27.01.2017

Banken-Videoidentifikation: Großer Schritt oder schon jetzt veraltet?

Seit Anfang des Jahres ist in Österreich die Videoidentifikation für Bankkunden erlaubt. Der Brutkasten hat dazu mehrere Banken und FinTechs befragt. Die Meinungen gehen stark auseinander.
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„Die Entwicklung ist positiv für den ganzen Markt. Die Lösung ist perfekt für alle Player“, sagt Daniel Strieder, Founder des Dispo-Kredit-Startups Cashpresso. Seit 3. Jänner können Bankunden in Österreich ihre Identität einfach mit dem Smartphone über eine Videoschaltung nachweisen. Dazu müssen sie einen Lichtbildausweis in die Kamera zeigen. In Deutschland ist das schon länger möglich. Cashpresso, das die Deutsche Handelsbank im Hintergrund hat, hatte den Service daher in Deutschland bereits umgesetzt und wartete für den Österreich-Launch auf die neue Verordnung.

+++ Dossier: FinTech +++

Zauberwort: „Onboarding“

Nicht nur weil das Wiener Startup keine Filialen hat, ist es auf die Videoidentifikation angewiesen. Das ganze Konzept, innerhalb von wenigen Minuten online einen Dispo-Kredit zu bekommen, baut auf der Möglichkeit auf. Mit der erhöhten Geschwindigkeit und der einfachen Handhabung ist auch zu erklären, dass mehrere österreichische Großbanken das Service bereits gelauncht haben, oder gerade daran arbeiten. Das Zauberwort dabei ist „Onboarding“ – Kunden sollen möglichst schnell und simpel hereingeholt werden. Sowohl die Bawag-PSK als auch die Erste Group verkündeten am 19. Jänner stolz, sie seien die ersten in Österreich, die die neue Identifikationsmöglichkeit anbieten.

Deutlich höhere Abschlussrate bei N26

Von der Raiffeisen Zentralbank (RZB) heißt es, man starte gerade Pilotprojekte und wolle den Service ab dem dritten Quartal 2017 flächendeckend anbieten. Eines „Tricks“ bediente sich N26, das Berliner FinTech-Startup mit Wiener Wurzeln: Als deutsche Bank (N26 hat seit einigen Monaten eine eigene Banklizenz) konnte es schon vor der Verordnung Videoidentifikation auch in Österreich anbieten. Nur gute Erfahrungen habe man damit gemacht, heißt es vom Startup. Die Möglichkeit erhöhe die Abschlussrate der Kontoeröffnungen wesentlich.

ING-DiBa wird Videoidentifikation nicht umsetzen

Es ist also ein großer Schritt für die Branche, würde man bei all der positiven Stimmung meinen. Doch nicht alle sehen in der Videoidentifikation eine passende Lösung für die erhöhte Geschwindigkeit von Bankgeschäften. Die ING-DiBa etwa, hat nicht vor, den Service in Österreich umzusetzen. Und das, obwohl er von der Bank in Deutschland bereits genutzt wird. Die Kosten für die Umsetzung seien sehr hoch, heißt es von der ING-DiBa, doch das sei nur ein Grund. Es gebe noch einige weitere Bedenken, was die Umsetzung der Verordnung angeht.

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Schwierigkeiten und Sicherheitsbedenken

Konkret sehe die Verordnung etwa vor, dass die Identifikation seitens der Bank in einem abgetrennten, mit einer Zugangskontrolle ausgestatteten Raum, erfolgen muss. Die entsprechende Infrastruktur müsse in vielen Fällen erst einmal geschaffen werden. Weiters müsse die Unversehrtheit des Lichtbildausweises kontrolliert werden (z.B. könnte das Foto ausgetauscht sein). Die Erfahrung aus Deutschland zeige, dass ein haptischer Test nötig ist, um hier wirklich sicher zu sein. Der optische Check über die Smartphonekamera sei dagegen nicht ausreichend, auch wenn er durch die Verordnung gedeckt ist. Zuletzt, heißt es von der ING-DiBa, sei auch die sichere Datenübermittlung eine große Herausforderung, zumal es sich dabei um ein „wesentliches Outsourcing“ handle, da wenige Banken den Service technisch selbst umsetzen würden.

Alternative Verfahren: Zeichenerkennung und Money Transfer

Doch was sind die Alternativen? Zwar räumt die ING-DiBa ein, dass sich die Methode prinzipiell für Kontoeröffnung und Kreditvergabe eigne. Allerdings wolle man schon bald „andere Identifikationsverfahren mit höherer Kundenakzeptanz und Sicherheit, besserer Verfügbarkeit des Services im Sinne von Servicelevel bzw. –zeiten, schnelleren Durchlaufzeiten und folglich besserer Customer Convenience implementieren.“ Man arbeite bereits mit Verfahren, die auf der optischen Zeichenerkennung beruhen, und an der Optimierung der schon derzeit eingesetzten Identifikationsvariante mittels Money Transfer. Die Message der ING-DiBa ist also klar: Videoidentifikation ist jetzt, wenige Wochen nach der Zulassung in Österreich, bereits veraltet.

