09.03.2021

Cashy: Wiener Pfandleihe-Startup erhält Millioneninvestment

Das Wiener FinTech Cashy hat sich auf die digitale Bewertung von Wertgegenständen spezialisiert. In einer Seed-Finanzierungsrunde, die vom aws Gründerfonds angeführt wird, erhält das Startup ein Millioneninvestment.
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Cashy
v.l.n.r.: Florian Sulzer, Patrick Scheucher, Thomas Mang | © Philipp Lipiarski

“Den altehrwürdigen Markt der Pfandleiher ins digitale Zeitalter führen.” Mit diesem Ziel ging das Wiener Startup Cashy rund um die beiden Gründer Patrick Scheucher und Florian Sulzer 2019 an den Start.

Das Startup hat hierfür eine eigene Softwareplattform entwickelt, die den Bewertungsprozess von beweglichen Wertgegenständen für die Belehnung mit kurzfristigen Krediten oder den direkten Ankauf digitalisiert. Über eine eigene App erhalten die Kunden laut Cashy somit innerhalb von Sekunden den Wert eines Gegenstandes, der im Anschluss an das Startup verkauft oder mit einem kurzfristigen Kredit belehnt werden kann.

In einem weiteren Schritt kann der Gegenstand per Post eingesandt oder vom Botendienst abgeholt oder bei Bedarf in einem der zwei Shops in Wien persönlich abgegeben werden. Dafür erhalten Kunden von Cashy entweder bares Geld oder den Geldbetrag auf ein Konto bzw. via PayPal überwiesen.

Millioneninvestment für Cashy

Bereits im April 2020 konnte das Startup für das weitere Wachstum eine Finanzierungsrunde im hohen sechsstelligen Bereich abschließen. Damals stieg paysafecard-Gründer Michael Müller bei Cashy ein. Im Feber 2021 konnte das Startup nun eine weitere Finanzierungsrunde erfolgreich zum Abschluss bringen. Diesmal beläuft sich das Investment auf einen nicht näher genannten “Millionenbetrag”.

Die Seed-Finanzierungsrunde wird diesmal vom aws Gründerfonds angeführt, der aktuell 37 Startup-Beteiligungen hält und in der Vergangenheit bereits zahlreiche erfolgreiche Exits zu verzeichnen hat. Wie es in einer Aussendung heißt, beteiligen sich die Bestandsinvestoren KK Incube Invest Management GmbH rund um den Wiener Anwalt Philipp Kinsky und Jörg Kadanik sowie paysafecard-Gründer Müller ebenfalls an der Millionenrunde.

Mit dem frischen Kapital soll laut Cashy in den nächsten Monaten das Team in den Bereichen Verkauf, Entwicklung und Qualitätssicherung weiter ausgebaut werden. Aktuell beschäftigt Cashy 18 Mitarbeiter.

Einer der Cashy-Shops in der Burggasse im 7. Bezirk in Wien | (c) Cashy

Datenbank mit 40.000 Gegenständen

Im Gegensatz zu Eurotax-Listen bei gebrauchten Fahrzeugen, ist die Wertermittlung von gebrauchten Wertgegenständen, wie beispielsweise Elektronikgeräten, komplexer. Cashy setzt hierfür auf eine eigene Datenbank, in der rund 40.000 Gegenstände gelistet sind.

Für die Berechnung des aktuellen Wertes kommen laut dem Startup “komplexe Algorithmen” zur Anwendung. Zudem können mit Hilfe von künstlicher Intelligenz für die Berechnung des zukünftigen Wertes dynamische Preisentwicklungen mitberücksichtigt werden.

“Plattform as a Service”: Technologie eröffnet neue Anwendungen

Das Startup überzeugte die Investoren laut dem aws Gründerfonds mit über 10.000 erfolgreich abgeschlossenen Transaktionen und einem monatlichen Wachstum von rund 15 Prozent. Gemeinsam soll nun die Entwicklung von Lösungen für den stationären Handel vorangetrieben und die Technologie der Plattform für weitere Anwendungsfelder und neue Märkte weiterentwickeln werden.

