FONDS professionell Deutschland, Ausgabe 2/2023

gesünder zu verhalten und dadurch ihre Lebensqualität zu verbessern. „Darüber hin- aus nutzt die Discovery Bank auch Techno- logien der Verhaltensökonomie, um die Kundenerfahrung zu verbessern. Beispiels- weise ermutigt man Kunden durch perso- nalisierte Empfehlungen, ihr Guthaben auf dem Girokonto zu erhöhen oder Sparziele zu setzen, um ihr Sparverhalten zu fördern“, so Forst. Die Bank setzt auch Messenger- dienste ein, um Kunden an ihre nanziel- len Ziele und Verp ichtungen zu erinnern. Softwarelösungen Wenn Banken Behavioral Finance in ihren Beratungs- und Kommunikations- prozess integrieren möchten, brauchen sie keine eigene Software zu entwickeln – die gibt es bereits am Markt. Firmen wie Neuropro ler, Oxford Risk oder die schweizerische BhFS, ein Spin-o der Universitäten St. Gallen und Zürich, bieten Mi d-konforme Lösungen. „Unsere Software steigert die E zienz der Bank- und Vermögensberatung durch die objektive Analyse der Präferenzen und Motive individueller Kunden und durch konkrete Handlungsempfehlungen für Be- rater“, sagt Thomas Oberlechner, Geschäfts- führer der Firma Behavior Quant aus Wien. „Mit unserem Modul BQ Advisory erhalten Bank- und Vermögensberater sofortige Prognosen und Empfehlungen für bestehende und potenzielle Kunden“, wirbt der ehemalige Psychologieprofessor, der auch schon im Silicon Valley gearbeitet hat. Die persönlichen Motive, Präferenzen und Verhaltenstendenzen der Kunden wür- den in einem automatisierten, „gami zier- ten“ Dialog erhoben, der nur zehn Minu- ten dauert. „Zuvor war die Kundenbera- tung aufgrund von Zeitmangel und ande- ren Einschränkungen oft begrenzt und konnte nicht ausreichend auf die tatsäch- lichen Bedürfnisse der Kunden eingehen“, so Oberlechner. Auf die Software der Öster- reicher setzt beispielsweise die BKS Bank aus Klagenfurt in ihrem Private Banking, um ihre Kundenbetreuer zu entlasten. Möglichkeiten, Erkenntnisse aus der Behavioral Finance anzuwenden, gibt es einige – selbst im Personalbereich. Laut Aussage von Oberlechner nutzen einige große Banken bereits verhaltensökono- mische Erkenntnisse bei der Einstellung von Beratern und Fondsmanagern. MARCUS HIPPLER FP Thomas Oberlechner, Behavior Quant: „Vermögens- berater erhalten sofortige Prognosen und Empfeh- lungen für bestehende und potenzielle Kunden.“ Florian Forst, Arthur D. Little: „Wenn die Betreuung auf das Anlegerverhalten abgestimmt ist, können impulsive Anleger enger begleitet werden.“ Schutz vor Selbstüberschätzung Folgende Ratschläge gibt die Credit Suisse ihren Kunden, um nicht in die Falle der Selbstüberschätzung zu tappen: Verlassen Sie sich nicht auf Prognosen: Vertrauen Sie bei Anlage- entscheidungen nicht zu stark auf Prognosen, und stellen Sie sich immer eine Frage: „Was geschieht, wenn es anders läuft?“ Dies ist ein einfacher, je- doch effektiver Ansatz zur Steuerung der Risiken. Versuchen Sie nicht, Anlagen zu „termi- nieren“: 90 Prozent des Portfoliorisikos beruhen auf der strategischen Asset Allocation. Das Glei- che gilt für die meisten Gesamt- renditen. Widmen Sie strategischen Entscheidungen mehr Zeit und verbringen Sie weniger Zeit mit Market-Timing. Anlage-Checklisten können hilfreich sein: In einer Anlage-Checkliste werden alle relevanten fundamentalen Treiber und Risiken einer Anlage beurteilt, wodurch die Wahrschein- lichkeit, dass alternative Szenarien ignoriert werden oder zu viel Vertrauen in ein bestimmtes Ergebnis gesetzt wird, verringert wird. Seien Sie auf der Hut vor der nächsten Blase: Wenn Kursanstiege auf lange Sicht nicht mit Fundamentalfaktoren begründet werden können, schauen Sie sich genauer an, warum eine Anlage oder Anlageklasse so beliebt ist. Vertrauen Sie auf niedrige Drawdowns statt auf Wachstumsprognosen: Strategien, die auf niedrige Drawdowns setzen, erzielen eine Outperformance nicht aufgrund einer besseren Hausse-Performance, sondern aufgrund gerin- gerer Abschwünge. Quelle:CreditSuisseResearch BANK & FONDS Behavioral Finance 424 fondsprofessionell.de 2/2023 FOTO: © HOLGERLANG.COM | BEHAVIOR QUANT, ARTHUR D. LITTLE