Kognitive Verzerrungen (Biases)

Verhaltenseffekte, auch Biases genannt, sind systematische Verzerrungen im Urteilen und Entscheiden, die von rationalen Normen abweichen (Tversky & Kahneman, 1974, S. 1124). Im Kontext von Accounting und Controlling werden sie im Forschungsfeld des Behavioral Accounting untersucht, das die Wechselwirkungen zwischen Rechnungswesen, Controlling und menschlichem Verhalten beschreibt (Birnberg, 2011, S. 1).

Begriffliche Abgrenzung und Relevanz

In Theorie und Praxis existiert eine grosse Vielfalt an Biases, also systematischen Urteilsverzerrungen, die menschliche Entscheidungen beeinflussen. Im Cognitive Bias Codex von Benson werden 187 Biases dargestellt. Ellis selbst weist in einer zusätzlichen Erhebung jedoch auf 288 verschiedene Biases hin. (Ellis, 2018, S. 2) Im Accounting und Controlling ist es nicht sinnvoll, alle bekannten Verzerrungen gleichermassen zu berücksichtigen. Relevant sind vor allem jene Biases, die direkt in zentrale Prozesse eingreifen. Dazu zählen die Erstellung von Plänen und Budgets, die externe Berichterstattung und Prüfung sowie die Kommunikation mit Investoren. In diesen Bereichen können Verzerrungen zu fehlerhaften Einschätzungen führen, was die Qualität von Entscheidungen mindert und die Transparenz der Unternehmenssteuerung sowie das Vertrauen am Kapitalmarkt beeinträchtigt.

Kognitive Verzerrungen (Biases)

In der Literatur werden Biases unterschiedlich eingeordnet. In der Psychologie werden Biases überwiegend als kognitive Verzerrungen beschrieben (Tversky & Kahneman, 1974, S. 1124). In der Fachliteratur zum Behavioral Accounting wird häufig zwischen kognitiven Biases, die aus fehlerhafter Informationsverarbeitung resultieren, und emotionalen Biases, die auf Gefüh-len und Motivation beruhen, unterschieden (Pompian, 2012, S. 9; Shefrin, 2002, S. 13, 23). Im Controlling Kontext werden Biases grundsätzlich als kognitive Verzerrungen aufgefasst, deren Einordnung jedoch weiter ausdifferenziert wird. Weber und Schäffer (2022 S. 51–53) gliedern kognitive Verzerrungen in sechs Unterkategorien, um deren Einfluss auf Controlling Entscheidungen gezielter zu erfassen.

Das klassische ökonomische Entscheidungsmodell geht vom Homo oeconomicus aus. Dieser wird als rationaler Akteur verstanden, der alle Informationen vollständig verarbeitet, stabile Präferenzen besitzt und stets die für ihn optimale Entscheidung trifft (Vanini et al., 2019, S. 390). Zahlreiche empirische Befunde zeigen jedoch, dass reales Entscheidungsverhalten von diesem Idealbild abweicht. Als kognitive Verzerrungen (Bias) werden wiederkehrende, systematische, meist unbewusste Denkfehler verstanden, die die Wahrnehmung, Bewertung und Prognose von Informationen beeinflussen. (Weber & Schäffer, 2022, S. 53). Sie entstehen typischerweise durch den Einsatz von vereinfachten Problemlösungsstrategien. Diese Strategien, auch Heuristiken genannt, reduzieren Informationen und erleichtern Urteile, können jedoch zu systematischen Fehlurteilen (Bias) führen (Christmann-Schwaab, 2018, S. 69).

Selbstbezogene Verzerrungen

Als Erstes werden die selbstbezogenen Verzerrungen betrachtet, die vor allem aus einer Über-schätzung der eigenen Fähigkeiten entstehen (Weber & Schäffer, 2022, S. 53).

Overconfidence Bias

Der Overconfidence Bias beschreibt die Neigung von Entscheidungsträgern, ihre Kenntnisse und Prognosefähigkeiten zu überschätzen und Unsicherheiten zu unterschätzen. Dies führt häufig zu übermässig optimistischen Erwartungen oder einer zu geringen Berücksichtigung von Risiken (Moore & Healy, 2008, S. 502; Taschner, 2013, S. 47). Im Controlling tritt dieser Effekt auf, wenn Manager zu positive Umsatzprognosen erstellen oder Risiken in Reports nicht ausreichend einbeziehen. Der Overconfidence Bias kann dadurch zu fehlerhaften Planungen und einer verzerrten Entscheidungsgrundlage führen (Taschner, 2013, S. 48).

