NewsQuant

Störungen bei Rohstoffen sind alltäglich. Die Frage ist nie ob etwas passiert, sondern wie gravierend es ist. Führt ein Tankerunfall, ein Hurrikan, ein Exportverbot oder ein Brand zu Versorgungsengpässen für Tage oder Monate? Täglich erscheinen über 50'000 Nachrichtenartikel zu derartig kritischen Ereignissen. Ein Volumen, das kein Analystenteam ohne technologische Hilfsmittel bewältigen kann. Bestehende Analysetools liefern generische Sentiment Bewertungen, statt verwertbare Antworten. Sie Klassifizieren Ereignisse ohne Kontext, ignorieren Anlagenkapazitäten und saisonale Muster.

NewsQuant ersetzt generische Sentiment-Analyse und halluzinationsanfällige generative KI-Interpretationen durch domänenspezifische Intelligenz. Unsere Multi-Modell-Architektur kombiniert spezialisierte Sprachmodelle mit ökonomisch fundierten Bewertungslogiken und analysiert Rohstoffnachrichten in Echtzeit. Das System erkennt, welche Ereignisse historisch die Märkte bewegt haben, und bewertet neue Meldungen auf dieser Grundlage. Supply-Chain-Manager, Energieversorger und Lebensmittelproduzenten erhalten verwertbare Einschätzungen innert Minuten statt Tagen.

Hinter NewsQuant steht ein Team mit preisgekrönter Forschung, gefördert durch SNF BRIDGE und Innosuisse. Wir haben das erste Sprachmodell für einen kritischen Energierohstoff entwickelt, das bestehende Lösungen mit 10-facher Genauigkeit bei einem Bruchteil der Rechenkosten übertrifft.