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„Robo Advice“ verheißt eine radikale Änderung der Geldanlage mittels neuester technischer Innovationen. Die robotergestützte Finanzberatung soll Kosten radikal senken sowie flexiblere, passgenauere und effizientere Lösungen für die Geldanlage und Vermögensverwaltung verfügbar machen und ganz nebenbei noch den menschlichen Faktor reduzieren oder menschliche Berater völlig entbehrlich machen. Doch nach Künstlicher Intelligenz (KI) sucht man dabei vergeblich.
Digitale Beratung – Finanzen
(2018)
Der Beitrag zeigt die Ergebnisse einer Kurzbefragung unabhängiger Vermögensverwalter zum Thema Robo Advice. Die meisten Vermögens-verwalter erkennen eine gewisse Relevanz in der digitalisierten Geldanlageberatung und Vermögensverwaltung. Allerdings fehlen derzeit noch konkrete Vorstellungen, wie sich die Entwicklung auf das eigene Geschäft auswirken könnte oder wie neue Technologien zweckmäßig einzusetzen sind.
Diese Arbeit falsifiziert den Laplaceschen Dämon mit Hilfe eines Computerspiels. Das Spiel ist in der Programmiersprache C++ implementiert und basiert auf deterministischen Regeln. Es führt auf dem verarbeitenden Rechner zu einem probabilistischen Ergebnis. Geht man davon aus, dass der Laplacesche Dämon seinen schnellsten Rechner zur Ausführung des Spiels nutzt, oder es selbst ausführt, kann er die Ergebnisse nicht zu jedem Zeitpunkt vorhersagen. Da der Laplacesche Dämon dadurch definiert ist, dass er die Zukunft vollständig vorhersehen kann, ist er durch das Spiel widerlegt.
Künstliche Intelligenz
(2018)
Dieses Arbeitspapier wurde von Studierenden der Fakultät Betriebswirtschaft im Rahmen eines Seminars zur Künstlichen Intelligenz erarbeitet. Darin entwickeln die Studierenden einen historischen Überblick über das Feld der Künstlichen Intelligenz, wichtige Fachgebiete und stellen dann aktuelle Anwendungen wie Gesichts- oder Spracherkennung und autonomes Fahren vor. Außerdem dokumentieren die Studierenden ihre eigenen Erfahrungen in der Erstellung eines ChatBots, der auf Verfahren der künstlichen Intelligenz mithilfe von IBM Watson erstellt wurde.
Studierende wünschen sich Informationen zu den Anforderungen und dem Ablauf ihres Studiums. Die Hochschulen wünschen sich Studierende, die motiviert und interessiert das von ihnen gewählte Fach studieren. Gesamtgesellschaftlich sind eine geringe Abbruchquote und ein zügiges Studium erstrebenswert. Um diesen Anforderungen gerecht zu werden, wurde an der FHWS Hochschule für Angewandte Wissenschaften Würzburg-Schweinfurt im Rahmen des Projekts BEST-FIT TP 2.1 eine Selbst-einschätzungshilfe (Self-Assessment) für Studieninteressierte entwickelt. Die Pilotversion des Studieneingangstests wurde an der Fakultät Wirtschaftswissenschaften für das Fach Betriebswirtschafts-lehre aufgesetzt und evaluiert. Bei der Entwicklung der Selbst-einschätzungshilfe entstand zudem die Idee einer Ergänzung, die darin besteht, den Studierenden im Rahmen ihres Studiums eine nicht-bindende Zielvereinbarung mit ihrer Fakultät anzubieten. Diese freiwillig geschlossene Studier- und Lernvereinbarung soll es Studierenden ermöglichen, eine sanktionslose Verpflichtung einzugehen, ihre Prüfungsleistungen zeitlich gemäß dem von der Fakultät empfohlenen Studienplan abzulegen. Die Pilotversion der freiwilligen Studier- und Lernvereinbarung wurde an der FHWS quasi „Huckepack“ im Rahmen des Self-Assessment im Studiengang Betriebswirtschaftslehre implementiert. Dabei ergaben sich durch die Vorarbeiten aus dem Self-Assessment eine Vielzahl von Synergien.
This discussion paper examines money, banks and stock markets from a network perspective. It aims at providing a new view on the economy and its evolution. The document starts with an analysis of Adams Smith’s theory of prehistorical barter. It demonstrates the high complexity that arises in an economy that is based on a direct exchange of goods. The next section shows how this complexity could be reduced radically by introducing money as a central measure for the price of goods in ancient Egypt. Based on the work of Laszló Barabási and Réka Albert a network topology for a modern financial market is designed. This topology is in line with the historical development of European banks from medieval to modern times. Finally, a network of stock market investors is extracted from recent empirical data. The graph is used to simulate stock prices. The simulation demonstrates how fat tails in stock returns are generated by a social network, without violating the efficient market theory of Eugene Fama. The paper thus bridges the gap between classical and behavioural models.