Einflussfaktoren der Akzeptanz von automatisierten Versicherungsberatungssystemen in der Versicherungswirtschaft : Eine theoretische und quantitativ-empirische Analyse
Automatisierte Versicherungsberatungssysteme (AVBS), auch Robo-Advisor genannt, bieten als Alternative zu dem persönlichen Vertriebsweg eine Vielzahl an Vorteilen sowohl auf Konsumenten- als auch auf Anbieterseite. Aktuelle Kundenbefragungen und Studien zeigen jedoch auf, dass sich Konsumenten, trotz der zunehmenden digitalbasierten Entwicklung im Vertrieb, insbesondere bei komplexeren Produkten gegenüber dem digitalen Versicherungsabschluss verhältnismäßig reserviert verhalten und daher häufig den persönlichen Kontakt bevorzugen. Die divergierenden Erkenntnisse, dass AVBS einerseits ein großes ökonomisches Potenzial auf Anbieterseite aufweisen, andererseits auf Konsumentenseite jedoch auf Akzeptanzbarrieren stoßen, verdeutlichen die Notwendigkeit der Entwicklung eines tieferen Verständnisses aus Konsumentenperspektive.
Der Kern dieser Arbeit besteht darin, ein Modell zur Erklärung der Akzeptanz von AVBS theoretisch zu entwickeln und dieses anschließend mittels eines quantitativ-empirischen Forschungsdesigns zu validieren. Die gewonnenen Erkenntnisse zeigen auf, dass die Faktoren erwarteter Vorteil, Vertrauen, Digital Literacy, Involvement und persönliche Innovationsneigung den größten direkten positiven Einfluss auf die Nutzungsabsicht von AVBS aufweisen. Demgegenüber stellt das wahrgenommene Risiko den einzigen Faktor in der Untersuchung dar, der die Nutzungsabsicht direkt negativ beeinflusst. Die verbleibenden Faktoren erwartete Einfachheit der Nutzung, sozialer Einfluss und Financial Literacy wirken teilweise schwach oder indirekt über andere Faktoren auf die Nutzungsabsicht von AVBS, sodass auch diesen eine akzeptanzbildende Bedeutung im Modell beigemessen wird.
Aus der Prüfung der Einflüsse soziodemografischer Merkmale geht hervor, dass sich Jüngere einen größeren Vorteil im Vergleich zur persönlichen Versicherungsberatung erhoffen und innovationsaffiner sind. Entgegen den Annahmen, empfinden Ältere aufgrund einer höheren Digital Literacy sowie erwarteten Einfachheit der Nutzung ein geringeres wahrgenommenes Risiko bei einer Nutzung von AVBS. Im Vergleich zum Alter hat das Merkmal Geschlecht einen weniger signifikanten Einfluss auf das Akzeptanzmodell von AVBS.
Vor dem Hintergrund der gewonnenen Erkenntnisse werden Implikationen für die Praxis abgeleitet. Diese stellen eine Orientierungshilfe für Anbieter von Versicherungen dar, um mithilfe einer aus Konsumentensicht akzeptanzfördernden Produkt- und Dienstleistungsausgestaltung von AVBS am steigenden Potenzial dieses Vertriebsweges partizipieren zu können.
Automated insurance advisory systems (AIAS), known as robo-advisors, offer as an alternative to personal sales channel a variety of advantages for both consumers and providers. However, current customer surveys and studies have shown that, despite the increasing digital-based development in sales, consumers are still rather reserved taking out insurance digitally, especially for highly complex products, and, therefore, often prefer personal contact. The divergent findings showing that, although AIAS have great economic potential from a provider perspective, they are seldomly accepted by common consumers, illustrate the need to develop a deeper understanding from the consumer perspective.
The core of this thesis is the theoretical development of a model meant to explain the acceptance of AIAS and its subsequent validation by means of a quantitative-empirical research design. The findings reveal that the factors expected benefit, trust, digital literacy, involvement and personal innovation propensity have the greatest direct positive impact on the intention to use AIAS. In contrast, perceived risk is the only factor in the study that has a direct negative impact on the intention to use AIAS. The remaining factors such as expected ease of use, social influence and financial literacy have a weak or indirect effect via other factors on the intention to use AIAS, meaning that these also represent significant acceptance-forming factors in the model.
Examining the influence of socio-demographic characteristics gives evidence that younger people perceive greater advantages in AIAS compared to personal insurance advice and are more innovation-oriented. Contrary to assumptions, older people have positively stated a lowered feeling risk when using AIAS due to higher digital literacy and expected ease of use. Compared to age, gender has a less significant influence on the AIAS acceptance model.
In conclusion, implications for practical use are derived from the findings including guidance for insurance providers. These meant to offer said provider the opportunity to avail themselves of the increasing potential of this sales channel using a product and service design that promotes acceptance of AIAS from a consumer's point of view.