Sozial induzierte Verzerrungen

Sozial induzierte Verzerrungen entstehen durch den Einfluss von Gruppen und sozialen Normen auf individuelle Entscheidungen (Weber & Schäffer, 2022, S. 53).

Groupthink

Gruppendenken bezeichnet die Neigung von Entscheidungsgremien, abweichende Meinungen zu unterdrücken und sich vorschnell auf eine gemeinsame Sichtweise festzulegen. Der Wunsch nach Konsens führt dazu, dass kritische Argumente ausgeblendet werden und die Qualität der Entscheidungsfindung sinkt (Ransom, 1974, S. 218). Im Management Reporting zeigt sich dieser Effekt, wenn Berichte in Teams so interpretiert werden, dass sie eine bereits vorherrschende Auffassung stützen, während alternative Perspektiven nicht berücksichtigt werden. Damit kann Gruppendenken die Objektivität im Controlling erheblich beeinträchtigen (Taschner, 2013, S. 36–38).

Wahrnehmungsbezogene Verzerrungen

Wahrnehmungsbezogene Verzerrungen entstehen durch die Art, wie Informationen dargestellt oder wahrgenommen werden (Weber & Schäffer, 2022, S. 53).

Anchoring Bias

Der Anchoring Bias beschreibt die Veranlagung, sich bei Urteilen und Entscheidungen zu stark an einem Anfangswert oder Referenzpunkt zu orientieren. Neue Informationen werden häufig unzureichend berücksichtigt, sodass der ursprüngliche Anker das Ergebnis überproportional beeinflusst (Tversky & Kahneman, 1974, S. 1128; Weber & Schäffer, 2022, S. 53).

Im Controlling zeigt sich dieser Effekt beispielsweise in der Budgetierung, wenn Planwerte stark an den Vorjahreszahlen ausgerichtet werden und Abweichungen zu wenig Beachtung fin-den. Dadurch kann der Anchoring Bias die Flexibilität von Planungs- und Entscheidungsprozessen erheblich einschränken (Tversky & Kahneman, 1974, S. 1128).

Framing Effekt

Der Framing Effekt beschreibt die Tendenz, dass identische Informationen je nach Art der Darstellung unterschiedlich bewertet werden. Er wirkt damit wie ein Wahrnehmungsfilter, da nicht der objektive Gehalt der Information, sondern seine Rahmung entscheidungsrelevant ist (Tversky & Kahneman, 1981, S. 453).

Im Management Reporting zeigt sich dieser Effekt darin, dass Berichtsersteller Inhalte bewusst positiv oder negativ darstellen und Berichtsempfänger dieselben Informationen je nach Rahmung unterschiedlich interpretieren. Dadurch kann der Framing Effekt zu einer selektiven Wahrnehmung und verzerrten Entscheidungsfindung führen (Taschner, 2013, S. 36).

Bindungsinduzierte Verzerrungen

Bindungsinduzierte Verzerrungen entstehen, wenn persönliche Nähe oder emotionale Bindungen Urteile beeinflussen (Weber & Schäffer, 2022, S. 53). Ein Beispiel ist der Halo Effekt, der bei Weber & Schäffer (2022, S. 51) den wahrnehmungsbezogenen Verzerrungen zugeordnet wird, im Controlling-Kontext jedoch auch als bindungsinduzierte Verzerrung betrachtet werden kann.

Halo Effekt

Der Halo Effekt beschreibt die Tendenz, von einem dominanten Gesamteindruck auf einzelne Merkmale einer Person zu schliessen (Nisbett & Wilson, 1977, S. 250). Im Management Reporting führt dies dazu, dass persönliche Merkmale von Berichtserstellern oder -empfängern wichtiger werden als die eigentlichen Inhalte, etwa wenn einem charismatischen Vorgesetzten mehr Kompetenz zugeschrieben oder Aussagen aufgrund negativer Eigenschaften abgewertet werden. Dadurch kann die Objektivität von Controlling-Entscheidungen erheblich beeinträchtigt werden (Taschner, 2013, S. 38–40).

