„Wie viel Geld möchten Sie investieren? Wie hoch ist Ihr Risikoappetit? Welche Erfahrungen haben Sie mit Wertpapieren?“ – Diese Fragen kennt jede Anlegerin und jeder Anleger in Deutschland aus Anleger-Fragebögen. Sie sind Teil der gesetzlich vorgeschriebenen Angemessenheits- und Geeignetheitsprüfung nach dem Wertpapierhandelsgesetz. Die Ironie: Oft liegen genau diese Informationen bereits vor, wenn KundInnen und Bank über Giro- und Depotkonto verbunden sind.

Ein Anleger, der seit fünf Jahren jeden Monat 500 Euro in ETFs investiert, muss bei jedem neuen Wertpapierkauf dieselben Fragen zu seinen Kenntnissen und Erfahrungen beantworten wie jemand, der zum ersten Mal an der Börse aktiv wird. Eine Kundin, deren komplettes Depot bereits dokumentiert ist, muss ihre finanziellen Verhältnisse erneut manuell eingeben – obwohl ihr Risikoprofil aus Jahren realer Investitionen ableitbar wäre.

Das wirkt nicht nur anachronistisch, es untergräbt die Akzeptanz des Regulierungsgedankens insgesamt.

Zwei Prüfungen, ein Problem: Wenn Schutz zur Last wird

Das Wertpapierhandelsgesetz unterscheidet zwischen zwei Arten der Kundenprüfung, die beide ein wichtiges Ziel verfolgen: den Schutz der Anleger*innen. Die Angemessenheitsprüfung stellt sicher, dass Kunden bei Wertpapierkäufen ohne Beratung die Risiken komplexer Finanzinstrumente verstehen. Die Geeignetheitsprüfung geht noch weiter und prüft bei Anlageberatung, ob eine Empfehlung zu den persönlichen Umständen, Zielen und der finanziellen Situation passt.

Die Intention beider Regelungen ist richtig und wichtig. Doch zwischen regulatorischem Anspruch und praktischer Umsetzung klafft eine Lücke. Was wir heute erleben, ist eine dreifache Problematik: Zunächst führt die Standardisierung dazu, dass alle dieselben Fragen erhalten – der ETF-Veteran genauso wie die Börsen-Einsteigerin. Hinzu kommt eine Informationsflut, bei der komplexe Fachbegriffe und lange Formulare mehr überfordern als aufklären. Schließlich mündet dies in einen reinen Formalismus, bei dem viele nur noch abhaken, was nötig ist, um handeln zu können. Echtes Verständnis bleibt dabei auf der Strecke.

Das Ergebnis: Statt Vertrauen schafft der Prozess Distanz. Der Fragebogen, eigentlich als Schutzinstrument gedacht, wird zum Symbol regulatorischer Überforderung.

Die Vision: KI verwandelt Pflicht in Dialog

Die technische Möglichkeit liegt auf der Hand: vorhandene Daten nutzen und mit Künstlicher Intelligenz so aufbereiten, dass echter Mehrwert entsteht. Dabei geht es um automatisierte Vorausfüllung, bei der Kontodaten, Depotbewegungen und Assetverteilungen viele manuelle Eingaben überflüssig machen. Adaptive Interviews können sich an Wissensstand und Erfahrung der AnlegerInnen anpassen. Wer bereits ein diversifiziertes Portfolio aufgebaut hat, überspringt Grundlagenfragen und steigt direkt in spezifischere Themen ein.

Gleichzeitig ermöglichen verständliche Sprache und Visualisierungen, dass Fachbegriffe in Alltagsdeutsch übersetzt werden. Abstrakte Risiken werden durch konkrete Szenarien greifbar. Aus all dem entstehen individuelle Risikoprofile, die auf realen Portfoliodaten basieren, jenseits grober Schubladen wie „konservativ“ oder „risikofreudig“.

Ein besonders wirkungsvoller Anwendungsfall: Statt abstrakt von „Kursschwankungen“ zu sprechen, zeigt die KI auf Basis der realen Depotdaten, wie sich ein Marktcrash von 20 Prozent auf das konkrete Vermögen auswirken würde. Solche Simulationen verwandeln theoretische Risiken in nachvollziehbare Szenarien. Plötzlich wird klar: „Wenn mein Portfolio um 15 Prozent fällt, bedeutet das konkret 3.000 Euro weniger Vermögen.“

Die Realität: Warum es komplizierter ist als gedacht

So überzeugend die Vision klingt, die Umsetzung ist alles andere als trivial. Banken und FinTechs, die diesen Weg gehen wollen, stehen vor echten Herausforderungen:

