Geopolitik, KI, Quantenphysik: Das war die Acatis Value Konferenz
Die diesjährige Acatis Value Konferenz in Frankfurt stand im Zeichen globaler Umbrüche. Experten diskutierten über geopolitische Konflikte, technologische Entwicklungen und den zunehmenden Einfluss künstlicher Intelligenz auf Wirtschaft und Finanzmärkte.
Die diesjährige Acatis Value Konferenz hat sich mit geopolitischen Spannungen, technologischen Entwicklungen und deren Auswirkungen auf Wirtschaft und Finanzmärkte beschäftigt. Die Veranstaltung fand am 8. Mai an der Frankfurt School of Finance & Management statt.
Acatis-Gründer und -Geschäftsführer Hendrik Leber bezeichnete die Konferenz als Plattform für den Austausch über aktuelle Entwicklungen in Wirtschaft, Wissenschaft und Technologie.
Sicherheitspolitik und wirtschaftliche Folgen
Zu den Rednern gehörte Carlo Masala von der Universität der Bundeswehr München. Der Sicherheitsexperte sprach über geopolitische Konflikte, wirtschaftliche Machtverschiebungen und deren Auswirkungen auf die deutsche Wirtschaft.
Im Anschluss widmete sich Experimentalphysiker Rainer Blatt der Entwicklung der Quantenphysik. Der Wissenschaftler, der Mitglied der Lindauer Nobelpreisträgertagung ist, skizzierte die Fortschritte der vergangenen 100 Jahre und verwies auf mögliche künftige Anwendungen der Quantentechnologie.
KI im Fokus des Portfoliomanagements
Einen Schwerpunkt bildete zudem das Thema künstliche Intelligenz (KI). Florian Trifterer vom KI-Unternehmen Nnaisense erläuterte Ansätze der probabilistischen Modellierung. Dabei ging es um Systeme, die Wahrscheinlichkeiten für unterschiedliche Entwicklungen berechnen und mit Unsicherheiten umgehen sollen.
Nico Baum, Head of Solutions und Head of AI bei Berenberg, sprach über den Einsatz von KI in Investmentprozessen und mögliche Wettbewerbsvorteile durch technologische Fähigkeiten und organisatorische Strukturen.
Luca Frignani, Mitgründer und CEO des Fintechs Exaloan, stellte Anwendungen von KI in der Kreditanalyse vor. Dabei gehe es unter anderem darum, Muster in großen Datenmengen über verschiedene Branchen und Kreditzyklen hinweg zu identifizieren. (mb)














