17.03.2020

Stillstand in der Coronakrise: Wenn der Börse die Sicherung rausfliegt

Stürzt der Markt zu schnell ab, wird der Handel automatisch eingestellt. Diese Sicherungen wurden nach dem “Schwarzen Montag” 1987 eingeführt - und seit Beginn der Coronakrise schon dreimal ausgelöst.
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Coronakrise führt zum Crash
(c) Georg Schober / Adobe Stock / interstid

Plötzlich ist es leise. Niemand kauft, niemand verkauft. Die Kurse stehen, bewegen sich nicht mehr. Das haben wir in den vergangenen Tagen öfters gesehen. Denn wenn es an den Börsen allzu rasch bergab geht, drücken die Computer automatisch die Stop-Taste. Es haut der Börse die Sicherung raus.

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“Volatilitätsunterbrechung” heißt das auf Deutsch. “Circuit breaker” auf Englisch. Es ist ein Sicherheits-Feature, das eine komplette Panik verhindern soll. Der englischsprachige Begriff ist wie so oft selbsterklärend: Ein “circuit breaker” sitzt auch im Strom-Sicherungskasten jedes Haushalts. In Österreich sagt man umgangssprachlich FI-Schalter dazu. Es ist die Sicherung, die rausfliegt, um Schlimmes zu verhindern.

Alles geht gerade rasend schnell

Volatilität, das sind die Zuckungen und extremen Ausschläge der Märkte. Das, was Anleger in den besten Zeiten verzückt (wenn es raufgeht) – und in den schlechten Zeiten verschreckt. So wie jetzt.

Alles geht gerade rasend schnell. Vor allem bergab. Die Angst vor dem Coronavirus hat den ärgsten Börsecrash seit Jahren ausgelöst. Die Notenbanken und Staaten versuchen gegenzusteuern, scheitern aber bisher kläglich. Am Montag haben die US-Börsen ihren schlimmsten Tag seit 33 Jahren erlebt – der Dow Jones stürzte 12,9 Prozent ab. Dramatischer war der Einbruch nur am 19. Oktober 1987, dem “Black Monday”. Damals gab es keine automatischen Marktunterbrechungen, der Markt befand sich in freiem Fall.

In der Coronakrise wurde der Handel schon dreimal angehalten

Der Börsehandel wurde am Montag gleich zu Beginn für 15 Minuten ausgesetzt. Denn die so genannten Futures, die schon vor Börsenöffnung gehandelt werden, waren bereits vor dem eigentlichen Handelsstart an der Wall Street mehr als sieben Prozent abgestürzt. Dadurch wurde ein sogenannter “Level 1 circuit breaker” aktiviert. Bei einem Minus von 13 Prozent folgt “Level 2”, der Handel wird wieder für 15 Minuten ausgesetzt. Einem solchen Szenario sind wir am Montag nur knapp entgangen. Fällt der Preis weiter und erreicht ein Minus von 20 Prozent, wird der Handelstag beendet. Diese Regeln gelten für den Gesamtmarkt und auch für einzelne Titel. Bei Einzelaktien wird der Handel sogar ausgesetzt, wenn sie zu stark steigen.

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Am 27. Oktober 1997, also ziemlich genau zehn Jahre nach dem “Black Monday”, geschah es zum ersten Mal, dass der US-Markt für den gesamten Tag geschlossen wurde, nachdem der Dow Jones um 550 Punkte gefallen war. Seit Beginn der Coronakrise flogen die Sicherungen dreimal raus: Am 9., 12. und 16. März. Es ging aber nie tiefer als “Level 1”.

Beim “Flash Crash” wurde das System überwältigt

Unter Händlern und Experten ist aber umstritten, ob die Handelsunterbrechungen den gewünschten Effekt haben. Die Nachrichten von stillstehenden Märkten sorgen ja nicht gerade für Beruhigung. Selbst Unbeteiligte fragen sich dann, was an den Börsen gerade schief läuft. Eingeführt wurden die Sicherungsmaßnahmen nach jenem schicksalshaften “Black Monday” 1987, als der berühmte Dow Jones an einem Tag um 22,6 Prozent nach unten ging.

