Fondsrating und Data2Space: Ein neuer Blick auf die Welt der Investments
Von Dr. Oliver Everling | 16.September 2026
Die Auswahl eines geeigneten Investmentfonds wird für Anleger zunehmend anspruchsvoll. Das Angebot an Fonds ist groß, die Anlagestrategien sind vielfältig und die verfügbaren Informationen werden immer umfangreicher. Performance, Risiko, Kosten, Portfoliozusammensetzung, Managementqualität und Nachhaltigkeitskriterien können bei der Beurteilung eine Rolle spielen. Ein Fondsrating soll dabei helfen, diese Vielzahl von Informationen zu strukturieren und Fonds nach nachvollziehbaren Kriterien vergleichbar zu machen.
Das Buch „Fondsrating“ beschäftigt sich mit genau dieser Herausforderung. Im Mittelpunkt steht die Frage, wie die Qualität und Attraktivität von Investmentfonds systematisch beurteilt werden können. Ein Rating verdichtet dabei zahlreiche Informationen zu einer verständlichen Bewertung und kann Anlegern, Beratern und professionellen Investoren eine zusätzliche Orientierung bei der Analyse von Fonds bieten.
Doch eine Ratingnote allein erzählt noch nicht die ganze Geschichte. Ein Fonds besteht aus einer Vielzahl miteinander verbundener Informationen. Seine Wertentwicklung steht beispielsweise im Zusammenhang mit der Anlagestrategie, der Portfoliozusammensetzung, den einzelnen Wertpapieren, Branchen- und Ländergewichtungen sowie verschiedenen Risiko- und Kostenfaktoren. Je komplexer ein Fondsportfolio wird, desto schwieriger kann es sein, diese Beziehungen mit klassischen Tabellen und Diagrammen vollständig zu erfassen.
Hier eröffnet Data2Space eine neue Perspektive. Der Service verbindet Finanz- und Unternehmensdaten mit immersiver Visualisierung und ermöglicht es, komplexe Investmentinformationen in interaktiven dreidimensionalen Umgebungen darzustellen. Damit entsteht eine neue Möglichkeit, Fonds nicht nur anhand einer Kennzahl zu betrachten, sondern ihre Strukturen und Zusammenhänge zu erkunden.
Ein Fondsrating könnte auf diese Weise von einer statischen Bewertung zu einem interaktiven Informationsmodell erweitert werden. Statt lediglich eine Ratingnote oder eine Rangliste zu sehen, können Nutzer nachvollziehen, welche Faktoren hinter einer Bewertung stehen. Sie können beispielsweise die Zusammensetzung eines Portfolios betrachten, einzelne Positionen untersuchen und deren Bedeutung für das Gesamtbild erkennen.
Gerade bei Fonds mit einer großen Zahl von Positionen kann diese Form der Darstellung einen besonderen Mehrwert bieten. Anstatt sich durch umfangreiche Tabellen zu arbeiten, können Anleger oder professionelle Nutzer eine visuelle Übersicht erhalten und anschließend gezielt in einzelne Bereiche eintauchen. Die Daten werden dadurch nicht nur dargestellt, sondern in einen räumlichen Zusammenhang gebracht.
Data2Space könnte damit zu einem Gamechanger für die Kommunikation und Analyse von Fondsinformationen werden. Der entscheidende Punkt ist dabei nicht die 3D-Darstellung als solche, sondern die Möglichkeit, komplexe Beziehungen sichtbar zu machen. Ein Fondsrating liefert die Bewertung; Data2Space kann dabei helfen, die dahinterliegende Informationswelt verständlicher und erlebbarer zu machen.
Auch für die Beratung bietet dieser Ansatz interessante Möglichkeiten. Fonds sind für viele Anleger erklärungsbedürftige Produkte. Eine Ratingnote kann Orientierung geben, beantwortet aber nicht automatisch die Frage, warum ein Fonds gut oder weniger gut bewertet wird. Eine interaktive Darstellung könnte Beratungsgespräche unterstützen, indem die wesentlichen Faktoren einer Bewertung unmittelbar visualisiert werden.
Für professionelle Investoren und Analysten kann eine solche Umgebung ebenfalls interessant sein. Sie könnten Fonds miteinander vergleichen, unterschiedliche Portfoliostrukturen untersuchen und Veränderungen über die Zeit nachvollziehen. Aus einer klassischen Analyse wird damit eine interaktive Exploration von Investmentdaten.
Dabei bleibt die Qualität des Ratings entscheidend. Eine immersive Visualisierung kann nur so aussagekräftig sein wie die Daten und die Methodik, auf denen sie basiert. Transparente Kriterien, nachvollziehbare Bewertungsverfahren und zuverlässige Daten sind deshalb die Grundlage eines seriösen Fondsratings. Data2Space ergänzt diese Grundlage um eine neue Form der Darstellung und Interaktion.
Das Zusammenspiel von „Fondsrating“ und Data2Space steht damit für einen möglichen Wandel in der Investmentkommunikation. Während das klassische Fondsrating Informationen verdichtet und vergleichbar macht, eröffnet Data2Space einen räumlichen Zugang zu den Informationen hinter der Bewertung.
Die Zukunft des Fondsratings könnte deshalb mehr sein als eine einzelne Zahl, ein Sternesystem oder eine Rangliste. Sie könnte zu einem dynamischen Modell werden, in dem Anleger und professionelle Nutzer erkennen können, wie sich Performance, Risiko, Portfolio und weitere Faktoren gegenseitig beeinflussen.
Data2Space macht aus dieser Idee ein visuelles Erlebnis. Der Service zeigt, wie sich die Welt der Fondsanalyse durch die Verbindung von Rating, Datenvisualisierung und immersiver Technologie weiterentwickeln könnte. Der eigentliche Gamechanger liegt dabei in der Verbindung von fundierter Bewertung und einer völlig neuen Art, Finanzinformationen zu verstehen.
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Master-KAGen im Wandel: Vom zentralen Administrationsdienst zum Steuerungszentrum institutioneller Kapitalanlagen
Von Dr. Oliver Everling | 15.September 2026
Als das Buch „Rating von Depotbank und Master-KAG – Anlegerschutz und Effizienzsteigerung für institutionelle Kapitalanleger“ von Volker Braunberger, Oliver Everling und Uwe Rieken 2011 bei Gabler erschien, stand die Master-KAG für einen grundlegenden Strukturwandel in der institutionellen Kapitalanlage. Das Konzept versprach, unterschiedliche Asset Manager unter einem organisatorischen Dach zusammenzuführen, ein einheitliches Reporting zu ermöglichen und institutionellen Anlegern mehr Transparenz und Effizienz zu verschaffen.
Die damalige Perspektive ist heute keineswegs überholt. Sie hat sich vielmehr weiterentwickelt. Das Buch stellte bereits die Frage, wie Master-KAGen und Depotbanken durch Rating beurteilt werden können und welchen Beitrag sie zur Zusammenarbeit mit internationalen Asset Managern, zur Konsolidierung des Reportings und zur Steuerung institutioneller Vermögen leisten. Zugleich wurde die kundenindividuelle Due Diligence ausdrücklich als wichtige Ergänzung zum Rating herausgestellt.
Heute muss die Rolle der Master-KAG jedoch noch umfassender verstanden werden. Die Master-KAG ist nicht mehr lediglich eine administrative Einheit, die verschiedene Asset Manager und Mandate in einem Reporting zusammenführt. Sie wird zunehmend zu einem zentralen Informations-, Kontroll- und Steuerungsknoten institutioneller Kapitalanlagen.
Der ursprüngliche Mehrwert des Master-KAG-Modells lag wesentlich in der Bündelung. Institutionelle Anleger konnten verschiedene Asset Manager einsetzen und dennoch ein konsolidiertes Bild ihres Vermögens erhalten. Eigenanlagen konnten in das Reporting integriert und der Austausch einzelner Asset Manager organisatorisch erleichtert werden. Genau diese Vorteile beschreibt das Buch als wesentliche Ziele des Master-KAG-Konzepts.
Heute reicht ein konsolidiertes Reporting allein jedoch nicht mehr aus. Institutionelle Anleger benötigen zunehmend eine Erklärung der Zusammenhänge hinter den Daten. Ein Gesamtportfolio besteht nicht nur aus einer Vielzahl von Mandaten und Wertpapieren. Es enthält Beziehungen zwischen Unternehmen, Branchen, Ländern, Währungen, Asset Managern und Risikofaktoren. Die zentrale Frage lautet deshalb nicht mehr nur: „Was befindet sich im Portfolio?“, sondern: „Welche Risiken und Abhängigkeiten entstehen aus dem Zusammenspiel aller Anlagen?“ Damit verändert sich auch die Bedeutung des Master-KAG-Ratings.
Ein zeitgemäßes Rating muss die Fähigkeit einer Master-KAG beurteilen, komplexe Vermögensstrukturen transparent zu machen, Daten unterschiedlicher Quellen zu integrieren und Risiken über Mandatsgrenzen hinweg zu erkennen. Datenqualität, Aktualität, Schnittstellen, Reportingfähigkeit, Risikocontrolling, Governance, operative Resilienz und technologische Leistungsfähigkeit werden damit zu zentralen Ratingkriterien.
Gerade die technologische Entwicklung verschiebt die Rolle der Master-KAG. Vor fünfzehn Jahren war die Konsolidierung von Daten bereits ein erheblicher Mehrwert. Heute geht es um wesentlich mehr: Daten müssen in Echtzeit oder zumindest mit hoher Aktualität verarbeitet, miteinander verknüpft und für unterschiedliche Nutzergruppen auswertbar gemacht werden.
Hier entsteht eine besondere Verbindung zu Data2Space. Der Service kann die klassische Reportinglogik um eine immersive Ebene erweitern. Statt nur eine Tabelle mit verschiedenen Mandaten und Wertpapieren zu betrachten, entsteht ein vernetzter Informationsraum, in dem der institutionelle Anleger von seinem Gesamtportfolio zu einzelnen Asset Managern, Mandaten, Unternehmen, Branchen, Ländern und Finanztiteln navigieren kann. Damit wird die Master-KAG vom zentralen Datenempfänger zum zentralen Informationsknoten.
