#31 | Was passiert, wenn Maschinen über Geld nachdenken? | Gast: Santiago Walliser, LEAN FS

Was passiert, wenn Maschinen über Geld nachdenken? – Podcast mit Santiago WalliserParkplatzanalysen 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.