09.04.2021

Cleanvest: So werden Fonds auf Kinderarbeit, fossile Energie & Co geprüft

Das Wiener Sozialunternehmen ESG Plus betreibt seit Herbst 2019 die Online-Plattform "Cleanvest", die Fonds anhand von zehn Kriterien, wie beispielsweise Kinderarbeit oder fossile Energie, auf ihre Nachhaltigkeit prüft. Elisabeth Müller, Country Managerin Österreich, erläutert im Interview, wie diese Kriterien in der Praxis überprüft werden und spricht zudem über die weiteren Wachstumspläne.
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Cleanvest
Country Managerin Österreich von ESG Plus Elisabeth Müller | (c) der brutkasten

Seit Anfang 2020 führt Elisabeth Müller als Country Managerin die Österreich-Geschäfte von ESG-Plus, das die auf Nachhaltigkeit spezialisierte Fonds-Vergleichsplattform “Cleanvest” betreibt. Das Wiener Sozialunternehmen rund um Gründer Armand Colard wurde 2019 gegründet und expandiert aktuell nach Deutschland – der brutkasten berichtete.

Die Plattform Cleanvest ermöglicht es privaten und institutionellen Investoren klimaschonende und sozial nachhaltige Fonds zu identifizieren. Die Nutzer können bestehende Investitionen nach zehn Kriterien prüfen oder neue Investitionsmöglichkeiten suchen, die zu ihren eigenen Werten passen.

Im Rahmen von “One Change a Week” – dem Nachhaltigkeitsformat des Brutkastens – spricht Müller darüber, wie diese Kriterien in der Praxis überprüft werden.

Welchen Impact hat ESG Plus mit seiner Plattform “Cleanvest”?

ESG Plus ist ein Sozialunternehmen und als solches sind wir auf nachhaltige Lösungen für den Finanzmarkt spezialisiert. Zu unseren Kunden zählen Banken, Versicherungen aber auch institutionelle Investoren, wie Vorsorge- oder Pensionskassen.

Damit das Pariser Klimaschutzabkommen und das darin verankerte 1,5-Grad-Ziel umsetzbar ist, braucht es eine Menge an Geld und Investments in Nachhaltigkeit. Die Europäische Kommission hat beispielsweise berechnet, dass jährlich rund 260 Milliarden Euro für die Finanzierung des Ausbaus erneuerbarer Energien benötigt werden. Und genau hier kommen wir ins Spiel. Wir beraten unsere Kunden dabei, wie sie ihre Kapitalströme von klimaschädlichen Investments zu Investments umschichten können, die zu mehr Umweltschutz und sozialer Gerechtigkeit beitragen. Aktuell betreuen wir mit unseren Kundenprojekten rund zehn Milliarden Euro “Assets under management”.

Zusätzlich haben wir in der Vergangenheit eine starke Nachfrage durch Retail-Investoren wahrgenommen und bieten unsere Vergleichsplattform für Privatpersonen kostenlos an. Ziel ist es, dass sie ihre Investitionsentscheidungen mit ihren eigenen Werten in Einklang bringen können.

Wie prüft ihr die Fonds und Anlageprodukte auf deren Nachhaltigkeit?

Aktuell prüfen wir rund 4000 Anlageprodukte und 12.000 Asset-Klassen. Dazu zählen Aktienfonds, ETFs oder Mischfonds. In der Analyse befassen wir uns sowohl mit konventionellen Fonds als auch Fonds, die spezifisch auf Nachhaltigkeit ausgerichtet sind.

Im Zuge der Überprüfung kommen zehn Nachhaltigkeits-Kriterien ins Spiel, die wir gemeinsam mit unseren Partnern aus der Zivilgesellschaft definiert haben. Im Artenschutzbereich kooperieren wir beispielsweise mit dem “WWF Österreich”, bei Kinderarbeit mit “Jugend Eine Welt” oder bei fossiler Energie und Gas mit “Global 2000”.

Um an die Daten der Anlageprodukte zu kommen, arbeiten wir mit unterschiedlichen Datenprovidern zusammen. Die Kerndaten und Zusammensetzung der einzelnen Anlageprodukte erhalten wir vom Finanzinformations- und Analyseunternehmen Morningstar. Dies umfasst unter anderem die Renditeentwicklung oder Zusammensetzung der Fonds – beispielsweise welche Holdings sich beteiligen.

