KI für Finanzberater

KI in der Finanzberater und Vermögensverwalter-Branche: Status Quo

Die Finanzbranche erlebt derzeit einen der größten technologischen Umbrüche seit der Einführung des Online-Bankings. Künstliche Intelligenz ist längst nicht mehr nur ein Buzzword in Konferenzräumen, sondern findet bereits heute praktische Anwendung in Beratungsunternehmen, Vermögensverwaltungen und Privatbanken. Die Realität zeigt jedoch ein differenziertes Bild: Während Großbanken wie JPMorgan Chase oder Goldman Sachs bereits mehrere Hundert Millionen Dollar in KI-Entwicklung investiert haben, hinken viele mittelständische Finanzberatungen noch deutlich hinterher.

Die aktuelle Marktdurchdringung liegt bei etwa 35 Prozent der deutschen Finanzdienstleister, die bereits KI-Tools in irgendeiner Form einsetzen. Das bedeutet jedoch nicht, dass diese Unternehmen bereits die volle Bandbreite der Möglichkeiten ausschöpfen. Viele beschränken sich auf einfache Chatbots für die Website oder automatisierte E-Mail-Antworten. Die wirklich transformativen Anwendungen wie algorithmusbasierte Portfolio-Optimierung oder prädiktive Risikomodelle nutzen weniger als zehn Prozent der Marktteilnehmer.

Ein entscheidender Punkt ist die Regulierung: Die BaFin und andere Aufsichtsbehörden haben klare Richtlinien für den KI-Einsatz in der Finanzberatung entwickelt. Diese schaffen einerseits Rechtssicherheit, begrenzen aber auch die Anwendungsmöglichkeiten. Besonders bei der automatisierten Anlageberatung gelten strenge Compliance-Anforderungen, die nicht jedes KI-System erfüllen kann.

Interessant ist auch der kulturelle Wandel: Während jüngere Kunden KI-gestützte Beratung zunehmend schätzen, bleiben vermögende Privatkunden über 50 Jahren skeptisch. Das führt zu einer Zwei-Klassen-Beratung, bei der traditionelle und KI-gestützte Ansätze parallel existieren müssen. Unternehmen, die diesen Spagat erfolgreich meistern, positionieren sich deutlich vor der Konkurrenz.

Die Technologie selbst ist mittlerweile ausgereift genug für den professionellen Einsatz. Machine Learning-Modelle können heute Marktbewegungen mit einer Genauigkeit von über 80 Prozent vorhersagen, zumindest für kurze Zeiträume. Natural Language Processing ermöglicht es, Millionen von Dokumenten in Sekunden zu analysieren und relevante Informationen für Anlageentscheidungen zu extrahieren. Die Herausforderung liegt nicht mehr in der Technologie, sondern in der strategischen Implementierung und der Mitarbeiterqualifikation.

Die wichtigsten KI-Anwendungen fuer Finanzberater und Vermögensverwalter

Portfolio-Analyse und -Optimierung stehen an der Spitze der KI-Anwendungen im Finanzbereich. Moderne Algorithmen können in Sekunden komplexe Korrelationsanalysen zwischen Tausenden von Anlageklassen durchführen, die einem menschlichen Analysten Wochen kosten würden. Diese Systeme berücksichtigen nicht nur historische Kursentwicklungen, sondern auch makroökonomische Indikatoren, Unternehmenskennzahlen, Sentiment-Analysen aus sozialen Medien und sogar Wetterdaten für commodity-basierte Investments.

Ein konkretes Beispiel: Ein KI-System analysiert die Portfolios von 500 Kunden und identifiziert, dass 40 Prozent ein Klumpenrisiko im Technologiesektor haben. Gleichzeitig erkennt es aufgrund von News-Analysen und Marktindikatoren eine mögliche Korrektur in diesem Bereich. Das System schlägt automatisch Umschichtungen vor und berechnet für jeden Kunden individuell die optimale Rebalancing-Strategie unter Berücksichtigung von Steueraspekten und Risikobudgets.

Die Risikobewertung hat durch KI eine völlig neue Dimension erreicht. Traditionelle Value-at-Risk-Modelle werden durch adaptive Algorithmen ersetzt, die kontinuierlich aus neuen Daten lernen. Diese Systeme können plötzliche Marktveränderungen viel schneller erfassen als statische Modelle. Ein Vermögensverwalter berichtete uns, dass sein KI-System die Corona-Marktturbulenzen bereits zwei Wochen vor den ersten größeren Kurseinbrüchen als erhöhtes Risiko klassifiziert hatte.

