Was passiert, wenn Maschinen über Geld nachdenken? – Podcast mit
Santiago Walliser
Parkplatzanalysen aus dem All, Handy-Bewegungsdaten und
Nachrichten-Sentiment – was nach Sci-Fi klingt, ist bereits
Realität. Hedgefonds lassen per Satellit Walmart-Parkplätze
zählen – und Öltrader vermessen Schatten von Öltanks, um
frühe Hinweise auf Geschäftsverläufe und Preise zu gewinnen.
Was passiert, wenn Künstliche Intelligenz beginnt, Finanzmärkte
zu verstehen – vielleicht sogar besser als wir? In dieser Folge
des Podcasts «AI unx Gesellschaft – Wege in die neue Welt»
spricht Santiago Walliser, Doktorand im Bereich Quantitative
Finance, mit Christoph Soltmannowski über die stille Revolution
im Investment: Wenn Satellitenbilder, Nachrichtenstimmungen und
Datenmodelle plötzlich Börsenkurse vorhersagen.
Doch was bedeutet das für Berater, Anleger – und unser Vertrauen
in Geld? Santiago erklärt, wie alternative Daten und KI-Analysen
neue Einsichten ermöglichen, warum «Crowdedness» zu einem Problem
wird, und weshalb menschliche Intuition trotzdem unverzichtbar
bleibt. Ein Gespräch über die Zukunft der Finanzwelt – zwischen
Algorithmus und Augenmass, zwischen Dashboards und Bauchgefühl.
Parkplatzanalysen aus dem All, Handybewegungen, Medienstimmungen:
Was nach Sci-Fi klingt, ist für Finanzprofis längst Realität.
Hedgefonds lassen per Satellit Walmart-Parkplätze zählen oder
analysieren den Schattenwurf von Öltanks, um Markttrends früher
zu erkennen.
Im Podcast «AI und Gesellschaft – Wege in die neue
Welt» spricht Christoph Soltmannowski mit Santiago Walliser,
Doktorand in Quantitative Finance, darüber, wie Künstliche
Intelligenz (KI) durch kreative Datenanalysen neue Einsichten in
Wirtschaft und Gesellschaft ermöglicht – und warum
Kommunikationsprofis dabei eine zentrale Rolle spielen.
Traditionell stützen sich Analysten auf harte Kennzahlen wie
Aktienkurse oder Bilanzen. Alternative Daten erweitern diesen
Blick: Satellitenfotos, Patentdaten, Social-Media-Posts oder
Nachrichtentexte liefern Frühindikatoren, bevor sie in
offiziellen Zahlen auftauchen. So lassen sich Kundenströme,
Marktstimmungen und Innovationskraft erkennen, noch bevor die
Quartalsberichte erscheinen.
Walliser erklärt im Podcast, wie KI unstrukturierte Daten – etwa
Nachrichtenartikel – in strukturierte Informationen umwandelt,
bewertet und mit Kursentwicklungen verknüpft. Eine Häufung
positiver Medienberichte kann auf steigende Aktien hindeuten,
negative auf Rückgänge.
Eindrücklich ist das Beispiel der Satellitenanalyse von
Walmart-Parkplätzen. Mehr Autos bedeuten mehr Kundschaft – und
damit steigende Umsätze. Noch raffinierter ist die Methode im
Ölmarkt: KI-Systeme erkennen anhand des Schattenwurfs von
Tankdeckeln, wie voll Ölspeicher sind. So lassen sich weltweite
Lagerbestände schätzen und Preisbewegungen vorhersagen – ein
Informationsvorsprung, der Millionen wert sein kann.
Doch Walliser betont: „Ob das gesellschaftlich sinnvoll ist, ist
fraglich.“ Denn solche exklusiven Datenquellen verschaffen
finanzstarken Akteuren Vorteile – eine Informationsungleichheit,
die ethische Fragen aufwirft.
Wenn viele dieselben Datenquellen nutzen, verlieren sie ihren
Wert – ein Phänomen, das Walliser als
«Crowdedness» bezeichnet. Erfolgreich bleibt, wer kreativ
kombiniert: etwa Patentdaten mit Medienresonanz oder
Mobilfunkdaten mit Wetterinformationen. Diese unkonventionellen
Verbindungen schaffen neue Einsichten, bevor der Mainstream sie
entdeckt. «Die Zukunft liegt nicht in der Menge der Daten,
sondern in ihrer klugen Verbindung», so Walliser.
KI liefert Tempo und Präzision – doch Sinn, Kontext und Empathie
bleiben menschlich. Die Kombination beider Welten eröffnet
Chancen weit über die Finanzbranche hinaus. Wer Daten kreativ
nutzt und verständlich kommuniziert, prägt die neue Ära der
Künstlichen Intelligenz mit. Denn am Ende entscheidet nicht die
Maschine über den Erfolg – sondern der Mensch, der ihre Sprache
zu erzählen weiss.
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