我们时代超常规的金融化（Finanzialisierung）连带其失控的金融市场，起码从技术角度来看与军事领域的大数据技术、它们基于系统的监控方法以及它们借助数学方法从原始数据推导出影响到贸易的信息的方式和方法密切相关。如果我们想知道，大数据对公民社会可能产生哪些影响，值得向近十年来的金融行业投去更贴近的一瞥。对闪电暴跌的回忆马上朝我们袭来，或者通过大脑实施长年的市场操控，我们知道：这并不意味着善举。如果近年来金融危机与大数据存在某些关系，它们是为此存在的草案，我们对如今在日常生活中所期待的内容，应该以最快的速度思考，我们防御危险和风险预防可能呈现何种状态。因为我们所有的人习惯于漫不经心地与一个完全无序的市场大数据打交道。危险已经临近，值得现在采取行动。
我们欧盟正过着一种充满活力的生活。过去我们作为经济联盟一道成长，地理上我们已经延伸到欧洲边界，伴随着差点越出边界的趋势。政治上我们欧洲增加了愈来愈多的权利。分歧，几乎还有分裂，近年来才得以讨论。统一的货币对于经济实力差异巨大的不少国家的消极影响，民族的金融政治权利交付给一个欧洲的救护伞，一个欧洲国家担保另一个欧洲国家的债务。
然而统一的愿望占据优势，而且是20世纪90年代的政治意愿，德国的军工企业与一个强大的伙伴法国可以在更广泛的欧洲同心协力地凝聚在一起。德国的重新统一和华沙条约集团的崩溃要做一件剩余事情，必须重新审视军事战略，他们未来如何定位自己和他们的军队，他们想要排除哪些新的威胁。
20多年前，德国军工企业在新产品开发方面的势头良好，在国际军事项目，也就是在北约层面上，竞争企业，其中包括西门子股份公司防卫电子集团，戴姆勒—奔驰防空股份公司，比DASA(1)，莱茵金属公司或者弗里德里希哈芬的多尼尔工厂（Dornier-Werke）供货名气更大。当涉及招标和签署有利可图的防务合同时，这些企业完全不是和平地对抗。但是从2000年7月10日开始，一切都结束了。一家名称为“欧洲航空防务和空间集团（EADS）”的人为组建的欧洲集团，如今的“空中客车防务和空间公司”问世了。应当把德国的DASA，法国宇航马特拉公司（Aero-spatiale-MATRA）和西班牙航空航天公司（CASA）的防务与航空的业务整合在一个屋檐下。当大合并潮开始，强大的中型企业合并到超级强大的EADS之际，在国际上成功的德国企业也难以幸免。西门子股份公司的电子防务公司总部位于隶属慕尼黑科技三角区的下施利斯海姆（Unter-schliessheim）成为了EADS的子公司，位于博登湖畔的伊姆施塔特（Im-menstaad）的多尼尔工厂成为Cassidian公司，属于EADS集团的整合商业部门。EADS几年内取得了向德国提供防务装备近乎垄断的地位。可以轻松地设想，垄断企业不会始终提供合理的价格或者顶尖的服务。这是事物的本质：垄断企业对其客户的支配地位，人们不会不加以利用；而且政治上意愿，会更好。
企业文化的差异不可能轻松消除，而且旧日的敌意可能有持久的生命力。若干大有希望的自然科学家，为军工企业设计了智能机器及其算法，远景上，在未来必须与他们过去的死敌合作，这样发展下去会导致他们在新成立的集团直接辞职。这种智囊流失（Brain Drain），专家的外流，对于一家企业的知识转换影响重大，可以说，其商业模式依靠的就是专家们开发的顶尖技术，由此从属于一家企业无法放弃的和最有价值的部分在此将愈加清晰：在一家严重依赖于其员工的知识与技能的企业中，人是属于企业能够提供的最有价值的珍宝。所以“人力资源管理”是一个基本消失的概念。对于一家企业，知识员工属于核心，一个员工永远不可能只是成为一种资源。更确切地说，作为人，他可以期待他的工作得到最大限度的认可，不仅仅以酬劳的方式体现。知识员工同样希望少受管理（gemanagt）：他们期待领先于企业文化，其中上司要像交响乐团的指挥那样能把许多单独的声音汇集成一个和谐的整体。
