem Einzug der Digitalisierung unbekannte Risiken, die weitestge hend minimiert und gesteuert werden müssen. Die miss bräuchliche Nutzung, sowie fehlende rechtliche Rahmenbe dingungen und unzulässige oder falsche Schlussfolgerungen aus Datenauswertungen stellen nur einige Beispiele dar. So wohl die nicht legitimierte Nutzung personen-, beziehungs weise immobilienbezogener Daten, sowie deren Weitergabe an Dritte, aber auch das Risiko der Spionage und Manipulation durch Hackerangriffe sind beim Einsatz von Smart Homes und Smart Meter Systemen durchaus denkbar.112 Durch Einführung der Datenschutz-Grundverordnung (DSGV0113) wurde ein wichtiges Grundelement für den Schutz personenbezogener Daten geschaffen.114 In Anbetracht digita ler Technologien und Dienstleistungen, die meist von Herstel lern aus dem EU-Ausland angeboten werden, stellt sich die Frage ob die DSGVO ausreichend ist.115 Teilweise werden juris tische Legitimation und Gesetzgebung in Deutschland als Hür den der Digitalisierung bezeichnet.116 Die Sicherung des Urhe berrechts beim Austausch und der Weiterverarbeitung digita ler Daten bei der Anwendung von BIM verdeutlichen jedoch Lücken in der Gesetzgebung, die den Rückschluss zulassen, dass die aktuellen rechtlichen Rahmenbedingungen in 109 Vgl. Serrato & Ramirez, 2017. 110 Vgl. Hoeren, 2018. 111 Vgl. Rodeck et al., 2016. 112 Vgl. Geminn, 2016; Hladjk, 2011. u 3 In der Europäischen Union wird hauptsächlich der englische Begriff „Ge neral Data Protection Regulation“ (GDPR) verwendet. u 4 Vgl. BMWi, 2018. us Vgl. Börding, 2018; Culik, 2018. 116 Vgl. Bötling et al., 2016; Plöger et al., 2015. 220 Deutschland, für eine fortschreitende Digitalisierung und Au tomation im Kontext von Big Data, nicht vollkommen sind.11? 117Vgl. Döpke, 2018. 221 3 Chancen und Risiken aus innovativen Anwendungen für das Immobilienmanagement der Zukunft 3.1 Chancen für das Immobilienmanagement der Zukunft Die Digitalisierung steht noch am Anfang ihrer Entwicklung, was sich vor allem daran zeigt, dass viele Informationen im Im mobilienmanagement noch analog, oftmals papierbasiert vor liegen und Schnittstellenprozesse entsprechend mühsam ab laufen. Dessen ungeachtet ist eine Veränderung im Sinne der digitalen Transformation deutlich erkennbar. Die digitale Transformation ist an einigen Stellen des Immobilienmanage ments bereits eingeleitet worden, was nicht zuletzt daran er kennbar ist, dass erste Informationen digitalisiert und in Da tenformate übertragen werden. Nichtsdestoweniger steht die Immobilienbranche noch am Anfang dieses Transformations prozesses. Daten, im Sinne digitaler Informationen und deren Vernetzung, bilden den Kern der Digitalisierung und damit auch ein wesentliches Element der daraus resultierenden Chancen. Das Smart Home verdeutlich diese Vernetzung gera dezu beispielhaft. Die Anbindung smarter Gebäudekompo nenten an das Internet, meist in Form des heimischen WLANs, ermöglicht nicht nur eine dezentrale Steuerung der Haustech nik, sondern erhöht zudem die Bedienbarkeit. Darüber hinaus wird die Übersichtlichkeit der Steuerung einzelner Geräte ver bessert und deren Einsatz damit optimiert. Digitale Technologien können beispielsweise durch Video kameras, Sensoren, und smarte Türschlösser, bei denen der Zugang zur Immobilie per Smartphone gestattet werden kann, für mehr Transparenz und Sicherheit sorgen und sind dement sprechend entscheidende Faktoren für private Kunden. Ein weiterer Sicherheitsaspekt sind vorprogrammierte Ablaufpro tokolle, deren Mechanismen unter anderem die Beleuchtung oder elektronische Rollläden steuern können und zu zwei wei teren, sehr bedeutenden Chancen der Digitalisierung führen: Automatisierung und Kosteneinsparung. Um den Bereich Smart Home gänzlich abzuschließen, werden an dieser Stelle 222 Smart Meter aufgeführt. Diese auf eine nachhaltige Bewirt schaftung von privaten Immobilien abzielenden Systeme bie ten durch einheitliche Überwachung und Steuerung aller häus licher Verbrauchswerte wie Strom, Wärme und Wasser auch die Chance deren Kosten durch entsprechende Optimierung zu senken. Das dargelegte Prinzip der Kostenreduktion lässt sich ebenso auf das gewerbliche Immobilienmanagement übertra gen und skalieren. Es bietet dort, mittels immer günstiger und besser werdender Sensorik, ebenfalls die Chance, Kosten des gewerblichen Gebäudebetriebs zu reduzieren und darüber hin aus präzise Analysedaten über die Immobile und deren techni schen Anlagen zu erhalten und weiterzuverarbeiten. Durch den Einsatz von Algorithmen oder zukünftig von KI, könnten weitere Informationen generiert und der gesamte Gebäudebe trieb im Sinne von Predictive Maintenance118 antizipiert sowie generell automatisiert werden. Die Chance Informationen zu gewinnen und darin Muster zu erkennen ist die Grundlage sämtlicher Automatisierungen. Mittels Informationen können Prozessabläufe optimiert werden, was oftmals gleichzusetzen ist mit der Automatisierung standardisierbarer Aufgaben zur Verschlankung von Prozessen, wodurch letztendlich ebenfalls Kosten minimiert werden können. Diese Vorgehensweise kann ebenso die Chance bieten, der Kommunikation zwischen Un ternehmen und Kunden oder Vermietern beziehungsweise Hausverwaltungen und Mietern gänzlich neue Möglichkeiten zu eröffnen. Differenzierte Wege der Kommunikation, die Au tomatisierung sich wiederholender Abläufe, und ein transpa rent gestaltetes Dokumentenmanagement bieten nicht nur die Chance der Erfüllung zeitgemäßer Wünsche von Kunden und Mietern, sondern werden darüber hinaus auch deren An spruch auf Beschleunigung der Abwicklung gerecht. Für die Einführung der BIM-Methodik während der Pla nungsphase des Immobilienmanagements ist Geschwindigkeit 118 Wörtlich übersetzt bedeutet Predictive Maintenance „vorhersagbare In standhaltung“. Hierunter wird eine Instandhaltungstechnologie ver standen, die objektzustandsbasiert funktioniert und nicht (nur) routi nebasiert (z.B. in Zeitintervallen) abläuft. Die Ermittlung des aktuellen Zustands einer wartungsbedürftigen Einheit erfolgt hierbei auf Grund lage einer Vielzahl unterschiedlicher Daten, die durch unterschiedliche Informationskanäle erfasst und mit Hilfe komplexer Algorithmen ver arbeitet werden. 223 ebenfalls ein ausschlaggebendes Kriterium. BIM und dessen Prinzip der gemeinsamen, zeitgleichen Entwicklung einer Im mobilie trägt mittels frühzeitiger Kollisionsprüfungen am Mo dell zu einer nachhaltigen Fehlerminimierung bei, die sich in der Bauphase durch Einsparung von Zeit und Kosten auszahlt. Die Idee der Zusammenführung aller relevanten Informa tionen sämtlicher Stakeholder aus allen Phasen des ILZ stellt die größte Chance dar, die sich dem zukünftigen Immobilien management aus der Digitalisierung bietet. Neben wesentli chen Teilen der Kommunikation könnten auch Daten und Do kumente auf einer virtuellen Plattform zentralisiert werden, auf die jederzeit ortsunabhängig zugegriffen werden kann. Diese Idee beschreibt die Grundprinzipien eines erweiterten BIM-Modells zur Lösung der stakeholderübergreifenden Schnittstellenproblematik. Die durch diese Schnittstellen probleme verursachten immensen Transaktionskosten kön nen mittels dieser Lösung minimiert werden. 3.2 Risiken für das Immobilienmanagement der Zukunft Mögliche Risiken und Herausforderungen sind äußerst vielfäl tig. In Verbindung mit der Tatsache, dass die Immobilienwirt schaft aufgrund hoher Kapitalbindungen und langfristig ge planter Anlagehorizonte von Natur aus langen Entwicklungs zyklen unterliegt, führt dies zu der vergleichsweise schlechten Ausgangsposition für Innovationen im Allgemeinen und der digitalen Transformationen im Speziellen. Entgegen des Be wusstseins langer Entwicklungszyklen werden unternehmens interne IT-Lösungen lediglich kurzfristig geplant und imple mentiert. Aufgrund dieser Divergenz bestehen heute viele ab gegrenzte Insellösungen, die den Daten- und Informationsaus tausch nachhaltig erschweren. Oftmals ist zu beobachten, dass es den Unternehmen an geeigneten Fachkräften mangelt, die eine Digitalisierungsstrategie, sofern diese denn überhaupt vorhanden ist, umsetzen und für digitalen Wandel und Inno vation sorgen. Abgesehen vom Mangel an digitalen Fachkräf ten, kann es darüber hinaus in Unternehmen zu der Problema tik kommen, dass vorhandene Mitarbeiter nicht richtig in den 224 Prozess der digitalen Transformation integriert und entspre chend zuverlässig geschult werden. Es gilt durchaus Ängste bei Beschäftigten ernstzunehmen, die in der Digitalisierung und den damit verbundenen Möglichkeiten der bereits erläuterten Automatisierung und der daraus resultierenden Rationalisie rung, also dem Verlust des eigenen Arbeitsplatzes, begründet sind. Letztere können zu einem erheblichen Risiko im Sinne der Ablehnung und teilweise sogar der Verweigerung digitaler Innovationen führen und den Wandel eines Unternehmens damit nachhaltig behindern. Das Risiko der Rationalisierung ist auch für Stakeholder des Immobilienmanagements in unternehmensexternen Posi tionen präsent. Die Blockchain-Technologie kann Transakti onsprozesse automatisieren und zugleich fehlendes Vertrauen zwischen den Akteuren mittels verschiedener, ebenfalls auto matisierter Prüfmechanismen überbrücken. Bisher wird feh lendes Vertrauen in den Transaktionspartner durch allgemein anerkannte Instanzen wie Banken und Notare geschaffen. De ren prüfende und vertrauensschaffende Funktion als zwi schengeschaltete Vermittler würde durch den Einsatz von Blockchain-Technologie bei der Abwicklung von Transaktio nen weitestgehend obsolet werden und deren Geschäftsfelder disruptiv verändern. Aber damit geht die Herausforderung einher ein bestimmtes Innovationstempo im Kontext ökono misch starker Staaten mitzuhalten, und die Gefahr, im Falle der Verweigerung oder des Scheiterns womöglich den An schluss zu verlieren, woraus Wettbewerbsnachteile im interna tionalen Kontext resultieren könnten. Dementsprechend ent hält der aktuelle Koalitionsvertrag der deutschen Bundesregie rung eine Vielzahl an Vorhaben und Zielen, um einem zeitge mäßen Wandel im Sinne der Digitalisierung gerecht zu wer den. Tatsächlich besteht zwischen der digitalen Agenda der Bundesregierung aus dem Jahr 2014 und dem tatsächlichen digitalen Status quo eine erhebliche Diskrepanz.11̂ Auf kon krete Maßnahmen zur Minimierung der bestehenden Diskre panz wird im aktuellen Koalitionsvertrag nicht weiter einge gangen.120 Eine unzureichende Infrastruktur im Sinne fehlen der Mobilfunknetzabdeckungen und nicht ausreichend u 9 Vgl. BMWi, 2014. 120 Vgl. CDU, CSU & SPD, 2018. 225 ausgebaute Internet-Breitbandanschlüsse können für Stake holder des Immobilienmanagements, die überwiegend im ländlichen Raum agieren, das Risiko der Einschränkung zu künftiger Geschäftstätigkeiten mit sich bringen. Insbesondere eine nicht-flächendeckende Einführung des sG-Standards und die damit verbundenen Möglichkeiten des taktilen Internets wird dieses Risiko für die genannten Stakeholder weiter ver stärken.121 Letztendlich ist die Skalierbarkeit traditioneller Geschäfts modelle des Immobilienmanagements häufig begrenzt, da ge meinhin ein Bezug zu physisch vorhandenen Immobilien be steht. Dass sich dies zukünftig ändern könnte, wurde vor allem mittels der dargestellten und untersuchten digitalen Techno logien bereits veranschaulicht. Für große Internetkonzerne wie Alphabet Inc., Apple Inc. und Amazon Inc. ist die Immobi lie bereits Teil des Geschäftsmodells.122 Sie sind auf dem Smart Home Markt fest etabliert und deren Endgeräte in vielen deut schen Haushalten vorhanden. Das Sammeln, Speichern und Verwerten von Nutzerdaten und somit die Generierung von In formationen über eine Immobilie und deren Bewohner bezie hungsweise Nutzer stellt ein strategisches Ziel dieser Konzerne dar.123 Zugleich eröffnet diese Thematik zwei der größten Risi ken, die sich aus der Digitalisierung für das Immobilienma nagement ergeben: Datenschutz und Datensicherheit. Durch die Umwandlung analoger Informationen in digitale Formate werden die Möglichkeiten derVervielfältigung und des Trans ports erheblich erleichtert. Selbiges gilt jedoch auch im Falle einer unbefugten Nutzung. Zur Optimierung des eigenen Ver triebs liegt es für Unternehmen daher nahe, eine Vielzahl an Informationen über ihre Kunden zu erheben. Darüber hinaus kann eine missbräuchliche kriminelle Nutzung personenbezo gener Daten noch wesentlich schlimmere Schäden verursa chen. Generell erhöhen die Digitalisierung von Informationen und die Generierung von Daten mittels digitalerTechnologien das Risiko einer missbräuchlichen Nutzung aufgrund der be schriebenen Möglichkeiten. Die Risiken missbräuchlicher Ver wendung müssen daher entsprechend minimiert werden. Die 121 Vgl. BMVI, 2017; Delhaes, 2018. 122 Vgl. Hegemann, 2018. 123 Vgl. Galloway, 2017; Schwenkenbecher, 2018. 226 Einführung der DSGVO stellt hierbei einen ersten richtigen und wichtigen Schritt dar, um persönliche Rechte im Sinne des Datenschutzes zu stärken. Die Grenzen dieser Verordnung zei gen jedoch ein weiteres Risiko auf, das in der Fahrlässigkeit des Umgangs mit Daten liegt. Die Geschäftsmodelle einiger In ternetkonzerne sind teilweise so geschickt gestaltet, dass die geweckten Kundenbedürfnisse größer sind als der Schutz per sönlicher Daten. Oftmals wird den Unternehmen durch die Akzeptanz derer AGBs die Nutzung sämtlicher persönlicher Daten eingeräumt. Es ist zu bezweifeln, dass sich ein Großteil der Nutzer beispielsweise bei der Verwendung der „Amazon Alexa“ im eigenen Zuhause über die Generierung und vollum fängliche Verwertung der Daten tatsächlich im Klaren ist.124 Neben dem Datenschutz besteht außerdem das Risiko der Datensicherheit. Die Cyberkriminalität ist ein weltweites Phä nomen, das durch die Digitalisierung zunehmend an Bedeu tung gewinnt und deren Kriminalitätsentwicklung kontinuier lich steigt.125 Nationale Grenzen und Gesetze sind in der digi talen Welt weitgehend irrelevant, da Kriminelle mittels digita ler Möglichkeiten im Internet uneingeschränkt von überall aus tätig sein können. Dies stellt auch für das Immobilienmanage ment ein besonderes Risiko dar, da immobilienbezogene Da ten und Informationen zumeist sehr sensibel sind. Häufig er weisen sich Strafverfolgungen im Bereich der Cyberkriminali tät durch nationale Behörden als aussichtslos und bedürfen daher intentionaler Regelungen und Institutionen zur Mini mierung dieser Risiken. An dieser Stelle sei zudem angemerkt, dass die Zusammenarbeit zwischen etablierten Unternehmen des Immobilienmanagements und Proptechs oftmals auch am Risiko der Datensicherheit scheitert. Die Sicherheitsstandards von Proptechs werden den Standards etablierter großer Unter nehmen teilweise (noch) nicht gerecht. 124 Vgl. Cwiertnia, 2018. 125 Vgl. Lutz, 2018. 227 4 Fazit und Ausblick Ziel dieses Beitrags war es, Anwendungen im Kontext der Di gitalisierung und Digitalen Transformation vorzustellen, die das Potential haben, das Immobilienmanagement in der Zu kunft wesentlich zu beeinflussen. Hierzu zählen unter ande rem Technologien, die eng mit dem Einsatz von Big Data und informationensammelnden Geräten (Smart Home) verbunden sind. Im Weiteren wurden mögliche Chancen und Risiken im Zusammenhang mit dem Einsatz dieser innovativen Anwen dungen für das Immobilienmanagement in der Zukunft iden tifiziert und diskutiert. Unzweifelhaft ist, dass durch den Ein satz der genannten Anwendungen in mehrfacher Hinsicht Transaktionskosten im Rahmen des ILZ gesenkt werden kön nen (z.B. durch höhere Abwicklungsgeschwindigkeit; gerin gere Kosten durch Standardisierungen; Erfüllen paralleler Ar beiten) und somit der Mehrwert von Managementaufgaben in der Immobilienbranche durch Effizienzgewinne deutlich er höht werden kann. Mögliche Risikofelder dürfen jedoch nicht übersehen wer den. Vorrangig ist ist in diesem Kontext die Sicherstellung der Datensicherheit und -integrität im Kontext von Big Data zu nennen. Dies gilt sowohl bezogen auf mögliche Aktivitäten von Cyberkriminellen als auch in der durch AGBs (zum Teil ver steckt) legitimierten und von Kunden gegenüber den Unter nehmen (teils unbemerkten) Einräumung zur unternehmens seitigen Kundendatenaus- und -Verwertung. Insbesondere hier werden zukünftig (noch) stärker die nationalen Gesetzge ber gefordert sein, um eine Harmonisierung nationaler Daten schutzrechte hin zu einer international geltenden Daten schutzrechtssicherheit für alle beteiligten Stakeholder in der Immobilienbranche anzustrengen. Die Implementierung der DGSVO kann hier nur ein erster Schritt gewesen sein. Inwieweit Proptechs letztlich in der Lage sein werden, be reits etablierte Unternehmen in der Immobilienbranche zu er gänzen oder sogar zu ersetzen, kann zum jetzigen Zeitpunkt noch nicht abschließend gesagt werden. Mit Blick auf das ak tuelle Dienstleistungsangebot von Proptechs kann wohl eher von einer Ergänzung gesprochen werden, die letztlich das 228 Potential hat dem gesamten Immobilienmanagement und de ren Stakeholdern einen ökonomischen Mehrwert zu stiften. Hinsichtlich der Einsatzpotentiale innovativer Anwendun gen im Kontext des Immobilienmanagements kann aber durchaus (wenn auch zugespitzt) aus heutiger Sicht von der Möglichkeit eines Immobilienmanagements 4.0 für die Zu kunft gesprochen werden. 229 Literaturverzeichnis Anderson, C. (2018). Die Drohnenwirtschaft. Harvard Business Manager Digitalisierung, 3. Edition, 60-69. Bach, H., Ottmann, M., Sailer, E., & Unterreiner, F. P. (2005). Immobilienmarkt und Immobilienmanagement - Entscheidungsgrundlagen für die Immobilienwirtschaft. München. Back, A. (2018). „Smart Living und Smart Home sind starke Wachstumsmärkte, sowohl in Deutschland als auch weltweit “. Wirtschaftsinformatik & Management. Baumanns, T., Freber, P.-S., Schober, K.-S., & Kirchner, F. (2016). Bauwirtschaft im Wandel - Trends und Potenziale bis 2020. Roland Berger & HypoVereinsbank. Frankfurt am Main. BMVI. (2017). 5G-Strategie für Deutschland: Eine Offensive für die Entwicklung Deutschlands zum Leitmarkt für 5G-Netze und -Anwendungen. Bundesministerium für Verkehr und digitale Infrastruktur. Berlin. BMWi. (2014). Digitale Agenda 2014-2017. Abgerufen am 27. September 2018 von https://www.bmwi.de/Redaktion/DE/Publikationen/Digitale- Welt/digitale-agenda.pdf?__blob=publicationFile&v=3 BMWi. (2017). Den digitalen Wandel gestalten. Weissbuch Digitale Plattformen: Digitale Ordnungspolitik Für Wachstum, Innovation, Wettbewerb Und Teilhabe. Bundesministerium für Wirtschaft und Energie. Berlin. BMWi. (2018). Europäische Datenschutz-Grundverordnung. Abgerufen am 21. November 2018 von https://www.bmwi.de/Redaktion/DE/Artikel/Digitale- Welt/europaeische-datenschutzgrundverordnung.html Börding, A. (2018). Safe Harbor: The Decision of the European Court of Justice. In T. Hoeren & B. Kolany-Raiser (Eds.), Big Data in Context (pp. 37-45). Münster: Springer International Publishing. Boston Consulting Group. (2018). AI in the Factory of the Future. München. Bötling, T., Königsmann, T., & Neitzel, M. (2016). Digitalisierung in der Immobilienwirtschatt. Chancen und Risiken. Bochum. Brynjolfsson, E., & McAfee, A. (2015). The second machine age : wie die nächste digitale Revolution unser aller Leben verändern wird. New York: Norton & Company. 230 Brynjolfsson, E., & McAfee, A. (2017). Machine, Platform, Crowd: Harnessing our digital future. NewYork: Norton & Company. Brynjolfsson, E., & McAfee, A. (2018). Von Managern und Machinen. Harvard Business Manager Digitalisierung, 3. Edition, 32-39. CDU, CSU, & SPD. (2018). Koalitionsvertrag zwischen CDU, CSU und SPD 19. Legislaturperiode. Abgerufen am 27. November 2018 von https://www.cdu.de/system/tdf/media/dokumente/koalition svertrag_20i8.pdf?file=i Culik, N. (2018). Brussels Calling: Big Data and Privacy. InT. Hoeren & B. Kolany-Raiser (Eds.), Big Data in Context (pp. 29-35). Münster: Springer International Publishing. Cwiertnia, L. (2018). Meine unheimliche Mitbewohnerin. Die Zeit - Nr.14/2018. De Mauro, A., Greco, M., & Grimaldi, M. (2016). A formal definition of Big Data based on its essential features. Library Review, 65(3), 122-135. Delhaes, D. (2018). Das sind die aktuellen Streitpunkte in der Debatte um das 5G-Echtzeitnetz. Abgerufen am 16. Oktober 2018 von https://www.handelsblatt.com/politik/deutschland/funkfreq uenzen-das-sind-die-aktuellen-streitpunkte-in-der-debatteum-das-5g-echtzeitnetz/22924250.html?ticket=ST-325i384- 2entACfs7YVauJ4Faqg9-ap2 Deloitte (2017). Blockchain in commercial real estate: The future is here! Abgerufen am 11. Oktober 2018 von https://www2.deloitte.com/content/dam/Deloitte/us/ Docum ents/financial-services/us-fsi-rec-blockchain-in-commercialreal-estate.pdf Deloitte (2018a). Grenzenlos vernetzt - Smarte Digitalisierung durch IoT, Digital twins und die Supra-Plattform. München. Deloitte (2018b). Smart Home Consumer Survey 2018. Abgerufen am 17. Oktober 2018 von https://www2.deloitte.com/content/dam/Deloitte/de/ Docum ents/technology-mediatelecommunications/Deloitte_TMT_Smart_Home_Studie_i8 .pdf Demary, V. (2016). Der Aufstieg der Onlineplattformen: Was nun zu tun ist. IW-Report, Institut Der Deutschen Wirtschaft Köln (32/16). 231 Deutsche Telekom AG. (2017). Der Digitale Status Quo Der Immobilienbranche. München. Döpke, C. (2018). The Importance of Big Data for Jurisprudence and Legal Practice. In T. Hoeren & B. Kolany-Raiser (Eds.), Big Data in Context (pp. 13-19). Münster: Springer International Publishing. Ernst & Young. (2018). Real Estate Asset-Management-Studie 2018. Stuttgart. Galloway, S. (2017). The four: The hidden dna of Amazon, Apple, Facebook und Google (1. Edition). London: Bantam Press. Gandomi, A., & Haider, M. (2015). Beyond the hype: Big data concepts, methods, and analytics. International Journal of Information Management, 35(2), 137-144. Gans, P., Meng, R., Voigtländer, M., Westerheide, P., & Demary, M. (2009). Die Immobilienmärkte aus geamtwirtschaftlicher Perspektive. Berlin. Geminn, C. L. (2016). Das Smart Home als Herausforderung für das Datenschutzrecht. Datenschutz Und Datensicherheit - DuD, 40(9), 575-580. Giubileo, J. (2018). The Digital Thread Imperative - High tech Companies must make the right connections for new growth. San Francisco. Graaskamp, J. A. (1974). Redefinition of fundamental real estate concepts as a key to land use control and investment strategy. In Graaskamp on real estate. Washington, D.C.: Jarchow, S., 488-489. Gündling, H. (2017). Digitale Plattformen. Immobilien Und Finanzierung, 2018(24). Hegemann, L. (2018). Smart Speaker - Kuck mal, wer da jetzt spricht. Abgerufen am 30. Oktober 2018 von https://www.zeit.de/digital/2018-10/smart-speaker-vide0display-lautsprecher-facebook-google-amazon Hess, T. (2019). Digitale Transformation strategisch steuern, Wiesbaden: Springer Fachmedien Wiesbaden. Hildebrand, K., Gebauer, M., Hinrichs, H., & Mielke, M. (2018). Daten- und Informationsqualität: Auf dem Weg zur Information Excellence. (M. Mielke, Ed.) (4. Auflage). Wiesbaden: Springer Fachmedien Wiesbaden. 232 Hladjk, J. (2011). Smart Metering und EU-Datenschutzrecht. Datenschutz und Datensicherheit - DuD, 35(8), Springer Gabler. Hoeren, T. (2018). Big Data and Data Quality. In T. Hoeren & B. Kolany-Raiser (Eds.), Big Data in Context (pp. 1-12). Münster: Springer International Publishing. Horn, M., Oehler, A., Wendt, S. (2019). FinTech for Consumers and Retail Investors: Opportunities and Risks of Digital Payment and In-vestment Services, Bamberg. Hosp, J. (2018). Blockchain 2.0. München: Finanzbuchverlag. IBM (2018). IBM Watson Health: Mehr Möglichkeiten für Helden, Transformation im Gesundheitswesen. Abgerufen am 28. Oktober 2018 von https://www.ibm.com/watson/dede/health/ Just, T., Müller, M., Orszullok, C., Maurin, M. A., & Hesse, M. (2015). Innovationen in der Immobilienwirtschaft. Regensburg. Just, T., Voigtländer, M., Eisfeld, R., Henger, R., Hesse, M., & Toschka, A. (2017). Wirtschaftsfaktor Immobilien. Regensburg. Kinoshita, E., & Mizuno, T. (2017). What Is Big Data. In F. P. Garcia Marquez & B. Lev (Eds.), Big Data Management. Cham: Springer International Publishing. Kuhn, T. (2017). Digitaler Zwilling. Informatik-Spektrum, 40(5), 440-444. Springer Verlag. Lakhani, K., & Iansiti, M. (2018). Blockchain Business. Harvard Business Manager Digitalisierung, 3. Edition, 40-58. Litzel, N. (2018). Was ist ein Digitaler Zwilling? BigDatalnsider. Augsburg. Lünedonk & Hossenfelder GmbH. (2018). Digitalisierung in der Immobilienwirtschaft. Mindelheim. Lutz, M. (2018). Tatwaffe Computer - Schaden geht in die Milliarden. Abgerufen am 7. Oktober 2018 von https://www.welt.de/politik/deutschland/articlei7574032i/C omputerkriminalitaet-steigt-Milliardenschaeden-fuer- Firmen.html Management Circle (2017). Digitalisierung , Generation Y und Flächenknappheit. München. May, M. (2013). CAFM-Handbuch. Berlin: Springer Berlin Heidelberg. 233 Ministerium für Ländlichen Raum und Verbraucherschutz Baden Württemberg. (2004). Verwaltungsvorschrift für die Führung des Liegenschaftskatasters. Stuttgart, Baden-Württemberg: MLR BW. Nanterme, P., Daugherty, P., Carrel-Billiard, M., & Blitz, M. (2018). Accenture TechnologyVision 2018: Intelligent Enterprise Unleashed, 47-58. Oehler, A. (2015). „Digitale Welt und Finanzen. Zahlungsdienste und Finanzberatung unter einer Digitalen Agenda“. Veröffentlichungen des Sachverständigenrats für Verbraucherfragen, Berlin. Oehler, A. (2016) „Digitale Welt und Finanzen. Formen des Crowdfunding: Handlungsbedarf für die Verbraucherpolitik?“ Veröffentlichungen des Sachverständigenrats für Verbraucherfragen, Berlin. Oehler, A (2017). „Digitalisierung bei Finanzdienstleistungen“ in den Bereichen „bargeldlose Bezahlmethoden“ und „Online- Beratungs- und Informationsangebote“. Studie im Auftrag des Bundesministerium der Justiz und für Verbraucherschutz (BMJV), Bamberg/Berlin. Oehler, A., Horn, M., Wendt, S. (2018a). Mehr als „nur“ Crowdfunding? - Wie die Digitalisierung Prozesse der Mittelstandsfinanzierung verändert. Corporate Finance, 9(1- 2 ) , 3 - 7 - Oehler, A., Horn, M., Wendt, S. (2018b). Neue Geschäftsmodelle durch Digitalisierung? Eine Analyse aktueller Entwicklungen bei Finanz-dienstleistungen. In: Keuper, Frank; Schomann, Marc; Sikora, Linda Isabell; Wassef, Rimon (Hrsg.), Disruption und Transformation Management, Springer, Wiesbaden, 325-341. Pfnür, A. (2011). Modernes Immobilienmanagement: Immobilieninvestment, Immobiliennutzung, Immobilienentwicklung und -betrieb (3.). Berlin: Springer Verlag. Plöger, I., Sahl, J. C., Willems, H., Bräutigam, P., Hinerasky, C., & Klindt, T. (2015). Industrie - 4.0 Rechtliche Herausforderungen der Digitalisierung. Bundesverband Der Deutschen Industrie e.V., Berlin. Porter, M. E., & Heppelmann, J. E. (2018a). Eine Brücke zwischen digitaler und physischer Welt. Harvard Business Manager Digitalisierung, 3. Edition, 48-59. 