Persönliche Finanzberater beraten Kunden bei Finanzplänen unter Verwendung von Kenntnissen über Steuer- und Anlagestrategien, Wertpapiere, Versicherungen, Pensionspläne und Immobilien. Zu ihren Aufgaben gehört die Beurteilung der Vermögenswerte, Verbindlichkeiten, des Cashflows, des Versicherungsschutzes, des Steuerstatus und der finanziellen Ziele des Kunden. Sie können auch finanzielle Vermögenswerte für Kunden kaufen und verkaufen (ILO, 2018).

Risikofaktor nach der Frey- und Osborne-Studie

Berufsgruppenmerkmale und ähnliche Berufe

Finanzexperten

Finanzexperten planen, entwickeln, organisieren, verwalten, investieren, verwalten und führen quantitative Analysen von Finanzbuchhaltungssystemen oder Fonds für Einzelpersonen, Unternehmen und öffentliche oder private Institutionen durch (ILO, 2018).

  • Werbe- und Marketingfachleute
  • Buchhalter
  • Finanz- und Anlageberater
  • Finanzanalysten
  • Nachlassplaner;
  • Persönlicher Anlageberater.

Technologische Entwicklungen

Technologien wie Maschinelles Lernen und Künstliche Intelligenz verändern das Funktionieren des Finanzmarktes. Insbesondere die persönlichen Finanzberater sind von Roboterberatern betroffen. Diese Roboter sind in der Lage, eine große Menge an Finanzinformationen zu sammeln und zu analysieren und bieten eine effektivere Anlageberatung als menschliche Berater (Market Watch, 2017). Der Prozentsatz der Ersetzung von Arbeitnehmern, der unter 50% liegt, kann mit dem menschlichen Bedürfnis nach Kontakt und Empathie als Grundlage für den Aufbau von Vertrauensbeziehungen zusammenhängen. Wenn es jedoch um die Datenanalyse geht, können Roboter eine vollständige und zuverlässige Analyse liefern, da sie sehr effiziente Algorithmen implementieren und eine große Anzahl von Webinformationen des Finanzmarktes verarbeiten können (The Australian, 2017).

Die Institutionen, die über diese Roboterplattformen verfügen, bieten niedrigere Tarife als ein menschlicher Berater und ermöglichen den gleichen Return on Investment. Die Automatisierung dieser Tätigkeit kann auch durch intelligente Systeme erfolgen, die als virtuelle Finanzberater mit Investoren interagieren und dabei möglicherweise Avatare nutzen, um eine attraktivere Interaktion zu ermöglichen. Die erreichte Effizienz ähnelt der von Robotern; die geringeren Kosten sind auf geringere Hardwarekosten zurückzuführen (Business Insider, 2017).

Die Bedeutung des Hochfrequenzhandels, bei dem Algorithmen Investitionsentscheidungen im Wert von Milliarden von Dollar treffen, unabhängig von menschlichen Händlern den Markt testen, aus eigenem Antrieb in Sekundenbruchteilen investieren, zeigt die Reife der Technologie und die Entwicklung von Softwareplattformen für den Massenhandel auf dem Forex-Markt (Foreign Exchange), die so vereinfacht sind, dass sie von mobilen Geräten aus betrieben werden können, die auf sofortiger Marktdatenanalyse und automatisierten Strategievorschlägen basieren, sind nur einige der Möglichkeiten, wie die Finanzindustrie eine massenhafte Verbreitung erreicht hat (Flanagan, 2013).

 Der Umfang des maschinellen Lernens ist nahezu unbegrenzt, von der Portfolioverwaltung im Massenmarkt und der automatischen Anlagepraxis ohne Interimsfinanzmanager über den algorithmischen Handel (mathematische Modelle, die automatisch auf Marktveränderungen reagieren, über die Betrugserkennung (ständige Datenüberwachung und Anomalienerkennung) bis hin zum Kredit- und Versicherungsgeschäft (basierend auf einfachen und kontinuierlichen Datenanalysen von Millionen von Menschen zu verschiedenen Datentrends wie Alter, Arbeitsplatz, Kreditrisiko, Demografie usw.).

Fallbeispiele