Nehmen wir ein institutionelles Portfolio mit zehn Asset Managern. Jeder Manager kann für sich genommen ein gut diversifiziertes Portfolio besitzen. Erst die Gesamtbetrachtung zeigt jedoch möglicherweise, dass mehrere Manager in dieselben Unternehmen investieren oder dass sich Länder- und Branchenrisiken überschneiden. Ein klassisches Reporting kann diese Positionen zwar aggregieren. Eine immersive Darstellung kann zusätzlich zeigen, wie die einzelnen Positionen miteinander verbunden sind. Genau darin liegt ein wesentlicher Unterschied zwischen Reporting und Intelligence.
Reporting beantwortet die Frage, was vorhanden ist. Eine vernetzte Informationslandschaft beantwortet zusätzlich die Frage, wie die einzelnen Elemente zusammenhängen. Für die heutige Master-KAG ist diese Fähigkeit von strategischer Bedeutung. Sie kann nicht mehr nur als „Backoffice“ des institutionellen Investors verstanden werden. Ihre Bedeutung liegt zunehmend darin, aus einer Vielzahl heterogener Daten eine konsistente Sicht auf das Gesamtvermögen zu erzeugen.
Das betrifft auch das Risikomanagement. Ein Unternehmensrating kann die Bonität eines Emittenten bewerten. Ein Branchenrating kann die strukturellen Risiken einer Branche darstellen. Ein Länderrating kann das makroökonomische Umfeld erfassen. Für den institutionellen Anleger wird aber erst die Verbindung dieser Informationen wirklich interessant.
Ein Portfolio kann beispielsweise eine Vielzahl unterschiedlicher Unternehmensanleihen enthalten. Auf Ebene der einzelnen Titel erscheinen die Risiken möglicherweise überschaubar. Werden die Titel jedoch nach Ländern, Branchen und Unternehmensgruppen vernetzt, können Konzentrationen sichtbar werden, die auf der Ebene einzelner Mandate nicht erkennbar sind. Die Master-KAG besitzt damit die besondere Fähigkeit, verschiedene Ratingwelten miteinander zu verbinden.
Das ist eine Weiterentwicklung des Gedankens, der bereits im Buch „Rating von Depotbank und Master-KAG“ angelegt ist. Dort wird die organisatorische Architektur zur Bündelung verschiedener Geldanlagen ausdrücklich als Grundlage für die Relevanz von Ratings betrachtet. Heute lässt sich dieser Gedanke auf die digitale Informationsarchitektur erweitern: Nicht nur die Anlagen müssen gebündelt werden, sondern auch ihre Beziehungen und Risiken. Damit verändert sich auch das Verhältnis zwischen Master-KAG und Asset Manager. Die Master-KAG übernimmt nicht die Investmententscheidung des Asset Managers. Ihre Aufgabe liegt vielmehr darin, die verschiedenen Investmententscheidungen in einen übergreifenden Kontext zu stellen.
Der Asset Manager verantwortet sein Mandat. Die Master-KAG schafft Transparenz über das Zusammenspiel der Mandate. Diese Unterscheidung ist zentral. Eine leistungsfähige Master-KAG muss nicht selbst die besten Anlageentscheidungen treffen. Sie muss vielmehr gewährleisten, dass der institutionelle Anleger die Konsequenzen aller Anlageentscheidungen auf Gesamtportfolioebene erkennen und beurteilen kann. Damit wird die Master-KAG zu einem Instrument institutioneller Governance.
Auch die Bedeutung des Ratings verändert sich dadurch. Ein Master-KAG-Rating sollte nicht lediglich die finanzielle Stabilität oder Servicequalität des Anbieters beurteilen. Es sollte vielmehr die Frage beantworten, wie gut die Master-KAG ihre zentrale Funktion im institutionellen Anlageprozess erfüllt. Dazu gehören Datentiefe und Datenqualität ebenso wie die Fähigkeit, unterschiedliche Assetklassen zu integrieren. Hinzu kommen Risikomanagement, Reporting, technologische Infrastruktur, Prozessqualität, Governance und die Fähigkeit, Veränderungen im Portfolio schnell abzubilden.
Das Buch von 2011 bleibt deshalb ein wichtiger Ausgangspunkt, weil es die Master-KAG bereits als Instrument für Anlegerschutz und Effizienzsteigerung verstand. Die heutige Entwicklung führt diesen Gedanken konsequent weiter: Aus Effizienz wird Informationsintelligenz, aus Reporting wird Transparenz und aus Bündelung wird Vernetzung.
Data2Space kann hierbei eine neue Rolle spielen. Der Service macht die Struktur des institutionellen Vermögens nicht nur sichtbar, sondern erfahrbar. Der Anleger kann sich durch das Portfolio bewegen und Zusammenhänge untersuchen: vom Gesamtvermögen zum Mandat, vom Mandat zum Asset Manager, vom Wertpapier zum Unternehmen, vom Unternehmen zur Branche und vom Unternehmen zum Land. Dadurch kann auch das Rating eines einzelnen Finanztitels in seinen Kontext gestellt werden. Ein Titel besitzt ein eigenes Rating. Sein Emittent besitzt ein Unternehmensrating. Die Branche besitzt ein Branchenrating. Das Land besitzt ein Länderrating. Gleichzeitig befindet sich der Titel in mehreren Mandaten und möglicherweise in mehreren institutionellen Portfolios. Erst die Verbindung dieser Ebenen zeigt das tatsächliche Risikoprofil aus Sicht des Investors.
Die Master-KAG der Zukunft ist deshalb weniger eine „Sammelstelle“ von Daten als eine Instanz, die Daten in Bedeutung übersetzt. Sie schafft den Zusammenhang zwischen Einzelinvestment und Gesamtportfolio. Das führt zu einer neuen Definition ihrer Rolle: Die Master-KAG wird zum digitalen Nervensystem institutioneller Kapitalanlagen.
Das Buch „Rating von Depotbank und Master-KAG“ hat vor dem Hintergrund der damaligen Marktstruktur wichtige Grundlagen dafür geschaffen, Master-KAGen anhand ihrer Leistungsfähigkeit und ihres Nutzens für institutionelle Anleger zu betrachten. Heute muss diese Perspektive um Datenvernetzung, Echtzeitfähigkeit, Risikointelligenz und immersive Visualisierung erweitert werden.
Der Gamechanger liegt damit nicht darin, das klassische Master-KAG-Modell abzuschaffen, sondern seine Informationsfunktion weiterzuentwickeln. Die Master-KAG verbindet heute nicht mehr nur Asset Manager und Reporting. Sie kann zum zentralen Knotenpunkt werden, an dem Unternehmens-, Branchen-, Länder-, Finanzinstrumente- und Portfolioratings zusammenlaufen.
Damit verschiebt sich die entscheidende Frage. Früher lautete sie vor allem: „Welche Master-KAG bietet die beste Administration und das beste Reporting?“ Heute lautet sie: „Welche Master-KAG schafft die größte Transparenz über die Zusammenhänge, Risiken und Abhängigkeiten unseres gesamten Vermögens?“
Genau an diesem Punkt wird die Verbindung von Master-KAG-Rating und Data2Space besonders interessant. Die Master-KAG liefert die strukturierte Datenbasis und die zentrale Sicht auf die Kapitalanlagen. Data2Space macht daraus einen immersiven Informationsraum. Aus dem klassischen Master-KAG-Konzept wird damit ein modernes Steuerungsmodell für institutionelles Vermögen: zentral in der Datenhaltung, dezentral in den Anlageentscheidungen und vernetzt in der Risikoanalyse. Das ist die eigentliche Weiterentwicklung der Master-KAG.
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Gründern einen besseren Blick auf Chancen und Risiken ermöglichen
Von Dr. Oliver Everling | 14.September 2026
Für Existenzgründer ist die Frage der Finanzierung häufig eine der entscheidenden Herausforderungen auf dem Weg in die Selbstständigkeit. Banken, Investoren und andere Finanzierungspartner wollen verstehen, wie tragfähig ein Geschäftsmodell ist, welche Chancen bestehen und wo mögliche Risiken liegen. Gerade bei jungen Unternehmen fehlen jedoch häufig langjährige Unternehmensdaten, die eine klassische Einschätzung erleichtern würden. Umso wichtiger ist es, vorhandene Finanz-, Markt- und Unternehmensdaten möglichst umfassend zu verstehen und überzeugend darzustellen.
Genau hier setzt Data2Space an. Das Unternehmen verfolgt einen innovativen Ansatz, indem komplexe Unternehmens- und Finanzdaten nicht lediglich in klassischen Tabellen oder zweidimensionalen Diagrammen dargestellt werden. Data2Space verwandelt diese Informationen in interaktive 3D-Umgebungen. Dadurch lassen sich Strukturen, Beziehungen und Entwicklungen aus unterschiedlichen Perspektiven betrachten und Zusammenhänge sichtbar machen, die in herkömmlichen Darstellungen leicht verborgen bleiben können.
Für ein Existenzgründerrating kann dieser Ansatz besonders interessant sein. Ein Rating lebt von der Qualität und Verständlichkeit der Informationen, die einer Einschätzung zugrunde liegen. Bei einer Gründung geht es beispielsweise um die Entwicklung des Geschäftsmodells, die Marktpositionierung, finanzielle Planungen, Abhängigkeiten, Chancen und Risiken. Je komplexer die Zusammenhänge werden, desto schwieriger kann es sein, diese mit einzelnen Tabellen oder statischen Präsentationen vollständig zu erfassen.
Die immersive Visualisierung von Data2Space eröffnet hier eine zusätzliche Betrachtungsebene. Finanzielle und unternehmerische Zusammenhänge können räumlich dargestellt und interaktiv erkundet werden. Dadurch entsteht die Möglichkeit, Daten nicht nur abzulesen, sondern Zusammenhänge unmittelbar zu erleben. Data2Space beschreibt diesen Ansatz als „Immersive Analytics for Finance“ und stellt insbesondere das gemeinsame Erkunden komplexer Finanzdaten, Strukturen und Beziehungen in den Mittelpunkt.