Am 6. Mai 2010 wurde das System überwältigt – und danach überarbeitet. Beim so genannten “Flash Crash” sackte der Dow Jones in weniger als zehn Minuten um fast 1000 Punkte (mehr als 9 Prozent) ab. Die Sicherungen flogen nicht raus, alles ging viel zu schnell.

Dreimal stand der Handel tagelang still: 1917, 1933 und 2001

Ähnliche Systeme wie die US-Börsen haben inzwischen auch viele andere Handelsplätze eingeführt. In absoluten Extremfällen kann der Handel sogar über mehrere Tage komplett eingestellt werden.

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In der langen Geschichte der amerikanischen Aktienmärkte ist das aber erst drei mal geschehen: Am Anfang des 1. Weltkriegs, während der großen Depression 1933 und nach den Anschlägen des 11. September 2001. Damals wurde die Börsen weltweit aus Angst vor weiterem Terror evakuiert. Die New York Stock Exchange bliebt fast eine Woche lang geschlossen.


Über den Autor

Niko Jilch ist Wirtschaftsjournalist, Speaker und Moderator. Nach acht Jahren bei der „Presse“ ging er Ende 2019 zum Thinktank „Agenda Austria“, wo er als wissenschaftlicher Mitarbeiter die Bereiche „Geldanlage und digitale Währungen“ abdeckt, sowie digitale Formate aufbaut, etwa einen neuen Podcast. Twitter: @jilnik

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Die dritte Folge von "No Hype KI" mit Manuel Moser, Alexandra Sumper, Moritz Mitterer und Clemens Wasner (v.l.n.r.) (c) brutkasten

„No Hype KI” wird unterstützt von CANCOM Austria, IBM, ITSV, Microsoft, Nagarro, Red Hat und Universität Graz.


Wie lässt sich KI “richtig” in Unternehmen integrieren? Wieso erleben Unternehmen einen “Bottom-Up-Push” und warum sprechen viele dabei noch von großen Hürden? Um diese und viele weitere Fragen ging es in der dritten Folge von “No Hype KI”. Zu Gast waren Alexandra Sumper von Nagarro, Manuel Moser von CANCOM Austria, Moritz Mitterer von ITSV sowie Clemens Wasner von AI Austria und EnliteAI.

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Der Bottom-Up-Push

“Der AI-Hype ist jetzt circa zehn Jahre alt”, startet Clemens Wasner die Diskussionsrunde. Was als “vorausschauende Warnung und Betrugserkennung” im B2B-Sektor begann, hat sich eine knappe Dekade später zu einer Bottom-Up-Push-Bewegung entwickelt. “Einzelne Mitarbeitende verfügen teilweise über weitaus mehr praktische Erfahrung mit Generativer KI”, als “das oft auf einer Projektebene passiert”, so Wasner.

Um KI federführend in Unternehmen zu verankern, sei es wichtiger denn je, Mitarbeitende einzubinden und ihnen intern eine Bühne für den Best-Practice-Austausch zu geben, erklärt Wasner weiter. Aktuell ginge der KI-Push immer intensiver von Mitarbeiter:innen aus. Vergleichbar sei diese Bewegung mit dem Aufkommen der Smartphones vor etwa fünfzehn Jahren.

Daten mit Qualität

Als Basis sollte zuerst allerdings der Datenhaushalt eines Unternehmens sauber strukturiert und reguliert werden, sagt Manuel Moser, Director Digital Innovation & Software Engineering bei CANCOM Austria. “Wenn ein Unternehmen in puncto Daten hinterherhinkt, kann das jetzt durchaus ein Stolperstein sein”, sagt der Experte. In CRM- und ERP-Systemen finden sich häufig unvollständige Angaben. Die dadurch entstehende unzureichende Datenqualität könne jede KI-Initiative ins Stocken bringen, so Moser.

“Der größte Feind ist Zettel und Bleistift”

Schon allein das Notieren von Informationen auf Zetteln gilt nicht nur als scheinbar banale Hürde, wie Moser im Talk erläutert. Analoge Gewohnheiten können enorme Auswirkungen auf den gesamten Digitalisierungsprozess des Unternehmens haben: “Ich sage immer: Bei Digitalisierungslösungen ist der größte Feind der Zettel und der Bleistift am Tisch, mit denen man das digitale Tool am Ende des Tages umgeht.”