234 Porter, M. E., & Heppelmann, J. E. (2018b). Wie smarte Produkte den Wettbewerb verändern. Harvard Business Manager Digitalisierung, 3. Edition, 6-23. PWC. (2013). Real Estate 2020 Building the future. Price Waterhouse Cooper. Frankfurt am Main. PWC. (2018). Real Estate Asset Manager Benchmarking Survey 2018 Digitale Transformation. Price Waterhouse Cooper. Frankfurt am Main. Rauch, C., & Seidel, A. (2012). Die Stadt - Wirtschaft von Morgen. Zukunftsinstitut der Wissenschaftsstadt Darmstadt. Reeves, M., Levin, S., & Ueda, D. (2016). Von der Natur lernen. Harvard Business Manager, 9/2016. Reis, C. (2018). Digitaler Zwilling - der Technologietrend für Industrie 4.0. Abgerufen am 24 October 2018 von https://blog.iese.fraunhofer.de/digitaler-zwilling-dertechnologietrend-fuer-industrie-4-o/ Rodeck, M., Schulz-Wulkow, C., Bäß, T., Kremer, G., & Scheidecker, L. (2016). Einsatz digitaler Technologien in der Immobilienwirtschaft. Ernst&Young. Stuttgart. Rosen, R., & Boschert, S. (2017). Modellbildung und Simulation. In Modellbasierter Entwicklungsprozess cybertronischer Systeme. Berlin: Springer Berlin Heidelberg, 115-118. Rottke, N. (2017). Immobilienwirtschaftslehre als wissenschaftliche Disziplin. In Rottke, N. & Thomas, M. (Hrsg.) Immobilienwirtschaftslehre - Management. Wiesbaden: Springer Gabler. Rottke, N., &Voigtländer, M. (2014). Immobilienwirtschaftslehre - Ökonomie. Wiesbaden: Springer Gabler. Rumeney, J. (2017). Wie Simulationen auf Basis von digitalen Gebäudemodellen die Gebäudeperformance verbessern. München. Saini, G., Ashok, P., van Oort, E., & Isbell, M. R. (2018). Accelerating Well Construction Using a Digital Twin Demonstrated on Unconventional Well Data in North America. SPE/AAPG/SEG Unconventional Resources Technology Conference. Houston, Texas, USA. Saiz, A., & Salazar, A. (2018). Real Trends: The Future of Real Estate in the United States. Chicago. 235 Schober, K.-S., Hoff, P., Lecat, A., Thieulloy de, G., & Siepen, S. (2017). Turning point for the construction industry The disruptive impact of Building Information Modeling (BIM) Management summary. Roland Berger Focus, (September). Scholz, T. (2018). Der digitale Welteroberer. TÜV SÜD - About Trust. München. Schulte, K.-W. (2008). Immobilienökonomie: Band IV: Volkswirtschaftliche Grundlagen. München: De Gruyter Oldenbourg. Schulte, K.-W., Bone-Winkel, S., & Schäfers, W. (2005). Immobilienökonomie I, Betriebswirtschaftliche Grundlagen. (5.). München: De Gruyter Oldenbourg. Schultze, A., Hildebrandt, A., & Landhäußer, W. (2017). CSR und Digitalisierung. (A. Hildebrandt & W. Landhäußer, Eds.). Berlin, Heidelberg: Springer Berlin Heidelberg. Schulz-Wulkow, C. (2018). Real Estate Trends. Ernst&Young Studie. Stuttgart. Schumpeter, J. A. (1946). Kapitalismus, Sozialismus und Demokratie. (9.) Stuttgart: UTB Verlag GmbH. Schwenkenbecher, J. (2018). Eine Mail-Adresse bringt 0,75 Cent. Abgerufen am 6. November 2018 von https://www.sueddeutsche.de/digital/google-datenschutznutzerdaten-wert-1.4192900 Serrato, M., & Ramirez, J. (2017). The Strategie Business Value of Big Data. In F. P. Garcia Marquez & B. Lev (Eds.), Big Data Management (pp. 47-70). Cham: Springer International Publishing. Stengel, O. (2017). Digitalzeitalter - Digitalgesellschaft. Bochum. Streit, M. (2018). Die Digitalisierung der deutschen Immobilienwelt steckt noch in den Kinderschuhen. Abgerufen am 2. November 2018 von https://www.handelsblatt.com/finanzen/immobilien/bauexpe rte-thomas-kirmayr-die-digitalisierung-der-deutschenimmobilienwelt-steckt-noch-in-denkinderschuhen/23i59976.html?ticket=ST-464i30icUrEqPN3vPhoUYTg2Mlp-ap2 Tinnefeid, M.-T., Büchner, B., Petri, T., & Hof, H.-J. (2017). Einführung in das Datenschutzrecht. Berlin: De Gruyter Oldenbourg. Van Hoof, B. (2018). IoT and AI Expand the Promise of Smart Buildings. Harvard Business Review Analytic Services, 8. 236 Voigtländer, M., Henger, R., Kröncke, T.-A., Just, T., Bienert, S., & Steininger, B. (2013). Gesamtwirtschaftliche Bedeutung der Immobilienwirtschaft. (Deutscher Verband für Wohnungswesen Städtebau und Raumordnung e. V., Ed.). Berlin. Vornholz, G. (2017). Digitalisierung der Immobilienökonomie. Zeitschrift Für Immobilienwissenschaft Und Immobilienpraxis, 5(1), 6-23. Wendt, S. (2016). Geld anlegen mit und im Schwarm - Chancen und Risiken für Verbraucherinnen und Verbraucher. Studie für das Bundesministerium der Justiz und für Verbraucherschutz, Berlin. 237 Sind Geschwindigkeit und Effizienz wirklich alles? Eine perspektivenorientierte, ökonomische Analyse des Hochfrequenzhandels an internationalen Wertpapierbörsen Linus Holzmanna* Key Words: Effiziente Kapitalmärkte; Hochfrequenzhandel; Algorithmic Trading Inhaltsübersicht: 1 Einleitung 2 Charakteristika und Akteure des Hochfrequenzhandels 3 Analyse des Hochfrequenzhandels 4 Fazit und Ausblick Literaturverzeichnis aResearch Student atZeppelin University 'Please address correspondence to Linus Holzmann, Zeppelin University, Am Seemoser Horn 20, 88045 Friedrichshafen. 239 1 Einleitung 1.1 Einführung in die Thematik Das weit verbreitete Bild des Wertpapierhandels, bei dem Bör senhändler und Börsenmakler durch lautstarkes Zurufen und wildes Gestikulieren versuchen, auf dem Börsenparkett die besten Deals zu ergattern, entspricht heutzutage kaum noch der Realität. Grund dafür ist die immer weiter voranschrei tende Digitalisierung, die auch nicht vor der Finanzindustrie Halt macht. Ganz im Gegenteil, heutzutage findet ein Großteil des Handels mit Wertpapieren im Internet statt. 1971 führte die Technologiebörse NASDAQ als damals erste elektronische Börse ein Electronic Quotation System für Market Maker ein.1 Die Digitalisierung des Parketthandels - auch Präsenzhandel genannt - durch elektronische Handelssysteme erlaubt die Abbildung von Wertpapiergeschäften in Echtzeit und führte durch den Einsatz von Handelsprogrammen zum Phänomen des Algorithmic Trading’.2 Hierbei handeln Computerpro gramme automatisiert auf Basis dafür entwickelter Algorith men, wie beispielsweise durch die Kaufempfehlung eines Wertpapiers bei Unterschreiten eines bestimmten Wertes. Diese Algorithmen analysieren in rasender Geschwindigkeit enorme Datenmengen und sind dadurch in der Lage, Anwei sungen zum Kauf oder Verkauf von Wertpapieren auf Basis im mer genauer werdender Prognosen über Kursentwicklungen zu tätigen.3 Aus diesem Algorithmic Trading’ heraus ist wiederum der Hochfrequenzhandel (HFT) entstanden. Beim Hochfrequenz handel werden ebenfalls algorithmenbasierte Handelsent scheidungen getroffen. Darüber hinaus werden beim Hochfre quenzhandel auch entsprechende Handelsaufträge - soge nannte „Orders“ - automatisiert von Hochleistungscomputern initiiert. Hochfrequenzhandel zeichnet sich vor allem durch hohe Volumina und äußerst kurze Haltedauern von Finanz produkten aus.4 1 Vgl. Gresser 2018a, S. 9. 2 Vgl. Alt & Puschmann 2016, S. 80. 3 Vgl. Alt & Puschmann 2016, S. 80 ff. 4 Vgl. Alt & Puschmann 2016, S. 82. 240 In der öffentlichen Wahrnehmung scheint der Hochfre quenzhandel mit einer eher negativen Konnotation behaftet zu sein, wird er doch häufig mit dem Flash Crash am 06. Mai 2010 in Verbindung gebracht. Auch wenn der Hochfrequenzhandel, wie sich später gezeigt hat, nicht ursächlich für den Einbruch des Dow Jones Industrial Averages war, soll dieser jedoch zu einer erhöhten Marktvolatilität beigetragen und einen solchen Crash somit erst ermöglicht haben.5 Um der Frage nachzugehen, ob Geschwindigkeit und Effi zienz wirklich alles sind, sollen die Auswirkungen des Hoch frequenzhandels aus der Sicht verschiedener Akteure beleuch tet werden. 1.2 Aufbau der Arbeit Die nachfolgende Arbeit ist in drei Abschnitte gegliedert. Im nächsten Kapitel geht es zunächst einmal darum, ein grundle gendes Verständnis dafür zu schaffen, was Hochfrequenzhan del überhaupt ist. Hierfür wird der Hochfrequenzhandel an hand seiner charakteristischen Merkmale skizziert. Ebenso werden die am Hochfrequenzhandel teilhabenden Akteure kurz vorgestellt. Das Kapitel schließt mit einem Überblick über die rechtlichen Rahmenbedingungen des Hochfrequenzhan dels. Darauf aufbauend widmet sich der darauffolgende Haupt teil einer perspektivenorientierten, ökonomischen Analyse des Hochfrequenzhandels. Dafür werden professionelle und nicht professionelle Trader zunächst hinsichtlich ihrer Motivation und Zielsetzung charakterisiert und mit der Motivation der Hochfrequenzhändler kontrastiert. Abschließend werden die Effekte des Hochfrequenzhan dels auf den Finanzmarkt und die damit einhergehenden Aus wirkungen für professionelle und nicht-professionelle Trader diskutiert. s Vgl. Kirilenko et al. 2017, S. 2. 241 2 Charakteristika und Akteure des Hochfrequenzhandels 2.1 Definition des Hochfrequenzhandels Beim Hochfrequenzhandel agieren Händler, die über enorme Rechnerkapazitäten und hochkomplexe Computeralgorith men verfügen, in Lichtgeschwindigkeit an den Finanzmärkten und fahren auf diese Weise hohe Gewinne ein, und das auf Kosten der klassischen Anleger. Zumindest ist das die Sicht, die der Autor Michael Lewis in seinem 2014 erschienenen Buch „Flash Boys - A Wall Street Revolt“ seinen Lesern ver mitteln will.6 Tatsächlich aber klafft das Meinungsspektrum weit auseinander. Befürworter postulieren eine höhere Markt liquidität und -qualität, Gegner des Hochfrequenzhandels fürchten eine Marktmanipulation. Die im Rahmen dieser Ar beit nachfolgenden Ausführungen werden jedoch aufzeigen, dass Lewis‘ Vorwürfe aus wissenschaftlicher Sicht nur schwer haltbar sind. Bevor jedoch die jeweiligen Vor- und Nachteile für die ver schiedenen Marktteilnehmer erörtert werden, soll zunächst einmal die Frage geklärt werden, was man unter Hochfre quenzhandel versteht: Der Hochfrequenzhandel ist als eine Technologie zu verste hen, „die es ermöglicht, Börsendaten wie Kurse oder Gebote aus den Orderbüchern in hoher Geschwindigkeit und geringer Latenz zu empfangen und diesen Zeitvorsprung gegenüber den anderen Marktteilnehmern strategisch auszunutzen“?. Hoch frequenzhändler erzielen ihre Gewinne aus kurzfristigen Preis schwankungen von Finanzprodukten, indem sie Marktineffizienzen wie beispielsweise Fehlbewertungen ausfindig machen. Diese existieren meist jedoch nur für eine sehr kurze Zeit.8 Beim Hochfrequenzhandel kommt es daher also vor allem auf eine entscheidende Größe an: Geschwindigkeit! Es gibt keine einheitliche Definition, ab welcher Geschwindigkeit der auto matisierte Handel mit Wertpapieren als hochfrequent gilt. Mangels einer einheitlich festgelegten Grenze lässt sich der 6 Vgl. Buchter 2014. 7 Gresser 2018b, S. 114. 8 Vgl. Grillet-Auber 2010, S. 34. 242! Hochfrequenzhandel also nicht per se definieren. Stattdessen soll dieser im Folgenden anhand seiner charakteristischen Ei genschaften beschrieben und eingeordnet werden. Der Hochfrequenzhandel wird in der Literatur häufig als Teilbereich des algorithmischen Handels bezeichnet.9 Tat sächlich gibt es eine klare Schnittmenge, die eine solche Ein ordnung nahelegt, allerdings zeichnet sich der Hochfrequenz handel durch einige spezielle Eigenschaften aus, welche ihn als eigenständige Handelsform klassifizieren.10 Wie beim algo rithmischen Handel sind es auch beim Hochfrequenzhandel keine Menschen, sondern Hochleistungscomputer, die auf Ba sis klar definierter Zielvorgaben automatisiert Entscheidun gen über Kauf und Verkauf von Finanzprodukten treffen. Beim Hochfrequenzhandel ist darüber hinaus der gesamte Handels prozess automatisiert, was bedeutet, dass auch die entspre chenden Handelsaufträge von Hochleistungscomputern plat ziert werden. Die zur Abgrenzung zum algorithmischen Han del wesentlichen Charakteristika sind zudem die geschwindigkeits- und latenzoptimierten Varianten der Datenübertragung von Markt- und Orderdaten sowie die hohe Handelsfrequenz mit hohen Handelsvolumina.11 Der Geschwindigkeitsanspruch an hochfrequente Han delssysteme besteht in dreierlei Form: Zum Ersten gibt es den Anspruch an die Geschwindigkeit der Berechnungsschrittfolge eines Algorithmus, zweitens an den Ausführungsprozess einer Orderübermittlung, und drittens ist auch die Infrastrukturge schwindigkeit entscheidend.12 Hierunter versteht man die be nötigte Zeit zur Übermittlung der Data Feeds von den Han delsplätzen zum System. Als Orientierungsgröße dient hierbei vor allem die Latenzzeit. Um sich einen technologischen Informationsvorsprung zu sichern, nutzen viele Hochfrequenz händler sogenannte Co-Locations. Diese Co-Location-Technologien ermöglichen es den Hochfrequenzhändlern, ihren Hochfrequenzserver direkt am Standort der elektronischen Börse zu platzieren. Die kurzen Übertragungswege sollen schnellstmögliche Orderübertragung und Datenübermittlung 9 Vgl. Alt & Puschmann 2016, S. 82. 10 Vgl. Gresser 2018b, S. H7f. 11 Vgl. Gresser 2018b, S. 118. 12 Vgl. Gresser 2018b, S. 114t. 243 gewährleisten.^ Als Beispiel seien an dieser Stelle auch Börsen genannt, die optimale Anbindungsvarianten in den jeweiligen Co-Locations mit bevorzugter Versorgung mit Data Feeds an bieten. Auf diese Weise wetteifern die Hochfrequenzhändler um die vielleicht entscheidenden Nanosekunden. Die heutzu tage übliche Infrastrukturgeschwindigkeit beträgt 30 Nanose kunden. Zum Vergleich: Die Übertragungszeit zu herkömmli chen professionellen Tradern beträgt drei Sekunden. Bei Pri vatanlegern beträgt diese sogar drei Minuten.14 Neben diesen technologischen Eigenschaften des Hochfre quenzhandels zeichnet sich dieser auch durch ein hohes Han delsvolumen und eine hohe Handelsfrequenz mit äußerst ge ringer Haltedauer aus.15 Das hohe Handelsvolumen resultiert daraus, dass es beim Hochfrequenzhandel darum geht, in ei ner hohen Frequenz auf minimale Kursbewegungen zu reagie ren und daraus Gewinne abzuleiten. Aufgrund der geringen Gewinnspanne pro Trade ist der Hochfrequenzhandel nur un ter hohem Kapitaleinsatz rentabel.16 Charakteristisch für die Strategie eines jeden Hochfrequenzhändlers ist auch das Plat zieren und Stornieren von Orders in hoher Frequenz. Ziel hier von ist es, Positionen im Orderbuch durch gezieltes Orderrou ting und sofortiges Stornieren zu analysieren, um daraus ein Verhaltensprofil der anderen Marktteilnehmer abzuleiten. Die Haltedauer einer Order beträgt beim Hochfrequenzhandel üb licherweise nur Sekundenbruchteile.17 Wegen der hohen Handelsfrequenz ist Hochfrequenzhan del nur in liquiden Märkten realisierbar, da zu jedem Zeit punkt genügend Gegenpositionen im Orderbuch verfügbar sein müssen. Auch das Vorhandensein zumindest minimaler Spreads ist eine wesentliche Voraussetzung, da Hochfrequenz händler aus diesen ihre Gewinne generieren.18 Aufgrund der technologischen Rahmenbedingungen ist es Hochfrequenzhändlern möglich, risikominimale oder sogar ri sikoneutrale Arbitragegeschäfte abzuschließen. Der !3 Vgl. Gresser 2018b, S. 116. 14 Vgl. Gresser 2018a, S. 17. ls Vgl. Gresser 2018b, S. 118 u. 124. 16 Vgl. Durbin 2010, S. 6. 17 Vgl. Gresser 2018b, S. 124. 18 Vgl. Gresser 2018b, S. 128. 244 Hochfrequenzhandel ist daher eine der risikoeffizientesten Handelsformen.1? 2.2 Akteure an Aktienmärkten vor dem Hintergrund des Hochfrequenzhandels Die Teilnahme am Hochfrequenzhandel erfordert äußerst hohe Kapitalaufwendungen, allein schon für die Anschaffung der entsprechenden Hochleistungscomputer. Daraus resul tiert, dass ein Großteil der Marktteilnehmer vom Hochfre quenzhandel ausgeschlossen ist. An den Leitbörsen NASDAQ und NYSE übersteigt der Anteil des Hochfrequenzhandels zu bestimmten Handelszeiten die 90%-Marke der Gesamthandelsaktivitäten.20 Der Anteil der Hochfrequenzhändler an der Gesamtheit aller Marktteilnehmer beträgt hingegen weniger als i%.21 Doch wer verbirgt sich hinter diesem einen Prozent? Hochfrequenzhändler stellen eine heterogene Gruppe dar. An hand der Kriterien Status und Größe sowie ihrer Strategien und den Märkten, in denen sie operieren, lassen sich die Teil nehmer des Hochfrequenzhandels in drei Gruppen untertei len: Die erste Gruppe - die ,Global Player’ - besteht aus großen Investmentbanken wie Goldman Sachs oder der Credit Suisse. Diese zeichnen sich neben ihrer umfangreichen Eigenkapital basis dadurch aus, dass sie ein breites Spektrum an Strategien verfolgen. Die zweite Gruppe stellen bestimmte Hedgefonds dar, welche sich vor allem auf Market-Making-Strategien fo kussieren. Zuletzt gibt es auch eine Gruppe von Marktteilneh mern, welche Hochfrequenzhandel mehr auf einer sekundären Basis im Zuge ihrer Private-Banking-Dienstleistungen betrei ben.22 2.3 Funktionsweise des Hochfrequenzhandels Es gibt eine Vielzahl an verschiedenen Hochfrequenzhandels strategien - sowohl marktbegünstigender als auch marktma nipulativer Natur. Im Rahmen dieser Arbeit wird darauf ver zichtet, diese ganzheitlich und vollumfänglich vorzustellen. Stattdessen soll im Folgenden eine besonders grundlegende «V gl. Gresser 2018b, S. 130. 20 Vgl. Gresser 2018b, S. 148. 21 Vgl. Gresser 2018b, S. 145. 22 Vgl. Grillet-Auber 2010, S. 40. 245 Handelsstrategie der Hochfrequenzhändler für den Handel an internationalen Wertpapierbörsen erläutert werden: das Prin zip der statistischen Arbitrage. Genauer, das Prinzip der „Cross Market Arbitrage“. Die Zielsetzung hierin besteht im Ausnut zen von Marktimperfektionen. Wird ein Finanzinstrument an verschiedenen Handelsplätzen zu unterschiedlichen Preisen gehandelt, besteht die Möglichkeit, risikofreie Arbitragege winne zu verwirklichen, indem man das Finanzprodukt an dem Börsenplatz, an dem es zu einem geringeren Preis gehan delt wird, kauft und es zeitgleich an dem Handelsplatz, an dem höhere Preise aufgerufen werden, verkauft. In der Praxis sind diese Spreads nur äußerst temporär vorzufinden und sehr ge ring. Durch die hohe Handelsgeschwindigkeit und das hohe Handelsvolumen lassen sich daraus allerdings erhebliche Ge winne erzielen.23 2.4 Rechtliche Rahmenbedingungen „Wenn Maschinen schneller Handelsentscheidungen treffen, als Menschen denken können, löst das bei vielen Unbehagen aus“24. Erschwerend hinzu kommt, dass der Hochfrequenzhandel nur schwer zu fassen und intransparent ist und zudem im Ver dacht steht, bei mehreren kleineren und manchen größeren Börsencrashs eine nicht gerade förderliche Rolle gespielt zu haben. Außerdem gibt es durchaus manche Strategien, die mit Blick auf die Fairness gegenüber anderen Marktteilnehmern als kritisch einzustufen sind und den Markt schädigen. Aus diesem Grund gibt es manche Regulierungsansätze, die dem Hochfrequenzhandel ein paar „Spielregeln“ zu geben versu chen. 2013 trat in Deutschland das Hochfrequenzhandelsgesetz in Kraft. Dieses sieht vor, dass die Händler einer Erlaubnis pflicht sowie einer Meldepflicht gegenüber der Börsenaufsicht unterliegen. Die Händler sind dazu verpflichtet, der Aufsicht jederzeit Informationen über ihren algorithmischen Handel, ihre Handelsstrategien und die dafür eingesetzten Systeme etc. 23 Vgl. Gomber et al. 2011, S. 28 24 Neue Zürcher Zeitung 2013, S. 26, zitiert nach Alt & Puschmann, 2016, S. 82. 246 bereitzustellen. Außerdem müssen die Hochfrequenzhändler über angemessene System- und Risikokontrollen für ihre Han delssysteme verfügen. Aufträge, die auf Basis eines Algorith mus erzeugt wurden, müssen entsprechend gekennzeichnet werden, was auch eine Kenntlichmachung des jeweils verwen deten Handelsalgorithmus beinhaltet.^ Auch das Order Transaktionsverhältnis ist reguliert, „um Risiken für den ord nungsgemäßen Börsenhandel zu vermeiden“ (§26a BörsG). Bei übermäßiger Nutzung der Börsensysteme sind die Han delsplätze außerdem dazu verpflichtet, separate Entgelte zu verlangen.26 Problematisch an nationaler Gesetzgebung ist allerdings, dass es für Hochfrequenzhändler kein Problem darstellt, ihre Handelsaktivitäten an einen ausländischen Handelsplatz zu verlagern. Es bedarf also einer multilateralen Lösung mit dem Ziel, einheitliche Bedingungen an möglichst vielen Börsenplät zen zu schaffen.2? Auf europäischer Ebene gilt seit 2014 die Finanzmarkt richtlinie „Markets in Financial Instruments Directive II - Mi- FID II“. Die Richtlinie umfasst analog zum deutschen Hoch frequenzhandelsgesetz eine Erlaubnispflicht und sieht eine Anzeigepflicht gegenüber der Aufsichtsbehörde des Heimat landes und des Handelsplatzes vor. Sämtliche Bestimmungen zur Offenlegungspflicht von Handelsstrategien und Han delsparametern, zu Sicherheitsvorkehrungen sowie zur Kenn zeichnung algorithmisch generierter Orders finden auch ge mäß MiFID II Anwendung. Auch die „Order-To-Trade-Ratio“ ist reguliert. Darüber hinaus sind Hochfrequenzhändler dazu verpflichtet, sämtliche platzierten Orders zu dokumentieren und auf Verlangen der Aufsichtsbehörde herauszugeben. Dies betrifft ausgeführte Handelsaufträge, aber auch Löschungen von Aufträgen sowie Quotierungen. Um faire Handelsverhält nisse zu gewährleisten, sind Handelsplätze dazu verpflichtet, Co-Locations transparent und diskriminierungsfrei zu verge ben.28 2s Vgl. Bundesgesetzblatt 2013. 26 Vgl. Bundesgesetzblatt 2013. 27 Vgl. Gresser 2018b, S. 501. 28 Vgl. Gomber & Nassauer 2014, S. 15 f. 247 Im Zuge des zweiten Finanzmarktnovellierungsgesetzes wurde die deutsche Gesetzgebung mit den Bestimmungen der europäischen Gesetzgebung harmonisiert.29 29 Vgl. BaFin 2017. 248 3 Perspektivenorientierte, ökonomische Analyse des Hochfrequenzhandels 3.1 Markteffekte des Hochfrequenzhandels Bevor in den nachfolgenden Kapiteln die jeweilige Perspektive institutioneller und privater Investoren diskutiert wird, wid met sich dieser Abschnitt zunächst einer allgemeinen Betrach tung der Markteffekte des Hochfrequenzhandels. Eines der Hauptargumente der Befürworter des Hochfrequenzhandels ist, dass dieser die Liquidität von Märkten steigere. Tatsächlich trägt der Hochfrequenzhandel besonders in Märkten, in denen eine Informationsasymmetrie zwischen Käufern und Verkäu fern herrscht, durch die permanente Verarbeitung von Infor mationen dazu bei, dass Bid- und Ask-Preise sich einander an nähern, und wirkt somit liquiditätsstiftend.30 Ein Beispiel: Man stelle sich zwei Marktteilnehmer vor - Käufer und Verkäufer. Der Verkäufer bietet ein Wertpapier zu einem entsprechenden Ask-Preis zum Verkauf an. Ein infor mierter Käufer, der den Markt zu einem späteren Zeitpunkt betritt, trifft seine Kaufentscheidung auf Basis aller zu diesem Zeitpunkt verfügbaren Informationen. Es besteht also auf grund der Zeitdifferenz zwischen Angebot und Kaufentschei dung ein Informationsgefälle zu Gunsten des Käufers. Der Käufer wird sich nur dann für den Kauf eines Wertpapiers ent scheiden, wenn der aktuelle Wert größer-gleich dem Angebots preis ist. Im Falle, dass der Wert des zu veräußernden Wertpa piers aufgrund neu publik gewordener Informationen steigt und die Aktie zum Zeitpunkt des Angebots fair bepreist war, wird der Trade stattfinden. Der Verkäufer hat dann jedoch sei nen Vermögenswert unter Wert verkauft. Dies hat zur Folge, dass Verkäufer, um sich vor einem solchen Szenario zu schüt zen, von vornherein höhere Preise aufrufen. Die Zahl der getä tigten Trades sinkt dadurch. Im Fall einer negativen Kursent wicklung wiederum bliebe der Verkäufer auf seinem Vermö genswert sitzen. Durch dieses Dilemma wird die Marktliquidi tät gemindert. 31 3° Vgl. Goldstein et al. 2014, S. 189. 31 Vgl. Menkveld 2014, S. 340. 249 Durch die Marktteilnahme von Hochfrequenzhändlern kommt es erst gar nicht zu der oben beschriebenen Zeitver schiebung, da Hochfrequenzhändler permanent am Markt agieren. Durch die rasante Informationsverarbeitung tragen Hochfrequenzhändler zu einer schnelleren Preisbildung und damit zu einem effizienten Markt bei. Sowohl die Anzahl der getätigten Trades als auch die Zahl der Quotierungen pro Trade sind vom Hochfrequenzhandel betroffen: Die Zahl der getätigten Trades steigt, da Hochfrequenzhändler als eine Art Mittelsmann zwischen Verkäufer und Käufer agieren, indem sie die obig beschriebene Zeitdifferenz überbrücken. Durch das permanente Einpreisen neuster Informationen und das entsprechende Anpassen von Ask-Preisen, steigt auch die Zahl der Quotierungen pro Trade.32 Goldstein et al. (2014) geben allerdings zu bedenken, dass ein vermehrter Hochfrequenzhandel nicht per se zu einer Stei gerung der Marktliquidität führe, da der Hochfrequenzhandel für eine verstärkte Aktivität entweder auf Anbieter- oder auf Nachfragerseite sorgen kann. Eine Unausgewogenheit, insbe sondere eine Dominanz der Nachfragerseite, könnte die Marktliquidität sogar verringern und zu größeren Spreads füh rend Aufgrund mangelnder Transparenz darüber, welche Or ders von Hochfrequenzhandelssystemen getätigt wurden, ist ein empirischer Nachweis eines positiven Effekts vermehrten Hochfrequenzhandels auf die Marktliquidität nur schwer zu erbringen. In einigen Studien konnte jedoch unter der Verwen dung von Proxy-Messgrößen ein solch positiver Effekt festge stellt w e rd e n .34 Geringere Bid-Ask-Spreads gehen auch auto matisch mit einer Senkung der Transaktionskosten pro Trade einher. Die Effekte des Hochfrequenzhandels reichen jedoch über die schnelle Preisfindung, die gesteigerte Liquidität und die damit einhergehenden geringeren Transaktionskosten hinaus. Der Hochfrequenzhandel steht überdies auch in der Diskus sion, einen Einfluss auf die Marktvolatilität zu haben. Eine Un tersuchung der Credit Suisse hat ergeben, dass der 32 Vgl. Menkveld 2014, S. 340. 33 Vgl. Goldstein et al. 2014, S. 189. 34 Vgl. Goldstein et al. 2014, S. 190. 250 Hochfrequenzhandel die Marktvolatilität in der langen Frist nicht signifikant tangiert. In der kurzen Frist jedoch konnte eine Senkung der Volatilität durch die Marktteilnahme von Hochfrequenzhändlern festgestellt w e rd e n .35 Dies ist jedoch nicht unumstritten. Immerhin steht der Hochfrequenzhandel im Verdacht, den Flash Crash vom 06. Mai 2010 zwar nicht ausgelöst, aber die Volatilität an jenem Tag erhöht zu haben, indem er extrem schnelle Reaktionen auf den starken Verkaufsdruck an diesem Tag ermöglichte.36 Möglicherweise gibt es einen Unterschied der Auswirkun gen des Hochfrequenzhandels unter Normal- und unter Ext rembedingungen. Man könnte argumentieren, dass der Hoch frequenzhandel unter normalen Bedingungen überwiegend positive Markteffekte mit sich bringt, aber unter Extrembedin gungen auch marktschädlich wirken könnte. Manche Forscher kommen zum Schluss, dass die Möglichkeit der Hochfrequenz händler, sich schnell aus dem Markt zurückziehen zu können, die Märkte fragiler mache. Andere wiederum äußern sich da hingehend, dass die automatisierte Ausführung von Großauf trägen unter gewissen Umständen zu sogenannten „Feedback Loop“- oder Teufelskreiseffekten führen könnte, welche wie derum systemisch destabilisierende Ereignisse wie den Flash Crash auslösen könnten.37 Auch die Autoren Kelejian und Mukerji führten diverse Studien zu den Auswirkungen des Hoch frequenzhandels auf die Volatilität in der kurzen Frist durch und kamen zu teilweise widersprüchlichen Ergebnissen.38 So mit kann dieser Effekt nicht final beurteilt werden. 3.2 Charakterisierung der Untersuchungsperspektiven Dieses Kapitel widmet sich den ökonomischen Auswirkungen des Hochfrequenzhandels aus Sicht zweier verschiedener Sta keholder, nämlich der von institutionellen und nicht-professi onellen (privaten) Anlegern. Diese beiden Marktteilnehmer sollen im Folgenden zunächst kurz charakterisiert und von Hochfrequenzhändlern abgegrenzt werden. 