Dabei soll insbesondere auf B2B-Partnerschaften gesetzt werden, um die Technologie der Plattform auch für andere Unternehmen anwendbar zu machen. “Der potenzielle Wertzuwachs, der sich durch die Positionierung als Technologieprovider in B2B Partnerschaften ergibt, ist besonders attraktiv”, so Ralf Kunzmann, Geschäftsführer des aws Gründerfonds.

Einbindung von Cashy in den Onlinehandel

Im ursprünglichen Kerngeschäft leiht Cashy Kunden Geld im Tausch gegen Wertgegenstände oder kauft diese an. Die Technologie des aufstrebenden Startups ist allerdings noch viel facettenreicher. Die Einbindung in den Onlinehandel als zusätzliche Finanzierungsmöglichkeit für Konsumenten stellt beispielsweise einen weiteren möglichen Anwendungsfall dar.

Leon Ahlers, Investment Manager beim aws Gründerfonds, erläutert abschließend das Potential der Technologie: “Die Entwicklung von Cashy aus der äußerst traditionellen Pfandbranche heraus ermöglicht Cashy eine einzigartige Perspektive auf das eCommerce bis hin zum Payment Ökosystem. Wir sehen das große Potenzial darin, die Liquidität von Micro Assets wie zum Beispiel Handys stark zu erhöhen und damit die Bezahlprozesse und die Kreditwürdigkeit für Konsumenten zu verbessern. Hierzu liegt der Fokus nun auf der Weiterentwicklung der End-to-End Plattform sowie auf dem Aufbau von strategischen Partnerschaften.”


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Die dritte Folge von "No Hype KI" mit Manuel Moser, Alexandra Sumper, Moritz Mitterer und Clemens Wasner (v.l.n.r.) (c) brutkasten

„No Hype KI” wird unterstützt von CANCOM Austria, IBM, ITSV, Microsoft, Nagarro, Red Hat und Universität Graz.


Wie lässt sich KI “richtig” in Unternehmen integrieren? Wieso erleben Unternehmen einen “Bottom-Up-Push” und warum sprechen viele dabei noch von großen Hürden? Um diese und viele weitere Fragen ging es in der dritten Folge von “No Hype KI”. Zu Gast waren Alexandra Sumper von Nagarro, Manuel Moser von CANCOM Austria, Moritz Mitterer von ITSV sowie Clemens Wasner von AI Austria und EnliteAI.

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Der Bottom-Up-Push

“Der AI-Hype ist jetzt circa zehn Jahre alt”, startet Clemens Wasner die Diskussionsrunde. Was als “vorausschauende Warnung und Betrugserkennung” im B2B-Sektor begann, hat sich eine knappe Dekade später zu einer Bottom-Up-Push-Bewegung entwickelt. “Einzelne Mitarbeitende verfügen teilweise über weitaus mehr praktische Erfahrung mit Generativer KI”, als “das oft auf einer Projektebene passiert”, so Wasner.

Um KI federführend in Unternehmen zu verankern, sei es wichtiger denn je, Mitarbeitende einzubinden und ihnen intern eine Bühne für den Best-Practice-Austausch zu geben, erklärt Wasner weiter. Aktuell ginge der KI-Push immer intensiver von Mitarbeiter:innen aus. Vergleichbar sei diese Bewegung mit dem Aufkommen der Smartphones vor etwa fünfzehn Jahren.

Daten mit Qualität

Als Basis sollte zuerst allerdings der Datenhaushalt eines Unternehmens sauber strukturiert und reguliert werden, sagt Manuel Moser, Director Digital Innovation & Software Engineering bei CANCOM Austria. “Wenn ein Unternehmen in puncto Daten hinterherhinkt, kann das jetzt durchaus ein Stolperstein sein”, sagt der Experte. In CRM- und ERP-Systemen finden sich häufig unvollständige Angaben. Die dadurch entstehende unzureichende Datenqualität könne jede KI-Initiative ins Stocken bringen, so Moser.