Gerade der öffentliche Sektor sollte im KI-Einsatz sowie in der Verwaltung von Daten sorgfältig agieren. Moritz Mitterer, Aufsichtsratsvorsitzender der ITSV, spricht von besonders sensiblen Daten aus der Sozialversicherung, die ein enges rechtliches Korsett und damit ein höheres Maß an Vorsicht mit sich bringen.

“Wir haben 2017 in der ITSV damit begonnen, innerhalb der Struktur damit zu experimentieren”, erzählt Mitterer. Ein essentielles Learning daraus: Gerade große Prozessmengen stellen sich als ideales Feld für KI heraus – wenn man vernünftige Leitplanken, klare Haftungsregeln und eine unternehmensweite Governance definiert.

Im Fokus stehen User:innen

Datenqualität, Governance und gleichzeitig reichlich Agilität? Worauf sollten sich Unternehmen in erster Linie konzentrieren, um KI lösungsorientiert einzusetzen? Alexandra Sumper, Director Delivery Österreich bei Nagarro, betont, dass KI-Projekte weit mehr als reine Technik voraussetzen: “Meine Erfahrung zeigt wirklich, nicht zu groß zu beginnen, wenn man erst am Anfang steht.“ Viele Firmen würden sich gerade anfangs in Strategiepapieren verlieren, anstatt realitätsgetreue Use Case zu definieren, so die Expertin.

“Man muss gut darauf achten, dass man liefert. Sowohl an Datenqualität, als auch an optimierter User Experience”, erläutert Sumper. Als Erfolgsbeispiel nennt sie die Asfinag, die einen KI-Chatbot erfolgreich eingeführt hat. Das Besondere dabei: Ein Kernteam entwickelte die KI-Lösung, achtete auf Datenqualität und band die künftigen Nutzer:innen ein. Die Akzeptanz im Unternehmen stieg rasant, erzählt Sumper von den Projektanfängen.

Ähnliche Schlüsse zieht Sumper aus der Beobachtung anderer Kund:innen: In erster Linie gelte es zu testen, ob KI in einem kleinen Rahmen Nutzen bringt. Sobald Mitarbeiter:innen erleben, dass KI ihre Arbeit wirklich erleichtert, wächst das Vertrauen und die Bereitschaft, weitere Schritte zu gehen.

“Am Anfang gibt es nichts, dass zu 100 Prozent funktioniert”

Dass sich eine Trial-and-Error-Phase gerade in den Anfängen des KI-Einsatzes nicht vermeiden lässt, scheint ein allgemeiner Konsens der Diskussionsrunde zu sein. “Es gibt nichts, was sofort 100 Prozent top funktioniert”, so Sumper. Um Fehlerquellen und deren Auswirkungen jedoch möglichst gering zu halten, empfiehlt die Expertin Qualitätssicherung durch ein Key-User-Team, um Fehler festzustellen, zu korrigieren und Daten-Gaps zu schließen.

Hierbei sollen die Möglichkeiten von generativer KI intelligent genutzt werden, wie Clemens Wasner hervorhebt: “Wir haben das erste Mal eine Technologie, die es ermöglicht, unstrukturierte Daten überhaupt auswertbar zu machen.” Nun gilt es, Effizienz in der Datenstrukturierung und -auswertung zu fördern, um mit der aktuellen Welle der digitalen Transformation mitzuhalten. Denn KI ist, wie Manuel Moser von CANCOM Austria bestätigt, ein wesentlicher Teil der digitalen Transformation: “Ein Baustein, wenn man so will, wie ein ausgestrecktes Werkzeug eines Schweizer Taschenmessers.”

KI-Bereiche mit Potenzial zur Ausgründung

Das Gespräch zeigte insgesamt, dass Unternehmen viel gewinnen können, wenn sie KI nicht als fertige Lösung, sondern als Lernprozess verstehen, in den die Belegschaft aktiv mit eingebunden wird. Auf einer soliden Datenbasis mit klarer Kommunikation ließe sich schon in kleinen Projekten ein spürbarer Mehrwert für das Unternehmen erzeugen.

