Warum kollaboratives Filtern bei Finanzentscheidungen kaum hilft

Kürzlich fragte mich jemand, ob evers & jung sich auch mit kollaborativem Filtern befasst:

“Amazon hat vor vielen Jahren schon damit angefangen, nach dem Motto: “Kunden, die dies gekauft haben, haben auch das gekauft.” Später kamen auch Musikdienste wie Spotify dazu, um passenden Musikvorschläge zu machen. Es werden Profile von Menschen gebildet und miteinander verglichen. Wenn zwei Profile sich sehr ähnlich sind, geht man davon aus, dass das, was der eine hat, auch für den anderen interessant ist. Kann man das nicht auch auf Finanzprodukte anwenden? Wenn ich z.B. mein Profil in ein System eingebe, in dem schon viele andere Profile sind, kann das System mir sagen, was andere Menschen in meiner Situation machen, wie viel sie verdienen, sparen, für Altersvorsorge ausgeben, welche Versicherungen sie haben, usw. Dann macht mir nicht ein Berater Vorschläge, sondern ein Kollektiv. Das wäre Social Banking at it’s best ;-)”

Im Prinzip ist die Idee richtig und kann auch bei Finanzdienstleistungen ihren Platz finden. Leider gibt es zwei Probleme:

1. Finanzdienstleistungen sind keine Konsumgüter.

Falsche Entscheidungen bei Geldfragen kosten Geld und wirken daher grundsätzlich auf die finanzielle Zukunft. Man ist mit Haut und Haaren Teil seiner Finanzentscheidungen. Immer. Ein falsch ausgewähltes Buch oder Auto ist zwar auch ein finanzieller Schaden, man kauft das Buch/Auto aber eben nicht, um sich finanziell zu verbessern, wie es ja gerade der Zweck von Finanzdienstleistungen ist. Finanzentscheidungen müssen daher möglichst immer richtig sein, sonst sind sie absurd.

2. Das Know-how der Nutzer ist bei Finanzdienstleistungen fast immer niedrig.

Kollaboratives Filtern erfordert, dass mindestens der Durchschnitt der Nutzer weiß, was er tut. Bei Finanzdienstleistungen ist das nachweislich nicht der Fall. Eine Entscheidung der Herde kann daher immer noch falsch sein und Geld kosten (siehe Punkt 1).

Leider gibt es bei Finanzentscheidungen ein Richtig und Falsch.

Die Crux bei Geldfragen ist, dass es am Ende ein Richtig oder Falsch gibt. Das über die Crowd herauszufinden, ist sehr mühsam und kostspielig. Dennoch sollte man natürlich überlegen, wo man kollaboratives Filtern einsetzen kann. Sinnvoll können profilbezogene Vorschläge z.B. sein bei Leuten, die vorher eine qualifizierte Beratung hatten oder sonst irgendeinem qualitätssichernden Prozess folgen. Wenn diejenigen mit ähnlichen Profilen sich dazu austauschen, könnte tatsächlich was Richtiges herauskommen.

Was denkt Ihr dazu?

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