“Der größte Feind ist Zettel und Bleistift”

Schon allein das Notieren von Informationen auf Zetteln gilt nicht nur als scheinbar banale Hürde, wie Moser im Talk erläutert. Analoge Gewohnheiten können enorme Auswirkungen auf den gesamten Digitalisierungsprozess des Unternehmens haben: “Ich sage immer: Bei Digitalisierungslösungen ist der größte Feind der Zettel und der Bleistift am Tisch, mit denen man das digitale Tool am Ende des Tages umgeht.”

Gerade der öffentliche Sektor sollte im KI-Einsatz sowie in der Verwaltung von Daten sorgfältig agieren. Moritz Mitterer, Aufsichtsratsvorsitzender der ITSV, spricht von besonders sensiblen Daten aus der Sozialversicherung, die ein enges rechtliches Korsett und damit ein höheres Maß an Vorsicht mit sich bringen.

“Wir haben 2017 in der ITSV damit begonnen, innerhalb der Struktur damit zu experimentieren”, erzählt Mitterer. Ein essentielles Learning daraus: Gerade große Prozessmengen stellen sich als ideales Feld für KI heraus – wenn man vernünftige Leitplanken, klare Haftungsregeln und eine unternehmensweite Governance definiert.

Im Fokus stehen User:innen

Datenqualität, Governance und gleichzeitig reichlich Agilität? Worauf sollten sich Unternehmen in erster Linie konzentrieren, um KI lösungsorientiert einzusetzen? Alexandra Sumper, Director Delivery Österreich bei Nagarro, betont, dass KI-Projekte weit mehr als reine Technik voraussetzen: “Meine Erfahrung zeigt wirklich, nicht zu groß zu beginnen, wenn man erst am Anfang steht.“ Viele Firmen würden sich gerade anfangs in Strategiepapieren verlieren, anstatt realitätsgetreue Use Case zu definieren, so die Expertin.

“Man muss gut darauf achten, dass man liefert. Sowohl an Datenqualität, als auch an optimierter User Experience”, erläutert Sumper. Als Erfolgsbeispiel nennt sie die Asfinag, die einen KI-Chatbot erfolgreich eingeführt hat. Das Besondere dabei: Ein Kernteam entwickelte die KI-Lösung, achtete auf Datenqualität und band die künftigen Nutzer:innen ein. Die Akzeptanz im Unternehmen stieg rasant, erzählt Sumper von den Projektanfängen.

Ähnliche Schlüsse zieht Sumper aus der Beobachtung anderer Kund:innen: In erster Linie gelte es zu testen, ob KI in einem kleinen Rahmen Nutzen bringt. Sobald Mitarbeiter:innen erleben, dass KI ihre Arbeit wirklich erleichtert, wächst das Vertrauen und die Bereitschaft, weitere Schritte zu gehen.

“Am Anfang gibt es nichts, dass zu 100 Prozent funktioniert”

Dass sich eine Trial-and-Error-Phase gerade in den Anfängen des KI-Einsatzes nicht vermeiden lässt, scheint ein allgemeiner Konsens der Diskussionsrunde zu sein. “Es gibt nichts, was sofort 100 Prozent top funktioniert”, so Sumper. Um Fehlerquellen und deren Auswirkungen jedoch möglichst gering zu halten, empfiehlt die Expertin Qualitätssicherung durch ein Key-User-Team, um Fehler festzustellen, zu korrigieren und Daten-Gaps zu schließen.

