10.10.2017

ContentExchange: „Big-Data in vollem Ausmaß nutzen“

Das slowenische Startup ContentExchange möchte eine Revolution der Online-Kommunikation mit Big Data herbeiführen. Um das finanzieren zu können, hat das Startup ine Crowdinvesting-Campagne auf CONDA gestartet. Im Interview erzählt Gründer Marijan Jurenec über die Hintergründe.
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IoT Forum CE
Das Team von ContentExchange.

ContentExchange bietet eine Plattform zum Cross-Advertising für Unternehmen. Mithilfe seiner Big Data Innovation soll die Online-Kommunikation der Unternehmen mit seinen Kunden revolutioniert werden. Im Mittelpunkt steht dabei das Matchen von Nutzern mit dem für sie relevanten Content im Internet. Der Brutkasten berichtete bereits über den Start der Crowdinvesting-Kampagne auf Conda.

Wieso ist ContentExchange ein attraktives Produkt für eine Crowdfunding-Kampagne? Warum wurde Crowdfunding als Finanzierungsart gewählt?

Alle großen Unternehmen nutzen heutzutage die Big Data der Besucher ihrer Webseite und werten diese Daten aus. ContentExchange setzt genau hier an und möchte auch den Usern die Möglichkeit geben, von diesem Vorgang zu profitieren. Das funktioniert über CONDA ganz einfach: Man kann über die österreichische Crowdinvesting-Plattform CONDA in das Startup investieren und somit von der Wertsteigerung des jungen Unternehmens profitieren.

Warum hapert es derzeit innerhalb vieler Unternehmen noch bei der Nutzung von Big-Data?

Die meisten Unternehmen haben einfach nicht die Kapazitäten oder Ressourcen, um Big Data in vollem Ausmaß zu nutzen. Auch das technische Know-how stellt viele vor eine Herausforderung. ContentExchange bietet hier eine revolutionäre und bisher einzigartige Lösung mit seinem innovativen Algorithmus. Mithilfe dessen werden die Nutzerdaten analysiert und ausgewertet, was nicht nur für große Medienunternehmen ein großer Vorteil ist, sondern jedem Unternehmen nützt. So erstellt ContentExchange die verschiedenen Nutzerprofile, die dann den Unternehmen zur Verfügung gestellt werden. Damit wissen die ContentExchange Partner genauestens über die Interessen, Vorlieben und Bedürfnisse ihrer User Bescheid und können dieses Wissen einsetzen, um ihre Kunden zu gezielt mit relevantem Content anzusprechen. Die einzelnen Internetnutzer profitieren auf der anderen Seite von Werbeanzeigen, die genau ihrem Geschmack entsprechen.

Redaktionstipps

Welche Erfahrungen hat ContentExchange bei der Erhebung von Big Data mit Datenschutzrichtlinien gemacht? Auch im internationalen Vergleich?

Die Nutzerprofile, die basierend auf den Interessen der Internetnutzer erstellt werden, sind komplett anonym. Zudem werden alle Daten, die gespeichert beziehungsweie genutzt werden, gemäß der GDPR EU Richtlinie (= Datenschutz-Grundverordnung) behandelt.

Gibt es tatsächlich so etwas wie erwünschte Werbung, oder ist sie den meisten einfach lästig?

Durch personalisierte Werbeeinschaltungen wird sichergestellt dass jedem einzelnen User nur das angezeigt wird, was ihn oder sie auch tatsächlich interessiert, insofern werden diese Anzeigen nicht als Werbung im negativen Sinn wahrgenommen.
Werbung wird dann als lästig empfunden, wenn sie nicht den Wünschen bzw. Bedürfnissen des jeweiligen Nutzers entspricht. Dann ist man genervt und hat das Gefühl man wird regelrecht zugemüllt. Dieses Problem umgeht ContentExchange, indem nur diejenigen Werbungen angezeigt werden, die für den jeweiligen Nutzer relevant sind und somit bei den Internetusern ein positives Gefühl zurücklassen.
Währenddessen profitieren die Unternehmen von den High Quality Usern. Denn dadurch, dass sich die Nutzer von den Anzeigen tatsächlich angesprochen fühlen und gerne drauf klicken, zeichnen sie sich am Ende durch eine höhere Interaktivität und Verweildauer auf der Seite aus. Somit können die Unternehmen insgesamt eine höhere Reichweite und Popularität aufbauen.

Was sind die Perspektiven für die Zukunft?