• Regulatorische Grauzonen: MiFID II verlangt dokumentierte, nachvollziehbare Prozesse. Wie dokumentiert man aber eine KI-basierte Risikoeinschätzung rechtssicher? Welche Erklärungstiefe ist nötig? Und darf man überhaupt automatisch vorausfüllen oder müssen KundInnen jeden Punkt aktiv bestätigen? Hier fehlen oft klare Leitplanken der BaFin.
• Datenschutz als Spagat: Ja, die Daten liegen vor. Aber dürfen sie auch so genutzt werden? Automatisierte Profilbildung ist DSGVO-sensibel. KundInnen müssen explizit einwilligen. Doch viele sind skeptisch, wenn die Bank „zu viel“ über sie zu wissen scheint. Der schmale Grat zwischen personalisiertem Service und Überwachungsgefühl ist real.
• Haftungsfragen bei Fehlempfehlungen: Wenn eine KI ein Produkt empfiehlt, das sich als ungeeignet herausstellt – wer haftet? Die Bank? Der Algorithmus-Anbieter? Diese Fragen sind juristisch noch nicht abschließend geklärt. Institute sind entsprechend vorsichtig und setzen oft auf manuelle Nachprüfung, was den Effizienzgewinn wieder reduziert.
• Automation Bias: Menschen vertrauen Algorithmen oft blind. Gerade im Finanzbereich ist das riskant. Eine vorausgefüllte Risikoeinstufung kann dazu führen, dass KundInnen nicht mehr kritisch hinterfragen, ob sie wirklich passt. Das Gegenteil von Mündigkeit.

Diese Hürden erklären, warum nicht längst alle Banken auf datengetriebene Anlegerbefragung setzen. Die Herausforderung besteht darin, die technischen Möglichkeiten mit regulatorischen Anforderungen und Kundenakzeptanz in Einklang zu bringen.

Erste Schritte in die Praxis

Trotz der Komplexität gibt es realistische Ansatzpunkte, die Banken und FinTechs heute schon umsetzen können:

• Intelligente Vorausfüllung mit Opt-in: Statt Daten automatisch zu übernehmen, werden KundInnen gefragt: „Wir sehen, dass Sie monatlich 500 Euro in ETFs investieren. Sollen wir diese Information für Ihre Risikobewertung übernehmen?“ Das schafft Transparenz und gibt Kontrolle.
• Risiko-Simulationen als Gesprächsgrundlage: Konkrete Szenarien („Was würde ein 20 Prozent-Crash für Ihr Depot bedeuten?“) können unabhängig von der formalen Prüfung als Beratungswerkzeug dienen. Sie informieren, ohne rechtlich bindende Empfehlungen auszusprechen.
• Adaptive Fragenlogik: Wer nachweislich Erfahrung hat, bekommt andere Fragen als Einsteiger. Das ist technisch simpel umsetzbar und verbessert die User Experience deutlich, ohne in regulatorische Grauzonen vorzustoßen.
• Menschliche Kontrolle als Sicherheitsnetz: KI-gestützte Vorschläge können von Beratern geprüft und angepasst werden. So kombiniert man Effizienz mit Haftungssicherheit.

wealthAPI als Infrastruktur-Partner

Genau hier setzt unser Ansatz an. wealthAPI aggregiert DatenwealthAPI Daten aus über 3.500 Banken und Brokern, weit über PSD2-Standards hinaus. Das umfasst Wertpapiere und künftig auch Kryptowährungen, Immobilien, Versicherungen und Beteiligungen.

Entscheidend ist die Veredelung dieser Rohdaten: Sie werden angereichert, kategorisiert und in einheitlicher, nutzbarer Form bereitgestellt. Aus Kontobewegungen werden Sparraten, aus Einzeltransaktionen Portfolio-Trends. Integrierte Tools von Portfolio- und Dividendenanalyse bis hin zu KI-basierten Produktempfehlungen ermöglichen es Banken und FinTechs, individuelle Angebote zu machen.

Mit der kommenden FiDA-Regulierung wird der Datenzugang europaweit noch einmal erheblich ausgeweitet. Das ist der Moment, Prozesse konsequent zu digitalisieren, aber eben mit Augenmaß und unter Berücksichtigung der genannten Herausforderungen.

Fazit: Evolution statt Revolution

Die Angemessenheits- und Geeignetheitsprüfung werden nicht über Nacht zu KI-gesteuerten Dialogsystemen. Dafür sind die regulatorischen, technischen und kulturellen Hürden zu hoch. Aber sie können Schritt für Schritt verbessert werden. Was Banken und FinTechs jetzt brauchen, ist eine solide Dateninfrastruktur, die flexibel genug ist, um mit der Regulierung mitzuwachsen. Und die Bereitschaft, Kundendaten nicht nur zu sammeln, sondern sie intelligent und transparent zu nutzen.

So wird aus Formularen, die heute als Pflicht empfunden werden, morgen ein Dialog, der AnlegerInnen wirklich weiterbringt. Nicht durch Automation um jeden Preis – sondern durch kluge Kombination von Daten, KI und menschlicher Expertise. Dann wird das  Wertpapierhandelsgesetz auch zu dem, was es sein sollte: ein Gesetz im Dienste der AnlegerInnen, nicht der Bürokratie.