In manchen Branchen, darunter Sozialversicherungen, E-Commerce sowie Luftfahrt und Logistik, sind Fortschritte unvermeidlich, um den steigenden Anforderungen von Markt- und Mitarbeiterseite gerecht zu werden.

Wasner spricht hierbei von einem Fokus auf Digital Business, der sich bereits in der Entstehung neuer Geschäftsfelder am Markt zeigt: Immer häufiger bündeln Unternehmen Wissensträger:innen zu den Bereichen Data, IoT und Machine Learning in einer eigenen Organisation oder Ausgründung. Gezielt wird hier das Potenzial eines eigenen KI-Kernteams zu nutzen und auszubauen versucht.

Luft nach oben

Dass es in vielen Branchen noch reichlich ungenutztes Potenzial gibt, haben mittlerweile einige Reports aufgeschlüsselt dargestellt. Gerade im Healthcare-Bereich sei “mit Abstand am meisten rauszuholen” – unter anderem im Hinblick auf den sicheren und effizienten Umgang mit Patienten- und Amnesie-Daten zur schnellen und akkuraten Behandlung.

Laut Moritz Mitterer der ITSV besteht eine große Herausforderung darin, sensible Patientendaten und strenge Regulatorik mit dem Wunsch nach Fortschritt zu vereinen. Gerade in Sozialversicherungen sei es wichtig, eine klare Governance zu schaffen und den Einsatzrahmen von KI zu definieren. Nur so könne Vertrauen gefestigt und sichergestellt werden, dass neue Technologien nicht an bürokratischen Hemmnissen oder Sicherheitsbedenken scheitern.

Vertrauen ist “noch ein starker Blocker”

“Am Ende des Tages probieren Unternehmen aus: Wie reagiert die Technologie, wie geht man damit um, welche Art von Projekten macht man?”, rundet Manuel Moser von CANCOM Austria die Diskussion ab. Der nächste Schritt liege darin, immer “mehr in die Kernprozesse von Unternehmen reinzukommen”, so Moser. “Und das, glaube ich, ist ein sehr wesentlicher Punkt.” Das Vertrauen, dass es die Technologie braucht. Das ist aktuell noch ein “starker Blocker in Unternehmen”.

Die Expertenrunde teilt einen universellen Konsens: Der Mensch sowie sein Know-how und Vertrauen in KI spielen bei der digitalen Transformation eine erhebliche Rolle. Sobald KI-Anwendungen auf eine verlässliche Datenstruktur und klare Organisation treffen, kann sich KI im Unternehmensalltag entfalten. Erst durch das Zusammenspiel von Technik, Datenkultur und motivierten Teams wird KI zum Treiber neuer Chancen.


Die gesamte Folge ansehen:

Die Nachlesen der bisherigen Folgen:

Folge 1: “No Hype KI – wo stehen wir nach zwei Jahren ChatGPT?

Folge 2: “Was kann KI in Gesundheit, Bildung und im öffentlichen Sektor leisten?


Die Serie wird von brutkasten in redaktioneller Unabhängigkeit mit finanzieller Unterstützung unserer Partner:innen produziert.

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Montag, Mittwoch und Freitag

AI Summaries

Stillstand in der Coronakrise: Wenn der Börse die Sicherung rausfliegt

  • Volatilität, das sind die Zuckungen und extremen Ausschläge der Märkte. Das, was Anleger in den besten Zeiten verzückt (wenn es raufgeht) – und in den schlechten Zeiten verschreckt. So wie jetzt.
  • Am Montag haben die US-Börsen ihren schlimmsten Tag seit 33 Jahren erlebt – der Dow Jones stürzte 12,9 Prozent ab.
  • Dramatischer war der Einbruch nur am 19. Oktober 1987, dem “Black Monday”. Damals gab es keine automatischen Marktunterbrechungen, der Markt befand sich in freiem Fall.
  • Seit Beginn der Coronakrise wurde der Handel drei Mal ausgesetzt: Am 9., 12. und 16. März.

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