FinTechs sind heutzutage in aller Munde. Herkömmliche Banken müssen sich neu orientieren: Ihre Kunden verlangen nach Online-Services. Das große Problem der Banken sind aber starre Strukturen innerhalb des Betriebs, unflexible Entscheidungen und ein knarrender Innovationsmotor. Dabei wäre gerade jetzt die richtige Zeit, neue Konzepte zuzulassen.
Wie schwer es ist, bei etablierten Geldhäusern etwas zu verändern, weiß Birgit Storz. In mehreren Großbanken hat die 39-Jährige versucht, Innovationen voranzutreiben – und war dabei häufig der Verzweiflung nahe. „Wenn Sie eine neue Idee haben, die Teile eines bestehenden Geschäftsmodells kannibalisiert, ist deren Realisierung häufig komplex“, sagt die Commerzbank-Managerin. Zudem sei es bei großen Finanzinstituten grundsätzlich schwierig, schnell Ressourcen und Geld für neue Themen freizuschaufeln.
Storz sucht deshalb zusammen mit ihrem Kollegen Christian Hoppe das Gespräch mit dem Commerzbank-Vorstand. 2013 überzeugen sie ihn, den Main Incubator ins Leben zu rufen – eine autarke Einheit, die mit Finanz-Startups aus der Internet- und IT-Welt (FinTechs) zusammenarbeitet und dabei neue Ideen aufschnappen soll. Eingerichtet wird der Inkubator in einem Backsteinbau im Westen Frankfurts, der „Sicherheitsabstand“ zur Commerzbank-Zentrale im Stadtzentrum beträgt rund drei Kilometer. Die Atmosphäre beim Main Incubator ist locker: Auf dem Gang steht ein roter Billard-Tisch, im Kühlschrank liegen Bier und Red Bull. Anzugträger sucht man vergebens.
Viele namhafte Finanzinstitute versuchen so oder ähnlich, mit Startups in Kontakt zu kommen. Die Geldhäuser müssen darauf reagieren, dass ihre Kunden immer mehr Geschäfte im Internet erledigen. Da ihre eigenen IT-Abteilungen im World Wide Web in den vergangenen Jahren keine großen Neuheiten entwickelt haben, hoffen sie nun auf Impulse von außen. Banken-Kritiker sind der Ansicht, dass manche Institute FinTechs auch deshalb unter ihre Fittiche nehmen, um sie besser kontrollieren zu können und ihre eigene Existenz abzusichern. Die Investitionen in FinTechs liegen meist im niedrigen Millionen-Bereich oder darunter – und fallen bei Großbanken somit kaum ins Gewicht.
Der Run auf die FinTechs ist ein grenzüberschreitendes Phänomen: Die britische Großbank Barclays setzt auf einen „Accelerator“, die Schweizer UBS auf die Startup-Schmiede „Level 39“ und der Züricher Börsenbetreiber SIX auf den Incubator „F10“. Ende 2015 wird auch die Deutsche Bank auf den Trend aufspringen und Versuchslabore in Berlin, London und im Silicon Valley eröffnen. Diese sollen „eine Brücke zwischen Startups und den verschiedenen Geschäftsbereichen der Bank“ bilden, erklärt Vorstand Henry Ritchotte.
Dass ein Großteil der FinTechs, die in Incubatoren gepäppelt werden, am Ende scheitern, ist allen Beteiligten bewusst. UBS-Verwaltungsratspräsident spricht sogar von 80 Prozent.
„80 Prozent der Entwicklungen, die wir dort mit Startups zusammen betreiben, werden nicht funktionieren“, sagt UBS-Verwaltungsratspräsident Axel Weber.
Aber wenn nur ein kleiner Teil erfolgreich sei, könne das der UBS enorm weiterhelfen. „Wir sind in einem Experimentier-Modus“, betont SIX-Manager Andreas Iten. Oft sei nicht klar, wo man am Ende lande. Aber angesichts der Umwälzungen in der Finanzbranche kann es sich niemand leisten, nichts zu tun. Neue Wettbewerber könnten den Platzhirschen in den kommenden Jahren Erträge von 4,7 Billionen Dollar und Gewinne von 470 Milliarden Dollar streitig machen, prognostizieren die Analysten von Goldman Sachs.
Kein Wunder, dass bei den Angreifern Goldgräberstimmung herrscht. Laut Accenture haben sich die weltwfeiten Investitionen in FinTechs im vergangenen Jahr mehr als verdreifacht auf 12,2 Milliarden Dollar. Der Großteil des Geldes fließt in die USA, Deutschland ist mit 82 Millionen Dollar ein FinTech-Entwicklungsland. Nach Einschätzung von Experten hinkt die einheimische FinTech-Szene den angelsächsischen Ländern, wo Geldgeber schneller Millionen für riskante Investments lockermachen, etwa zwei Jahre hinterher.
Allerdings mehren sich die Zeichen, dass die Bundesrepublik aufholt. In Berlin und anderen Städten schießen Startups derzeit wie Pilze aus dem Boden. Laut der Unternehmensberatung LSP Digital gibt es inzwischen rund 140 FinTechs mit Hauptsitz in Deutschland. Zu den bekanntesten zählen Kreditech, Number26, Vaamo, Zencap, Auxmoney, Weltsparen, TransferWise und Lendstar. „Es ist eine Branche, die sich revolutioniert, was viele Chancen birgt, ähnlich wie in der Medienbranche vor 10 bis 15 Jahren“, glaubt Fabian von Trotha, Geschäftsführer des Investors Dieter-von-Holtzbrinck Ventures.
Deepentix: sechsstellige Pre-Seed-Runde für NÖ-Deep-Tech-Startup – Kambis Kohansal Vajargah mit dabei
Mit einem SAFE (Simple Agreement for Future Equity) treibt das niederösterreichische Deep-Tech-Startup Deepentix seine nächsten Wachstumsschritte voran. An der Finanzierung beteiligen sich tecnet equity, der internationale Frühphaseninvestor Rockstart sowie der Business Angel Kambis Kohansal Vajargah.
Deepentix: sechsstellige Pre-Seed-Runde für NÖ-Deep-Tech-Startup – Kambis Kohansal Vajargah mit dabei
Mit einem SAFE (Simple Agreement for Future Equity) treibt das niederösterreichische Deep-Tech-Startup Deepentix seine nächsten Wachstumsschritte voran. An der Finanzierung beteiligen sich tecnet equity, der internationale Frühphaseninvestor Rockstart sowie der Business Angel Kambis Kohansal Vajargah.
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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