35 Vgl. Goldstein et al. 2014, S. 191t. 36 Vgl. Kirilenko et al. 2017, S. 2. 37 Vgl. Goldstein et al 2014, S. 192. 38 Vgl. Kelejian & Mukerji 2016. 251 Zum Leidwesen der öffentlichen Debatte gibt es keine trennscharfe, einheitliche Definition von institutionellen In vestoren. Abgrenzungsversuche von privaten Investoren zielen vor allem auf die Professionalität institutioneller Investoren ab. Ein weiterer Unterscheidungspunkt liegt in der Fremdnützigkeit der Investments professioneller Trader. Damit ist das Anlegen für Dritte - „wirtschaftliche Nutznießer“ - gemeint.39. Generell kann man institutionelle Investoren als Aktien händler aulfassen, deren Kapitalanlagen vom Volumen und der Regelmäßigkeit her eines kaufmännisch eingerichteten Geschäftsbetriebs bedürfen. Im Gegensatz zu privaten Anle gern handelt es sich also bei institutionellen Investoren nicht um natürliche Personen, sondern um Unternehmen. Zu ihnen zählen vornehmlich Investmentfonds, Banken, Versicherun gen sowie Pensionsfonds.40 Institutionelle Investoren verfol gen in ihrer Anlagestrategie drei Anlageziele, welche allerdings wechselseitige Zielkonflikte untereinander aufweisen: Renta bilität, Sicherheit und Liquidität. Man spricht auch vom magi schen Dreieck der Vermögensverwaltung. Die Rentabilität wird anhand der Rendite gemessen, welche die Ertragskraft ei nes Anlageobjektes wiederspiegelt. Eine höhere Rendite kann, wie uns bereits das Capital Asset Pricing Model gelehrt hat, nur zu Ungunsten der Sicherheit erzielt werden. Das Risiko besteht in der Gefahr des Vermögensverlustes. Die Liquidität wiede rum meint die Möglichkeit, Geldanlagen möglichst schnell in verfügbares Bankguthaben umwandeln zu können.41 Die Li quidität bzw. Verfügbarkeit von renditestarken und risikoar men Wertanlagen ist sehr gering. Letztlich lassen sich also im mer nur maximal zwei der Anlageziele in vollem Umfang rea lisieren. Selbstverständlich können Investoren dennoch ge wisse Mindestanforderungen an jedes der drei Anlageziele stellen, was das Dreieck dann bereits weniger magisch erschei nen lässt. Risikoaverse Trader, wie Versicherungen, ziehen üb licherweise Sicherheit und Liquidität einer hohen Renditeer wartung vor. Hedgefonds wiederum sind häufig eher dazu be reit, Anlagerisiken zugunsten der Rentabilität auf sich zu neh men. 39 Vgl. Schmolke 2007, S. 705. 4° Vgl. Schmolke 2007, S. 706. 41 Vgl. Adrian & Heidorn 2000, S. 348. 252 Während sich die Motive und die Anlageziele der professi onellen Aktienhändler nach den Grundsätzen der ,Rational Choice’ begründen lassen, spielen bei Privatinvestoren neben ökonomischen Zielen auch hedonistische und altruistische Motive eine Rolle.42 Allein schon aufgrund persönlicher Präfe renzen und den privaten Investoren zur Verfügung stehenden, im Vergleich zu institutionellen Investoren geringen Mitteln und Möglichkeiten zur Informationsgewinnung scheint eine rein rationale Entscheidungsfindung ausgeschlossen.« Simon (1 9 5 9 ) postuliert daher eine Abkehr vom Menschenbild des Homo oeconomicus. Mit hedonistischer Motivation ist in die sem Fall die Freude am Tätigen bestimmter Investments ge meint. Die altruistische Komponente meint den Einfluss von moralischen Überlegungen.44 Jansson & Biel (2011) konnten bestätigen, dass nicht-pro fessionelle Investoren umweltbezogenen, sozialen sowie ethi schen Faktoren eine deutlich wichtigere Rolle in ihren Invest mententscheidungen beimessen als institutionelle Wertpapierhändler.45 Ein wesentliches Abgrenzungsmerkmal von herkömmli chen Investoren zu Hochfrequenzhändlern ist der viel längere Anlagehorizont. Dies hängt mit den völlig verschiedenen Ziel setzungen von Hochfrequenzhändlern und herkömmlichen Investoren zusammen. Während Hochfrequenzhändler das Ziel verfolgen, „aus ineffizienten Kurs- und unausgeglichenen Liquiditätssituationen, insbesondere an verschiedenen Han delsplätzen wie Dark Pools, simultan mit einem minimalen Ri siko Renditen aus kleinsten handelbaren Kursänderungen zu erzielen“46, spekulieren herkömmliche Investoren auf lukra tive Kursentwicklungen. Sowohl institutionelle als auch pri vate Investoren verfolgen daher in der Regel mittel- bis lang fristige Anlageziele, um entsprechende Kursbewegungen abzu warten. Ein weiterer Grund für lange Haltefristen herkömmlicher Investoren besteht in einem der wichtigsten Prinzipien zur 42 Vgl. Sullivan & Miller 1996, S. 26. 43 Vgl. Simon 1959, S. 272. 44 Vgl. Sullivan & Miller 1996, S. 26. 45 Vgl. Jansson & Biel 2011, S. 139. 46 Gresser 2018b, S. 239. 253 Risikovermeidung: der Diversifikation. Diese wird meist mit Markowitz' Portfoliotheorie assoziiert. In diesem Fall ist aller dings die seit Markowitz etwas in den Hintergrund getretene zeitliche Diversifikation gemeint. Heutzutage taucht der Be griff der zeitlichen Diversifikation insbesondere in Auseinan dersetzungen mit dem „Cost-Average Effekt“ auf. Auch bei der Altersversorgung wird gerne damit geworben, dass riskante Aktieninvestments in der langen Frist sichere Überrenditen er zielen w ürden.47 3.3 Auswirkungen auf professionelle Trader In der Literatur finden sich zahlreiche Beiträge darüber, was für Auswirkungen der Hochfrequenzhandel auf die Marktqua lität und die Wohlfahrt anderer Marktteilnehmer hat. Es gibt jedoch vergleichsweise recht wenig Untersuchungen über die spezifischen Auswirkungen auf institutionelle Investoren, da bei halten institutionelle Investoren, wie Investmentfonds, Pensionskassen, Versicherungsunternehmen oder Hedge fonds, einen Großteil des ,Public Equity’48 und spielen eine entscheidende Rolle für die Preisfestsetzung, indem sie auf Ba sis aktuellster Informationen mit großem Volumen Handel be treiben. Eine der wohl wichtigsten Determinanten für die Perfor mance institutioneller Anleger sind die ,Institutional Trading Costs’. Diese werden unter anderem auch als Maßstab für die Qualität und Liquidität von Finanzmärkten gesehen .49 Aus diesem Grund wird sich dieser Abschnitt vordergründig mit den Auswirkungen des Hochfrequenzhandels auf die Handels kosten institutioneller Investoren beschäftigen. Im vorherigen Abschnitt wurden bereits die in der Litera tur prominentesten Marktauswirkungen des Hochfrequenz handels dargelegt. Erhöhte Liquidität, sinkende Bid-Ask- Spreads und schnellere Preisfindung lassen vermuten, dass auch herkömmliche Marktteilnehmer indirekt vom Hochfre quenzhandel in Form geringerer Transaktionskosten und ver besserter Markteffizienz profitieren würden. Dennoch wurden Stimmen von manchen institutionellen Investoren laut, die 47 Vgl. Troschke & Thießen 2010, S. I28f. 48 Vgl. French 2008, S. I54if. 49 Vgl. Tong 2015, S. 1. 254 ernste Bedenken äußerten, dass der Hochfrequenzhandel ihre Profite beeinträchtige.50 Darüber hinaus wurde auch in Frage gestellt, ob die derzeitige Aktienmarktstruktur dem Bedürfnis institutioneller Investoren nach effizientem und fairem Han del in hoher Größenordnung überhaupt gerecht werden kann. Tatsächlich haben die Bedenken der Investoren in Bezug auf den Hochfrequenzhandel dazu geführt, dass außerbörsliche Handelsplätze, beispielsweise Dark Pools, immer beliebter werden.51 Fraglich ist auch, ob durch den Hochfrequenzhandel tat sächlich die Transaktionskosten für institutionelle Anleger re duziert werden. Denn selbst wenn der Hochfrequenzhandel zu einer gesteigerten Liquidität beiträgt und Bid-Ask-Spreads verringert, bedeutet das nicht zwingend, dass die Handelsbe dingungen institutioneller Investoren dadurch verbessert wer den.52 Der Bid-Ask-Spread, der eine der Hauptkomponenten der Transaktionskosten bei kleineren Handelsaufträgen darstellt, trägt nur einen kleinen Teil zu den institutionellen Handels kosten bei. Aufgrund der hohen Handelsvolumina institutio neller Investoren besteht die Hauptkomponente institutionel ler Handelskosten in den sogenannten ,Price Impact Costs‘, die das Ausmaß des Bid-Ask-Spreads um das Fünf- bis Zehnfache übertreffen können.53 Anstelle des Bid-Ask-Spreads ist eine gängige Messgröße für die institutionellen Handelskosten der sogenannte ,Execution Shortfall’. Dieser ist die Differenz zwischen dem jeweiligen Preis zum Zeitpunkt der Kaufentscheidung und der tatsächli chen Ausführung einer Order. Er berücksichtigt dabei sowohl den Bid-Ask-Spread als auch die ,Market Impact Costs’ sowie sämtliche Kosten, die aus etwaigen Verzögerungen bei der Ausübung eines Kaufauftrags resultieren.54 In seiner statistischen Untersuchung des Zusammenhangs zwischen Hochfreqenzhandelsaktivität, Liquidität und institu tionellen Handelskosten gelangte Tong (2015) zu zunächst 5° Vgl. Tong 2015, S. 1. s1 Vgl. Tong 2015, S. 2. 52 Vgl. Brogaard et al. 2014, S. 346. 53 Vgl. Tong 2015, S. 2. 54 Vgl. Anand et al. 2008, S. 2. 255 paradox erscheinenden Ergebnissen: Was den Zusammen hang zwischen der Handelsaktivität von Hochfrequenzhänd lern und Liquidität betrifft, stimmen die Ergebnisse mit dem Tenor sonstiger Literatur insofern überein, als dass eine hö here Hochfrequenzhandelsaktivität positiv mit einer höheren Liquidität korreliert ist.55 Außerdem ist vor dem Hintergrund der genannten Erkenntnisse nicht verwunderlich, dass höhere Liquidität positiv mit geringeren Transaktionskosten korre liert ist. Paradox jedoch ist, dass die Korrelation zwischen Hochfrequenzhandelsaktivität und den ,institutional trading costs’ - gemessen anhand des ,Execution Shortfall’ - negativ ist.56 Auch unter Berücksichtigung diverser Kontrollvariablen konnte dieses Ergebnis mit Hilfe einer multivariaten Regressi onsanalyse bestätigt w e rd e n .57 Wie ist das möglich? Zunächst einmal lässt die bloße Fest stellung einer positiven Korrelation zwischen Hochfrequenz handelsaktivität und höherer Liquidität keinen Schluss über Kausalität zu.58 Es wäre ebenso denkbar, dass Hochfrequenz händler vermehrt in ohnehin bereits liquiden Märkten operie ren. Die also vermeintlich von Hochfrequenzhändlern gestif tete Liquidität könnte eine Art Scheinliquidität sein, die aus trocknet, wenn Investoren sie am dringendsten benötigen.59 Darüber hinaus sind institutionelle Trades aufgrund der großen Auftragsgrößen und des potenziell hohen Informati onsgehalts am anfälligsten für die ,OrderAnticipation’-Strate gien der Hochfrequenzhändler.60 Derartige Strategien könn ten die Handelskosten institutioneller Investoren erhöhen. Die Funktionsweise solcher Strategien kann so verstanden wer den, dass Hochfrequenzhändler versuchen, durch gezieltes Or derrouting herauszufinden, welche Finanzinstrumente her kömmliche Investoren in naher Zukunft kaufen oder verkau fen werden, um deren Order-Flow und den damit verbunde nen Preisentwicklungen mittels Platzierens entsprechender 55 Vgl. Tong 2015, S. 14. s6 Vgl. Tong 2015, S. 15. 57 Vgl. Tong 2015, S. i6f. 58 Vgl. Tong 2015, S. 17. 59 Neue Zürcher Zeitung 2013, S. 26, zitiert nach Alt & Puschmann, 2016, S. 83 60 Vgl. Tong 2015, S. 15. 256 Handelsaufträge zuvorzukommen.61 Derartige Strategien kön nen zu gewaltigen Preis-Drifts führen und die ,Market Impact Costs’ bei der Ausführung großer Handelsauftrags erhöhen.62 Dieser Effekt kann möglicherweise nicht bei der konventionel len Messung von Liquidität erfasst werden. Über diese Betrachtung der Auswirkungen des Hochfre quenzhandels auf die Handelskosten institutioneller Trader hinaus soll im Folgenden auch beleuchtet werden, unter wel chen Umständen der Hochfrequenzhandel die ,Institutional Trading Costs’ beeinflusst. Es zeigt sich, dass Hochfrequenz händler einen Vorteil daraus ziehen, wenn institutionelle An leger ein großes Ungleichgewicht in ihrer Handelsbilanz auf weisen, indem sie für Liquidität sorgen. Tatsächlich kann beo bachtet werden, dass die Handelsaktivität der Hochfrequenz händler bei hohem Ungleichgewicht in der Handelsbilanz in stitutioneller Investoren höher ist. So gesehen ähneln die Pro fite der Hochfrequenzhändler in diesem Fall denen traditionel ler Market Maker.6s Eine Betrachtung der ,Buy-Sell Imbalance’ zeigt, dass das tägliche Ungleichgewicht bei institutionellen Anlegern starken Schwankungen unterliegt, während dieses bei Hochfrequenz händlern gegen Null tendiert. Dies geht einher mit dem stark unterschiedlichen Zeithorizont der beiden Akteure. Während herkömmliche Investoren in der Regel mittel- bis langfristige Anlageziele verfolgen, halten Hochfrequenzhändler ihre Posi tionen selten über Nacht. Daraus folgt allerdings, dass sich die von Hochfrequenzhändlern beigesteuerte Liquidität binnen ei nes Tages verflüchtigt. Angesichts dessen könnte man Hoch frequenzhändler als Intraday-Intermediäre beschreiben, wel che das Ungleichgewicht in der Handelsbilanz institutioneller Investoren auf andere Marktteilnehmer umwälzen.64 Auch hier sollte hinterfragt werden, inwieweit diese Form der Bereitstellung von Liquidität mit Extrakosten für instituti onelle Investoren verbunden ist: Eine Untersuchung von Pa neldaten hat gezeigt, dass es dabei auf die jeweilige Handelsbi lanz ankommt. Konkret geht es darum, ob die Institutionen 61 Vgl. Hirschey 2018, S. 1, 62 Vgl. Tong 2015, S. 15. 63 Vgl. Tong 2015, S. 25. 64 Vgl. Tong 2015, S. 26. 257 ,Net Seilers’ oder ,Net Buyers’ sind, oder ob sie eine relativ aus geglichene Kaufs-Verkaufs-Bilanz haben. Investoren, deren Verkaufsvolumen das Volumen ihrer Aktienkäufe übersteigt (,Net Seilers’), werden nicht signifikant durch den Hochfre quenzhandel mit Extrakosten belastet. Bei den beiden verblei benden Untersuchungsgruppen jedoch konnte nachgewiesen werden, dass die Transaktionskosten durch eine höhere Hoch frequenzhandelsaktivität gesteigert werden, insbesondere bei ,net buyers’.65 Diese Ergebnisse verdeutlichen, dass die im vorherigen Ab schnitt beschriebenen, überwiegend positiven Marktauswir kungen des Hochfrequenzhandels wie die schnellere Preisfin dung und verringerten Bid-Ask-Spreads nicht genügen, um die spezifischen Auswirkungen auf institutionelle Trader vollum fänglich zu begreifen. Allerdings sind diese Ergebnisse keines wegs unangefochten. Beispielsweise können die Autoren Chen und Garriott (2018) keinen signifikanten Effekt des Hochfre quenzhandels auf die Transaktionskosten großer Handelsauf träge feststellen. Brogaard et al. (2014) stellen in einer histori schen Betrachtung fest, dass die institutionellen Handelskos ten seit Beginn der 2000er gefallen sind, können jedoch keinen Kausalzusammenhang mit dem Hochfrequenzhandel nach weisen. Harris (2013) wiederum verweist auf eine Vielzahl ver lässlicher Studien, die gezeigt hätten, dass die Transaktions kosten mit zunehmendem Hochfrequenzhandel substanziell gesunken seien. Somit scheinen die Auswirkungen des Hoch frequenzhandels auf institutionelle Marktteilnehmer ein in der Literatur nach wie vor strittiges Thema zu sein, welches zum derzeitigen Stand noch keiner finalen Beurteilung unterzogen werden kann. 3.4 Auswirkungen auf nicht-professionelle Trader Der Hochfrequenzhandel ist nicht nur für professionelle Inves toren von Interesse, sondern auch für private Anleger. Diese sind nämlich direkt von den Strategien der Hochfrequenz händler betroffen, da diese oft gezielt auf das Anlageverhalten von Privatinvestoren fokussiert sind.66 6s Vgl. Tong 2015, S. 27. 66 Vgl. Gresser 2018b, S. 178. 258 Ein in der öffentlichen Debatte um den Hochfrequenzhan del immer wieder aufkommender Aspekt ist Fairness. Ange sichts der Tatsache, dass bereits allein die Schaffung der tech nischen Infrastruktur zur Teilnahme am Hochfrequenzhandel ein Millioneninvestment voraussetzt, ist völlig klar, dass ein Großteil der Marktteilnehmer und nahezu jede natürliche Per son vom Hochfrequenzhandel ausgeschlossen ist. Vor allem der massive Zeitvorsprung und die Überlegenheit von Hoch leistungscomputern in der Informationsverarbeitung gegen über den kognitiven Fähigkeiten der Privatinvestoren.6? wer den vor dem Hintergrund des Gleichbehandlungsgrundsatzes aller Marktteilnehmer häufig angeprangert. Manche Kritiker des Hochfrequenzhandels stellen die kostspielige Anmietung von Co-Locations sogar auf eine Stufe mit Insiderhandel und stellen die Frage, inwieweit es fair ist, dass einigen wenigen fi nanzstarken Marktteilnehmern aufgrund ihrer Mittel ein bes serer Marktzugang gewährt wird als gewöhnlichen Tradern.68 Trotz solcher kritischen Äußerungen kann nicht negiert werden, dass Privatanleger durchaus von den Auswirkungen des Hochfrequenzhandels profitieren. Wie bereits dargelegt, kommen zahlreiche Studien zum Schluss, dass der Hochfre quenzhandel die Marktqualität verbessert. Der dabei kontro verseste Aspekt ist wohl die von Hochfrequenzhändlern beige steuerte Liquidität. Die in der Literatur vorwiegende Meinung ist jedoch, dass ebendiese Liquidität zu sinkenden Bid-Ask- Spreads führt. Darüber hinaus trägt der Hochfrequenzhandel über die rasante Verarbeitung neuer Informationen zu einer schnelleren Preisfindung an internationalen Wertpapierbör sen bei. Die geringen Bid-Ask-Spreads haben einen direkten, positiven Einfluss auf die Transaktionskosten privater Inves toren. Im Gegensatz zu institutionellen Investoren stellen diese nämlich eine der Hauptkomponenten der anfallenden Transaktionskosten dar.69 Neben diesen positiven Auswirkun gen des Hochfrequenzhandels steht allerdings auch in der Dis kussion, ob dieser die Volatilität in der kurzen Frist erhöht. Da Privatanleger aber ohnehin einen in der Regel mittel- bis lang fristigen Anlagehorizont haben, sind diese von kurzfristigen 67 Vgl. Harris 2013, S. 6. 68 Vgl. Goldstein et al. 2014, S. 194. 69 Vgl. Tong 2015, S. 2. 259 Preisschwankungen weniger betroffen. Wie diese Erkennt nisse zeigen, hat der Hochfrequenzhandel durchaus positive Auswirkungen auf private Investoren. Dennoch wird Hochfrequenzhändlern häufig vorgeworfen, hohe Profite auf Kosten anderer Marktteilnehmer zu erzielen. Tatsächlich beschreiben Baron, Broogard und Kirilenko (2012) die Märkte als Nullsummenspiel. Zu jedem Trade gehö ren grundsätzlich zwei Akteure: ein Käufer und ein Verkäufer. Die Bezeichnung der Märkte als Nullsummenspiel veran schaulicht, dass wenn einer der beiden Akteure permanent überdurchschnittliche Renditen einfährt, dies im Umkehr schluss bedeutet, dass der jeweils andere Handelspartner un terdurchschnittliche Renditen erzielen muss. Wie die Mehr heit der empirischen Resultate bestätigt, sind es Privatinvesto ren, die kontinuierlich unterdurchschnittliche Langzeitrendi ten erwirtschaften.70 Es gibt mehrere Gründe für den unterdurchschnittlichen Markterfolg privater Anleger: Zum einen sind Privatanleger in ihren Möglichkeiten zur Informationsverarbeitung Hochfre quenzhändlern weit unterlegen. Die daraus entstehenden In formationsasymmetrien mindern den Markterfolg der nicht professionellen Investoren. Zum anderen ist die ,Underperformance’ privater Anleger auf ihr irrationales Verhalten zurück zuführen. Privatinvestoren tendieren oft zur Annahme, mehr zu wissen als andere Marktteilnehmer und treffen aus dieser Selbstüberschätzung heraus teils suboptimale Entscheidun gen. Für manche Investoren hat der Handel mit Wertpapieren wiederum unterhaltenden Charakter, der in ihnen ähnliche Gefühle hervorruft wie zum Beispiel Glücksspiel. Wenn Inves toren anfangen, an Wertpapierbörsen zu zocken, führt dies äu ßerst selten zu einem Langzeiterfolg. Darüber hinaus glauben manche Privatanleger, einen geografisch bedingten Informati onsvorteil gegenüber anderen Marktteilnehmern innezuha ben, wenn sie in Firmen in ihrem näheren Umkreis investie ren. Dies führt jedoch oft dazu, dass Privatanleger ihr Portfolio nicht adäquat diversifizieren. Außerdem kann beobachtet wer den, dass nicht-professionelle Investoren eine starke Präferenz dafür zu haben scheinen, im Wert steigende Finanzinstru mente zu verkaufen und im Wert sinkende zu halten. Dieses 7° Vgl. Barber & Odean 2013, S. 1547. 260 paradox erscheinende Verhaltensmuster wird als „Dispositi onseffekt“ bezeichnet.?1 Dies soll verdeutlichen, dass man Hochfrequenzhändler nicht per se für die unterdurchschnittlichen Renditen von Pri vatanlegern verantwortlich machen kann. Viel mehr unterlie gen Privatinvestoren - im Gegensatz zu den algorithmenba sierten Hochleistungscomputern der Hochfrequenzhändler diversen psychologischen Einflüssen, die ihren Markterfolg schmälern. Durch ihr irrationales, teils hedonistisch, teils altruistisch motiviertes Verhalten erzeugen Privatinvestoren ebendiese Marktimperfektionen, aus denen Hochfrequenzhändler ihre Profite generieren. 71 Vgl. Barber & Odean 2013, S. I547ff. 4 Fazit und Ausblick Der klassische Parketthandel - zwar unverändert Thema di verser Hollywood-Produktionen wie „The Wolf ofWall Street“ - spielt an den Börsen heutzutage nur noch eine untergeord nete Rolle. Längst haben Hochfrequenzhändler eine marktbe herrschende Stellung eingenommen. Im Gegensatz zu her kömmlichen Tradern zielen Hochfrequenzhändler nicht auf langfristige Renditen durch lukrative Kursbewegungen, son dern generieren ihre Profite aus kurzfristigen Marktineffizienzen wie beispielsweise Fehlbewertungen von Finanzinstru menten. Ihr Ziel dabei besteht im Abschöpfen von Arbitrage gewinnen. Die vorherrschende Meinung in der Literatur stellt den Hochfrequenzhandel in Verbindung mit einer Verbesserung der Marktqualität. Wie Studien mehrheitlich gezeigt haben, er höht der Hochfrequenzhandel die im Markt vorhandene Liqui dität, indem er für ausreichend Angebot und Nachfrage sorgt. Durch die erhöhte Liquidität trägt der Hochfrequenzhandel dazu bei, dass sich die Bid- und Ask-Preise einander annähern. Dennoch steht der Hochfrequenzhandel besonders in der öf fentlichen Debatte im Verdacht, hohe Gewinne auf Kosten an derer Marktteilnehmer zu erzielen. Literarische Werke wie das Buch „Flash Boys - A Wall Street Revolt“ von Michael Lewis heizen den Diskurs an. Um einen Beitrag zur Diskussion rund um die Auswirkungen des Hochfrequenzhandels zu leisten, be schäftigte sich die vorliegende Arbeit mit einer perspektiven orientierten, ökonomischen Analyse des Hochfrequenzhan dels. Konkret wurde dieser aus Sicht institutioneller und pri vater Investoren diskutiert. Was die Auswirkungen des Hochfrequenzhandels auf insti tutionelle Anleger betrifft, kann kein endgültiges Urteil gefällt werden, da verschiedene, seriöse Studien zu konkurrierenden Ergebnissen kommen. Beispielsweise postuliert Tong einen Anstieg der institutionellen Handelskosten, insbesondere bei einem starken Ungleichgewicht in der täglichen Kaufs-Verkaufs-Bilanz institutioneller Investoren. Harris wiederum ver weist auf zahlreiche Studien, die herausgefunden haben, dass der Hochfrequenzhandel die Transaktionskosten institutionel ler Anleger substanziell senken würde. Es fällt daher schwer, 262! aus Basis dieser diametral entgegengesetzten Ergebnisse eine Handlungsempfehlung für institutionelle Investoren auszu sprechen. Eine Charakterisierung privater Anleger hat gezeigt, dass diese nicht nur rein ökonomisch, sondern auch hedonistisch und altruistisch motiviert sind. Außerdem unterliegen sie im Gegensatz zu den Handelssystemen der Hochfrequenzhändler diversen psychologischen Einflüssen, anhand derer sich die unterdurchschnittlichen Markterfolge privater Investoren er klären lassen. Somit kann man die Hochfrequenzhändler nicht per se für deren ,Underperformance’ verantwortlich machen. Es ist klar, dass Privatanleger allein schon aufgrund ihrer tech nischen Möglichkeiten Hochfrequenzhändlern in puncto Effi zienz klar unterlegen sind. Dennoch profitieren Privatanleger von sinkenden Transaktionskosten als unmittelbare Folge ge ringerer Bid-Ask-Spreads. Gegeben der Tatsache, dass der Hochfrequenzhandel die Marktqualität verbessert, wäre Pri vatinvestoren zu raten, anstelle selbst aktiv Handel zu betrei ben, lieber in Investmentfonds wie zum Beispiel Indexfonds zu investieren. Da Indexfonds in ihrer ursprünglichen Form ei nen Börsenindex möglichst exakt nachbilden, können private Anleger indirekt von der Effizienz der Hochfrequenzhändler mitprofitieren. Während also bei institutionellen Investoren kein eindeu tiges Urteil über die Auswirkungen des Hochfrequenzhandels gefällt werden kann, scheinen die Vorteile des Hochfrequenz handels in Bezug auf private Investoren zu überwiegen. Bevor man also den Hochfrequenzhandel kritisiert, sollte zunächst umfassende Klarheit über dessen Auswirkungen auf die ver schiedenen Stakeholdergruppen geschaffen werden. Hier könnten zukünftige Studien weiter ansetzen. Literaturverzeichnis Adrian, R., Heidorn, T. (2000). Der Bankbetrieb - Lehrbuch und Aufgaben, 15. überarbeitete Auflage, Wiesbaden, Springer Gabler. Alt, R., Puschmann, T. (2016). Digitalisierung der Finanzindustrie - Grundlagen der Fintech-Evolution, Berlin Heidelberg, Springer Gabler. Anand, A. et al. (2008). Persistence in Trading Costs: An Analysis of Institutional Equity Trades, SSRN Electronic Journal, Paper-Nr. 1195311. BaFin - Bundesanstalt für Finanzdienstleistungsaufsicht (2017). Zweites Finanzmarktnovellierungsgesetz - Umsetzung von MiFID II und Anpassung an weitere europäische Vorschriften. https://www.bafin.de/SharedDocs/Veroeffentlichungen/ DE/Fachartikel/20i7/fa_bj_i7o6_FiMaNoG.html; zuletzt abgerufen am 08.07.2019. Baron, M., Brogaard, J., Kirilenko, A. (2012). The trading profits ofhigh-frequencytraders” (Draft), SSRN Electronic Journal, Paper-Nr.: 2106158. Barber, B. M., Odean, T. (2013). The Behavior oflndividual Investors, in: Handbook of the Economics of Finance, Elsevier, 1533-1570. Brogaard, J. et al. (2014). High-FrequencyTrading and the Execution Costs of Institutional Investors, The Financial Review 49, 345-309 - Buchter, Heike (2014). Hochfrequenzhandel- Software statt Erfahrung, Zeit Online, http://www.zeit.de/2014/16/ hochfrequenzhandel-algorithmen-boerse/seite-2; zuletzt abgerufen am 05.07.2019. Bundesgesetzblatt Jahrgang 2013, Teil I Nr. 23, ausgegeben zu Bonn am 14. Mai 2013. https://bvai.de/fileadmin/PDFs/DE/Reg._Rahmenbedingung en_Stellungnahmen/Hochfrequenzhandelsgesetz/HFT- Gesetz-final.pdf; zuletzt abgerufen am 08.07.2019. Chen, M., Garriott, C. (2018). High Frequency Trading and Institutional Trading Costs, Bank of Canada StaffWorking Paper 2018 (8). Durbin, M. (2010). All about High-FrequencyTrading”, New York, Mcgraw- Hill. 264 French, K. (2008). Presidential address: The cost of active investing”, Journal ofFinance 63 (4), 1537-1573. Goldstein, M. A., Kumar, P., Graves, F. C. (2014). Computerized and High-Frequency Trading, Financial Review 49 (2), 177— 202. Gomber, P. et al. (2011). High Frequency Trading, SSRN ElectronicJournal, Paper-Nr.: 1858626. Gomber, P., Nassauer, F. (2014). Neuordnung der Finanzmärkte in Europa durch MiFID II/MiFIR, White Paper Series No. 20, Frankfurt am Main: SAFE. Gresser, U. (2018a). Hochfrequenzhandel: Kompakt, verständlich, aktuell, Wiesbaden, Springer Gabler. Gresser, U. (2018b). Praxishandbuch Hochfrequenzhandel Band 2.: Advanced: Produkte, Systeme, Regulierung, Wiesbaden, Springer Gabler. Grillet-Aubert, L. (2010). Equitytrading: A review of the economic literature for the use of market regulator, Autorite de Marches Financiers, Working Papers Nr. 9 (Download am 05.07.2019). Harris, L. (2013). What to do about High-FrequencyTrading, Financial Analysts Journal 69 (2). Hirschey, N. (2018). Do High-Frequency Traders Anticipate Buying and Selling Pressure?, SSRN Electronic Journal, Paper-Nr.: 2238516. Jansson, M., Biel, A. (2011). Motives to engage in sustainable investment: a comparison between institutional and private investors, Sustainable Development 19 (2), 135-142. Kelejian, H. H., Mukerji, P. (2016). Does high frequency algorithmic trading matter for non-AT investors?, Research in International Business and Finance 37, 78-92. Kirilenko, A. et al. (2017). The Flash Crash: High Frequency Trading in an Electronic Market, Journal ofFinance 72 (3), 967-998. Menkveld, A.J. (2014). High-Frequency Traders and Market Structure, The Financial Review 49, 333-344. Schmolke, K.U. (2007). Institutionelle Anleger und Corporate Governance - Traditionelle institutionelle Investoren vs. Hedgefonds, Zeitschrift für Unternehmens- und Gesellschaftsrecht, Band 36, Heft 5. 