Finanzen neu gedacht: Was KI mit deinem Geld macht (mit Elisabeth L‘Orange)

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00:00:07: Guten Tag und herzlich willkommen zu einer neuen Ausgabe von Tech, KI & Schmetterlinge.

00:00:11: Dem Podcast von mir Sascha Lobo in Zusammenarbeit mit schwarz digits dem deutschen Technologiepartner für digitale Souveränität in Europa.

00:00:21: das Thema heute ist eine Art über Thema, was in ganz vielen gesellschaftlichen Bereichen immer eine sehr, sehr maßgebliche Rolle spielt und deswegen natürlich nicht nur in der Wirtschaft sondern eigentlich auch für Privatpersonen und sogar für Staaten eine entscheidende Situation herstellt.

00:00:39: Es geht um Finanzen Natürlich in diesem Podcast um künstliche Intelligenz und Finanzen.

00:00:45: Und zwar finanzen im weiteren Sinn, sowohl privat was man da machen oder eben nicht machen kann als auch für Unternehmen bis hin zum globalen Wertschöpfungssystem der Wirtschaft insgesamt wie da der Bereich Financen durch Künstlicheintelligenz eventuell verändert wird.

00:01:02: Mit mir dabei ist Elisabeth Lorange-Kohaus für diesen Podcast, aber gleichzeitig auch mit einer tiefen Expertise in genau diesem Bereich Finance ausgestattet.

00:01:13: Hallo Elisabet!

00:01:14: Hi Sascha!

00:01:16: Ja schön dass wir mal wieder zusammen einen Podcast machen.

00:01:19: das war jetzt ein paar Tage nicht so.

00:01:22: Magst du um reinzukommen vielleicht kurz beschreiben was du im Bereich Finance bisher so gemacht hast?

00:01:28: Ja klar, also.

00:01:29: erstens habe ich ein LLM in Banking und Finance Law gemacht.

00:01:34: Das heißt ich hab in New York einen Master gemacht der als Fokus tatsächlich die Finanzwelt oder das Finanzwesen hatte.

00:01:41: Das heisst im Zuge dessen habe ich mir viele Unternehmen angeguckt.

00:01:45: Ich habe mir die Finanzflüsse angegückt und mein primäres Ziel war es in New york damals darin zu arbeiten Und dass hatte die highest employability wie man auf Englisch sagt, also die höchste Möglichkeit danach in der Finanzwelt beschäftigt zu werden.

00:01:59: Und ich habe tatsächlich meinen Master dann im algorithmischen Trading gemacht.

00:02:04: das heißt Ich hab mir die Algorithmen von Goldman Sachs angeguckt und angesehen wie High Frequency Trading funktioniert.

00:02:11: Das sind die Anfänge quasi der großen Algorithmin.

00:02:15: Da haben sie in den einzelnen Trading Floors haben sie Mikros aufgehängt und dann die Trader aufgenommen und anhand von Mustern neue Modelle gebaut.

00:02:23: Also super interessant, auch die Basis für alle Hedgefans.

00:02:26: und danach war ich ... war ich VC.

00:02:30: bei einem Fund in Hamburg, also bei Neuhaus-Partners... ... war Ich VC und habe klassisch investiert.

00:02:35: Und Venture Capital ist ja eine Unterform von Private Equity.

00:02:38: das heißt da war die Finanzwelt auch klar mein Zuhause so!

00:02:43: Jetzt bin ich in der Beratung und hab immer mal wieder Touchpoints mit Finance.

00:02:47: natürlich ist das Teil des Geschäfts auf allen Ebenen und ich habe gerade tatsächlich auch ein Podcast gemacht mit Sascha Dehwald von der DKB.

00:02:54: Mit dem war ich auch auf der OMR auf der Bühne weil DKB als Digitale ganz viel Macht in der Richtung.

00:03:00: Also ich kann darüber auch gerne gleich nochmal erzählen, das nämlich ganz spannend wie die quasi AI einbauen.

00:03:05: Wenn du da vergleichsweise viel mit zu tun hast, dann ist glaube ich auch wichtig erstmal festzustellen dass du nicht nur einen Blick von innen hast sondern auch von außen weil du ab und zu geholt wirst um zu bewerten was da eigentlich für Prozesse im Gang sind.

00:03:19: Und das was ich mit Finance häufiger zu tun hatte in den letzten sagen wir mal fünfzehn Jahren war dass sich zu diesem Thema Digitalisierung und künstliche Intelligenz gefragt worden bin was denn da so ein Bereich Finance passiert?

00:03:32: Es ist häufiger geschehen, das war mein Eindruck.

00:03:35: Ich habe keine tiefe Expertise in Finance, ich habe eine, sagen wir mal beobachtende analytische Positionen.

00:03:41: Ich hatte häufig den Eindruck dass wir wenn wir von Deutschland sprechen vielleicht sogar von Europa sprechen in diesem ganzen Bereich Finance eher in einer Art Nichtschwimmerbecken unterwegs sind.

00:03:53: Dass also die großen Dinge in den Vereinigten Staaten passieren, auch im Großbritannien passieren, in Asien passieren und es ist in Deutschland das alles ein bisschen gedämpft und reduziert und ein bisschen entspannter allerdings auch ein bisschen zähre- und langsamer geschieht.

00:04:06: Ist der Eindruck richtig?

00:04:09: Klar wir sind überreguliert an vielen Stellen.

00:04:12: Wir sind sehr vorsichtig DSGVO, wir haben auf der Finanzseite verschiedene Regelwerke MIFI-II und so weiter die alles Mögliche sehr, sehr kompliziert machen.

00:04:25: Wir haben darüber hinaus noch die europäischen Regelwerken, die das Ganze ebenfalls für schlimm bessern sozusagen, also wahnsinnig schwermachen in der Hinsicht Innovationen zu bauen.

00:04:36: Ich glaube es gab einige Neobanken, die dass als erstes disruptiert haben, so ein neuesten zwanzig und wie sie alle heißen Am Ende glaube ich, ist es einfacher neue Systeme zu bauen wenn du diese ganzen Legacy Probleme auch Legacy Tech und Legacy Gesetzes Werke nicht hasst.

00:04:53: Deswegen ist Asien zum Beispiel wesentlich schneller, die haben einfach diese ganzen... oder an vielen Stellen, Asien ist ja auch groß, aber an vielen Ställen haben wir diese Grundvoraussetzung quasi nicht gehabt.

00:05:06: Auch Afrika zum Beispiel, die sind gleich zum Mobile Payment gegangen und die haben auch diese ganze Desktop-Phase geliebt frogt.

00:05:12: Die haben das übersprungen.

00:05:13: Und ähnliches gilt auch in Asien.

00:05:14: Das heißt klar es ist einfacher von Null etwas aufzubauen, wenn du nicht irgendwie eine Riesenbank im Hintergrund hast.

00:05:20: Und deswegen gerade auf der Konsumaseite glaube ich gibt es wesentlich bessere Produkte überall sonst in der Welt als in Deutschland weil die eben andere Voraussetzungen haben.

00:05:30: selbst in Indien ist Mobile Pay viel einfacher und viel besser geregelt.

00:05:36: Auf der anderen Seite Wenn Ich mir die USA angucke da Als Ich Zwei Tausend Neun Zehn und So weiter New York Gewohnt habe Da Hatten Die Noch Nicht Mal Richtige Überweisungen.

00:05:46: Ja, da hat jeder also seine.

00:05:47: die Miete wurde immer mit dem Schreck bezahlt.

00:05:49: Das heißt jetzt war vom kleinen Stück Papier den Namen meines Vermieters eingetragen und meine Kontonummer beziehungsweise den Betrag.

00:05:55: die Kontonur war eingedruckt und habe eben so einmal im Monat die Mieten geschickt.

00:06:00: Die USA ist auch lange nicht soweit.

00:06:01: ja auch zu der Zeit waren wir schon auf der Mobilfunkseite viel weiter als die.

00:06:06: Also da gibt es große Diskrepanzung glaube ich.

00:06:09: aber Wie du sagst, klar.

00:06:10: Ich finde wir sind absolut im Nichtschwimmerbereich wenn wir technologisch über Finance reden weil es ist leider so die Unternehmen werden eben ausgebräumt.

00:06:21: Ich erzähle in dem Podcast über Vibecoding auch eine kleine kurze Anekdote, die ich hier nochmal, weil sie passt wiederholen möchte.

00:06:30: Nämlich dass ich als Selbständiger mit vergleichsweise vielen Auftraggebern und gleichzeitig schon mit vielen Leuten, mit denen ich zusammen arbeite, mit unterschiedlichen Unternehmenssituationen, das ich versucht habe einen Überblick zu bekommen ein detaillierten mehr oder weniger Echtzeitüberblick über meine gesamten Finanzen.

00:06:49: Das ist nicht so, dass mir der Überblick komplett fehlt an dieser Stelle.

00:06:52: Es gibt aber in bestimmten Bereichen schon Untiefen, um es mal auszudrücken zum Beispiel was eine Cashflow-Berechnung angeht und das man damit bestimmte Vorhersagen und Prognostiken inzwischen relativ gut Planungen machen kann.

00:07:06: ich bin so auf halben Weg zwischen Privatpersonen und Unternehmen.

00:07:11: Da ist es mir wahnsinnig schwer gefallen, ein gutes Finance-Dashboard für mich selbst aufzustellen.

00:07:18: Da sind glaube ich auch deutsche Selbstständige.

00:07:20: jetzt nicht unbedingt eine Premium-Zielgruppe – obwohl wir gar nicht so wenig sind, ist das schon so, dass was ich brauche von den meisten Finance- Dashboards die es so gibt eher nicht abgebildet wird und sogar bestimmte Angebote, die am Finanzmarkt für Privatpersonen oder auch für kleine Selbstständigen unterwegs

00:07:39: sind.".

00:07:39: Sogar da habe ich ganz viele Features vermisst, die eigentlich ziemlich essentiell sind.

00:07:44: Was ich sagen möchte dieser ganze Bereich Finance der ist wenn man das dieses Land Deutschland nimmt zum Beispiel im Steuer Kontext zum Beispiel auch in vielen Regulierung Kontexten so komplex und so kompliziert zusätzlich dazu dass Finance sowieso schon eine komplexe Materie ist was es eigentlich ja ein Bereich wäre wo KI perfekt aufgestellt ist?

00:08:10: Ja und nein.

00:08:11: Also guck mal, wenn wir uns allein diese Reisekostenabrechnungen ansehen die wir alle immer leisten oder abliefern müssen am Ende des Monats dann ist die Komplexität ja das nicht ein Monat dass es gleiche Muster hat.

00:08:24: ich lade meine Reise kosten über Concord hoch.

00:08:26: Das ist ein SAP Produkt selbst das funktioniert halt immer nur bedingt.