Für Gründer kann das zunächst einen ganz praktischen Vorteil haben: Sie erhalten eine bessere Möglichkeit, das eigene Unternehmen und dessen Umfeld aus verschiedenen Perspektiven zu betrachten. Welche Faktoren beeinflussen die wirtschaftliche Entwicklung? Wo bestehen Abhängigkeiten? Welche Beziehungen zwischen Unternehmen, Beteiligungen oder anderen Akteuren sind relevant? Und welche Entwicklungen könnten für die zukünftige Unternehmensplanung von Bedeutung sein?
Gerade bei der Vorbereitung auf ein Finanzierungsgespräch kann eine solche Visualisierung hilfreich sein. Ein Gründer muss nicht nur Zahlen präsentieren, sondern sein Geschäftsmodell verständlich erklären können. Eine interaktive Darstellung kann dabei helfen, komplexe Sachverhalte anschaulicher zu vermitteln und Gesprächspartner stärker in die Analyse einzubeziehen.
Das kann insbesondere dann relevant werden, wenn ein Gründungsvorhaben nicht nur aus einem einfachen Geschäftsmodell besteht, sondern verschiedene Unternehmen, Beteiligungen, Partner, Märkte oder Finanzierungsstrukturen miteinander verbunden sind. Statt solche Beziehungen ausschließlich über Tabellen und Dokumente zu erklären, können sie in einer räumlichen Umgebung visualisiert und gemeinsam analysiert werden.
Ein weiterer Vorteil liegt in der Entscheidungsunterstützung. Data2Space versteht seine Anwendungen nicht ausschließlich als Präsentationsinstrument, sondern als Möglichkeit, Daten gemeinsam zu erkunden und dadurch Verständnis und Entscheidungsqualität zu verbessern. Die angebotenen Services umfassen unter anderem Collaborative Analytics, Produktvisualisierungen und immersive Präsentationen.
Für das Existenzgründerrating bedeutet das: Data2Space kann dazu beitragen, aus einer Vielzahl von Daten eine verständlichere und ganzheitlichere Entscheidungsgrundlage zu machen. Dabei geht es nicht darum, ein Rating künstlich zu verbessern oder Risiken auszublenden. Vielmehr kann die immersive Aufbereitung dazu beitragen, Risiken, Chancen und Zusammenhänge früher zu erkennen und besser zu verstehen.
Besonders interessant ist dabei die Verbindung von Finanzexpertise und Technologie. Zum Team von Data2Space gehören Fachleute aus den Bereichen Finance, Business Intelligence, Software Engineering und immersiver Technologie.
Damit positioniert sich Data2Space an einer Schnittstelle zwischen Rating, Finanzanalyse und moderner Visualisierung. Für Existenzgründer kann daraus ein neuer Ansatz entstehen, um das eigene Unternehmen nicht nur anhand einzelner Kennzahlen zu betrachten, sondern als komplexes System aus finanziellen, wirtschaftlichen und strukturellen Zusammenhängen.
Ein gutes Existenzgründerrating sollte letztlich nicht nur eine Zahl liefern. Es sollte verständlich machen, welche Faktoren hinter dieser Einschätzung stehen. Genau darin liegt eine besondere Stärke datenbasierter und immersiver Analyse: Sie kann helfen, aus abstrakten Informationen ein nachvollziehbares Gesamtbild zu entwickeln.
Für Gründer bedeutet das mehr als eine moderne Präsentationsform. Es geht um die Möglichkeit, das eigene Geschäftsmodell besser zu verstehen, relevante Zusammenhänge sichtbar zu machen, Risiken frühzeitig zu erkennen und die eigene Planung fundierter zu diskutieren. Gegenüber Banken, Investoren und anderen Finanzierungspartnern kann eine solche Darstellung zudem dazu beitragen, komplexe Sachverhalte verständlicher und anschaulicher zu vermitteln.
Data2Space bietet damit einen innovativen Ansatz für eine Finanzwelt, in der die Menge und Komplexität verfügbarer Daten stetig wächst. Wer als Existenzgründer seine Chancen auf eine fundierte Finanzierung verbessern möchte, sollte deshalb nicht nur fragen, welche Zahlen vorliegen, sondern auch, wie diese Zahlen miteinander zusammenhängen und wie sich daraus ein überzeugendes Gesamtbild entwickeln lässt.
Data2Space macht aus Daten einen Raum, in dem Zusammenhänge sichtbar werden. Für das Existenzgründerrating eröffnet das die Chance, Unternehmensdaten nicht nur zu präsentieren, sondern sie gemeinsam zu verstehen, zu analysieren und als Grundlage für bessere Entscheidungen zu nutzen.
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Ethisches Rating: Werte sichtbar machen
Von Dr. Oliver Everling | 13.September 2026
Ein ethisches Rating bewertet Unternehmen, Finanzprodukte, Beteiligungen oder Projekte nicht allein nach finanzieller Leistungsfähigkeit, sondern nach den ethischen Prinzipien und Auswirkungen ihres Handelns. Damit erweitert es die klassische Unternehmens- und Finanzanalyse um eine Dimension, die für Investoren, Kunden, Mitarbeiter und andere Stakeholder zunehmend relevant ist.
Die Herausforderung besteht darin, ethische Kriterien systematisch zu erfassen. Begriffe wie Verantwortung, Fairness, Transparenz, Menschenwürde oder Nachhaltigkeit sind zunächst abstrakt. Für ein belastbares Rating müssen sie in nachvollziehbare Kriterien übersetzt werden. Dazu können beispielsweise der Umgang mit Mitarbeitern, Lieferanten und Kunden, Arbeitsbedingungen, Menschenrechte, Korruptionsrisiken, Steuerverhalten, Datenschutz, Produktsicherheit und der Umgang mit gesellschaftlichen Auswirkungen gehören.
Data2Space eröffnet hierfür eine neue Form der Darstellung. Ethische Bewertungskriterien können in einem interaktiven Informationsraum mit dem Unternehmen, seinen Geschäftsbereichen, Standorten, Lieferketten und Beteiligungen verbunden werden. Dadurch wird sichtbar, wo ethische Risiken entstehen und welche Unternehmensbereiche davon betroffen sind.
Besonders interessant ist die Lieferkette. Ein Unternehmen kann selbst hohe ethische Standards formulieren, gleichzeitig aber von Zulieferern abhängig sein, bei denen andere Standards gelten. Data2Space kann diese Beziehungen räumlich darstellen. Lieferanten, Produktionsstandorte und Länder werden mit den jeweiligen Bewertungskriterien verbunden. Dadurch entsteht eine ethische Landkarte des Unternehmens.
Auch bei Beteiligungen kann das ethische Rating eine wichtige Rolle spielen. Ein Family Office oder institutioneller Investor kann beispielsweise verschiedene Beteiligungen nicht nur nach Rendite und Risiko, sondern zusätzlich nach ethischen Kriterien bewerten. Die einzelnen Investments lassen sich in einem gemeinsamen Raum darstellen und hinsichtlich ihrer ethischen Profile vergleichen.
Ein weiterer Vorteil liegt in der Verbindung von ethischer Bewertung und finanziellen Kennzahlen. Ein ethisches Problem ist nicht zwangsläufig nur ein moralisches Problem. Korruption, schlechte Arbeitsbedingungen, Datenschutzverletzungen oder Verstöße gegen Menschenrechte können zu Rechtskosten, Reputationsschäden, Umsatzverlusten oder eingeschränktem Kapitalmarktzugang führen. Data2Space kann diese Zusammenhänge zwischen ethischem Risiko und wirtschaftlichen Auswirkungen sichtbar machen.
Damit entsteht eine Verbindung zwischen Ethikrating und klassischem Rating. Ein Unternehmen kann beispielsweise eine hohe finanzielle Bonität aufweisen, gleichzeitig aber erhebliche ethische Risiken besitzen. Umgekehrt kann eine überzeugende ethische Position langfristig zur Stabilität eines Geschäftsmodells beitragen. Die beiden Perspektiven lassen sich in einer gemeinsamen Bewertungslandschaft analysieren.
Auch die zeitliche Entwicklung eines ethischen Profils kann dargestellt werden. Verbesserungen bei Arbeitsbedingungen, Veränderungen in der Lieferkette, neue Compliance-Systeme oder Verstöße gegen ethische Standards können als Entwicklungen über die Zeit sichtbar werden. Das Rating wird damit nicht zu einer statischen Momentaufnahme, sondern zu einem beobachtbaren Prozess.
Besonders wichtig ist die Transparenz der Bewertung. Ein ethisches Rating sollte nicht nur eine Note liefern, sondern nachvollziehbar machen, wie diese Note entsteht. Data2Space ermöglicht es, von der Gesamtbewertung zu einzelnen Kriterien und anschließend zu den zugrunde liegenden Daten und Geschäftsbeziehungen zu navigieren.
Damit wird ethisches Rating zu mehr als einer zusätzlichen Kennzahl. Es wird zu einer interaktiven Analyse der Werte, Beziehungen und Auswirkungen eines Unternehmens oder Investments.
Data2Space macht diese Dimension räumlich sichtbar und schafft damit eine neue Möglichkeit, ethische Qualität mit finanziellen, sozialen und unternehmerischen Zusammenhängen zu verbinden. Gerade dort, wo ethische Entscheidungen komplex und vielschichtig sind, wird aus einer abstrakten Bewertung eine erkundbare Informationslandschaft.
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ETF-Rating: Transparenz für passive Investments
Von Dr. Oliver Everling | 12.September 2026
Exchange Traded Funds haben die Geldanlage grundlegend verändert. ETFs ermöglichen einen kostengünstigen Zugang zu Aktien, Anleihen, Rohstoffen, Immobilien oder ganzen Marktsegmenten und werden deshalb zunehmend als Bausteine professioneller und privater Portfolios eingesetzt. Die einfache Handelbarkeit und die transparente Abbildung eines Index vermitteln dabei häufig den Eindruck, ETFs seien weitgehend selbsterklärend. Für eine fundierte Anlageentscheidung reicht die Betrachtung von Index und Kosten jedoch nicht aus.