265 Simon, H.A. (1959). Theories of Decision-Making in Economics and Behavioural Science, American Economic Review 49 (3), 253-283. Sullivan, M. K., Miller, A. (1996). Segmenting the informal venture Capital market: economic, hedonistic, and altruistic investors, Journal of Business Research 36 (1), 25-35. Tong, L. (2015). A Blessing or a Curse? The Impact of High FrequencyTrading on Institutional Investors, European Finance Association Annual Meetings 2014 Paper Series. Troschke, A., Thießen, F. (2010). Was wusste Markowitz? Die Geschichte der Diversifikation, Bankhistorisches Archiv - Banking and Finance in Historical Perspective 36 (2), Stuttgart, Franz Steiner Verlag. Effizienzsteigerungen in der Finanzindustrie durch die Blockchain-Technologie? Eine perspektivenorientierte ökonomische Analyse Christina Papea* Key Words: Blockchain; Smart Contract; Distributed Ledger Technology; Decentralisation Inhaltsübersicht: 1 Einführung 2 Theoretische und technologische Grundlagen 3 Effizienzanalyse 4 Erkenntnisse und Ausblick Literaturverzeichnis Anhang aResearch Student atZeppelin University 'Please address correspondence to Christina Pape, Zeppelin University, Am Seemoser Horn 20, 88045 Friedrichshafen. 267 1 Einführung Bill Gates sagte: „Die erste Regel von Technologie in Unterneh men ist, dass Automation die Effizienz von effizienten Abläu fen erhöht. Die zweite Regel ist, dass sie die Ineffizienz von ineffizienten Abläufen erhöht.“1 Jeder, der schon einmal eine vermeintlich digitale Kontoeröffnung durchgeführt hat, oder sich bei Instituten dem Kommunikationsversuch per DE-Mail2 hingegeben hat, erkennt zweifellos den Wahrheitsgehalt dieser Aussage. Trotzdem prognostiziert das Versicherungsbündnis Bßi, dass die Blockchain, oder präziser die Distributed Leger Technologie, ein Einsparungspotential von 30 % durch Ver meidung doppelter Arbeit, unnötigen Abstimmungen und Wartezeiten birgt.3 Auch Banken haben teilweise sehr bürokra tische Prozesse. Beispielsweise das Thema digitale Unter schrift eignet sich hervorragend, um digitalisierte Arbeit in Fi nanzinstituten zu verdeutlichen. Banken akzeptieren oft keine elektronische Signatur. Auch Bankmitarbeitern fehlt oft die Möglichkeit eine elektronische Signatur in ihrer Korrespon denz zu setzen. Dies führt dazu, dass ein Dokument, welches von beiden Parteien unterzeichnet werden muss, von der Bank ggf. digital zum Kunden gesandt wird. Dieser druckt das For mular aus und sendet es per Post zurück an die Bank. Hier ver teilt die Hauspost das Dokument zum richtigen Sachbearbei ter, der das Dokument ebenfalls unterzeichnet, um den Sach verhalt zu bearbeiten. Hierbei klebt er einen Barcode auf das Dokument, gibt diesen im System ein, um das Dokument wie derum per Hauspost an die Archivierung zu senden, welche das Dokument entsprechend scannt, digitalisiert der Akte hin zufügt und zur Datenvernichtung oder ins physische Archiv gibt. Nicht zu Unrecht gibt es Stimmen, die meinen, dass Pa pierprozesse in Banken durch die Digitalisierung lediglich eine digitale Verpackung bekommen haben.4 Auch im 1 Bill Gates aus w w w .myzitate.de. 2 DE Mail ist der Versuch des deutschen Staates einer identitätsgebundenen sichereren Kommunikation zwischen Bürgern und Institutionen. Lei der ist die Einführung insofern erfolglos, dass die Identifikation zusätz lichen manuellen Aufwand bedeutet und die Kommunikation nicht von allen Behörden akzeptiert wird. 3 Vgl. B3i 2018. 4 Vgl. Tapscott & Tapscott 2017. 268 Versicherungsbereich verläuft die Schadensabwicklung ähn lich semi-digital. Besonders in der Schadensbearbeitung, in der viele Dokumente wie Kostennachweise und Gutachten von verschiedenen Quellen nötig sind, ist die Korrespondenz oft mühsam. Für solcherlei Probleme und viele mehr könnte Blockchain, glaubt man dem Hype, die Lösung sein. Angesicht dessen, dass Banken in Deutschland eine kumulierte Bilanz summe von knapp acht Billionen Euro aufweisen,5 verdienen zweistellige prozentuale Effizienzsteigerungspotentiale defini tiv einige Aufmerksamkeit. Um dieses Effizienzsteigerungspotential praxisbezogen zu analysieren, ist diese Arbeit wie folgt aufgebaut: im zweiten Kapitel werden zunächst die für die Analyse notwendigen Grundlagen, sowie Funktionsweise und neuartige Instrumente der Blockchain Technologie identifiziert und erläutert. Dabei werden wir uns auf die wichtigsten praxisrelevanten Instru mente konzentrieren, die über Kryptowährung hinaus gehen und jenen schon viel diskutierten Punkt außenvorlassen. An schließend in Kapitel 3 werden die Untersuchungsperspekti ven von Finanzinstituten und Verbrauchern samt deren Inte resslagen hergeleitet um weiterhin mit der perspektivengelei teten ökonomischen Analyse die zentrale Frage nach Effizienz steigerung zu beantworten. Kapitel 4 schließt mit einer Zusam menfassung über die gewonnenen Erkenntnisse ab. 5 Vgl. Statista 2019. 269 2 Theoretische und technologische Grundlagen Um eine Effizienzanalyse vornehmen zu können, müssen zu nächst einige Grundlagen als Rahmenparameter festgesetzt werden. Deshalb soll in diesem Kapitel zunächst der Blickwin kel für die Analyse eingegrenzt werden und die Funktions weise, sowie relevante Instrumente der Technologie erläutert werden. 2.1 Eingrenzung Finanzindustrie In dieser Arbeit wird sich auf ausgewählte Perspektiven der Fi nanzindustrie konzentrieren. Ziel ist es, praxisnahe Anwen dungsfälle zu beleuchten. Daher sind solche Perspektiven be sonders geeignet, die viele potenzielle Schnittstellen mit der Blockchain haben könnten. Hier eignen sich besonders Ge schäftsvorfälle, bei denen es viele Außenberührungspunkte mit verschiedenen Parteien und Zuständigkeiten gibt. So wer den wir zum einen die institutionelle Perspektive von Banken und Versicherern einnehmen, und zum anderen die Perspek tive und die Möglichkeiten der Verbraucher von Banken und Versicherungen beleuchten. 2.2 Tranksanktionskostentheorie Um eine Effizienzanalyse vornehmen zu können, muss zu nächst der Effizienzbegriff diskutiert werden. Das Gabler Wirt schaftslexikon stellt auf diejenige Maßnahme ab, die die „ge ringsten volkswirtschaftlichen Kosten“ verursacht6. Dies um fasst sowohl die nach der neuen Institutionenökonomik gefor derte Betrachtung der Kosten innerhalb eines Unternehmens wie auch die Kosten des Marktes. Um also volkswirtschaftliche Kosten bestimmen zu können, bedienen wir uns der Transak tionskostentheorie nach Williamson.7 Hiernach sind Kosten hauptsächlich marktliche und unternehmensinterne Verstän digungskosten. Insbesondere fallen Transaktionskosten dem nach an, wenn ein Gut8 von einer (unternehmensinternen oder externen) Fertigungsstufe in eine andere übergeht. Also an 6 Vgl. Thommen 2019. 7 Vgl. Schumann et al. 1999. 8 Für den Zweck dieser Arbeit werden Finanzprodukte analog als Güter an gesehen. 270 Schnittstellen. Solche Kosten entstehen ab dem Beginn der Su che von Vertragspartnern über die Vertragsanbahnung, -Vor bereitung -Verhandlung -abschluss -ausführung -kontrolle bis zu nachträglichen Reklamationen oder Vertragsanpassungen. Weiterhin sind regulatorische oder gerichtliche Kosten in dem Begriff eingeschlossen. Überdies erstreckt sich der Transakti onskostenbegriff auf die Kosten zwischen Management und Faktoreigentümer (Faktoren = Arbeit, Kapital und Boden). Also auch auf Arbeits- und Kapitalkosten z. B. bei der Aktien ausgabe oder Kosten im Zusammenhang mit Arbeitsverträ gen.9 All solche Kosten zu reduzieren wäre demnach wirt schaftlich Es können also solche Innovationen der Blockchain Technologie als potentiell effizient bezeichnet werden, die in der Lage sind solcherlei Kosten zu senken. 2.3 Funktionsweise und Einordnung der Technologie 2.3.1 Wie funktioniert die Blockchain Der häufig benutzte Begriff Blockchain wird oft fälschlicher weise synonym für die Distributed Ledger Technology (DLT) verwendet. DLT bedeutet, dass Daten nicht mehr zentral ge speichert, sondern von verschiedenen Teilnehmern = Knoten (engl. Nodes) eines Netzwerkes gemeinsam gespeichert wer den. 9 Vgl. Schumann et al. 1999. 271 Die DLT ist also gewissermaßen das Speichermedium, die Da tenbasis für die einzelnen Blocks der Blockchain.11 Diese Art der Speicherung hat u. a. den Vorteil, dass es kei nen single point of failure12 gibt. Allen Teilnehmern stehen die gespeicherten Informationen in Echtzeit zur Verfügung und werden automatisch geupdated sowie synchronisiert. Dies er schwert die Manipulation der Daten.13 Die Datenstruktur auf DTLs kann zum Beispiel in (Daten-) Blocks erfolgen, dies ist heutzutage aber lange nicht mehr ständig der Fall. Deshalb werden wir künftig abweichend vom umgangssprachlich ver allgemeinerten Begriff Blockchain abweichen und DLT ver wenden. Aktuelle DLT Systeme, wie z. B. Corda weichen in ih rer Funktionsweise teilweise von der ursprünglichen Block chain Technologie ab.14 Da das Kernprinzip aber meist 10 Quelle: In Anlehnung an Lewis et al. 2017, 2. 11 Vgl. Schlatt et al. 2016. 12 Single point of failure bezeichnet in der Informatik einen Versagenspunkt, bei dem ein Fehler den Verlust der Datenstruktur und oder sämtlicher Kopien der Daten zur Folge haben kann (IBM Corporation, 2014). 13 Vgl. Lewis et al. 2017. 14 Vgl. hierzu auch Abbildung 4 im Anhang. 272 bestehen bleibt, sei hier die Funktionsweise an einer Blockchain Transaktion erklärt. Für die Entstehung eines Blocks sind sechs Schritte nötig: 1. Einigung zweier Parteien, A und B, die jeweils Inhaber zweier Identifikationsnummern (keys) sind. Eines öffent lichen und eines vertraulichen privaten. 2. Kontrakt: Der Kontrakt für die Transaktion wird pro grammiert. 3. (und 4.) Bestätigung: Partei A adressiert mit dem öf fentlichen key von B die Transaktion und unterschreibt mit seinem privaten key. Sobald B ebenfalls mit seinem private key unterschreibt, entsteht ein Datenblock. 5. Verschlüsselung: Jeder Block beginnt mit der individu ellen Abschlusssignatur des Blocks davor (Hash). Trans aktionen laufen öffentlich und werden - in einem festen Takt - durch einen Kryptografie Algorithmus in einem neuen Block zusammengefasst und wiederrum mit einem Hash endend verschlüsselt.15 Durch die Kryptografie ist es unwirtschaftlich bis unmöglich zu entschlüsseln durch welche Dateneingabe der Hash, den man untersucht ent standen ist. Nur geringfügigen Änderungen in der Daten eingabe erzeugen einen völlig anderen Hash. Dies erzeugt Datenintegrität.16 6. Konsens: Die Teilnehmer überprüfen mit einer mathe matischen Methode die Richtigkeit der Hashs und bei ei nem Konsens von 51% wird der neue Block akzeptiert und der Datenkette hinzugefügt (Blockchain innovation and funding in banking). So sind alleTransaktionen einwand frei nachverfolgbar - und vor allem (nahezu) unveränder bar.17 Eine Unterscheidung verschiedener DLTs findet oft nach „öf fentlich“ und „privat“ (permissioned) statt. Bei öffentlichen DLTs kann jeder ein Node werden, bei permissioned Blockchains ist diese Funktion auf besonders vertrauenswürdige Teilnehmer begrenzt. Für solche „trusted Nodes“ eignen sich 15 Vgl. Back 2002. 16 Vgl. Friedlmaier et al. 2017. 17 Vgl. PwC 2019,1. 273 z. B. Anwälte, oder staatliche Institutionen. Laut der Deut schen Bundesbank eignen sich lediglich private DLTs, mit ge nehmigungspflichtigem Zutritt für die Finanzindustrie. An ders können regulatorische Vorgaben nicht erfüllt werden.18 Deshalb wird im weiteren Verlauf davon aus, dass bei der Ver wendung DLT diese Voraussetzung gegeben ist. Hier nun hebt sich aber die Unveränderbarkeit in gewisser Weise auf. Kon trollierende Nodes können Transaktionen verändern. Hier ist es wichtig, dass dies nur in definierten Ausnahmefällen vonstattengeht, z. B. um „das Recht aufLöschung“ zu wahren.19 2.3.2 Rechtlicher Rahmen Jede handelbare Einheit auf der Blockchain ist ein Token. Die Bafin definiert Token als „digitalisierte Form von Vermögens werten“. Diese werden im deutschsprachigen Raum in drei Ka tegorien eingeteilt: Zahlungstoken, Beteiligungs- bzw. An leihe-Token und Utility oder Nutzungs-Token.20 Wie diese Ka tegorien jedoch zu bewerten sind ist eine heikle Frage. Generell gestaltet sich der rechtliche Rahmen für DLT Anwendungen noch zögerlich. Sofern durch Tokens allerdings Gewinnan sprüche oder Unternehmensanteile verkörpert werden, sind sie als eine Form des Wertpapiers zu werten und unterliegen folglich denselben regulatorischen Ansprüchen bezüglich Emission Meldung, Handel und Dokumentation. Sowohl die Europäische Bankenaufsichtsbehörde (EBA), als auch die Eu ropäische Wertpapier- und Marktaufsichtsbehörde (ESMA) warnen Verbraucher vor der äußerst riskanten Investition in Kryptotoken. Bei der Frage ob es sich bei dem vorliegenden Token um ein Wertpapier, ein Investmentvermögen oder ein Anlagevermögen handelt und unter welche Regularien der je weilige Token fällt, verweist die Bafin auf eine Einzelfallprüfung.21 Im Zusammenhang mit der Datenschutzgrundverordnung (DSGVO) war die französische Datenschutzaufsichtsbehörde CNIL nach aktuellem Kenntnisstand die erste Behörde, die 18 Vgl. Deutsche Bundesbank 2018. 19 Vgl. Yu et al. 2018, 40. 20 Vgl. Bundesanstalt für Finanzdienstleistungsaufsicht 2019; Eidgenössi sche Finanzmarktaufsicht FINMA 2018. 21 Vgl. Bundesanstalt für Finanzdienstleistungsaufsicht 2019. 274 sich hierzu äußerte. Sie stellte fest, dass eine dauerhafte Spei cherung von Daten auf DLTs unvermeidbar erscheint. Gerade die Unveränderlichkeit der Daten ist ja der Kernpunkt der Technologie. Die Vereinbarkeit v. a. von Betroffenenrechten, dass ein Betroffener das Recht auf Auskunft, Korrektur und Löschung seiner Personenbezogenen Daten hat, bedarf noch weiterer Auslegung durch diverse Gesetzgeber.22 Hieran wird z. B. durch neue Konzepte, wie dem zero-Knowledge-Proof ge arbeitet.23 2.4 Neue Instrumente der Distributed Ledger Technologie 2.4.1 Single source of truth Da durch die DLT Datenpakete dezentral im Kollektiv gespei chert werden, können auch alle Teilnehmer des Kollektivs oder Entitäten mit Schnittstellen zum Kollektiv auf ein Datenpaket zugreifen oder für Einsicht auf „need-to-know“ Basis freige schalten werden. Es sind also nicht mehr verschiedene Kopien der Daten im Umlauf, sondern ein einziger - der richtige -D a tensatz, die „single source of truth“ (SSOT) auf die mehrere Parteien zugreifen können. Auch beschränkte Leserechte, die für den Datenschutz so wie den B2B Bereich unabdingbar sind, können über DLTs dargestellt werden.24 SSOTs können also nicht nur durch ge meinsamen Zugriff umständliche Kommunikation einsparen, sie können auch mit regulierbarem Zugriff Prozesselement sein, z. B. bei der Einbindung von Identifikationselementen in Smart Contracts. 2.4.2 Smart Contracts Nach Borselli (2018) sind Smart Contracts (SC) rechtsgültige Verträge die sich, statt auf Papier, in einem programmierten Code manifestieren und auf einer DLT automatisch ausgeführt werden. Demnach wären Kryptowährungen im weitesten Sinne SC, also Zahlungstokens, die automatisch ausführend Eigentumsrechte verschieben. SC können allerdings auch auf 22 Vgl. Kaulartz & Quiel 2018. 23 Vgl. Stark 2017. 24 Vgl. Mainelli 2017. 275 weit komplexere Konstellationen angewandt werden. Sie kön nen z. B. selbstständig auf externe Daten zugreifen, um z. B. Versicherungsverträge mit automatisiert eingeleiteter Auszah lung abzubilden. Die Quelle von denen SCs ihre Daten bezie hen, müssen im Voraus bestimmt sein, sind oft vertrauenswür dige Parteien und werden Oracles genannt. Bei Identifikati onsdingen können Oracles z. B. Behörden sein, die eine Person für die DLT mit den auch heute schon notwendigen Dokumen ten identifizieren.25 So können SC selbstständig Transaktionen auslösen oder gar miteinander agieren und ohne menschlichen Bearbeitungsaufwand Entscheidungen fällen. 2.4.3 Initial Coin Offerings Initial Coin Offerings (ICO) sind dem Prinzip nach Initial Public Offerings, also der Börsenersteinführung von Aktien ei nes Unternehmens, nachempfunden. Dennoch sind sie nicht das Gleiche. Vielmehr sind ICOs Token generierende Events, bzw. SC, mit der Idee Gelder für Projekte, oder zur Unterneh mensfinanzierung zu generieren. Die Tokens dienen als virtu elle Anteilsscheine. Hierfür können Firmen nach Veröffentli chung eines Whitepapers, in dem die Rahmendaten, sowie Zweck und benötigtes Volumen zu finden sind, ihre Tokens entweder auf der eigenen Unternehmenshomepage oder über eine Börse für virtuelle Währungen emittieren. Schon jetzt ist eine wachsende ökonomische Bedeutung von ICOs erkennbar. So betrug das Finanzierungsvolumen 2017 umgerechnet 5,4 Mrd. $, während es 2018 bereits auf 16,7 Mrd. $ angestiegen ist.26 25 Vgl. Stark 2017. 26 Vgl. Brandt 2019. 276 3 Effizienzanalyse Um Effizienzsteigerungen aus verschiedenen Perspektiven in der Finanzindustrie beurteilen zu können, müssen zunächst die unterschiedlichen Interessenlagen beleuchtet werden. Dazu wird zum einen der Blickwinkel von Institutionellen Akt euren, namentlich Banken und Versicherern eingenommen, zum anderen der Blickwinkel der Verbraucher bzw. Bank- und Versicherungskunden. Diese Gruppen haben nicht nur unter schiedliche Motive für das Interesse an der DLT, sie sehen sich auch verschiedenen Risiken ausgesetzt. Diese Motive und Be dürfnisse sollen im ersten Teil dieses Kapitels dargestellt wer den. Da die Produkte von Banken und Versicherungen bei der Nutzung der Interaktion zwischen Anbieter und Verbraucher bedürfen, haben sowohl Chancen als auch Risiken der Techno logie Wechselwirkungen zwischen den Interessengruppen. Daher werden im Folgenden die Anwendungsmöglichkeiten der DLT zunächst jeweils aus allen drei Perspektiven analy siert, bevor die Ergebnisse in der Gesamtschau tabellarisch ge genübergestellt werden. 3.1 Perspektiven Die Finanzindustrie leidet sie vielfach unter einer veralteten IT Infrastruktur. Diese wirkt sich begünstigend auf ineffiziente (Kommunikations-) Prozesse, wie die bereits beschriebenen aus. Regulatorische Änderungen machen zusätzlich maßge schneiderte Sonderlösungen notwendig, die zu Inoperabilität und wieder hohen Wartungskosten führen.27 Solche unwirksa men Prozesse verursachen sowohl im Bereich der Transakti onsanbahnung (z. B. Knowyour customer) als auch im Bereich der Nacharbeit (z. B. Anti Money Laundering oder Settlement und Clearing) laut Mainelli und Milne (2016) global jährliche Kosten im Wert von ca. 29-36 Milliarden US Dollar. Hiervon könnten derer Überzeugung nach durch die direkteren Wege, der DLT ca. 50% eingespart werden. Auch im Versicherungs bereich sind viele BackOffice Prozesse ineffizient. Von der Da tensammlung beim Underwriting aus nicht kompatiblen Quel len, bis zur verspäteten Auszahlungen wegen ineffizienter Kor respondenz und daraus resultierenden Reputationsverlusten. 27 Vgl. Stark 2017. 277 Vielfache konzerninterne wie -externe Abstimmung führen zu hohen Kosten.28 Die Hoffnungen und das Interesse der institu tionellen Akteure kann also in drei Punkten zusammengefasst werden: Ressourcen sparen, effizientere Prozesse schaffen und Reputationsgewinn durch anwenderfreundlichere Abläufe wo raus Wettbewerbsvorteile entstehen können. Verbraucher hingegen, dürften sich die Befreiung von un nötigen Gebühren wie der erst 2018 eingeführten Glücksspiel gebühr mehr Transparenz, schnellere Abläufe sowie mehr Si cherheit z. B. vor Geldwäsche oder Fremdzugriffen erhoffen.29 3.2 Identifikation Bei jeder ersten Vertragsaufnahme mit einer Finanzinstitution wird man identifiziert. Nur so können Banken und Versicherer ihren gesetzlichen Pflichten nachkommen und die Wirtschaft vor Geldwäsche und Terrorismusfinanzierung schützen. Auch wenn bereits Verpflichtungen eingegangen wurden, sind viele Regularien zur Bekämpfung von Geldwäsche und Terrorismus zu beachten.30 SSOTs könnten hier eine zentrale Rolle einneh men. Viele technischen Geräte, wie Smartphones oder Laptops entsperren sich heutzutage über biometrische Merkmale wie z. B. Gesichtserkennung. Es wundert daher nicht, dass es inzwi schen auch Apps gibt, die solche Informationen auf der Block chain abbilden können. So hat z. B. der US-amerikanische Bundesstaat West Virginia solcherlei Technik erstmals bei ei ner Wahl erfolgreich eingesetzt.31 Durch eine sichere Identifi kation per Oracle wäre die Unverfälschbarkeit einer SSOT und die stetige Aktualität der Identifikationsdokumente von Vor teil für alle Sachbearbeiter innerhalb einer Institution. Wenn Sterbeurkunden, Namensänderungen etc. durch ein automati siertes Ablesen über ein DLT nicht mehr manuell weitergelei tet und verarbeitet werden müssten, wäre dies ein großes Ar beitsersparnis. Die Hoffnung auf effizientere bzw. Ressourcen sparendere Prozesse könnte sich hier also bewahrheiten. 28 Vgl. R3 2019. 29 Vgl. Schneider 2018. 30 Vgl. Bundesanstalt für Finanzdienstleistungsaufsicht 2017 31 Vgl. Fung 2018. 278 Auf Verbraucherseite sieht das Thema existentieller aus: Nicht nur viel papierhafte Arbeit würde gespart. Identität und deren Nachweisbarkeit schafft die Möglichkeit Konten zu er öffnen und Eigentum zu erwerben. Weltweit gibt es geschätzt 1,5 Milliarden Menschen, denen diese Möglichkeit fehlt. Für diese Menschen wäre eine Methode der lückenlosen Nachweis barkeit der Identität per DLT eine potentielle Chance am Wirt schaftsleben teil zu haben.32 Auf Verbraucherseite kann man somit nicht nur auf schnellere Prozesse, sondern bei einigen Bevölkerungsgruppen gar auf völlig neue Zugangswege zur Wirtschaft hoffen. 3.3 Single Source of truth Vor der DLT hatten alle Formen digitaler Transaktionen das sog. "double spending" Problem, dass Daten dupliziert und doppelt verwandt wurden. Die DLT bietet die erste digitale Möglichkeit, bei der dieses Problem nicht auftaucht.33 Flexible Leserechte könnten ein maßgeblicher Schlüssel sein um die Ef fizienz (interner) Prozesse zu steigern. Mit einer SSOT kann in derselben Datenquelle mit eindeutig nachverfolgbarer Histo rie gearbeitet werden.34 Dies kann besonders in Compliance Prozessen zu erheblichen Kosten- und Arbeitseinsparungen führen. Die Art der Effizienzsteigerungen wird anhand eines typi schen Compliance Prozesses der sich wie folgt gestaltet erläu tert: Ä * i? ^ Informationen Zusammentragen Überarbeiten Daten mit n Datenintegrität aufzeichnen von Daten i der Daten äten teilen sicherstellen verschiedenen Quellen Abbildung 2: Compliance Prozess35 32 Vgl. Mainelli 2017. 33 Vgl. PwC 2017. 34 Vgl. Deutsche Bundesbank 2017. 35 Quelle: In Anlehnung an Stark 2017, 5. 279 Schon die ersten beiden Schritte des Datenaufnehmens und sammelns birgt Chancen für Effizienzsteigerungen. Nach eu ropäischem Recht36 muss z. B. beim Derivatehandel jedem De rivat eine einzigartige Kennnummer (UIT) zugeordnet werden. Beide Transaktionspartner müssen diese der Verwahrstelle melden, die die Nummern entsprechend zuordnet. 2014 mel dete die DTCC, ein amerikanisches Clearinghaus, dass ledig lich 40% der Transaktionen erfolgreich zugeordnet werden konnte. Solcherlei Probleme könnten durch SSOTs und deren potentielle Ausmerzung von Datenkopien verhindert werden.37 Die Datensammlung von verschiedenen, manchmal gar inter nationalen Quellen und das lokale Abspeichern, sowie Versen den von Daten könnte durch die DTL per "Link" unnötig wer den. So könnten die benötigten Daten, per Zugriff jederzeit live und in der aktuellen Version eingesehen werden. Im dritten Schritt, der Datenaufbereitung und -analyse müssen Finanzin stitute die Daten gemäß ihren internen Richtlinien und Pro zesse analysieren um zu prüfen, ob Sicherheitsanforderungen für Kredite oder Transaktionen erfüllt sind. Erst diese aufbe reiteten Daten werden an Aufsichtsbehörden weitergeleitet. Der Prozess der Datenaufbereitung muss auch bei der Verwen dung von DLT Systemen stattfinden. Jedoch könnte durch die Links der vierte Schritt, das Teilen der Daten durch die bessere Qualität der Daten veredelt werden. Im letzten und vielleicht wichtigsten Schritt müssen die Geldinstitute die Richtigkeit der Daten sicherstellen. Dies bedeutet insbesondere, dass die Historie von Transaktionen lückenlos und fehlerfrei nachver folgt werden kann. Diese Möglichkeit bietet die DLT in seiner Beschaffenheit von sich aus. Durch das Einsparen von Daten kopien, die automatische Aktualisierung und das Reduzieren von Fehlerquellen wird also die Datenintegrität maßgeblich er höht.38 36 Regulierung des außerbörslichen Derivatehandels ist das Thema der Ver ordnung (EU) Nr. 648/2012 des Europäischen Parlaments und des Ra tes vom 4. Juli 2012 über OTC-Derivate, zentrale Gegenparteien und Transaktionsregister - in Fachzeitschriften oft mit dem inoffiziellen amerikanischen Titel "European Market Infrastructure Regulations" (EMIR) bezeichnet. 37 Vgl. Stark 2017. 38 Vgl. Stark 2017. 280 Diese Einsparung von datenversendenden Prozessen und die Verfügbarkeit in nahezu Echtzeit und eine bessere Daten qualität erhöht die Wirksamkeit einmal eingepflegter Informa tionen. Zudem sind bei SSOTs weniger Kontrollen der Dateien nötig und die Dokumentation erfolgt über die Technologie au tomatisch. So ist ein höheres Maß an Rechtssicherheit vorhan den und schnellere Reaktionen sind möglich, die z. B. im Kre ditwesen Ausfälle unwahrscheinlicher machen können. Dies schützt sowohl Geldinstitute als auch die Gemeinschaft der Kreditnehmer. Im Versicherungsbereich ist ein ähnlicher Zu griff auf Daten nötig.39 Es können die Vorteile einer SSOT ana log angenommen werden. Bei der Datenanalyse allerdings gibt es noch Herausforde rungen mit DLT Systemen. Im Banken- und Versicherungsbe reich ist die Neukundenakquise teuer, deshalb ist es wirt schaftlich demselben Kunden verschiedene Güter oder Dienst leistungen zu verkaufen. Um die Bedarfssituation von Kunden zu analysieren, ist die Untersuchung von Metadaten nötig. Dies macht die DLT allerdings schwer, da Alles auf einem Da tensatz gespeichert ist, benötigen Unternehmen Wege, solche Daten nicht nur von einzelnen Transaktionen, sondern auch von einer Masse an Transaktionen zu filtern und zu extrahie ren.40 Nach aktuellem Wissensstand sind hier bisher kaum Lö sungen vorhanden. Bei Versicherungen könnte die ökonomische Bedeutung von SSOTs in der Vertragsdurchführung, bei der Schadensbe arbeitung oder bei komplexeren Versicherungsfällen, erheb lich sein. Gerade im B2B Bereich wird von Versicherungen viel Geld für aggregierte und aktuelle Daten ausgegeben, oft ohne Garantie für die Aktualität der Daten. Das selbstständige Emp fangen, Einbinden und Verwalten von Daten auf einer SSOT über Oracles kann hier viel Geld sparen. So könnten die Daten unmittelbar mit Versicherungspolicen verknüpft werden. Z. B. Schiffe könnten identifiziert mit einer DLT verknüpft werden, sodass der Standort im Zusammenhang mit Wetterdaten, die auf derselben DLT zusammenlaufen ein präziseres Risikoma nagement möglich macht. "First Notices of Loss" (FNOL) könnten effizienter gehandhabt und v.a. ohne Aufwand an alle 39 Vgl. R3 2019. 