Kundensegmentierung wird durch maschinelles Lernen revolutioniert. Statt grober demografischer Kategorien erstellen KI-Systeme hochindividuelle Kundenprofile basierend auf Transaktionsverhalten, Kommunikationspräferenzen, Risikobereitschaft und Lebenszyklen. Ein Algorithmus kann beispielsweise erkennen, dass ein 45-jähriger Ingenieur mit zwei Kindern, der regelmäßig ESG-Fonds kauft und nachts Finanznachrichten liest, wahrscheinlich für nachhaltige Tech-Investments empfänglich ist, auch wenn er bisher nie explizit danach gefragt hat.

Automatisierte Reporterstellung spart Beratern täglich mehrere Stunden. KI-Systeme generieren nicht nur die Berichte, sondern passen auch Sprache, Detailgrad und Visualisierungen an den jeweiligen Kundentyp an. Ein institutioneller Investor erhält komplexe Risikokennzahlen und detaillierte Performance-Attributionen, während ein Privatkunde verständliche Grafiken und Erklärungen bekommt. Ein Münchener Asset Manager konnte durch automatisierte Reports seine Berichtskosten um 70 Prozent senken und gleichzeitig die Qualität und Individualisierung steigern.

Compliance-Prüfungen werden zunehmend von KI übernommen. Die Systeme überwachen kontinuierlich alle Transaktionen, Kommunikation und Beratungsdokumente auf potenzielle Regelverstöße. Sie erkennen verdächtige Muster wie ungewöhnliche Handelsaktivitäten, mögliche Interessenkonflikte oder unvollständige Dokumentationen. Ein großer Vermögensverwalter in Frankfurt reduzierte durch KI-gestützte Compliance seine regulatorischen Risiken um 85 Prozent und die Bearbeitungszeit für Compliance-Checks um 90 Prozent.

Kundenservice-Automation durch intelligente Chatbots und Voice-Assistenten verändert die Kundeninteraktion fundamental. Diese Systeme können komplexe Finanzfragen beantworten, Kontostände abfragen, einfache Transaktionen durchführen und sogar Beratungstermine koordinieren. Entscheidend ist dabei die Qualität der Antworten: Moderne Finanz-Chatbots greifen auf spezialisierte Wissensdatenbanken zu und können auch komplexe Steuer- oder Rechtsfragen kompetent bearbeiten. Sie erkennen jedoch auch ihre Grenzen und leiten schwierige Fälle automatisch an menschliche Berater weiter.

KI-Tools im Ueberblick

ChatGPT und ähnliche Large Language Models haben sich als überraschend effektive Werkzeuge für die Finanzbranche erwiesen. Viele Berater nutzen ChatGPT bereits heute für die Kundenkorrespondenz, die Erstellung von Marktkommentaren oder die Zusammenfassung komplexer Finanzberichte. Die Stärke liegt in der natürlichen Sprachverarbeitung und der Fähigkeit, komplexe Sachverhalte verständlich zu erklären. Ein Vermögensberater aus Hamburg berichtete, dass er mit ChatGPT seine Zeit für die Erstellung von Kundenbriefen um 60 Prozent reduzieren konnte, bei gleichzeitig verbesserter Textqualität.

Allerdings haben generische KI-Tools auch klare Grenzen: Sie kennen keine aktuellen Marktdaten, können keine Portfolio-Analysen durchführen und sind nicht für regulierte Finanzberatung zertifiziert. Für die Kundenkommunikation und interne Prozesse sind sie jedoch bereits heute sehr wertvoll. Die monatlichen Kosten liegen bei 20 bis 100 Euro pro Nutzer, abhängig von der Intensität der Nutzung.

Spezialisierte Finanz-KI-Plattformen wie Kensho, Palantir Foundry oder Symphony bieten deutlich erweiterte Funktionalitäten. Diese Systeme kombinieren Marktdatenanalyse, Risikomanagement, Portfolio-Optimierung und Compliance-Überwachung in einer integrierten Lösung. Kensho beispielsweise kann in Echtzeit Millionen von Nachrichten, Analystenbewertungen und Marktdaten verarbeiten und daraus Investment-Signale ableiten. Die Kosten sind entsprechend höher: Je nach Funktionsumfang zwischen 50.000 und 500.000 Euro jährlich pro Organisation.

