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Was schlaue KI an Fragen beantworten kann

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Mit der Finanz-App Decision Point lassen sich Aussagen über Marktentwicklung und Preisverhalten messbar machen.
© Prisma Analytics
Mit der Finanz-App Decision Point lassen sich Aussagen über Marktentwicklung und Preisverhalten messbar machen.
Meist sollen mit Künstlicher Intelligenz Informationen nach Regelmäßigkeiten untersucht werden. Eine neuere Generation von Research-Tools will jetzt mehrdimensionale Echtzeitanalysen vornehmen, die dem Nutzer vorausschauende und tiefgreifende Erkenntnisse etwa über unternehmensspezifische Marktmeinungen liefern. Dr. Heiner Pollert, Prisma Analytics, erklärt, wie das funktionieren kann.
 
Künstliche Intelligenz (KI) soll wie das menschliche Gehirn oder sogar besser funktionieren – eine Zukunftsvision. Auch wenn KI aufgrund der Komplexität des menschlichen Organismus womöglich nie an dessen kognitive Bandbreite herankommt, birgt sie dennoch ungeheures Potenzial.


Künstliche Intelligenz arbeitet sachlich und unvoreingenommen, womit sie eine neue Form der Objektivität im Rahmen der Informationsverarbeitung schafft. Dies birgt Potenzial für viele Branchen, in denen eine Flut von Daten anfällt wie beispielsweise in der Medizin, der Meteorologie oder beim autonomen Fahren. KI hilft dabei, Anomalien jeglicher Art in Prozessen aufzudecken, die etwa im Bereich des Bankwesens oder der IT vor Betrugsversuchen warnt und vor möglichen Hackerangriffen schützt. Manche innovativen Lösungen existieren bereits, andere werden in naher Zukunft mit Ausreifung der Software möglich. Im Finanzwesen fällt die Technologie jetzt schon auf fruchtbaren Boden. Neuere Systeme gehen dort bereits über die einfache Informationsverarbeitung hinaus in Richtung Entscheidungsunterstützung. Dabei arbeiten sie nicht mehr nur mit gängigen Eintrittswahrscheinlichkeiten, sondern auch mit Kausalitäten, aus denen sich Prognosen und Vorhersagen ableiten lassen.
Der Autor
Dr. Heiner Pollert
© Patentpool Group
Dr. Heiner Pollert ist CEO der Prisma Analytics GmbH, deren Geschäftsmodell darin besteht, patentrechtlich schutzfähige, innovative Technologien, wie das Datenauswertungssystem „Decision Point“ von Prisma Analytics, zu managen und zu vermarkten. Pollert ist studierter Jurist und seit 2010 Vorstandsvorsitzender des Deutschen Instituts für Erfindungswesen. Außerdem wirkt er seit 2007 als Landeswirtschaftssenator und seit 2013 als Mitglied im Beratungsausschuss der „Initiative Mittelstand“ im BVMW Bayern.

Informationen auf Regelmäßigkeiten zu untersuchen – darin liegt die Stärke  der gegenwärtigen KI-Systeme. Sie vollziehen die nüchterne Analyse von Informationen, sind perfekt im Erkennen von Mustern sowie im Filtern von Korrelationen aus massiven Datenmengen. Künstliche Intelligenz springt dort ein, wo der Mensch sein kognitives Limit erreicht: Bei der Verarbeitung oder Speicherung einer großen Anzahl von Daten, dem Erkennen bestimmter Trends sowie bei der Entscheidung aus einer Fülle von Optionen – hier leistet KI dem Menschen Hilfe. In kurzer Zeit sucht das System nach Gemeinsamkeiten und Korrelationen, filtert die gewünschten Informationen bei fehlerfreier Bearbeitung heraus. Doch auch Künstliche Intelligenz stößt an ihre Grenzen: Sie hilft, mit bekannten Risiken umzugehen, weshalb sie demnach nur so intelligent ist, wie die Daten, auf denen ihre Analyse beruht. In der realen, dynamischen Welt hat es die KI hingegen mit einer Reihe von Unbekannten zu tun, die von ihrem gewohnten linearen Weg abweichen. An diesem Punkt kommt der Mensch wieder ins Spiel, dessen Stärke ohnehin eher darin liegt, Fragen aufzuwerfen und Problemstellungen zu eröffnen, anstatt eine Antwort darauf zu finden.

Neuartige Research-Tools wie die KI-App Decision Point von Prisma Analytics gehen einen Schritt weiter und weichen vom üblichen linearen Pfad ab. Dabei geht es nicht allein um die Darstellung bloßer Zusammenhänge, sondern auch um die Erschließung von Ursache und Wirkung zwischen einzelnen Datenobjekten. Somit lassen sich Daten in standardisierten Systemen auch bewerten. KI ergänzt folglich dort, wo der Mensch Unterstützung braucht: bei der Suche nach Antworten auf die Fragen, die er nicht selbst beantworten kann.


