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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Deepentix
© tecnet equity - (v.l.) Investor Kambis Kohansal Vajargah, Endri Deliu, Morteza Amini und Altan Nar (alle Deepentix) sowie Peter Buchinger (tecnet equity).

Das NÖ-Startup Deepentix hat eine Enterprise-KI-Plattform entwickelt, die Unternehmen dabei unterstützen soll, aus Dokumenten wie Studien, Patenten oder internen Berichten einen sogenannten Wissensgraphen aufzubauen – ein Netzwerk aus Fakten und ihren Beziehungen. Dadurch lassen sich Antworten einer Künstlichen Intelligenz bis zum exakten Satz im Ursprungsdokument zurückverfolgen. Gerade in stark regulierten Branchen sei dies entscheidend, weil Aussagen jederzeit belegt und geprüft werden müssen.

Deepentix: Unternehmensdaten in Graphen überführen

Zielgruppe sind etwa Unternehmen in Branchen wie Pharma, Medizintechnik, Versicherungen oder Banken, die täglich mit großen Mengen an Studien, Patenten, Normen und internen Berichten arbeiten. Klassische generative KI liefere dazu zwar schnelle Antworten, könne deren Herkunft jedoch oft nicht lückenlos belegen. Genau hier möchte Deepentix ansetzen und unstrukturierte Unternehmensdaten in einen Wissensgraphen überführen – im Sinn einer nachvollziehbaren Wissensbasis für KI-Anwendungen.

„Wenn Mitarbeitende einer KI blind vertrauen müssen, weil sie deren Antworten nicht überprüfen können, ist das gerade in sensiblen Bereichen ein echtes Risiko. Genau dieses Vertrauensproblem lösen wir, indem wir jede Antwort bis zu ihrem Ursprung im Dokument sichtbar machen“, erklärt Morteza Amini, Mitgründer und CEO von Deepentix.

Mehrere Sprachmodelle

Der Aufbau von Wissensgraphen erfolge Deepentix nach häufig im Rahmen aufwendiger Beratungsprojekte oder über standardisierte Lösungen, die sich nur begrenzt auf einzelne Fachbereiche zuschneiden lassen. Bei Unternehmen, die ihre sensiblen Daten selbst kontrollieren und gleichzeitig präzise Ergebnisse benötigen, stoße dieser Ansatz oft an seine Grenzen. Aus diesem Grund entwickelte das Startup kein Beratungsprojekt für einzelne Kunden, sondern ein Werkzeug, mit dem Unternehmen Wissensgraphen selbst erstellen, betreiben und an ihre Anforderungen anpassen können.

Dabei setzt die Plattform nicht auf ein einziges großes KI-Modell aus der Cloud, sondern auf mehrere kleine, spezialisierte Sprachmodelle, die gezielt auf einzelne Fachbereiche wie Pharma oder Banken trainiert werden. Dadurch sollen die Ergebnisse präziser werden, während die Modelle bei Bedarf direkt auf den eigenen Servern der Unternehmen betrieben werden können.

Dafür gab es nun eine Pre-Seed-Finanzierung in sechsstelliger Höhe, an der sich tecnet equity, der internationale Frühphaseninvestor Rockstart sowie der Business Angel Kambis Kohansal Vajargah beteiligt haben. Das frische Kapital soll vor allem in Forschung und Entwicklung sowie in den Ausbau erster Pilotprojekte in regulierten Branchen fließen.

Deepentix baut Wissensnetz

„Wir verstehen uns nicht als Berater, die für einzelne Kunden ein Wissensnetz bauen, sondern als Technologieanbieter, der Unternehmen die volle Kontrolle über ihre eigenen Daten und Modelle gibt“, so Amini weiter. „Mit tecnet equity, Rockstart und Business Angel Kambis Kohansal Vajargah haben wir Partner an Bord, die den Weg von Deep-Tech-Startups aus erster Hand kennen. Das gibt uns nicht nur Kapital, sondern auch Zugang zu Netzwerk und Erfahrung, um in dieser Phase die richtigen Schritte zu setzen.“

Peter Buchinger, Investment Associate bei tecnet equity, ergänzt: „Uns hat neben der Technologie vor allem das stark aufgestellte Gründerteam von Deepentix überzeugt. Die Kombination aus wissenschaftlichem Hintergrund und Erfahrung in internationalen Unternehmen war ausschlaggebend, in dieser frühen Phase zu investieren.“

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