01.09.2021

“Buy Now, Pay Later” entwickelt sich zu einem umstrittenen Jugendtrend

Vor allem junge Menschen kaufen gerne jetzt und zahlen später in Raten. Der Trend wird von Financial-Literacy-Experten aber auch kritisch gesehen.
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Goran Maric (li) und Daniel Strieder © Credi2/Three Coins/Montage: brutkasten
Goran Maric (li) und Daniel Strieder © Credi2/Three Coins/Montage: brutkasten

Das Zinstief beschert Konsumkrediten eine Blütezeit. Die Kredite werden aber immer öfter direkt beim Händler aufgenommen: Der US-Boom von “Buy now, pay later” setzt sich zunehmend auch in Europa durch. Vor allem junge Menschen kaufen gerne jetzt und zahlen später in Raten. Der Trend wird von Financial-Literacy-Experten aber auch kritisch gesehen.

BNPL entwickelt sich zu Billionenmarkt

“Alles deutet darauf hin, dass BNPL (Buy now, pay later, Anm.) sich in den kommenden fünf Jahren vervierfachen und zu einem Billionenmarkt wird, wie auch aktuelle Zahlen von Juniper Research zeigen”, sagt Daniel Strieder, CEO und Mitgründer von Credi2. Das Wiener FinTech, das seit 2020 mehrheitlich in Händen deutscher Investoren ist, hat von dem Trend profitiert, der vergangenes Jahr den Marktführern massive Zuwächse brachte. Klarna hat sich erst kürzlich 630 Millionen Dollar unter anderem bei SoftBank geholt und wurde damit mit 46 Milliarden Dollar bewertet. Square hat Anfang August angekündigt, den Zahlungsdienstleister Afterpay um 29 Milliarden zu übernehmen.

Credi2 bietet “Buy now, pay later” oder Abomodelle als Baukastensystem für Unternehmen wie Apple oder Banken an und kümmert sich über die Plattform um die gesamte Abwicklung des Prozesses. Dazu gehört beispielsweise die Identifizierung per Videoidentverfahren und eine Bonitätsprüfung. Cashpresso, das Credi2 für die Raiffeisen Bank International entwickelt, bietet Nutzern die Möglichkeit, bei Partnershops in Raten zu bezahlen, wobei in den ersten 60 Tagen keine Zinsen anfallen, also die Aufteilung in zwei Raten kostenlos ist.

Konditionen: Oft teurer als gedacht

Im Juni hat das FinTech 1.000 Menschen in Österreich und Deutschland zum Thema befragen lassen und da bestätigte sich, dass der Kauf auf Raten vor allem bei jungen Menschen beliebt ist. Unter den 18- bis 34-Jährigen gaben mehr als 70 Prozent an, “beim Kauf eine Finanzierung in Anspruch nehmen, um spontaner oder auch mal auf ein höherwertiges Produkt zugreifen zu können”. Jeder Dritte glaubte, dass die Konditionen direkt beim Händler günstiger sind als bei der Bank.

In vielen Fällen Ist es allerdings eher umgekehrt. “Buy now, pay later kostet durchschnittlich zwischen 9 und 15 Prozent Zinsen”, sagt Goran Maric, CEO des auf Finanzkompetenz spezialisierten Social Business Three Coins. “Da müssen Konsumentinnen und Konsumenten viel besser aufgeklärt werden, weil das offenbar vielen nicht bewusst ist”.

Bei Credi2 bestimmt der jeweilige Partner die Zinsen – bei cashpresso von der Raiffeisen Bank International fallen beisoielsweise nach zwei zinsfreien Monaten 14,99 Prozent Zinsen an. Man könne aber nicht generell sagen, dass die Konditionen bei “Buy now, pay later” schlechter sind, so Credi2 auf Nachfrage. Für die Volkswagen Bank hat das FinTech eine Fahrradfinanzierung entwickelt, die einen Zinssatz von 3,99 Prozent hat.

“In Wahrheit schön verpackte Schulden”

Jedenfalls ist der Prozess einfacher als bei einem Bankkredit und Strieder ist bewusst, dass genau das einer der Erfolgsfaktoren ist: “Der gesamte Prozess muss einfach sein”, so der Credi2-Chef. “Kaum jemand ist noch bereit, seinen Kreditantrag umständlich bei der Hausbank zu stellen und dann abzuwarten, bis das Geld ausgezahlt wird. Für den Kunden wird es zur Selbstverständlichkeit, dass die Kreditvergabe reibungslos in den Kaufprozess integriert ist.”