40 Vgl. Mainelli & Milne 2016. 281 betroffenen Parteien weitergeleitet werden. Dies kann von kri tischer Bedeutung sein. Wenn z. B. ein Schiff am Kentern ist, ist die FNOL zeitkritisch und bestimmend für den folgenden Verlauf. Davon hängt ab, wie und ob der Schaden oder Scha densfolgen verringert werden können. Wenn der Versicherer schnell und professionell reagieren kann und ggf. durch um fassende Information Schaden abwenden kann, können Kos ten in Form von Zeit-, Reparatur- und Arbeitsaufwand einge spart werden. Für Versicherer und Versicherungsnehmer ist hier ein prägender Moment in ihrer Kundenbeziehung.41 Dies ist als Chance Reputation zu gewinnen interessant, aber noch spannender aus ökonomischer Gesichtspunkten, denn der Großteil der Kosten von Versicherern bei der Schadensbear beitung entsteht durch Korrespondenz und Formalien.42 Wenn die richtigen Daten automatisiert und in nahezu Echtzeit wei tergegeben werden können, könnte hier große Chancen für wirtschaftliche Effizientsteigerungen in Form von Arbeitsver ringerung schnellerem Handlungsvermögen liegen. Für Fi nanzinstitute bieten SSOTs demzufolge zahlreiche Wege res sourcenschonender, schneller und transparenter zu arbeiten und somit Reputationsgewinne und Wettbewerbsvorteile zu erwirken. Aus Sicht der Verbraucher könnte mit SSOTs allerdings ein zweischneidiges Schwert vorliegen. Es ist denkbar, dass Kran kenakten, Identifikationspapiere oder Führungszeugnisse auf einer SSOTs abspeichert werden. Dies könnte per Link viel Korrespondenz, sowie Porto und Ersatzabschriften unnötig machen. Verbraucher könnten Banken oder Versicherungen flexiblen Lesezugriff auf Ihre Daten gewähren. Da aber die un löschbare Dokumentation der Daten Teil des Systems ist, ist fraglich inwieweit Dinge zurückgehalten werden können. Ein uneingeschränkter Zugriff auf Teilbereiche kann weitrei chende Folgen für ein Individuum haben. Z. B., wenn ein neues Visum beantragt und es einem aufgrund eines alten Visums bei einem konkurrierenden Staat nicht gewährt wird. Oder wenn alte Hypotheken oder falsche Schufa Eintragungen nur korri giert, nicht jedoch gestrichen werden können und dies den Preis für Kredite und Versicherungen erhöht oder zur 41 Vgl. ActecSystems 2010. 42 Vgl. R3 2019. 282 Ablehnung führt.43 Angesichts solcher Konsequenzen kann zwar auch hier die Wirksamkeit der Daten bejaht werden, die wirtschaftliche Teilhabe wird jedoch eingeschränkt. Eine ein fache Handhabung von Daten wäre zwar aus Verbrauchersicht wünschenswert, aber die Freiheit nur solche Informationen preis zu geben nach denen gefragt wird, kollidiert mit der sys temimmanenten Unlöschbarkeit der Daten und automatisier ten Dokumentation. So wird die Freigabe von Daten zum po tenziellen Risiko und schafft Unsicherheit. Erst wenn für die ses Problem eine Lösung gefunden wird, kann eine Effizienz steigerung für Verbraucher bejaht werden. 3.4 Zahlungsverkehr Innerhalb des europäischen Zahlungsraumes sind internatio nale Geldtransfers dank SPEA44 schnell und günstig. Im weite ren internationalen Zahlungsverkehr und mit Partnern außer halb Europas hingegen, kann es Tage oder Wochen dauern, bis zwischen den beteiligten Banken ein Konsens gefunden ist und Zahlungen ihren angedachten Weg gehen. Dies könnte durch die DLT mit nahezu Echtzeit vonstattengehen.45 Insofern be steht hier eine Chance für große Zeitersparnisse für alle Betei ligten. Weiterhin hat der internationale Zahlungsverkehr das Problem des Konvertierens von Währungen. Der internatio nale Standard SWIFT46 ist nicht für Währungswechsel vorge sehen, weshalb Kunden hier Gebühren in Höhe von rund zwei bis achtzehn Prozent zu erwarten haben.47 Angesichts dessen, dass in Deutschland durch Menschen mit Migrationshinter grund jährlich, zwischen 5 Mrd. € und beinahe 18 Mrd. € im Jahr 2017 ins Ausland überwiesen werden48, sind die 43 Vgl. Mainelli 2017. 44 SEPA (Single Euro Payments Area) bezeichnet die Vereinheitlichung des bargeldlosen Zahlungsverkehrs im europäischer Zahlungsverkehrs raum nach der EU Richtlinie 2007/64/EG (Deutsche Bundesbank 2019). 45 Vgl. Mainelli & Milne 2016. 46 SWIFT ist die führende internationale Kooperation für sichere Finanz nachrichten, der von über 11.000 Finanzinstituten genutzt wird; vgl. SWIFT 2019. 47 Vgl. World Bank 2017, 8. 48 Vgl. Riccus 2019. 283 Potentiale durch die DLT immens.49 Eine Ablösung des aktuel len Korrespondenzbankensystems zugunsten einer DLT mit vertrauenswürdigen Knotenpunkten entlang der Zahlungs kette wäre insoweit zu begrüßen. Wenn zwischen zwei Zah lungspartnern kein Vertrauensverhältnis besteht, kann sich das Protokoll selbstständig einen möglichen Pfad von vertrau enswürdigen Nodes suchen und die Transaktion erfolgt auto matisiert und automar (d.h. vollständig oder überhaupt nicht). So sind die Zahlungspartner sowohl vom Devisen- als auch vom Ausfallrisiko der Vertragsparteien befreit.50 Angesichts der potenziellen Einsparung von Zeit, Gebüh ren und Korrespondenz sind sowohl für Banken als auch für Versicherungen in der Rolle des Investors und für Verbraucher im internationalen Zahlungsverkehr große Effizienzsteigerun gen möglich. 3.5 Smart Contracts Für Smart Contracts finden sich sowohl operationelle wie auch vertragliche Anwendungsmöglichkeiten. Im Versicherungsbe reich ist die Anwendung im Forderungsmanagement von Sach- und Unfallversicherungen möglich, bei dem Policen au tomatisiert mit selbstausführender Leistung darstellbar sind. Aber auch Lebensversicherungen wären einfach abbildbar, weil das Leistungskriterium, Tod oder nicht Tod, binär ist. Eine schnellere Bearbeitung hat den Vorteil, dass sie das Kern versprechen einer Versicherung „Zahlung bei Schaden“ stützt und so die Beziehung zwischen Versicherungsnehmer und Versicherungsgeber verfestigten kann. Dies kann zu Reputati onsgewinnen führen.51 Bei komplexeren Versicherungen, wie z. B. im Bereich biometrischer Risiken, wenn die Informatio nen nicht binär sind, gibt es hingegen besondere Herausforde rungen. Automatisierte Abläufe werden nach dem Wenn- Dann-Prinzip programmiert. Im Bereich der Pflege oder der Berufsunfähigkeit sind beabsichtigte Unvollständigkeiten, bzw. Ermessensspielräume eingeplanter Teil von Policen. So können Umstände des Einzelfalles beachtet und Schadensfälle 49 Vgl. Keller & Leclerc 2019. 50 Vgl. Keller & Leclerc 2019. 51 Vgl. Borselli 2018. 284 lebensnah bearbeitet werden. Versicherer agieren hier eher nach Standards als nach binären Regeln. Standards sind je doch schwierig in eine Bedingungslogik zu programmieren. Gerade der Ermessensspielraum schafft lebensnahe Flexibili tät wo Regeln sich oft als zu starr oder zu weit erweisen. Auch können bei manueller Bearbeitung Informationen, die für den die Bearbeitung des vorliegenden Schadenfalles unerheblich oder nicht zielführend sind, oder deren Beschaffung im Einzel fall unzumutbar ist, weggelassen werden. Allerdings stecken sowohl DLTs als auch die praktische Anwendung von Machinelearning in den Kinderschuhen, sodass es nicht unmöglich erscheint, dass Maschinen auch "menschliches Ermessen" ler nen könnten.52 Im aktuellen Stadium scheinen DLTs eher für binär darstellbare Verträge geeignet zu sein Effizienzsteige rungen in Form schnellerer Bearbeitung sind sowohl aus An bieter, als auch Verbraucherseite zu bejahen. Für komplexere Verträge überwiegt aktuell noch die Unsicherheit bzw. unzu reichende Praktikabilität. Herausforderungen bzw. gar Risiken liegen auch in der au tomatisierten Ausführung von Verträgen als solche: Das soge nannte „Fat finger“ Prinzip, dass Fehler oder Fehlverhalten nicht durch eine zentrale Instanz korrigiert werden, oder ein fach rückgängig gemacht werden können. Daneben steht die schon angesprochene rechtliche Unsicherheit ob solche SC auch vor Gericht Gültigkeit haben. Hier könnten vor allem die zum Vertragsschluss nötigen übereinstimmenden Willenser klärungen angefochten werden, weil fraglich ist, inwiefern ein Kunde eine in einem SC programmierte Entscheidung über haupt versteht, in der Regel wird vermutlich davon auszuge hen sein, dass Endkunden nur das Ergebnis, nicht aber die Zwischenschritte eines SC sehen.53 Bei miteinander kommunizierenden SC könnte allerdings ein umso größeres Einsparpotential entwachsen, je mehr Ver sicherungen eine Person auf einer DLT hat. So könnten bei Einreichung einer Sterbeurkunde automatisch Versicherun gen und Konten bei verschiedenen Anbietern gekündigt und automatisiert an Hinterbliebene ausgezahlt werden.54 Wenn 52 Vgl. Borselli 2018. 53 Vgl. Bundesanstalt für Finanzdienstleistungsaufsicht 2017. 54 Vgl. PwC 2019,1. 285 durch einmaliges Einreichen einer Urkunde die Information für verschiedene Abläufe und Anbieter genutzt werden kann und Prozesse ohne manuelle Bearbeitung automatisiert ange stoßen werden, wird manueller, kommunikativer und zeitli cher Aufwand verringert, mit anderen Worten Ressourcen ein gespart. Insofern bestehen hier Effizienzsteigerungschancen sowohl für Anbieter, als auch Verbraucher. Für Banken bergen SC viele Chancen. Viele (Handels-) Ver träge beruhen auf externen Informationen, z. B. einem Aktien kurs. Hier könnte eine Börse ein Oracle sein, von denen ein SC automatisiert Börsenkurse abliest.55 Darüber hinaus sind SC besonders geeignet, wenn Verträge komplexe Dokumentation oder Nebenbedingungen haben. Das Zug-um-Zug-Prinzip, dass man nur leisten muss wenn der andere auch leistet, könnte inklusive der Dokumentation automatisiert dargestellt werden.56 Aufgrund der komplexen Struktur und den vielen Beteiligten könnte somit die Selbstausführung nach dem Prin zip: „Wenn A und B zugesagt haben, wird X ausgelöst“ beson deres Effizienzsteigerungspotential haben. Hier könnten das komplette Settlement und die Durchführung von Verträgen automatisiert werden. Dies könnte unnötiges und v.a. wieder holtes Kontrolllesen von Verträgen durch Juristen, sowie ei nige Nachverhandlungen entbehrlich machen. Bei Konsortial krediten oder strukturierte Finanzierungen könnten so viele Schritte in Clearing und Settlement eingespart werden.57 Dies birgt die Chance von Zeit, Arbeits- und somit Geldersparnis für alle Beteiligten. Die Effizienzsteigerungen durch SC werden insbesondere durch automatisierte Informationsbeschaffung, Arbeitsein sparungen und schnellereVertragsdurchführung geschaffen. 3.6 Initial Coin Offerings ICOs bergen eine neue Methode für Firmen Kapital einzusam meln und für Verbraucher um direkt zu investieren. Sowohl Kauf und Verkauf, als auch Zins- und Dividendenzahlungen und die Ausübung von Stimmrechten könnten über die DLT 55 Vgl. Stark 2017. 56 Vgl. Keller & Leclerc 2019. 57 Vgl. Fanning & Centers 2016 286 abgebildet werden. Durch die Direktheit des Investitionswe ges, der (theoretisch) Intermediäre entbehrlich macht, könn ten Beschaffungskosten von Eigen- und Fremdkapital gesenkt werden, der nicht durch Banken gefiltert ist.58 Einer der Vorreiter - Zumindest in Deutschland - ist die LBBW (Landesbank Baden-Württemberg), die bereits erste große Transaktionen in Form von ICOs durchgeführt hat. Daimler vergab ein Schuldscheindarlehen in Höhe von 100 Mio. €59 und Telefonica Deutschland sogar in Höhe von 250 Mio. €.60 Bei letzterer wurden bereits verschiedene Laufzeiten dargestellt und eine zweistellige Investorenanzahl erzielt. Im Februar 2019 meldete die LBBW, dass eine Transaktion mit ei nem ABCP-Papier (ABCP = Asset Backed Commercial Paper)61 die erste Transaktion ohne parallelen Analogprozess gewesen sei. Die Abwicklungszeit hat sich dabei von marktüblichen zwei Tagen auf unter eine Stunde verkürzt.62 Auch Devisen und Zinszahlungen können über die DLT abgeformt werden.63 Die Technologie bietet aber auch Chancen für Kleinaktio näre. Private Investoren nehmen oft ihr Stimmrecht auf Hauptversammlungen aufgrund der hohen Opportunitätskos ten in Form von Planungs- und Anreisekosten nicht wahr. Dies könnte durch eine Stimmabgabe per DLT geändert werden, da so eine einwandfrei identifizierbare Abstimmung in nahezu Echtzeit möglich ist. Dies könnte in einer Steigerung der Iden tifikation und somit in Reputationsgewinnen der Emittieren den resultieren könnte.64 Für Banken oder Versicherer als in stitutionelle Investoren, aber auch für Kleinanleger könnten hier erhebliche Zeit- und Arbeitseinsparungen entstehen, die wiederum in geringeren Eigenkapitalkosten resultieren kön nen. 58 Vgl. Tapscott & Tapscott 2017. 59 Vgl. LBBW 2017. 60 Vgl. LBBW 2018. 61 ABCP- Papiere sind eine Unterform der Asset Backed Securities (ABS) und bezeichnen die handelbare Form verbriefter Sicherheiten. Mit Ihnen können kurzfristige Aktiva wie z. B. Forderungen aus Lieferung und Leistung gehandelt werden; vgl. Prätsch et al. 2012. 62 Vgl. LBBW 2019. 63 Vgl. Labbe 2017. 64 Vgl. Yu et al. 2018, 40. 287 Allerdings hat die ursprüngliche Anwendung der Techno logie, Bitcoin, die Probleme, dass einerseits viele u n ifo r mierte Anleger investieren, und andererseits, dass es einige "Wale" mit hohen Besitzquoten gibt, die auf einen Schlag den Kurs beeinflussen können. Auch bei ICOs fehlen bislang Siche rungsmechanismen, die solche Phänomene vermeiden. Es ist daher fraglich, ob somit Effizienzsteigerungen möglich sind und wie geeignet dieses Instrument für Privatanleger ist. Da weder Banken noch Finanzintermediäre eine zwingende Rolle haben müssen, fehlen jegliche Elemente des Gläubigerschut zes. Dies führt zu einer Verschiebung von Transaktionskosten in Form von Unsicherheit und Risiko hin zu Konsumenten. In Deutschland werden Kapitalanleger per Gesetz vor mangeln der Beratung geschützt (z. B. durch das Vermögensanlagege setz (VermAnlG) oder Kleinanlegerschutzgesetz (KlAnSG)). Anlageberater haben die Pflicht über Risiko einer Geldanlage (insbesondere Totalverlustrisiko) aufzuklären. Auch müssen Berater bei der Beratung die wirtschaftliche Situation des Be ratenen miteinbeziehen (Vgl. § 31 Abs. 3,4 WpHG) und die Be ratung dokumentieren sowie Produktinformationsblätter zur Verfügung zu stellen.65 Derlei Schutz fehlt bei DLTs aktuell komplett.66 Angesichts dessen, dass auch aktuelle Schutzme chanismen für Verbraucher - wie z. B. die Beratungsdokumen tation oder Produktinformationsblätter nur begrenzte Wir kung entfalten, ist ohnehin fraglich wie eine neue Technologie in der ein makelbehaftetes System umgesetzt wird zu mehr Ef fizienz führen kann. Das aktuell bestehende Problem besteht nämlich darin, dass zwischen Beratern und Beratenen eine In formationsasymmetrie herrscht. Eine Falschberatung zu er kennen und dann als weniger informierte Partei auch korrekt zu Papier zu bringen, ist für Verbraucher oft schwierig.67 Mit unter wundert es da nicht, dass Behörden wie das BKA, die Bafin und ihr Schweizer Pendant Finma als auch die EBA und ESMA Verbraucher vor der Investition in ICOs warnen. Die Warnungen beziehen sich auf den Mangel an Information, Verlustrisiko extreme Volatilität, fehlende Ausstiegsmöglich keit sowie rechtliche und technische Mängel. Außerdem auf 65 Vgl. Oehler 2014. 66 Vgl. Keller & Leclerc 2019. 67 Vgl. Oehler 2014. 288 die Möglichkeit der Kriminalität, Geldwäsche und Terroris musfinanzierung.68 Wie bereits erläutert gelten auch in der neuen Technologie höchstwahrscheinlich die herkömmlichen Regulierungen. So ist es schwer vorstellbar, dass Banken aus ihrer Position ver drängt werden. Zwar kann man auch einen Börsengang ohne Bank schaffen, wie Spotify als das bisher erheblichstes Direct Listing gezeigt hat, in Deutschland wird dies aber in den we nigsten Fällen möglich sein die Voraussetzungen zu erfüllen.69 Es kann somit nicht davon ausgegangen werden, dass Banken künftig, wenn Regulierung und Rechtsprechung auf ICOs rea giert haben, verdrängt werden. Es ist anzunehmen, dass sich aus Unternehmenssicht langfristig wenig ändert. Für Kreditin stitute hingegen eröffnet sich ein neuer Markt in der die Fach kenntnis über Fremd- und Eigenkapitalemissionen nahezu nahtlos angewandt werden können. Denkbar ist, dass ICOs ähnlich wie geschlossene Fonds für Projekte anwendbar sind. Da dieser Markt in Deutschland wenig aktiv ist, könnten sich neue Gewinnmöglichkeiten auftun, die zudem wenige Ein trittsbarriere haben. Auch weniger fungible Vermögensgegen stände wie Kreditportfolios oder Versicherungsbestände könnten durch die DLT Technologie leichter übertragbar sein.70 Dort könnte der gesamte Prozess, von Beginn der Ver tragsanbahnung über Vertragsschluss, Dokumentation und Durchführung erheblich vereinfacht werden.71 Im Clearing, welches bei herkömmlichen IPOS ohne Probleme 3 Tage dau ert, bis Anwälte, Vermittler, Wirtschaftsprüfer und sonstige Intermediäre ihr Clearing geben, könnte das per Blockchain schneller gemacht werden.72 ICOs bergen also für institutionelle Akteure Chancen von immensen Zeitersparnissen und potentiell einem neuen Markt der ohne viele Barrieren erschlossen werden könnte. Auch für Verbraucher sind die neuen Teilhabechancen es wert, die 68 Vgl. Bundesanstalt für Finanzdienstleistungsaufsicht 2017; Bundesanstalt für Finanz-dienstleistungsaufsicht 2018; Eidgenössische Finanzmarkt aufsicht FINMA 2018; Bundesanstalt für Finanzdienstleistungsaufsicht 2019. 69 Vgl. Kögler 2018. 70 Vgl. Keller & Leclerc 2019. 71 Vgl. Fanning & Centers 2016. 72 Vgl. Mainelli & Milne 2016. 289 Entwicklung der Technologie weiter zu verfolgen. Zum aktuel len Stand der Technologie, sowie der Regulierung können An wender jedoch weder Transparenz, noch Rechtssicherheit, vielleicht sogar eher kriminelle Machenschaften oder zumin dest ein hohes Risiko erwarten. Angesichts dessen sind Effi zienzsteigerungen für Privatanleger zum aktuellen Zeitpunkt nicht erkennbar. 3.7 Ergebnisse Die bereits erläuterten Chancen und Risiken der Instrumente der DLT können, wie in Tabelle l folgt, gegenübergestellt wer den: 290 291 Anwendungsbereich Banken und Versicherungen Versicherungen Verbraucher Identifikation + weniger Arbeitsschritte + bessere Datenqualität ++ weniger Arbeitsschritte ++ bessere Datenqualität + weniger Arbeitsaufwand + Möglichkeit am Wirtschaftsle ben Teil zu haben SSOT ++ einfachere und qualitativere Arbeit in der Regulierung + besseres Matching von Daten + Echtzeitzugriff auf Daten, bes sere Datenqualität ++ schnellere Reaktionszeit bei Schadensbe arbeitung + besseres Matching von Daten + Echtzeitzugriff auf Daten, bessere Daten qualität + weniger Arbeitsaufwand - Unlöschbarkeit der Daten — keine Teilfreischaltung Zahlungsverkehr + Zeitgewinn bei außereuropäi schem Zahlungsraum + Zeitgewinn bei außereuropäischem Zah lungsraum ++ weniger Gebühren + Zeitgewinn bei außereuropäi schem Zahlungsraum Smart Contracts ++ Zeitersparnis ++ Korrespondenzersparnis + schnellere Bearbeitung + Reputationsgewinne + automatische Dokumentation - unsichere Rechtslage — Fat Finger Problematik ++ Zeitersparnis ++ Selbstständige Datenbeschaffung ++ Korrespondenz- und Arbeitsersparnis + schnellere Bearbeitung + Reputationsgewinne + automatische Dokumentation ° Anwendbarkeit bisher eher auf binäre Zu stände - keine Ermessensspielräume - unsichere Rechtslage - Fat Finger Problematik ++ schnellere Bearbeitung der Sachverhalte + Erfüllung des Kern Verspre chens von Versicherern - unsichere Rechtslage — mangelnde Verständnismög lichkeit des Codes ICOs ++ neuer Markt mit geringen Eintrittsbarrieren ++ schnelles Clearing + potentiell neuer Markt — aktuell hohe Verlust- und Kri minalitätsrisiken ++ Es sind starke Chancen auf Effizienzsteigerungen zu erwarten + Es sind Chancen auf Effizienzsteigerungen zu erwarten ° Effizienzgewinne sind unter Berücksichtigung gewisser Faktoren möglich Es sind eher Risiken zu erwarten Es sind starke Risiken zu erwarten Tabelle 1: G egenüberstellung der E rgebnisse 4 Erkenntnisse und Ausblick Die dargestellten Werkzeuge, die nur einen kleinen Ausschnitt des über DLTs Möglichen zeigen können, machen verständlich wieso der Hype um die Technologie so groß ist. In der Analyse konnte gezeigt werden, dass sowohl Versicherer als auch Ban ken viele Möglichkeiten haben, die Effizienz herkömmlicher Arbeitsprozesse zu steigern. Die Hoffnungen von Banken und Versicherern auf schlan kere Prozesse und damit einhergehende Kosteneinsparungen könnten bei Implementierung der dargestellten DLT Instru mente erfüllt werden. Ebenso die Hoffnungen der Verbraucher auf mehr Transparenz und schnellere Abläufe. Darüber ob mit der Einführung der Technologie auch Gebührensenkungen einhergingen kann in dieser Arbeit keine Aussage getroffen werden. In der Gesamtschau zeigt sich, dass die möglichen Chancen die Risiken aus der Mehrheit der in dieser Arbeit be leuchteten Blickwinkel deutlich übertreffen. Für Anbieter wie Verbraucher von Finanzprodukten könn ten Kosten der Abstimmung umso mehr verringert werden, je mehr Parteien auf derselben DLT sind oder Schnittstellen da hin unterhalten. Die Effizienz wächst also mit den verfügbaren Schnittstellen, da die Koordination weniger Ressourcen bin det. Realistischer Weise ist anzunehmen, dass sich bei DLT, wie bei Android und iOS wenige große Anbieter durchsetzen werden. Hoffnung darauf bot 2018 der Wechsel des Bßi Versi cherungskonsortiums, von Hyperledger, dem DLT System von IBM zu Corda, dem DLT System von R3.73 Angesichts dessen, dass die Technologie noch in einem Sta dium der Testläufe und weiterer Erforschung befindet, sind viele der dargestellten Möglichkeiten aktuell noch Zukunfts musik. Voraussetzung für die flächendeckende Implementie rung ist sicher, dass aktuelle Schwachstellen, wie die unsichere Rechtslage, Fat Finger Problematik und Inoperabilität zufrie denstellend behoben werden. Angesicht dessen, welche Auf merksamkeit die Technologie von vielen finanzstarken Akteu ren aktuell erfährt, ist anzunehmen, dass diese bereits adres siert und in absehbarer Zeit gelöst werden. So bieten einige mögliche Einsatzgebiete der Blockchain Technologie definitiv 73 Vgl. R3 2019. 292 Potentiale für Effizienzsteigerungen mit sich. Inwieweit diese allerdings praktisch umgesetzt, von Akteuren und Verbrau chern angenommen und auch verwirklicht werden, bleibt ab zuwarten. 293 Literaturverzeichnis Brandt, Mathias (2019), Anleger investieren Milliarden in neue Krypto-Coins. Online verfügbar unter https://de.statista.com/infograf1k/11517/ volumen-von-icofinanzierungsrunden-pro-monat; zuletzt abgerufen am 19.07.2019. Bundesanstalt für Finanzdiensleistungsaufsicht, Jörg Freiherr Frank von Fürstenwerth. (2019). Online verfügbar unter https://www.bafin.de/SharedDocs/Veroeffentlichungen/DE/ BaFinPerspektiven/20i9_0i/bp_i9i_Beitrag_Frhr_von_Fuerstenwerth.html; zuletzt abgerufen am 11.07.2019. Borselli, Angelo (2018): Insurance by Algorithm. Working paper. Bocconi University. Online verfügbar unter https://ssrn.com/abstract=3284437; zuletzt abgerufen am 15.07.2019. Bundesanstalt für Finanzdienstleistungsaufsicht (2017). Initial Coin Offerings: Hohe Risiken fürVerbraucher. Online verfügbar unter https://www.bafin.de/SharedDocs/Veroeffentlichungen/DE/ Fachartikel/20i7/fa_bj_i7ii_ICO.html?nn=9224940; zuletzt abgerufen am 12.07.2019. Bundesanstalt für Finanzdiensleistungsaufsicht (2018). Initial Coin Offerings: BaFin veröffentlicht Hinweisschreiben zur Einordnung als Finanzinstrumente. Online verfügbar unter https://www.bafin.de/SharedDocs/Veroeffentlichungen/DE/ Fachartikel/20i8/fa_bj_i803_IC0s.html; zuletzt abgerufen am 19.07.2019. Bundesanstalt für Finanzdienstleistungsaufsicht (2019). Kryptotoken bleiben Risiko für Verbraucher. Online verfügbar unter https://www.bafin.de/SharedDocs/Veroeffentlichungen/DE/ Fachartikel/20i9/fa_bj_i902_krypt0waehrung.html; zuletzt abgerufen am 21.07.2019. Deutsche Bundesbank (2017). Industry Dialogue on "Distributed Ledger Technology - Potential benefits and risks". Online verfügbar unter https://www.bundesbank.de/de/presse / reden/industrydialogue-on-distributed-ledger-technology-potential-benefitsand-risks—710972; zuletzt abgerufen am 10.07.2019. 294 Deutsche Bundesbank (2019). SEPA. Online verfügbar unter https://www.bundesbank.de/de/aufgaben/unbarerzahlungsverkehr/sepa/sepa-603270; zuletzt abgerufen am 21.08.2019. Deutsche Bundesbank (2017). Zahlungsverkehr und Wertpapierabwicklung - Herausforderungen aus Sicht der Bundesbank. Online verfügbar unter https://www.bundesbank.de/de/presse / reden/zahlungsverke hr-und-wertpapierabwicklung-herausforderungen-aus-sichtder-bundesbank-634046#tar-5; zuletzt abgerufen am 10.06.2019. Deutsche Bundesbank (2018). Deutsche Bundesbank und Deutsche Börse schließen Tests für Blockchain-Prototypen erfolgreich ab. Online verfügbar unter https://www.bundesbank .de/de/presse/pressenotizen/deutsc he-bundesbank-und-deutsche-boerse-schliessen-tests-fuerblockchain-prototypen-erfolgreich-ab-764696; zuletzt abgerufen am 18.06.2019. Eidgenössische Finanzmarktaufsicht FINMA. (2018). FINMA publiziert Wegleitung zu ICOs. Online verfügbar unter https://www.finma.ch/de/news/2018/02/20180216-mm-ic0wegleitung; zuletzt abgerufen am 15.06.2019. Fanning, Kurt; Centers, David P. (2016). Blockchain and Its Coming Impact on Financial Services. In: Journal of Corporate Accounting & Finance Vol. 27 Issue 5, 53-57. Friedlmaier, Maximilian; Tumasjan, Andranik; Welpe, Isabell M. (2017). Disrupting Industries with Blockchain: The Industry, Venture Capital Funding, and Regional Distribution of Blockchain Ventures. Working Paper, Technische Universität München - TUM School of Management. Online verfügbar unter https://papers.ssm.com/sol3/papers.cfm?abstract_id=28547 56; zuletzt abgerufen am 18.07.2019. Geneva, Benjamin (2018): Banking in the Digital Age - Who is Afraid of Payment Disintermediation? Hg. v. European Banking Institute e.V. Kaulartz, M., & Quiel, P. (2018). DSGVO: Erste Empfehlungen einer Datenschutzbehörde zum datenschutzkonformen Einsatz von Blockchains. Online verfügbar unter https://www.cmshs-bloggt.de/tmc/datenschutzrecht/dsgvoblockchain-cnil/ 295 Keller, Jens; Leclerc, Matthias (2019). Das Potenzial der Blockchain für deutsche Banken. Die Bank 2019,1, 68-73. Kögler, A. (2018). Direct Listing: Börsenrevolution oder heiße Luft? Online verfügbar unter https://www.financemagazin.de/finanzierungen/kapitalmarkt/direct-listingboersenrevolution-oder-heisse-luft-2013071; zuletzt abgerufen am 21.07.2019. Kreiterling, C. (2018). Workshop 2ICO im internationalen aufsichtlichen Kontext. Von www.bafin.de: https://www.bafin.de/SharedDocs/Downloads/DE/Veranstalt ung/dl_i804i0_BaFinTech_20i8_WS2.html; zuletzt abgerufen am 18.07.2019. Labbe, Amelie (2017). Companies bank on blockchain bonds to cut costs, time. Online verfügbar unter https://www.iflr.com/Article/3754156/Companies-bank-onblockchain-bonds-to-cut-costs-time.html?ArticleId=3754i56; zuletzt abgerufen am 13.07.2019. LBBW (2017). Daimler und LBBW: Erfolgreich mit Blockchain. Online verfügbar unter https://www.lbbw.de/artikelseite/bankingerleben/blockchain-pilotprojekt-daimler- Ibbw_661e61yw9_d.html; zuletzt abgerufen am 13.07.2019. LBBW (2018). Blockchain-Tranche für Schuldscheintransaktion der Telefonica Deutschland. Online verfügbar unter https://www.lbbw.de/artikelseite / pressemitteilung/schuldsch eintransaktion-blockchain-tranche_8j2wnobke_d.html; zuletzt abgerufen am 13.07.2019. LBBW (2019). Blockchain ohne Wenn und Aber. Online verfügbar unter https://www.lbbw.de/artikelseite / pressemitteilung/blockchai n-ohne-wenn-und-aber_82zumb2qr_d.html; zuletzt abgerufen am 13.07.2019 Lewis, Rebecca; McPartland, John, W.; Ranjan, Rajeev (2017). Blockchain and Financial Market Innovation. In: Economic Perspectives Vol. 41, Nr. 7,1-16. Littmann, S., & Busch, A. (2018). Wie Banken und Staaten eigenes Krypto-Geld entwickeln. Online verfügbar unter https://www.wiwo.de/finanzen/boerse/konkurrenz-fuer-denbitcoin-staatliches-krypto-geld-aus-schweden-chinavenezuela/2o8677o6-2.html; zuletzt abgerufen am 11.07.2019. 