Banken und FinTechs sehen Wettbewerbsnachteile beseitigt

Bei aller Kritik bleibt das Verfahren freilich trotzdem ein Sprungbrett für FinTech-Startups in den österreichischen Markt. Auch die etablierten Banken signalisieren, dass sich ihre Möglichkeiten für Kooperationen mit Startups durch die neue Verordnung verbessern. Zugleich sieht man aber auch einen Wettbewerbsnachteil gegenüber FinTechs, die die Videoidentifikation schon vorher von Deutschland aus angeboten hatten, aus dem Weg geräumt. Daniel Strieder von Cashpresso sieht es umgekehrt: „Damit fällt für Startups eine große Hürde weg. Die etablierten Banken verlieren ihren Vorsprung, den sie durch ihr Filialnetz hatten.“

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KI-Pionier Sepp Hochreiter ist Co-Founder und Chief Scientist von NXAI | (c) NXAI
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Das Modell wurde auch als Open-Source-Software frei zugänglich gemacht. Es ist darauf spezialisiert, historische Datenreihen aus der Industrie zu analysieren, um zukünftige Entwicklungen vorherzusagen. In der Presseaussendung zum Release zeigt sich das Startup selbstbewusst: „Europa kann doch SOTA-Modelle“ (Anm. State of the Art). Laut Hochreiter teilt sich das neue Modell in den offiziellen Bestenlisten „die Spitzenplätze mit AWS“.

Mehrere Signale gleichzeitig im Blick

Die wesentliche technische Neuerung des Modells liegt in der Verarbeitung multivariater Zeitreihen. Während herkömmliche Vorhersagesysteme oft nur eine einzelne Datenreihe anhand ihrer eigenen Vergangenheit analysieren, bezieht TiRex-2 zusätzliche Einflussfaktoren – in der Fachsprache Kovariaten genannt – mit ein. Für Industrieunternehmen soll das zum entscheidenden Vorteil werden, da Maschinen und Prozesse selten nur ein isoliertes Signal erzeugen. In der Praxis bedeutet dies: Will ein Logistik- oder Energiebetrieb den künftigen Verbrauch prognostizieren, kann das Modell neben den historischen Verbrauchsdaten auch begleitende Faktoren wie das Wetter, Kalenderdaten oder Produktionspläne auswerten. Das macht die Vorhersagen präziser und aussagekräftiger.

xLSTM soll Effizienz-Boost bringen

Im Gegensatz zu bekannten KI-Systemen wie ChatGPT, die auf der speicherintensiven Transformer-Architektur basieren, nutzt TiRex-2 das von Hochreiter mitentwickelte xLSTM-Verfahren. Das soll ein zentrales Problem industrieller Live-Anwendungen lösen: Bei kontinuierlich einlaufenden Datenströmen (Streaming) explodiere bei herkömmlichen Systemen nämlich der Rechen- und Speicheraufwand, argumentiert man beim Startup. TiRex-2 hingegen verarbeitet Daten sequenziell und aktualisiert fortlaufend einen internen Zustand. Dadurch würden der Speicherbedarf und die Rechenkosten auch bei unbegrenzten Datenströmen konstant niedrig bleiben. Lukas Fischer, Head of Applied Research bei NXAI, erklärt dazu: „Mit TiRex-2 können wir kontinuierliche Datenströme in Echtzeit analysieren, ohne Einbußen bei der Modellperformance.“ Dies prädestiniert das Modell für den direkten Einsatz an Maschinen vor Ort (Edge-Anwendungen).

„Kunden müssen für unterschiedliche Maschinen nicht immer ein neues KI-Modell trainieren“

Die Leistungsfähigkeit des Modells wird durch das begleitende wissenschaftliche Paper des Forscherteams untermauert. Darin zeigen die Wissenschaftler, dass sich TiRex-2 besonders gut für das sogenannte Zero-Shot-Forecasting eignet. Das bedeutet, dass das Modell ohne vorheriges, spezielles Training präzise Vorhersagen für völlig neue Maschinentypen oder Datensätze treffen kann.

Laut dem CEO von NXAI, Albert Ortig, bringt diese Generalisierungsfähigkeit handfeste wirtschaftliche Vorteile im Betrieb: „Die Kunden müssen für unterschiedliche Maschinen nicht immer ein neues KI-Modell trainieren.“ Ein weiterer Vorzug des vergleichsweise kompakten Modells mit 82 Millionen Parametern ist, dass es auf Wunsch direkt auf den eigenen Servern der Kunden (On-Prem) betrieben werden kann, was die Datensicherheit für sensible Industrie-Prozesse erhöht.

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