Für die Gesamtbewertung eines Fonds, werden die enthaltenen Unternehmen den zehn Cleanvest Kriterien zugeordnet und individuell bewertet. Dazu zählen sowohl positive Geschäftstätigkeiten, als auch negative Vorfalls- und Ausschlusskriterien. Diese umfassen beispielsweise Artenschutz, Kinderarbeit, indigene Rechte und seit März diesen Jahres die Gleichstellung von Frauen.

Wie kommt ihr zu den Vorfallsdaten?

Hierfür arbeiten wir mit einem Schweizer Datenanbieter zusammen, der uns die Vorfälle übermittelt. Im Bereich Kinderarbeit und Gleichstellung von Frauen sind es jährlich um die 300 Vorfälle, bei indigenen Rechten hingegen wesentlich mehr.

Im Anschluss prüfen unsere ESG-Analysten jeden dieser Fälle manuell anhand der Kriterien, die wir gemeinsam mit unseren NGO-Partnern entwickelt haben. Sofern diese nicht in Eingklang sind, können Unternehmen “geflaggt” werden. Dabei handelt es sich auch um die größte Arbeit, die hinter Cleanvest steckt, da wir wirklich jeden Fall “per Hand” durchgehen. Aktuell arbeiten vier ESG-Analysten im Jahreszyklus an dieser Thematik. Im letzten Jahr haben wir das Team von fünf auf insgesamt zehn Personen vergrößert.

Wer zählt zu den typischen Kunden?

Wir wollen sowohl Retail-Investoren als auch institutionelle Investoren ansprechen. In der Vergangenheit haben wir eine sehr starke Nachfrage auf der Seite der institutionellen Investoren wahrgenommen. Wir haben festgestellt, dass institutionelle Investoren und Versicherungen Vorreiter sind, wenn es um das Thema “Nachhaltigkeit” geht.

Zudem haben wir ein neues Modell entwickelt, das die Entwicklungsziele der Vereinten Nationen auf gesamte Portfolien messen kann. Bei diesem Impact-Messungstool für SDGs waren institutionelle Investoren die Erstanwender – allen voran die Allianz Vorsorgekasse. Künftig wollen wir auch verstärkt kleinere Asset-Management-Häuser ansprechen, die sich die großen Datenanbieter nicht leisten können.

Wie sieht es bei den eigenen Umsätzen aus?

Am Beginn der Covid-19 Pandemie haben wir uns natürlich die Frage gestellt, wie sich die Krise auf unser Geschäft auswirken wird. Schlussendlich haben wir festgestellt, dass Sustainable Finance noch nie so heiß war. Das trifft sowohl auf die Finanzmarktseite, aber auch auf die Seite der Privatinvestoren zu. Grund dafür sind unter anderem europäische Gesetze, die künftig zu mehr Nachhaltigkeit verpflichten. Zudem sehen wir im Labeling eine große Nachfrage. Dies betrifft nicht nur den Fonds-Bereich, sondern auch Girokonten oder die Kreditvergabe.

Wie sehen eure Pläne für 2021 aus?

Im November 2020 sind wir in den deutschen Markt gegangen und haben Cleanvest dort aufgebaut. Es freut uns, dass die Expansion sehr gut voranschreitet. Wir haben auch einige Projekte mit Partnern, wie beispielsweise der Tomorrow Bank aufgesetzt. Zudem haben wir eine Kooperationen mit dem Handelsblatt schließen können, im Rahmen derer wir regelmäßig Analysen von Cleanvest anbieten. Für 2021 planen wir zudem eine Cleanvest Pro-Variante zu launchen, um künftig noch mehr Details auf Unternehmensseite zur Verfügung zu stellen.


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Open Source und KI: “Es geht nicht darum, zu den Guten zu gehören”

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“No Hype KI” wird unterstützt von CANCOM AustriaIBMITSVMicrosoftNagarroRed Hat und Universität Graz.