In Zukunft wird diese Art der Kommunikation die einzige relevante Art für Unternehmen sein, ihre jeweilige Zielgruppe zu erreichen und zugleich positives Feedback von den Kunden zu erhalten.

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Deepentix
© tecnet equity - (v.l.) Investor Kambis Kohansal Vajargah, Endri Deliu, Morteza Amini und Altan Nar (alle Deepentix) sowie Peter Buchinger (tecnet equity).

Das NÖ-Startup Deepentix hat eine Enterprise-KI-Plattform entwickelt, die Unternehmen dabei unterstützen soll, aus Dokumenten wie Studien, Patenten oder internen Berichten einen sogenannten Wissensgraphen aufzubauen – ein Netzwerk aus Fakten und ihren Beziehungen. Dadurch lassen sich Antworten einer Künstlichen Intelligenz bis zum exakten Satz im Ursprungsdokument zurückverfolgen. Gerade in stark regulierten Branchen sei dies entscheidend, weil Aussagen jederzeit belegt und geprüft werden müssen.

Deepentix: Unternehmensdaten in Graphen überführen

Zielgruppe sind etwa Unternehmen in Branchen wie Pharma, Medizintechnik, Versicherungen oder Banken, die täglich mit großen Mengen an Studien, Patenten, Normen und internen Berichten arbeiten. Klassische generative KI liefere dazu zwar schnelle Antworten, könne deren Herkunft jedoch oft nicht lückenlos belegen. Genau hier möchte Deepentix ansetzen und unstrukturierte Unternehmensdaten in einen Wissensgraphen überführen – im Sinn einer nachvollziehbaren Wissensbasis für KI-Anwendungen.

„Wenn Mitarbeitende einer KI blind vertrauen müssen, weil sie deren Antworten nicht überprüfen können, ist das gerade in sensiblen Bereichen ein echtes Risiko. Genau dieses Vertrauensproblem lösen wir, indem wir jede Antwort bis zu ihrem Ursprung im Dokument sichtbar machen“, erklärt Morteza Amini, Mitgründer und CEO von Deepentix.

Mehrere Sprachmodelle

Der Aufbau von Wissensgraphen erfolge Deepentix nach häufig im Rahmen aufwendiger Beratungsprojekte oder über standardisierte Lösungen, die sich nur begrenzt auf einzelne Fachbereiche zuschneiden lassen. Bei Unternehmen, die ihre sensiblen Daten selbst kontrollieren und gleichzeitig präzise Ergebnisse benötigen, stoße dieser Ansatz oft an seine Grenzen. Aus diesem Grund entwickelte das Startup kein Beratungsprojekt für einzelne Kunden, sondern ein Werkzeug, mit dem Unternehmen Wissensgraphen selbst erstellen, betreiben und an ihre Anforderungen anpassen können.

Dabei setzt die Plattform nicht auf ein einziges großes KI-Modell aus der Cloud, sondern auf mehrere kleine, spezialisierte Sprachmodelle, die gezielt auf einzelne Fachbereiche wie Pharma oder Banken trainiert werden. Dadurch sollen die Ergebnisse präziser werden, während die Modelle bei Bedarf direkt auf den eigenen Servern der Unternehmen betrieben werden können.

Dafür gab es nun eine Pre-Seed-Finanzierung in sechsstelliger Höhe, an der sich tecnet equity, der internationale Frühphaseninvestor Rockstart sowie der Business Angel Kambis Kohansal Vajargah beteiligt haben. Das frische Kapital soll vor allem in Forschung und Entwicklung sowie in den Ausbau erster Pilotprojekte in regulierten Branchen fließen.

Deepentix baut Wissensnetz

„Wir verstehen uns nicht als Berater, die für einzelne Kunden ein Wissensnetz bauen, sondern als Technologieanbieter, der Unternehmen die volle Kontrolle über ihre eigenen Daten und Modelle gibt“, so Amini weiter. „Mit tecnet equity, Rockstart und Business Angel Kambis Kohansal Vajargah haben wir Partner an Bord, die den Weg von Deep-Tech-Startups aus erster Hand kennen. Das gibt uns nicht nur Kapital, sondern auch Zugang zu Netzwerk und Erfahrung, um in dieser Phase die richtigen Schritte zu setzen.“

Peter Buchinger, Investment Associate bei tecnet equity, ergänzt: „Uns hat neben der Technologie vor allem das stark aufgestellte Gründerteam von Deepentix überzeugt. Die Kombination aus wissenschaftlichem Hintergrund und Erfahrung in internationalen Unternehmen war ausschlaggebend, in dieser frühen Phase zu investieren.“

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