296 Mainelli, M.; Milne, A. (2016). The Impact and Potential of Blockchain on the Securities Transaction Lifecycle. Online verfügbar unter https://papers.ssm.com/sol3/papers.cfm?abstract_id=27774 04; zuletzt abgerufen am 11.07.2019. Mainelli, M. (2017). Blockchain Will Help Us Prove Our Identities in a Digital World. In: Harward Business Review. Myzitate.de (2018). Zitate und Sprüche von Bill Gates. Online verfügbar unter: http://www.myzitate.de/bill-gates; zuletzt abgerufen am 18.07.2019. Oehler, Andreas (2014). Kontrollierte Mindestanforderungen für Verbraucher-Finanzprodukte! Online verfügbar unter https://www.researchgate.net/prof1le/Andreas_Oehler2/publ ication/27787098i_Kontrollierte_Mindestanforderungen_fur _Verbraucher- Finanzprodukte/links/55758e2fo8aeb6d8coi97364/Kontrolli erte-Mindestanforderungen-fuer-Verbraucher- Finanzprodukte.pdf; zuletzt abgerufen am 26.08.2019. Prätsch, Joachim; Schikkora, Uwe; Ludwig, Eberhard (2012). Finanzmanagement Lehr- und Praxisbuch für Investition, Finanzierung und Finanzcontrolling, 4. Auflage, Berlin u.a., Springer. PwC (2017). Blockchain, a catalyst for new approaches in insurance Part 1. Online verfügbar unter https://www.pwc.ch/ en/publications/20i7/Xlos_Etude_Bloc kchain_UK_2017_Web.pdf; zuletzt abgerufen am 11.07.2019. PwC (2019). Blockchain, a catalyst for new approaches in insurance Part 2. Online verfügbar unter https://www.pwc.com/gx/en/insurance/assets/blockchain-acatalyst-part-two.pdf; zuletzt abgerufen am 11.07.2019. R3 (2019). Insurance Market Report. Hg. v. R3. Online verfügbar unter https://www.r3.com/reports/insurance-market-report; zuletzt abgerufen am 22.06.2018. Schiller, K. (2018). Genesis Block | Anfang einer Kryptowährung. Online verfügbar unter https://blockchainwelt.de/genesisblock-bitcoin-ethereum-blockchain-kryptowaehrung; zuletzt abgerufen am 26.06.2018. Schlatt, Vincent; Schweizer, Andre; Urbach, Nils; Fridgen, Gilbret (2016). Blockchain: Grundlagen, Anwendungenund Potenziale. White Paper. In: Fraunhofer-Institut für Angewandte Informationstechnik FIT. 297 Schumann, Jochen; Meyer, Ulrich; Ströbele, Wolfgang (1999). Grundzüge der mikroökonomischen Theorie. 7. Auflage, Berlin u.a., Springer. Stark, Josh (2017). Applications of Distributed Ledger Technology to Regulatory & Compliance Process. Hg. v. R3. Online verfügbar unter https://www.r3.c0m/wpcontent/upl0ads/20i7/07/apps -reg-compliance_R3 .pdf; zuletzt abgerufen am 19.06.2019. Statista GmbH. (2019). Statistiken zur Bankenbranche. Online verfügbar unter https://de.statista.com/themen/6o6/bankenbranche; zuletzt abgerufen am 12.06.2019. 298 Anhang Abbildung 3: Eine Transaktion auf der Blockchain74 Vorte ile Nachteile Ethereum (open source) • Viele Entwickler sind in der Lage auf Ethereum Smart Contracts zu programmieren • Vorteil durch die gewaltige Anzahl an Projekten, die in der Community geteilt wer den • Transaktionen und Daten sind nicht pri vat • Die Anzahl an möglichen Transaktio nen pro Sekunde ist sehr limitiert • Mit dem proof-of-work algorithmus ho her Energieverbrauch Hyperledger (Softwarelö sung von IBM) • Hoch skalierbar • IBM bietet ein Supporttool für Implementierung und War tung zur Verfügung • IBM ist selbst an vielen Blockchain Projekten betei ligt • Projekte können stark von IBM abhän gig werden • Die Komplexität der Tools schränkt Zu gänglichkeit ein • Kryptowährung ist nicht integriert - nur bedingt für das Management von Krypto token geeignet Corda (Softwarelö sung von R3) • R3 bietet ein Supporttool für Implementierung und War tung zur Verfügung • R3s Team managed viele Projekte mit führenden Akt euren der Finanzindustrie • Schwierig zu implementierende Sys temarchitektur • Abschottung der Daten: Daten werden nicht zwischen den an einer Transak tion teilnehmenden Knoten geteilt • Corda wurde als D LT erdacht auf der Datenkontrolle möglich ist. Setzt starke Steuerung (Governance) voraus Abbildung 4: DLT Systeme im Vergleich75 Angelehnt an (PwC 2019, S. 6) 74 Quelle: InAnlehnung an Lewis et al. 2017, S. 7. 75 Quelle: In Anlehnung an PwC 2019, S. 6. 299 Mobile Payments in Deutschland - Eine Untersuchung zu dem möglichen Nutzen und den Kosten für die deutschen Konsumenten Victor Trofimova* Key Words: Finance; Payment Processing; Digital Wallet Inhaltsübersicht: 1 Einleitung 2 Der deutsche Markt für Mobile Payments 3 Verbraucherdefinitionen 4 Verbrauchergruppenübergreifende Nutzen und Risiken 5 Verbrauchergruppenspezifische Nutzen und Risiken 6 Konklusion Literaturverzeichnis aResearch Student atZeppelin University 'Please address correspondence to Victor Trofimov, Zeppelin University, Am Seemoser Horn 20, 88045 Friedrichshafen. 301 1 Einleitung Immer wieder wird dem deutschen Konsumenten vorgewor fen, dass seine Bargeldliebe gesellschaftlich schädlich und rückständig sei.1 Tatsächlich zahlen die Deutschen zwar bei etwa 80% aller Transaktionen mit Bargeld, werden dabei aber von anderen europäischen Ländern wie Spanien (87%) und Italien (86%) sogar übertrumpft.2 Nur in Estland (48%) und Holland (45%) zahlen die europäischen Konsumenten öfter mit Karte als mit Bargeld. Doch das Volumen der Transaktio nen hat sich in Deutschland in 2018 erstmals zu Gunsten der Kartenzahlung geändert. Eine Studie stellte fest, dass die Deut schen im letzten Jahr im Einzelhandel erstmals durchschnitt lich 209 Milliarden Euro per Karte und 208 Milliarden Euro in bar bezahlten.3 Kann also der Abgesang auf des Deutschens liebstes Zah lungsmittel beginnen? Ganz so einfach ist es nicht. Immerhin kostet die Kartenzahlung durchschnittlich mehr und dauert durchschnittlich auch länger als die Barzahlung an der Kasse.4 Dies wird wohl auch einer der Gründe dafür sein, dass bei klei neren Transaktionsvolumina von unter 20 Euro, welche 74% des Gesamtvolumens ausmachen, in etwa 86,3% aller Fälle noch zum Bargeld gegriffen wird.5 Auch abseits des Point of Sale wird oft nicht zur Karte gegriffen, weil Online-Händler bei Kreditkartenzahlung vom Kunden die Eingabe etlicher priva ter Informationen erwarten6 und diese Daten bei der Übertra gung durch mangelnde IT-Sicherheit abgefangen werden kön nen, weswegen die Kunden diesen Diensten misstrauen.7 Da es bei Kreditkartenzahlung für die Anbieter oft zu 1 Vgl. Österreicher 2018. 2 Vgl. EZB 2017. 3 Vgl. ZEIT 2019. 4 Vgl. Beermann et al. 2019; die Autoren errechneten, dass die Barzahlung in Deutschland je Transaktion etwa 22 Sekunden dauert und 24 Cent kostet, während die Kartenzahlungje Transaktion mit PIN etwa 29 Se kunden oder mit Unterschrift etwa 38 Sekunden dauert und 33 Cent bis 1,04 Euro kostet. 5 Vgl. EZB 2017. 6 Vgl. Kalakota & Whinston 1997. 7 Vgl. Guttmann 2003; Laudon&Traver 2002. 302 kostenintensiven Missbrauchsfällen und Betrug kommt,8 bie ten diese Kreditkartenzahlungen nur für ausgewählte Kunden und Händler an.9 Hier kommen nun die Mobile- und Instant-Paymentdienste ins Spiel. Diese Dienste, die mobile oder auch manch mal immobile Echtzeitzahlungen anbieten, drängen auf den Markt und versprechen dabei überwiesene Summen in Echt zeit an den Zahlungspartner weiterzuleiten.10 Dabei wollen sie sicherer, kostengünstiger und gleichzeitig zugänglicher für den Endkunden sein, als klassische Zahlungsdienste. Tatsächlich stellen viele der neu entstandenen Fintechs aber nur im Mobile-Payment-Bereich eine wirkliche Innovation dar. Da näm lich - zumindest in Europa - seit längerem eine gut ausge baute Echtzeitzahlungsinfrastruktur vorhanden ist und auch ständig weiter ausgebaut wird, sind scheinbare Echtzeitzah lungen durch in Vorleistung gehende Instantpaymentdienste für Kunden nicht von so hohem Wert wie in Ländern ohne sol che Infrastruktur.11 Zudem sind mobile Instant-Paymentdienste wie beispielsweise PayPal bereits seit langem vorhan den und werden auch häufig genutzt, weswegen „neue“ Mitbe werber es schwer haben sich gegen den bereits etablierten Dienst PayPal durchzusetzen. Mobile Wallets, also Apps zur Koordinierung von mobilen Transaktionen, von Firmen wie WePay und PayPal bieten dem Endkunden heutzutage die Möglichkeit der ortsungebundenen bargeldlosen Begleichung von kleineren Beträgen. Sie greifen damit genau das Segment an, das in Deutschland bisher von Bargeldzahlungen dominiert wurde. Zudem könnten diese Dienste durch die digitale Transformation von bisher analog stattfindenden Prozessen Kosten einsparen und diese Kosten vorteile gegenüber anderen Diensten möglicherweise an die Endkunden weitergeben, um sich gegen die Konkurrenz durchzusetzen. 8 Der britische Bankensektor verliert durch Betrugsfalle beispielsweise 480 Millionen Pfund, wie es beschrieben wird in; vgl. Palmer 2015. 9 Vgl. Kalakota &Whinston 1997. 10 Oftmals passiert der Zahlungsausgleichjedoch nicht tatsächlich in Echt zeit und die Dienste gehen in Vorleistung. 11 Vgl. Salmony 2017. 303 Dennoch wird nachfolgend gezeigt, dass die deutschen Verbraucher skeptisch gegenüber vielen dieser Dienste einge stellt. Diese Untersuchung soll daher die Nützlichkeit dieser Dienste für den Endkunden in Deutschland einschätzen und erörtern, weshalb die Akzeptanz dieser Dienste in Deutschland so gering ist. Dies wurde bereits in der bestehenden Mobile Payments Literatur gefordert, die besonders den Nutzen von landesspezifischen Untersuchungen zu Mobile Payments be tont, sodass die Effekte von unterschiedlichen Ökosystemen auf diese mobilen Zahlungsdienste besser untersucht werden können.12 Dazu sollen die Theorie der komparativen Kosten vorteile, das Konzept des information overloads, als auch die Prinzipal-Agenten-Theorie und die Finanzintermediationsthe orie zur Analyse der Nützlichkeit für verschiedene Stakehol dergruppen genutzt werden. Die Stakeholdergruppen sollen hierbei auf den definierten Verbrauchergruppen des vertrau enden, verletzlichen und verantwortungsvollen Verbrauchers aufbauen.13 Hierdurch soll letztlich auch der Frage nachgegan gen werden, wie diese Dienste gestaltet werden müssten, um mehr Akzeptanz bei den Endkunden zu finden. Zunächst aber soll noch einmal kurz auf den deutschen Markt für ebendiese Dienste eingegangen und kurz skizziert werden, wo und wie solche Dienste bereits genutzt werden und welche Leistungen diese überhaupt anbieten. 12 Vgl. Dahlberg et al. 2015. !3 Vgl. Micklitz et al. 2010. 304 2 Der deutsche Markt für Mobile Payments Es gibt einerseits Mobile Payments im Person-to-Person-Bereich (mP2P), also dem mobilen Zahlungsausgleich zwischen zwei Privatpersonen und im Person-to-Business-Bereich (mP2B), also dem mobilen Zahlungsausgleich zwischen Pri vatpersonen und Firmen in Deutschland. Die meisten mobilen Zahlungen werden auch in Echtzeit oder beinahe in Echtzeit abgewickelt, gleichwohl werden viele der Zahlungen bei Anbie tern wie PayPal durch Vorleistung des Zahlungsdienstleisters vollzogen. Diese handeln somit als Finanzintermediär und schaffen durch die Losgrößen-, Fristen- und Risikotransfor mation einen Mehrwert für die Nutzer. Gleichzeitig bieten ei nige Mobile Wallets zusätzliche Informationen zu Anlagemög lichkeiten und Anderem im Sinne der Informationsbedarfs transformation und bieten so als Intermediär im weiteren Sinne auch diesen zusätzlichen Nutzen für ihre Kunden.14 Es gibt Zahlungen, welche nicht klar von den mobilen Payments zu trennen sind, da bereits eine Zahlung vom Laptop aus, mit einem mobilen WiFi-Stick oder über das WiFi im Cafe als mo bile Zahlung aufgefasst werden kann. Es ist aber definitorisch nicht einfach diese von einer immobilen Zahlung zu trennen, da diese auch auf per Surfstick im Eigenheim so stattfinden könnte. Grundsätzlich werden also alle Zahlungen, die an den eigenen Wohnort gebunden sind, hiervon ausgeschlossen. 2.1 Marktgröße und Nutzerverhalten In Deutschland fanden im Jahre 2018 mP2P-Payments durch Ausländer, die Geld in ihre Heimat zurücküberwiesen in einem Volumen von 4,146 Milliarden Euro statt.15 Gleichzeitig zahl ten die Konsumenten 631 Millionen Euro an Firmen über den mobilen Point-of-Sale.16 Da bereits die Überweisungen von Ausländern in die Heimat diese Zahlungen am POS im Volu men übersteigen, kann davon ausgegangen werden, dass das innerdeutsch P2P-Volumen das POS-Zahlungsvolumen bei weitem übersteigt. Hierfür spricht auch, dass eine Erhebung in 14 Vgl. Kußmaul 2018. ls Vgl. Statista 2019b. 16 Zum Verhältnis von POS-Payments zu Digital Commerce vgl. Statista 2019a. 305 der Schweiz zu dem Ergebnis kam, dass P2P-Payments den größten Teil des mobilen Zahlungsvolumen in der Schweiz ausmachen.17 Zusätzlich wickelten sie 2018 auch mobile Trans aktionen im Wert von 101,29 Milliarden Euro im Digital Com merce ab. Fraglich ist hierbei, ob in der zitierten Studie die Zahlungen in App-Stores oder per SMS dazugezählt wurden, da diese wohl auch einen bedeutenden Teil der mobilen Zah lungen ausmachen werden. Angesichts der etwa 400 Milliar den Euro Umsatz im Einzelhandel sind diese Transaktionen abgesehen vom Digital Commerce - relativ gesehen bisher sehr gering, doch wird für Mobile Payments vom Jahr 2018 bis in das Jahr 2023 ein Wachstum zwischen 33 und 45% jährlich prognostiziert. Dies würde trotzdem nur zu einem Gesamtvo lumen von etwa 3 Milliarden Euro im Jahre 2023 führen, wo mit der Anteil am Gesamtzahlungsvolumen wahrscheinlich nach wie vor unter 1% des derzeitigen Gesamtvolumens im Einzelhandel liegen wird. Unter den Nutzern, die Mobile Pay ments in Anspruch nahmen, nutzten 67% PayPal, 52% PaybackPay, 39% Masterpass, 32% Google Pay, 21% Apple Pay, 11% Barclay bPay, 10% bitpay, 6% boon. und 9% andere Dienste.18 Zusätzlich hierzu bieten mittlerweile auch Banken, wie die Sparkassen, Volksbanken oder die Deutsche Bank mo bile Zahlungsdienste an.19 Allerdings ist unklar, wie stark diese auch von den Kunden bereits genutzt werden. Wenn wir an nehmen, dass sie unter die obigen „anderen Dienste“ fallen, so ist ihr Anteil an aktiven Nutzern bisher sehr gering. Deutsche Verbraucher nutzten diese Dienste also kaum. Nur 26% wür den einen Geldtransfer per Mobile Payment abwickeln, 23% würden damit einen Parkautomaten bezahlen und nur 17% würden im Onlineshop zahlen, wohingegen bis zu 67% bei der Zahlung im Onlineshop zur Kreditkarte greifen würden. In an deren Situationen im Einzelhandel würden nur etwa 14 bis 17% mobil zahlen wollen und nur 8% würden ein Auto mit mobiler Zahlung bezahlen wollen.20 Anders ist dies nur bei den Millenials, diese sind im Vergleich zum bundesweiten Durchschnitt (25%) deutlich eher dazu bereit diese Dienste zu nutzen 17 Vgl. Dietrich & Wernli 2018. 18 Vgl. Statista 2019. *9 Vgl. Klotz 2018. 20 Vgl. Holtmann 2018. 306 (38%).21 Insgesamt zahlen jedoch nach wie vor nur 0,4% der Befragten einer weiteren Studie am liebsten mit dem Handy am Schalter.22 Diese 0,4% gehören wahrscheinlich zu den ins gesamt 2,1 Millionen deutschen Nutzern, die im Durchschnitt Zahlungen in Höhe von 417,5 Euro tätigten.23 Im Digital Com merce sieht es anders aus, hier nutzten die Deutschen bereits 2016 in mehr als 50% aller Fälle einen mobilen Zahlungsser vice von PayPal oder Sofortüberweisung.de.24 2.2 Gründe für die bisherige Ablehnung Was aber sind die Gründe dafür, dass die Deutschen POS ungerne Mobile Payments nutzen? In einer Befragung gaben sie an, dass die Sorge um die eigenen Daten (39%), die bisherige Nichtbeschäftigung mit dem Thema (38%) und auch die Angst vor Hackern (33%), sowie die Vorliebe für Bargeld (28%) dazu zählen.25 Deutsche Nutzer würden solche Dienste also nur dann vermehrt nutzen, wenn sie davon überzeugt wären, dass sie ihre Datenhoheit garantieren und sicher sind. Wie die Stu die zeigt, hatten viele der Befragten auch schlicht kein Inte resse an den Diensten. Andere Gründe waren, dass die Befrag ten lieber und auch in Zukunft mit Bargeld zahlen wollen (24%) und auch kein Vertrauen in die Technik haben (23%). Manche besaßen sogar kein Smartphone (10%) oder kannten Mobile Payments gar nicht (10%). Einige befürchteten den Überblick über die ihre Ausgaben zu verlieren (21%) und an dere gaben an, dass sie kein Geschält kennen würden, dass sol che Bezahloptionen anbietet (22%). So fürchten sich also Viele vor den negativen Folgen, wie Datenmissbrauch durch Firmen oder Hacker. Auch hier ist das Thema Sicherheit wieder an vorderster Stelle. Natürlich spielen auch das erwähnte Desin teresse, die Vorliebe für das Bargeld und das mangelnde Ver trauen in die Technik eine gewichtige Rolle. Dass dieses Ver trauen bei Millenials, die mit der Smartphonetechnologie groß geworden sind, höher ist, scheint jedoch darauf hinzudeuten, dass der Zuwachs an Mobile Payment in Deutschland zurecht 21 Vgl. Brandt 2019b. 22 Vgl. Statista 2018. 23 Vgl. Brandt 2019a. 24 Vgl. Statista 2016a. 25 Vgl. Statista 2016b. 307 so prognostiziert worden ist. Die Tatsache, dass 10% der Be fragten gar kein Smartphone besaßen und im Allgemeinen, aber vor allem auch im ländlichen Bereich die deutschen Mo bilfunknetze nach wie vor sehr schlecht ausgebaut sind, zeigt, dass viele der Konsumenten möglicherweise auch gar nicht o der nur eingeschränkt dazu in der Lage wären Mobile Pay ments zu nutzen. Eine Untersuchung der Bundesnetzagentur hat zudem festgestellt, dass die wenigsten Deutschen - nur etwa 1,5% - die vertraglich vereinbarten Datentransferleistun gen tatsächlich in Anspruch nehmen können.26 Besonders im ländlichen Raum ist die tatsächlich gelieferter Breitbandleis tung noch schlechter als im ohnehin - im europäischen Ver gleich - schwachen deutschen städtischen Breitbandnetz, wes wegen auch hier wieder einmal die mangelhafte Infrastruktur die Performance der Dienste, zumindest im ländlichen Bereich einschränken könnte und somit für den Kunden dieselben un attraktiver machen könnte. Die meisten genutzten Dienste sind zudem direkt (PaybackPay, PayPal, Masterpass) oder indirekt (Google Pay, Apple Pay, boon.) mit den Kreditkartenanbietern American Express oder MasterCard verbunden. Obwohl Daten, die nicht sicherheits- und zahlungsrelevant sind in den meisten Wallets pseudonymisiert werden, könnten vor allem die direkt mit den Kre ditkartenanbietern verbundenen Dienste die Zahlungsdaten des Kunden ähnlich wie im Falle von Payback nutzen, um die Kaufkraft und Konsumgewohnheiten ihrer Kunden besser ein schätzen zu können.27 Da die Konsumenten vor allem hohen Wert auf Datenhoheit und Sicherheit legen, wäre es sicherlich von hohem Wert für diese, wenn die Dienste ihnen beides ga rantieren könnten. Dass die Möglichkeit des mobilen Bezah lens am POS nicht flächendeckend gegeben ist, wird auch noch dadurch deutlich, dass 2018 nur etwa 60% der Terminals in deutschen POS mit der NFC-Technologie ausgestattet waren.28 Dies hängt wohl damit zusammen, dass das mobile Bezahlen am POS mit hohen Investitionen seitens des Einzelhandels 26 Vgl. Bundesnetzagentur 2019. 27Vgl. Straubhaar 2017. 28 Vgl. Atzler 2018. 308 verbunden ist. Trotzdem somit spielt also auch die Infrastruk tur eine bedeutende Rolle. Wir wollen im Folgenden die Nutzen und Risiken dieser neue Technologie für den Konsumenten in Deutschland disku tieren und erörtern, wie diese Dienste gestaltet werden müss ten, damit sie mehr Akzeptanz unter den Endkunden finden. Dazu werden wir zunächst die einzelnen Verbrauchergruppen definitionen erläutern und diskutieren, welche typischen Merkmale die Verbraucher in diesen Gruppen bezogen auf den Mobile-Payment-Markt haben könnten, um anschließend Nutzen und Risiken für diejeweilige Gruppe abzuwägen. 309 3 Verbraucherdefinitionen Die Definitionen des vertrauenden Verbrauchers, des verletz lichen Verbrauchers und des verantwortungsvollen Verbrau chers sind Idealtypen, die in der Realität so wahrscheinlich nicht Vorkommen. So kann es passieren, dass ein bestimmter Verbraucher Merkmale mehrerer dieser Verbraucherdefinitio nen aufweist. Nichtsdestotrotz sind diese Verbraucherdefiniti onen ein nützliches Instrument zur Analyse verschiedener Verbraucherbedürfnisse, da sie sich von der idealisierten und normativ geforderten Form des „mündigen Verbrauchers“ lö sen.29 Vertrauende Verbraucher Der Großteil der Verbraucher verhält sich so wie der vertrau ende Verbraucher. Sie nehmen sich grundsätzlich wenig Zeit zur Information vor der Kaufentscheidung, daher sind sie auch oft nicht dazu bereit, sich mit Verbraucherinformation ausei nanderzusetzen. Sie benötigen klare Regelungen von staatli cher Seite und unabhängige und schnell konsumierbare Infor mationen, um vor möglichen Fehltritten im Konsum geschützt zu sein. Verletzliche Verbraucher Die verletzlichen Verbraucher sind die gefährdetste Gruppe. Sie sind von dem gesellschaftlichen Wandel, vor allem im digi talen Raum, abgehängt. Oftmals sind sie überschuldet oder kommunikativ abgehängt. Zudem nutzen sie mehrheitlich kaum Online-Dienste. Möglicherweise lassen sich hierunter viele der etlichen Befragten einordnen, die keinerlei Smartphone besaßen oder nicht dazu bereit waren online zu zahlen. Es muss jedoch auch davon ausgegangen werden, dass es auch etliche verletzliche Verbraucher gibt, die Zugang zum Internet haben. Zudem muss auch nicht jeder Befragte ohne Smartphone automatisch der Gruppe der verletzlichen Verbraucher zugeordnet werden. 29 Vgl. Micklitz et al. 2010. 310 Verantwortungsvolle Verbraucher Die Gruppe der verantwortungsvollen Verbraucher informiert sich aktiv über Produkte, deren Lebenszyklus und deren sozi alen und ökologischen Auswirkungen. Sie wollen sich best möglich über die Vor- und Nachteile eines Produkts informie ren und benötigen dafür Informationen von hoher Qualität. 311 4 Verbrauchergruppenübergreifende Nutzen und Risiken Nachfolgend wollen wir zunächst Nutzen und Risiken thema tisieren, die für alle Verbrauchergruppen potenziell durch die Nutzung von Digital Wallets entstehen können und werden an schließend bei der verbrauchergruppenspezifischen Diskus sion diese Punkte entweder erweitern oder einschränken. Geringere Kosten Mobile Zahlungen können entweder über einen Laptop, sons tigen Computer oder am Point of Sale per Smartphone, Smartwatch, Tablet, etc. abgewickelt werden. Beim Zahlen am POS werden verschiedene Technologien mit unterschiedlichen Ge schwindigkeiten, Risiken und mehr oder weniger einfach zu handhabenden Verfahren genutzt. Die prominentesten unter diesen Technologien stellt die NFC-Technologie mit kurzer Reichweite und höherer Sicherheit und die RFID-Technologie mit höherer Reichweite, aber gleichzeitig höherem Risiko für Hackerangriffe dar. Zusätzlich möchte PayPal, der meistgenutzte Mobile Payment Dienst im deutschen Markt die WAP- Technologie nutzen, die auch anfällig für Betrug sein kann. Zu dem gibt es 2D-Barcodes. Was all diese Technologien gemein sam haben, ist das sie ein mobiles Endgerät voraussetzen. Gleichwohl ist es nicht vertretbar, die gesamten Kosten für die Anschaffung des Geräts als Kosten für das Mobile Payment an zusetzen. Nichtsdestotrotz setzt das Mobile Payment oft End geräte voraus, die RFID oder NFC unterstützten, was bei billi geren oder älteren Geräten oft nicht der Fall ist. WAP oder 2D- Barcode-Systeme setzen hingegen nur ein mobiles Endgerät für die Zahlung am POS voraus. Doch auch hier kann nicht da von ausgegangen werden, dass die Kosten für das mobile End gerät gänzlich auf die Nutzung von Mobile Payments anzu rechnen sind, da auch viele andere nützliche Eigenschaften der Geräte vorhanden sind und genutzt werden. Es muss also da mit gerechnet werden, dass ein Bruchteil des Anschaffungs preises des Geräts auf das Mobile Payment entfällt. In jedem Fall würden sich für die Konsumenten, sollte sich die NFC- o der RFID-Technologie in Deutschland durchsetzen, höhere Kosten zukommen, als bei der 2D-Barcode oder WAP- 312 Technologie, da diese mit allen mobilen Endgeräten nutzbar sind. Dies ist besonders relevant, da eine Untersuchung im Jahre 2013 zur geringen Verbreitung von Mobile Payments in Westeuropa aufgezeigt hat, dass der Mangel an NFC-fähigen Geräten ein Grund für die geringe Nutzung von Mobile Pay ments dargestellt hat.30 Da diese Untersuchung im Jahre 2013 stattfand, könnte es jedoch sein, dass die Erkenntnisse hieraus so nicht für das Jahr 2019 geltend gemacht werden können, auch hier wäre eine Erhebung zum Verbreitungsgrad von NFCfähigen Smartphones in Deutschland wünschenswert. Zusätzlich hierzu kommen noch die Kosten für den Daten verbrauch der Apps, die wohl verschwindend gering sein wer den, da diese Apps relativ wenig an Daten umzusetzen haben. Gleichwohl gibt es auch die Kosten für die Nutzung des Diens tes, die über Gebühren für die Nutzung abgeschätzt werden können. Es kommen einmal die Kosten für die Neueinrichtung oder Umrüstung von Terminals für die Mobile Payments auf, die möglicherweise auf die Konsumenten umgelegt werden könnten. Zusätzlich verlangen die meisten Anbieter die Hin terlegung einer Kreditkarte oder eines Bankkontos. Dies be deutet für den Endkunden auch, dass die Zahlung von den zahlungsabwickelnden Unternehmen als eine Kreditkartenzah lung oder Überweisung betrachtet wird und auch die Kosten für die Kreditkarte oder das Konto bei Zahlungen auch abseits des POS anfallen. Die Mobile Payment Apps müssten also ei nen Weg finden, ihren Service für den Konsumenten entweder möglichst günstig zu halten oder einen zusätzlichen Mehrwert bieten, da auch - wie bereits erwähnt - deutsche Banken und Kreditkartenanbieter neuerdings auch integrierte Mobile Pay ments anbieten. Besonders die Apps, die über eine zuvor re gistrierte Kreditkarte laufen, wären vermutlich am teuersten für den Konsumenten, da Kreditkartenzahlung für den End kunden bisher die teuerste und zeitintensivste Variante für Zahlungen am Point of Sale darstellen.31 Mobile Wallets kön nen jedoch dafür sorgen, dass die Kosten durch die digitale Transformation vieler Hintergrundprozesse der Kreditkarten anbieter und anderer Fintechs kostengünstiger werden. Eine extensive vergleichende Untersuchung der Kosten von 3° Vgl. Apanasevic 2013. 