02.06.2017

Elevator Lab: Raiffeisen Bank International startet FinTech-Accelerator

Die Raiffeisen Bank International (RBI) sucht nach Later Stage-FinTech-Startups im CEE-Raum. Fünf Startups werden am viermonatigen Accelerator-Programm "Elevator Lab" von Oktober 2017 bis Februar 2018 in Wien teilnehmen. 200.000 Euro Budget sind dafür bereitgestellt.
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Blockchain Research Institute
(c) S. Klimpt/RBI: RBI-Konzernzentrale am Wiener Stadtpark

Das Ziel, Wien zum bedeutendsten Startup-Hub im zentral- und osteuropäischen Raum (CEE-Region) zu machen, ist nicht nur von politischer Seite in letzter Zeit immer häufiger genannt worden. Einen weiteren Schritt in diese Richtung setzt nun die Raiffeisen Bank International (RBI). Wie im Rahmen des Pioneers Festivals bekanntgegeben wurde, startet der Konzern, der Tochterbanken im gesamten CEE-Raum unterhält, nun ein eigenes Accelerator-Programm für FinTech-Startups, insbesondere aus Zentral- und Osteuropa. Die RBI will damit „zur ersten Adresse für innovative FinTechs im CEE-Raum werden“. Das Programm läuft vier Monate von Oktober 2017 bis Februar 2018. Für die Realisierung von Pilotprojekten mit den fünf teilnehmenden Startups sind 200.000 Euro Budget bereitgestellt.

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Know-How und CEE-Netzwerk mit 16,6 Mio Kunden

Konkret sucht RBI Later Stage Startups aus den Bereichen „KMU Banking“, „Big Data Analytics“, „RegTech“, „Payment & Transactions“, „Branch of the Future“ sowie „Investing & Trading Tech“. Der Fokus liegt auf Lösungen, die auf Artificial Intelligence und Machine Learning, Big Data Analyse, Biometrics, Blockchain-Technologie und IoT basieren. „Wir suchen Startups, die bereits mit ersten Produkten oder Dienstleistungen sowie entsprechender Finanzierung am Markt sind. Unser Ziel sind langfristige Kooperationen, die unser eigenes Produkt- und Leistungsportfolio erweitern“, sagt RBI-CEO Johann Strobl. Man wolle die Startups bei der Weiterentwicklung ihrer Ideen und Innovationen unterstützen. Als Kooperationspartner und in Pilotprojekten biete die RBI Zugang zu ihrem Know-how und ihrem CEE-Netzwerk mit 16,6 Millionen Kunden.

Dichtes Programm mit Coaching, Investoren-Tour uvm.

Die Bewerbung für das Elevator Lab läuft bis 31. Juli 2017. Die teilnehmenden Startups, die von einer internen Jury ausgewählt werden, erwartet von Oktober bis Februar ein dichtes Programm, das mit einem Kickoff-Bootcamp startet. In einer sechswöchigen Coaching-Phase im Laufe des Programms werden die Konzepte und Business-Modelle der FinTechs mit Experten der RBI weiterentwickelt. Neben zahlreichen Mentoring-Einheiten wird es eine Investoren-Tour geben. Am Ende steht ein Demo-Day, an dem die im Elevator Lab erarbeiteten Pilotprojekte präsentiert werden. Das Potenzial für langfristige Kooperationen zwischen den FinTechs und der RBI wird während des Programms analysiert.

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Vl. A1-CCO Martin Resel und IBM-Österreich-Chef Marco Porak | © A1/APA/Hörmandinger
Vl. A1-CCO Martin Resel und IBM-Österreich-Chef Marco Porak | © A1/APA/Hörmandinger

Dass für Unternehmen kein Weg mehr an Agentic AI vorbeiführt, ist mittlerweile ein Gemeinplatz. Dass eine sichere und konforme Umsetzung davon nicht so einfach ist, ebenfalls. „Für KI im Unternehmenskontext gelten andere Spielregeln als im privaten Bereich. Ich spreche hier besonders von souveräner KI“, sagt Marco Porak, Generaldirektor von IBM Österreich, bei einem gemeinsamen Pressetermin mit A1 und dessen Cloud-Tochter Exoscale. Mit einer gemeinsamen Plattform, die IBM watsonx auf A1 Exoscale bringt, will man Unternehmenskunden gemeinsam eine sichere und digital souveräne Lösung bieten.