Ein ETF-Rating schafft eine systematische Möglichkeit, die Qualität und das Risikoprofil eines ETF differenzierter zu beurteilen. Neben der historischen Wertentwicklung können beispielsweise Indexqualität, Tracking Difference, Tracking Error, Fondsvolumen, Liquidität, Kostenstruktur, Replikationsmethode, Wertpapierleihe, Kontrahentenrisiken, Fondsdomizil und Anbieterqualität berücksichtigt werden.
Data2Space eröffnet dafür eine neue Perspektive. Statt einen ETF lediglich über eine Tabelle mit Kennzahlen zu beschreiben, können seine unterschiedlichen Eigenschaften in einem interaktiven räumlichen Modell miteinander verbunden werden. Das Rating wird dadurch zu einer navigierbaren Informationslandschaft.
Besonders anschaulich wird dies bei der Analyse der Indexzusammensetzung. Ein Aktien-ETF kann beispielsweise als dreidimensionales Portfolio dargestellt werden, in dem einzelne Unternehmen nach Gewichtung, Branche, Land, Marktkapitalisierung oder anderen Kriterien angeordnet sind. Konzentrationen werden dadurch unmittelbar sichtbar. Ein ETF, der auf den ersten Blick einen breiten Index abbildet, kann bei genauerer Betrachtung erhebliche Gewichte einzelner Unternehmen oder Branchen aufweisen.
Auch die geografische Struktur eines ETF lässt sich räumlich darstellen. Länder und Regionen können als Bestandteile eines globalen Portfolios visualisiert werden. Dadurch wird sichtbar, ob ein ETF tatsächlich global diversifiziert ist oder einen erheblichen Schwerpunkt auf einzelne Märkte legt.
Bei Anleihe-ETFs gewinnt die räumliche Darstellung eine weitere Dimension. Laufzeiten, Emittenten, Bonitätsklassen, Länder und Branchen können gleichzeitig abgebildet werden. Ein Nutzer kann dadurch beispielsweise erkennen, wie stark das Portfolio in bestimmten Ratingklassen konzentriert ist oder welche Emittenten einen wesentlichen Anteil des Fonds ausmachen.
Auch das Kreditrisiko kann Bestandteil des ETF-Ratings werden. Bei einem Unternehmensanleihe-ETF lassen sich die einzelnen Emittenten mit ihren Ratingklassen verbinden. Ein solcher Informationsraum zeigt nicht nur die durchschnittliche Bonität des Portfolios, sondern die tatsächliche Verteilung der Kreditqualität.
Ein weiterer wichtiger Aspekt ist das Zinsänderungsrisiko. Bei Anleihe-ETFs können Duration und Laufzeiten mit den jeweiligen Emittenten und Bonitätsprofilen verbunden werden. Szenarien für steigende oder fallende Zinsen lassen sich anschließend auf die Portfolioebene übertragen.
Bei synthetisch replizierenden ETFs kommt zusätzlich die Struktur der Swap-Beziehungen hinzu. Data2Space kann den ETF mit dem Swap-Kontrahenten, den Sicherheiten und den zugrunde liegenden Referenzwerten verbinden. Dadurch wird eine Struktur sichtbar, die in einer klassischen Produktübersicht häufig nur über mehrere Dokumente nachvollziehbar ist.
Auch bei physisch replizierenden ETFs entstehen interessante Analyseebenen. Die tatsächlichen Wertpapierbestände, Wertpapierleihe, Verwahrstrukturen und weitere operative Beziehungen können in einem gemeinsamen Modell dargestellt werden. Dadurch lässt sich das ETF-Rating über die reine Performanceanalyse hinaus auf die Infrastruktur des Produkts erweitern.
Ein ETF-Rating kann zudem die Qualität des Index selbst berücksichtigen. Nicht jeder Index ist hinsichtlich Diversifikation, Methodik, Rebalancing und Regelwerk gleich aufgebaut. Data2Space kann die Indexregeln mit den tatsächlichen Portfolioveränderungen verbinden und dadurch sichtbar machen, wie die Methodik des Index in der konkreten Zusammensetzung des ETF wirkt.
Für Anleger entsteht damit eine neue Form des ETF-Vergleichs. Zwei ETFs können beispielsweise denselben Markt abbilden und trotzdem unterschiedliche Kosten, Tracking Differences, Replikationsmethoden, Liquiditätsprofile oder Konzentrationsrisiken aufweisen. Data2Space kann diese Unterschiede in einer gemeinsamen räumlichen Umgebung gegenüberstellen.
Auch für professionelle Anleger und Family Offices ist dies relevant. ETFs werden zunehmend nicht nur als einfache Sparplanprodukte eingesetzt, sondern als strategische Bausteine institutioneller Portfolios. Ein ETF-Rating kann deshalb in eine umfassendere Portfolioanalyse integriert werden. Der einzelne ETF wird mit anderen Fonds, Direktanlagen und alternativen Investments verbunden.
Damit lässt sich auch die Rolle eines ETF innerhalb eines Gesamtportfolios untersuchen. Ein ETF kann beispielsweise ein bestimmtes Länder-, Branchen-, Zins- oder Kreditrisiko erhöhen oder reduzieren. Die räumliche Darstellung macht solche Überschneidungen zwischen verschiedenen Portfolioelementen sichtbar.
Besonders interessant wird das ETF-Rating durch die Verbindung mit Szenarioanalysen. Veränderungen von Zinsen, Aktienkursen, Währungen, Kreditspreads oder Rohstoffpreisen können auf die verschiedenen Portfolioebenen übertragen werden. Der Anleger sieht dadurch nicht nur die aktuelle Zusammensetzung, sondern kann untersuchen, wie sich das Risikoprofil unter veränderten Marktbedingungen entwickelt.
Data2Space macht damit aus dem ETF keine Black Box, sondern einen interaktiven Informationsraum. Von der Ratingnote kann der Nutzer zu den einzelnen Ratingtreibern navigieren, von dort zur Portfoliozusammensetzung und schließlich zu einzelnen Unternehmen, Emittenten, Ländern oder Finanzinstrumenten.
Das ETF-Rating erhält dadurch eine neue Funktion. Es ist nicht mehr nur eine Kennzahl für die Qualität eines Produkts, sondern der Einstiegspunkt in eine umfassende Analyse seiner Struktur. Gerade weil ETFs einfach handelbar erscheinen, ist diese Transparenz wichtig. Ein niedriger Preis bedeutet nicht automatisch ein niedriges Risiko. Eine breite Indexbezeichnung bedeutet nicht automatisch eine gleichmäßige Diversifikation. Eine gute historische Performance garantiert keine zukünftige Stabilität.
Ein modernes ETF-Rating sollte deshalb verschiedene Ebenen zusammenführen: Kosten, Performance, Tracking-Qualität, Liquidität, Diversifikation, Bonität, Replikation, Kontrahentenrisiken, Indexmethodik und Anbieterqualität. Data2Space macht diese Ebenen räumlich sichtbar und miteinander verknüpfbar. Damit wird ETF-Rating zu einer interaktiven Form der Investmentanalyse, die nicht nur zeigt, wie ein ETF bewertet wird, sondern auch, welche Strukturen und Risiken hinter dieser Bewertung stehen.
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ELTIF-Rating: Transparenz für langfristige Investments
Von Dr. Oliver Everling | 11.September 2026
Der European Long-Term Investment Fund, kurz ELTIF, eröffnet Anlegern den Zugang zu langfristig ausgerichteten Investments, die traditionell vor allem institutionellen Investoren vorbehalten waren. Dazu zählen beispielsweise Private Equity, Private Debt, Infrastruktur, Immobilien und andere illiquide Vermögenswerte. Mit der zunehmenden Bedeutung des ELTIF stellt sich deshalb eine zentrale Frage: Wie lassen sich die unterschiedlichen Chancen und Risiken solcher Fonds systematisch vergleichen?
Ein ELTIF-Rating schafft dafür eine strukturierte Bewertungsgrundlage. Es betrachtet nicht nur die historische Rendite eines Fonds, sondern die gesamte Konstruktion des Investments. Dazu gehören die Qualität und Diversifikation des Portfolios, die Auswahl der Assets, die Strategie des Fondsmanagements, die Liquiditätsstruktur, die Verschuldung, die Kosten, die Bewertung der zugrunde liegenden Vermögenswerte und die Fähigkeit des Fonds, seine langfristigen Anlageziele umzusetzen.
Gerade bei ELTIFs ist die isolierte Betrachtung einzelner Kennzahlen problematisch. Ein Fonds mit einer hohen erwarteten Rendite kann gleichzeitig eine hohe Illiquidität, Konzentrationsrisiken oder eine komplexe Bewertungsstruktur aufweisen. Ein ELTIF-Rating verbindet deshalb unterschiedliche Dimensionen zu einem Gesamtbild.
Data2Space eröffnet hierfür eine neue Form der Darstellung. Die einzelnen Bestandteile eines ELTIF können in einem interaktiven räumlichen Modell miteinander verbunden werden. Der Anleger sieht damit nicht nur die Bewertung des Fonds, sondern auch die Strukturen, die zu dieser Bewertung führen.
Ein Private-Equity-ELTIF lässt sich beispielsweise als räumliches Portfolio darstellen. Die einzelnen Beteiligungen bilden Knotenpunkte, die nach Branchen, Ländern, Unternehmensgröße, Entwicklungsphase oder Beteiligungsvolumen angeordnet werden. Dadurch wird unmittelbar sichtbar, ob ein Fonds breit diversifiziert ist oder erhebliche Konzentrationen aufweist.
Bei einem Infrastruktur-ELTIF kann die geografische Dimension besonders wichtig sein. Projekte lassen sich auf einer dreidimensionalen Landkarte darstellen und mit Informationen über Länder, Regionen, Betreiber, Laufzeiten, Investitionsvolumen und erwartete Cashflows verbinden. Dadurch wird sichtbar, ob Risiken räumlich konzentriert sind oder über verschiedene Märkte verteilt werden.
Auch die Illiquidität kann räumlich dargestellt werden. Vermögenswerte mit unterschiedlichen erwarteten Haltedauern, Exit-Möglichkeiten oder Liquiditätsprofilen können in verschiedenen Bereichen des Informationsraums angeordnet werden. Der Anleger erhält dadurch eine intuitive Vorstellung davon, wie schnell oder langsam sich die einzelnen Bestandteile eines Portfolios verändern lassen.