Stabilitätsbezogene Verzerrungen

Stabilitätsbezogene Verzerrungen beruhen auf der Tendenz, bestehende Überzeugungen oder Zustände beizubehalten (Weber & Schäffer, 2022, S. 53).

Confirmation Bias

Der Confirmation Bias beschreibt die Tendenz, Informationen so zu verarbeiten, dass bestehende Erwartungen bestätigt werden. Abweichende Hinweise werden ausgeblendet oder abgeschwächt, sodass der Effekt wie ein Filter in der Informationsverarbeitung wirkt (Taschner, 2013, S. 33).

Im Management Reporting zeigt er sich einerseits bei der Informationsnachfrage, wenn Berichtsempfänger vor allem solche Daten anfordern, die ihre Sichtweise stützen, und andererseits bei der Informationsnutzung, wenn Berichte durch die „Brille“ bereits vorhandener Überzeugungen interpretiert werden. Dadurch besteht die Gefahr einer selektiven Darstellung und Wahrnehmung, die die Objektivität von Controlling-Entscheidungen mindert (Taschner, 2013, S. 33–34).

Vereinfachte Verzerrungen

Vereinfachende Verzerrungen entstehen, wenn komplexe Zusammenhänge durch übermässige Simplifizierung fehlerhaft beurteilt werden (Weber & Schäffer, 2022, S. 53).

Availability Bias

Der Availability Bias beschreibt das Muster, Urteile und Entscheidungen auf jene Informationen zu stützen, die besonders leicht verfügbar oder im Gedächtnis präsent sind, auch wenn sie nicht repräsentativ sind. Dadurch kann die Wahrscheinlichkeit bestimmter Ereignisse überschätzt werden, nur weil entsprechende Beispiele rasch abrufbar sind (Taschner, 2013, S. 28–29).

Im Management Reporting führt dieser Effekt dazu, dass Entscheidungsträger aktuellen oder auffälligen Kennzahlen überproportional viel Gewicht beimessen, während weniger präsente, aber möglicherweise relevantere Informationen vernachlässigt werden. Dies kann zu einer verzerrten Wahrnehmung von Chancen und Risiken und damit zu Fehlentscheidungen im Control-ling beitragen (Taschner, 2013, S. 28–29).

Information Overload

Der Information Overload beschreibt die Überlastung von Entscheidungsträgern durch ein Zuviel an Informationen. Wenn die Menge der bereitgestellten Daten die Verarbeitungsfähigkeit übersteigt, sinkt die Qualität der Urteilsbildung. (Speier et al., 1999, S. 338 zitiert nach Abdel-Khalik,1973; Chewning & Harrell,1990; Shields,1980; Snowball, 1980)

Im Management Reporting zeigt sich dies, wenn Controller umfangreiche Berichte vorlegen, deren Informationsfülle eher Verwirrung stiftet als Klarheit schafft. Folge sind Vereinfachungsstrategien, bei denen relevante Inhalte übersehen und Entscheidungen verzerrt getroffen werden (Taschner, 2013, S. 41–42).

Biases im Accounting- und Controlling-Prozess

Management Reporting und Planung

Das Management Reporting ist eine der zentralen Aufgaben des Controllings und eng mit der Planung und Budgetierung verbunden. Hierzu gehören die Erstellung eines Master Budget sowie klassische Verfahren der traditionellen Budgetierung. Gerade in diesem Bereich treten kognitive Verzerrungen häufig auf, da Abweichungsanalysen und Projektprognosen immer unter Unsicherheit und Zeitdruck entstehen (Schiotka et al., 2024, S. 46–48).

Ein häufiges Phänomen ist der Overconfidence Bias: Manager überschätzen ihre Prognosefähigkeiten und unterschätzen Risiken. Dies führt dazu, dass in der Planerfolgsrechnung systematisch zu optimistische Annahmen getroffen werden (Schiotka et al., 2024, S. 47). In der Praxis zeigt sich dies etwa in Wachstumsplänen, die auf unrealistisch hohen Absatzprognosen basieren.

Der Anchoring Bias wirkt besonders stark bei Budgetierung und Rolling Forecasts: Erste Schätzungen oder Vorjahreswerte setzen Anker, an denen sich alle weiteren Entscheidungen orientieren. Selbst wenn spätere Sensitivitätsanalysen neue Risiken aufzeigen, bleiben Diskussionen am ursprünglichen Budgetwert hängen (Schiotka et al., 2024, S. 47–48; Taschner, 2015, S. 40).