Weil der Prozess so einfach und angenehm ist, würden gerade junge Menschen mitunter öfter auf diese Lösung zurückgreifen. “Da kann es schnell passieren, dass man nicht nur einen, sondern gleich fünf solcher Verträge hat und da kommen dann schon teilweise beachtliche Fixkosten zusammen”, so Maric. Studien in Großbritannien hätten gezeigt, dass durch Buy now, pay later immer mehr Menschen in Zahlungsverzug geraten. “Buy now, pay later sind in Wahrheit schön verpackte Schulden”, sagt der Three-Coins-CEO.

Strenge Risikoprüfung soll Ausfälle verhindern

Maric kritisiert, dass Jugendliche mit Lockangeboten zu Käufen verleitet würden, die sie sonst vielleicht gar nicht getätigt hätten und sich auch nicht leisten können. Bei Credi2 sei diese Gefahr eher gering, da die Entscheidung für die Ratenzahlung in der Regel nach der Kaufentscheidung beim Checkout oder an der Kassa falle und nicht umgekehrt, wie Credi2 betont: “Für diese Kunden ist oftmals die Flexibilität der ausschlaggebende Grund dieser Bezahlart und nicht mangelnde Liquidität”. Man hätte auch kein Interesse daran, dass Zahlungen ausfallen und setze für Partnerbanken eine strenge Risikoprüfung nach deren Vorgaben in Echtzeit um. Es würde auch für keine der entwickelten BNPL-Lösungen “aggressives Endkunden-Marketing” auf Social Media betrieben.

Die Risikoprüfung beschreibt das FinTech beispielhaft für cashpresso so: “Hierzu loggen sich Kunden in ihrem Gehaltskonto ein und innerhalb von 3-5 Sekunden wird eine digitale Haushaltsrechnung erstellt, die ähnlich einer Einnahmen- und Ausgabenrechnung ist. Damit soll sichergestellt werden, dass sich Kunden den Kredit auch leisten können. Im Falle einer negativen Risikoprüfung werden keine Kredite vergeben”.

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Anyconcept, AnyConcept, Automatiserung, Software testen,
(c) AnyConcept - Das AnyConcept-Team.

Rund 80 Prozent aller Unternehmen testen ihre Anwendungen und Software händisch. Entweder klicken sie sich mühsam durch ihre Software oder ihren Webshop, um zu sehen, was funktioniert und was nicht, oder sie coden sich ihre Tests. Beides langwierige, kostenintensive und mühsame Aufgaben. Das wissen Leander Zaiser, CEO, Manuel Weichselbaum, CTO, und Markus Hauser, die gemeinsam mit Kevin Intering und Pascal Goldschmied das KI-Startup AnyConcept gegründet haben.

AnyConcept und das Problem der No-code-Software

Die Founder haben sich deswegen dazu entschlossen eine Testautomatisierungs-Software zu entwickeln, um den Prozess für Unternehmen zu vereinfachen und günstiger zu gestalten.

Zaiser war sechs Jahre lang RPA-Experte (Robotics Process Automation) bei Raiffeisen und hat dort Automatisierungssoftware automatisiert. Der CEO musste dabei feststellen, dass vermeintliche No-code-Software ohne Entwicklungskompetenzen sich nicht erfolgreich einsetzen ließ. Für gelernte Softwareentwickler wiederum war das Arbeiten mit solch einer Anwendung keine attraktive Tätigkeit.

Weichselbaum indes forscht seitdem er 17 ist an Künstlicher Intelligenz. Und widmet sich dabei vor allem immer den aktuellen Herausforderungen der internationalen Forschung. Das passte hervorragend zu Zaisers erkanntem Problem: aktuelle Automatisierungssoftware ist zu komplex für Non-Coder und nicht attraktiv genug für Coder. Also fragten sich die Founder: Was, wenn man Automatisierung mit einem No-Code-Ansatz macht, mithilfe einer KI, die genau das tut, was man ihr auf dem Bildschirm zeigt? So war AnyConcept geboren.

Das Black Friday-Problem

“Jede Software, jeder Webshop, jede Applikation muss immer wieder getestet werden, ob sie richtig funktioniert. Und da sie auch ständig durch neue Updates von Entwicklern oder bei einem Webshop mit neuen Produkten gefüttert wird, verändern sich Applikationen dauerhaft. Das kann wieder zum Brechen der bisherigen Funktionen führen”, erklärt Hauser, ein per Eigendefinition fleischgewordenes Startup-Kind, das zuletzt Johannes Braith (Storebox) als rechte Hand begleiten und somit Entrepreneurship aus nächster Nähe beobachten und Mitwirken durfte.