00:08:30: also Ich glaube, dass die Komplexität liegt an vielen Eckmonenten.

00:08:34: Also erstens es könnte wesentlich weniger komplex sein auf regulatorischer Seite.

00:08:38: das heißt ist wenn man jeden zwei Euro dreißig Kaffeebeleg einrechnen muss oder darf oder kann oder soll.

00:08:43: erreicht das einen irgendwann ein Paper Trail von ungeahnten Maßen?

00:08:47: Das zweite ist natürlich grundsätzlich die verschiedenen Systeme keine Schnittstellen zueinander haben.

00:08:53: Das heißt, dass Dativ keine Schnittstelle keinen MCP wie auch immer zu den Modellen hat.

00:08:58: das heißt man kann nicht einfach mit Claude sich einen Tool Vibe-Coden und das ganze dann bei Datif hochladen zum Beispiel.

00:09:04: Das andere ist natürlich wir als Deutschland die europäischen Gesetze noch pepstlicher als der Papst auslegen und das tun wir in allen Bereichen auch.

00:09:13: Die KI-Verordnung legen wir anders aus, als andere Länder den Datenschutz legen wir an das Haus als anderen Länder.

00:09:19: also wir sind halt sehr es macht es alles wahnsinnig komplexes.

00:09:22: heißt es liegt nicht daran dass es nicht genug Leute gibt die Produkte in dem Kontext bauen sondern es liegt daran dass ist einfach den Leuten ziemlich unmöglich gemacht wird.

00:09:32: Wir versuchen uns mal durch diesen Veränderungsbereich KI und Finance so Schritt für Schritt durchzukämpfen.

00:09:39: Und kämpfen deswegen, weil da nicht nur sehr viel passiert sondern weil du wieder das Gras skizziert hast dass auch an sehr vielen Stellen einfach mit unterschiedlichen Geschwindigkeiten funktioniert und auch mit unterschiedlichem Aktionshorizonten um es mal so auszudrücken.

00:09:52: am Ende ist eben die Frage ob zum Beispiel ein Staat eine bestimmte Schnittstelle bereit stellt zu finanziellen Daten oder nicht?

00:09:58: Oder zu bestimmten Banken oder Nichts?

00:10:01: Das ist dann nichts im Start sondern bei den Banken.

00:10:03: wir haben genau da ne Art Präsidents.

00:10:06: Anfang des Jahres hat JetGPT einen Finanzberater eingebaut und das eröffnet mit der Bekanntgabe, dass sie zwölf tausend Banken an Bord geholt haben.

00:10:18: Mit denen jetzt in den Vereinigten Staaten bei JetGPP so ein eigener KI-Finanzberater genau das tut was ich halt ein bisschen verzweifelt versucht habe mit meinem Finance Dashboard selbst Vibe zu koden.

00:10:29: Was wie gesagt nicht richtig geklappt hat.

00:10:32: wo ist denn aus Privatpersonen, Perspektive.

00:10:36: Der große Vorteil wenn man KI und Finanzen irgendwie ein bisschen anfängt zu verheiraten?

00:10:42: Ich glaube darin das Systeme eben oder dass KI sehr gut Muster erkennen kann die uns selber vielleicht in der Form nicht bewusst sind.

00:10:51: ja und wenn man den Zugriff zu einem möglichen gibt dann können die KI sehrgut nachdenken und Sachen finden die man selber nicht findet.

00:11:01: Zum Beispiel, was ich letztens gemacht habe war privat alle Belege in einen Google Drive Ordner zu legen und dann Gemini dazu die entsprechenden Dinge rausfiltern zu lassen.

00:11:14: Die steuerlich relevant sind.

00:11:15: das heißt Ich hab ein Ordner mit Hunderten von belegen Und gebe dann ein Prompt rein und sag finde bitte abcde und Das Modell hat es nicht zu hundert Prozent aber Zu Neunzig Prozent gefunden.

00:11:27: den Rest habe ich dann selber noch irgendwie dazugefügt.

00:11:30: dass heißt Diese allein auf der buchhalterischen Seite finde ich das wahnsinnig interessant.

00:11:35: Wir müssen ja auch mal Finance definieren, so was meinen wir eigentlich mit Finance?

00:11:38: Wir meinen mit Finance erstmal die persönlichen Finanzen und es betrifft natürlich sowohl das Bankwesen als auch die Steuern auf Unternehmenseite alles was Gewinn- und Verlustseitig relevant ist.

00:11:52: Das heißt also alles was man zur Unternehmensteuerung braucht.

00:11:55: Da sind natürlich riesige Datenmengen mit KI super leicht durchsuchbar.

00:11:59: Und wie gesagt, also dieser Anwendungsfall dass man es alles in einen Ordner schiebt und dann anfängt zu prompten fand ich sehr gut.

00:12:04: das war auf jeden Fall so ein bisschen ein magischer Moment wo ich dachte langsam fängt es an dass die KI mir tatsächlich mehr wert stiftet.

00:12:12: Das langsam finkt es an das siehst du gar nicht alleine so.

00:12:15: wir haben von McKinsey Global Banking Annual Review das kommt jedes Jahr das sagt der Name schon raus und ist eine Betrachtung des gegenwärtigen Stands was im Bankingbereich möglich ist, auch technisch möglich ist.

00:12:27: Von letzten Jahr Ende twenty-fünfundzwanzig sind die Daten einigermaßen eindrucksvoll.

00:12:31: danach sollen.

00:12:33: Dreiundzwantig Prozent der Menschen, die KI benutzen diese mindestens monatlich für Finanzaufgaben verwenden und die häufigste Nutzung dabei ist interessanterweise Die Anlageberaterung.

00:12:43: das ist mehr als ein Drittel der Menschen die KI für Finanz Aufgaben benutzen schauen.

00:12:48: wie kann ich mithilfe von KI herausfinden?

00:12:50: Wie ich mein Geld anlegen kann?

00:12:52: Ja klar Ich hab mir auch überlegt, weißt du was superwitzig wäre zu bauen?

00:12:56: Während so ein kleiner Agent.

00:12:58: der sich bei den ganzen Thought-Lieder-Podcasts die Transkripte runterlegt, was ja nicht schwer ist.

00:13:03: Die sind alle entweder bei Apple oder woanders hinterlegt und dann daraus die Noise from Signal zu teilen und die wichtigsten News und die Wichtigsten Aussagen zusammenzufügen um dir eine Empfehlung zu geben.

00:13:17: Das sollte eigentlich nicht schwer sein könnte man machen aber ich glaube es gibt immer Hedge funds die das outperformen.

00:13:24: Am Ende des Tages wird es immer Leute geben, die darin wirkliche Profis sind und wirklich besser sind.

00:13:28: Aber diese kleinen sich so kleine Informationstools zu bauen wenn man wirklich dazu nichts zu treten oder andere Dinge zu machen finde ich sehr, sehr sinnvoll weil natürlich hat die KI Zugang zu wissen zudem du normalerweise keinen Zugang hättest.

00:13:42: Was was mich da regelmäßig nicht würde nicht sagen irritiert aber doch zumindest interessiert mit der Sonnenbruchstelle zu irritiert dann ist das der gesamte Finance-Markt mir so zwei oder gar drei geteilt vorkommt, was Privatpersonen angeht.

00:13:59: Die niegen die sagen ich möchte eigentlich was Sicheres haben, die niegen sie sagen Ich möchte irgendwie etwas haben, was langfristig für mich funktioniert.

00:14:08: Das sind denn diese Leute?

00:14:08: Diese ganze Generation, die quasi ihre Altersvorsorge zumindest gedacht hat als ah das mache ich über ETFs mit MSCI World und so weiter.

00:14:16: Es sind also Leute, die ein bisschen Nach dem Sparbucht über nachgedacht haben, was kann man eigentlich im Investmentkontext machen?

00:14:24: Es investiert ja auch nicht jeder muss man dazu sagen.

00:14:26: Das ist in Deutschland in den letzten fünfzehn vielleicht zwanzig Jahren bekannter geworden größer geworden Auch durch soziale Medien übrigens der ETF heute Ein Begriff ist, den praktisch fast alle jungen Menschen verstehen überhaupt.

00:14:39: Das hängt sehr stark mit sozialen Medien zusammen und der vielen verschiedenen unterschiedlichen Werbefeldzügen die ETFs als Produkt hatten in den letzten Jahren.

00:14:50: bei Fonds sieht es ein bisschen anders aus aber von der Richtung her ähnlich Diese Leute, es gibt natürlich auch immer noch Leute die gar nicht investieren wollen oder in den Sparbuch haben und denen das reicht.

00:14:58: Das ist ja aber jetzt aus feineren Sicht nicht das allerinteressanteste.

00:15:03: Und dann gibt es so Leute in der Mitte, die vielleicht auch ein Depot haben und nicht nur ETF sondern auch überlegen ob sie selbst mit Aktien.

00:15:09: und Dann gibt es Die leute die aus irgendeinem Grund glauben Sie hätten einen Gespür oder Näschen oder eine Expertise um selbst Mit zu rühren in diesem Bereich.

00:15:23: Was glaubst du denn, wie KI diese drei Gruppen, die so auf Sicherheit gehen?

00:15:27: Die ein bisschen mit dabei sein wollen und vielleicht auch mal einen Treffer landen wollen.

00:15:30: Und diejenigen, die schon fast an der Grenze sind selbst mal was zu trade'n.

00:15:35: Was glaubt's du, wie KAI da wirkt?

00:15:38: Wenn wir mit dem dritten Anfang, mit der dritten Gruppe oder Kohorte anfangen... ...und uns diejenigen anschauen, die selber mittraden können dann auch mit Hilfe von KAI weil sie dort irgendwie vielleicht mehr Wissen meinen zu erhalten.

00:15:55: Das finde ich immer schwierig, weil ich habe zu viel Respekt vor den Märkten um gegen die großen Market Making Hedge Funds oder wir auch mal anzutraden.

00:16:04: das heißt sicherlich gibt es Leute die kurz gewinnen und vielleicht Trades machen, die profitabel sind.

00:16:11: Aber die werden mit Sicherheit auch Trades an denen sie großartig verlieren.

00:16:14: Und die Märkte sind eigentlich nicht dafür gedacht dass du als kleiner Anleger einzelne Positionen hältst und damit dann viel Geld verdienst.

00:16:24: weil die großen Fans ja die großen Banken die sind halt eine derartige große Position Die haben Zugang zu viel mehr Wissen.

00:16:32: Es ist nicht so das sie vorher bei Bloomberg gucken große Teams von Analysten, die in Trading House sitzen.

00:16:38: Die keine Ahnung, die Wetterdaten mit den Bodendaten oder so korrelieren um dann jetzt zu sagen wie irgendwie die Commodities der Goldpreis morgen sein wird?