Der Framing Effekt beeinflusst die Interpretation der Zahlen in Management Reporting: Dieselbe Kostensteigerung kann entweder als „Investition in Wachstum“ oder als „Belastung für die Gewinnmarge“ kommuniziert werden. Diese Darstellung verändert die Entscheidungen der Empfänger massgeblich (Taschner, 2015, S. 33).

Auch der Confirmation Bias ist prägend: Controller tendieren dazu, in Prämissenkontrollen oder Projektcontrolling-Reports bevorzugt jene Daten aufzunehmen, die die strategische Planung stützen, während widersprechende Informationen untergewichtet werden (Schiotka et al., 2024, S. 47).

Der Halo Effekt schliesslich verzerrt Entscheidungen, wenn das Auftreten des Berichtserstellers die Wahrnehmung der Zahlen beeinflusst. So können charismatische Präsentationen im Strategischen Controlling dazu führen, dass Schwächen in der Datenbasis verdeckt werden (Taschner, 2015, S. 34).

Management Reporting und Planung

Die Interne Revision sowie externe Audits sollen die Rationalität sichern, sind jedoch selbst anfällig für Verzerrungen.

Beim Groupthinking neigen Audit-Teams dazu, sich an dominanten Sichtweisen zu orientieren. Dies reduziert die Vielfalt der Argumente und kann die Qualität von Entscheidungen im Risikocontrolling oder bei Wirtschaftlichkeitsrechnungen verringern (Taschner, 2015, S. 34).

Der Anchoring Bias in Audits ist, wenn beispielsweise ein Prüfer zu Beginn einer internen Revision bei einer Stichprobe nur kleine Fehler entdeckt. Diese ersten Feststellungen wirken als Anker, sodass er spätere, grössere Abweichungen weniger kritisch bewertet (Taschner, 2015, S. 40).

Ein Beispiel für den Availability Bias ist, wenn Prüfer nach einem Bilanzskandal vor allem Manipulationen in der Gewinn und Verlustrechnung suchen und dadurch andere gleichwertige Risiken weniger beachten.

Information Overload zeigt sich in der Revision, wenn mit riesigen Datenmengen gearbeitet wird. Dabei können zentrale Risiken im Datenrauschen leicht übersehen werden (Taschner, 2015, S. 35).

Schliesslich tritt auch hier der Overconfidence Bias auf: Interne Prüfer überschätzen die Verlässlichkeit eigener Routinen im Compliance Management System und unterschätzen neue Risikofaktoren (Schiotka et al., 2024, S. 50).

Damit wird deutlich, dass auch Prüfungsinstanzen nicht frei von systematischen Wahrnehmungsverzerrungen sind und entsprechende Kontrollmechanismen benötigen.

Externe Kommunikation und Investorenperspektive

Die Externe Berichterstattung, insbesondere durch finanzielle und nicht finanzielle Kennzahlen wie ESG-Indikatoren, ist in hohem Masse anfällig für kognitive Verzerrungen. Der Grund liegt darin, dass Informationen nicht nur sachlich dokumentiert, sondern zugleich bewusst kommuniziert und in spezifischen Kontexten gerahmt werden.

Der Framing Effekt ist in der externen Berichterstattung besonders zentral. Ein Rückgang des EBIT kann beispielsweise als Investition in Marktanteile oder als Belastung für die Ergebnislage kommuniziert werden. Beide Darstellungsformen sind inhaltlich gleichwertig, führen jedoch zu unterschiedlichen Reaktionen bei Investoren.

Der Availability Bias zeigt sich in der externen Berichterstattung insbesondere bei Analysten und Investoren. Leicht zugängliche Informationen wie Quartalszahlen oder aktuelle Schlagzeilen werden dabei stärker gewichtet als langfristige Ergebnisse aus Szenarioanalysen oder PESTEL-Analysen. Diese selektive Wahrnehmung kann die Gefahr von Fehlentscheidungen an den Kapitalmärkten erhöhen (Schiotka et al., 2024, S. 47).

