Banker vertrauen lieber Bros statt Fakten

Der teuerste Risikofaktor im Banking hat keinen Prozess und keine Kennzahl: Er heißt Bias.

Wenn man lange genug in Banken (Sparkassen sind mitgemeint) arbeitet, so circa eine Woche, merkt man irgendwann, dass viele Entscheidungen nicht aus Expertise getroffen werden, in flachen Hierarchien oder Strukturen, die so etwas wie Hinterfragen oder Logik ermöglichen. Nein, ganz oft verdanken wir die Entscheidungen einfach nur  Annahmen von Menschen mit zu viel ungeprüfter Macht.

Es ist bequem, sich vorzustellen, dass Expertise und Daten die Richtung bestimmen. Die Realität ist oft eine andere.

Weil der Obermotz recht hat

Authority Bias heißt das, wenn wir der Einschätzung einer hierarchisch höher stehenden Person automatisch mehr Gewicht geben, weniger widersprechen oder mehr Kompetenz zuschreiben. Wie alle Vorannahmen ist auch dieser Bias ein tiefer verankerter Mechanismus und einer, der in der Praxis wenig Sinn ergibt. Die Expert*innen sitzen oft nicht im Vorstand, sondern viel näher am operativen Tagesgeschäft und es sind ihre Empfehlungen, die uns leiten sollten.

In der Praxis ist es aber oft umgekehrt, die Expert*innen werden zwar in die Vorstandsbesprechungen, Business Unit Reviews und „Innovationszyklen” (Halbwertszeit zehn Jahre) eingeladen – eine liebgewonnene Tradition, der man am liebsten entkommt – und müssen dort Rede und Antwort stehen, oft für Entscheidungen, die sie selbst so nicht getroffen oder zu verantworten haben. Entschieden wird dann aber selten danach, was das beste fürs Unternehmen ist, sondern danach, was das beste für die eigene Karriere ist. Oder, wer der lauteste ist, das größte Ego, oder die meiste Macht hat.

Natürlich ist das kein reines Problem in Banken, sondern in so ziemlich allen Unternehmen und Organisationen. Eine Führungskraft, vielleicht sogar ein Vorstandsmitglied, mit fancy Titel entscheidet etwas, das Störgefühl im Raum ist spürbar, aber außer ein paar wissenden Blicken passiert nicht viel. Entweder, weil kritische Rückfragen in der Vergangenheit zu negativen Konsequenzen für die Fragenden geführt haben oder eben jene befürchtet werden, oder weil wir wirklich geblendet sind von tollen Titeln oder beeindruckenden Stationen im Lebenslauf.

Überall neigen wir dazu, Aussagen von Personen mit mehr Status oder Macht automatisch als verlässlicher einzustufen. Das passiert selbst dann, wenn ihre Einschätzung nicht besonders gut begründet ist oder sogar den vorliegenden Daten widerspricht: Wir tendieren dazu, ihre Einschätzung zu übernehmen, ohne sie zu überprüfen. In Banken ist das hochrelevant, weil Risikoentscheidungen, Kreditvergaben oder Innovationsprojekte oft genau unter diesen Bedingungen stattfinden. Wenn Teams zentrale Weichenstellungen eher am Status der sprechenden Person ausrichten als an inhaltlicher Qualität, kann nicht das beste Ergebnis entstehen. Sehr selten ist „the most senior person in the room” auch die geeignetste, um Entscheidungen im Alleingang zu treffen.

Ein Beispiel: Schauen wir ein großes Finanzinstitut, das bereits, wie soll ich sagen, in den zweifelhaften Genuss von unliebsamer Aufmerksamkeit der Finanzaufsicht gekommen war, entschied der Vorstandsvorsitzende entgegen der Empfehlung der Expert*innen aus insgesamt 8 (in Worten: ACHT!) Abteilungen, inklusive Recht, Compliance, Betrugsprävention, Operative, Account Management und viele mehr, einen neuen Kunden anzunehmen, der so sehr nach Geldwäsche stank, dass man aus Gründen der Vergiftungsgefahr eigentlich zwei Wochen in halb Deutschland nicht mehr hätte lüften dürfen. Das Ergebnis war noch mehr Ärger mit der Bafin und eine Strafzahlung in einer Höhe, die ich hier nicht nennen kann, ohne dass alle wissen, um welches Institut es geht und ich mag zum Ende des Jahres wirklich nicht noch eine Unterlassungserklärung am Hals haben für belegte Fakten (entsprechende Nachweise wurden von Mitarbeitenden geteilt und liegen mir vor).

