Ökonomische Daten im Minutentakt
„Ich wollte es perfekt haben“

Eine Schülerin der Nobelpreisträger Lawrence Klein und Joseph Stiglitz setzt auf künstliche Intelligenz, um ökonomische Daten vorherzusagen. Ihr Start-up will große Wall-Street-Ökonomen in den Schatten stellen.

New YorkGiselle Guzman sagt: „Bei  ökonomischen Prognosen schlägt die Maschine den Menschen.“ Auf diese Überzeugung hat sie ihre Firma Now-Cast in New York aufgebaut. Und wenn sie damit Recht behält, wird sich der Berufsstand der Ökonomen erheblich verändern.

Die zierliche Amerikanerin mit spanischen und französischen Vorfahren hatte beim Weg zu ihrem PhD, dem amerikanischen Doktortitel, zwei Nobelpreisträger als Mentoren: Joseph Stiglitz und Lawrence Klein. „Ich hatte großes Glück“, sagt sie. Vor allem Klein, der 2013 starb, hat ihren Weg geprägt. 17 Jahre lang hat sie nach ihrem Bachelor, den sie sich mit Aktienhandel finanzierte, von ihm gelernt und für ihn gearbeitet.

Klein war der Wegbereiter für die moderne ökonomische Prognose. Zusammen mit einem Kollegen hatte er nach dem Zweiten Weltkrieg den bekannten Michigan-Index für das Verbrauchervertrauen entwickelt. Später baute er ein ökonomisches Modell auf, das zum Kern der heute börsennotierten Beratungsgesellschaft IHS wurde.

Seine Schülerin verwirklicht jetzt einen Traum, den sie von ihm geerbt hat: Ihre 2012 gegründet Firma bietet seit einigen Wochen die Prognose von rund 4000 ökonomischen Daten mit Aktualisierung im Minutentakt an. Live-Wire heißt das neue Produkt ihrer Firma. „Vorher hatten wir nur einen wöchentlichen Takt, das war nicht perfekt“, sagte sie, und betont: „Ich wollte es perfekt haben. Wir sind die einzigen, die es in Echtzeit machen.“

Guzman arbeitet mit einem kleinen Team, „weniger als 15“, verrät sie nur. Aber ihr wichtigster Mitarbeiter heißt Xcalibur. Das ist die selbst lernende Software, die permanent Daten aus dem Internet absaugt und daraus Prognosen ableitet. Interessant ist zum Beispiel, worüber die Leute im Internet reden und wonach sie suchen. Diese Daten ergänzen traditionelle Quellen wie offizielle Statistiken, Umfragen oder Marktdaten. Jeder Prognosefehler wird nicht nur dokumentiert – auch für die Kunden sichtbar. Sondern er führt auch dazu, dass Xcalibur seinen Algorithmus anpasst. So kommt künstliche Intelligenz den etablierten Ökonomen an der Wall Street ins Gehege.

Denn Xcalibur denkt nicht nur schneller als die Ökonomen der großen Geldhäuser oder der US-Notenbank. Sondern vor allem ganz anders. „In der herkömmlichen Ökonomie trifft man bestimmte Annahmen über die Zusammenhänge von Variablen und baut darauf ein Modell auf“, sagt die Ökonomin. „Aber diese Zusammenhänge können sich ja laufend ändern.“

Xcalibur geht umgekehrt vor: „Er trifft vorab keine Annahmen, sondern vergleicht möglichst viele Daten und leitete daraus die Zusammenhänge ab – und passt sie ständig an.“ Schon länger gibt es Anbieter von ökonomischen Daten wie Oxford Economics, die sich auf dem Gebiet als Weltmarktführer bezeichnen. Aber sie arbeiten meist noch mit traditionellen Modellen.

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Die Maschine denkt, der Mensch erklärt

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