00:16:47: Das ist jetzt übertrieben gesagt.

00:16:48: aber das heißt diese Märkte sind hoch effizient und werden halt eigentlich von den großen Playern bewegt.

00:16:56: Das ist Nummer eins, das heißt damit zu trainen kann man machen.

00:16:58: es gibt auch viele Leute die haben ein gutes Händchen dabei gehabt.

00:17:01: aber ich glaube langfristig kostet dass wenn man das richtig macht sehr viel Zeit Und viel Energie, viel Wissen und es ist eigentlich ein Vollzeitjob so.

00:17:10: Und selbst dann muss man Glück haben!

00:17:12: Das sind die einen.

00:17:13: Dann die zweiten, die quasi jetzt in ETFs investieren.

00:17:17: ja das ist natürlich die sichere Wahl.

00:17:20: also wenn man nicht auch perspektivisch an dem Wachstum von Tech in irgendeiner Form partizipiert und ETFs kauft beziehungsweise Indizes, die sich auf Tech spezialisieren bzw.

00:17:33: fokussieren dann wird man an diesen ganzen wird man abgehängt werden von diesem Wachstum weil dieser wahnsinnige dieses wirtschaftliche Wachstrumpf findet halt in Tech statt.

00:17:44: wenn man keine keinerlei Zugang dazu hat Dann wird man irgendwann abgehängt werden finanziell.

00:17:50: Das heißt, denen kann ich sehr wohl dazu raten sich mit KI zu informieren.

00:17:55: Ich habe zum Beispiel mir selber einen Newsletter-Summary gebaut das heißt ich hab mir eine separate E-Mail eingerichtet.

00:18:01: in der superaten E-mail bekomme ich alle relevanten Newsletter also ich habe irgendwie die Information und dann noch zehn andere da rein, die da reinkommen Und dann schicke ich mir selbst daraus so ein Art Digest das heißt jeden Tag bzw.

00:18:13: jeden Montag kommt eine Summary mit den wichtigsten Headlines Und das könnte man sehr gut bauen für Finanz-News, wenn man in gewisse Unternehmen investiert oder gewisse Indices.

00:18:24: Das heißt dass man sich selber dadurch ausschaut und das kann eigentlich nur KI leisten auch wenn man mein wegen einzelner Positionen traded.

00:18:30: dann kann man sich sehr gute Bots bauen die im Internet permanent nach den neuesten News suchen und vielleicht gibt es eine Bloomberg Schnittstelle wie auch immer und man kann sich dadurch natürlich supergut informieren.

00:18:42: so und die erste Gruppe nicht an dem sowohl einen Aktienwachstum als auch einem Tech-Wachstum in irgendeiner Form teilnimmt, die sind glaube ich werden sehr kurzfristig ein Problem haben.

00:18:54: Wir sehen ja schon dass das stagnierende Wirtschaftswachstums in Deutschland für wesentlich weniger Millionäre sozusagen Sorgt, also es gibt immer diesen UBS.

00:19:06: Wealth Report kommt einmal im Jahr raus.

00:19:08: Am ersten Juli kam da wieder raus und dann man sieht das Deutschland immer mehr am Ende ist sozusagen.

00:19:14: Das heißt dieser bei dem Global Wealth report war klar dass wir den vorletzten Platz einlegen.

00:19:20: Und warum?

00:19:21: Weil wir's nicht schaffen wert oder wealth oder Vermögen aufzubauen weil wir eben keine Aktien kaufen Wir kaufen keine Immobilien.

00:19:29: Also alles was die Welt rund um uns herum tut tun wir eben nicht Und dadurch haben wir, schaffen wir es nicht.

00:19:35: Das heißt denen würde ich empfehlen eher in diese mittlere Korrate zu gehen und sich zu informieren.

00:19:40: Ja da muss man vielleicht auch einen kurzen Schlenker machen das sich finanz.

00:19:43: ich glaube auch hier übrigens eine gewisse positive oder eher positive Wirkung von Social Media.

00:19:48: Finanz verändert sich auch in der Betrachtungsweise der Bevölkerung.

00:19:53: Wenn ich mir das so anschaue, wie in den Siebziger und Achtziger Jahren ganz normale erwachsene Menschen quasi die die Bevölkerung in Deutschland ausgemacht haben... Aktien gesprochen haben, wie die über diese Märkte gesprochen haben.

00:20:06: Und das war noch nicht mal, dass sie irgendwie waren so nicht links gewesen sein müssen.

00:20:09: Das war an der Grenze der Seriosität.

00:20:12: Es war schon ... es war so zocker da gab's so Zuschreibungen, wo man gesagt hat, er hat Aktien?

00:20:18: Also der ist ja ein Spieler!

00:20:19: Das ist ja unseriös was da geschieht.

00:20:22: Ja, das war also von überraschend vielen Menschen im Bildungsbürgertum die Perspektive auf alles was in Richtung Finance gegangen ist.

00:20:28: Das ist glaube ich etwas verändert worden.

00:20:32: Es hat sich ein bisschen verschoben.

00:20:33: es gibt immer noch diese Zuschreibung in Deutschland, dass bestimmte Aspekte von Finance sofort als Spekulanten gelten und man wunderbar rein geheimnisst was da alles katastrophal läuft.

00:20:49: Aber abseits davon haben jüngere Menschen vor allem, sagen wir mal, Menschen unter vierzig und müssen mal so ein bisschen zu pauschalisieren.

00:20:57: Haben einen anderen Angang an Finance insgesamt?

00:21:01: Ich glaube das hängt schon sehr zentral mit sozialen Medien zusammen.

00:21:04: um das mal in Zahlen zu kleiden Wir haben in Deutschland so rund fünfundzwanzig Millionen Menschen zwischen vierzehn und vierzig also unter vierzehnt so grundfünfund.

00:21:15: zwanzig Menschen und davon etwa zwanzig Prozent, nämlich so knapp fünf Millionen besitzen Aktien, Aktienfonds oder ETFs.

00:21:25: Und dass das zwanzich Prozent sind in dieser Klasse, das halte ich hauptsächlich für das Verdienst von einer Gegenöffentlichkeit in sozialen Medien, die sich hat inspirieren lassen jetzt nicht immer nur gut.

00:21:40: Aber sie sich hat Inspirieren lassen davon dass man selbst anfängt zu überlegen wie funktioniert Geld?

00:21:45: Wie funktionieren Märkte was bedeutet das?

00:21:47: Wie kann ich vielleicht eine sagst Vermögen aufbauen?

00:21:49: Ich würde es noch ein bisschen fast drunter beschreiben wie kann ich anfangen Davon zu profitieren Dass ich selber Geld zurücklege Über und das muss man dazu sagen über die praktisch null Zinsen in der Zeit, in der diese Menschen aufgewachsen sind.

00:22:06: Denn das ist ja nicht nur Social Media was dazugekommen ist sondern gleichzeitig haben die Menschen gelauten gemerkt früher hatte ich ein Sparakonto, habe X-Prozent bekommen und zwischenzeitlich im Prinzip bis zu Corona war ein Spargonto fast zinsenlos und dass diese Zinslosigkeit, die Niedrigzins oder Nullzinsphase über die wir eine längere Zeit jetzt Volkswirtschaftlich gesehen waren.

00:22:29: Natürlich hat die dazu geführt, dass Leute denken hey wenn ich was spare dann soll das doch mehr werden?

00:22:33: Das ist doch eigentlich der Sinn davon, dass ich mein Geld irgendwo hinlege.

00:22:36: und ich glaube, diese Betrachtungsweise hat dazu gefühlt, dass Finance bei jungen Menschen inzwischen ganz anders betrachtet wird.

00:22:43: und ich Ich glaube, künstliche Intelligenz wird von jungen Menschen wahrgenommen als ein sehr machtvoller Hebel um sie in eine Lage zu versetzen die vorher eben nur Großbanken irgendwie hatten oder Leute die sich wirklich sehr gut damit auskannten und die dann wie du sagst auch noch Glück hatten.

00:23:03: Ja ich glaube dass das nächstes natürlich auch so'n bisschen die Gamification des Tradings.

00:23:07: also wenn du dir die verschiedenen Trading Plattformen wie Trade Republic in Amerika ist es Robin Hood usw.

00:23:13: anschaust Dann glaub ich würde Nehmen die ein Teil der User, während sonst User, die auf Wettplattform aktiv werden.

00:23:21: Wenn man jetzt auch sieht das zum Beispiel Kalski und die ganzen anderen Prediction-Plattformen in den USA, die cannibalisieren sich alle so ein bisschen gegenseitig Also ich will nicht sagen es ist alles der gleiche Typ Mensch, der gerne irgendwie Gamebild und Glücksspiel macht aber es sind schon gewisse Schnittmengen die es da gibt Dadurch, dass die Neobanken oder diese Trading-Plattformen das niedrigschwellige aufgestellt haben.

00:23:44: Das sorgt natürlich dafür dann, dass es mehr Leute gibt wie du sagst.

00:23:47: Also ich glaube tatsächlich da ist schon ein Shift in den Generationen.

00:23:50: Das andere sind natürlich diese ganzen... Influencer und ich würde sagen, neunzig Prozent sind davon total unserius.

00:23:57: Und die Traden dann was vor dass man irgendwie nachtraden soll

00:24:00: usw.,

00:24:01: also meines Erachtens ist es als Game Artists.

00:24:03: aber es gibt auch einige die das eben sehr gut erklären und die die sehr viel educativer Arbeit leisten.

00:24:10: Übrigens eine zum Beispiel davon, die ich super cool finde.

00:24:13: Die heißt Lisa Osada und ihr Insta heißt Aktiengramm.

00:24:18: Lisa erzählt so ganz niedrigschwellig was sie getradet hat wo sie rein investiert hat.

00:24:24: Sie zeigt dann auch mal ganz transparente ein Monat verdient sie irgendwie hundertdreißig Euro den nächsten Monat verliehen sich zweihundfünfzig.

00:24:30: das sind jetzt keine.

00:24:30: sie hält keine wahnsinnig großen Positionen.

00:24:33: nur es ist ein kontinuit kontinuierlicher Trend nach oben bei ihrem So und davon gibt es um paar paar gute finde ich und denen lohnt es sich auch zu folgen.

00:24:43: Und am Ende ist das Aufklärungsarbeit, na klar kann KI dabei helfen.

00:24:47: also ich mein KI is am ende schafft des Transparenz.

00:24:50: Ich meine eines der größten Hebe von KI ist auch diese... Das Ende der Bullshit-Economie.

00:24:54: Weißt du, das heißt auch dass dieser... Es gibt ja auch so Rip-off Effekts ist, dass man als Verbraucher am Ende Verträge nicht versteht oder dass man Dinge eingeht die die so komplexe AGB haben.