„Wir sind Teil der kritischen Infrastruktur“

Denn Schatten-KI, also die Nutzung privater bzw. vom Unternehmen nicht genehmigter KI-Anwendungen durch Mitarbeiter:innen, sei ein echtes Sicherheitsrisiko, betont Martin Resel, stv. Vorstandsvorsitzender von A1 und CCO Enterprise. „Unternehmen können es sich nicht leisten, KI nicht zu nutzen. Da geht es um Wettbewerbsfähigkeit. Alles muss effizienter werden, etwa auch in der Verwaltung. Wenn man dann aber Daten global findet, die eigentlich nicht global gespeichert werden sollten, ist das ein Problem“, sagt Resel.

Für viele A1-Unternehmenskunden und auch für A1 selbst sei das besonders relevant. „Wir sind Teil der kritischen Infrastruktur. Viele hochsensible Daten laufen auf unseren Netzen. Wir haben nicht nur Unternehmen aller Größen als Kunden, sondern zum Beispiel auch Ministerien“, sagt der A1-CCO. Gerade in der aktuellen geopolitischen Situation müssten sich Österreich und ganz Europa daher souverän aufstellen.

Orchestrierte KI-Agenten mit klaren Regeln und voller Transparenz

Und wie macht das die gemeinsame Plattform? „Ich bin mir bewusst, dass ich Repräsentant eines amerikanischen Unternehmens bin“, räumt Marco Porak ein. IBM habe aber nach nicht weniger als 98 Jahren am österreichischen Markt ein anderes Standing, als etwa die US-Hyperscaler. Warum? „IBM hat seit jeher das Prinzip, dass Kundendaten Kundendaten sind und die Architektur vom Kunden bestimmt wird“, so Porak. Und: „Globale Innovation und lokale Kontrolle widersprechen einander nicht.“ Genau so sei es auch bei watsonx. Kunden können dort entscheiden, welche KI-Modelle genutzt werden und wo die Daten liegen. Die Bandbreite geht dabei von lokal gehosteten On-Premise-Lösungen über europäische bzw. Open-Source-Modelle auf europäischen Servern bis zu Frontier-Modellen in Datencentern der US-Hyperscaler.

Konkret greift das System auf eine Vielzahl an Large Language Models (LLMs) und Agentic-Modelle zurück und orchestriert KI-Agenten, um Tasks zu erfüllen. Die dazugehörige Governance-Plattform ermöglicht nicht nur das Festlegen der Regeln dafür, sondern bietet auch jederzeit komplette Transparenz, um jeden Arbeitsschritt und die dafür genutzten Modelle nachvollziehen zu können. Für Martin Resel ist dabei ebenfalls klar: „Dass alles, was aus Asien oder Amerika kommt böse ist, sehen wir nicht so. Wichtig ist die Wahlfreiheit.“ Die Plattform sei daher offen für sämtliche Modelle.

„Wir folgen einer sehr strikten Datenklassifizierung – selber und auch für unsere Kunden“

Je nach Usecase und dem damit verbundenen Sicherheits-Level der Daten seien unterschiedliche LLMs und Speicherorte sinnvoll. „Wir folgen einer sehr strikten Datenklassifizierung – selber und auch für unsere Kunden“, sagt Resel. Nach dieser erfolge die Entscheidung, welche Modelle genutzt werden können. Gleichzeitig optimiere die Plattform durch die passende Modell-Auswahl auch den Token-Verbrauch. „Das kann sonst bekanntlich schnell teuer werden“, sagt der A1-CCO.

A1 bietet seinen Enterprise-Kunden nicht nur Zugang zur Plattform, sondern auch begleitende Services, um diese aufzusetzen. Mit den europäischen Datencentern der Tochter Exoscale kommt noch das Angebot der souveränen Cloud im eigenen Land hinzu.

Wie watsonx für A1 und seine Kunden konkret funktioniert, zeigt Exoscale-KI-Experte Christos Kapodistrias beim Pressetermin vor. In seinem Beispiel arbeiteten nicht weniger als 14 KI-Agenten orchestriert zusammen, um eine optimale Vorbereitung auf ein Kundengespräch zu erstellen. „Diesen Usecase nutzen wir auch selber“, erklärt der Experte und zeigt die verschiedenen Sicherheits- und Kontrollmechanismen ebenso wie die Nachvollziehbarkeit über die Governance-Plattform. Marco Porak merkt dazu an: „Man sieht, es gibt mehrere Checkpoints im Prozess, der ‚Human in the Loop‘ bleibt erhalten.“ Denn es gehe eben darum, Menschen bei ihrer Arbeit zu unterstützen.

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