Bloomberg Terminal mit KI-Funktionen bleibt der Goldstandard für viele Finanzprofis. Die neueren Versionen integrieren maschinelles Lernen für Marktprognosen, automatisierte Nachrichtenanalyse und intelligente Alert-Systeme. Der Preis von etwa 2.000 Euro monatlich pro Arbeitsplatz ist für kleinere Beratungsunternehmen oft prohibitiv, aber für die gebotene Datenqualität und Analysekraft konkurrenzlos.

Robo-Advisor-Technologie wird zunehmend auch von traditionellen Beratern als White-Label-Lösung eingesetzt. Anbieter wie Scalable Capital, Quirion oder internationale Plattformen wie Betterment bieten die zugrundeliegende Technologie auch für andere Finanzdienstleister an. Diese Systeme können automatisiert Portfolio-Vorschläge erstellen, Rebalancing durchführen und Steueroptimierung betreiben. Die Implementierungskosten liegen typischerweise zwischen 100.000 und 1 Million Euro, abhängig vom gewünschten Individualisierungsgrad.

Compliance-KI-Lösungen wie Ayasdi, Palantir oder RegTech-Spezialisten wie Compliance.ai automatisieren die Überwachung regulatorischer Anforderungen. Diese Systeme überwachen kontinuierlich alle Geschäftsprozesse, identifizieren potenzielle Regelverstöße und erstellen automatisierte Compliance-Reports. Für mittelständische Finanzdienstleister sind diese Lösungen oft oversized, aber größere Vermögensverwalter können erhebliche Effizienzgewinne realisieren.

Alternative Datenquellen wie Satellite-Imagery-Analysis, Social-Media-Sentiment oder Patent-Analysen werden durch spezialisierte KI-Anbieter erschlossen. Unternehmen wie Orbital Insight nutzen Satellitenbilder, um Wirtschaftsaktivitäten zu messen. Social-Sentiment-Anbieter wie StockPulse analysieren Millionen von Social-Media-Posts für Investment-Signale. Diese Tools kosten typischerweise zwischen 10.000 und 100.000 Euro jährlich und bieten einzigartige Markteinblicke.

Praxisbeispiel: KI-Einsatz im Alltag

Ein mittelständisches Vermögensverwaltungsunternehmen mit 25 Mitarbeitern und etwa 800 Millionen Euro verwaltetem Vermögen entschied sich 2023 für eine schrittweise KI-Integration. Das Unternehmen, das vorwiegend vermögende Privatkunden und kleinere Familienoffices betreut, stand vor der Herausforderung, bei steigenden regulatorischen Anforderungen und zunehmendem Kostendruck die Servicequalität zu halten.

Der erste Schritt war die Implementierung eines KI-gestützten Compliance-Systems. Dieses überwacht seitdem automatisch alle Kundengespräche (nach entsprechender Einverständniserklärung), E-Mail-Kommunikation und Transaktionen auf potenzielle Regelverstöße. Das System identifiziert beispielsweise automatisch, wenn ein Kunde ein Produkt kaufen möchte, das nicht seinem dokumentierten Risikoprofil entspricht, oder wenn bestimmte Aufklärungspflichten möglicherweise nicht erfüllt wurden.

Parallel wurde ein automatisiertes Reporting-System eingeführt. KI erstellt jetzt monatlich für jeden der 400 Kunden individualisierte Performance-Reports, Marktkommentare und Portfolio-Analysen. Die Berichte werden nicht nur automatisch generiert, sondern auch an die jeweiligen Kundenpräferenzen angepasst: Technische Kunden erhalten detaillierte Risikokennzahlen und Sharpe-Ratios, während weniger erfahrene Anleger verständliche Grafiken und Erklärungen bekommen.

Das beeindruckendste Ergebnis war die Portfolio-Optimierung. Das KI-System analysiert täglich alle 400 Portfolios und identifiziert Optimierungspotenziale. Es erkennt beispielsweise Klumpenrisiken, suboptimale Asset-Allokationen oder verpasste Steueroptimierungschancen. In einem Fall identifizierte das System, dass 60 Prozent der Kunden eine zu geringe Diversifikation in Schwellenländern hatten, obwohl die Korrelationen zu ihren bestehenden Investments niedrig waren und die erwarteten Renditen attraktiv.

