17.05.2023

Bluecode: Deutsche Supermarktkette Kaufland setzt auf Wiener FinTech

Die deutsche Supermarktkette Kaufland integriert die Bezahl-Technologie des Wiener FinTechs Bluecode in ihre App - vorerst als Test.
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Bluecode-Chairman Christian Pirkner und CEO Anton Stadelmann
Bluecode-Chairman Christian Pirkner und CEO Anton Stadelmann | © BlueCode

Bluecode-Mastermind und Langzeit CEO Christian Pirkner (vor etwas mehr als einem Jahr wurde er als CEO abgelöst) definierte die Ziele seines Unternehmens nie bescheiden. Schon vor fünf Jahren sah er seine Bezahlmethode im brutkasten-Video-Talk als Konkurrenzprodukt zu Visa und Mastercard. Schon damals war auch klar, dass der große Durchbruch nicht allein über die eigene App funktionieren kann. Der Schlüssel: Die Integration in andere Apps, etwa von Banken und von Einzelhändlern.

Bluecode mittlerweile an mehr als 20.000 Stellen angenommen

Seitdem ist viel passiert. Bluecode schloss mehrere achtstellige Finanzierungsrunden ab – zuletzt holte sich das FinTech 2021 ein 20-Millionen-Euro-Investment. Zahlreiche heimische, aber auch internationale Banken – etwa das größte Finanzinistitut Nigerias – integrierten die Technologie, mit der Nutzer:innen mittels Strichcode am Smartphone – auch offline – bezahlen können. Und immer mehr Einzelhändler, darunter in Österreich alle Marken der Rewe-Gruppe, wurden zu Annahme-Partnern. Europaweit kann man laut Unternehmensangaben mittlerweile an mehr als 20.000 Stellen so bezahlen.

Kaufland als weiterer Coup am deutschen Markt

Nun gelang dem FinTech mit operativem Sitz in Wien und formellem Sitz in der Schweiz ein weiterer Coup in Deutschland. Die Supermarktkette Kaufland mit ihren fast 1.500 Filialen integriert Bluecode in ihre Kund:innen-App – das berichten mehrere deutsche Branchenmagazine. Vorerst läuft ein Testbetrieb. Ab Herbst soll das Feature dann in den Regelbetrieb übergehen. Die deutsche Drogeriekette Rossmann bietet selbiges bereits seit 2021. Kaufland ist Teil der Schwarz-Gruppe und damit eines von mehreren Schwester-Unternehmen der Discounter-Kette Lidl. Rund die Hälfte der Filialen betreibt die Kette in Deutschland. Zweitgrößter Markt ist Polen gefolgt von Rumänien und Tschechien.

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Marco Porak (IBM) und Daniel Holzner
Marco Porak (IBM) und Daniel Holzner (ABP) | Foto: IBM/H. Klemm

Wer eine Idee patentieren will, muss mühsam Fachsprache lernen oder teure externe Hilfe einkaufen. „Man glaubt gar nicht, wie viele Erfinder glauben, sie hätten etwas erfunden“, erläuterte der Geschäftsführer von ABP Patent Network, Daniel Holzner, bei einer gemeinsamen Pressekonferenz in Wien mit Marco Porak, Generaldirektor von IBM Österreich. Das muss aber erst einmal überprüft werden.

Patentbutler.ai will hier Abhilfe schaffen: Die Nutzer:innen kopieren ihren Entwurf in ein Textfeld, die KI formt ihn in juristisch korrekte Patentansprüche um und zerlegt ihn zugleich in einzelne technische Merkmale. Das System durchsucht 170 Millionen Patentveröffentlichungen, die es vorab vektorisiert hat. Ein semantischer Abgleich zeigt, welche Publikationen die Merkmal‑Listen überdecken; eine Ampelfärbung markiert die Trefferquote. 

Die Suche dauert gut 30 Sekunden und lieferte im Demo‑Fall auf der Pressekonferenz 60 relevante Patentfamilien. Im Patentwesen werden Anmeldungen für dieselbe Erfindung in verschiedenen Ländern zu sogenannten Patentfamilien zusammengefasst. Weltweit existieren etwa 68 Millionen solcher Patentfamilien, die sich in den 170 Millionen Patentveröffentlichungen widerspiegeln. 

Mehrere Modelle für unterschiedliche Aufgaben

Patentbutler.ai baut auf Watson X von IBM, nutzt aber nicht nur IBMs Granite‑Modelle. „Wir wussten, wir können uns und wollen uns nicht auf einzelne Modelle fokussieren“, sagte Holzner. Die Software wählt je nach Aufgabe das bestgeeignete LLM: ein generatives Modell für die Text­transformation, ein multimodales Modell für Zeichnungen und ein Embedding‑Modell für die Vektor‑Suche. Open‑Source‑Modelle von Hugging Face lassen sich ebenso einbinden wie proprietäre Alternativen.

Halluzinationen begegnet ABP mit Feintuning auf patent­spezifische Trainingssätze und mit Watson X Governance, das jede Modellversion samt Trainingsdaten protokolliert. Parallel dazu arbeitet das Team mit IBM daran, die Datenbasis selbst stets aktuell zu halten. „Wir haben es in unserer engen Zusammenarbeit geschafft, den Datenbestand tagesaktuell zu halten“, erläuterte IBM‑Österreich‑Chef Marco Porak.

SaaS-Angebot und Appliance-Version

Die KI läuft nicht in einer Public Cloud, sondern über ein Rechenzentrum in Österreich. Neben Patentbutler.ai Prompting, einem Chat‑Interface für sicheres Prompten ohne Datenabfluss, und Patentbutler.ai Search, der voll­wertigen Recherche‑ und Analyse­umgebung als SaaS, gibt es als weiteres Angebot noch Patentbutler.ai Appliance – eine Kombination aus Hardware und Software für den Betrieb mit eigener Infrastruktur.

Die Lizenz orientiert sich an Nutzerzahl und Dokumentvolumen. Bereits in der MVP‑Phase gewann ABP erste Industrie­kunden, deren Namen das Unternehmen noch nicht öffentlich macht. Die Anwendung will aber nicht nur forschende Konzerne adressieren. Auch Startups und KMU sehen die beiden Unternehmen als Zielgruppe – etwa um Anmeldungen von Konkurrenten zu überwachen.

Vor 18 Monaten mit Minimal-Prototyp gestartet

Das Projekt startete vor 18 Monaten mit einem Minimal­prototyp. Seither tauschten die Partner Modelle, entwickelten ein Framework für automatisierte Modell­auswahl und optimierten die Daten­pipeline. Porak beschreibt die Zusammenarbeit als ständiges Ping‑Pong zwischen IP‑Expertinnen und KI‑Ingenieurinnen. Etabliert sich das Produkt am Markt, könnte aus einem Spezial­werkzeug ein Standard im IP‑Management werden – und die Zeit der manuellen Patent­suche endgültig enden.

Für die kommenden Monate ist geplant, den Patentbutler weiter im Markt zu etablieren. Dazu gehört die Einführung der Appliance-Variante, die es Unternehmen ermöglicht, die Software und Hardware mit eigener Infrastruktur zu betreiben. Außerdem ist vorgesehen, die Technologie auf weitere Dokumenttypen wie Produktdokumentationen und technische Richtlinien auszuweiten.

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