KI-Entscheidungsunterstützung bei ETF-Auswahl
Willkommen zu unserer Forschungsstudie zur Untersuchung, wie KI-Assistenten mit unterschiedlichen Automatisierungsgraden die Entscheidungsfindung bei der Auswahl von ETF-Sparplänen unterstützen. Sie übernehmen die Rolle eines Finanzberaters und helfen fiktiven Personen bei der Auswahl passender ETF-Anlagen.
Ihre Rolle und Aufgabe
In diesem Experiment übernehmen Sie die Rolle eines Finanzberaters. Ihre Aufgabe ist es, für drei verschiedene fiktive Personen jeweils einen passenden ETF-Sparplan auszuwählen. Jede Person hat unterschiedliche Ziele, Risikoprofile und Anlagehorizonte.
Szenarien verstehen
Sie erhalten drei verschiedene Szenarien mit fiktiven Personen. Jedes Szenario beschreibt das Anlageziel (z.B. Vermögensaufbau, Altersvorsorge, Kapitalerhalt), das Risikoprofil (risikofreudig, ausgewogen, konservativ) und den Anlagehorizont der Person.
ETF-Optionen bewerten
Je nach zugewiesener Experimentgruppe erhalten Sie unterschiedliche Unterstützung durch das KI-System – von einer vollständigen manuellen Auswahl bis hin zu hochautomatisierten Empfehlungen. Sie können verschiedene ETFs anhand wichtiger Kennzahlen wie TER (Gesamtkostenquote), Fondsgröße, Anlagestrategie und Risikoklasse vergleichen.
Ihre Entscheidung treffen
Nach Bewertung der verfügbaren ETFs wählen Sie den passendsten ETF für die Person aus. Sie müssen außerdem eine kurze schriftliche Begründung für Ihre Auswahl abgeben und die wichtigsten Faktoren erläutern, die Ihre Entscheidung beeinflusst haben.
Wie der KI-Assistent funktioniert
Während des gesamten Experiments arbeiten Sie mit einem KI-Assistenten zusammen, der Ihren Entscheidungsprozess auf unterschiedliche Weise unterstützt – abhängig von Ihrer zugewiesenen Experimentgruppe.
Der KI-Assistent analysiert ETFs anhand etablierter Anlagekriterien, einschließlich Kostenstruktur (TER), Risikoprofil, Diversifikation, Anlagestrategie und Eignung für den jeweiligen Anlagehorizont. Die Art und der Umfang der KI-Unterstützung variieren zwischen den Experimentgruppen.
ETF-Bewertungskriterien
Bei der Auswahl von ETFs berücksichtigen Finanzexperten typischerweise folgende Schlüsselfaktoren. Diese Informationen helfen Ihnen, fundierte Entscheidungen zu treffen:
| Kriterium | Beschreibung |
|---|---|
| TER (Total Expense Ratio) | Gesamtkostenquote in Prozent pro Jahr – niedrigere Werte sind vorteilhafter (typisch: 0,1% - 0,5%) |
| Anlagestrategie | Fokus des ETFs (z.B. MSCI World, S&P 500, Technologie, ESG) und dessen Eignung für das Anlageziel |
| Risikoprofil | Volatilität und Risikoklasse (1-7) – sollte zum Risikoprofil der Person passen |
| Fondsgröße | Verwaltetes Vermögen in Millionen EUR – größere Fonds gelten als stabiler |
| Ausschüttungspolitik | Thesaurierend (reinvestiert) oder ausschüttend (zahlt Dividenden aus) – abhängig vom Anlageziel |
| Performance | Historische Wertentwicklung über 1, 3 und 5 Jahre – Hinweis: Vergangenheit ist keine Garantie für Zukunft |
Diese Kriterien helfen, eine informierte Anlageentscheidung zu treffen, die auf die spezifischen Bedürfnisse, Ziele und Risikotoleranz der jeweiligen Person abgestimmt ist.
Die drei Szenarien
Sie werden drei verschiedene Szenarien bearbeiten, die jeweils unterschiedliche Anlageprofile und Ziele repräsentieren:
Szenario 1: Der junge Vermögensaufbauer
Profil: Junge Person mit stabilem Einkommen und langem Anlagehorizont (40+ Jahre)
Ziel: Langfristiger Vermögensaufbau für die Altersvorsorge
Risikoprofil: Risikofreudig – hohe Toleranz für Schwankungen, Fokus auf maximales Wachstumspotenzial
Szenario 2: Der ausgewogene Sparer
Profil: Person mittleren Alters mit Familie und mittelfristigem Anlagehorizont (15-20 Jahre)
Ziel: Vermögensaufbau für Ausbildung der Kinder und eigene Altersvorsorge
Risikoprofil: Ausgewogen – Wunsch nach stabilem Wachstum bei moderatem Risiko
Szenario 3: Der Kapitalerhalter
Profil: Person kurz vor dem Ruhestand mit kurzem Anlagehorizont (5 Jahre)
Ziel: Kapitalerhalt und geringe, stabile Erträge
Risikoprofil: Konservativ – Vermeidung von Verlusten wichtiger als hohes Wachstum
Wie es weitergeht
Nach Abschluss der drei ETF-Auswahlaufgaben werden Sie gebeten, eine kurze Nachbefragung über Ihre Erfahrungen auszufüllen. Die Umfrage fragt nach:
- Ihrer wahrgenommenen mentalen Belastung während der Aufgaben
- Der wahrgenommenen Nützlichkeit des KI-Systems
- Ihrem Gefühl von Kontrolle über die Entscheidungen
- Ihrem Vertrauen in das System und die getroffenen Entscheidungen
- Der Transparenz und Nachvollziehbarkeit des Systems
Ihre Antworten helfen uns zu verstehen, wie verschiedene Grade der KI-Automatisierung die Entscheidungsfindung, Arbeitsbelastung und Nutzerzufriedenheit beeinflussen. Alle gesammelten Daten werden ausschließlich zu Forschungszwecken verwendet und mit strikter Vertraulichkeit behandelt.
Forschungszweck
Diese Studie untersucht eine wichtige Frage im Bereich der Mensch-KI-Zusammenarbeit: Wie beeinflussen unterschiedliche Grade der KI-Automatisierung (von manueller Arbeit bis zu vollautomatisierten Empfehlungen) die Aufgabenleistung, mentale Belastung und Nutzerwahrnehmung?
Da KI-Assistenten in finanziellen Entscheidungskontexten zunehmend verbreitet sind, ist es entscheidend zu verstehen, welcher Grad an Automatisierung optimal ist – sowohl für die Entscheidungsqualität als auch für die Nutzererfahrung.
Ihre Teilnahme wird wertvolle Erkenntnisse darüber liefern, wie KI-Systeme gestaltet werden sollten, um Menschen bei komplexen Entscheidungen optimal zu unterstützen. Sollte das System alle Schritte automatisieren, oder ist eine Aufgabenteilung zwischen Mensch und KI vorteilhafter?
Vielen Dank für Ihre Teilnahme an dieser Studie. Ihr Beitrag zum Verständnis der optimalen Mensch-KI-Zusammenarbeit wird sehr geschätzt.