Die Ergebnisse nach einem Jahr Betrieb sind beeindruckend: Die Compliance-Kosten sanken um 40 Prozent, während gleichzeitig die Dokumentationsqualität stieg. Die Zeit für die Report-Erstellung reduzierte sich von durchschnittlich zwei Stunden pro Kunde und Monat auf 15 Minuten. Die Portfolio-Performance verbesserte sich um durchschnittlich 1,2 Prozent jährlich bei gleichzeitig reduziertem Risiko.

Besonders wertvoll erwies sich die Kundensegmentierung: Das KI-System identifizierte, welche Kunden für welche neuen Produkte geeignet sind. So konnte ein neuer ESG-Fonds gezielt an 80 Kunden vermarktet werden, die aufgrund ihrer bisherigen Investitionsmuster und Kommunikation als interessiert eingestuft wurden. Die Erfolgsquote lag bei 65 Prozent, deutlich über den üblichen 20 bis 30 Prozent bei Mailing-Aktionen.

Die Mitarbeiter waren zunächst skeptisch, erkannten aber schnell die Vorteile. Statt repetitive Aufgaben zu erledigen, können sie sich jetzt auf strategische Beratung und Kundenbetreuung konzentrieren. Die Kundenzufriedenheit stieg messbar, da die Berater mehr Zeit für persönliche Gespräche haben und gleichzeitig bessere datenbasierte Empfehlungen geben können.

Grenzen und Risiken von KI

Die Euphorie um KI in der Finanzbranche darf nicht über reale Grenzen und Risiken hinwegtäuschen. Ein fundamentales Problem ist die sogenannte "Black Box"-Problematik: Viele KI-Systeme, insbesondere Deep Learning-Modelle, treffen Entscheidungen nach Kriterien, die selbst für Experten nicht vollständig nachvollziehbar sind. Das ist problematisch, wenn Sie einem Kunden erklären müssen, warum das System eine bestimmte Anlageempfehlung gegeben hat, oder wenn Aufsichtsbehörden die Entscheidungslogik prüfen wollen.

Datenschutz ist ein kritischer Punkt, der oft unterschätzt wird. KI-Systeme benötigen große Mengen an Kundendaten für effektive Analysen, was sofort die DSGVO-Compliance berührt. Besonders heikel wird es, wenn externe KI-Anbieter genutzt werden und Kundendaten das Unternehmen verlassen. Ein Hamburger Vermögensverwalter musste sein KI-Projekt nach sechs Monaten stoppen, weil der Datenschutzbeauftragte erhebliche DSGVO-Verstöße identifizierte.

Die Qualitätskontrolle von KI-Entscheidungen ist eine unterschätzte Herausforderung. KI-Systeme können sehr überzeugend falsche Ergebnisse präsentieren. Ein Beispiel: Ein Portfolio-Optimierungsalgorithmus empfahl massive Investitionen in russische Staatsanleihen, weil diese historisch niedrige Korrelationen zu westlichen Märkten zeigten und hohe Renditen boten. Das System konnte jedoch geopolitische Risiken nicht angemessen bewerten – was sich im Februar 2022 bitter rächte.

Haftungsfragen sind noch weitgehend ungeklärt. Wenn ein KI-System eine fehlerhafte Anlageempfehlung gibt und der Kunde Verluste erleidet – wer haftet? Der Berater, der die Empfehlung übernommen hat? Das Unternehmen, das das System betreibt? Oder der KI-Anbieter? Die Rechtsprechung ist hier noch nicht eindeutig, was erhebliche Risiken für Finanzdienstleister bedeutet.

Überanpassung (Overfitting) ist ein technisches Problem mit praktischen Konsequenzen. KI-Modelle können so stark auf historische Daten trainiert werden, dass sie perfekt vergangene Marktbewegungen vorhersagen, aber bei neuen, unbekannten Situationen versagen. Die Corona-Pandemie war ein Stresstest für viele KI-Systeme, den nicht alle bestanden haben.

