Unsere Geschichte und Motivation
Anfangs stand eine einzige Frage im Raum: Wie lässt sich die Unsicherheit der
Märkte für Menschen greifbar machen, die keine Analysten sind? Die ersten
Versuche endeten in Diagrammen, die keiner verstand – und einer Kaffeemaschine,
die öfter lief als geplant. Dann kam die Idee, KI nicht als Allheilmittel zu
verkaufen, sondern als Werkzeug, das Zusammenhänge sichtbar macht, die vorher im
Nebel lagen. Jedes Feature wurde von echten Fragen getrieben: Was hilft wirklich
bei einer Entscheidung? Was bringt Klarheit, ohne zu überfordern? So entstand
ein System, das Daten durchforstet, Muster aufzeigt und dabei immer die
menschliche Perspektive einbezieht. Die Reise war kein gerader Pfad – eher eine
Serpentinenstraße mit gelegentlichen Schlaglöchern, aber der Blick zurück zeigt:
Fortschritt entsteht, wenn Neugier auf Pragmatismus trifft.
Mehr erfahren
- 5 Mio.
-
Marktdaten pro Tag
Algorithmen analysieren kontinuierlich Marktdaten
- 12
-
KI-Kompetenz
Jahre Erfahrung im Bereich künstliche Intelligenz
- 750
-
Anzahl Nutzer
Nutzerinnen und Nutzer im DACH-Raum
- 30
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Validierte Methoden
Entscheidungswege von Finanzexperten geprüft
Unsere Philosophie: Daten nutzen, Komplexität verständlich machen, Verantwortung leben
- Transparenz in jedem Prozessschritt und Ergebnis
- Verantwortung bedeutet, die Grenzen maschineller Prognosen anzuerkennen und Transparenz über Funktionsweise, Datenquellen und Einschränkungen herzustellen. Unsere Systeme machen es möglich, Unsicherheiten einzuschätzen und Entscheidungswege nachzuvollziehen.
- Individuelle Ansätze für unterschiedliche Zielsetzungen
- Jeder Mensch bringt andere Ziele, Lebenslagen und Erfahrungswerte mit. Unsere Algorithmen berücksichtigen verschiedene Risikoneigungen, Zeiträume und Prioritäten – damit Planung kein starres Konstrukt bleibt, sondern individuelle Lösungen entstehen.
Technologie als Partner für bewusste Entscheidungen
Technik bleibt immer Werkzeug, niemals Ersatz für den kritischen Blick. Die Plattform setzt darauf, Menschen zu befähigen, anstatt Entscheidungen zu automatisieren, deren Hintergründe sie nicht nachvollziehen können. Jede Auswertung ist erklärbar, jeder Schritt bleibt nachvollziehbar.
Lernende Systeme durch ständigen Dialog und Feedback
Veränderung ist die einzige Konstante: Die Plattform entwickelt sich fortlaufend weiter, integriert neue Erkenntnisse aus Praxis und Forschung und bleibt offen für kritische Rückmeldungen von Nutzerinnen und Nutzern.
Das Team: Fachwissen, Technik und echte Leidenschaft
Florian Baumann, Dr. rer. pol.
Leitung Algorithmus-Entwicklung
«Die Verbindung von Theorie und Praxis war immer Antrieb. Im Alltag tauchen Muster auf, die auf dem Papier klar sind, aber erst in der Anwendung wirklich Leben bekommen. Gerade die Zusammenarbeit mit Menschen aus unterschiedlichen Disziplinen schafft echte Innovation – nie entsteht ein gutes System im stillen Kämmerlein. Statt einfacher Antworten brauchen komplexe Märkte robuste, aber verständliche Werkzeuge.»
Miriam Hoffmeister, MSc Informatik
Datenanalyse und Validierung
«Am spannendsten bleibt, wie sich Daten von Tag zu Tag verändern. Kein Tag gleicht dem anderen – Algorithmen müssen ständig lernen, sonst verlieren sie den Bezug zur Realität. Ehrliche Rückmeldungen der Nutzerinnen und Nutzer helfen dabei, Schwachstellen zu finden, bevor sie zu Problemen werden. Das macht die Arbeit herausfordernd, aber auch sehr befriedigend.»
Lukas Steiner, Dipl. Math. ETH
Produktentwicklung und Nutzerinteraktion
«Es reicht nicht, Algorithmen zu bauen, die korrekt rechnen. Die Frage ist immer: Bringt das Ergebnis jemanden wirklich weiter? Viele Lösungen scheitern daran, dass sie zu kompliziert oder zu abstrakt sind. Der beste Moment: Wenn eine Nutzerin sagt, dass sie plötzlich versteht, was vorher kryptisch wirkte. Dann hat Technologie ihren Zweck erfüllt.»
Anerkennungen und Auszeichnungen der letzten Jahre
Innovation im Finanzbereich
Beste Datenanalyse
Auszeichnung für Innovation im Finanzbereich
Die Auszeichnung für Innovation im Finanzbereich 2021 wurde für den mutigen Ansatz verliehen, KI-Modelle mit dem Feedback realer Anwender zu verbinden. Die Jury würdigte besonders den Fokus auf Transparenz und die verständliche Darstellung komplexer Auswertungen.