Auch der Confirmation Bias beeinflusst die Investorenperspektive. Analysten neigen dazu, Daten stärker zu berücksichtigen, die ihre bestehende Meinung stützen (Taschner, 2015, S. 32; Schiotka et al., 2024, S. 48). So kann es vorkommen, dass ein Investor, der von einem positiven Wachstumsszenario überzeugt ist, bei einer Unternehmensanalyse vor allem Kennzahlen wie steigende Umsätze hervorhebt, während kritische Ergebnisse aus einer Investitionsrechnung weniger beachtet werden.

Damit wird deutlich, dass die externe Kommunikation Verzerrungen nicht nur weitergibt, sondern sie aktiv verstärkt und dies direkte Folgen für die Wahrnehmung von Unternehmen am Kapitalmarkt hat.

Übersicht Bias

1	Bias	Kurzbeschreibung	Beispiel
2	Anchoring Bias	Orientierung an einem Anfangswert, auch wenn dieser irrelevant ist	Bewertung einer Investition orientiert sich an einem ersten Angebotspreis
3	Availability Bias	Leicht zugängliche Infos werden übergewichtet	Controller sucht nur Studien, die seine Marktannahmen stützen
4	Confirmation Bias	Nur Infos die die bereits gefasste Meinung bestätigen werden beachtet	Medienberichte zu Risiken beeinflussen stärker als interne Risikoanalysen
5	Groupthink	Darstellung beeinflusst Entscheidungen	Kostensteigerung wird als „Qualitätsverbesserung“ kommuniziert
6	Halo Effekt	Eindruck einer Person färbt auf Urteil über Inhalte ab	Sympathischer Projektleiter sorgt dafür, dass schwache Kalkulation akzeptiert wird
7	Information Overload	Zu viele Infos erschweren gute Entscheidungen	Bericht mit 50 Seiten Details verhindert gute und schnelle Entscheidung
8	Overconfidence	Überschätzung eigener Kenntnisse und Fähigkeiten	Vorstand glaubt, Marktbewegungen exakt vorhersehen zu können

Praktische Implikationen und Gegenmassnahmen

Kognitive Verzerrungen lassen sich im Controlling nicht gänzlich vermeiden, doch ihre Wirkung kann durch geeignete organisatorische und kulturelle Strukturen deutlich reduziert werden. Schiotka et al., (2024, S. 49) betonen, dass Debiasing nur dann wirksam ist, wenn es von strukturellen und kulturellen Veränderungen begleitet wird. Einzelmassnahmen reichen somit nicht aus. Erforderlich ist ein ganzheitlicher Ansatz, der rationale Entscheidungen organisatorisch absichert. Orientierung bieten das Rahmenkonzept von Schäffer & Weber (2016) und das prozessuale Framework von Kreilkamp et al., (2019, S. S. 59), welche Debiasing systematisch im Unternehmenskontext verankern.

Kritische Würdigung und Ausblick

Die Auseinandersetzung mit kognitiven Verzerrungen hat das Controlling um eine verhaltens-wissenschaftliche Perspektive erweitert, die den Anspruch reiner Rationalität relativiert. Biases zeigen, dass Entscheidungen auch in datenbasierten Prozessen von Wahrnehmung, Erfahrung und Kontext abhängen. Damit wird deutlich, dass Controlling nicht nur ein technischer, sondern auch ein menschlicher Prozess ist.

Gleichzeitig bleibt die empirische Evidenz zur Wirksamkeit von Debiasing begrenzt. Viele Erkenntnisse stammen aus psychologischen Experimenten, deren Übertragbarkeit auf organisationale Entscheidungsprozesse eingeschränkt ist. Modelle wie jene von Weber & Schäffer (2022) und Kreilkamp et al. (2019) bieten zwar wertvolle Strukturierung, doch bedarf es weiterer Forschung, um die tatsächliche Effektivität einzelner Techniken im Controlling nachzuweisen.

Trotz dieser Grenzen liegt im verhaltensorientierten Controlling erhebliches Potenzial. Entscheidend ist, Biases nicht als individuelle Schwäche, sondern als systemisches Phänomen zu verstehen und sie durch eine offene Kultur, Reflexion und Lernen langfristig zu reduzieren.

Lern- und Praxismaterialien

1	Reflexionsaufgabe	Fallstudie
2	Reflexionaufgabe	Silicon Valley Bank (SVB) – Anwendung Verhaltenseffekte

Autoren

Lea Gerhard, Cecile Baumann, CL, Luis Bachmann