Ethische Aspekte werden oft übersehen. KI-Systeme können unbewusst diskriminieren, beispielsweise wenn sie bestimmte Kundengruppen systematisch benachteiligen. Ein Algorithmus könnte etwa Frauen automatisch konservativere Anlagestrategien vorschlagen, weil er aus historischen Daten (fälschlicherweise) ableitet, dass Frauen grundsätzlich risikoaverser sind.

Die Abhängigkeit von Technologie-Anbietern ist ein strategisches Risiko. Wenn Ihr gesamter Beratungsprozess auf einer KI-Plattform basiert und der Anbieter seine Preise verdoppelt oder den Service einstellt, stehen Sie vor einem massiven Problem. Diversifikation und eigene Kompetenzen bleiben daher essentiell.

Marktstabilität kann durch KI paradoxerweise gefährdet werden. Wenn viele Marktteilnehmer ähnliche KI-Systeme nutzen, können diese in Krisenzeiten gleichartige Entscheidungen treffen und Marktbewegungen verstärken statt dämpfen. Der "Flash Crash" von 2010 war ein Vorgeschmack auf solche Systemrisiken.

So starten Sie mit KI

Der Einstieg in KI sollte pragmatisch und schrittweise erfolgen. Beginnen Sie nicht mit dem komplexesten Use Case, sondern identifizieren Sie zunächst repetitive, zeitaufwändige Aufgaben in Ihrem Unternehmen. Dokumentenerstellung, E-Mail-Korrespondenz und einfache Datenanalysen sind ideale Startpunkte. Diese Bereiche bieten schnelle Erfolge und helfen Ihrem Team, Vertrauen in die Technologie zu entwickeln.

Die Mitarbeiterqualifikation ist entscheidend für den Erfolg. Investieren Sie in KI-Grundlagen-Schulungen für Ihr gesamtes Team. Niemand muss zum Data Scientist werden, aber ein Grundverständnis für Möglichkeiten und Grenzen ist unerlässlich. Viele gescheiterte KI-Projekte scheiterten nicht an der Technologie, sondern an mangelnder Akzeptanz und unrealistischen Erwartungen der Mitarbeiter.

Beginnen Sie mit bewährten, kostengünstigen Tools. ChatGPT oder ähnliche Sprachmodelle kosten weniger als 100 Euro monatlich und können sofort produktiv eingesetzt werden. Nutzen Sie diese für interne Kommunikation, Texterstellung oder Zusammenfassungen von Marktberichten. So entwickeln Sie praktische Erfahrungen ohne großes finanzielles Risiko.

Datenqualität ist die Grundlage für erfolgreiche KI-Anwendungen. Bevor Sie komplexe Analysesysteme implementieren, sorgen Sie für saubere, strukturierte Kundendaten. Ein KI-System ist nur so gut wie die Daten, mit denen es gefüttert wird. Investieren Sie zunächst in Datenbereinigung und -strukturierung – das zahlt sich später mehrfach aus.

Partnership-Strategien können den Einstieg erleichtern. Statt alles selbst zu entwickeln, kooperieren Sie mit etablierten Fintech-Unternehmen oder KI-Anbietern. Diese haben bereits die regulatorischen Hürden gemeistert und bieten erprobte Lösungen. Ein Berliner Asset Manager reduzierte seine Time-to-Market von zwei Jahren auf sechs Monate, indem er eine bestehende KI-Plattform als White-Label-Lösung nutzte.

Compliance von Anfang an mitdenken. Klären Sie vor jeder Implementierung die regulatorischen Anforderungen mit Ihrem Compliance-Team und gegebenenfalls der BaFin. KI-Projekte, die später wegen Regulierungsproblemen gestoppt werden müssen, sind deutlich teurer als von Beginn an compliant entwickelte Lösungen.

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Haeufige Fragen

Ist KI in der Finanzberatung regulatorisch erlaubt?

Ja, KI ist in der Finanzberatung grundsätzlich erlaubt, unterliegt aber strengen regulatorischen Anforderungen. Die BaFin hat spezifische Leitlinien für den Einsatz von Algorithmen und KI in der Finanzberatung entwickelt. Entscheidend ist, dass die Entscheidungslogik nachvollziehbar bleibt und menschliche Kontrolle gewährleistet ist. Automatisierte Anlageberatung ist möglich, erfordert aber besondere Lizenzierung und Dokumentation. Viele Anwendungen wie Datenanalyse, Risikobewertung und administrative Prozesse sind bereits heute problemlos einsetzbar, solange Datenschutz und Transparenz gewährleistet sind.