00:25:05: Dass man keine Ahnung hat was man da eigentlich unterzeichnet und KI schafft es halt indem man einmal dieses Dokumente reinjagt und was man rausgespuckt bekommt.

00:25:12: Das ist häufig sehr klar und danach kann man viel bessere Entscheidungen treffen.

00:25:16: Das welche gilt für Bankverträge, das gilt für Trading Plattformen, das geht für Analysen, Marktanalysen und dergleichen.

00:25:22: also Ich glaube, dass KI ein riesengroßer Hebel ist.

00:25:25: Ja ich sehe das KI da genau das eigentlich herstellen kann was in dieser Influencing-Welt die hast du eben schon angerissen häufig versprochen worden ist.

00:25:36: und dieses Versprechen kann dann KI einlösen denn es geht ja in der Influencerwelt nicht nur um Informationen, das hast Du eben schon ganz richtig gesagt sondern manchmal auch einfach um harte Geschäftsmodelle an der Grenze zu naja... grundsätzlich von einem über die jetzten Jahrzehnte, von einem relativ niedrigen auch Bildungsstand im Finanzbereich ausgegangen sind.

00:25:55: Es gab einen darüber haben wir schon mal gesprochen, ein sehr bekannten Tweet, es ist also über elf Jahre alt von einer Schülerin aus Köln niner heißt sie und die schrieb ich bin fast achtzehn und habe keine Ahnung von Steuernmiete oder Versicherungen aber ich kann eine Gedichtsanalyse schreiben in vier Sprachen.

00:26:15: dieser Tweet ist damals überall besprochen worden Artikel um Artikel, Fernsehbeitrag und Fernsehebereitrag.

00:26:21: In sozialen Medien ist ja natürlich auch noch rauf- und runterbesprochen worden.

00:26:25: es gab viele unterschiedliche Lager.

00:26:26: aber die Essenz davon ist eine das ich bin ja auch in Deutschland zur Schule gegangen ist eine dass man in der bestimmten Form von Lebenstauglichkeit da braucht man ein Finance.

00:26:34: In einer bestimmten form von Lebenstauglichkeit bist du in der Schule gar nicht ausgebildet worden.

00:26:40: Ja, und darauf referenziert dieser Tweet von zwei tausend fünfzehn.

00:26:44: Das hat sich durch soziale Medien die Bildung dort verbessert aber dadurch ich würde jetzt nicht sagen dass neunzig Prozent von denen unseriös sind Aber leider relativ viele das stimmt schon.

00:26:53: nur das was für mich daran so interessant ist an dieser Vermählung von den Menschen dort draußen Und künstlicher Intelligenz Ist es wir mit den Chatbots mit den KI Chatboards plötzlich ein Instrument haben wo eine In Anführungszeichen Standardanalyse, für die man eine Fachperson sein musste vor noch drei oder vier oder fünf Jahren.

00:27:16: Dass sie auf Knopfdruck kostenlos möglich ist und zwar in einer überragenden Qualität weil das würde ich jetzt auch mal sagen bei allen Horror Stories um absurde Fehler von künstlicher Intelligenz gerade in diesem Finance Bereich glaube ich sind so die Basic Informationen, die ganz basalen Informationen.

00:27:36: Egal welche Plattformen liefert Gemini, ChatGPT, Anthropic irgendwie Cloud... Die sind in so einer guten und präzisen Qualität weil unter anderem da wahnsinnig viele Daten sind mit denen man lernen konnte.

00:27:48: ich glaube schon dass das einen sehr maßgeblichen Effekt darauf hat wie sich zukünftige Generationen entscheiden mit ihrem Geld umzugehen

00:27:56: Ja und wahrscheinlich auch wie sie sich entscheiden zu wählen oder?

00:28:00: Weil die Frage zum Beispiel, dass wir überhaupt eine Aktienrente diskutieren finde ich absurd.

00:28:06: Es ist wenn du dir jetzt anguckst wie viel von dem Geld was wir in diese Rente einzahlen also wir im Sinne von die Angestellt sind ja dann geht so viel Kapital so viel Geld davon geht in die Strukturierung Und wenn du so möchtest, ist Hosting des Kapitals.

00:28:26: Das heißt das geht gar nicht an uns sondern es geht an die Unternehmen, die dafür verantwortlich sind dass es investiert wird und zwar substanziell ich würde sagen fast die Hälfte.

00:28:36: Wir verlieren unser Geld vor allem in Deutschland wo wir ja irgendwie nicht unbedingt ohnehin viel Kapital haben.

00:28:41: wie verlieren es?

00:28:42: An diejenigen die das strukturieren der Umstand, dass es nicht direkt so wie in den USA fließt.

00:28:50: In denen Aktien sind indem wir unsere Aktien selber aussuchen können, indem wir unser eigenen Risikoprofile aussuchen kann und den nicht irgendwie zwanzig bis achtzig Basispunkte unseres Kapitals an die jeweiligen Strukturierer fließen finde ich absolut überraschend um das mal milde zu sagen und ich wünsche mir dass die KI diesen Knoten des Nicht-Wissens irgendwann auflöst.

00:29:12: Dieser Knund ist nicht Wissens, der hat ja auch ziemlich massive Folgen.

00:29:15: Du sprichst gerade schon von Wählen.

00:29:16: aber auch in der Politik gibt es eine ganze Reihe von Haltungen... die diesen ganzen, der ganzen Sphäre eher kritisch gegenüberstehen.

00:29:26: Und ich kann das verstehen in dem Moment wo man vielleicht als gebranntes Kind regelmäßig sieht was es für Eskalationen und auch teilweise Perversion gegeben hat in bestimmten Bereichen von Märkten und wie unregulierte Märkte durchaus auch ins Toxische kippen können.

00:29:40: Ich glaube dass würden die wenigsten bestreiten.

00:29:42: Es gibt Leute, die es bestreitten aber jetzt nicht ernsthaft und zumindest nicht in den Bereichen in denen wir hier in einer Liebe reinigen Deutschland diskutieren.

00:29:50: Aber?

00:29:50: Ja,

00:29:50: aber ich meine natürlich... Ich mein das ist nur mal die Natur des Marktes.

00:29:53: Das heißt es gibt ja eine korrigierende Phase dann geht der Markt runter, dann platzen Bubbles so wie das in Dotcom passiert ist und wie das irgendwie in dem Jahr zwei Tausend Acht passiert ist.

00:30:01: Aber dann geht da Markte wieder in ein Bull Market und geht dann bergauf.

00:30:04: also wir haben den letzten Jahre einen wahnsinnigen Upswing vor allen Dingen Tech Positionen gesehen denn es lange nicht mehr gab.

00:30:11: Die Bewertungen sind bestimmt so ein bisschen losgelöst von den eigentlichen Wertenaunternehmen aber am Ende ist es ein Markt.

00:30:17: das heißt der Markt wird dadurch was die Leute dafür bezahlen.

00:30:24: Deswegen, ich glaube, das Markt reguliert sich immer von alleine.

00:30:26: Ja,

00:30:27: nur manchmal leiden auch Menschen darunter.

00:30:30: und der Punkt für mich aber daran interessant ist bei dieser Verschiebung durch künstliche Intelligenz und Finance, ist vor allem einer dass sich am Ende ein Teil und zwar kein kleiner Teil dieses Marktes also mit anderen Worten des Geldes einen Weg sucht.

00:30:44: Es gibt ja dieses sehr bekannte Zitat aus Jurassic Park, life finds a way.

00:30:49: Das Leben findet einen Weg.

00:30:52: Damals war das, dass sich Dinosaurier doch vermehrt haben obwohl sie es eigentlich nicht hätten können und so.

00:30:56: Life finds away.

00:30:57: und das Gleiche geht halt auch wenn man das auf Geld überträgt bis zu einem bestimmten Punkt Money Finds A Way To.

00:31:04: Denn Wenn man anfängt bestimmte Bereiche der Gesellschaft sehr radikal oder eben zuradikal abzuschneiden Dann sucht sich das Geld an dieser Stelle eigene Wege.

00:31:16: Ein ganz plattes und simples Beispiel ist, dass plötzlich in Deutschland weniger investiert wird.

00:31:22: Weil nach bestimmten Regeln gespielt wird die halt nicht in allen Bereichen wirklich vorteilhaft sind.

00:31:27: Und dann wird von Menschen, die sehr vermögend sind das Geld nicht mehr in Deutschland investiert.

00:31:32: Dann sagt man auch ne möchte ich ja nicht in Deutschland Investieren Ich investiere es dann halt in Fonds in den Vereinigten Staaten In Fonds dort, hier oder überall Aber nicht in Deutschlands.

00:31:40: Das sind so Effekte über die man sprechen muss.

00:31:43: Sie werden sich nämlich aus meiner Sicht verstärken, je mehr Menschen finanziell gebildet sind.

00:31:49: Und die fangen dann an zu sagen naja das was man in der Hausbank hier anbietet, dass ist nicht das was ich möchte.

00:31:54: Ich möchte eher das was sich hier gefunden habe als Produkt weil mir die KI des empfohlen hat und das ist ein Hebel von dem glaube ich im Moment zu wenig gesprochen wird.

00:32:04: Dass wir mit künstlicher Intelligenz nicht nur eine Bildung haben sondern dass diese Bildung im Finance Bereich früher oder später auch anfassbare Folgen darin haben wird Was machen die Menschen mit ihrem Geld?

00:32:15: Und wie gesagt, es gilt nicht für die Mehrheit der Menschen, die kein Geld haben ums zu investieren.

00:32:20: Es sind aber auch nicht so wenige – wenn man das auf die Bevölkerungsbreite ansieht – dass man es ignorieren könnte.

00:32:29: Und wenn der Standard von der Generation Z wird, dass sie ihre KI fragen.

00:32:35: Wo soll ich denn die twohundertsebzehn Euro dich bekommen habe investieren?

00:32:39: Plus noch die dreißig Euro, die ich von meiner Großmutter jeden Monat bekomme.

00:32:42: Wohin soll ich die investieren?

00:32:44: und wenn dann die Antwort eben immer eine ist naja du könntest das hier investieren in Deutschland, dann kriegst du X-Prozent oder Du machst das hier.

00:32:50: Das ist ein singaprojanischer Fond.

00:32:52: Oder es ist eine aus San Francisco und dann kriegest du Y und Prozent und hast noch folgende sieben Vorteile Dann wird irgendwann die schiere Information dazu führen, dass die Leute ihr Geld nicht mehr in Deutschland anlegen wollen.

00:33:03: Und ich glaube das kann zu einem Problem werden!

00:33:05: Okay und unmittelbar mit diesen Veränderungen in den Köpfen der Menschen, der vielen, unmittelbare damit verbunden ist natürlich auch wie sich Finance als Bereich in Unternehmen entwickeln wird durch künstliche Intelligenz?

