10.04.2025
NEUES BUCH

Florian Koschat: „Wer langfristig denkt, sieht den Crash als Chance“

Mit "Trotzdem reich! Wie Du trotz armer Eltern vermögend wirst." bringt Investmentbanker Florian Koschat ein neues Buch in den Handel. Er beantwortete brutkasten einige Fragen dazu.
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Florian Koschat mit seinem neuen Buch | (c) Martin Miskic
Florian Koschat mit seinem neuen Buch | (c) Martin Miskic

Statistisch gesehen ist der soziale Aufstieg in Österreich durchaus schwierig. Der überwiegende Großteil der Menschen bleibt in der sozialen Schicht der Eltern. Doch es geht auch anders, ist Investmentbanker Florian Koschat überzeugt. Mit „Trotzdem reich! Wie Du trotz armer Eltern vermögend wirst.“ richtet er ein neues Ratgeber-Buch direkt an Jugendliche aus finanziell schwachen Familien und will ihnen konkrete Tipps auf den Weg geben. Das Buch ist ab heute im Handel und online erhältlich und erschien im semper fi Verlag des früheren Lernsieg-Gründers Benjamin Hadrigan.

Doch was ist die Motivation für Florian Koschat, der öffentlich bekanntlich kein Geheimnis aus seinem eigenen Reichtum macht, einen Ratgeber für Jugendliche zu schreiben? Und was unterscheidet das Buch von anderen mit ähnlichem Konzept am Markt? Das und mehr hat brutkasten ihn gefragt.


brutkasten: Die Idee eines Ratgebers, der zeigt, wie man aus dem Nichts ein Vermögen aufbaut, ist nicht neu. Was machen Sie in „Trotzdem reich!“ anders?

Florian Koschat: Stimmt, es gibt viele Finanzratgeber. Aber die meisten davon kommen aus den USA und funktionieren nur in einem völlig anderen System. In Österreich wachsen Jugendliche unter anderen Voraussetzungen auf – sozial, kulturell und wirtschaftlich. Deshalb war es mir wichtig, ein Buch zu schreiben, das unsere Realität abbildet. Ich wollte jungen Menschen zeigen: Du brauchst keine reichen Eltern, um ein Vermögen aufzubauen – aber du brauchst das richtige Wissen. Und das bekommen sie bei uns nicht in der Schule. „Trotzdem reich!“ bietet einfache, ehrliche Strategien – ohne theoretisches Blabla, ohne Fachchinesisch.

Was ist Ihre persönliche Motivation, diese Gruppe anzusprechen?

Die Schere zwischen Arm und Reich geht immer weiter auseinander. Und das liegt nicht nur daran, dass Kinder aus reichen Familien viel Geld bekommen, sondern vor allem daran, dass sie bestimmtes Wissen und Denkweisen mitbekommen, mit denen sie Reichtum aufbauen können. Oft schreiben mir auf Instagram junge Menschen aus einfachen Verhältnissen und fragen, ob ich ihnen nicht helfen kann. Dieses Buch ist meine Antwort darauf.

Woher kommt generell die Motivation, ein Buch zu schreiben?

Ich glaube, wer Erfolg hat, hat auch Verantwortung. Und ein Buch ist ein perfekter Weg, Wissen zu teilen. Ich kann nicht mit jedem einzelnen jungen Menschen ein Gespräch führen – aber ich kann meine Erfahrungen aufschreiben. Und wenn dieses Buch nur ein Jugendlicher lesen sollte und es ihm hilft, die Kurve zu kriegen, hat es sich für mich gelohnt.

Für alle, die das Buch nicht lesen: Was muss in Sachen Finanzbildung politisch passieren?

Ich halte mich aus politischen Themen heraus, das ist was für Politiker– aber eins ist klar: Finanzbildung gehört verpflichtend in jedes Klassenzimmer. Es kann nicht sein, dass man maturiert und keine Ahnung hat, wie ein Konto funktioniert oder wie man sich vor Schulden schützt. Wir bilden Dichter aus – aber keine jungen Menschen, die wirtschaftlich auf eigenen Beinen stehen können. Das muss sich ändern.

Gibt es auch andere politische Maßnahmen als eine Integration in die Lehrpläne, die Ihrer Meinung nach sinnvoll wären?

Das ist ein Thema für unsere Politiker. Geld ist allgegenwärtig – und trotzdem wird kaum darüber gesprochen. Deshalb ist es wichtig, dass wir schon bei Kindern und Jugendlichen das Interesse für wirtschaftliche Zusammenhänge wecken. Finanzielle Bildung sollte keine Frage von Herkunft oder Glück sein. Jeder junge Mensch verdient die Chance, wirtschaftlich kompetent durchs Leben zu gehen.

Sie äußern sich auch sehr kritisch gegenüber dem Prinzip Work-Life-Balance, wenn es um den Aufbau eines Vermögens geht…

Ich bin nicht grundsätzlich gegen Balance – aber ich glaube, viele haben die Reihenfolge verwechselt. „Work-Life-Balance“ klingt gut, aber wenn du bei null startest, brauchst du zuerst Work. Und zwar richtig viel davon. Erfolg fällt nicht vom Himmel. Wer heute sagt: „Ich will reich werden“, aber gleichzeitig vier Tage arbeiten und drei Tage chillen will – das wird nicht funktionieren.