Eine weitere Dimension betrifft die Verschuldung. Fremdkapital kann mit den jeweiligen Assets und Beteiligungen verbunden werden. Dadurch wird sichtbar, wo Leverage entsteht und welche Vermögenswerte besonders stark von Finanzierungsbedingungen abhängen. Veränderungen von Zinsen oder Refinanzierungskosten können anschließend als Szenarien dargestellt werden.
Besonders interessant ist die Verbindung von ELTIF-Rating und Due Diligence. Statt zahlreiche Dokumente getrennt zu analysieren, kann Data2Space die relevanten Informationen in einem gemeinsamen Informationsraum zusammenführen. Fondsunterlagen, Portfolioinformationen, Finanzkennzahlen, Beteiligungsstrukturen und externe Datenquellen können miteinander verbunden werden.
Damit wird auch die Analyse der Fondsmanager stärker sichtbar. Die Erfahrung des Managements, frühere Investments, Branchenkenntnisse und die Beziehungen zu Portfoliounternehmen können Bestandteil des Bewertungsmodells werden. Ein ELTIF erscheint dadurch nicht mehr als isoliertes Finanzprodukt, sondern als Netzwerk aus Fondsmanagement, Kapital, Assets, Unternehmen und Märkten.
Für Family Offices und andere professionelle Anleger entsteht dadurch eine zusätzliche Möglichkeit, verschiedene ELTIFs miteinander zu vergleichen. Nicht nur die Fonds selbst, sondern auch deren zugrunde liegende Investmentstrukturen können gegenübergestellt werden. Ein Ranking kann beispielsweise um räumliche Vergleichsansichten ergänzt werden, in denen Rendite, Risiko, Liquidität, Diversifikation und Kosten gleichzeitig betrachtet werden.
Auch die Kommunikation mit Anlegern verändert sich. Ein komplexer ELTIF muss nicht mehr ausschließlich über umfangreiche Verkaufsunterlagen erklärt werden. Stattdessen kann der Anleger den Fonds interaktiv erkunden und von der Gesamtstruktur bis zu einzelnen Investments navigieren. Das Rating wird damit nachvollziehbarer, weil die wesentlichen Ratingtreiber direkt mit den zugrunde liegenden Informationen verbunden sind.
Ein ELTIF-Rating mit Data2Space verbindet deshalb Bewertung und Visualisierung. Die Ratingnote bleibt der kompakte Ausdruck des Ergebnisses. Der räumliche Informationsraum macht dagegen sichtbar, warum ein Fonds diese Bewertung erhält und welche Faktoren seine Qualität bestimmen. Gerade bei langfristigen und komplex strukturierten Investments entsteht damit ein entscheidender Vorteil: Der Anleger erhält nicht nur eine Zahl, sondern eine interaktive Perspektive auf das Investment. ELTIF-Rating wird so von einer statischen Produktbewertung zu einer räumlich erfahrbaren Analyse von Rendite, Risiko, Liquidität, Diversifikation und langfristiger Wertentwicklung.
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„Die Reifeprüfung von Scope“
Von Dr. Oliver Everling | 11.September 2026
Eine investigative Recherche des Finanzjournalisten Jan F. Wagner zur Ratingagentur Scope sorgt für Aufmerksamkeit. In der September-Ausgabe des Bankmagazins von Springer Professional beschäftigt sich Wagner mit der Entwicklung des Berliner Unternehmens, das im November 2023 von der Europäischen Zentralbank als erste europäische Ratingagentur für Staats- und Unternehmensanleihen anerkannt wurde.
Während Scope in den vergangenen Jahren einen bemerkenswerten Aufstieg erlebt hat und inzwischen als europäische Alternative zu den mächtigen US-Ratingagenturen wahrgenommen wird, lenkt Wagner den Blick auf eine andere Seite des Unternehmens. Seine Recherche trägt den Titel „Die Reifeprüfung von Scope“ und befasst sich insbesondere mit der finanziellen Situation der Ratingagentur.
Besonders spektakulär ist die von Wagner zitierte Bilanzanalyse. Danach beliefen sich die kumulierten Verluste von Scope Ende 2024 auf 190,8 Millionen Euro. Dem von Investoren eingebrachten Eigenkapital von 155,4 Millionen Euro stünden damit Verluste gegenüber, die nach Wagners Berechnung zu einem negativen Eigenkapital von 35,4 Millionen Euro führen.
Wagner formuliert seine Einschätzung dazu unmissverständlich: „Bilanziell gesehen bedeutet das: Scope ist überschuldet.“
Umso bemerkenswerter erscheint ihm vor diesem Hintergrund, dass sich gleichzeitig zahlreiche renommierte europäische Finanzinstitutionen an Scope beteiligt haben. Dazu zählen nach Angaben des Unternehmens Axa, BPCE, Crédit Agricole, Deka, ABN Amro und die Vienna Insurance Group. Scope sieht darin ein Zeichen des Vertrauens in seine strategische Ausrichtung und zugleich in die wachsende Bedeutung europäischer Souveränität und Autonomie am Kapitalmarkt.
Wie passt der ambitionierte Ausbau einer europäischen Ratingagentur zu den seit Jahren hohen Verlusten? Warum investieren große Banken und Versicherungen in Scope? Und kann es Scope gelingen, aus der Rolle des europäischen Herausforderers der etablierten US-Ratingagenturen ein dauerhaft erfolgreiches Geschäftsmodell zu entwickeln?
Jan F. Wagner geht diesen Fragen in seiner aktuellen Recherche für das Bankmagazin nach. Seine Veröffentlichung „Die Reifeprüfung von Scope“ verdient deshalb Aufmerksamkeit – nicht zuletzt, weil sie hinter die Erfolgsmeldungen über den Aufstieg der europäischen Ratingagentur blickt und eine Seite von Scope beleuchtet, die für die weitere Entwicklung des Unternehmens von erheblicher Bedeutung sein könnte.
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Depotbankrating: Die Bank hinter dem Wertpapierdepot
Von Dr. Oliver Everling | 10.September 2026
Eine Depotbank ist ein zentraler Bestandteil der Infrastruktur des Kapitalmarktes, denn sie verwahrt Wertpapiere und andere Finanzinstrumente für ihre Kunden und sorgt dafür, dass Käufe, Verkäufe, Überträge und zahlreiche weitere Vorgänge ordnungsgemäß abgewickelt werden. Bei einem klassischen Wertpapierdepot führt die Bank ein Depotkonto, auf dem die Bestände des Kunden verbucht werden, und ein zugehöriges Verrechnungskonto, über das beispielsweise Kaufpreise, Verkaufserlöse, Dividenden und Zinszahlungen abgewickelt werden. Die Wertpapiere liegen dabei nicht einfach in einem physischen Tresor der Bank, sondern sind Teil einer elektronischen und rechtlich strukturierten Verwahrkette, die je nach Wertpapier und Markt weitere Institutionen wie Zentralverwahrer, Korrespondenzbanken oder lokale Verwahrstellen einbeziehen kann. Die Depotbank ist damit eine Schnittstelle zwischen dem Anleger und der komplexen Infrastruktur des internationalen Kapitalmarktes.
Ihre Aufgaben reichen weit über die reine Verwahrung hinaus und umfassen beispielsweise die Abwicklung von Wertpapiergeschäften, die Verbuchung von Erträgen, die Verarbeitung von Kapitalmaßnahmen, die Bearbeitung von Überträgen und die Bereitstellung von Informationen über die gehaltenen Vermögenswerte. Bei Investmentfonds besitzt die Verwahrstelle darüber hinaus besondere gesetzliche Kontroll- und Überwachungsfunktionen gegenüber der Kapitalverwaltungsgesellschaft und dem Fondsvermögen. Sie nimmt damit eine besondere Schutzfunktion ein, weil die Vermögenswerte des Fonds organisatorisch von der Verwaltung des Fonds getrennt sind und die Verwahrstelle bestimmte Vorgänge kontrolliert. Genau diese Kombination aus Verwahrung, Abwicklung, Kontrolle, Technologie und institutioneller Stabilität macht die Depotbank zu einem interessanten Gegenstand für ein eigenes Rating.
Ein Depotbankrating bewertet deshalb nicht nur die allgemeine Bonität der Bank, sondern untersucht die gesamte Infrastruktur, mit der sie die Vermögenswerte ihrer Kunden verwaltet und schützt. Data2Space schafft dafür eine neue Perspektive. Die Depotbank, ihre Kunden, Fonds, Wertpapiere, Verwahrstellen, Zentralverwahrer, Dienstleister und technischen Systeme können als miteinander verbundene Informationslandschaft dargestellt werden. Dadurch wird sichtbar, was hinter einem scheinbar einfachen Depot tatsächlich geschieht.
Ein Anleger kann beispielsweise Aktien eines US-Unternehmens besitzen, die über seine deutsche Depotbank abgewickelt werden und innerhalb einer internationalen Verwahrstruktur bei weiteren Institutionen geführt werden. In einer klassischen Depotübersicht erscheint lediglich die Position im Wertpapierbestand. Data2Space kann dagegen die gesamte Beziehungskette sichtbar machen und damit zeigen, welche Institutionen an der Verwahrung und Abwicklung beteiligt sind. Für das Depotbankrating ist diese Transparenz besonders wertvoll, weil Risiken häufig nicht nur bei der Depotbank selbst entstehen, sondern auch innerhalb der von ihr abhängigen Verwahr- und Dienstleistungsstrukturen.
Ein wichtiges Ratingkriterium ist deshalb die Konzentration von Abhängigkeiten. Wenn beispielsweise ein erheblicher Teil der internationalen Wertpapierabwicklung über einen einzelnen Dienstleister erfolgt, entsteht eine andere Risikostruktur als bei einer breiter diversifizierten Infrastruktur. Data2Space kann solche Konzentrationen grafisch hervorheben und mit dem Volumen der betroffenen Vermögenswerte verbinden.
