23.10.2023

ESG Plus: Wie man nachhaltig investiert

Nachhaltig investieren - aber wie, ohne in die Greenwashing-Falle zu geraten? ESG Plus untersuchte in Kooperation mit der Arbeiterkammer Oberösterreich bereits zum zweiten Mal nachhaltige Fonds.
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Armand Colard, Geschäftsführender Gesellschafter bei ESG Plus GmbH | (c) ESG Plus GmbH

Zum bereits zweiten Mal veröffentlichte ESG Plus eine Studie zur Nachhaltigkeit von Investmentfonds. Mit seiner Plattform Cleanvest hat sich das Unternehmen auf die Messung des Impacts von Investmentprodukten spezialisiert. Einzeltitel, Portfolien aber auch ganze Fonds werden dabei anhand von zahlreichen sozialen, ethischen und ökologischen Kriterien geprüft.

ESG Plus untersuchte gemeinsam mit der Arbeiterkammer Oberösterreich alle 203 Fonds, die in Österreich als nachhaltig deklariert sind. Seit 2021 sind Kapitalanlagegesellschaften gesetzlich verpflichtet, nachhaltige Fonds auch als solche zu deklarieren – wobei die genauen Kriterien gesetzlich nicht definiert sind.

Umweltzeichen bei Fonds

Der Aktienfonds ERSTE WWF STOCK ENVIRONMENT ist laut Cleanvest derzeit der nachhaltigste Fonds Österreichs. Er ist nach der EU-Offenlegungsverordnung in der höchsten Nachhaltigkeitskategorie „Artikel 9“ kategorisiert. Das bedeutet, der Fonds verfolgt konkrete Nachhaltigkeitsziele. Es gibt gesamt nur sechs dieser Fonds in Österreich – der Rest ist nach „Artikel 8“ deklariert, berücksichtigt also Nachhaltigkeitsaspekte, hat aber keinen ausschließlichen Fokus darauf. Acht der zwölf bestbewerteten Fonds tragen auch das österreichische Umweltzeichen UZ49.

Greenwashing auch in Finanzbranche verbreitet

Aber auch schwarze Schafe kristallisieren sich aus der Erhebung. Der Anleihenfonds „LLB Anleihen Schwellenländer ESG T“ beispielsweise wirbt aktiv mit Nachhaltigkeitsaspekten, und trägt sogar ESG (Environment, Social and Government) im Namen. Im Rahmen der Studie zeigt sich jedoch, dass dieser Anleihenfonds wesentliche Teile seines Fondsvolumens in osteuropäische Öl- und Gas-Unternehmen investiert. Er erreicht im AK-Ranking deshalb nur Platz 201 und ist damit am schlechtesten gereiht.

Die untersuchten Fonds erreichten im Schnitt 72 Prozent der möglichen Nachhaltigkeitspunktezahl gemäß AK-Kriterien. Als Basis für die Bewertung wurden 23 Nachhaltigkeitskriterien mit 122 thematischen Unterkriterien herangezogen – entwickelt von ESG Plus und dessen Plattform Cleanvest. Die Notwendigkeit der Entwicklung eigener Kriterien zeigt sich auch, da es – wie eingangs erwähnt – keine klaren Regelungen gibt.

Klare Regelungen gefordert

Die Arbeiterkammer Oberösterreich fordert daher EU-weit klare, rechtlich bindende Vorgaben für ökologische und soziale Kriterien. Fonds sollten sich nur unter Einhaltung dieser als nachhaltig deklarieren dürfen. Ebenfalls wird eine verpflichtende Prüfung durch die Finanzmarktaufsicht gefordert. Konsument:innen, die nachhaltig investieren wollen, rät die AK Folgendes: Man solle Fonds, die nach „Artikel 9“ deklariert sind, den Vorzug geben. Auch das UZ49-Gütesiegel wird empfohlen. Das Österreichische Umweltzeichen bewertet seit 2004 Fonds nach eigenen Nachhaltigkeitskriterien.


*Disclaimer: Dieser Text sowie die Hinweise und Informationen stellen keine Steuerberatung, Anlageberatung oder Empfehlung zum Kauf oder Verkauf von Wertpapieren dar. Sie dienen lediglich der persönlichen Information. Es wird keine Empfehlung für eine bestimmte Anlagestrategie abgegeben. Die Inhalte von brutkasten.com richten sich ausschließlich an natürliche Personen.

