Wie die Bundesbank gegen „künstliche Dummheit“ kämpft

Wenn Notenbanker sprechen, lauscht die Finanzwelt. Nicht immer aber kommt die Botschaft bei den Hörern so an, wie gemeint. Es gibt unzählige Beispiele von Kommunikationspannen von Notenbankern. Neuerdings treffen die Worte von EZB-Chefin Christine Lagarde und ihren Kollegen nicht nur auf Menschen, sondern auch auf Maschinen, denn Beobachter analysieren ihre Worte auch mit Künstlicher Intelligenz. Die Commerzbank etwa hat ein KI-Werkzeug entwickelt, um Reden und Interviews von Notenbankern zu analysieren. Doch wie der Mensch machen auch Maschinen Fehler, sogenannte „künstliche Dummheit“. Damit solche Fehler seltener passieren, hat die Bundesbank ein eigenes KI-Modell entwickelt.

Das Modell soll die geldpolitische Kommunikation nach ihrer Signalwirkung untersuchen. Sprich: Es geht darum, wie stark bestimmte Wörter und Sätze als Anzeichen für eine straffe Geldpolitik (falkenhaft) oder für eine lockere Geldpolitik (taubenhaft) gewertet werden. Im März beispielsweise änderte die EZB einen wichtigen Satz in ihrem geldpolitischen Statement zur Einschätzung der Wirkung ihrer Geldpolitik. Bislang bezeichnete sie diese als „restriktiv“. Diese Formulierung ersetzte sie durch einen verschwurbelten neuen Satz, der dies abschwächen sollte.

Bei solchen Änderungen ist immer die Frage: Wie interpretieren Investoren und Experten das? KI biete „vielversprechende Möglichkeiten, die Analyse geldpolitischer Texte zu verbessern und damit das Verständnis der Eigenschaften von Zentralbank-kommunikation erheblich zu fördern“, schreibt die Bundesbank in ihrem aktuellen Monatsbericht dazu. Ein weiteres Anwendungsfeld ist die Analyse, ob die Kommunikation ein positives oder negatives Sentiment über die Konjunktur oder Inflationsdynamik aufweist. Auch hierzu liefert das KI-Modell der Bundesbank eine Einschätzung.