Group Think: Das Geräusch, das entsteht, wenn niemand widerspricht

Harmoniebedürfnis, das vermeintliche Versprechen und die vermeintliche Anforderung von  Geschwindigkeit, und das Gefühl, dass Widerspruch anstrengend und riskant sei – das sind ein paar der Wurzeln hinter diesem Bias, der dazu führt, dass gerade in Banken, in denen Prozesse bekanntlich eng getaktet, Verantwortlichkeiten klar verteilt und Aufstiegschancen begrenzt sind, eine schlechtere Entscheidung getroffen wird, weil Personen ihre Meinung an die erwartete Gruppenmeinung anpassen.

Das berühmteste Beispiel hierfür, zweifelsohne: Lehman Brothers, bekannt für ihren weltweiten Hit: Der Zusammenbruch von Lehman Brothers.

Mehrere Ebenen der Organisation ignorierten über Jahre hinweg kritische Warnsignale, obwohl sie vor ihnen lagen. Das Management baute trotz wachsender Risiken weiter hochriskante Hypothekenprodukte auf und füllte die Bilanz mit immer mehr verbrieften Subprime-Papieren, weil der interne Konsens war, dass diese Strategie das Geschäftsmodell trug. Selbst als der Markt zu kippen begann, glaubten Führungskräfte weiterhin daran, dass Lehman „too big to fail“ sei und der Staat im Zweifel einspringen würde. Interne Kritik spielte kaum eine Rolle: Statt Risiken zu reduzieren, erhöhte Lehman seine Bilanzrisiken sogar weiter, weil alle maßgeblichen Entscheidungsträger denselben Überzeugungen folgten. Diese geschlossene Denkblase aus Überschätzung, Erfolgsnarrativen und gegenseitiger Bestätigung ist genau das Muster, das zum Zusammenbruch führte – nicht nur toxische Assets.

Confirmation Bias: Ich mach mir die Welt, widdewidde wie sie mir gefällt

Ich blende aus, was nicht zu meinem Weltbild, meiner Entscheidung, meinem Plan passt und rosinenpicke mir nur die Daten und Fakten, die das belegen, was ich belegt haben möchte. Ein Blick hinter die Tresortür in Deutschland, Mitarbeitendenumfrage 2024: „Unsere Umfrage hat ergeben, dass 80 Prozent der Mitarbeitenden keine sexuellen Übergriffe erlebt haben und über 90 Prozent unserer Mitarbeitenden keinen Rassismus erfahren haben, wie toll sind wir denn bitte?” Hier zählt das eigene Selbstbild mehr als die Fakten. Fakt: Wenn dein Unternehmen vorwiegend weiße Menschen beschäftigt, denen keine Migrationsgeschichte zugeschrieben wird, wird die Mehrheit keinen Rassismus erlebt haben. Doch knapp 10 Prozent der Antworten in der Umfrage, die eine andere Erfahrung gemacht haben, zeigen, wo der Fokus eigentlich liegen sollte. Spoiler: Nicht auf den 90 Prozent.