Sie liefern im Buch einen konkreten Fünf-Schritte-Plan. Können Sie uns den ersten Schritt schon verraten?

Gerne. Der erste Schritt ist die Denkweise. Viele Jugendliche wachsen mit Glaubenssätzen auf wie: „Reiche sind arrogant“ oder „Ich werde sowieso nie etwas erreichen“. Aber wer so denkt, sabotiert sich selbst. Deshalb beginnt mein Plan damit, alte Denkblockaden zu lösen – und sich selbst überhaupt erst mal zu erlauben, erfolgreich zu sein.

Aus aktuellem Anlass: Vermögensaufbau passiert unter anderem über Aktieninvestments. Diese Woche ist die Börse gecrasht und viele sind in Panik verfallen. Wie sehen Sie die Situation, was würden Sie jungen Menschen diesbezüglich raten?

Ruhig bleiben. Panik und Angst sind die schlechtesten Berater, wenn du Vermögen aufbauen willst. Wer jung ist, sollte solche Phasen nicht fürchten – sondern verstehen, was sie bedeuten. Stell dir vor: Ein Nike-Schuh, der gestern noch 500 Euro gekostet hat, kostet heute 250. Würdest du ihn dann panisch meiden? Oder zugreifen? Genau so ist es bei Qualitätsaktien. Wer langfristig denkt, sieht den Crash als Chance – nicht als Risiko.

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ISS, SAP
Philipp Herzig, CTO SAP I © SAP

SAP hat auf seiner jährlichen Entwicklerkonferenz „SAP TechEd“ Ende Oktober eine Reihe von KI-Innovationen bekannt gegeben, die das SAP-Portfolio für Entwickler erweitern. Erweiterungen der Joule-Lösungen und der SAP Business AI Platform – einschließlich des neuesten Foundation Models von SAP für tabellarische Daten – sollen neue Tools zur Entwicklung und Erweiterung von KI-Agenten bereitstellen. Zugleich sollen sie den Agenten Daten- und Geschäftskontext für logisches Denken sowie zusätzliche Governance-Kontrollen bieten. Um sie unternehmensweit verantwortungsvoll einsetzen zu können, so der Plan.

SAP Business AI Plattform als Basis

„Auf der SAP TechEd präsentieren Entwickler seit jeher die neuesten Innovationen“ sagt Philipp Herzig, CTO von SAP. „In diesem Jahr zeigen wir, wie KI nicht einfach nur lernt, Unternehmen zu verstehen, sondern auch Geschäftsprozesse abzuwickeln. In ‚Joule Work‘ machen Nutzer ihre Eingaben und erledigen Aufgaben in einer durchgängigen Anwendungsumgebung, in der gesamten SAP-Landschaft und darüber hinaus. Das ist die Neuerung, die wir in großem Maßstab bereitstellen.“

Die Basis von allem bildet die SAP Business AI Plattform. Sie sorge für eine schnellere Wertschöpfung, da Geschäftsprozesse von Anfang an verstanden würden, und biete eine höhere Genauigkeit. „Außerdem erfüllt sie die Anforderungen von Unternehmen, gewährleistet ab der ersten Implementierung einen sicheren, kontrollierten und konformen Betrieb und bietet eine einzigartige Kontextebene, die auf dem Prozess- und Branchenwissen aus über 50 Jahren aufbaut, das in jeder Agenten-Aktion verankert ist“, so Herzig weiter.

Code und No-Code

Gebaut werden KI-Agenten im „Joule Studio“. Das ist sowohl ohne Programmierkenntnisse per Klick-Baukasten (No-Code) möglich, als auch mit eigenem Code (Pro-Code). Dafür stehen über 70 verschiedene KI-Modelle zur Auswahl.

Durch neue Funktionen für „Joule Work“ sollen KI-Agenten noch wirkungsvoller komplexe Geschäftsprozesse über offene Protokolle (A2A und MCP) handhaben können. Diese Innovationen machen „Joule Work“ leistungsfähiger, um den Kontext besser zu verstehen, Entscheidungen zu treffen und mehrstufige Workflows über Unternehmenssysteme und Geschäftsbereiche hinweg auszuführen, so der Claim.

SAP erweitert seine KI-Plattform damit eigenen Angaben zufolge um eine neue Orchestrierungsschicht, damit Assistenten und Agenten komplexe, mehrstufige Abläufe über verschiedene SAP-Systeme hinweg zuverlässiger erledigen können. Der SAP Knowledge Graph soll künftig auch Daten aus kundeneigenen SAP- und Drittquellen einbinden, sodass Nutzer ihre Informationen in natürlicher Sprache durchsuchen und exakte, auf den eigenen Daten basierende Antworten erhalten.

