08.05.2023

BehaviorQuant: Fintech holt mittleres sechsstelliges Late-Seed-Investment

Mit US-amerikanischen KnowHow als Rückenwind haben Gerlinde Berghofer (COO) und Thomas Oberlechner (CEO) 2018 BehaviorQuant in Wien gegründet. Mit ihren Produkten zogen sie nun ein Investment an Land.
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Das Gründer-Team von BehaviorQuant Gerlinde Berghofer und Thomas Oberlechner.
Das Gründer-Team von BehaviorQuant Gerlinde Berghofer und Thomas Oberlechner.

Das Wiener Fintech Startup BehaviorQuant schließt eine Late-Seed-Finanzierungsrunde ab und erhält dabei eine mittlere sechsstelligen Summe von Geldgebern aus Kalifornien und Frankreich, die nicht namentlich genannt werden wollen.

Von den USA wieder zurück nach Österreich

2018 zog es die Gründer Gerlinde Berghofer (COO) und Thomas Oberlechner (CEO) von den USA wieder zurück nach Österreich. Nach mehrjähriger Erfahrung im US-amerikanischen Fintech-Bereich wurden die beiden über open austria von der Wirtschaftskammer auf das Potential mit Quants in Österreich zu arbeiten aufmerksam.

Im Zentrum des Unternehmens stehen laut Co-Founderin Gerlinde Berghofer drei Produkte. Zum einen bietet BehaviorQuant ein BQ Adivisory an. Die Vermögensberatungsplattform soll Kund:innen sowie Banken eine Stütze sein. Im Zentrum des Produkts steht eine Künstliche Intelligenz (KI), die mittels Machine Learning das Beziehungs- und Beratungsmangement verbessern soll. Die KI soll auch analysieren, wann Kund:innen gegebenenfalls abspringen und welche Gründe es dafür gibt.

BehaviorQuant warnt vor Biases

Darüber hinaus entwickelte das 2018 gegründete Startup die Produkte Performance Coach und Performance Select. Beide haben das Ziel, Kund:innen den besten Fonds anzubieten. Laut Berghofer spielt dabei die KI eine entscheidende Rolle. „Niemand ist davon bewahrt, in irgendeiner Form gebiased zu sein und sich von Fehleinschätzungen leiten zu lassen“, so die Co-Founderin. Gerade im Finanzierungsbereich sei das schnell gefährlich.

Die KI hilft Kund:innen dabei den richtigen Fondsmanager zu finden. Dabei analysiert das Tool Merkmale, die für Investor:innen interessant sein könnten, wie beispielsweise Persönlichkeitstrades und die Bereitschaft Risiken einzugehen.

Produkt- und Team-Expansion geplant

Der USP von BehaviorQuant ist laut eigenen Angaben daher, dass sich durch das Tool, Personen und Teams hinter Finanztransaktionen objektiv erfassen lassen. Zu den Nutzer:innen der Plattform zählen bereits unter anderem Investoren, Fonds- und Portfoliomanager, Vermögensverwalter, Private Banking Häuser, Bankkunden im Veranlagungsbereich, Versicherungen, Regulatoren und andere Finanzentscheider. Das KI-Tool, das an Fonds-beteiligte Unternehmen analysiert, wird zudem weiter adaptiert und soll nach Abschluss einer Demo-Version auch im HR-Bereich eingesetzt werden.

Mit dem Investment plant BehaviorQuant nun unter anderem das Team weiter auszubauen. Derzeit hat man laut Berghofer sieben Angestellte, nun sollen einige im Marketing-Bereich dazu kommen. Mit der Finanzspritze will BehaviorQuant darüber hinaus einen self-service in seine Website implementieren, der Kund:innen den Zugang zu den Produkten weiter erleichtert.

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Ora Computing
© Ora Computing - (l.) Stefan Sack und Raimel Medina.

Ora Computing, ein Startup, das sich auf die Optimierung und Komprimierung von KI-Foundation-Modellen spezialisiert hat, gab heute den Abschluss einer Seed-Finanzierungsrunde in Höhe von 3,5 Millionen Euro bekannt. Die Runde wurde von Constructor Capital und Greencode Ventures angeführt, mit fortgesetzter Unterstützung des Gründungsinvestors XISTA Science Ventures, der beim Aufbau und der Einführung des Unternehmens geholfen hat.

Ora Computing schrumpft Modelle

KI-Inferenz – der Prozess der tatsächlichen Ausführung eines KI-Modells zur Generierung von Outputs – ist zu einem erheblichen und schnell wachsenden Kostenfaktor für jedes Unternehmen geworden, das KI im großen Maßstab einsetzt. Große Implementierungen können mittlerweile allein für die Rechenleistung zig Millionen Euro pro Monat kosten, und das Problem verschärft sich, da die Modelle immer größer werden. Für Unternehmen, die KI lokal auf Geräten wie Autos oder Industrieanlagen ausführen möchten, seien die Modelle oft schlichtweg zu groß.