00:33:16: Was ist denn da deine zentrale Beobachtung?

00:33:19: was geschieht wenn Künstliche Intelligence den Bereich Finance in Unternehmen mehr und mehr prägt?

00:33:26: Meinem Beobachtung ist auf jeden Fall, dass sich die CF-Oler oder Finanzen in den Unternehmen Sorgen machen.

00:33:32: Weil das Problem ist natürlich an erster Stelle, dass KI wahnsinnig teuer ist.

00:33:36: also dieser Token Burnless kein Joke und die Unternehmen fragen sich wo es herkommen soll.

00:33:42: Die meisten haben normalerweise nicht ein Polster von mehreren Millionen Euro jedes Jahr Dass sie auf einmal ausgeben können Und stellen natürlich fest wenn Sie anfangen Leute zu entlassen Das der Mehrwert eben nicht da ist.

00:33:54: so wie Das heißt die Finanzen sind die ersten, die mit KI... in Kontakt treten, aus der Perspektive.

00:34:01: Und die überlegen sich natürlich dann auch was können sie intern machen um das Finanzwesen irgendwie besser zu gestalten?

00:34:07: So die letzten ich würde sagen vierundzwanzig Monate haben sich die Modelle noch nicht so richtig dazu geeignet wirklich Rechnung zu machen Excel irgendwie zu ersetzen beziehungsweise auch intern in den... Die haben ja alle ihre internen Programme also die meisten lassen laufen auf SAP.

00:34:21: Das heißt da gibt es auch kleine KI-Applikation aber ähm..die überlegen können.

00:34:29: Und ich glaube, dass also das erste was vor allem die CFO-Laure und so weiter machen ist, dass sie sich mit der KI quasi, dass Sie so ein Arzt Sparingspartner haben um Hilfe zu bekommen wie sie Dinge besser strukturieren können ja.

00:34:42: Die haben ja auch sehr viel, sehr häufig andere Aufgaben tätigen Unternehmenszukäufe und beobachten sehr genau die Konkurrenz.

00:34:49: Das heißt Aber auf der operativen Finanzseite sozusagen in den Unternehmen, da passiert noch nicht... Also da wird noch nicht so viel an die KI abgegeben.

00:34:59: Weil wenn du dich auf einmal nicht auf deine Controlling-Tools verlassen kannst und deine BWAs, deine Susas also Summen und Salden jeden Monat plötzlich anders sind oder falsch sind dann geht das nicht.

00:35:12: Und das heißt gerade im Finanzwesen und auch auf operativer Seite ist Präzision Unabdingbar, das heißt da ist kein Raum für eine fünfprozentige zehn prozentige Fehlerquote.

00:35:24: Das heißt ich denke dass die eben stark mit den Nutzern als Gesprächspartner wenn du so willst aber noch nicht um Prozesse bis ins kleinste Detail zu ersetzen

00:35:37: dieses Nichtersetzen, nicht ersetzen können.

00:35:39: Nicht ersetzen wollen.

00:35:41: Es klingt einfach immer mit meine Beobachtung.

00:35:44: überall da wo ich Kontaktpunkte hatte in diesem Bereich ist das regelmäßig gesagt wird Da muss ein Human in the Loop sein.

00:35:51: Da muss einfach einen Mensch mit in der Entscheidungskette sein dass das aber häufig eine Art Schutzschild ist.

00:35:57: Ausrede vielleicht auch so ne Art Verantwortungsanker.

00:36:01: Dann isst er mensch nur noch in Anführungszeichen ein Verantwortungs-Anker.

00:36:06: Es gab zu Zeiten, als es noch in Deutschland im neunzehnten Jahrhundert eine Zensur gab.

00:36:11: Eine staatliche Zensure gab es sowas wie den Sitzredakteur in verschiedenen Zeitungen und er hieß so der Sitz-Redakteur.

00:36:21: weil in dem Moment wo Sensoren gesagt haben das ist aber eine schädliche Information dafür muss jetzt jemand büßen sind diese Redakteure in den Knast gegangen nur dafür dass jemand die Verantwortung tragen musste eine Person das hier der Kaiser beleuchtet worden ist oder was auch immer.

00:36:36: Und diese Sitzredakteure, die haben halt quasi nicht viel mehr Aufgaben gehabt als die Verantwortlichen zu sein was in erster Linie relevant ist wenn etwas schief geht.

00:36:44: Ich kann mir gut vorstellen das es eine Art Equivalent gibt im Finance Bereich denn ganz ehrlich Wenn ich das von außen so einschätzen sollte, dann gibt es sehr viele Bereiche im Finanz für Unternehmen wo eine KI entweder jetzt schon oder in ganzer Zukunft nicht nur besser und schneller sondern ehrlicherweise auch viel weniger fehlerbehaftet sein wird als dass bei Menschen der Fall ist.

00:37:08: Insofern ist es beinahe ne moralisch ethische Entscheidung und keine technische oder Qualitätsentscheidung mehr ob in einem bestimmten Bereich von Finance noch eine Person ist mit der Ausnahme der Verantwortung.

00:37:20: Der Mensch will am Ende einen Menschen haben, den er entweder im Privatbereich anschreien kann oder den er im Business Bereich mit Verantwortung belegen kann, der damit am Ende büßen soll.

00:37:31: Ja, es hängt ein bisschen davon ab von welchem Bereich man spricht.

00:37:34: Also das heißt ist es im Controlling?

00:37:36: Es ist in der Buchhaltung?

00:37:39: In dem verantwortlichen Bereich?

00:37:42: Das sind in Errechnungslegungen... ...es hängt ja sehr von der Größe des Unternehmens ab und vom Sektor an dem das Unternehmen unterwegs ist.

00:37:49: Es hängt ab von der Maturität des Untersehens wie viele Dinge sind schon automatisiert.

00:37:53: Es Hängt vom Standort ab.

00:37:54: also gibt es so viele verschiedene Faktoren die das verändern.

00:37:57: aber Grundsätzlich gibt es mehrere Beobachtungen.

00:38:01: Eine Beobuchtung, die teile ich mit dir in dieser Sitzredakteur ist derjenige, der es am Ende absegnet und verantwortlich gemacht werden kann, weil eine Maschine nicht für etwas verantwortlicher gemacht wird, weil es eine Maschine ist.

00:38:14: Aber – das finde ich das Relevante – es gibt etwas, das nennt sich Glue-Workers!

00:38:18: Und das sind typischerweise ein Unternehmen, diejenigen, die zwischen verschiedenen Abteilungen die Deals machen.

00:38:24: Das sind diejenigen die Frau Meier aus dem Controlling kennt aber gleichzeitig kennt sie Frau Schmidt aus der Buchhaltung und sie kennt Frau was weiß ich ja, Frau Müller aus Rechnungsdrehung und so.

00:38:36: Und die schafft es dann auf kurzem Wege, auf schnellen Weg, dass diese drei Abteilungen untereinander kommunizieren und zusammenhalten.

00:38:44: quasi deswegen die Gloon, die kleben das zusammen.

00:38:47: Diese Mitarbeitenden sind aber typischerweise nicht die Effizientesten und trauriger Weise werden sie von der KI als erstes weg rationalisiert weil die halt diejenigen sind, die am wenigsten Output haben, der messbar ist, weil das Problem wertvoll sind.

00:39:03: Die sind dann zehn Jahre da, die kennen alle, alle mögen sie, sie bringen zum Geburtstag mal einen Kuchen mit und so weiter.

00:39:08: und die sorgen dafür dass diese Unternehmen laufen ja, die sind das Öl im Getriebe letztlich nur eben nicht.

00:39:14: die Arbeit, die Sie machen ist am Ende nicht sichtbar so.

00:39:16: Das heißt dieser ganze Bereich der wird eben durch KI nicht gesehen und kann auch nicht ersetzt werden und es ist so ähnlich wie der Redakteur den du ansprachst.

00:39:25: Am Ende haben die auch eigentlich die Verantwortung.

00:39:28: Das wird aber nicht gesehen und kann durch KI nicht ersetzt werden.

00:39:31: Und im Finanzwesen ist das große Problem, dass verschiedene Systeme parallel laufen oder zusammenlaufen, die eben nicht dafür gemacht sind miteinander zu sprechen.

00:39:42: da wo die Daten liegen, dass es nicht ein System was mit der Rechnungslegung sprechen kann oder das ist halt sehr fragmentiert und dieses Thema zusammen zu kleben genauso wie diese Glup-People analog als in anderen Bereichen.

00:40:06: Wenn

00:40:07: wir über Unternehmen und Finance sprechen, dann müssen wir auch darüber sprechen dass einer der Machtfolzen wenn nicht der machtvollste Hebel von künstlicher Intelligenz die Prognose Fähigkeiten sind.

00:40:19: Also wie man über die Zukunft nachdenken kann und wie man darauf Schlüsse ziehen kann zum Beispiel aus Daten der Vergangenheit aber auch aus anderen Mustern die beobachtbar geworden sind die inzwischen nicht nur mehr Vergangenheitsdaten sondern also Gegenwartstaten bedeutet

00:40:34: wo wiederum

00:40:36: die künstliche Intelligenz bessere Prognosen, präzisere Prognosen herstellen kann.

00:40:42: Verlässlicher auch gegen die Vergangenheit geprüft als die allermeisten Menschen ohnehin aber auch als wir das bisher gewohnt waren.

00:40:49: und Finance und Prognos sind nicht nur eng miteinander verheiratet sondern dass mit der zentralste Hebel ist ob und wie man was vorhersehen sehen kann für Finance insgesamt.

00:41:02: Weil natürlich jede Form von Investitionen, sei es Arbeitskraft oder Geld, jede Form vom Produktentwicklung, jede form von sagen wir mal Buchung im Voraus von Logistik immer eine Komponente der Unsicherheit enthält und deswegen prognoseabhängig ist.

00:41:18: Und da präziser zu werden mit KI Das ist eine der wichtigsten Ebenen in Finance.

00:41:26: Ich glaube deswegen, dass wir mit dieser gigantischen Prognosemaschine in den Unternehmen eigentlich neue Betriebssysteme bekommen – die Unternehmenssteuerung auf Basis vor allem von Finanzdaten und auch von Performance-Daten.

00:41:42: Das wird mit KI so gründlich durcheinander geschüttelt, dass da die allermeisten Unternehmen nicht mehr dran vorbei kommen können!

00:41:49: Absolut, das Forecasting ist natürlich auch eine der kernten Aufgaben eines jeden CFOs.

00:41:54: Das heißt die sind sehr beschäftigt damit diese Zahlen richtig zu bekommen.