Auch die geografische Verteilung der Verwahrung kann eine Rolle spielen. Rechenzentren, Niederlassungen, Zentralverwahrer, lokale Verwahrstellen und weitere Infrastrukturkomponenten lassen sich auf einer dreidimensionalen Karte darstellen. Damit entsteht eine geografische Sicht auf die Verwahrstruktur, die insbesondere bei international investierenden Fonds und institutionellen Anlegern relevant ist.
Auch die technologische Infrastruktur gehört in ein modernes Depotbankrating. Eine Depotbank ist auf zahlreiche IT-Systeme, Schnittstellen und automatisierte Prozesse angewiesen, um Wertpapierbestände korrekt zu führen und Transaktionen zuverlässig abzuwickeln. Ein Ausfall eines zentralen Systems kann deshalb weitreichende Auswirkungen haben. Data2Space kann technische Systeme mit den Geschäftsprozessen verbinden und sichtbar machen, welche Kunden, Fonds oder Vermögenswerte von bestimmten Infrastrukturkomponenten abhängig sind. Damit wird aus einem technischen Risiko ein nachvollziehbares Geschäftsrisiko.
Dasselbe gilt für Cybersicherheit. Ein Cyberangriff auf eine Depotbank kann Kundendaten, Transaktionen, Wertpapierbestände oder Kapitalmaßnahmen beeinträchtigen und dadurch erhebliche operative und finanzielle Folgen verursachen. Ein Cybersicherheitsrating kann deshalb ein Bestandteil des Depotbankratings sein. Data2Space ermöglicht es, Cyberrisiken mit den betroffenen Systemen, Geschäftsprozessen und Vermögenswerten zu verbinden und dadurch mögliche Kaskadeneffekte sichtbar zu machen.
Ein weiterer zentraler Ratingfaktor ist die operative Resilienz. Die Qualität einer Depotbank zeigt sich nicht nur im normalen Geschäftsbetrieb, sondern insbesondere dann, wenn hohe Transaktionsvolumina, Marktstress, technische Störungen oder außergewöhnliche Kapitalmaßnahmen auftreten. Data2Space kann solche Situationen als Szenarien darstellen und untersuchen, welche Bereiche von einem Ausfall betroffen wären und wie sich Störungen durch die Verwahrkette fortpflanzen. Damit wird die Fähigkeit zur Aufrechterhaltung des Geschäftsbetriebs zu einem sichtbar analysierbaren Ratingfaktor.
Auch die finanzielle Stärke der Depotbank bleibt selbstverständlich relevant. Eigenkapital, Liquidität, Profitabilität, Verschuldung und Refinanzierungsstruktur liefern wichtige Informationen über die wirtschaftliche Stabilität des Instituts. Diese Kennzahlen können in Data2Space mit den operativen und technischen Strukturen verbunden werden. Dadurch entsteht ein umfassenderes Bild, als es eine isolierte Bilanzanalyse ermöglichen würde.
Ein stark kapitalisiertes Institut mit einer hoch resilienten Infrastruktur besitzt beispielsweise eine andere Risikostruktur als ein Institut mit vergleichbarer Bilanzqualität, aber hoher technologischer oder organisatorischer Konzentration. Für Investmentfonds ist zusätzlich die Beziehung zwischen Kapitalverwaltungsgesellschaft, Fonds und Verwahrstelle von Bedeutung. Data2Space kann diese institutionellen Beziehungen als Netzwerk darstellen und dadurch sichtbar machen, welche Organisation welche Funktion übernimmt. Damit lässt sich auch die Governance-Struktur besser nachvollziehen.
Ein Depotbankrating kann beispielsweise untersuchen, wie Kontrollfunktionen organisiert sind, welche Prozesse besonders kritisch sind und wo Verantwortlichkeiten innerhalb der Infrastruktur liegen. Die Ratinganalyse wird dadurch stärker evidenzorientiert. Statt lediglich eine Ratingklasse auszuweisen, kann nachvollzogen werden, welche Faktoren zu dieser Bewertung führen. Der Nutzer kann von der Gesamtbewertung zu einzelnen Ratingtreibern navigieren und von dort zu den zugrunde liegenden Strukturen gelangen.
Das ist ein wesentlicher Vorteil der räumlichen Informationsdarstellung. Eine Depotbank ist nämlich kein isoliertes Unternehmen. Sie ist ein Knotenpunkt in einem Netzwerk aus Anlegern, Fonds, Wertpapieren, Börsen, Zentralverwahrern, Banken, Dienstleistern und technischen Systemen. Data2Space macht dieses Netzwerk sichtbar. Dadurch kann auch die Bedeutung einzelner Beziehungen analysiert werden.
Eine Verbindung kann beispielsweise das verwaltete Vermögen, die Anzahl der Fonds, das Transaktionsvolumen oder die wirtschaftliche Bedeutung einer Geschäftsbeziehung darstellen. Starke Konzentrationen werden dadurch ebenso sichtbar wie besonders kritische Abhängigkeiten. Für institutionelle Investoren entsteht damit eine zusätzliche Möglichkeit, ihre Verwahrstruktur zu analysieren.
Ein großes internationales Portfolio kann als gesamte Verwahrlandschaft dargestellt werden, in der einzelne Depotbanken, Märkte, Wertpapierarten und Verwahrketten miteinander verbunden sind. Der Anleger erkennt dadurch nicht nur, welche Wertpapiere er besitzt, sondern auch, welche Infrastruktur hinter diesen Positionen steht. Das Depotbankrating wird damit zu einer Analyse der gesamten Wertpapierverwahrung.
Auch der Vergleich verschiedener Depotbanken wird dadurch erweitert. Neben Gebühren, Produktangebot und Servicequalität können Bonität, Verwahrstruktur, operative Resilienz, technologische Infrastruktur, Cybersecurity, Governance und Konzentrationsrisiken miteinander verglichen werden. Für Family Offices, institutionelle Anleger und Fondsanbieter kann dies bei der Auswahl oder Überprüfung einer Depotbank eine zusätzliche Entscheidungsgrundlage schaffen.
Die zentrale Frage lautet dann nicht mehr lediglich: Wie kreditwürdig ist die Depotbank? Vielmehr geht es darum, wie sicher, resilient und leistungsfähig die gesamte Infrastruktur ist, mit der die Bank die Vermögenswerte ihrer Kunden verwahrt und die damit verbundenen Prozesse durchführt.
Data2Space verbindet diese verschiedenen Ebenen in einer gemeinsamen interaktiven Ratinglandschaft. So wird die Depotbank vom weitgehend unsichtbaren Dienstleister hinter dem Wertpapierdepot zu einem sichtbar analysierbaren Bestandteil der Kapitalmarktinfrastruktur. Das Depotbankrating bewertet damit nicht nur eine Bank, sondern macht die Qualität des Systems sichtbar, das Anlegern überhaupt erst ermöglicht, ihre Wertpapiere sicher zu halten, zu übertragen und am Kapitalmarkt zu handeln.
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Denkmalrating: Historische Substanz als Ratingfaktor
Von Dr. Oliver Everling | 9.September 2026
Ein Denkmalrating bewertet die wirtschaftlichen, finanziellen und strukturellen Eigenschaften denkmalgeschützter Immobilien. Für Eigentümer, Investoren, Banken, Versicherer und Kommunen ist dabei entscheidend, wie sich historische Bedeutung, baulicher Zustand, Nutzungsmöglichkeiten, Sanierungsbedarf und langfristige Finanzierung miteinander verbinden.
Data2Space schafft dafür eine besondere Perspektive. Denkmalobjekte können als digitale, räumliche Modelle dargestellt und mit ihren finanziellen, rechtlichen und wirtschaftlichen Informationen verbunden werden.
Ein denkmalgeschütztes Gebäude besitzt nicht nur einen Marktwert. Seine Bewertung hängt auch von Faktoren ab, die bei gewöhnlichen Immobilien eine geringere Bedeutung haben: Denkmalschutzauflagen, zulässige Nutzungen, Sanierungsmöglichkeiten, historische Bausubstanz und mögliche Fördermittel. Data2Space kann diese Faktoren in einer gemeinsamen Informationslandschaft abbilden. Das Gebäude wird dabei nicht isoliert betrachtet, sondern als Verbindung von Grundstück, Bauwerk, Nutzung, Finanzierung und rechtlichen Rahmenbedingungen.
Für ein Rating ist insbesondere der Sanierungsbedarf relevant. Bauliche Mängel, energetische Anforderungen und denkmalrechtliche Vorgaben können erhebliche Investitionen erforderlich machen. Werden diese Informationen mit Finanzierung, Mieterträgen und Cashflows verbunden, wird sichtbar, ob die wirtschaftliche Tragfähigkeit des Objekts auch unter diesen Bedingungen gegeben ist.
Auch die Lage kann dreidimensional analysiert werden. Denkmalgeschützte Gebäude lassen sich auf einer Stadtkarte mit anderen Immobilien, Infrastruktur, touristischen Attraktionen, Verkehrsanbindungen und wirtschaftlichen Standorten verbinden. Dadurch wird die Bedeutung des Umfelds für die zukünftige Nutzung und den Wert des Denkmals sichtbar.
Besonders interessant ist die Verbindung mehrerer Denkmäler. Eine Stadt oder Region kann hinsichtlich ihrer historischen Immobilienlandschaft analysiert werden. Anzahl, Lage, Nutzung, Zustand und wirtschaftliche Bedeutung der Objekte lassen sich vergleichen. Damit entsteht ein Denkmalrating nicht nur für ein einzelnes Gebäude, sondern für ganze Portfolios oder Standorte.
Auch Szenarien lassen sich integrieren: Wie verändert sich das Rating bei einer Umnutzung? Welche Auswirkungen hat eine umfassende Sanierung? Wie entwickelt sich die Wirtschaftlichkeit bei steigenden Baukosten oder veränderten Mieterträgen? Data2Space macht solche Zusammenhänge interaktiv nachvollziehbar.
Das Denkmalrating verbindet damit historische Substanz mit moderner Finanzanalyse. Es zeigt nicht nur, welchen kulturellen Wert ein Gebäude besitzt, sondern auch, welche wirtschaftlichen Chancen, Verpflichtungen und Risiken mit seiner Erhaltung und Nutzung verbunden sind.
