14.05.2019

20 Mio. Dollar-Trading-Verlust: Kann man eine KI verklagen?

Der Supercomputer K1 des Unternehmens 42.cx des oberösterreichischen Serial Entrepreneurs Daniel Mattes wird zum Gegenstand eines außergewöhnlichen Gerichtsprozesses, wie Bloomberg berichtet. Mattes ist selbst in Prozess nicht involviert.
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(c) fotolia/sdecoret

Es sei der erste bekannte Fall, in dem jemand wegen durch eine künstliche Intelligenz verursachte Investment-Verluste vor Gericht zieht, schreibt Bloomberg. Der Kläger ist der Hong Konger Milliardär Samathur Li Kin-kan. Der Angeklagte ist der Italiener Raffaele Costa, Chef des Investment-Dienstleisters Tyndaris. Eingeklagt werden dabei rund 23 Millionen US-Dollar. Eine der Hauptrollen im Prozess spielt der Supercomputer K1 von 42.cx, einem Startup des oberösterreichischen Serial Entrepreneurs Daniel Mattes.

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Supercomputer K1 ermittelt Stimmung am Aktienmarkt

Denn Costa hatte mit Tyndaris Li Kin-kan im Jahr 2017 davon überzeugt, Kapital von K1 managen zu lassen. Dazu hatte er den Supercomputer Simulationen am Aktienmarkt durchführen lassen, die massive Gewinne versprechen ließen. K1 screent dabei Online-Quellen wie News-Beiträge und Social Media-Postings, um die Stimmung der Anleger zu messen und dadurch Vorhersagen zu treffen. Der selbstlernende Algorithmus sendete dann, nach Vorgaben von Tyndaris, Kaufs- bzw. Verkaufs-Anweisungen an Broker.

Mehr als 20 Millionen US-Dollar Verlust am Valentinstag 2018

Satte 2,5 Milliarden US-Dollar ließ Li Kin-kan von K1 verwalten – 250 Millionen von seinem eigenen Vermögen, den Rest von der Citigroup. Nachdem der Vorgang Ende 2017 gestartet war, folgte am 14. Februar 2018 die Ernüchterung für den Hong Konger Tycoon. An nur einem Tag fuhr der Supercomputer mehr als 20 Millionen US-Dollar Verluste ein. Dahinter stand ein Fehler, der der künstlichen Intelligenz nicht passieren hätte dürfen, so die Argumentation von Li Kin-kans Anwälten.

Automatisierte Stop-Loss-Order führte zu Verlusten

K1 hatte nämlich morgens aufgrund positiver Stimmungs-Signale den Kauf von S&P 500 Futures im Gesamtwert von rund 1,5 Milliarden US-Dollar veranlasst. Allerdings sank der Index, nachdem laut aktuellen Daten die US-Inflationsrate stärker gestiegen war als erwartet. Dies aktivierte die Stop-Loss-Order von K1 (eine Verkaufsorder, die bei plötzlichen Kursverlusten vor größerem Schaden schützen soll), wodurch der Fonds 20,5 Millionen US-Dollar verlor. Wenige Stunden später erholte sich der Kurs – doch da war es bereits zu spät.

Wenn der Algorithmus tatsächlich so gefinkelt wäre, wie von Costa versprochen, wäre das nicht passiert und K1 hätte die Stop-Loss-Order ignoriert, argumentieren nun Li Kin-kans Anwälte. Tyndaris argumentiert freilich, dass es – wie üblich – keine Gewinngarantie gegeben habe und das Risiko daher beim Anleger verlieben sei.

Mattes: „Ich kann Stimmungen ermitteln. Ich bin aber kein Trader“

Daniel Mattes, der selbst nicht in diesen Gerichtsprozess involviert ist, sieht gegenüber Bloomberg bei 42.cx in diesem Fall kein Verschulden. K1 ermittle nur zwei Typen von Signalen zur Stimmung bei einzelnen Wertpapieren, deren Verwertung in diesem Fall in der Verantwortung von Tyndaris gelegen habe.

„Diese Signale haben ein starkes wissenschaftliches Fundament. Ich denke, wir haben einen ziemlich guten Job gemacht. Ich kann Stimmungen ermitteln. Ich bin aber kein Trader“, sagt Mattes gegenüber Bloomberg. Für die Entscheidung über Stop-Loss-Orders sei K1 nicht gemacht.

⇒ Page von 42.cx

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DiLT Analytics
© DiLT Analytics

DiLT Analytics hat eine siebenstellige Finanzierungsrunde abgeschlossen. Sie setzt sich aus einem Equity-Investment von Noctua Science Ventures und einer Förderung der Austria Wirtschaftsservice (aws) im Rahmen des Programms Seedfinancing – Deep Tech zusammen. Mit dem Geld möchte das 2021 gegründete Spinoff der TU Graz sein Team ausbauen und FaciliMind, seine Software zur automatisierten Fehlerdiagnose in Heizungs-, Lüftungs- und Klimaanlagen, zu weiteren Betreibern großer Gebäudeportfolios bringen

DiLT Analytics: „Substanziell wachsen“

Noctua Science Ventures ist ein Wiener Deep-Tech-Fonds und ein Joint Venture von Speedinvest und den Technischen Universitäten Österreichs. Der Fonds investiert gezielt in Ausgründungen, deren Produkt auf langjähriger Forschung beruht.