Mitarbeitende interessieren nicht? Kein Problem, ich hab noch einen weiteren Fall, vielleicht hat der ein oder die andere in Deutschland schon mal davon gehört: Wirecard.
Der kollektive Glaube an den vermeintlichen deutschen Tech Champion führte zu einem Klima, in dem Kritik systematisch verdrängt wurde. Auch die Bafin agierte unter verzerrten Annahmen: „Made in Germany“ als Qualitätssiegel auch im Finanzsektor, die Bafin sieht sich als besonders strenge Aufsicht, was schnell zu der Annahme führte, dass große Probleme hier schlicht nicht vorkommen können. Und so führt ein Bias zum anderen: Confirmation Bias zu Home Country Bias: Nationale Aufseher schützen ihre eigenen Champions eher, als sie kritisch zu prüfen und wirtschaftliche Interessen werden wichtiger als Marktintegrität oder Anlegerschutz (aka: eine Aufsicht verliert ihre Neutralität). In diesem Fall geradezu lehrbuchhaft: eine Behörde, die so sehr an das eigene System glaubte, dass sie die Risiken vor der eigenen Tür jahrelang nicht sehen wollte, obwohl es bereits seit 2008 etliche Hinweise auf Marktmanipulation und Falschbilanzierung gab.

Algorithmic Bias: Dann lass es doch die Technik richten…ups

Liebe KI, bitte rette uns vor unserem eigenen Bias, unseren Vorannahmen und gib uns neutrale und faire Entscheidungen und Prozesse. Dafür füttern wir dich mit…naja, historischen Daten, die unsere eigenen Vorannahmen schon hardcodiert enthalten, und bauen damit weiter Verzerrungen ins System. Klar übernimmst du dann soziale Ungleichheit und führst diese systematisch fort. Wenn bestimmte Gruppen in der Vergangenheit weniger Zugang zu Krediten hatten, taucht diese Geschichte später als Risikoprofil in Modellen wieder auf. Weil Daten selten erklären, warum eine Entscheidung getroffen wurde, sondern nur wiederholen, dass sie getroffen wurde. Algorithmische Entscheidungen sind nicht neutral, sie sind Ausdruck vergangener Entscheidungen.

Gender Bias: Wenn er selbstbewusst gilt und sie „emotional“

Ich mach’s kurz: der steckt überall drin: Bewertung Beförderung, Kreditvergabe

1. In experimentellen Bewertungen wurde eine fiktive „Stephanie“ trotz identischer Leistung schlechter beurteilt als ihr männliches Gegenstück „Stephen“.
2. Die EZB hat ermittelt, wie geschlechtsspezifische Vorannahmen den Zugang zu Finanzmitteln beeinflussen: Frauen erhielten zum Beispiel unter sonst gleichen Bedingungen seltener Kredit.
3. Wer zuletzt lacht….ach nein, lustig sein sollten wir besser nicht sein. Denn auch hier werden humorvolle Männer als funktionaler und weniger störend bewertet, während humorvolle Frauen genau das Gegenteil erfahren: Sie werden eher als weniger ernst, weniger führungsfähig eingestuft. Frauen im mittleren Management und höher, die Witze machen, werden als albern wahrgenommen, witzelnde Männer als sympathisch und souverän. Humor, oft wichtig, um Verbindungen zu schaffen, wird hier zu einer zusätzlichen Hürde.

Das alles sind keine Einzelfälle oder die letzten Vorannahmen in wenigen, verstaubten Gehirnen von Bankern, sondern ein strukturelles Problem, das zu Fehlentscheidungen führt. Das Unpraktische an Vorannahmen ist, dass sie meist so tief sitzen, dass sie uns gar nicht mehr auffallen. Und da reicht keine freiwillige Unconscious-Bias-Schulung, die alle fünf Jahre stattfindet.

Banken brauchen Entscheidungsarchitekturen, die Widerspruch fordern und erlauben. Sie brauchen Teams, die nicht alle denselben Hintergrund haben, aus denselben Lebensrealitäten kommen. Sie brauchen Datenprüfungen, die auch auf gesellschaftliche Konsequenzen und Fairness achten. Und allermeisten brauchen sie eine Führung, die Status nicht dauernd mit Kompetenz IN ALLEN BEREICHEN verwechselt.

Es geht darum, wahrnehmungsfähiger zu werden, denn Bias verschwindet nicht, aber er lässt sich im Zaum halten. Und wenn Banken wirklich innovativ sein wollen, dann sollten sie genau dort hinschauen.

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