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Credit Ratings im Raum: Das iff zeigt die Zukunft der Finanzanalyse
Von Dr. Oliver Everling | 8.September 2026
Am 8. September 2026 zeigte das iff Immersive Finance Forum, wie sich die Analyse von Credit Ratings, Ausfallraten, Zinsstrukturen und Unternehmensverflechtungen verändern kann, wenn Finanzdaten nicht mehr ausschließlich auf einem zweidimensionalen Bildschirm betrachtet werden. Dr. Oliver Everling und Christian Spiekermann präsentierten in einer rund 80-minütigen Session unter dem Titel „Immersive Analytics for Finance“, wie sich komplexe Zusammenhänge räumlich darstellen und in Virtual Reality gemeinsam erkunden lassen. Vortrag, Live-Demonstrationen und Diskussion fanden vollständig in der Kollaborationsumgebung Arthur statt und waren über Meta Quest zugänglich.
Das Forum, das sich künftig jeweils am zweiten Dienstag eines Monats um 18:30 Uhr trifft, knüpft dabei bewusst an das Modell des eff European Finance Forum an. Dr. Oliver Everling dankte deshalb Martin Bloos, dem stellvertretenden Vorsitzenden des eff European Finance Forum, ausdrücklich für seine Teilnahme. Das bewährte Modell des eff, das fachlichen Austausch, hochkarätige Referenten und professionelles Networking miteinander verbindet, steht für das neue immersive Format Pate. Zugleich dankte Everling Gerald Kottmann von der Alice to Bob GmbH für das Sponsoring und insbesondere Christian Salow von der altii GmbH, der die komplette Organisation des Meetings in Arthur auf der Meta Quest übernommen hatte und damit maßgeblich dazu beitrug, dass aus der Idee eines Immersive Finance Forum eine tatsächlich funktionierende Veranstaltung in Virtual Reality wurde.
Im Mittelpunkt des Abends stand die Frage, ob die klassische Darstellung von Finanzdaten auf Bildschirmen den komplexen Zusammenhängen moderner Finanzanalyse noch ausreichend gerecht wird. Everling erläuterte dies zunächst anhand des Ratinggeschäfts. Ein Credit Rating ist seiner Natur nach mehrdimensional. Die Kreditwürdigkeit eines Unternehmens, einer Bank oder eines Finanzinstruments lässt sich nicht auf eine einzelne Kennzahl reduzieren. Kapitalausstattung, Ertragskraft, Liquidität, Verschuldung, Qualität der Vermögenswerte, Management, Geschäftsmodell und Marktumfeld stehen in Beziehung zueinander und müssen gleichzeitig betrachtet werden.
Besonders anschaulich wird dies bei Bankenratings. Das CAMEL-Schema unterscheidet die Dimensionen Capital Adequacy, Asset Quality, Management, Earnings und Liquidity. Hinter jeder dieser Dimensionen stehen wiederum zahlreiche Kennzahlen und qualitative Einschätzungen. Auf einem herkömmlichen Bildschirm werden diese Informationen meist auf verschiedene Tabellen, Grafiken und Seiten verteilt. Der Analyst muss die einzelnen Elemente gedanklich wieder zu einem Gesamtbild zusammensetzen. Die Idee der immersiven Analyse besteht dagegen darin, mehrere Dimensionen gleichzeitig sichtbar zu machen und sie räumlich zueinander in Beziehung zu setzen.
Everling demonstrierte dieses Prinzip zunächst an einer dreidimensionalen Analyse von Finanzdaten. Besonders deutlich wurde der Ansatz bei einer Visualisierung, in der Ratingklassen von AAA bis C mit Laufzeiten von einem bis zehn Jahren kombiniert wurden. Anstelle einer klassischen Matrix entstand ein räumliches Gebilde, durch das sich die Teilnehmer bewegen konnten. Die einzelnen Quader standen für bestimmte Kombinationen aus Bonität und Laufzeit. Ihre Größe und weitere visuelle Eigenschaften vermittelten zusätzliche Informationen über Zinsvolumina und historisch beobachtete Ausfallrisiken.
Wer sich der Visualisierung näherte, konnte erkennen, wie sich die einzelnen Ratingbereiche voneinander unterschieden und wie sich die Risikostruktur mit zunehmender Laufzeit veränderte. Sehr gute Bonitäten, niedrigere Ratingklassen, kurze und lange Laufzeiten bildeten nicht mehr lediglich Zeilen und Spalten einer Tabelle, sondern wurden zu Positionen innerhalb eines gemeinsamen Raumes. Damit wurde der Zusammenhang zwischen Kreditqualität, Laufzeit, Ausfallwahrscheinlichkeit und Risikoprämie unmittelbar sichtbar.
Gerade für Credit Ratings und Fixed-Income-Analysen liegt darin ein besonderer Reiz. Ein Rating gibt zwar eine verdichtete Einschätzung der Kreditwürdigkeit wieder, doch die Bedeutung eines Ratings erschließt sich häufig erst im Zusammenhang mit anderen Faktoren. Welche historischen Ausfallraten sind mit einer Ratingklasse verbunden? Wie verändert sich das Risiko über verschiedene Laufzeiten? Welche Zinsaufschläge verlangt der Markt für unterschiedliche Bonitäten? Wie unterscheiden sich zwei Emittenten gleicher Laufzeit, aber unterschiedlicher Kreditqualität?
In der gezeigten räumlichen Darstellung konnten diese Fragen nicht nur anhand einzelner Zahlen beantwortet werden. Die Teilnehmer sahen die Beziehungen zwischen den Datenpunkten als Teil einer gemeinsamen Struktur. Historisch beobachtete Ausfallrisiken wurden zu einer sichtbaren Dimension des Modells. Dadurch ließ sich beispielsweise erkennen, wo sich höhere Risiken konzentrierten und wie sich diese über die verschiedenen Ratingklassen verteilten.
Ein weiterer Schwerpunkt der Demonstration war das „Zinsgebirge“. Ausgangspunkt waren klassische Renditedaten, wie sie beispielsweise für die Analyse von Zinskurven verwendet werden. Eine gewöhnliche Zinskurve zeigt typischerweise die Verzinsung unterschiedlicher Laufzeiten zu einem bestimmten Zeitpunkt. Fügt man jedoch die Zeit als weitere Dimension hinzu, entsteht eine wesentlich komplexere Datenstruktur.
Genau diese Struktur wurde in ein dreidimensionales Modell übersetzt. Eine Achse stand für die Laufzeit, eine weitere für den zeitlichen Verlauf und die Höhe des Gebildes für das jeweilige Zinsniveau. Was auf einem Bildschirm als Reihe einzelner Kurven oder als dichtes Netz von Linien erscheinen würde, wurde in Virtual Reality zu einer begehbaren Landschaft.
Die Teilnehmer konnten sich dem Zinsgebirge nähern, es aus verschiedenen Blickwinkeln betrachten und seine Form verändern, indem sie das Modell im Raum skalierten. Phasen negativer Zinsen erschienen nicht mehr nur als Werte unterhalb einer Nulllinie, sondern prägten die Topographie der Landschaft. Der Energiepreisschock und die darauf folgenden Veränderungen des Zinsniveaus wurden als deutliche Veränderungen im Relief sichtbar. Auch die inverse Zinskurve ließ sich räumlich erfassen, weil die unterschiedlichen Laufzeitbereiche in ihrer Entwicklung über die Zeit gemeinsam betrachtet werden konnten.
Besonders interessant wurde diese Darstellung durch die Verbindung zur Bonität. Zinsen hängen nicht nur von der Laufzeit ab. Bei Unternehmens- und anderen Kreditinstrumenten spielt die Kreditqualität eine entscheidende Rolle. Zwei Anleihen mit gleicher Laufzeit können völlig unterschiedliche Renditen aufweisen, weil die Märkte das Ausfallrisiko der jeweiligen Emittenten unterschiedlich einschätzen.
In einer erweiterten dreidimensionalen Analyse lassen sich deshalb Laufzeit, Rating und Rendite miteinander verbinden. Die Ratingklasse kann eine Position im Raum bestimmen, die Laufzeit eine weitere Richtung und die Höhe der Zinsen eine dritte Dimension. Historische Ausfallraten oder andere Risikokennzahlen können durch Größe, Füllgrad oder weitere Eigenschaften der dargestellten Objekte ergänzt werden.
Dadurch entsteht ein Modell, in dem sich die zentrale Logik der Kreditmärkte räumlich nachvollziehen lässt: Mit abnehmender Bonität steigen in der Regel die erwarteten Risiken und damit die Risikoprämien, die Investoren für die Übernahme dieses Risikos verlangen. Gleichzeitig verändern sich diese Zusammenhänge mit der Laufzeit und dem allgemeinen Zinsumfeld. Die Visualisierung soll diese ökonomischen Beziehungen nicht vereinfachen oder die zugrunde liegenden Ratingmethoden ersetzen. Sie soll vielmehr ermöglichen, ihre Wechselwirkungen gleichzeitig zu betrachten.
Die Ausfallraten spielten dabei eine besondere Rolle. Tabellen historischer Default Rates sind ein fester Bestandteil vieler empirischer Ratingstudien. Sie zeigen, wie häufig Emittenten bestimmter Ratingklassen innerhalb eines bestimmten Zeitraums tatsächlich ausgefallen sind. In einer klassischen Tabelle lassen sich diese Zahlen zwar präzise vergleichen, doch die Gesamtstruktur bleibt abstrakt. In einer räumlichen Darstellung können die Unterschiede zwischen Ratingklassen und Laufzeiten als Teil eines zusammenhängenden Risikobildes sichtbar werden.
Auch Ratingmigrationen lassen sich auf diese Weise anders denken. Ein Unternehmen, das von A nach BBB herabgestuft wird, verändert nicht nur einen Buchstaben in einer Tabelle. Es bewegt sich innerhalb eines größeren Spektrums von Bonitäten, historischen Ausfallrisiken und Marktprämien. Eine dreidimensionale Darstellung könnte solche Veränderungen als Bewegung durch eine Risikolandschaft zeigen. Für Portfolios mit vielen verschiedenen Positionen lassen sich auf diese Weise möglicherweise Konzentrationen, Risikocluster oder Veränderungen schneller erkennen.