„Die aws-Förderung ergänzt das Investment und ist auf genau diese Phase zugeschnitten: den Schritt von einer erprobten Technologie zu einem Produkt, das sich über viele Standorte hinweg ausrollen lässt“, heißt es per Aussendung. Um im Sinne des Programms aws Seedfinancing – Deep Tech als Deep Tech zu gelten, muss das Vorhaben auf einer „anspruchsvollen technologischen und wissenschaftlichen Herausforderung“ basieren und einen klaren Technologiesprung gegenüber bestehenden Lösungen oder rein inkrementellen Weiterentwicklungen ermöglichen.

„Mit Noctua Science Ventures haben wir einen Partner gefunden, der beides kennt: die technischen Herausforderungen eines Deep-Tech-Produkts und den Weg in die Kommerzialisierung. Für ein junges Spinoff ist das der Best Case. Dass parallel auch die aws-Förderung zugesagt wurde, bestätigt uns, dass FaciliMind und unser Team auf dem richtigen Weg sind. Jetzt geht es darum, substanziell zu wachsen“, sagt Theresa Kohl, CEO von DiLT Analytics.

Philipp Stangl, Managing Director von Noctua Science Ventures, ergänzt: „Von unseren vielen Gesprächspartnern erhielten wir ein sehr einheitliches Bild zu DiLT: ein glaubwürdiger, technisch differenzierter Ansatz, umgesetzt von einem Team, mit dem Immobilienprofis gerne zusammenarbeiten. Genau diese Kombination aus Forschungsvorsprung und starker Kundenorientierung ist es, wonach wir in der Pre-Seed-Phase suchen.“

2021 gegründet

DiLT Analytics wurde Ende 2021 von Franz Wotawa und Gerald Schweiger als Spinoff des Instituts für Softwaretechnologie der TU Graz gegründet und ging aus der Forschungsgruppe „Intelligent Systems“ hervor. Erstes größeres Projekt war „Inframonitor“, eine herstellerunabhängige IoT-Datenplattform für den Campus Inffeldgasse der TU Graz.

Seither ist DiLT an mehr als 20 Forschungsprojekten mit über 15 Partnern beteiligt, einige davon FFG-gefördert und gemeinsam mit österreichischen und europäischen Universitäten. Die Ergebnisse fließen über den Forschungszweig DiLT Research direkt in die Produktentwicklung. Geführt wird das Unternehmen heute von Theresa Kohl (CEO), Christopher Gray (Business Development & Strategy), Thomas Hirsch (CTO), Reinhard Pertschy (CPO) und Thomas Schwengler (Head of Software).

Die entwickelte Software FaciliMind analysiert Betriebsdaten von Heizungs-, Lüftungs- und Klimaanlagen, erkennt dabei versteckte Fehler und Optimierungspotenziale und liefert Technikteams eine nach Dringlichkeit sortierte Maßnahmenliste, so der Claim. Die Software von DiLT Analytics arbeitet herstellerunabhängig und lässt sich über ein einzelnes Gerät an die bestehende Gebäudeleittechnik anbinden. Dank eines knowledgegraphbasierten Softwarestacks soll sie das digitale Abbild komplexer Anlagen weitgehend automatisiert innerhalb weniger Tage statt monatelanger Handarbeit erstellen können. Zielgruppe sind Betreiber großer Gebäudeportfolios, etwa in der öffentlichen Hand, an Flughäfen sowie in Industrie und Gesundheitswesen.

DiLT Analytics erhielt Preise

Zu den Kunden zählen u.a. die Technischen Universitäten Graz und Wien, Bundesimmobiliengesellschaft (BIG), IG Immobilien Management GmbH und Industriekunden. 2025 wurde DiLT Analytics mit dem DREA Award und dem ÖGUT Umweltpreis ausgezeichnet. Und ist seit September 2026 nach ISO 27001 zertifiziert.

„Wissen über Anlagenbetrieb soll im Unternehmen bleiben“

Neben der Verstärkung des Teams und dem geplanten Rollout möchte DiLT Analytics künftig ein Übersetzungswerkzeug für den BACtwin-Standard als Open Source veröffentlichen und die Diagnose künftig auf weitere Technologien wie Wärmepumpen, Photovoltaik und Batteriespeicher ausweiten

„Ein Gebäudeportfolio überdauert seine Dienstleister und oft auch seine erfahrensten Mitarbeitenden“, sagt Kohl. „Unser Ziel ist, dass das Wissen über den Anlagenbetrieb im Unternehmen bleibt und dass Entscheidungen auf verifizierter Datengrundlage statt auf Bauchgefühl und Erinnerung beruhen.“

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