00:42:01: aber auch in dem Kontext ist KI schwierig macht ihnen das Leben schwer weil das Problem ist dass wenn man Tools einkauft oder KI einkaufen dann dauert dieser gesamte Procurement beziehungsweise der Einkaufsprozess dauer zwischen sechs und zwölf Monaten.

00:42:17: Das Kernproblem ist, dass viele Finanzer eben nicht wissen wie sie diese Tools zum Beispiel einsortieren sollen.

00:42:23: Aber grundsätzlich gebe ich dir recht weil die natürlich das Vorkasting, das Budgetieren, das hängt ab von großen Datenmengen.

00:42:29: und wenn man da noch ein zweites Satz Augen sozusagen hat und die Augen in der Stelle sind DKI dann gibt es glaube ich auch perspektivisch sehr gute Ergebnisse.

00:42:39: und ich stimme dir auch zu, dass die Unternehmen neue Betriebssysteme brauchen werden, die viel enger auf deren jeweilige Industrie geschnitten sind und viel mehr quasi die einzelnen Daten machen usw.

00:42:53: harmonisieren.

00:42:53: Bei Movies momentan ist es eher schwierig mit dem aktuellen Textec also mit der Technologie, die die meisten Unternehmen verwenden, die alle zusammenzubringen.

00:43:02: das ist eine große Herausforderung.

00:43:04: Du hast eben schon was angedeutet, was ich noch mal ein bisschen vertiefen möchte.

00:43:07: Nämlich das haben wir in den letzten Wochen tatsächlich gesehen große Unternehmen also Unternehmen die unfassbar profitabel sind, wenn wir beispielsweise Microsoft die viel Geld haben dass sie plötzlich merken sogar für uns sind die Token kosten Also die Kosten KI einzusetzen so groß geworden Dass wir hier ein Problem bekommen.

00:43:28: ganz konkret spiele ich darauf an dass Microsoft sein wichtigsten EntwicklerInnen plötzlich die Cloud Code-Token abgeschnitten hat.

00:43:37: Da haben so viele Leute so viel entwickelt mit Cloud Code und in Klammern übrigens den Microsoft Code Highlight nicht ganz so intensiv benutzt, warum auch immer möchte ich jetzt keine Mutmaßung über die Qualität anstellen aber es ist klar... dass wir hier eine zukünftige Aufgabe sehen, ein zukünftiges Aufgabenspektrum irgendwo zwischen Finance und im Prinzip Unternehmenseffizienz nämlich rauszufinden.

00:44:00: Wo ist der sweet spot?

00:44:01: Wo ist genau die richtige Stelle wo ich auf der einen Seite die wahnsinnig teuren Token nutze und investiere und auf der anderen Seite aber trotzdem versuche einigermaßen effizient und kosteneffizient zu bleiben Also dieses Cost-Efficiency Thema.

00:44:16: Wie viel Token kann ich investieren, bevor sie so teuer werden?

00:44:19: Dass die daraus resultierenden Einsparungen aufgehoben werden?

00:44:22: und Ich glaube das gehört zu den entscheidenden Mechanismen der Zukunft dass wir im Finance Bereich in Unternehmen rausfinden müssen mit welchem KI Modell kann wer wieviel Token und sogar wie viel Energie investieren damit wir am Ende positiv rauskommen.

00:44:44: Das hört sich merkwürdig gerade an, denke ich, dass man das halt nicht he, das soll eine CFO-Aufgabe der Zukunft sein?

00:44:50: Ich glaube, das ist absolut so!

00:44:52: Ja es ist aber immer economies of scale.

00:44:54: also ich bin mir sicher, dass letztlich die Tokens günstiger werden und ich glaube, dass die Fähigkeit der Menschen KI zu verwenden besser wird.

00:45:01: Das heißt über kurz oder lang werden wir das sehen.

00:45:04: Ich denke aber auch, dass es auf zukünftig Modelle geben wird, dass KI.

00:45:12: Unternehmen werden ja jetzt irgendwann Implementierungshäuser aufbauen, wie es Microsoft gerade angekündigt hat.

00:45:18: Und die werden dann eher an dem Wert teilhaben der über die KI und über die Tokens geschaffen wird.

00:45:28: Sonst wird das nicht bezahlbar sein für die Unternehmen, diese wahnsinnigen KI-Kosten zu haben.

00:45:34: Das andere ist man muss natürlich gucken dass es gibt der Token Maxing oder Amazon hat.

00:45:41: da haben die Mitarbeiter ja Tokens verbrannt.

00:45:43: Es gibt jede Menge gegen diesen KI-Wander wären, indem sie einfach Tokens raus ballern als gäbe es kein Morgen um dem Unternehmen dann möglicherweise zu schaden.

00:45:52: Das sind alles Auswüchse und meines Erachtens ist das Kinderkrankheiten natürlich am Anfang einer neuen Technologie immer in der Form sein werden.

00:45:59: Und dann ist es die Frage liegt es an uns dass wir eine Governance aufbauen und Strukturen aufbohren, in denen vielleicht in der form nicht möglich ist.

00:46:06: man kann jedem Unternehmen Gateways aufbauten das heißt das gewisse nur eine gewisse Art von Traffic rausgeht Und die CFOs werden als Hüter des Geldes sozusagen sicherlich die ersten sein, die das aufbauen.

00:46:20: Weil sie am Schluss für die Zahlen verantwortlich sind und dann Überblick haben werden.

00:46:26: Also ich habe keine große Sorge.

00:46:28: Ich glaube es sind wahnsinnig große... Also es ist eine riesen Chance, die mit der KI ja vor der Tür steht.

00:46:35: Und auch gerade auf der Finanzseite.

00:46:37: am Anfang konnten die Modelle nicht zwei plus zwei rechnen und inzwischen können die komplexeste Ex-Sheets erledigen.

00:46:42: Ich habe noch vor anderthalb Jahren Modelle selber gebaut also Financial Models selber gebaut für Datenscente zum Beispiel und das kann jetzt eine KI machen.

00:46:51: Das heißt die Fortschritte sind momentan Ja, also wahnsinnig groß noch.

00:46:57: Ich hätte ehrlich gesagt eher erwartet.

00:46:59: auch noch vor anderthalb Jahren habe ich immer gesagt dass sich dieser Fortschritt so ein bisschen nivelliert jetzt das die Kurve nicht mehr so steil ist.

00:47:05: aber im Moment seh ich noch mit jedem neuen Modell mit jedem neun Release jetzt von Fabel und Claude sich einfach unfassbare Fortsschritte und das gleiche wird gerade auf der Zahlenseite auf der Finanzseite stattfinden bestimmt.

00:47:19: Lass uns mal versuchen zwischen diesem Unternehmenskontext bis in den volkswirtschaftlichen Kontext von Staaten einen Übergang zu finden und zwar anhand eines Zitats ausgerechnet von Sam Altman, das allerdings auch schon zwei Jahre alt ist.

00:47:34: Es scheint aktueller als je zuvor aber es stammt von im Jahr zwanzig.

00:47:39: Da sagt Sam Altmann compute is going to be the currency of the future will sagen, Berechnungskraft wird

00:47:47: die

00:47:47: Währung der Zukunft.

00:47:49: Das geht also so zwischen der CFO-Aufgabe rauszufinden wie wir Währungen kann ich investieren um am Ende Geld zu verdienen und wie viel nicht.

00:47:55: das bezeichnete als Compute?

00:47:57: Und das bis hin in eine staatliche Ebene.

00:48:01: Ich glaube dass das sogar nur ein Teil der Wahrheit ist weil wir eigentlich nicht nur über Compute als Währungs sprechen müssen sondern auch über Computes als Arbeitsersatz.

00:48:13: Also, wo menschliche Arbeit in Klammern darauf beruhen eigentlich die Referenzierungssysteme von fast allen Staaten?

00:48:20: Das ist das.

00:48:21: Menschlicher Arbeit ist das wie Staaten sich finanzieren weil darüber Steuern und Sozialabgaben usw.

00:48:28: Das bedeutet wenn immer mehr von der Arbeit von Menschen ersetzt wird nicht nur durch eine Währung sondern durch so einer Art Arbeitsersatz nämlich Compute Wie gehen wir damit um?

00:48:40: Lohnsteuer bilden dreißig Prozent des gesamten Haushaltes.

00:48:43: Das heißt, wenn das wegfallen würde dann hätten wir ein riesiges Problem und keiner könnte mehr Schulen finanzieren, Krankenhäuser und Infrastruktur dergleichen.

00:48:53: Es gibt ja verschiedene Gedankenkonstrukte dazu, Universitätsgrundeinkommen, Robotex und was es nicht gibt.

00:49:01: Nur ich glaube nicht, dass es zu diesem Extrem kommen wird.

00:49:04: Ich glaube auch nicht das Compute Currency sein wird weil ich tatsächlich glaube, dass Compute eine Art Infrastruktur sein wird und beziehungsweise wie Strom und auch ohnehin dann in gewisser Form von vom Staat geleistet werden muss bzw.

00:49:20: geliefert werden muss, das heißt wenn wir Comput brauchen um die Schulen am Laufen zu halten und Universitäten dann kann es kein gut sein wofür man teuer bezahlt sondern muss etwas sein was frei verfügbar ist weil wer sonst natürlich als Staat in die Bedruhe kommen dass andere Staaten wesentlich kompetitiver sind.

00:49:38: also daher ich glaube nicht dass es currency sein wird zu Komodity werden.

00:49:45: Wir sehen ja jetzt schon, dass es immer mehr Modelle gibt, immer mehr Datencenter und so weiter.

00:49:49: aber er hat schon recht das wird ein ausschlaggebender Teil unserer Gesellschaft sein in welcher Form auch immer.

00:49:55: ich glaube eher, dass das Infrastruktur wird und weniger Währung.

00:50:00: Aus meiner Sicht ist das volkswirtschaftlich eng verbunden mit der Art und Weise, wie unser heutiges Finanzsystem sprich Banken.

00:50:07: Und dass was hinter den Banken steht bis hin zu Zentralbanken, was dann wiederum das staatliche Equivalent von Banken darstellt, dass das sehr eng miteinander verbunden ist?

00:50:15: Wir haben bis jetzt auffällig wenig über den Elefanten im Raum oder den Gorilla im Raum gesprochen.

00:50:21: Das ist, was KI eigentlich mit Banken macht.

00:50:23: Ich glaube es ist aber sinnvoll sich das bis zum Ende aufzuheben.

00:50:26: nicht nur weil schon so viele Leute zwischen durch, irgendwie als das Internet aufkam.

00:50:31: Als irgendwie Banken ohne Filialen aufkam, dann nochmal zwischendurch als irgendwelche Leute von Blockchain und Bitcoin gesagt haben, dass löst alle Banken ab?

