08.04.2019

API-Banking: Wie Unternehmen Schnittstellen zu Bankdaten nutzen können

Fintecsystems nutzt dank PSD2 die Möglichkeiten von API-Schnittstellen, um die Bonität von Kunden zu ermitteln.
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Durch die PSD2-Regulierung dürfen Drittanbieter innerhalb der EU auf Bankdaten zugreifen, wenn Kunden das wünschen. Mit API-Banking-Anwendungen, etwa vom in Deutschland, Österreich und der Schweiz operierenden Anbieter FinTecSystems, können entsprechende Services leicht implementiert werden.

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Die Antwort auf die Frage, ob eine Person kreditwürdig ist oder nicht, war bis vor relativ kurzer Zeit klassischen Banken vorbehalten. Doch diese Zeiten haben sich geändert. Immer mehr Drittanbieter, allen voran FinTechs, bauen ihre Geschäftsmodelle auf der schnellen Bonitätsprüfung  und verwandten Dienstleistungen auf. So etwa das Wiener Startup Cashpresso, das Dispo-Kredite von bis zu 1500 Euro innerhalb von nur 10 Minuten verspricht. Doch wie lässt sich die Kreditwürdigkeit so schnell feststellen?

Echtzeit-Zugriff

Die Antwort: Cashpresso und vergleichbare Services brauchen Echtzeit-Zugriff auf Bankdaten ihrer potenziellen Kunden. Dieser ist inzwischen dank der EU-Zahlungsdiensterichtlinie PSD2 für regulierte Drittanbieter garantiert, sofern User diesem Vorgang ausdrücklich zustimmen. Der Zugriff auf das Bankkonto muss dabei sicher, schnell und zuverlässig geschehen.  Dies geschieht in der Regel über die Dienste von API-Banking-Anbietern. Sie stellen Schnittstellen bereit, die beispielsweise kreditrelevante Kontoinformationen wie Bankumsätze im Onlinebanking-Konto auslesen. Diese Schnittstellen können beim Anbieter implementiert werden. Das von der Bankenaufsicht regulierte Unternehmen FinTecSystems baut sein Geschäftsmodell genau darauf auf.

FinTecSystems: Co-Founder bekam keine Kreditkarte

Im Hintergrund steht eine persönliche Erfahrung des Co-Founders und Geschäftsführers Stefan Krautkrämer. Mit seinem nunmehrigen Mitgründer und Geschäftsführer Dirk Rudolf war er schon seit 2005 für die Sofort GmbH in Management-Positionen tätig. Ausgerechnet dem erfolgreichen FinTech-Founder Krautkrämer wurde im Jahr 2014 von seiner Bank aber eine Kreditkarte verwehrt. Der Grund: Die Prüfung, die fehlende Bonität ergab, bezog sich auf veraltete beziehungsweise fehlinterpretierte Auskunfteidaten. Der Grundstein für die Gründung von FinTecSystems war gelegt:

“Meine Erfahrungen und die von meinem Mitgründer haben gezeigt, dass es ja offenbar dieses Problem gibt: Alte, unpräzise Daten von Auskunfteien oder sogar eine fehlende Historie verwehren Menschen den Zugang zu Krediten beziehungsweise ist der Vorgang unnötig kompliziert. Dieses Problem konnten wir auch aufgrund unserer Erfahrungen lösen: Wir wissen um die Möglichkeiten des Online-Bankings, wir kennen die Wünsche der Konsumenten im Internet und wir haben die Erfahrung aus dem E-Payment-Bereich”, erklärt der Geschäftsführer.

API-Banking: Schnittstellen für Leasing-Banken und Anbietern von Buchhaltungssoftware

Mit FinTecSystems, auf dessen Dienste neben Cashpresso etwa auch die Challenger-Bank N26, ebenso wie etablierte Player wie Santander, die SKG Bank (Marke der DKB) und die Allianz-Tochter abracar setzen, nutzt Krautkrämer die Möglichkeiten der PSD2 noch für eine Reihe weiterer Services. Durch die Integration ihrer Banking-API lieferte FinTecSystems etwa jüngst auch einen wesentlichen Baustein eines vollautomatisierten Leasing-Prozesses für den Verkauf von 1.000 italienischer Kleinwagen bei einer großen deutschen Handelskette.

Ein weiteres Einsatzfeld der Banking-API von FinTecSystems ist die digitale Buchhaltung. Mit der API-Banking-Anwendung dazu richtet man sich indirekt auch an kleinere Unternehmen bzw. Startups. Konkret wird mit der Software der Abgleich der buchhalterischen Vorgänge mit den Transaktionen des Geschäftskontos automatisiert. Hier hat man übrigens auch das Wiener Startup Domonda als Kunde, dass sein Geschäftsmodell unter anderem darauf aufbaut.  

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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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