可以想象，交响乐文化在此不合适，对技术人员和科学家富有创造的力量帮助不大。创新常常在非常小的团队发生，来自微小的或者个别的团队。高昂的通信成本和韧性的自我管理在集团文化中无法促进创新。毫不奇怪，时至今日，德国军工企业发生深刻变化之后的十五年，基于两个原因——智囊流失和对创新充满敌意的内在行业结构——没有出现引起轰动的全新的技术发展。相反，随着兼并、重组与整合，德国在此期间已经丧失了大部分雷达技术，卖给了英国，而且对于急需的侦察技术，例如数据融合、侦测信号的自动识别或者传感器发出信号（Sensor Cueing）、自动的“传感器控制”，这方面许多技术上可行的知识干脆蒸发掉了。我们今天所见，与十五年前相比并没有更多的创新。因为创造性，如同涉及聪明科学家的聪明脑瓜，他们寻找一种新的活动领域，在其中可像军事领域那样使用其好战的系统。而且他们终于发现：数学家成为金融市场的活动家，作为“Quant”，作为与数字玩游戏的“量化分析师”，在金融行业站稳了脚跟。
股市是一种让数学家和物理学家感到熟悉的游戏，因为在投机时发生的一切就像战争中的非合作。专家知识系统抱以希望的是权力和控制。离开了这种纯粹尊贵的区域，毫无控制地流入一个行业，它既不友好也不特别智慧，正如我们所知道的，由于贪婪、肆无忌惮和高犯罪动能等恶习而出众。
斯特凡·施密特当时对机载预警机系统（AWACS）现代化所说的一席话也适合于股市：“如果军队拥有信息优势，就能百战百胜。”用一个交易商的表述可把这句引语略作修改：如果交易商不仅适时地拥有原始的市场数据，而且适时地支配知情人的私人信息，那么他就能够做好赚钱的买卖。知情人的私人信息（Privat information），也就是证券交易应用商所希望的，要么借助对股票行情、公司信息、“意见”和数据融合的监控实施重构（rekonstruieren），像知情人进行似乎合法的交易，要么必须比其他掌握有关交易重要信息的交易商更快速（schneller）。两种情况，人们借助证券交易商可获得高额的盈利，而且这一切应该得到证实。但前提是在计算机和网络基础设施——在数据科学家的数学算法的专门知识中的巨大投资，他们已经在军事工业的类似战斗任务中积累了经验。
量化分析师们的方案和经验，在金融行业与他们在军事工业的实施的内容别无二致，所以会受到华尔街的银行家们欢迎。甚至在银行家现在使用的语言当中，深入地讨论：如何充分地掌握军用术语。
“关系到消灭我们的敌人，战胜所有挡住我们去路的人。在他们死去之前，我们掏出他们的心脏，吃掉。”
这些强有力的语汇不是来自一名战士，而是理查德·迪克·福尔特（Richard Dick Fuld），被称为“大猩猩”的证券交易商，后来长期担任雷曼兄弟的投资银行总裁，人类历史上迄今最大的破产案的肇事者。其间虽然没有在芝加哥商品交易所（CME）旁边建立情报作战中心（Combat Information Center）或者作战和通信中心（Combat and Reporting Center），但是却设置了全球指挥中心（Global Command Center）。5
所谓交易算法（Algorithmic Trading）的胜利进程和建立在其基础上的数学模型，经过近十年来的技术发展得到了激励。从此，机器将比人更频繁地挣钱。愈来愈快，效率更好的高性能计算机，存储容量的小型化，所以金融工具数据的可支配性不断增长，在交易场所网络的铺设使得复杂性不断提高，速度不断增长的新金融数学模型的开发日益迅捷。同样的尺度，如同电子“金鹅”的数量那样，金融算法不断增长，对它们的热情也在增长之中，但是交易商和机构投资者的实际依赖性在个别情况下可能也在增长。
“我们的生死与我们算法的有利可图相伴。”瑞士信贷第一波士顿分行的负责高级执行服务的全球总裁理查德·巴拉卡斯（Richard Balarkas）在2005年就这么说过，“技术越好，我们的客户就能赚更多的钱。”6
我们今天可以感受到这种发展成果，证券成交量愈来愈脱离实体经济。如果人们从前考虑过用数学解读（erklären）市场，如今已经过渡到借助数学按照愿望来塑造（formen）市场。通过操纵市场，发现价格结构中的供需信号，构建超越时间的游戏策略，玩不合作的投资游戏，有意识地欺骗交易伙伴，以期获胜，也就是在“事件”、交易日或者交易周结束时盈利。十五年来，军事领域之外的算法军备竞赛就是投资业的现实。
(1)DASA，成立于1989年，名称为德国航空宇航集团（Deutschen Aerospace AG），简称DASA，1995年被戴姆勒并购，隶属德国戴姆勒航空集团，2000年后并入欧洲航空防务和空间集团（EADS），又叫欧洲宇航防务集团。译者注。
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