16.05.2024
KOOPERATION

Impact Investing – Wohin mit dem Geld?

Bei dem 4Gamechangers-Festival in Wien diskutierten am Dienstag Birgit Radl-Wanko (Younus), Jörg Moshuber (Schoellerbank), Johannes Ortner (Alia), Simon Weiler (e-fund research) und Michaela Ernst über nachhaltiges Investieren. Moderiert wurde das Panel von der Präsidentin der Österreichisch-Amerikanischen Gesellschaft Monika Rosen.
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v.l.n.r.: Jörg Moshuber, Birgit Radl-Wanko, Simon Weiler, Monika Rosen, Johannes Ortner und Michaela Ernst (c) 4Gamechangers
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Wie erwirtschaften nachhaltige Investments eine vernünftige Rendite? Wie können Anleger:innen ihr Geld vor Greenwashing-Assets schützen? Über diese und weitere Fragen diskutierte am Dienstagvormittag Monika Rosen unter dem Titel „Impact Investing“ mit ihren Gästen.

Rendite, Rendite, Rendite

Beim nachhaltigen Investieren ist es die Schlüsselfrage: Wie schafft man es, mit seinem Kapital den gleichen Ertrag zu erzielen wie „klassische Fonds“? Wer will schon auf Rendite verzichten? Grundsätzlich zeigte sich dies in der Vergangenheit als schwierig (Ausnahmen bestätigen bekanntlich die Regel). Der Fokus von Investments wird sich aber nach Auffassung von Johannes Ortner verschieben. „Wir alle kommen aus Generationen, wo der Gewinn im Fokus stand. Koste es, was es wolle“, meint der Co-Gründer und CEO des „Bankprojekts“ Alia, „ich glaube in 5 Jahren kommen wir in eine Zeit, wo der Impact im Vordergrund steht“. Er denkt, dass Unternehmen dann danach beurteilt werden, wie ihre Wirkung auf ihre Umwelt und die Gesellschaft sind.

Der ESG-Experte der Schoellerbank, Jörg Moshuber, sieht insbesondere in Green- und Social Bonds (Anleihen) für private Anleger:innen attraktive Assets. „Diese werden von der EU reguliert und finanzieren grüne und nachhaltige Projekte.“

Greenwashing beim Impact Investing

Grüne Fonds sehen sich immer wieder der Kritik ausgesetzt, sie würden mit der Aufnahme gewisser Unternehmensaktien Greenwashing betreiben. Auch große Geldhäuser wie beispielsweise Goldman Sachs mussten sich diese Vorwürfe anhören.

Ob bei Anlagen, wo grün draufsteht auch grün drin ist, kann Simon Weiler, CEO und Managing Partner von e-fundresearch klar mit einem „Jein“ beantworten. Es habe sich seiner Auffassung nach in den letzten Jahren zwar viel getan, aber man sei noch nicht am Ende des Wegs. Am Beispiel von VW erklärt Moshuber, wie Unternehmen auch wieder aus nachhaltigen Fonds entfernt werden können. Im ESG-Bereich werden Unternehmen nach folgenden drei Kriterien aufgenommen: Umwelt, Soziales und Governance. Bei VW sei laut Moshuber die Governance, also die Führung des Unternehmens der ausschlaggebende Faktor gewesen, wieso es aus den Nachhaltigkeitsfonds geflogen ist.

Der Konsens: Ein Unternehmen finden, das besser ist als die Konkurrenz in diesem Bereich. „In einer schlechten Gegend das beste Haus“, wie Monika Rosen diesen Konsens zusammenfasst. Gleichzeitig sollte man Anreize schaffen für eine merkliche Verbesserung.

Was heißt das für die Finanzierung von Startups?

Nachhaltigkeit ist auch beim Thema Investment angekommen. Anders als vor 20 Jahren sind Expert:innen in diesem Bereich bei großen Instituten nicht mehr in den Keller verband, sonder heiß begehrt, wie Simon Weiler, CEO und Managing Partner von e-fundresearch es pointiert auf den Punkt bringt. Für Kleinanleger:innen ist es aber noch immer schwer ersichtlich, welche Angebote wirklich grün sind und gleichzeitig eine gute Rendite erwirtschaften. Dafür müssten sich diese viel Zeit nehmen, um die richtigen Investments nach ihren Vorstellungen zu finden. Oder sie suchen sich aktiv gemanagte Fonds. Diese sind allerdings aufgrund der höheren laufend Kosten im Zusammenhang mit Nachhaltigkeitsabschlägen bei grünen Anlagen nochmals unattraktiver. Daher ist wohl davon auszugehen, dass Kleinanleger:innen aufgrund der Einfachkeit weiterhin stark auf alt bewährtes wie einen MSCI-World ETF oder eine Core-Satellite-Strategie setzen.

Für Gründer:innen heißt dies, dass sie von nachhaltigen Fonds für Kleinanleger:innen wohl auch in naher Zukunft keinen Geldregen zu erwarten haben. Daher müssen sie weiterhin wohl oder übel aktiv an diese Herantreten. Allerdings: Impact Investing ist in den Geldinstituten angekommen, was für Startups in aller Regel positiv sein sollte. Aus dem Panel wird deutlich, dass alle anwesenden der Meinung sind, dass das Thema weiter in den Fokus rücken wird. Damit wird auch der Cashflow zunehmen, der von dieser Seite in nachhaltige Unternehmen fließt. Angesichts der derzeit schwierigen Finanzierungssituation zumindest ein kleiner Hoffnungsschimmer am Horizont, für die Finanzierung innovativer Ideen.

Summa Summarum

Insgesamt war das Panel an Dienstagvormittag ein netter Plausch, zu einem spannenden Thema, das wohl an Aktualität zunehmen wird. Die Gäste haben dies klar formuliert und Ansätze für weitere Diskussionen gegeben. Ein wirklicher AHA-Effekt blieb aber leider aus. Die Aufforderung an Anleger:innen sich stärker mit den Auswirkungen ihrer Investments zu befassen ist richtig und lobenswert. Allerdings wohl unrealistisch, da Österreicher:innen generell lieber auf ihrem ersparten schlafen und andererseits gerade Kleinanleger:innen eh schon massive Probleme haben, den Finanzmarkt im generellen nachzuvollziehen. „Bei der Diskussion um eine grüne Finanzierung […] kennt sich der Anleger früher oder später nicht mehr aus“, formulierte es Johannes Ortner. Wie könnte man aber dagegen vorgehen? Diese entscheidende Antwort beziehungsweise eine eingehendere Diskussion um Lösungsansätze blieb die Runde schuldig.

Immerhin: Die Moderation von Monika Rosen sorgte im Publikum immer wieder für Heiterkeit. Michaela Ernst, Chefredakteurin von Sheconomy, merkt außerdem an, dass die Auseinandersetzung mit nachhaltigen Investments merklich mehr Frauen in den Finanzmarkt holt. Birgit Radl-Wanko von Younus merkte mit Blick auf die Zukunft an, Anleger:innen sollten auch aggressiver Nachhaltigkeit bei den Unternehmen einfordern.

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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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