Hier setzt Ora Computing an. Seine Software komprimiert diese Modelle – sie schrumpft ihre Größe um bis zu 80 Prozent und lässt sie bis zu viermal schneller laufen – während der Genauigkeitsverlust bei Null bis fünf Prozent gehalten wird, so der Claim.

Da komprimierte Modelle deutlich weniger Rechenleistung für die Ausführung benötigen, sollen sich die Effizienzgewinne auch direkt in einem geringeren Energieverbrauch und reduzierten CO2-Emissionen niederschlagen: Ora schätzt, dass seine Technologie bei einer Marktdurchdringung von ein Prozent jährlich mehr als 50.000 Tonnen CO2 einsparen könnte.

Ansatz über verschiedene Hardwaretypen

„Wir haben Ora Computing gegründet, um die Annahme infrage zu stellen, dass eine massive Skalierung erforderlich ist, um nutzbare Intelligenz zu erreichen. Wir glauben, dass die nächste Welle der KI-Einführung durch kompaktere Modelle vorangetrieben wird, die hocheffizient und für spezifische Anwendungsfälle optimiert sind, anstatt durch große, universelle Cloud-Modelle. Ora baut den Software- und Algorithmen-Stack auf, der diesen Übergang ermöglicht“, sagt Stefan Sack, CEO und Mitgründer von Ora Computing.

Im Gegensatz zu bestehenden Komprimierungstools funktioniere der Ansatz von Ora über verschiedene Hardwaretypen hinweg und füge sich direkt in Standard-Inferenz-Frameworks ein – ohne Änderung an der bestehenden Infrastruktur. Wo konkurrierende Ansätze eine binäre Entscheidung zwischen Komprimierungsstufen erzwingen, bilde der Algorithmus von Ora kontinuierlich den gesamten Kompromiss zwischen Modellgröße und Genauigkeit ab, sodass Unternehmen für ihre spezifischen Hardware- und Kostenbeschränkungen optimieren können, so der Mitgründer.

2025: Ora Computing tritt hervor

Ora wurde von Stefan Sack und Raimel Medina gegründet, beide Forscher im Bereich Quantencomputing aus der Serbyn-Gruppe am Institute of Science and Technology Austria (ISTA). Das Unternehmen verließ Ende 2025 den Stealth-Modus und möchte die frischen Mittel dazu nutzen, um das Team zu vergrößern, die Komprimierungsfähigkeiten auf die größten Frontier-Modelle auszuweiten und ein kommerzielles Produkt für Cloud-Inferenz-Anbieter und Unternehmen, die KI am Edge einsetzen, auf den Markt zu bringen.

Ora hat die Anwendbarkeit seiner Technologie nach eigenen Angaben an einem Modell mit 70 Milliarden Parametern nachgewiesen. Der Komprimierungsprozess beanspruchte hierbei wenige Stunden und verursachte Rechenkosten von unter 1.000 US-Dollar, wohingegen der bisherige Branchenstandard für vergleichbare Leistungen ein Vielfaches dieses Betrages erfordere.

„Hunger wächst schneller“

„Der Energiehunger der KI wächst schneller, als die Welt die Infrastruktur aufbauen kann, um ihn zu stillen. Ein wichtiger Ansatz ist es, die KI selbst effizienter zu machen, und genau das tut Ora. Modelle radikal zu komprimieren, ohne die Genauigkeit zu opfern, macht für ihre Kunden einen enormen Unterschied“, sagt Terhi Vapola, Gründerin und Managing Partner bei Greencode Ventures.

Und Valentino Jadrisko, Senior Associate bei Constructor Capital, ergänzt: „Die Ära der Brute-Force-KI stößt an ihre physikalischen Grenzen: Hyperscaler nehmen wieder Kernreaktoren in Betrieb, Frontier-Labs verbrennen Milliarden für Rechenleistung, Reasoning-Modelle vervielfachen die Inferenzkosten jedes Quartal. Die einzige nachhaltige Antwort besteht darin, den Betrieb von Frontier-KI drastisch günstiger zu machen. Das ist es, was Ora Computing tut: Sie komprimieren Frontier-LLMs so, dass sie überall laufen können – in der Cloud, im Auto, in der Hosentasche. Und das ist der Grund, warum Constructor Capital stolz darauf ist, ihre 3,5-Millionen-Euro-Seed-Runde als Co-Lead anzuführen.“

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