Manager wissen oft mehr, als sie preisgeben – und genau das interessiert Analysten und Investoren. Ein Team der Ruhr-Universität Bochum hat herausgefunden, dass die Stimme eines Managers wichtige Hinweise auf die Gewinnerwartungen eines Unternehmens liefern kann. Mithilfe von Künstlicher Intelligenz konnte das Team um Dr. Doron Reichmann zeigen, dass ihre Modelle die Kapitalmarktrenditen um neun Prozentpunkte übertreffen.

Manager sind oft nicht völlig transparent, wenn sie über die Leistung ihres Unternehmens sprechen, da sie sich positiv darstellen wollen. Erfahrene Analysten suchen daher das persönliche Gespräch, um subtile Hinweise in der Stimme herauszuhören. „Die Sprachbildung ist so komplex, dass niemand seine Stimme vollständig kontrollieren kann“, erklärt Doron Reichmann. Maschinelles Lernen eignet sich besonders gut, wenn Menschen keine klaren Regeln definieren können. Charlotte Knickrehm betont, dass sie und ihr Team Verfahren des maschinellen Lernens nutzen, um aus den Aussagen von Managern Gewinn- oder Verlustvorhersagen abzuleiten.

Das Team analysierte über 8000 Aufzeichnungen von Bilanzpressekonferenzen, bei denen Manager die finanzielle Entwicklung ihres Unternehmens diskutieren. Diese Audiodateien wurden in Spektrogramme umgewandelt, die als Input für ein Neuronales Netz dienten. Das Netzwerk konnte den zukünftigen Unternehmenswert sechs bis neun Prozentpunkte besser vorhersagen als herkömmliche Modelle.

Die Kombination der KI-Vorhersagen mit Analystenschätzungen verbesserte die Prognosen erheblich. Diese Methode war in ihren Prognosen um 40 Prozent besser als die Schätzungen der Analysten allein. Bei einer Simulation von Aktienkäufen anhand der Prognosen hätte das Team den Kapitalmarkt um etwa neun Prozentpunkte übertroffen.