Kollaborativ, transparent, frei zugänglich und nicht profit-orientiert – mit Open-Source-Software wird eine Reihe von Eigenschaften assoziiert. Und oftmals stehen bei der Nutzung ethische Überlegungen im Zentrum. Dabei gibt es auch ganz praktische Gründe, die für eine Verwendung durch Unternehmen sprechen – auch bei der Implementierung von KI-Anwendungen, ist Stephan Kraft, Community Advocate & Business Development OpenShift & Application Services bei Red Hat, überzeugt. In Folge fünf der Serie “No Hype KI” diskutierte er dieses und weitere Themen mit Florian Böttcher, Solution Architect bei CANCOM Austria, Natalie Ségur-Cabanac, Policy Lead bei Women in AI und Patrick Ratheiser, Gründer & CEO von Leftshift.One.

“Thema ein Stück weit aus dieser emotionalen, moralisierenden Ecke herausholen”

“Ich will das Thema ein Stück weit aus dieser emotionalen, moralisierenden Ecke herausholen”, sagt Stephan Kraft. Für Red Hat als weltweit führenden Anbieter für Open-Source-Lösungen für Unternehmen gehen die Argumente für eine Nutzung nämlich weit darüber hinaus. “Es geht nicht darum, Open Source als Selbstzweck zu sehen, um zu den Guten zu gehören”, so der Experte. Tatsächlich sei die Verwendung von Open Source gerade bei der Etablierung von KI im Unternehmen für Startups und KMU eine wichtige Weichenstellung.

Offenheit, um Diskriminierung entgegenzuwirken

Auch Natalie Ségur-Cabanac sieht Open Source als “Key Technology” im KI-Bereich. Für “Women in AI” spiele die Offenheit eine zentrale Rolle: “Diese Offenheit braucht es, um Diskriminierung entgegenzuwirken.” Open Source verbessere den Zugang für Frauen zur Technologie, die Abbildung von Frauen in den Daten und es vergrößere die Möglichkeiten in der Forschung. Man müsse aber auch aufpassen, ob Software wirklich so offen sei, wie behauptet, sagt sie bezogen auf die aktuellen Diskussionen rund um OpenAI, das sich – ursprünglich als offenes Projekt gestartet – zum profitorientierten Unternehmen entwickelte. Es brauche auch eine klare Definition, was “open” sei.

Masse an Möglichkeiten

Leftshift.One-Gründer Patrick Ratheiser betont auch die schiere Masse an Möglichkeiten, die Open Source bietet. “2021 hatten wir weltweit Zugriff auf circa 5.000 Open-Source-Modelle. Jetzt sind es bereits mehr als eine Million.” Die Nutzbarkeit sei also klar gegeben, zudem biete die Technologie eine gewisse Unabhängigkeit und werde über ihre Vielfalt zum Innovationstreiber.

Ist Open Source immer die beste Lösung?

Doch bedeutet das, dass Open Source immer die optimale Lösung ist? Ratheiser sieht das differenziert: “Es ist ganz wichtig zu erkennen, was der Kunde braucht und was in dem Fall gerade notwendig ist. Egal, ob es nun On-Premise, in der Cloud, Open Source oder Closed Source ist.” Florian Böttcher von CANCOM Austria pflichtet hier bei: “Wir setzen genau so auf hybrid.”

Datenstruktur im Hintergrund ist entscheidend

Ein Thema, bei dem bei Open Source Vorsicht geboten ist, spricht Natalie Ségur-Cabanac an. Besonders wichtig sei es bei KI-Anwendungen, eine gute Datenstruktur im Hintergrund zu haben. “Die Verantwortung, dass ein Modell mit sauberen Daten trainiert worden ist, liegt bei den Anbietern. Bei Open Source verschwimmt das ein bisschen. Wer ist wofür zuständig? Das ist eine Herausforderung für die Compliance zu schauen, wo man selbst verantwortlich ist und wo man sich auf einen Anbieter verlassen kann.”