Hierbei sollen die Möglichkeiten von generativer KI intelligent genutzt werden, wie Clemens Wasner hervorhebt: “Wir haben das erste Mal eine Technologie, die es ermöglicht, unstrukturierte Daten überhaupt auswertbar zu machen.” Nun gilt es, Effizienz in der Datenstrukturierung und -auswertung zu fördern, um mit der aktuellen Welle der digitalen Transformation mitzuhalten. Denn KI ist, wie Manuel Moser von CANCOM Austria bestätigt, ein wesentlicher Teil der digitalen Transformation: “Ein Baustein, wenn man so will, wie ein ausgestrecktes Werkzeug eines Schweizer Taschenmessers.”

KI-Bereiche mit Potenzial zur Ausgründung

Das Gespräch zeigte insgesamt, dass Unternehmen viel gewinnen können, wenn sie KI nicht als fertige Lösung, sondern als Lernprozess verstehen, in den die Belegschaft aktiv mit eingebunden wird. Auf einer soliden Datenbasis mit klarer Kommunikation ließe sich schon in kleinen Projekten ein spürbarer Mehrwert für das Unternehmen erzeugen.

In manchen Branchen, darunter Sozialversicherungen, E-Commerce sowie Luftfahrt und Logistik, sind Fortschritte unvermeidlich, um den steigenden Anforderungen von Markt- und Mitarbeiterseite gerecht zu werden.

Wasner spricht hierbei von einem Fokus auf Digital Business, der sich bereits in der Entstehung neuer Geschäftsfelder am Markt zeigt: Immer häufiger bündeln Unternehmen Wissensträger:innen zu den Bereichen Data, IoT und Machine Learning in einer eigenen Organisation oder Ausgründung. Gezielt wird hier das Potenzial eines eigenen KI-Kernteams zu nutzen und auszubauen versucht.

Luft nach oben

Dass es in vielen Branchen noch reichlich ungenutztes Potenzial gibt, haben mittlerweile einige Reports aufgeschlüsselt dargestellt. Gerade im Healthcare-Bereich sei “mit Abstand am meisten rauszuholen” – unter anderem im Hinblick auf den sicheren und effizienten Umgang mit Patienten- und Amnesie-Daten zur schnellen und akkuraten Behandlung.

Laut Moritz Mitterer der ITSV besteht eine große Herausforderung darin, sensible Patientendaten und strenge Regulatorik mit dem Wunsch nach Fortschritt zu vereinen. Gerade in Sozialversicherungen sei es wichtig, eine klare Governance zu schaffen und den Einsatzrahmen von KI zu definieren. Nur so könne Vertrauen gefestigt und sichergestellt werden, dass neue Technologien nicht an bürokratischen Hemmnissen oder Sicherheitsbedenken scheitern.

Vertrauen ist “noch ein starker Blocker”

“Am Ende des Tages probieren Unternehmen aus: Wie reagiert die Technologie, wie geht man damit um, welche Art von Projekten macht man?”, rundet Manuel Moser von CANCOM Austria die Diskussion ab. Der nächste Schritt liege darin, immer “mehr in die Kernprozesse von Unternehmen reinzukommen”, so Moser. “Und das, glaube ich, ist ein sehr wesentlicher Punkt.” Das Vertrauen, dass es die Technologie braucht. Das ist aktuell noch ein “starker Blocker in Unternehmen”.

Die Expertenrunde teilt einen universellen Konsens: Der Mensch sowie sein Know-how und Vertrauen in KI spielen bei der digitalen Transformation eine erhebliche Rolle. Sobald KI-Anwendungen auf eine verlässliche Datenstruktur und klare Organisation treffen, kann sich KI im Unternehmensalltag entfalten. Erst durch das Zusammenspiel von Technik, Datenkultur und motivierten Teams wird KI zum Treiber neuer Chancen.


Die gesamte Folge ansehen:

Die Nachlesen der bisherigen Folgen:

Folge 1: “No Hype KI – wo stehen wir nach zwei Jahren ChatGPT?

Folge 2: “Was kann KI in Gesundheit, Bildung und im öffentlichen Sektor leisten?


Die Serie wird von brutkasten in redaktioneller Unabhängigkeit mit finanzieller Unterstützung unserer Partner:innen produziert.

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