ISTARI entwickelte für das Bundeswirtschaftsministerium ein Echtzeit-Analysetool, das Webdaten, NLP-Verfahren, Umfragen und Bonitätsratings kombiniert. Die Lösung ermöglichte gezielte wirtschaftspolitische Maßnahmen während der COVID-19-Pandemie – effizient und präzise.
Verzögerte Daten in einer hochdynamischen Wirtschaftskrise
Mit Beginn der COVID-19-Pandemie sah sich das Bundesministerium für Wirtschaft und Energie mit einem erheblichen Informationsdefizit konfrontiert: Offizielle Statistiken und Wirtschaftsberichte waren oft zu langsam und zu allgemein, um die branchen- und firmenspezifischen Auswirkungen der Krise rechtzeitig abzubilden. Für eine wirkungsvolle und zielgerichtete wirtschaftspolitische Reaktion wurden jedoch aktuelle, fein granulierte Informationen auf Unternehmensebene benötigt.
Echtzeit-Webüberwachung mit Zeitreihenanalyse, NLP und Datenfusion
ISTARI entwickelte ein innovatives Analyseframework, das Echtzeit-Webdaten mit Unternehmensumfragen und Bonitätsinformationen kombinierte. In der ersten Phase wurden über eine Million Webseiten deutscher Unternehmen mithilfe fortschrittlicher NLP-Technologien analysiert. Dabei erfassten wir Hinweise auf COVID-Themen wie „betriebliche Störungen“, „Anpassungsstrategien“ oder allgemeine Informationskommunikation und ordneten sie semantisch ein. So entstand ein Frühindikator für sektorspezifische Betroffenheiten.
Zusätzlich wurden firmenspezifische Umfragen durchgeführt, um qualitative Beobachtungen zu ergänzen. Ein weiterer Datenbaustein waren Unternehmensratings, die zur Einschätzung der finanziellen Lage herangezogen wurden. Durch die Verknüpfung der frühen Websignale mit späteren Kreditratings konnten wir belegen, dass erste Anzeichen digitaler Betroffenheit als Prädiktor für spätere Insolvenzwahrscheinlichkeit dienen – ein entscheidender Fortschritt für vorausschauende Wirtschaftsanalyse.
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Schnellere Reaktionen, bessere Zielgenauigkeit, geringere Kosten
Durch regelmäßige Updates der Analyseplattform erhielt das Ministerium frühzeitige Einblicke in besonders betroffene Sektoren. Dadurch konnten Hilfsprogramme schneller, zielgerichteter und nach tatsächlichem Bedarf gesteuert werden. Die Zeitreihenanalyse erhöhte die Effizienz staatlicher Maßnahmen deutlich und verhinderte übermäßige Ausgaben für ungezielte Wirtschaftshilfen. Darüber hinaus wurde ein skalierbares Modell geschaffen, das als Blaupause für zukünftige Frühwarnsysteme dienen kann.
