Relationship Equity im Private Banking - Universität St.Gallen

Kapitel 6 – Entwicklung eines Relationship Equity Cockpits
Berechnung von Erbpotential (CHF)
Gesamtes Assets bei der Bank Verbindlichkeiten
Gesamt Bank extern Verbindl. Zeitpt.
Erbpotential
Kd.-Nr. Fam.-Nr. Gen.-Nr. Alter Vermögen Advisory Discretionary (J)
2 10 2 49 1'663'076 106'733 1'167'785 1'456'154 3'187'275 162'608 3'024'667 1'732'843 12
9 10 3 16 0 0 0 0 1'663'076 1'274'518 388'558 1'456'154 31
12 10 1 73 250'000 161'822 786 1'732'843 0 0 0 0 0
Annahme in der Darstellung: keine Geschwister
Kundenberatereingabe
Tabelle 6-13: Familienlogik 2
Sämtliche drei dargestellten Kunden gehören derselben Familie Nr. 10 an. Es handelt sich –
an Generationennummer und Kundenalter erkennbar – um Grosselternteil, Elternteil und
Enkel. Der Kundenberater bspw. weiss über die 73-jährige Grossmutter, dass sie über ein
Gesamtvermögen von über CHF 3 Millionen verfügt und hat diese Information im CRM-
System erfasst. Anhand der gewissen Zahl ihres effektiven bei der Bank deponierten Vermögens
lässt sich somit das extern gehaltene Teilvermögen ableiten.
Kunde Nr. 2, bspw. der Sohn der vermögenden jedoch mit CHF 1.7 Millionen auch verschuldeten
Grossmutter, wird unter der Annahme, dass er der einzige Erbe sei, sowohl
Vermögen als auch Schulden übernehmen. Dies wird laut öffentlichen Sterbetabellen voraussichtlich
in 12 Jahren geschehen. Kunde Nr. 9, bspw. die Tochter des eben betrachteten
Kunden Nr. 2, wird in ca. 31 Jahren von Ihrem Vater sein derzeitiges Vermögen erben. Um
Doppelzählungen zu vermeiden, kommt das Vermögen der Grossmutter zur Berechnung des
Erbpotentials hier nicht noch einmal zum Zuge.
Die Berücksichtigung zukünftig zu erwartender Erbschaften ist an sich sehr relevant, die
genaue Abschätzung deren Höhe und Eintrittszeitpunkt jedoch sehr schwierig. Der vorliegende
Prozessschritt liefert eine mögliche, bei Vorliegen entsprechender Daten einfach umsetzbare
Lösung, um das Erbpotential zu schätzen. Sind genauere, gesicherte Informationen
vorhanden, kann der Kundenberater das System übersteuern.
6.2.3.5 Berechnungsschritt 5: Clusterparametrisierung
Als letzter vorbereitender Schritt vor der zentralen Lebenszyklusmodellierung erfolgt die
Parametrisierung der Kundencluster. Während die bisherige Profitabilitäts- und Neugeldberechnung
mit der Motivation durchgeführt wurde, die Entwicklung eines Einzelkunden in
der nahen Zukunft abschätzen zu können, ist die Ermittlung von Durchschnittsdaten pro
Kundencluster für die Einzelkundenbewertung in entfernteren Jahren wichtig.
Wie schon bei der Diskussion der Grundlogik in Abschnitt 6.1.3 angetönt, wird die Annahme
getroffen, dass ein heute 20-jähriger Medizinstudent in 20 Jahren mit einer bestimmten
Wahrscheinlichkeit z.B. ein (40-jähriger) Oberarzt sein wird. Dabei wird auch die Folgeannahme
getroffen, dass der heutige Student dem Oberarzt in bestimmten finanziellen Aspekten
sehr ähnlich sein wird. Um den Studenten heute bewerten zu können, ist es deshalb
wichtig zu wissen, wie die einschlägigen Ausprägungen des Clusters aussehen, in dem auch
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