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Big Data – sammelst du noch oder nutzt du schon?

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von Anna Gorr und Hans Mantell

Während viele mit dem Begriff „Big Data“ vor allem Datenaufzeichnungen von Konsumverhalten zur Optimierung von Marketingmaßnahmen verbinden, müssen auch die Möglichkeiten im Finanzsektor erkannt und genutzt werden. Dabei spielen mittlerweile weniger die allgemeinen Sammelmethoden von Massendaten die entscheidende Rolle, sondern neue Analysetechnologien, die zielgerichtete und spezifische Auswertungen ermöglichen. Im Rahmen des 4. DVFA Kongresses wurde dieses Thema vergangenen Dienstag in Zusammenhang mit dem Investmentprozess vorgestellt und durch Präsentationen mehrerer aktueller Ansätze und Produkte veranschaulicht.

Prof. Dr. Andreas Hoepner, Professor am ICMA Centre der Henley Business School, stieg mit der Frage ein, ob Big Data zu einer fließenden Transformation in der Investmentanalyse führt, oder sich bereits jetzt die komplette Denke in diesem Bereich verändert hat. In diesem Zusammenhang spielt der demographische Wandel für ihn eine entscheidende Rolle – Millenials, die Bevölkerungsgruppe, deren Schulabschluss nach 2000 lag, stellen schon bald die Mehrheit der Arbeitskräfte und Investoren dar. Hoepner hält fest: „Millenials denken Data! Millenials denken Google!“. Somit muss intelligente Analyse der zur Verfügung stehenden Daten eine wichtige Informationsbasis für strategische Unternehmensentscheidungen in der Finanzdienstleistungsindustrie gewährleisten. Hoepner stellt mit „Financial Data Science“ eine Kombination aus mathematischen, technologischen, sowie wirtschaftswissenschaftlichen Analyseansätzen vor, die eine Bewertung von Unternehmen nach Aspekten der Investmentnachhaltigkeit ermöglicht. Er zieht den Rückschluss: „Data is the new oil and Financial Data Science is the new exploration“.

Im zweiten Teil des Kongresses wurde es greifbarer – die Vorstellung von drei aktuellen Ansätzen und Produkten zeigte anwendungsbezogen, wie Daten unter den vorausgenannten Aspekten nicht nur gesammelt, sondern auch genutzt werden sollten. Hendrik Bartels, live zugeschaltet aus Kalifornien, stellte den Ansatz des Start-Ups TruValueLabs vor, der Künstliche Intelligenz nutzt, um wertvolle Einsichten in Umwelt und gesellschaftlicher Unternehmensführung (Environmental and Social Governance – ESG), sowie Nachhaltigkeit zu liefern. Am Beispiel Volkswagen zeigte Bartels, wie gesammelten Daten Signale entnommen, Risiken, Möglichkeiten und Trends identifiziert und auf Kundenbedarf zugeschnitten präsentiert werden können.

Oliver Stock, der kürzlich vom Handelsblatt zum Start-Up Sentifi wechselte, ging einen Schritt weiter und behauptete, mit den neuen Analysemethoden hätte der Dieselgate Skandal für Volkswagen sogar verhindert werden können. Durch Social Listening und Crowd Intelligence hätten erste Anzeichen für die Affäre erkannt und frühzeitig adäquate Reaktionen eingeleitet werden können. Natürlich muss die Authentizität der unstrukturierten Daten als glaubwürdige Quelle durch Algorithmen geprüft werden.

Nicht nur StartUps, sondern auch etablierte Informationsdienstleiter erkennen den Wert von Big Data Analysen für den Finanzmarkt. Charles Farara von Bloomberg stellte Funktionen des Datenmonitors vor, die durch Analyse von Twitter Nachrichten ermöglicht werden. Twitter wird im Finanzsektor sehr stark zum Informationsaustausch und zur Trendindikation genutzt, Bloomberg extrahiert relevante Tweets, führt thematische Analysen durch und integriert Nachrichtenmeldungen in den Workflow seiner Kunden. Somit können in Echtzeit Trends und Marktveränderungen erkannt werden.

Die Fortschritte in der Nutzung von Artificial Intelligence und Machine Learning im Finanzdienstleistungssektor bringen auch viele Veränderungen im Personalwesen mit sich. Ein Wegfall von Arbeitsplätzen in bestimmten Bereichen des Researchs scheint unausweichlich zu sein – gleichzeitig werden jedoch Technologieexperten gesucht, die die skizzierten Entwicklungen vorantreiben.

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