02.08.2024
FINANCIAL LITERACY

Studie: Österreich weltweit auf Platz zwei bei Financial Literacy

Wie gut kennen sich die Österreicher:innen mit Finanzen aus? Einer OECD-Studie zufolge sehr gut, nur in Deutschland ist die Financial Literacy höher.
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Finanzbildung wird von der OECD erfasst. (c) Adobe Stock/ Sheremetio

Österreicher:innen haben weltweit das zweitbeste Finanzwissen. Zu diesem Ergebnis kommt eine Studie des International Network on Financial Education (INFE) der OECD. Von den 40 teilnehmenden Ländern war nur in Deutschland die sogenannte Financial Literacy höher. Damit zeigt sich im Vergleich zur letzten Erhebung von 2019 eine „erhebliche Verbesserung“, die sich der Österreichischen Nationalbank (OeNB) zufolge auf die hauseigenen Finanzbildungsmaßahmen und die Präsenz von wirtschaftlichen Themen in den Medien zurückführen lässt.

Laut OECD-Definition setzt sich Financial Literacy aus Finanzwissen, finanziellem Verhalten und finanziellen Einstellungen zusammen. Für das Thema Finanzwissen werden in der Studie Quizfragen zu ökonomischen Konzepten wie Inflation, Risikodiversifizierung oder Zinseszins gestellt. Das Finanzverhalten wird durch Fragen zur Kontrolle von Einnahmen und Ausgaben, zum Sparverhalten sowie zu Preis-/Produkt-Vergleichen abgebildet. Die finanzielle Zukunftsorientierung wird über Fragen zu finanziellen Einstellungen erfasst.

Gender Gap bei Finanzwissen

Lücken beim Finanzwissen gebe es unter den Befragten bei Themen rund um Investitionen wie Risikodiversifizierung und Zinseszins. Im alltäglichen Umgang mit Geld zeigten sich die Befragten im Durchschnitt sorgfältig. Häufig gaben sie auch an, Geld zu sparen. Nur die Hälfte der Befragten setzt sich allerdings auch langfristige finanzielle Ziele. Auch ein Gender Gap wird erkennbar: Junge Frauen schneiden beim Finanzwissen schlechter ab als junge Männer.

Die OECD definiert als oberstes Ziel der Finanzbildung das Financial Well-Being, das finanzielle Wohlbefinden. Zur Messung werden objektive Kriterien – das finanzielle Auskommen – und subjektive Kriterien – die Zufriedenheit mit der eigenen finanziellen Situation – verwendet. Unter den 38 teilnehmenden Ländern fand sich Österreich ebenfalls auf Platz zwei, das höchste finanzielle Wohlbefinden war wiederum in Deutschland messbar. Mehr als drei Viertel der Befragten in Österreich gaben an, ihre Lebenserhaltungskosten nachhaltig decken und eine unerwartete Ausgabe bewältigen zu können.

Maßnahmen müssen zielgruppengerecht sein

Die Mentalität der Österreicher:innen scheint aber durchzuscheinen: Nur die Hälfte der Befragten gab in ihrer subjektiven Einschätzung an, ausreichend finanziellen Spielraum zur Erfüllung eigener Wünsche zu haben. Insgesamt zeigt sich aber ein Unterschied je nach verfügbarem Haushaltseinkommen: Wer nur ein geringes Einkommen hat, profitiert vor allem von einem soliden täglichen Umgang mit Geld und weniger von Detailwissen um abstrakte finanzielle Konzepte.

Auch digitale Finanzbildung wurde abgefragt, um die zunehmende Digitalisierung von finanziellen Dienstleistungen und des Wirtschaftslebens zu berücksichtigen. Hier liegt Österreich nur im Mittelfeld. Die Befragten zeigten sich beim Umgang mit Passwörtern und persönlichen Daten zwar vorsichtig, wiesen aber bei der Einschätzung allgemeiner Geschäftsbedingungen, bei der Beurteilung digitaler Verträge und dem regelmäßigen Ändern von Passwörtern Schwächen auf. Das Digital Skills Barometer kam vor kurzem zu ähnlichen Ergebnissen – brutkasten berichtete.

Diese Ergebnisse zeigen für die OeNB, „dass Finanzbildungsmaßnahmen dann wirkungsvoll sind, wenn sie sich nach den konkreten Bedürfnissen der jeweiligen Zielgruppe richten“. Seit 2021 gibt es in Österreich eine Finanzbildungsstrategie, die öffentliche und private Finanzbildungsangebote koordinieren soll. Erhebungen wie die oben beschriebene sind der OeNB zufolge wichtig, um die Entwicklungen zu verfolgen und zu erkennen, wo Verbesserungspotential besteht.

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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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