Auch andere Anbieter-Einbindung möglich

Agenten anderer Anbieter sollen außerdem über ein kontrolliertes Agenten-Gateway sicher auf „Joule Agents“ zugreifen und mit ihnen zusammenarbeiten können, ohne dass „Kontrolle und Governance verloren gehen“. Das neue „SAP Enterprise AI Gateway“ bündelt zudem Authentifizierung, Richtlinien, Routing, Überwachung, Nutzungsverfolgung und Auditing des gesamten KI-Datenverkehrs im Unternehmen. Ergänzend sollen ein neuer „Joule Assistent“, der „SAP AI Agent Hub“ und ein „AI Governance Assistant“ Kunden dabei helfen, die EU-KI-Verordnung einzuhalten.

Beim „Tabular Foundation Model“ kündigt SAP das Modell „SAP-RPT-2.0“ an, das künftig auch Anomalien und Ausreißer in Tabellendaten erkennen soll. „SAP-RPT-TS“ hingegen soll Geschäftskennzahlen prognostizieren können.

Einsatz auf der ISS

„Es gibt große Weiterentwicklungen bei unseren Tabular Foundation Models“, ergänzt Herzig. „Daraus ist inzwischen eine ganze Modellfamilie geworden. Ein etwas ausgefallener technischer Ausblick ist, dass wir diese Modelle gemeinsam mit Hewlett Packard Enterprise auch auf der Internationalen Raumstation (ISS) einsetzen – für die vorausschauende Wartung im Weltraum.“ Das Modell soll zudem Ausfälle vorhersagen können, ohne dass die dafür benötigten Daten zur Erde übertragen werden müssen.

„SAP-RPT wurde generisch trainiert und kann– ähnlich wie große Sprachmodelle im Bereich Sprache – auf eine Vielzahl unterschiedlicher Anwendungsgebiete übertragen werden“, so Herzig weiter. „Creditplus verwendet solche Modelle beispielsweise für die Risikobewertung. Hitachi setzt sie für die vorausschauende Wartung seiner Maschinen ein. ‚Oxford Cancer‚ nutzt sie, um anhand von Proteinmarkern Krebserkrankungen bei Patienten besser vorherzusagen als mit bisherigen Modellen“, sagt er.

Wenn man sich die Internationale Raumstation ansehe, genauer gesagt das Columbus-Modul, in dem SAP das Modell einsetzt, gebe es dort enorme Datenmengen.

„Nicht einfach zur Erde herunterladen“

„Die Maschinen auf der ISS erzeugen Telemetriedaten, die sehr nützlich sind. Allerdings handelt es sich um rund zehn Gigabyte an Daten. Diese kann man nicht einfach zur Erde herunterladen – das würde viel zu lange dauern, wenn man schnell reagieren möchte, etwa um bestimmte Muster oder Auffälligkeiten in Zeitreihen zu erkennen“, erklärt Herzig. „Die Modelle lassen sich direkt vor Ort einsetzen, weil sie im Vergleich zu großen Sprachmodellen relativ klein sind. Sie können also unmittelbar auf der Raumstation betrieben werden. Und es ist kein Training erforderlich. Man speist die aktuellen Daten direkt als Live-Datenstrom ein und erhält sofort Vorhersagen.“

Der CTO sieht den Anwendungsfall auf der Raumstation nicht bloß als eine Marketingaktion, sondern als Zeugnis dafür, wie weit man gehen könne. Er sagt: „Wie nützlich ist die Technologie unter solch extremen Bedingungen? Auf der Erde ist heute vieles einfach. Wir haben schnelle Internetverbindungen und leistungsfähige GPUs. Bei solchen Anwendungsfällen spielt die Latenz kaum eine Rolle. Aber können wir auch in einer Umgebung echten Mehrwert schaffen, die nur eingeschränkt angebunden ist – oder zumindest sehr weit entfernt? Genau das wollten wir zeigen: Mit einer lokalen Verarbeitungsumgebung lassen sich Probleme lösen, deren Lösung sonst schwierig wäre, weil man zunächst sämtliche Daten zur Erde übertragen müsste. Anschließend müsste man sie dort auswerten und die Ergebnisse zurückübermitteln. Dann könnte es aber bereits zu spät sein.“

SAP löst „Data Drift“-Problem

Ein zentrales Problem bei klassischen KI-Modellen ist der sogenannte Data Drift: Data Scientists trainieren ihre Modelle auf historischen Daten, doch schon beim Abschluss des Trainings können sich die eintreffenden Daten statistisch verändert haben. Die neuen Modelle von SAP wollen genau hier ansetzen.

Man könne jederzeit aktuelle Daten ins Kontextfenster geben und erhalte darauf basierend präzise Vorhersagen, ohne neu trainieren zu müssen. „Veränderungen in Struktur oder Eigenschaften der Daten erkennt das Modell unmittelbar“, betont Herzig. „Das wollten wir demonstrieren: Müsste man bei veränderten Bedingungen erst alle Informationen zur Erde übertragen und das gesamte Modell neu trainieren, wäre es dafür viel zu spät. Dann würde man auf der ISS sagen: ‚Schön, dass ihr uns das jetzt mitteilt – aber das hättet ihr uns schon vor einem oder zwei Monaten sagen müssen‘.“

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