00:50:39: Ich glaube, Also einzelnen Staaten so eng und vielfältig miteinander verbunden sind, auch gerade nicht nur über Märkte sondern über Refinanzierung überschulden.

00:50:50: Über die Art und Weise wie Staatshaushalt heute einfach fast weltweit funktioniert?

00:50:54: Ich glaube dass diese enge Verbindung dazu führt das man eigentlich Staaten und Banken volkswirtschaftlich neu nachdenken muss.

00:51:03: Und zwar nicht nur, was jetzt Lohnsteuer angeht ja?

00:51:05: Ich glaube nicht dass die Situation auftritt das wir gigantische Heerscharen von Arbeitslosen haben werden.

00:51:10: ich glaube es gibt andere Probleme strukturelle und auch durchaus soziale Probleme durch KI erst recht wenn KI und Robotik sich miteinander verheiraten.

00:51:18: und ich bin gegenüber sowohl einer KI Steuer wie auch einer Robotik Steuern einigermaßen offen wenn sie halbwegs sinnvoll umgesetzt wird was leider nicht garantiert ist.

00:51:26: Es gibt aber ein großes Aber Und dieses große Aber ist, dass natürlich nicht jede denkbare Effizienz mit KI gehoben werden kann und soll.

00:51:36: Weil in bestimmten Bereichen eine Effizience wenn sie mal gehoben werden würde.

00:51:42: bedeuten könnte das Institutionen, das bestimmte Refinanzierungen starten und ich rede jetzt nicht nur von der Lohnsteuer sondern eigentlich Bankmechanismen plötzlich entgleiten ja einer Art KI-Crash könnte man sagen.

00:51:56: Ich glaube nicht, dass man sich da komplett gegen immunisieren kann.

00:51:58: ich glaube schon das wir darüber nachdenken müssen was eigentlich ein Finanzsystem bedeutet an welchen Stellen eine Kontrolle die eh sowieso demokratisch und nicht so groß ist wie sie sein könnte es an welchem stellen eine Kontroll des Menschen relevant bleiben muss wo der Staat sagt nein an dieser Stelle brauchen wir den Mensch als denjenigen der die Kontrolle behält.

00:52:23: Ja, ich glaube bei Banken zum Beispiel sind es als Beispiel immer Kreditentscheidungen.

00:52:30: Das heißt du wirst ja algorithmisch dann bewertet je näher es an die eigentliche Entscheidung kommt desto eher wirst Du irgendwann wieder mit einem Menschen der die Entscheidung trifft zu tun haben.

00:52:41: und das ist bei banken glaube ich so der Grundsatz dass Je relevanter die Entscheidung ist, desto eher brauchst du ein Human Loop.

00:52:50: Das heißt dass dir die erste Linie an Customer Service, da wirst du immer Chatbots haben dann vielleicht die zweite auch noch.

00:52:58: aber wenn es dann wirklich ums Eingemachte geht also das heißt wenn Menschen und Banken das Kunden zu haben ist ja zentral für die wirtschaftliche Teilhabe von Menschen in der Gesellschaft Dann irgendwann musst du halt mit Menschen reden können, weil auch gerade zum Beispiel automatisierte Entscheidungen passieren ja häufig basierend auf historischen Verläufen.

00:53:24: Und wenn du dir anguckst wie gewisse Credit Ratings zum Beispiel funktionieren dann sind die super voreingenommen.

00:53:32: Ja, also das heißt wenn du aus gewissen Gegenden kommst und eine Postleitzahl hast die nicht unbedingt für eine hohe Kreditwürdigkeit spricht.

00:53:39: Wenn du häufig umgezogen bist es gibt da ja so viele Faktoren den diese Algorithmen einbrechnet werden die höchst diskriminieren sind.

00:53:46: Also wenn man sich das anguckt dann könnte man meinen, dass das ausländische Namen dir nicht unbedingt dabei helfen wahrscheinlich.

00:53:54: Es gibt lauter Dinge die wenn du auf historische Daten, wenn du nun große Datenmengen anguckst dann würde der Algorithmus sagen, dass du halt deswegen nicht kreditwürdig bist was wiederum höchst diskriminierend wäre in die Zukunft gerichtet.

00:54:05: Das gleiche geht natürlich auch für Jobbewerbung und dergleichen so.

00:54:10: Diese Dinge, die auch so ein bisschen mit gesunden Menschenverstand zu tun haben.

00:54:15: Die müssen dann immer noch in den Händen von Menschen liegen und das ist bei Banken momentan Gott sagen doch der Fall also sowohl auf BtoB Seite als auch auf btc-Seite und noch grundsätzlich innerhalb der Banken da das

00:54:27: zu

00:54:28: Zu mächtig ist sozusagen und zu viel Wichtigkeit hat.

00:54:31: Nun ist es ja aber so, dass diskriminierende Entscheidungen auch beim Mensch schon geschehen sind habe ich mir gerüchteweise sagen lassen Und das ist immer eine leichte Zuschreibung, dass man sagt ne das darf nicht diskriminieren deswegen darf die KI da nicht mitmachen.

00:54:43: Es ist ja aber schon auch so, dadurch des KI-Entscheidungs im Zweifel leichter bis auf den Grund runter berechenbar sein könnten, wenn man das richtig macht jedenfalls.

00:54:53: Dass wir da eine größere Nachvollziehbarkeit haben auch im Nachhinein als bei menschlichen Entscheidungen wo Diskriminierung nur Rolle spielen kann du sie aber nicht siehst weil ganz am Schluss eben in einem Kopf entschieden wird oder in einem Herz entschieden wird und dann keine Nachvollziehbarkeit der Daten gegeben ist.

00:55:11: Und diese Abwägung, die fürchte ich wird sich zuerst niederschlagen in einer Autonomie in den Bereichen KI und Finance.

00:55:24: Denn ich glaube schon dass es genau jetzt Menschen gibt sie davon überzeugt sind das wenn man eine KI bloß alleine machen lässt Dass die dann früher oder später bessere Ergebnisse erzielt als jeder Mensch autonomen KI Finanzagent, den man halt mit X Dollar los schickt und der die Aufgabe hat nach einem Jahr mit so viel Dollar wie möglich zurückzukommen.

00:55:45: Und dabei wirklich fast alles oder sogar alles tun darf was innerhalb eines bestimmten Rahmens möglich ist.

00:55:51: Wenn wir jetzt sehen dass in Argentinien gerade eine Gesetzgebung gelassen worden ist das Firmen gar keine Menschen mehr beinhalten müssen also reine KI Firmen gibt ja Millet da kann man

00:56:03: Da kann man sagen, was man will.

00:56:05: Millet da kann man sehr geteilter Meinung sein.

00:56:07: viele sehr hoch problematische Entscheidungen getroffen.

00:56:09: in ein paar Bereichen sind diese hochproblematischen Entscheidungen dann eben angrenzend an einen Experimentalfeld das früher oder später definitiv irgendwo getan wird.

00:56:18: ich glaube also dass wir uns darauf einstellen müssen, dass ein Teil der Märkte das war bei Bitcoin und Blockchain schon ähnlich ist.

00:56:27: Ein Teil der Merkte abwandert in diese Kisphäre wo einfach spürbar andere Regeln gelten?

00:56:34: Und dann muss man sich auf staatlicher Ebene entscheiden bis zu welchem Punkt lässt man das zu Und ab welchem Punkt setzt man dem eine Grenze?

00:56:40: Und ich glaube nicht, dass diese Entscheidung jeden Donnerstag neu getroffen werden müssen.

00:56:44: Ich glaube aber schon, das wenn plötzlich der Rest der Welt sagt wir machen unsere gesamten staatspolitischen Fiskalentscheidungen eher an KI-Prognosen fest.

00:56:53: Am Ende trifft es vielleicht dann irgendwie die jeweilige Führungskraft in dem Staat.

00:56:55: Aber wir machen das auf Basis von KI-prognosen und Entscheidungen Dass man denn nicht mehr irgendwo sagen kann ne bei uns ist völlig egal.

00:57:03: Bei uns machen wir das noch alles von Hand.

00:57:05: Und am Ende entscheidet es nur Menschen und muss auch immer der Mensch entscheiden, ich glaube Es gibt sowas wie einen weltweiten Standard und den kann man in bestimmten Bereichen aktiv brechen.

00:57:14: Man kann aber nicht so tun als wenn man komplett immun gegen jede von diesen Veränderungen die sich irgendwo auf der Welt durch KI im Kontext von Banken und Staaten ergeben.

00:57:24: Auf jeden Fall!

00:57:26: Die menschliche Entscheidungen sind ja auch wieder sagst hochgradig ineffiziente.

00:57:30: Das heißt es gibt ja verschiedene ökonomische Theorien zu, dass die Märkte sehr ineffiziant sind und wenn nur KI's miteinander Geschäfte betreiben dann wäre das mit Sicherheit sehr viel effizienter.

00:57:42: Die Frage ist natürlich nur was wir denn davon haben außer vielleicht Keine Ahnung, also günstigere Waren untergleichen.

00:57:50: Aber dann eben verlorene Steuern auf der anderen Seite.

00:57:53: Ich glaube es wird eine Balance geben zwischen den KI's die die Märkte regulieren und auch die Märkte am Laufen halten.

00:58:01: nur noch selber weil wie gesagt am Ende kann die KI halt für nichts verantwortlich gemacht werden und sie wird eben auch nur... Also die Daten die auf denen sie trainiert ist ich meine das ist alles schwieriger dem sollten wir halt noch mehr Beachtung schenken dazu, welche Ratten da überhaupt rein frießen.

00:58:18: Also ich halte... Ich glaube es die das ist sehr viel Potenzial hat aber dass es noch durchaus lange dauern wird bevor da die KI unsere Märkte und alles übernehmen wird.

00:58:28: Ich möchte gerne abschließen mit einer Vision die man positiv und negativ lesen kann wie so viele Visionen und mit dir abschließend etwas diskutieren auf Basis eines Zitats von Brandon Awanagi.

00:58:41: der ist der CEO von Miau.

00:58:43: Miau ist im Prinzip die erste Agent First Bank.

00:58:47: Das ist eine Bank, eine Banking-Plattform, die sich eigentlich nur an KI-Agenten richtet.

00:58:53: Es gibt keine menschlichen Kunden und es gibt nur KI-Agenden als Kunden.

00:58:57: Natürlich werden diese KI-agenten meistens von Menschen losgeschickt aber das ist so der Erste aus meiner Sicht große Schritt in Richtung Autonomous Finance.

00:59:09: Der hat nun gesagt im April Wir sind schon im Zeitalter von Autonomous Finance, es ist schon da.

00:59:16: In diesem Atemzug muss man einen immer größer werdenden Bereich wahrscheinlich immer größern in den Bereich genau begutachten nämlich dieses KI-Autonomous finance oder AI-Finance.