31 Vgl. Beermann et al. 2019. 313 Bargeld, Kreditkarten und Mobile Payments unter Einbezug von Wechselgeldkosten etc. für den deutschen Markt wäre in jedem Fall ein lohnenswertes Unterfangen für die Forschung. Zeitersparnis und Bündelung von Informationen und Diensten im Digital Wallet Digital Wallets liefern den Konsumenten den Vorteil, dass sie die physischen Kreditkarten in der Geldbörse obsolet machen und einfach als digitale Kopie auf der App hinterlegen kön nen.32 Außerdem bieten die meisten Bezahldienste zusätzliche Leistungen, wie die Bündelung von Informationen für den Endkunden an. So können Kunden beispielsweise ihre Bank konten mit der App verbinden und so einfacher und gebündel ter auf die Informationen in diesen Apps zugreifen. Andere Apps verknüpfen finanzielle Dienstleistungen oder wirtschaft liche relevante Nachrichtenportale mit der App und dienen so mit auch als Finanzintermediär im weiteren Sinne. Vor allem die Möglichkeit des mobilen Zahlungsausgleichs zwischen zwei Privatpersonen erleichtert die Zahlungstransaktionen zwischen Konsumenten, da diese so unabhängig von ihrem Bargeldbestand jederzeit Zahlungen bei Freunden, Verwand ten, etc. per Mobile Payment App abwickeln können, ohne Bar geld für diese Transaktionen Vorhalten zu müssen und haben somit geringere Opportunitätskosten. Ortsungebundenheit Durch die mobile Zahlungsabwicklung bietet sich den Ver brauchern zudem ein weiterer nicht zu unterschätzender Nut zen. Die ortsungebundene Abwicklung von Zahlungen ermög licht es den Nutzern von mobilen Zahlungsdiensten, vor allem bei den bereits beschriebenen mobilen Zahlungen abseits des POS, ihre Finanzen auch fern der Bankfiliale oder des heimi schen Computers zu regeln. Hierdurch entstehen einerseits Zeitgewinne durch verminderte Opportunitätskosten, da nicht mehr der Weg zur Filiale oder nachhause bestritten werden muss, wenn eine Zahlung zu erledigen ist, aber auch dadurch, dass beispielsweise die wöchentlichen Einkäufe während der Bahnfahrt nachhause erledigt werden können. Zudem können Zahlungen für Prepaid-Guthaben oder Handysoftware 32 Vgl. Hayashi 2012. 314 bequem per Smartphone überwiesen werden, sodass sich die Kunden den Einkauf von diesen beiden für das Mobiltelefon bedeutenden Gütern nicht über den Elektrofachhandel abwi ckeln müssen. Besonders im Bereich des mP2P, also dem Zah lungsausgleich zwischen Privatpersonen, stellt sich die Orts ungebundenheit als äußerst nützlich heraus. Zahlungen kön nen abseits der Bankfiliale in vielen Situationen zwischen Kol legen, Familienmitgliedern und Freunden getätigt werden. Schulden können fast in Echtzeit beglichen werden und die Vorhaltung von Bargeld und das zeitaufwendige Nachfragen des Gläubigers beim Schuldner könnten mit Mobile Payments endgültige abgeschafft werden. Als sehr nützlich könnten sich auch Mikroversicherungen erweisen. Diese Versicherungen könnten für die Konsumenten, solange die Zahlungen tatsäch lich in Echtzeit und nicht durch Vorleistung abgeschlossen werden würden, einen Versicherungsschutz bieten, den diese fernab der Filiale der Versicherung, beispielsweise im Urlaub, abschließen könnten.33 Ein Beispiel hierfür wäre ein Skifahrer, der sich so per in Echtzeit abgewickelten Mobile Payment, spontan für die Zeit seines Skiurlaubs gegen mögliche Verlet zungen versichern könnte, die während seines Urlaubs gesche hen könnten. Höhere Sicherheit und Schnelligkeit durch biometrische Authentifizierung 53% wären beim Bezahlen dazu bereit, sich per Fingerabdruck oder durch andere biometrische Daten identifizieren zu las sen.34 Biometrische Authentifizierung bietet den Vorteil, dass sie im Vergleich zu klassischen Authentifizierungsverfahren in kürzerer Zeit höhere Sicherheit bietet, da das eintippen von Passwörter meist länger dauert und der Passwortschutz einfa cher umgangen werden kann als der Schutz durch personen bezogene Daten. Wo früher der Missbrauch von Kreditkarten Gang und Gäbe war, würde durch die biometrische Authentifi zierung für die deutschen Kunden eine sicherere Alternative geboten werden, zu deren Nutzung die deutschen Verbraucher auch bereit wären. Da für die deutschen Verbraucher, wie zu vor gezeigt wurde, Sicherheit einer der wichtigsten Aspekte bei 33 Vgl. Salmony 2017. 34 Vgl. Statista 2016. 315 der Nutzung von Mobile Payments ist, würde eine höhere Si cherheit zu einem höheren Nutzen der Dienste für die Kunden beitragen. Zudem würden Banken- und Kreditinstitute sich jährlich Millionen Euro an Kosten einsparen, die durch Be trugsfälle entstehen, wodurch vielleicht diese Kosteneinspa rungen auch zum Teil an die Konsumenten weitergereicht wer den könnten.35 Durch die PSD2 - Zahlungsrichtlinie der EU wird diese Form der Authentifizierung zudem umso bedeuten der. Seit Januar 2018 müssen Kunden bei bargeldlosen Zah lungen zwei der drei Merkmale Wissen, Besitz und Inhärenz für jede Transaktion als Authentifizierung angeben. Wissen wäre hierbei das Wissen über ein Passwort, Besitz wäre bei spielsweise der Besitz eines TAN-Generators und Inhärenz wäre die Authentifizierung durch Biometrie.36 Zwar wäre eine Authentifizierung über ein SMS-TAN und TAN-Generator bei Nutzung eines Passworts immer noch möglich, doch ist die Au thentifizierung durch Biometrie auch in Zukunft noch immer die sicherste Variante, da ein TAN-Generator oder Smartphone schlussendlich immer noch geraubt werden könnte. Gleichwohl wird es wohl noch einige Zeit dauern, bis die bio metrische Authentifizierung über das Smartphone für alle deutschen Konsumenten möglich sein wird, da noch nicht alle neu ausgelieferten Mobiltelefone über diese Funktion verfü gend Schnellere Abwicklung und einfache Benutzung? Die Anfangs erwähnten Ergebnisse zu der Zeiteffizienz bei der Zahlung mit Bargeld im Vergleich zur Kartenzahlung - solange es sich nicht um kontaktlose Kartenzahlung handelte - wurde auch in einer anderen Studie von Polasik et al. (2012) nachge wiesen.38 Jedoch hat dieselbe Studie nachgewiesen, dass die Zahlung mit Mobile Payment Apps in etwa genauso schnell ist 35 Die EZB 2018 beziffert die Verluste der europäischen Banken im Jahre 2016 auf etwa 1,8 Mrd. Euro; Worobec 2015 beziffert den Verlust der britischen Banken durch Betrugsfälle auf etwa 400 Millionen Pfund jährlich von 2004 bis 2014. 36 Vgl. Kirsch 2018. 37 Nach Chadha 2017 werden erst alle ab 2019 erscheinenden Smartphones mit Möglichkeiten zur biometrischen Authentifizierung ausgestattet sein. 38 Vgl. Polasik et al. 2012. 316 wie die Zahlung mit Bargeld. Kunden, die gerne bargeldlos zahlen, hätten also durch die Nutzung von Mobile Payment ei nen zeitlichen Vorteil und somit einen Kostenvorteil.39 Die Stu die von Polasik et al. (2012) zur Zeiteffizienz hat zudem her ausgefunden, dass Konsumenten den Zahlungsprozess - Aus händigung des Zahlungsinstruments bis Verlassen des Schal ters - als deutlich länger wahrnehmen und die Zahlung mit mobilen Zahlungsdiensten sogar als kürzer als mit Bargeld wahrgenommen wird.40 Besonders in Situationen, in denen eine schnellere Zahlungsabwicklung durch kürzere Wartezei ten die Nützlichkeit von Mobile Payments erhöht, wie bei spielsweise im öffentlichen Nahverkehr mit der U-Bahn, wür den sich solche schnelleren Zahlungen besonders für die Kon sumenten lohnen.41 Dieser Auffassung waren auch die Befrag ten einer Studie, die ermitteln sollte in welchen Situationen die Konsumenten am liebsten mit Mobile Payments zahlen wür den. Dabei war die beliebteste Option mit 18% die Zahlung für Nahverkehrtickets (17%) und die viertbeliebteste die Zahlung für Tickets an sich (13%).42 Mit Hilfe von Regressionsanalyse wurde herausgefunden, dass die wahrgenommene Einfachheit der Benutzung und die Schnelligkeit der Abwicklung für die Konsumenten von besonders hohem Wert ist, wenn sie die Nützlichkeit einer Zahlungsmethoden beurteilen sollen.43 Es ist sehr wahrscheinlich, dass die Abwicklungsgeschwindigkeit auch einen hohen Stellenwert für den Konsumenten haben wird, obwohl diese in den anfangs zitierten Studien zu den Gründen der Ablehnung höchstens mit dem Punkt „kein Ver trauen in die Technik“ gleichsetzen lässt. Es wäre daher sinn voll Studien in der Art von Polasik et al. (2012) oder der 39 Vgl. Brits & Winder 2005. 4° Nach Polasik et al. 2012 dauerte der Prozess bei RFID-Zahlung im Durch schnitt 38,95 Sekunden und hatte dabei 4,84 Sekunden Standardabwei chung. Bei NFC-Zahlung der Prozess im Durchschnitt 38,52 Sekunden und hatte dabei 3,06 Sekunden Standardabweichung. Bargeldzahlung dauerte im Durchschnitt 39,61 Sekunden und hatte bis zu 25,35 Sekun den Standardabweichung. Gleichwohl ist die Stichprobengröße für die Mobile Payments sehr klein. 41 Vgl. Hayashi 2012. 42 Vgl. Statista 20i9d. 43 Vgl. Ching & Hayashi 2010. 317 Bundesbank44 anzufertigen, um herauszufinden, wie schnell und zuverlässig die Zahlungsabwicklung von Mobile Payments am POS ist, da es für den deutschen Raum bisher keinerlei Er hebungen zur Geschwindigkeit und Verlässlichkeit von Mobile Payments am POS gab. Es wäre daher besonders interessant eine solche Erhebung durchzuführen und dabei festzuhalten, wie oft Versuche fehlgeschlagen sind und auch wie lange eine Zahlung im Durchschnitt gedauert hat, damit die Aspekte der schnellen Abwicklung und Verlässlichkeit am POS besser ein geschätzt werden können.45 Datenverkauf an Dritte oder Preisdiskriminierung durch den Dienstleister als versteckte Kosten Wie bereits zuvor angesprochen, könnten die über Mobile Pay ment Apps gesammelt Daten auch zu Nachteilen für die Kun den führen. Diese könnten durch die Analyse ihrer Daten an schließend besser bezüglich ihrer Zahlungsbereitschaft einge schätzt werden, sodass ihnen, wie es bereits beispielsweise bei Amazon geschieht, Preise geboten werden, die nahezu ihrem Reservationspreis entsprechen.46 Die ökonomischen Renten dieser Verbraucher würden somit gegen Null tendieren. Da die Datenhoheit in unserem Kontext für den deutschen Verbrau cher am bedeutendsten ist, könnte bei Bekanntwerden solcher Praktiken das Vertrauen in diese Dienste und deren Nutzung stark zurückgehen. Mangelhafte Verschlüsselung der biometrischen und anderer Daten Als neulich öffentlich bekannt wurde, dass Facebook-Passwörtern von Nutzern unverschlüsselt abgespeichert wurden,47 zeigte sich, dass die Verschlüsselung von sensiblen Daten auch bei großen Unternehmen nicht selbstverständlich ist. Für die Verbraucher wäre es daher ein großes Risiko, wenn ihre bio metrischen und übrigen gesammelten Daten mangelhaft ver schlüsselt werden würden. Dies ist besonders im Fall der sen siblen biometrischen Daten von großer Bedeutung, da diese 44 Vgl. Beermann et al. 2019. 45 Selbiges sollte auch für Zahlungen mit Kreditkarte oder EC-Karte gelten. 46 Vgl. Kalka & Krämer 2016. 47 Vgl. SPIEGEL 2019. 318 Zugangsdaten unabänderlich sind und somit nicht einfach ge wechselt werden können wie dies bei einem Passwort der Fall ist. Eine rigorose Verschlüsselung, besonders der biometri schen Daten und die Kontrolle desselbigen durch unabhängige Institute könnte folglich das Sicherheitsbedürfnis der deut schen Verbraucher befriedigen und zu vermehrtem Nutzen für diese durch die Mobile Payment Dienste beitragen. Ohne eine solche Verschlüsselung wäre das Gegenteil der Fall. Bündelung von Informationen und Diensten im Digital Wallet als Risiko Die Bündelung von Informationen kann nicht nur als vorteil haft aufgefasst werden. Literatur zum Phänomen des Informa tion overloads konnte Hinweise darauf geben, dass mehr In formation, nicht immer zu mehr besseren Entscheidungen führt, besonders wenn es sich um Konsumenten handelt.48 Mo bile Wallets, die zusätzliche Informationen zu beispielsweise Anlagemöglichkeiten und Anderem bieten, könnten für die Konsumenten ein Risiko darstellen, das diese so gar nicht selbst wahrnehmen würden. 48 Vgl. Roetzel 2018. 319 5 Verbrauchergruppenspezifische Nutzen und Risiken 5.1 Spezifische Nutzen für vertrauende Verbraucher Bündelung von Informationen und Diensten im Digital Wallet Die Bündelung von Informationen und anderen Diensten kann für die vertrauenden Verbraucher möglicherweise nur von ge ringer Bedeutung sein, da dieser sich wenig vor seinen Kau fentscheidungen informiert und für gewisse Verbraucher, wie wir es bei der spezifischen Risikoevaluation darstellen werden, sogar von Nachteil sein. Ortsungebundenheit Konsumenten, die wie der vertrauende Verbraucher großen Wert auf Zeitersparnis legen, nutzen entsprechend sehr oft die Möglichkeiten des mobilen Zahlungsausgleichs.49 Für diese Verbrauchergruppe wäre die ortsungebundene Abwicklung so mit relativ gesehen von größerem Nutzen als für andere Ver brauchergruppen. Höhere Sicherheit und Schnelligkeit durch biometrische Authentifizierung Vor allem für den Kreis der vertrauenden Verbraucher ist da mit zu rechnen, dass die biometrische Authentifizierung siche rer ist, da die meisten Passwörter der Verbraucher im Durch schnitt sehr viel leichter zu knacken sind. Dies hängt vor allem damit zusammen, dass Verbraucher oft nur Abwandlungen o der Standardpasswörter nutzen, die durch Software unter Zu hilfenahme früherer Passwörter oder persönlicher Informati onen über das Opfer in etwa 77% aller Fälle geknackt werden können. Zudem nutzten einige Befragte, wie es wahrscheinlich bei vielen vertrauenden Verbraucher der Fall ist, Variationen von beliebten Passwörter wie „Passworti23“, etc.50 Der ver trauende Verbraucher, der, wie erwähnt, großen Wert auf eine schnelle Abwicklung seiner Käufe legt, könnte also eher als an dere Verbraucher dazu neigen ein kurzes und somit unsicheres Passwort zu wählen. Solange also davon ausgegangen wird, 49 Vgl. Mantel 2000. 5° Vgl. Wang et al. 2016. 320 dass die biometrischen Daten der Nutzer gut verschlüsselt ge speichert werden, kann angenommen werden, dass diese Form der Authentifizierung für den vertrauenden Verbraucher eine Verbesserung seiner Sicherheit und Zeiteffizienz bei der Nut zung von Online- und Mobile Payments mit sich bringen würde. Mobile Payments könnten durch diese Ergänzung so mit einen wahren Zugewinn an Sicherheit für diese Stakehol dergruppe darstellen. 5.2 Spezifische Risiken für vertrauende Verbraucher Datenverkauf an Dritte oder Preisdiskriminierung durch den Dienstleister als versteckte Kosten Preisdiskriminierung, die aus Data-Mining von Zahlungsdaten resultieren würde, wäre gerade für den vertrauenden Verbrau cher, der sich kaum mit Datenschutz und den Geschäftsbedin gungen der verschiedenen Dienstleister auseinandersetzen würde, nachteilig. Diese Gruppe, die hohen Wert auf Zeiter sparnis legt, wird sich wahrscheinlich auch nicht durch unab hängige Preisvergleichsportale vor dem Kauf eines Guts über unterschiedliche Angebote informieren und wäre so der Preis diskriminierung häufig ausgesetzt. Ohne klar definierte ge setzliche Regelungen über die Nutzung der Verbraucherdaten, könnte die Kosten-Nutzen-Relation aus der Nutzung der Mo bile Wallets für diese Verbraucher sogar negativ ausfallen, da sie minimalen Nutzen durch verkürzte Wartezeiten, marginale gesenkte Kosten der Zahlungsabwicklung und der ortsunab hängigen Zahlung gegen höhere Preise tauschen würden. Zudem könnten die Zahlungsanbieter, wie bereits beim Payback-System, das zu American Express gehört, geschehen, die Daten der Kunden nutzen, um diesen für sie nachteilige Konsumentenkredite anzubieten. Es wäre daher für die ver trauenden Verbraucher besonders von Vorteil, wenn gesetzlich klar geregelt wäre, dass diese über die Verwendung ihrer Daten seitens derApp-Anbieter extensiv aufgeklärt werden müssen. Schlechte Verschlüsselung biometrischer Daten Ein weiteres Risiko könnte für die vertrauensvollen Verbrau cher daraus entstehen, dass sie im Unklaren darüber bleiben, wie ihre biometrischen Daten verschlüsselt werden. Wie der bereits angesprochene Fall von Facebook zeigt, ist die 321 Verschlüsselung von sensiblen Daten auch bei großen Unter nehmen nicht selbstverständlich. Sollten solche Daten gestoh len werden, wäre der Schaden enorm, da diese biometrischen Daten nicht einfach wie ein Passwort geändert werden können. 5.3 Spezifische Nutzen für verletzliche Verbraucher Höhere Sicherheit und Schnelligkeit durch biometrische Authentifizierung Auch für die verletzlichen Verbraucher gelten die bereits beim vertrauenden Verbraucher angesprochenen Punkte bezüglich der Nützlichkeit. Hier jedoch mit der Einschränkung, dass diese möglicherweise gar kein Smartphone, oder aber kein Smartphone mit biometrischer Authentifizierungsmöglichkeit besitzen würden. Da verletzliche Verbraucher meist nicht die neueste Technik, sondern wenn überhaupt ältere Modelle ohne diese Funktion nutzen würden, könnten sie erst in eini gen Jahren am Nutzen dieser Technik teilhaben. 5.4 Spezifische Risiken für verletzlicher Verbraucher Information Overload durch Bündelung der Dienste in Mobile Wallets Verletzliche Verbraucher, die ohnehin mit den Entwicklungen innerhalb des Mobile Payment Marktes überfordert wären, könnten durch die Bündelung der Dienste und Informationen innerhalb von Mobile Wallets mehr Nachteile als Vorteile ge nießen. Gemäß der Theorie des information overloads könn ten sie durch die Überladung mit Informationen innerhalb der Apps schnell überfordert sein und so auf dieser Basis negative Entscheidungen für sich selbst fällen.51 Auch hier wären empi rische vergleichende Untersuchungen zum Verhalten von Kon sumenten bei der Nutzung von Mobile Wallets mit zusätzli chen Dienstleistungen und bei der Nutzung von Mobile Wal lets, die keine solchen Dienste bieten sinnvoll. Datenverkauf an Dritte oder Preisdiskriminierung durch den Dienstleister als versteckte Kosten Auch für diese Verbrauchergruppen gilt, was für die vertrau ensvollen Verbraucher gilt. Jedoch ist es für diese Verbrauch s1 Vgl. Roetzel 2018. 322 ergruppen umso schädlicher, wenn sie preislich diskriminiert werden, da sie in den meisten Fällen als gesellschaftlich abge hangene Personen vermutlich auch ein geringeres Einkommen und Vermögen vorzuweisen haben. Zudem könnte angenom men werden, dass die mit der digitalen Welt unvertrauten ver letzlichen Verbraucher gewisse Tricks zur Umgehung der Preisdiskriminierung, wie beispielsweise die Löschung der Cookies, die Nutzung eines VPN oder das Ausweichen auf ein anderes Gerät, nicht kennen würde und entsprechend nicht anwenden würden. Diese Verbrauchergruppe wäre also im Schnitt häufiger der Preisdiskriminierung ausgesetzt, welche ihr proportional zugleich auch stärker schaden würde. 5.5 Spezifische Nutzen für verantwortungsvolle Verbraucher Höhere Sicherheit und Schnelligkeit durch biometrische Authentifizierung Die verantwortungsvollen Verbraucher hätten wie die beiden anderen Typen ähnliche Vorteile durch die Nutzung von bio metrischer Authentifizierung. Gleichzeitig könnte es dieser Verbrauchergruppe ganz besonders wichtig sein, dass sorgsam mit ihren biometrischen Daten umgegangen wird und diese bestmöglich verschlüsselt werden. Entsprechend könnten sol che Nutzer nur einen Nutzen aus der biometrischen Authenti fizierung ziehen, wenn die Anbieter dieser Technik die höchste Absicherung dieser Daten garantieren würden. Es wäre daher auch im Sinne der Anbieter dieser Dienste, die Daten bestmög lich zu sichern, um die verantwortungsvollen Verbraucher von den Vorteilen der biometrischen Authentifizierung zu über zeugen. Dass die Verschlüsselung sensibler Daten selbst bei großen Firmen wie Facebook nicht immer selbstverständlich ist, zeigt, dass möglicherweise der Gesetzgeber tätig werden muss, um den Schutz dieser noch viel sensibleren Daten der Nutzer zu garantieren. Verantwortungsvolle Verbraucher wä ren zudem stark daran interessiert, was mir ihren Daten nach der Erfassung passiert und wie diese genutzt werden. Möglich erweise wären sie besorgt, dass sie, ähnlich wie beim Payback Punktesystem zum gläsernen Kunden werden und Nachteile durch Preisdiskriminierung erfahren könnten.52 Es wäre daher s2 Vgl. von Demandowsky 2010. 323 für diesen Verbraucherkreis von besonders hohem Nutzen, wenn die Anbieter transparent in der Nutzung ihrer Daten sind. 5.6 Spezifische Risiken für verantwortungsvolle Verbraucher Datenverkauf an Dritte oder Preisdiskriminierung durch den Dienstleister als versteckte Kosten Die verantwortungsvollen Verbraucher würden sich vermut lich selbst über die Nutzung ihrer Daten durch die Mobile Wallets erkundigen. Trotzdem sind auch diese nicht davor ge schützt, dass sie Opfer der Preisdiskriminierung werden. Durch das für diese Verbrauchergruppe typische öffentliche Auftreten und ihre Information anderer Verbraucher über die sen Missstand, könnten sie jedoch dafür sorgen, dass der Re gulator einschreitet und diesen Datenhandel unterbindet, oder aber die Konsumenten sich von den Mobile Wallets abwenden, da sie den durch die verantwortungsvollen Verbraucher offen gelegten Datenmissbrauch ablehnen. Ein verantwortungsvol ler und transparenter Umgang der Anbieter mit den Daten könnte daher auch hier zum Differenzierungsmerkmal für die Anbieter werden. 324 6 Konklusion Was können wir nun abschließend festhalten? Welche Aspekte sind für die verschiedenen Verbrauchergruppen besonders wichtig und wie können Anbieter hierauf reagieren? Wie aus den zuvor zitierten deskriptiven Statistiken her vorgeht, sind besonders die beiden Aspekte Datenhoheit der Konsumenten und Sicherheit für die deutschen Verbraucher bisher die bedeutendsten Gründe für die Ablehnung von Mo bile Wallets. Es wäre daher nicht nur im Interesse der Nutzer, sondern auch der Anbieter hier Transparenz zu schaffen und für sichere Verwaltung von Passwörtern oder biometrischen Zugangsdaten zu sorgen. Durch die PSD2 - Zahlungsrichtlinie der EU ist schon ein erster und wichtiger Schritt für mehr Si cherheit für die Konsumenten bei Nutzung von bargeldlosen Zahlungen gemacht worden, der auch dazu beitragen kann, dass sich biometrische Authentifizierung in Zukunft stärker etablieren wird. Biometrische Zugangsmöglichkeiten würden zudem eine noch höhere Sicherheit als andere PSD2-konforme Authentifizierungsweisen garantieren, solange die Daten si cher verschlüsselt wären. Besonders für die Verbrauchergrup pen der vertrauenden und verantwortungsvollen Verbraucher wäre dieser Zugewinn an Sicherheit ein deutliches Signal über die Sicherheit dieser Dienste, wenn die Vorteile der biometri schen Authentifizierung entsprechend kommuniziert werden würden. Der Aspekt des Datenhoheit muss auch ernst genom men werden, damit die deutschen Verbraucher mehr Ver trauen in die Dienste gewinnen. Veröffentlichungen über Preisdiskriminierung könnten potenziell schädigend für das Image der Anbieter sein, weswegen möglicherweise Geschäfts modelle, die ihren Umsatz nicht über den Handel mit den Da ten generieren würden, für den Konsumenten überzeugender wären. Angesichts der massiven Nutzung von Amazon und Fa cebook, die ebensolchen Datenhandel betreiben, ist es zweifel haft, ob die Verbrauchergruppen, abgesehen vom verantwor tungsvollen Verbraucher, nicht doch eher zum „kostenlosen“ Dienst greifen würden. Zumindest für die verantwortungsvol len Verbraucher könnten sich jedoch Dienste durchsetzen, die ebendies Datenhoheit der Verbraucher garantieren und sich so diese Nische sichern könnten. 325 Mobile Payments abseits des POS haben die oben genann ten Probleme auch zu bewältigen, doch sind sie zumindest schon beliebter als POS Mobile Payments und bieten durch ihre Ortsungebundenheit einen besonders hohen Nutzen für Verbraucher im mP2P-Bereich. POS Mobile Payments haben jedoch nach wie vor mit Problemen zu kämpfen, die die man gelnde deutsche IT-Infrastruktur mit sich bringt. Die Installa tion oder das Upgrade bereits bestehender Zahlungsterminals im Einzelhandel wäre vermutlich sehr kostspielig und auch das schlecht ausgebaute mobile Breitbandnetz würden zumindest temporär die verletzlichen Verbraucher von der Nutzung die ser Dienste ausschließen, da diese wohl oft im ländlichen und schlecht an die IT-Infrastruktur angebundenen Raum zu verorten sind. Für diese Verbrauchergruppe hat zumindest PayPal, als der in Deutschland beliebteste Dienst, eine gute Lö sung für Zugang gefunden. PayPal präferiert die WAP- Technologie, die auch mit einfachen mobilen Endgeräten zu gänglich ist. Der Nutzen aus der höheren Sicherheit durch bi ometrische Authentifizierung wird für die verletzlichen Ver braucher wohl vorerst auch verwehrt bleiben, da diese nicht über die neuesten Geräte mit dieser Authentifizierungsmöglichkeit verfügen. Anders als die Aspekte der Sicherheit und Datenhoheit sind diese soeben genannten Punkte jedoch wohl nur ein temporäres Problem, da davon ausgegangen werden kann, dass diese Infrastruktur Probleme durch massive Inves titionen und die Verbilligung von Terminals und Smartphones mit biometrischer Authentifizierung dazu beitragen werden, dass jeder deutsche Bürger potenziell mit Mobile Payments zahlen kann. 326 Literaturverzeichnis Apanasevic, T. (2013). Factors Influencing the Slow Rate of Penetration of NFC Mobile Payment in Western Europe. Proceedings of The I2th International Conference on Mobile Business (ICMB). Atzler, E. (2018). Kontaktlos bezahlen mit Karte oder Smartphone - das müssen Verbraucher wissen: https://www.handelsblatt.com/finanzen/bankenversicherungen/nfc-technik-kontaktlos-bezahlen-mit-karteoder-smartphone-das-muessen-verbraucher-wissen- /2284i704.html?ticket=ST-99246-0dKTMciJvVMP7fCtCYItap3; zuletzt abgerufen am 13. Juli 2019. Beermann, J., Cabinovka, J., Knümann, F., & Horst, F. (2019). Kosten der Bargeldzahlung im Einzelhandel. Studie zur Ermittlung und Bewertung der Kosten, die durch die Bargeldzahlung im Einzelhandel verursacht werden. Frankfurt am Main. Brandt, M. (2019a). China zahlt mobil: https://de.statista.com/infografik/ 13490/prognose-zurnutzung-von-mobile-payments-am-pos/; zuletzt abgerufen am 13. Juli 2019. Brandt, M. (2019b). Mobile Payment in Deutschland: https://de.statista.com/infografik/17457/mobile-payment-indeutschland/; zuletzt abgerufen am 13. Juli 2019. Brits, H., & Winder, C. (2005). Payments are no free lunch. Dutch National Bank Occasional Studies; Vol. 3(2). Bundesnetzagentur. (2019). Breitbandmessung Jahresbericht 2017/2018: https://www.bundesnetzagentur.de/DE/Sachgebiete/Teleko mmunikation/Verbraucher/Breitbandmessung/Breitbandmes sung-node.html; zuletzt abgerufen am 13. Juli 2019. Chadha, R. (2017). Like It or Not, Smartphones with Biometrics Will Soon Be the Norm: https://www.emarketer.com/Article/Like-Not-Smartphoneswith-Biometrics-Will-Soon-Norm/ioi6472; zuletzt abgerufen am 13. Juli 2019. Dahlberg, T., Guo, J., & Ondrus, J. (2015). A critical review of mobile payment research. Electronic Commerce Research and Applications; Vol. 14, 265-284. 