Compliance: Großes Thema – mehr Sichereheit mit professioneller Unterstützung

Stephan Kraft hakt hier ein. Genau aus solchen Gründen gebe es Unternehmen wie Red Hat, die mit ihrem Enterprise-Support für Open-Source-Lösungen die Qualitätssicherung auch im rechtlichen Bereich übernehmen. “Das ist ein ganz wichtiger Teil unseres Versprechens gegenüber Kunden”, so Kraft. Unbedacht im Unternehmen mit Open Source zu arbeiten, könne dagegen in “Compliance-Fallen” führen, pflichtet er Ségur-Cabanac bei.

Das sieht auch Patrick Ratheiser als Thema bei Leftshift.One: “Unsere Lösung ist Closed Source, wir setzen aber im Hintergrund Open Source ein. Wichtig ist, dass wir dem Kunden Compliance garantieren können.” Stephan Kraft empfiehlt Unternehmen bei der Open-Source-Nutzung: “Man kann nicht immer gleich die neueste ‘bleeding edge’-Lösung nehmen sondern sollte etwas konservativer herangehen.”

Infrastruktur: Gut planen, was man wirklich braucht

Unabhängig davon, ob man nun Open Source oder Closed Source nutzt, braucht es für die Nutzung von KI die richtige Infrastruktur. “Es kommt natürlich auf den Use Case an, den ein Unternehmen umsetzen will. Da sind die Anforderungen an die Infrastruktur sehr unterschiedlich”, grenzt Florian Böttcher ein. CANCOM Austria unterstützt seine Kunden in genau der Frage. Anwendungen wie das Training von KI-Modellen würde aus gutem Grund kaum in Österreich umgesetzt. “KI ist sehr stromhungrig und entwickelt viel Hitze. Das ist schwierig für ein eigenes Data-Center im Unternehmen, gerade wenn man die Strompreise in Österreich ansieht”, so Böttcher.

“Rechenleistungs-Hunger” von KI könnte sich in Zukunft verringern

Wichtig sei es letztlich, sich als Unternehmen sehr klar darüber zu sein, was man umsetzen wolle. “Danach, welche Software-Lösung man für seinen Use Case einsetzen muss, richtet sich auch die Infrastruktur”, so Böttcher. Er erwarte aber auch, dass die KI-Modelle im nächsten Entwicklungsschritt effizienter werden und der “Rechenleistungs-Hunger” sich verringere.

Patrick Ratheiser ergänzt: “Es ist grundsätzlich eine Kostenfrage.” Unternehmen müssten sich sehr gut überlegen, ob sie ein eigenes LLM (Large Language Model) betreiben und dieses sogar selbst trainieren wollen, oder lieber doch eine Usage-basierte Lösung wählen. Er sehe bei österreichischen Unternehmen – auch bei größeren – eine klare Tendenz zur zweiten Variante. “Es lässt sich deutlich schneller einrichten, ist kalkulierbarer und auch viel schneller skalierbar”, erklärt Ratheiser.

Etwa im Forschungsbereich sei es jedoch wichtig und notwendig, auch eigene LLMs und die damit verbundene Infrastruktur zu betreiben. Doch auch die Möglichkeit von hybriden Lösungen biete sich an. “Man kann mittlerweile auch Teile in der Cloud lassen und Teile On-Premise. Man kann etwa nur ein datenschutzsicheres LLM selbst betreiben”, erklärt der Experte, der auch bei der Wahl der genutzten Modelle einen hybriden Ansatz empfiehlt: “Man braucht nicht für alle Use Cases das neueste Modell. Manchmal braucht man überhaupt kein LLM.”

Datenschutz: Einige Herausforderungen bei LLMs

Stichwort: Datenschutz. Hier schafft die europäische Datenschutzgrundverordnung (DSGVO) im KI-Bereich besondere Herausforderungen, weiß Natalie Ségur-Cabanac, die vorab betont: “Ich persönlich halte die DSGVO für ein gutes Regulierungswerk, weil sie sehr viel Spielraum gibt. Ich sage immer: Datenschutz ist sehr komplex, aber nicht kompliziert.” Konkret seien etwa der Grundsatz der Zweckbezogenheit, also dass man Daten nur für konkrete Zwecke einsetzen darf, und dass man sie minimierend einsetzen muss, relevant für den KI-Bereich. “Da haben wir schon einen Konflikt, weil man ja [bei LLMs] erst einmal schaut, was man aus möglichst vielen Daten machen kann”, so die Expertin.