Ein zweites großes Thema des Abends waren Beteiligungs- und Eigentümerstrukturen. Everling griff dabei auf seine langjährige Verbindung zu Palturai GmbH und deren BusinessGraph zurück. Der BusinessGraph verbindet Informationen aus Handelsregistern und weiteren öffentlichen Quellen zu einem Netzwerk wirtschaftlicher Beziehungen.
In einer der gezeigten Strukturen mussten die wirtschaftlich Berechtigten über zahlreiche Beteiligungsebenen hinweg zurückverfolgt werden. In einem Beispiel erstreckte sich der Weg bis zum letztlich dahinterstehenden Eigentümer über elf Ebenen. Auf einem herkömmlichen Bildschirm entsteht bei solchen Strukturen schnell ein Problem: Je mehr Unternehmen und Beteiligungen dargestellt werden, desto dichter und unübersichtlicher wird die Grafik. Linien kreuzen sich, Beschriftungen überlagern sich und einzelne Beziehungen lassen sich kaum noch verfolgen.
In der dreidimensionalen Darstellung wurde diese Struktur zu einem begehbaren Unternehmensnetzwerk. Jeder Quader repräsentierte eine Gesellschaft oder andere Entität. Verbindungslinien stellten die Beziehungen dar. Farben gaben Aufschluss über den Status der Unternehmen. Aktive Gesellschaften, Gesellschaften in Auflösung und bereits aufgelöste Unternehmen konnten auf einen Blick unterschieden werden. Gestrichelte Linien machten historische Beziehungen sichtbar, während weitere Eigenschaften der Kanten zusätzliche Informationen über die Art der Verbindung vermittelten.
Der entscheidende Unterschied bestand darin, dass sich die Teilnehmer um die Struktur herum und durch sie hindurch bewegen konnten. Eine Verbindung, die aus einem Blickwinkel verdeckt war, wurde aus einem anderen sichtbar. Große Unternehmensgruppen ließen sich verkleinern, einzelne Bereiche vergrößern und aus unterschiedlichen Perspektiven betrachten.
Für die Finanzanalyse kann dies weit über die reine Visualisierung hinausgehen. Eigentümerstrukturen, Abhängigkeiten zwischen Gesellschaften, Konzernbeziehungen und wirtschaftliche Berechtigte können für Kreditentscheidungen und Ratings von erheblicher Bedeutung sein. Wer ist letztlich Eigentümer eines Unternehmens? Welche Gesellschaften gehören zur Gruppe? Wo bestehen Abhängigkeiten? Welche historischen Veränderungen gab es?
Everling betonte in diesem Zusammenhang, dass künstliche Intelligenz künftig viele dieser Fragen innerhalb kürzester Zeit beantworten könne. Eine KI wird zunehmend in der Lage sein, große Mengen an Registerdaten und Unternehmensinformationen zu durchsuchen und die Frage nach dem wirtschaftlich Berechtigten schnell zu beantworten.
Für eine fundierte Entscheidung reicht die bloße Antwort jedoch nicht immer aus. Ein Investor oder Kreditgeber möchte möglicherweise auch verstehen, wie die Struktur aussieht, welche Gesellschaften sich in der Nähe einer bestimmten Beteiligung befinden und welche Abhängigkeiten sich aus dem gesamten Netzwerk ergeben. Everling verglich diesen Unterschied mit dem Blick auf einen Baum: Wer unter einem echten Baum steht, erkennt unmittelbar, welcher Ast wohin führt und wie die einzelnen Teile zusammenhängen. Auf einem Foto desselben Baumes kann diese räumliche Beziehung wesentlich schwerer nachvollziehbar sein.
Christian Spiekermann zeigte anschließend den technischen Weg von klassischen Datenquellen in die immersive Umgebung. Dabei wurde deutlich, dass nicht jede Anwendung eine vollständig neue Datenarchitektur benötigt. Daten können beispielsweise aus dem BusinessGraph exportiert oder aus gewöhnlichen Excel-Dateien übernommen werden. Über einen Browser werden sie verarbeitet und anschließend in interaktive dreidimensionale Modelle überführt, die sich in Arthur oder anderen Anwendungen wie Noda darstellen lassen.
Damit entsteht eine Verbindung zwischen vertrauten Arbeitsmitteln und neuen Darstellungsformen. Der Ausgangspunkt kann weiterhin eine Tabelle sein. Die Daten müssen nicht neu erfunden werden. Neu ist vor allem die Art, wie sie betrachtet und gemeinsam diskutiert werden.
Für besondere Aufmerksamkeit sorgte eine weitere Demonstration von Spiekermann: Spatial Link. Die Anwendung lässt sich als eine Art dreidimensionaler Livestream beschreiben. Über den Passthrough-Modus einer Quest-Brille kann die reale Umgebung eines Nutzers in die immersive Welt übertragen werden.
Everling berichtete von einem frühen Test, bei dem Spiekermann virtuell in seinem Arbeitszimmer erschien. Er konnte sich umsehen und auf Nachfrage sogar das Wandthermometer ablesen. Die reale Umgebung wurde damit nicht nur über ein zweidimensionales Video übertragen, sondern zu einem Raum, in dem sich andere Teilnehmer virtuell bewegen konnten.
Die möglichen Anwendungen für die Finanzbranche liegen insbesondere dort, wo die physische Realität Teil einer wirtschaftlichen oder finanziellen Beurteilung ist. Bei Unternehmensbewertungen, Kreditprüfungen und Immobilientransaktionen werden Objekte und Betriebsstätten häufig anhand von Unterlagen, Fotos, Gutachten und Videoaufnahmen beurteilt. Eine gemeinsame räumliche Besichtigung könnte eine zusätzliche Form der Informationsgewinnung ermöglichen.
Auch aus dem Versicherungsbereich wurden Anwendungsfälle diskutiert. Risikobegehungen könnten mit Datenbrillen unterstützt werden. Bei der Schadenaufnahme könnte ein Sachbearbeiter aus der Ferne sehen, was sich am Schadenort befindet, und die vor Ort befindliche Person anleiten. Mit LIDAR-Scans lassen sich Gebäude und Industrieanlagen erfassen und als dreidimensionale Modelle zugänglich machen. Ein solcher digitaler Zwilling könnte anschließend von verschiedenen Beteiligten gemeinsam untersucht werden.
Die Diskussion zeigte darüber hinaus, dass immersive Finanzdatenanalyse bereits von mehreren Teilnehmern in unterschiedlichen Formen erprobt wird. Ein Beispiel bestand darin, Portfoliodaten institutioneller Kunden als begehbare Zeitachse darzustellen. Die Visualisierung enthielt nicht zwangsläufig mehr Informationen als ein herkömmlicher Bericht. Die Informationen wurden jedoch anders wahrgenommen, weil zeitliche Entwicklungen und räumliche Beziehungen körperlich erfahrbar wurden.
Das Zinsgebirge bildete dafür ein weiteres Beispiel. Daten der Bundesbank wurden in Python aufbereitet und anschließend als dreidimensionales Mesh in die virtuelle Umgebung gebracht. Teilnehmer konnten die gesamte Zinslandschaft vor sich sehen, sie greifen, verkleinern oder vergrößern und einzelne Bereiche aus der Nähe untersuchen. Entwicklungen, die in einer Folge von zweidimensionalen Diagrammen erst mühsam miteinander verglichen werden müssten, wurden dadurch als zusammenhängende Form sichtbar.
Das Fazit des Abends lautete deshalb nicht, dass Bildschirme, Tabellen, Ratingmethoden oder statistische Modelle künftig überflüssig würden. Immersive Analytics soll diese Instrumente ergänzen. Die Stärke liegt vor allem dort, wo mehrere Dimensionen gleichzeitig betrachtet werden müssen und wo Beziehungen zwischen Datenpunkten für die Entscheidung von Bedeutung sind.
Für Credit Ratings ist dies besonders naheliegend. Eine Ratingnote fasst eine komplexe Analyse zusammen. Dahinter stehen quantitative und qualitative Faktoren, historische Erfahrungen, Annahmen über die Zukunft und professionelle Beurteilung. Wenn Ratingklassen, Ausfallraten, Laufzeiten, Zinsstrukturen und weitere Informationen in einem gemeinsamen Raum dargestellt werden, kann dies eine zusätzliche Ebene des Verständnisses schaffen.
Everling formulierte die zukünftige Arbeitsteilung entsprechend klar: Künstliche Intelligenz wird Entscheidungen zunehmend vorbereiten. Sie wird Daten sammeln, Informationen strukturieren, Zusammenhänge identifizieren und Analysen beschleunigen. Die Entscheidungen selbst bleiben jedoch eine Aufgabe des Menschen.
Möglicherweise werden diese Entscheidungen künftig zunehmend in Räumen getroffen, in denen nicht nur ein einzelnes Diagramm oder eine Tabelle sichtbar ist, sondern alle relevanten Faktoren gleichzeitig betrachtet werden können.
Data2Space, die Initiative hinter dem Vortrag, will dafür keine eigene Plattform schaffen. Im Mittelpunkt steht vielmehr der Ansatz, Finanz- und Unternehmensdaten in interaktive Räume zu bringen und zu untersuchen, wo die räumliche Darstellung einen tatsächlichen Mehrwert für Analyse und Entscheidungsfindung schafft.
Die Anwendungsfelder reichen von Credit Ratings und Covered Bonds über Portfoliorisiken und Unternehmensbewertungen bis zu Eigentümerstrukturen und Branchenvergleichen. Der Abend beim iff Immersive Finance Forum zeigte vor allem eines: Die entscheidende Innovation besteht nicht allein darin, Daten dreidimensional darzustellen. Sie liegt darin, komplexe finanzielle Zusammenhänge so in einen gemeinsamen Raum zu übertragen, dass Menschen sie gemeinsam betrachten, aus unterschiedlichen Perspektiven untersuchen und auf dieser Grundlage fundiertere Entscheidungen treffen können.
Die nächste Session des iff Immersive Finance Forum findet am Dienstag, 13. Oktober 2026, um 18:30 Uhr erneut in Arthur auf Meta Quest statt. Als Referent ist dann Christian Salow, Geschäftsführer der altii GmbH, vorgesehen.
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