327 von Demandowsky, M.. (2010). Firmen sagen Ehescheidungen voraus: https://www.zeit.de/digital/internet/2010-06/datamining-ehescheidung; zuletzt abgerufen am 13. Juli 2019. Dietrich, A., & Wernli, R. (2018). Mobile Payment Studie Schweiz 2018. Zug: Institut für Finanzdienstleistungen Zug IFZ. Mit Unterstützung von TWINT. Esselink, H., & Hernandez, L. (2017). The use of cash by households in the euro area. EZB Occasional Paper Series; No. 201. EZB (2018). EZB-Bericht über Kartenbetrug zeigt Rückgang des Betrugs im Jahr 2016: https://www.bundesbank.de/resource/blob/762432/9bbcocc 685ei0823d5i760ca097i95de/mL/20i8-09-26-kartenbetrugdownload.pdf; zuletzt abgerufen am 14. Oktober 2019. Guttmann, R. (2003). Cybercash: the coming era of electronic money. Basingstoke. Hayashi, F. (2012). Mobile payments: What’s in it for consumers? Economic Review, Federal Reserve Bank of Kansas City; Vol. 2012(1), 35-66. Holtmann, U. (2018). Von Am liebsten kostenlos und für jeden Betrag: https://www.ehi.org/de/pressemitteilungen/amliebsten-kostenlos-und-fuer-jeden-betrag/; zuletzt abgerufen am 13. Juli 2019. Kalakota, R., & Whinston, A. B. (1997). Electronic Commerce. A Manager's Guide. Boston. Kalka, R., & Krämer, A. (2016). Dynamic Pricing: Verspielt Amazon das Vertrauen seiner Kunden?: https://www.absatzwirtschaft.de/dynamic-pricing-verspieltamazon-das-vertrauen-seiner-kunden-75271/; zuletzt abgerufen am 13. Juli 2019. Kirsch, S. (2018). Zahlungsrichtlinie PSD2. Was sich im Januar an Ihrem Konto ändert: https://www.wiwo.de/finanzen/geldanlage/zahlungsrichtlinie -psd2-was-sich-im-januar-an-ihrem-kontoaendert/20555390.html; zuletzt abgerufen am 14. Oktober 2019. Klotz, M. (2018). Mobile Payment in Germany - what is possible, and what is not: https://paymentandbanking.com/en/mobilepayment-in-germany-what-is-possible-and-what-is-not/; zuletzt abgerufen am 13. Oktober 2019. 328 Kußmaul, H. (2018). Banklexikon: https://www.gablerbanklexikon.de/definition/finanzintermediaere- 57922/version-33954ö; zuletzt abgerufen am 13. Juli 2019. Laudon, K. C., &Traver, C. G. (2002). E-Commerce: Business, Technology, Society. Boston. Mantel, B. (2000). Why do Consumers Pay Bills Electronically? An Empirical Analysis. Federal Reserve Bank of Chicago, Economic Perspectives; Vol. 4(24), 32-47. Micklitz, H. M., Oehler, A., Piorkowsky, M.-B., Reisch, L. A., & Strünck, C. (2010). Der vertrauende, der verletzliche oder der verantwortungsvolle Verbraucher? Plädoyer für eine differenzierte Strategie in der Verbraucherpolitik. Stellungnahme des Wissenschaftlichen Beirats Verbraucher und Ernährungspolitik beim BMELV. Österreicher, J. (2018). Das Bargeld und die Deutschen — Eine wahre Liebesgeschichte: https://mag-de.n26.com/die-liebezum-bargeld-das-bargeld-und-die-deutschen-eineliebesgeschichte-6i8fi5ab76o8; zuletzt abgerufen am 13. Juli 2019. Palmer, K. (2015). Pins 'obsolete within five years' - and pay with mobile or fingerprints instead: https://www.telegraph.co.uk/finance/personalfinance/bankaccounts/12005149/Pins-obsolete-within-five-years-and-paywith-mobile-or-fmgerprints-instead.html; zuletzt abgerufen am 13. Juli 2019. Polasik, M., Gorka, J., Wilczewski, G., Kunkowski, J., Przenajkowska, K., & Tetkowska, N. (2012). Time Efficiency of Point-of-Sale Payment Methods: The Empirical Results for Cash, Cards and Mobile Payments. In Enterprise Information Systems: I4th International Conference, ICEIS 2012, Wroclaw, Poland, June 28 - July 1, 2012, Revised Selected Papers, 306-320. Roetzel, P. G. (2018). Information overload in the information age: a review of the literature from business administration, business psychology, and related disciplines with a bibliometric approach and framework development. Business Research; https://d0i.0rg/10.1007/s40685-018-0069-z, 1-44. Salmony, M. (2017). The Future Use of Instant Payments - are we investing billions just to do mobile P2P? Journal of Payments Strategy&Systems, Vol. 11(1), 58-77. 329 SPIEGEL (2019). Von Facebook speicherte Millionen Passwörter unverschlüsselt: https://www.spiegel.de/netzwelt/web/facebook-millionenpassw0erter-unverschluesselt-gespeichert-a-1259073.html; zuletzt abgerufen am 13. Juli 2019. Statista (2016a). Von Anteil der Befragten in Deutschland, die folgende Mobile Payment Angebote nutzen in den Jahren 2011 bis 2016: https://de.statista.com/statistik/daten/studie/158762/umfrag e/nutzung-von-mobile-payment-angeboten-deutscherverbraucher/; zuletzt abgerufen am 13. Juli 2019. Statista (2016b). Warum haben Sie bisher noch kein Mobile Payment genutzt?: https://de.statista.c0m/statistik/daten/studie/527807/umfra ge/gruende-der-nicht-nutzung-von-mobile-payment-indeutschland/; zuletzt abgerufen am 13. Juli 2019. Statista. (2016c). Welchen Methoden, um Zahlungen zu autorisieren, würden Sie vertrauen?: https://de-statistac0m.zu.idm.0clc.0rg/statistik/daten/studie/569054/umfrage/ umfrage-zum-vertrauen-in-verschiedene-methoden-ummobile-bezahlvorgaenge-zu-autorisieren/; zuletzt abgerufen am 13. Juli 2019. Statista (2018). Wie zahlen Sie vor Ort in einem Geschäft am liebsten?: https://de.statista.com/statistik/daten/studie/856475/umfra ge/umfrage-zu-den-praeferierten-bezahlmethoden-indeutschland/; zuletzt abgerufen am 13. Juli 2019. Statista. (2019a). Digital Payments. https://de.statista.com/outlook/296/137/digitalpayments/deutschland; zuletzt abgerufen am 13. Juli 2019. Statista. (2019b). Digital Remittances. https://de.statista.com/outlook/332/ 137/digitalremittances/deutschland; zuletzt abgerufen am 13. Juli 2019. Statista. (2019c). Which of these services have you used in the past 12 months to pay in stores, restaurants or other points of sale with your smartphone?: https://www.statista.com/ forecasts/998738/mobilepayments-by-brand-in-germany; zuletzt abgerufen am 13. Juli 2019. 330 Statista. (20i9d). In what situations would you like to be able to pay with your smartphone (without debit/credit card or cash)?: https://www.statista.c0m/f0recasts/998801/m0bilepayments-by-situation-in-germany; zuletzt abgerufen am 13. Juli 2019. Straubhaar, T. (2017). Bei Treuekarten zahlen die Kunden am Ende sogar drauf: https://www.welt.de/wirtschaft/articlei7i733872/Paybackund-andere-Kundenkarten-So-gefaehrlich-sind- Bonusprogramme.html; zuletzt abgerufen am 13. Juli 2019. von Demandowsky, M.. (2010). Firmen sagen Ehescheidungen voraus: https://www.zeit.de/digital/internet/2010-06/datamining-ehescheidung; zuletzt abgerufen amam 13. Juli 2019. Wang, D., Zhang, Z., Ping, W., & Yan, J. (2016). Targeted Online Password Guessing: An Underestimated Threat. 23. ACM CCS. Vienna. Worobec, K. (2015). Financial Fraud Action Annual Review 2015: https://www.financialfraudaction.org.uk/wpcontent/uploads/20i6/o7/Downloads-7-298o-4o85-annualreview-pageturner-i.pdf; zuletzt abgerufen am 13. Juli 2019. ZEIT (2019). Von Kartenzahlung überholt im Einzelhandel das Bargeld: https://www.zeit.de/wirtschaft/2019- 05/zahlungsmittel-deutsche-bargeld-karte-bezahlen-studie; zuletzt abgerufen am 13. Juli 2019. 331 Ist Big Data die Lösung für bessere Bonitätsratings von Verbrauchern? Eine perspektivenorientierte, ökonomische Analyse Von Florian Horkya* Keywords: Big Data; Bonitätsanalyse; Rating; Scoring Inhaltsübersicht: 1 Einleitung 2 Theoretische Grundlagen 3 Grundlegendes zu Bonitätsratings 4 Grundlegendes zu Big Data 5 Wie sich Big Data Analysen auf Bonitätsratings auswirken können 6 Abschließender Ausblick Literaturverzeichnis aResearch Student atZeppelin University 'Please address correspondence to Florian Horky, Zeppelin University, Am Seemoser Horn 20, 88045 Friedrichshafen. 333 1 Einleitung Wir leben in einer Welt, in der Begriffe wie digitale Transfor mation, Digitalisierung, Big Data und Industrie 4.0 bestim mende Schlagworte sind. Basierend auf Technologien und Ab läufen wie Big Data Analysen, Machine- und Deep Learning Algorithmen und unter Einsatz Cyber-physischer Systeme sol len Vorhersagen über Produktionsoutput, Maschinenperfor mance und -lebensdauer sowie anfallende Wartungsarbeiten gemacht werden können. Mit der umfangreichen Datenverar beitung können Prozesse optimiert und automatisiert werden um, so letztendlich die Wirtschaftlichkeit zu erhöhen und Ge winne, bei sinkenden Risiken steigern zu können.1 Längst ha ben die Möglichkeiten die im Rahmen der Industrie 4.0 be schrieben und genutzt werden, jedoch auch Einzug gehalten in unser tägliches Leben. Die Daten die wir als Menschen täglich über das Internet, über Finanztransaktionen mit unseren Geld- und Kreditkarten, über Telefone und Messengerdienste und vermehrt auch über smarte Geräte wie Smartwatches, Smarthomes, etc. hinterlassen, man könnte auch sagen produ zieren, werden genutzt um unsere Interessen und unser zu künftiges Verhalten möglichst genau abschätzen zu können.2 Natürlich hat auch der Finanzsektor solche Methodiken über nommen, speziell zur Einschätzung der Kreditwürdigkeit un terschiedlichster Entitäten, also sowohl von Unternehmen als auch Vereinen und Privatpersonen. Insbesondere nach der Fi nanz- und Immobilienkrise 2007/2008, deren Auslöser unter anderem in zu lockeren KreditVergaberichtlinien gesehen wird3, werden zunehmend „intelligente“ Algorithmen zur Bo nitätsbewertung von Kreditnehmern verwendet. Der wach sende Datensatz den wir tagtäglich hinterlassen ermöglicht es Kreditgebern und Ratinganbietern wie beispielsweise der Schufa erst, qualitative, oder auch weiche, Faktoren in immer größerem Maße mit in ihre Entscheidungen einfließen zu las sen.4 An dieser Stelle soll explizit erwähnt werden, dass die 1 Vgl. Hermann, Pentek, & Otto 2015, 5; Lee, Kao, & Yang 2014, 3. 2 Vgl. Helveston 2016, 861; Hurley & Adebayo 2016,151; Pena Gangadharan 2014, 2. 3 Vgl. Khandani, Kim, & Lo 2010, 2785. 4 Vgl. Hurley & Adebayo 2016,151; Müthlein & Hoffmann 2017, 71-73. 334 Nutzung vorhandener Mittel und Technologien mitnichten als grundsätzlich schlecht, oder die Auswertung von Daten um in dividuelle Angebote zu erstellen und letztendlich den damit verbundenen Gewinn zu maximieren als verwerflich erachtet werden sollte. Speziell bei der Kreditvergabe ist die Beachtung der erwähnten qualitativen Faktoren in Deutschland sogar eine direkte Vorgabe5, wird anderswo allerdings auch selbst verständlich in die Bonitätsentscheidung mit einbezogen.6 Die unterschiedlichen Parteien versuchen mit der Einbeziehung einer größeren Datenmenge Informationsasymmetrien abzu bauen. Das heißt, in diesem Fall, der Kreditgeber versucht ein möglichst vollständiges Bild über einen potenziellen Kredit nehmer zu erhalten um entsprechend dem Risiko ein ange messenes Angebot unterbreiten zu können. Um diesen Vor gang aus einer ökonomischen Sicht analysieren zu können werden einige Basisprozesse wie die Transaktionskosten, Ent scheidungen unter Risiko sowie die bereits erwähnte asym metrische Information vorausgesetzt. Diese sind aus ökonomi scher Sicht in der Verhaltensökonomie7 und der neuen Insti tutionenökonomik, mit der eng verwandten Informationsöko nomik8 verwurzelt, beziehungsweise wurden mit diesen Ansät zen begründet.9 Auch die Theorie der Finanzintermediation und hierbei insbesondere die Funktion der Informationsbe darfstransformation10 spielen bei der ökonomischen Analyse eine entscheidende Rolle. Allgemein gesagt, ist es das Ziel aller Bemühungen auf Seiten der Kreditgeber möglicherweise gege bene Informationsnachteile durch die Verwendung moderner Techniken auszugleichen. Allerdings muss in der Gesellschaft ein fortlaufender Diskurs über die Erhebung und Nutzung solch individueller Daten stattfinden. Auch muss es einen Dis kurs geben über die (möglichen) Folgen und die Grenzen der Verarbeitung, speziell wenn es um solch elementare Faktoren 5 Vgl. Bundesanstalt für Finanzdienstleistungsaufsicht 2017, BTO 1.3.2 / BTO 1.4.3. 6 Siehe Beispiel Hurley & Adebayo 2016,150t. 7 Vgl. Cartwright 2018; Kahneman & Tversky 1979. 8 Vgl. Akerlof 1970; Coase 1937. 9 Die angegebenen Quellen sind Standardwerke zu denjeweiligen Richtun gen. Sie stehen im Gesamten für denjeweiligen ökonomischen Ansatz und liefern wichtige Grundlagen zur Thematik. 10 Vgl. Nikolov 2000, 38-42. 335 wie Zugang zu finanziellen Mitteln (aus Kreditnehmersicht), aber auch Verlustrisiko bei einer Investition (aus Kreditgeber sicht) geht. Dieses Kapitel soll im Rahmen einer perspektiven orientierten ökonomischen Analyse einen Beitrag zu einem solchen Diskurs liefern. Der Fokus liegt dabei speziell auf nicht-institutionellen Verbrauchern als Kreditnehmern. Das bedeutet Unternehmen und alle sonstigen Entitäten, die eben keine Verbraucher sind, werden in dieser Analyse ausgeklam mert. Unterschiede zwischen einzelnen Gruppen an Verbrau chern innerhalb der großen Gruppe der nicht-institutionellen Verbraucher und daraus resultierende abweichende Effekte auf diese Verbraucher werden in der Analyse aufgezeigt. Zu dem wird die Sicht des Kreditgebers auf den Kreditnehmer analysiert, das heißt es wird betrachtet welchen Informationsvorsprung ein Kreditnehmer gegebenenfalls hat und wie der Kreditnehmer damit umgeht. Natürlich gibt es auch aus Sicht der Kreditnehmer bedeutende Informationsasymmetrien, die Analyse dieser ist allerdings eine eigene Thematik. In Abschnitt 2 werden zunächst die theoretischen ökono mischen Grundlagen betrachtet, ehe in Abschnitt 3 kurz die allgemeinen Grundlagen von Bonitätsratings als Mittel gegen Informationsasymmetrien analysiert werden. Abschnitt 4 lie fert Basisinformationen zu „Big Data“, also den neuesten Tech nologien, und den damit verbundenen Möglichkeiten. In Ab schnitt 5 findet schließlich die perspektivenorientierte Analyse statt, wobei sowohl positive als auch negative Aspekte heraus gearbeitet werden. Die Ergebnisse werden in Abschnitt 6 zu sammengefasst. Abschnitt 7 rundet die Thematik mit einem zukunftsorientierten Ausblick ab. 336 2 Theoretische Grundlagen Um die theoretischen Grundlagen, die nötig sind um sich die ser Thematik zu nähern, herauszuarbeiten, lohnt sich ein Blick in die Geschichte der ökonomischen Theorie. Die ursprüngli che Modellannahme ist die eines „vollkommenen Marktes“. In dieser Modellannahme gibt es keine Friktionen, das heißt u.a. jeder Marktteilnehmer hat absolute Informationen, es gibt keine Transaktionskosten, demzufolge auch keine Entschei dungen unter Risiko, etc. Auf die Kreditgeber/-nehmer Bezie hung angewendet bedeutet dieses Modell, dass jede eingegan gene Verbindung optimal ist, da eine sonstige nicht-optimale Verbindung aufgrund der vollständigen Information abge lehnt wird. Da jeweils die direkte Beziehung zwischen Kredit geber und -nehmer die optimale ist, entfällt auch die Notwen digkeit eines dazwischen geschalteten Finanzintermediärs.11 Ronald Coase (1937) macht in seinem Aufsatz „The nature oft the Firm“ einen bedeutenden Schritt weg von dem Modell des vollkommenen Marktes, indem er die Transaktionskosten einführt.12 Er postuliert, dass die Nutzung des Marktmechanis mus an sich bereits Kosten, die Transaktionskosten, verur sacht. Mit der Einführung der Transaktionskosten in die The orie des vollkommenen Marktes, ist auch erstmalig die Exis tenz von Finanzintermediären gerechtfertigt. Eine Organisa tion die als Finanzintermediär auftritt, kann aufgrund einer bestimmten Größe und Erfahrung die Transaktionskosten niedriger halten, als dies bei einer direkten Kreditgeber/-nehmer-Beziehung möglich wäre.13 Ronald Coase hat damit die Neue Institutionenökonomik begründet. Mit der Einbezie hung formeller und informeller Regularien als Einflussfakto ren auf das ökonomische Verhalten, war der Weg frei für wei tere Modifikationen des Modells des vollkommenen Marktes. Der nächste logische und bedeutende Schritt war dann die Ein führung der begrenzten Rationalität, beziehungsweise der asymmetrischen Information in das Modell.^ Hierbei herrscht ein Informationsungleichgewicht zwischen den potentiellen 11 Vgl. Straßberger 2005, 526. 12 Vgl. Coase 1937, 390. !3 Vgl. Straßberger 2005, 526. 14 Vgl. Akerlof 1970, 49of.; Cartwright 2018, 6f.; Simon 1966. 337 Vertragsparteien. Die Informationsbeschaffung wiederum ist mit zusätzlichen Kosten verbunden, die allerdings durch Enti täten mit ausreichender Größe und Erfahrung minimiert wer den können. Die asymmetrische Information mit den assozi ierten Informationsbeschaffungskosten erweitert also die Rechtfertigung der Existenz von Finanzintermediären um die Komponente der Informationsbedarfstransformation.^ Un gleich verteilte Informationen bringen als weitere Kompo nente noch das Risiko mit ins Spiel. Im Gegensatz zu einer Ent scheidung im vollkommenen Markt können sich in diesem Modell eines „unvollkommenen Marktes“ die Akteure nie ab solut sicher sein die optimale Entscheidung zu treffen. Daraus resultieren eine Vielzahl an Verhaltensweisen (Hot-Hand- Fallacy, Loss aversion, Who is watching principle) die im Rahmen der Verhaltensökonomie näher betrachtet werden.16 Besondere Beachtung soll hier noch auf das Prinzip der Risiko Aversion gelegt werden. Dies besagt, einfach ausgedrückt, dass Menschen in der Regel versuchen werden das Ergebnis zu ma ximieren, bei gleichzeitiger Risikominimierung.1? Da minima les Risiko bei absoluter Information besteht, ist eine Risikom inimierung mit einem Maximum an verfügbaren relevanten Informationen verbunden. Die logische Konsequenz daraus ist, dass ein Mensch oder eine aus Menschen bestehende Enti tät immer versuchen wird das Handlungsrisiko zu minimieren, indem versucht wird aus den verfügbaren Informationen das Maximum an relevanten Informationen zu extrahieren und analysieren. Wir bewegen uns also mit dieser Analyse im Feld der Neuen Institutionenökonomik, noch genauer gesagt in der In formationsökonomik. Zwischen Kreditgeber und Kreditneh mer herrscht eine ungleiche Informationsverteilung, in dem Sinne, dass der Kreditnehmer dem Kreditgeber einen Informationsvorsprung, seine persönlichen Daten betreffend, hat. Diese Art der Beziehung wird auch als Prinzipal-Agent-Beziehung bezeichnet. Der Prinzipal (in diesem Fall der Kreditge ber) möchte vom Agenten (in diesem Fall der Kreditnehmer) eine Handlung (Rückzahlung des Kredits) erreichen, die 15 Vgl. Nikolov 2000, 38-42. 16 Vgl. Cartwright 2018. 17 Vgl. Cartwright 2018,103-106. 338 seinem Ziel (Gewinnmaximierung) dienlich ist.18 Die Heraus forderung für den Kreditgeber ist es, den optimalen Kreditneh mer zu finden, bzw. ein, zum mit diesem Kreditnehmer ver bundenen Risiko, passendes Angebot zu erstellen. Die asym metrische Information liegt hier also ex ante des Vertragsab schlusses. Ein weiteres Problem für den Kreditgeber, ist die Überwachung der Handlungen des Kreditnehmers. Letzterer nimmt mit seinen Handlungen einen Einfluss darauf ob der Kredit platzt, oder erfüllt wird. Die asymmetrische Informa tion tritt damit ex post des Vertragsabschlusses auf.19 Das Problem des ex Post asymmetrischen Information wird in der Informationsökonomik als Moral Hazard bezeich net. Ein Moral Hazard tritt dann auf, wenn zu Vertragsab schluss der Agent und der Prinzipal noch gleiche Informatio nen hatten, der Agent allerdings durch Handlungen die er vor nimmt, beziehungsweise Informationen die er erhält, einen Informationsvorsprung vor dem Prinzipal aufbaut.20 Dem Moral Hazard kann sowohl mit einer Überwachung der Handlungen des Agenten als auch mit der Setzung von Anreizen zu einem möglichst zweckdienlichen Verhalten begegnet werden. Eine absolute Sicherheit wird sich allerdings in einem freien Markt mit asymmetrisch verteilter Information kaum erreichen las sen. Der andere Fall, der ex Ante ungleichen Information wird als Adverse Selektionsproblematik bezeichnet. Hierbei weißt der Agent verborgene Eigenschaften auf, die ihm einen Informationsvorsprung gegenüber dem Prinzipal verschaffen. Der Prinzipal muss also im Voraus möglichst umfangreiche Infor mationen über den potenziellen Agenten aggregieren, um eine Entscheidung unter möglichst geringem Risiko treffen zu kön nen.21 In der Literatur werden zwei wesentliche Möglichkeiten der in diesem Fall geforderten adversen Selektion beschrie ben. Einerseits hat der Agent von sich aus, die Möglichkeit dem Prinzipal zu signalisieren, dass er die beste Wahl ist. Diese Va riante wird demnach logischerweise in der Literatur als 18 Vgl. Pratt & Zeckhauser 1985, 2; Stieglitz 1989, 241. «Vgl. Stieglitz 1989, 242-243. 20 Vgl. Hochhold& Rudolph 2011,135-137; Janda 2006, 2-3. 21 Vgl. Akerlof 1970, 493-494; Hochhold & Rudolph 2011,135; Janda 2006, 3-4 - 339 Signaling bezeichnet.22 Das entsprechende Gegenstück ist das sogenannte Screening. Hierunter „werden alle Aktivitäten ver standen, durch die der Prinzipal versucht, Informationen über relevante Qualitätsmerkmale des Agenten einzuholen.“23 Gele gentlich wird die Seif Selection als dritte Variante angesehen um die adverse Selektionsproblematik zu lösen. Dabei werden dem Agenten unterschiedliche Auswahlmöglichkeiten (unter Unsicherheit) angeboten. Ziel dabei ist es durch die unter schiedliche Ausgestaltung die Merkmale des Agenten ex ante zu erfahren.24 Praktisch ist die Seif Selction allerdings ein Werkzeug, dass der Prinzipal nutzen kann um ex ante Infor mationen über den Agenten zu erhalten und damit eine Vari ante des Screenings. In der Kreditgeber/-nehmer Beziehung sind Bonitäts ratings ein entscheidendes Instrument zur adversen Selektion. Sie dienen dem Kreditgeber als Informationsquelle um die Zahlungswilligkeit und Zahlungsfähigkeit des Kreditnehmers abzuschätzen.25 Eine Einordnung des Bonitätsratings in die Kategorien Signaling und Screening gestaltet sich dabei nicht ganz eindeutig, da zum Beispiel ein sehr gutes externes Boni tätsrating durchaus vom potenziellen Kreditnehmer auch als Signal benutzt werden kann. In der Regel wird das Bonitäts rating aufgrund seines informationsaggregierenden Charak ters aber eher dem Screening zuzuweisen sein. Das Bonitätsrating ist maßgeblich entscheidend dafür wel che Konditionen ein Kreditnehmer erhält, also welchen Kre ditrahmen und welchen Zins er zahlen muss. An dieser Stelle lohnt sich demnach ein Blick auf die Zusammensetzung des Kreditzinses. Irving Fisher formulierte in seiner Theory of In terest (1930) eine Formel in der der Nominalzins^r aus den zwei Komponenten realer Zins rrund Inflationsrate 7rbesteht: nr = rr + n 22 Vgl. Janda 2006, 6; Spence 1973, 355-356. 23 Hochhold & Rudolph 2011, 138. 24 Vgl. Hochhold& Rudolph 2011,138; Jaffee & Russell 1976, 662. 25 Vgl. Müthlein & Hoffmann 2017, 63. 340 Er zählt damit zu den ersten Ökonomen, die die Zinsrate auf splitteten und genauer untersuchten. Die Zusammensetzung der Zinsrate wurde seitdem vielfach untersucht, als gängige Ansicht durgesetzt hat sich eine Formulierung für den Nomi nalzins, bestehend aus vier Komponenten.26 nr = r r + n + lq + a Wobei die ersten Komponenten von der Bezeichnung her weit gehend äquivalent zur Fisher-Formel sind, lq als Liquiditäts aufschlag und a als Risikoprämie sind in der ursprünglichen Fisher-Formel implizit in der Variable rr enthalten. Gemäß dieser Formel stellt der reale Zins rr den Zinssatz dar, den der Kreditgeber in einem Markt ohne Risiko und In flation erheben würde. Darin enthalten sind also alle Kosten des Kreditgebers zur Bereitstellung des Darlehens, sowie die geforderte Gewinnmarge, n ist die tatsächliche Inflation, lq ist der Aufschlag den der Kreditgeber erhebt um seine aus dem vergebenen Kredit resultierende verminderte Liquidität und damit verbunden Risiken und Nachteile (man denke an zu künftige nicht verwirklichbare Investitionen) auszugleichen, a ist der individuelle Risikoaufschlag für den Kreditnehmer. Also der Wert der nötig ist um das Risiko eines Zahlungsaus falls über eine Anzahl xan Kreditnehmern mit exakt derselben Ausfallwahrscheinlichkeit aufzufangen.2? Passt man das obige Modell nun an die Situation der asym metrischen Information an, ergeben sich im offensichtlichen Teil bereits kleinere Änderungen. n r = r r + en + lq + a'(Fr) Aus der tatsächlichen Inflation n wird im angepassten Modell die erwartete Inflation en. Aus dem tatsächlichen individuel len Ausfallrisiko a wird eine Schätzung a" des Ausfallrisikos abhängig von den relevanten Informationen /^die der Kredit geber über den Kreditnehmer hat. In der Variable für den rea len Zinssatz rr, die auch die Kosten für den Kreditgeber ab deckt, sind nun auch die bereits angesprochenen Informati onsbeschaffungskosten enthalten. Diese unterteilen sich in die 26 Vgl. Blake 2000, 80-86. 27 Vgl. Faure 2012,1-2. 341 Kosten für relevante Informationen Cm und unrelevante Kos ten Ciur für die Risikoeinschätzung. Zieht man die Informati onsbeschaffungskosten aus der Komponente für den realen Zins heraus (übrig bleibt /t>) und formuliert den Risikoschät zer aus kann man das Ergebnis folgendermaßen darstellen: n r = rrr + Crn + Ciur + e n + lq + < f ( Ir) < f =

Zusammenfassung

Die Finanzwirtschaft steht im Kontext der Digitalisierung und Digitalen Transformation der Ökonomie als eine der Branchen im Mittelpunkt der Aufmerksamkeit, wo die damit verbundenen Marktveränderungen von verschiedenen Interessensgruppen erlebt werden können. Die Veränderungen in finanzwirtschaftlichen Geschäftsprozessen, nicht zuletzt durch technologie-basierte Startups (sog. FinTechs) forciert, sind nicht nur innerhalb der Branche, sondern auch beim Endkunden durch konkrete digitale Innovationen spürbar. Dieser Sammelband widmet sich einigen der im Zusammenhang der Digitalisierung und Digitalen Transformation der Finanzwirtschaft entstandenen Geschäftsmodelle und betrachtet diese vor dem Hintergrund der Frage, ob die Finanzwirtschaft sich „nur“ in ein moderneres Kleid hüllt oder ob es sich um tiefgreifende Marktstrukturveränderungen bis hin zu einer möglichen Disintermediation innerhalb der Finanzintermediationsbranche handelt.

References

Zusammenfassung

Die Finanzwirtschaft steht im Kontext der Digitalisierung und Digitalen Transformation der Ökonomie als eine der Branchen im Mittelpunkt der Aufmerksamkeit, wo die damit verbundenen Marktveränderungen von verschiedenen Interessensgruppen erlebt werden können. Die Veränderungen in finanzwirtschaftlichen Geschäftsprozessen, nicht zuletzt durch technologie-basierte Startups (sog. FinTechs) forciert, sind nicht nur innerhalb der Branche, sondern auch beim Endkunden durch konkrete digitale Innovationen spürbar. Dieser Sammelband widmet sich einigen der im Zusammenhang der Digitalisierung und Digitalen Transformation der Finanzwirtschaft entstandenen Geschäftsmodelle und betrachtet diese vor dem Hintergrund der Frage, ob die Finanzwirtschaft sich „nur“ in ein moderneres Kleid hüllt oder ob es sich um tiefgreifende Marktstrukturveränderungen bis hin zu einer möglichen Disintermediation innerhalb der Finanzintermediationsbranche handelt.