Die Research-App Decision Point beruht auf einer quantenbasierten Technologie. Mit dem Prinzip der Quantenbeziehungen (QRP) schuf sein Entwickler Hardy F. Schloer 1990 eine Alternative zu den für die Zeit vorherrschenden fragmentierten, eindimensionalen wie linearen Denkmethoden.

Beim QRP handelt es sich um einen interdisziplinär aufgestellten erkenntnistheoretischen Ansatz. Unter der Bedingung, dass alle Phänomene einer grundlegenden Einheit entstammen, ermöglicht das QRP die Analyse physischer und psychischer Größen. Dabei greift die App auf das Prinzip des Maschinellen Lernens tausender dynamischer Daten aus unterschiedlichen Quellen zurück, bricht sie in kleine Datenatome auf und legt sie mit ihren Abhängigkeiten versehen im Modell ab. Eine Fülle verschiedener Quellenarten wie Zeitschriften aus dem Wissenschaftsbereich, anderen technischen, industriellen und wissenschaftlichen Publikationen, globale Nachrichten und Medien, Live-Feeds, Newslettern sowie soziale Medien und Blogs dienen als Grundlage für die Analyse. Innerhalb des Datenmodells sammelt, verarbeitet und vergleicht das System die ihm zur Verfügung stehenden, strukturierten sowie unstrukturierten Informationen miteinander, um sie anschließend in einen für den Anwender verständlichen Kontext zu setzen. Durch das Miteinbeziehen von Social-Media-Plattformen erfasst Decision Point auch soziale Trends, aus denen die App in Kombination mit den verbliebenen Daten mehrdimensionale Ableitungen von Marktmeinungen generieren kann. In einem nie endenden Lernprozess greift die App immer weiter auf neue Daten zu, die das Datenmodell den bereits gesammelten Informationen zuordnet. So entsteht eine dynamische und in ständiger Erweiterung befindliche Datenbank, die die gespeicherten Informationen in Relation zueinander setzt: ein synthetisches Abbild der realen Welt.
Alles auf einen Blick: Die Ergebnisse der Analyse stellt das Tool in einem visuellen Schema dar.
© Prisma Analytics
Alles auf einen Blick: Die Ergebnisse der Analyse stellt das Tool in einem visuellen Schema dar.
Mithilfe dieser Technologie gelingt die simultane Analyse und Bearbeitung tausender Daten, deren Ergebnis dem User neue Zusammenhänge und veränderte Perspektiven beispielsweise auf den Finanzmarkt eröffnen. Zentral in diesem Zusammenhang ist das Data Fusion Object, das präzise Prognosen zur künftigen Entwicklung von Beziehungen innerhalb des Marktes vornimmt und zeigt, welchen gegenseitigen Einfluss sie aufeinander ausüben. Durch die ständige Datenerweiterung ermöglicht das Datenmodell Untersuchungen zur Marktentwicklung, zur Performance und zum Preisverhalten von Börsenpapieren in Echtzeit. Die integrierten Market Energy Tools greifen auf statistische Metriken und linguistische Qualifizierungsfaktoren zu, mit denen sie die Entwicklungen des öffentlichen Diskurses verfolgen. Dadurch lassen sich Informationen über Effekte auf die Marktleistung, das Preisverhalten und andere Ergebnisse ableiten. Auch Beobachtungen hinsichtlich der Auswirkungen der aktuellen Stimmung auf einzelne Bereiche des Marktes und die situationsbedingten Aktionen wie Reaktionen der Unternehmen werden ermöglicht. Darüber hinaus lässt sich nachvollziehen, welche Faktoren – ob Personen, Unternehmen, Ereignisse oder Trends – zum derzeitigen Zustand der Marktenergie geführt haben. Da alle Prozesse innerhalb des Datenmodells vollkommen automatisiert und ohne externes menschliches Eingreifen ablaufen, wird eine mögliche Beeinflussung der Analyse ausgeschlossen. Durch die enorme Menge an strukturierten Informationen und den daraus resultierenden Kausalitäten ist es möglich, umfassende Analysen und tiefgreifende Erkenntnisse über unternehmensspezifische Marktmeinungen und folglich auch Börsenkurse zu gewinnen. Für die Datenrecherche und als Entscheidungsunterstützung erspart das Tool aufwendige, manchmal über Jahre andauernde Untersuchungen.

Am Ende steht ein Paradigmenwechsel hin zu einer unvoreingenommenen, realitätsgetreuen Entscheidungsfindung, frei von menschlichem Zutun. Dabei zeigt sich auch hier: KI beantwortet die Fragen, die der Mensch ihr stellt – und geht dazu noch einen Schritt weiter.
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