Ist KI rechtlich innerhalb der EU sogar per se in einem Graubereich?

Auch Transparenzbestimmungen – sowohl in der DSGVO als auch im AI-Act der EU – seien zu beachten. “Wenn ich KI verwende, muss ich auch wissen, was drinnen ist”, fasst Ségur-Cabanac zusammen. Ist KI also rechtlich innerhalb der EU sogar per se in einem Graubereich? “Nein, das glaube ich nicht. Aber man muss seine Hausaufgaben schon gut machen”, sagt die Expertin. Wichtig sei daher auch die im Rahmen des EU-AI-Acts eingeforderte KI-Kompetenz in Unternehmen – im technischen und rechtlichen Bereich.

KI-Kompetenz als zentrales Thema

Patrick Ratheiser stimmt zu: “Neben der Technologie selber sind bei unseren Kunden die Mitarbeiter ein Riesen-Thema. Man muss sie nicht nur wegen dem AI-Act fit bekommen, sondern es geht darum, sie wirklich auf die Anwendungen einzuschulen.” Wichtig seien dabei auch die Kolleg:innen, die sich bereits mit dem Thema auskennen – die “Pioniere” im Unternehmen. “AI Literacy ist sicherlich das Thema 2025 und in nächster Zeit. So, wie wir gelernt haben, mit dem Smartphone umzugehen, werden wir es auch mit generativer KI lernen”, so Ratheiser.

“Einfach einmal ausprobieren”

Stephan Kraft ergänzt: Neben einer soliden Datenbasis und der notwendigen Kompetenz brauche es bei KI – gerade auch im Bereich Open Source – noch etwas: “Einfach einmal ausprobieren. Es braucht auch Trial and Error. Das ist vielleicht oft das Schwierigste für CFOs und Geschäftsführer.” Dieses Ausprobieren sollte aber innerhalb eines festgelegten Rahmens passieren, damit die KI-Implementierung gelingt, meint Natalie Ségur-Cabanac: “Unternehmen brauchen eine KI-Strategie und müssen wissen, was sie mit der Technologie erreichen wollen.” Auch sich mit den zuvor angesprochenen rechtlichen Anforderungen – Stichwort Compliance – zu beschäftigen, komme zeitlich erst nach der Festlegung der Strategie.


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?

Folge 3: “Der größte Feind ist Zettel und Bleistift”: Erfolgsfaktoren und Herausforderungen in der KI-Praxis”

Folge 4: KI-Geschäftsmodelle: “Wir nutzen nur einen Bruchteil dessen, was möglich ist”


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

No Hype KI
27.01.2025

Open Source und KI: “Es geht nicht darum, zu den Guten zu gehören”

Nachlese. Die Nutzung von Open-Source-Modellen eröffnet Unternehmen auch im KI-Bereich weitreichende Möglichkeiten. Es gibt dabei aber auch einiges zu bedenken. Darüber und mehr diskutierten in Folge 5 von "No Hype KI" Stephan Kraft von Red Hat, Florian Böttcher von CANCOM Austria, Natalie Ségur-Cabanac von Women in AI und Patrick Ratheiser von Leftshift.One.
27.01.2025

Open Source und KI: “Es geht nicht darum, zu den Guten zu gehören”

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“No Hype KI” wird unterstützt von CANCOM AustriaIBMITSVMicrosoftNagarroRed Hat und Universität Graz.

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Masse an Möglichkeiten

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Datenstruktur im Hintergrund ist entscheidend

Ein Thema, bei dem bei Open Source Vorsicht geboten ist, spricht Natalie Ségur-Cabanac an. Besonders wichtig sei es bei KI-Anwendungen, eine gute Datenstruktur im Hintergrund zu haben. “Die Verantwortung, dass ein Modell mit sauberen Daten trainiert worden ist, liegt bei den Anbietern. Bei Open Source verschwimmt das ein bisschen. Wer ist wofür zuständig? Das ist eine Herausforderung für die Compliance zu schauen, wo man selbst verantwortlich ist und wo man sich auf einen Anbieter verlassen kann.”

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

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