Der Gründer präzisiert sein Argument mit einem Beispiel passend zum Black Friday. Jedes Jahr würden Unternehmen Milliarden US-Dollar verlieren, weil sie ihre Preise falsch definieren oder Prozente und Dollar verwechseln, ohne dass es wem auffällt. Außerdem könnten “Trilliarden US-Dollar” an Schäden durch fehlerhafter Software, die nicht richtig getestet wurde, vermieden und “50 Prozent der IT-Projektkosten” gesenkt werden, wenn Testen automatisiert mit No-Code abläuft, so seine Überzeugung.

“Durch unser KI-Modell, das ein User-Interface rein durch Pixeldaten, Mausklicks und Tastatureingaben erkennen und manövrieren kann, schaffen wir es Automatisierung No-Code zu gestalten”, sagt Hauser. “Das Ziel ist es unsere KI-Agenten zukünftig zum Beispiel einen Prozess wie UI-Software-Testing rein durch eine Demonstration, das bedeutet das Vorzeigen des Testfalles, automatisiert durchführen zu lassen. Sie werden sich dabei exakt so verhalten wie es ein Benutzer tun würde, orientieren sich nur an den Elementen des User-Interface und konzentrieren sich nicht auf den dahinterliegenden Code. Das ist unser USP.”

FUSE for Machine Learning

Dieses Alleinstellungsmerkmal fiel auch Google auf. Konkreter Google Cloud Storage FUSE for Machine Learning. Anfänglich noch ein Open Source-Produkt als “Linux Filesystem in Userspace” oder eben als “FUSE” tituliert, wurde die Software von Google in die Cloud integriert und hilft beim Verwalten von Unmengen von Trainingsdaten, Modellen und Kontrollpunkten, die man zum Trainieren und Bereitstellen von KI-Workloads benötigt.

Anwendungen können hierbei direkt auf die Cloud zugreifen (Anm.: anstatt sie lokal herunterzuladen); als wären sie lokal gespeichert. Es müssten zudem keine benutzerdefinierte Logik implementiert werden und es gebe weniger Leerlaufzeit für wertvolle Ressourcen wie TPUs und GPUs, während die Daten übertragen werden.

FUSE sei einfach ein Produkt für Unternehmen, so Weichselbaum weiter, um große Datenmengen bequem zu verwalten und sie verfügbar zu machen: “Wir verwenden es, um viele Terrabytes von Daten auf der Cloud zu lagern, was am Computer nicht möglich ist”, sagt er.

Google sagt Hallo

Weil AnyConcept das Service von FUSE sehr intensiv nutzte, wurde Google auf die Grazer aufmerksam. Und hat konkret nachgefragt, was sie für einen Use-Case mit ihrem Angebot entwickelt haben. “Wir waren einer der ersten, die das genutzt haben, um effizient unsere KI-Agents zu trainieren“, sagt Weichselbaum. “Das Produkt von Google ist ein Teil unserer Datenverarbeitung und des Trainings unserer ganz spezifischen KI und Google wollte wissen, warum und wie wir das so intensiv verwenden. Das hat dazu geführt, dass wir unsere Ideen für Produktverbesserungen und Skripts mit ihnen teilen durften.“

AnyConcept und seine Konzepte

Das Ziel von AnyConcept ist es, ein Foundation-Modell nicht für Texte oder Bilder, sondern für Interaktionen mit dem User-Interface zu entwickeln.

Im Detail reicht hierbei eine Demonstration von einem solchen Interface und AnyConcept analysiert es mit neuronalen Netzwerken. Es erkennt Strukturen, die das Startup seinem Namen getreu “Konzepte” nennt und die auf breites Wissen aufbauen, wie man mit einem Computer interagiert.

“So ein Konzept wäre etwa ein ‘Button’ auf einer Website”, erklärt es Zaiser in anderen Worten. “Die KI versteht dann, dass man ihn anklicken kann und was danach passiert. Oder wie lange eine Website braucht, sich zu öffnen und wie sie aussieht.”

Aktuell forscht AnyConcept an der Generalisierungsfähigkeit ihres Netzwerkes. Zaiser dazu: “Wir testen unsere KI bereits mit Pilotkunden bei der Anwendung von Software-Testautomatisierung und bekommen großartiges Feedback.”

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