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KI-Pionier Sepp Hochreiter ist Co-Founder und Chief Scientist von NXAI | (c) NXAI
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Das Linzer KI-Startup NXAI hat sein neuestes Modell TiRex-2 veröffentlicht. Die Entwicklung des sogenannten „Time Series Foundation Models“ (Zeitreihen-Basismodell) stand unter der wissenschaftlichen Leitung von KI-Pionier Sepp Hochreiter, der Mitgründer ist und als Chief Scientist des Startups fungiert.

Das Modell wurde auch als Open-Source-Software frei zugänglich gemacht. Es ist darauf spezialisiert, historische Datenreihen aus der Industrie zu analysieren, um zukünftige Entwicklungen vorherzusagen. In der Presseaussendung zum Release zeigt sich das Startup selbstbewusst: „Europa kann doch SOTA-Modelle“ (Anm. State of the Art). Laut Hochreiter teilt sich das neue Modell in den offiziellen Bestenlisten „die Spitzenplätze mit AWS“.

Mehrere Signale gleichzeitig im Blick

Die wesentliche technische Neuerung des Modells liegt in der Verarbeitung multivariater Zeitreihen. Während herkömmliche Vorhersagesysteme oft nur eine einzelne Datenreihe anhand ihrer eigenen Vergangenheit analysieren, bezieht TiRex-2 zusätzliche Einflussfaktoren – in der Fachsprache Kovariaten genannt – mit ein. Für Industrieunternehmen soll das zum entscheidenden Vorteil werden, da Maschinen und Prozesse selten nur ein isoliertes Signal erzeugen. In der Praxis bedeutet dies: Will ein Logistik- oder Energiebetrieb den künftigen Verbrauch prognostizieren, kann das Modell neben den historischen Verbrauchsdaten auch begleitende Faktoren wie das Wetter, Kalenderdaten oder Produktionspläne auswerten. Das macht die Vorhersagen präziser und aussagekräftiger.

xLSTM soll Effizienz-Boost bringen

Im Gegensatz zu bekannten KI-Systemen wie ChatGPT, die auf der speicherintensiven Transformer-Architektur basieren, nutzt TiRex-2 das von Hochreiter mitentwickelte xLSTM-Verfahren. Das soll ein zentrales Problem industrieller Live-Anwendungen lösen: Bei kontinuierlich einlaufenden Datenströmen (Streaming) explodiere bei herkömmlichen Systemen nämlich der Rechen- und Speicheraufwand, argumentiert man beim Startup. TiRex-2 hingegen verarbeitet Daten sequenziell und aktualisiert fortlaufend einen internen Zustand. Dadurch würden der Speicherbedarf und die Rechenkosten auch bei unbegrenzten Datenströmen konstant niedrig bleiben. Lukas Fischer, Head of Applied Research bei NXAI, erklärt dazu: „Mit TiRex-2 können wir kontinuierliche Datenströme in Echtzeit analysieren, ohne Einbußen bei der Modellperformance.“ Dies prädestiniert das Modell für den direkten Einsatz an Maschinen vor Ort (Edge-Anwendungen).

„Kunden müssen für unterschiedliche Maschinen nicht immer ein neues KI-Modell trainieren“

Die Leistungsfähigkeit des Modells wird durch das begleitende wissenschaftliche Paper des Forscherteams untermauert. Darin zeigen die Wissenschaftler, dass sich TiRex-2 besonders gut für das sogenannte Zero-Shot-Forecasting eignet. Das bedeutet, dass das Modell ohne vorheriges, spezielles Training präzise Vorhersagen für völlig neue Maschinentypen oder Datensätze treffen kann.

Laut dem CEO von NXAI, Albert Ortig, bringt diese Generalisierungsfähigkeit handfeste wirtschaftliche Vorteile im Betrieb: „Die Kunden müssen für unterschiedliche Maschinen nicht immer ein neues KI-Modell trainieren.“ Ein weiterer Vorzug des vergleichsweise kompakten Modells mit 82 Millionen Parametern ist, dass es auf Wunsch direkt auf den eigenen Servern der Kunden (On-Prem) betrieben werden kann, was die Datensicherheit für sensible Industrie-Prozesse erhöht.

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