00:59:27: denn die These über die ich mit dir zum Schluss sprechen will als Vision in jeder Hinsicht ist die dass wenn AGI irgendwann kommt also Artificial General Intelligence wo eine KI Menschen ähnlich intellektuelle Fähigkeiten hat, sich auf jedes neue Problem einstellen kann wie einen Mensch nur klug.

00:59:48: Nur mit unfassbar vielen Anknüpfungspunkten viel schneller und so weiter und sofort oder gar wenn ASI kommt also Artificial Super Intelligence sind das nicht zwei Dinge von denen die Öffentlichkeit nichts erfährt?

01:00:01: Wenn AGI da ist sondern dass erst mal im Finance Bereich losgeschickt wird.

01:00:07: Das heißt diejenigen des entwickeln Gar nicht sagen hier ist unser neues Modell, das könnt ihr jetzt kaufen für zweihundertsebten Dollar im Monat sondern dass sie eine Armee von superintelligenten vielleicht sogar menschenüberlegenden KI-Bots los schicken.

01:00:20: Im Bereich Finance um Geld zu verdienen und einen Vorsprung auszunutzen vor allen anderen?

01:00:26: Das kann durchaus ein typischerweise kommen Innovation Technische Innovationen, Sprünge aus Finance und aus der Hacker-Szene sozusagen.

01:00:36: Also aus den illegalen Machenschaften, aus den Frauds, aus dem ganzen online Betrug.

01:00:43: also da sind meistens diese Pools an sehr begabten Menschen die die Technologie weiter bringen.

01:00:49: das heißt ich kann mir durchaus vorstellen dass es Bots gäbe wird die alle anderen Outperform werden Insbesondere natürlich, weil die auch gerade diese großen Banken, die großen Investmentbanken haben das Talent ja.

01:01:02: Die haben die ganzen quantitativ super begabten Mitarbeiter.

01:01:07: wie gesagt ich habe im Jahr zwei Tausend Elf schon an diesen Algorithmen geforscht.

01:01:10: da hatten sie schon Algorithme um Märkte zu bewegen von denen keiner wusste und das heißt natürlich kann mir das sehr gut vorstellen dass es aus der Richtung auf jeden Fall kommen wird.

01:01:23: Aber unsere Welt ist ja vernetzt, deswegen gehe ich so ein bisschen davon aus dass das nicht ganz unter dem Radar fliegen kann weil wir Gott sei Dank Märkte haben mit sehr viel Konkurrenz und mit sehr viele Wettbewerb.

01:01:33: Das heißt die Wett bewerber das mit Sicherheit mitbekommen würden.

01:01:36: Stell dir mal vor, da Traded fängt an irgendwie so ein Robo-Trader Super-Performant zu traden.

01:01:42: Das wird nicht in der Dunkelheit geschehen Es wird sehr sehr visibel sein.

01:01:45: Ja tatsächlich und natürlich ist das was ich gerade vermutet habe Wie soll es anders sein auch Inhalt von einer Vielzahl von Verschwörungstheorien muss man So sagen.

01:01:53: Ich glaube zwar dass diese Vermutung Diese bloße vermuten keine Verschwörungstheorie ist Dass man überlegt.

01:01:58: wenn AGI kommt wie wird es dann?

01:02:00: Von wem eingesetzt?

01:02:01: schon allein staatliche Interessen.

01:02:02: Wir haben gesehen Was bei Claude Miffes passiert dass der Staat gesagt zu gefährlich, das müssen wir erstmal so unten halten.

01:02:08: Und im Prinzip ist es der PR-Arbeit von Anthropic zu verdanken, dass das so bekannt geworden ist.

01:02:13: aber erst mal darüber nachzudenken, finde ich völlig legitim.

01:02:18: und was du gesagt hast, das wird eher nicht in der Dunkelheit passieren.

01:02:22: die entsprechenden Verschwörungstheorien, die ich zum Teil wahnsinnig unterhaltsam und witzig finde, die gehen davon aus, dass dann ein Kryptobereich passiert.

01:02:30: Das also AGI, also Künstliche Intelligenz.

01:02:33: Es gibt Leute gesagt ist schon längst da soweit würde ich erst mal nicht gehen.

01:02:37: aber dass das zusammen mit Krypto tatsächlich den Finanzbereich radikal verändern wird oder schon verändert einfach weil wie du gerade richtig gesagt hast das würde schnell bekannt werden in Klammern außer es handelt sich sowieso um eine Sphäre wie bei Kryptowährungen zum Teil der Fall die schwierig nachzuvollziehen wo man eben nicht weiß, wer steht dahinter.

01:03:00: Was für einen Mensch oder eben Nicht-Mensch steht dahinten?

01:03:03: Das kann sein!

01:03:04: Auch der gesamte Krypto-Bereich hat ja auch sehr viel erstaunlicherweise.

01:03:09: Hat für sehr viele Millionäre gesorgt.

01:03:11: Billionärs vielleicht sogar, Milliardäre mit Sicherheit.

01:03:14: Also ich meine das sind diese ganzen Bereiche aus den Produkten kommen, aus den Ideen kommen und aus den Technologien kommen weil die Menschen eine... krasse Motivation haben, Geld zu verdienen und die Märkte zur Outperform usw.

01:03:31: Das heißt natürlich wird es wenn aus diesen Gegenden kommen, die darüber hinaus ja wenig reguliert sind ich meine Krypto ist ja bis über lange Zeit quasi unter dem Radar der einzelnen Regierungen geflogen uns immer noch nicht hinreichend reguliert und deswegen finden ja also gerade Gerade in Krypto-Bereichen finden so viele illegale Transaktionen statt wie in kaum einem anderen Bereich.

01:03:55: Da muss man sich auch immer wieder fragen, ob man das unterstützt oder nicht?

01:03:58: Aber dann ist das Gegenargument natürlich immer dass das mit Dollar genauso Waffen bezahlt werden.

01:04:03: auf dem Schwarzmarkt wie irgendeinem Coin mag alles sein.

01:04:08: aber das Problem bei Kryptos, das Problem anderen bei illegalen Machenschaften ist natürlich immer, dass es on-scale geht.

01:04:16: Ja und das ist auch das Problem was wir haben mit diesen diskriminierten Modellen.

01:04:19: Das ist halt klar gibt es auch die HR Lady, die genauso wenig das gut entscheiden kann.

01:04:24: aber auf einmal geht es mit den KI System halt on scale also quasi Skalierung und das gleiche gilt natürlich auch im Finance Bereich.

01:04:33: deswegen ich Also ich bin gespannt, wie sich das entwickelt und ich glaube es ist super wichtig dass wir mir das sehr eng beobachten weil letztlich wird da von da auf jeden Fall die Innovation kommen.

01:04:42: Was ist denn um das in einem Satz zu verdichten?

01:04:44: Das positivste Szenario für KI & Finance was dir für die nächsten drei bis fünf Jahre so einfällt!

01:04:52: Dass KI so viel Transparenz in den Märkte bringt zum einen und auch in die Finanzprodukte, dass es Menschen davon abhält quatscht zu kaufen.

01:05:00: Und das ist die Enkel der Großmutter, die bei irgendeiner Bank irgendein Produkt aufgequatscht bekommt.

01:05:06: Dass die das einmal durch die KI jagen und sagen groß, Mami!

01:05:09: Das ist eine super schlechte Idee.

01:05:11: Bitte geh da nicht hin und investiere da nicht rein.

01:05:13: Also einfach diese Demokratisierung von Wissen und der Schutz der Kunden letztlich oder der Schutz des Menschen.

01:05:21: Das heißt dass es für mich im Hinblick jetzt auf die Märkte, den Hinblick auf Finanzprodukte, der größte Hebel.

01:05:28: das Ende der Bullshit-Economie.

01:05:31: Das ist ein sehr schöner Wunsch, ich glaube sogar das.

01:05:34: Obwohl der Fromm ist dass er erreichbar sein könnte zumindest bis zu einem bestimmten Punkt ob die macht dann nicht mehr bei irgendwelchen Leuten und Influencern liegt die hunderttausende gleichzeitig bequatschen können sondern vielleicht bei einer relativ zentralen KI aber auch nicht so wahnsinnig demokratisch sondern eher nach eigenem Profit entscheidet also demjenigen Finanzprodukt den Vortritt lässt es der KI die größte Provisionshalt infrage zeichnen zumindest über Regulierung einigermaßen transparent orientiert lösbar.

01:06:03: Ich finde aber, dass dein Wunsch nicht nur gehört werden sollte sondern das vielleicht sich daraus auch eine sehr goldene Zukunft destillieren lässt denn eigentlich den künstlichen Intelligenz, wirtschaftliche Bildung und breit verfügbares Wissen plus das Geld was eine ganze Generation inzwischen viel eher bereit ist anzulegen – eigentlich ist es ein Matchmade In Heaven!

01:06:27: Denn eigentlich ist diese Erzählung, ihr könnt eure Zukunft selbst mitgestalten.

01:06:31: Dadurch dass ihr, indem ihr den richtigen Instrumenten in die richtigen Unternehmen, die richtige Fonds investiert und dann an einem Erfolg teilhabt, an dem ihr selbst mitarbeitet.

01:06:40: das ist eigentlich nicht nur eine richtige und wahre sondern eine sehr wünschenswerte und große Erzählungen Mit hundert Sauberstellen vollkommen klar.

01:06:48: vielleicht liegt am Ende auch sowas wie digitale Souveränität in Europa Und der KI-Erfolg in Deutschland vor allem in den Händen und vor allem mit den Köpfen derjenigen Menschen, die sagen nee.

01:06:58: Ich kaufe halt nicht diesen Fonds, der ausschließlich in kalifornische Unternehmen investiert sondern ich kaufe diesen Fond, der europäische KI Produkte finanziert und da haben wir eine Chance alle gemeinsam zu wachsen.

01:07:13: Glaub' ich auch.

01:07:13: also ich denke dass wir uns einfach dem bewusst sein sollten.

01:07:17: das ist letztlich der größte Hebel Transparenz wie immer.

01:07:20: Liebe Elisabeth, vielen Dank dass du hier im Podcast warst zum Thema KI und Finance.

01:07:24: Vielen Dank auch ans Publikum.

01:07:26: wenn ihr mit uns diskutieren wollt Wenn ihr uns kritisieren wollt wenn ihr Nachfragen stellen wollt dann könnt ihr das tun in den verschiedenen Social Media Plattformen wo Tech, KI und Schmetterlinge natürlich auch Accounts unterhält Zum Beispiel auf LinkedIn zum Beispiel auf Instagram zum Beispiel Auf TikTok oder auf YouTube.

01:07:44: Vielen dank fürs zuhören und bis zum nächsten mal!

01:07:46: Bye bye.