Welche Kosten entstehen für KI-Implementierung?

Die Kosten variieren erheblich je nach Anwendungsbereich und Unternehmensgröße. Einfache Tools wie ChatGPT kosten 20 bis 100 Euro monatlich pro Nutzer. Spezialisierte Finanz-KI-Plattformen liegen zwischen 50.000 und 500.000 Euro jährlich. Dazu kommen Implementierungskosten von 20.000 bis 200.000 Euro, abhängig von der Komplexität. Mitarbeiter-Schulungen schlagen mit 5.000 bis 50.000 Euro zu Buche. Viele Unternehmen unterschätzen die laufenden Wartungs- und Anpassungskosten, die etwa 20 bis 30 Prozent der Anschaffungskosten jährlich betragen. ROI ist typischerweise nach 12 bis 18 Monaten erreicht, wenn die Implementierung professionell erfolgt.

Können kleine Finanzberatungen KI sinnvoll nutzen?

Absolut. Tatsächlich profitieren kleine und mittelständische Finanzberatungen oft überproportional von KI, da sie weniger Legacy-Systeme haben und agiler implementieren können. Wichtig ist eine realistische Erwartungshaltung und der schrittweise Einstieg. Beginnen Sie mit kostengünstigen Standard-Tools für E-Mail-Automatisierung, Dokumentenerstellung oder Kundenkommunikation. Cloud-basierte KI-Services ermöglichen auch kleinen Unternehmen den Zugang zu Enterprise-Funktionalitäten ohne große Infrastruktur-Investitionen. Ein Beratungsunternehmen mit drei Mitarbeitern konnte beispielsweise durch KI-gestützte Report-Automatisierung seine Kapazität um 40 Prozent steigern, ohne zusätzliches Personal einzustellen.

Wie sicher sind meine Kundendaten bei KI-Anbietern?

Datensicherheit ist ein berechtigtes Anliegen und erfordert sorgfältige Anbieter-Auswahl. Seriöse KI-Anbieter bieten DSGVO-konforme Lösungen mit Ende-zu-Ende-Verschlüsselung und Datenverarbeitung in Europa. Wichtig sind klare Verträge zur Datennutzung, regelmäßige Sicherheits-Audits und die Möglichkeit zur Datenlöschung. Viele Unternehmen wählen Hybrid-Ansätze: Sensible Kundendaten bleiben im eigenen System, während anonymisierte oder aggregierte Daten für KI-Analysen genutzt werden. On-Premise-Lösungen bieten maximale Kontrolle, sind aber deutlich teurer. Die meisten Datenschutz-Probleme entstehen nicht durch böswillige Anbieter, sondern durch unklare Verträge und fehlende interne Prozesse.

Wird KI menschliche Finanzberater ersetzen?

Nein, KI wird menschliche Finanzberater nicht ersetzen, sondern ihre Rolle fundamental verändern. Während repetitive Aufgaben wie Datenanalyse, Report-Erstellung oder einfache Kundenanfragen zunehmend automatisiert werden, steigt die Bedeutung menschlicher Fähigkeiten wie Empathie, strategisches Denken und komplexe Problemlösung. Erfolgreiche Berater werden zu "Augmented Advisors" – sie nutzen KI für datengestützte Entscheidungen und konzentrieren sich auf Beziehungsaufbau, individuelle Beratung und ethische Entscheidungsfindung. Studien zeigen, dass Kunden weiterhin menschliche Berater für wichtige Finanzentscheidungen bevorzugen, aber KI-gestützte Berater als kompetenter und effizienter wahrnehmen. Die Zukunft gehört der Symbiose aus menschlicher Expertise und künstlicher Intelligenz.

Die Zukunft der Finanzberatung liegt nicht in der Wahl zwischen Mensch und Maschine, sondern in der intelligenten Kombination beider Stärken. KI kann bereits heute Ihre Effizienz steigern, Ihre Analyse-Qualität verbessern und Ihren Kunden besseren Service bieten. Ähnlich wie sich bereits die KI in der Immobilienbranche etabliert hat, wird auch die Finanzbranche diesen Wandel vollziehen – die Frage ist nur, ob Sie zu den Vorreitern oder den Nachzüglern gehören werden.

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