31.08.2021

1,8 Mio. Euro Investment: Hansmann und Gschwandtner steigen bei Coinpanion ein

Das Wiener Krypto-Startup hat eine Seed-Runde mit dem deutschen High-Tech Gründerfonds als Leadinvestor abgeschlossen. Hansi Hansmann setzte seine Investmentsperre aus und investierte ebenfalls. Auch Runtastic-Cofounder Florian Gschwandtner beteiligte sich. Das Startup will nun sein Team erweitern, neue DeFi- und NFT-Produkte entwickeln und nächstes Jahr nach Deutschland expandieren.
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Coinpanion
das Gründerteam von Coinpanion: CEO Alexander Valtingojer, CTO Matthias Zandanel, CMO Saad J. Wohlgenannt und Lead Developer Aaron Penn | Foto: Coinpanion

Ohne Vorwissen unkompliziert und automatisiert in den Kryptomarkt investieren – das will Coinpanion ermöglichen. Nun hat das 2019 gegründete Wiener Startup eine 1,8 Mio. Euro schwere Seed-Runde abgeschlossen. Angeführt wird die Runde vom High-Tech Gründerfonds (HTGF), zu dessen Investoren sowohl das deutsche Wirtschaftsministerium als auch zahlreiche deutsche Konzerne gehören.

Daneben sind jedoch einige weitere große Namen beteiligt: So hat etwa Business Angel Hansi Hansmann seine Investmentsperre ausgesetzt und bei der Runde investiert. Auch Runtastic-Mitgründer und „2 Minuten 2 Millionen“-Juror Florian Gschwandtner ist dabei. Ebenfalls beteiligt sind Scalable-Capital-Cofounder Patrick Pöschl, Clark-CEO Christopher Oster sowie mySugr-Mitgründer Frank Westermann, der bereits die Pre-Seed-Runde von Coinpanion als Leadinvestor angeführt hatte.

„Jetzt ist die Zeit gekommen, das Userwachstum weiter auszubauen, weitere Märkte zu starten und das Team aufzubauen“, sagt Alexander Valtingojer, Mitgründer und CEO von Coinpanion im brutkasten-Talk. Coinpanion wurde 2019 gegründet und ist im August 2020 mit einer Private-Beta-Version gestartet. Mittlerweile verwaltet das Unternehmen nach eigenen Angaben mehrere Millionen Euro. Für das kommende Jahr plant Coinpanion den Schritt auf den deutschen Markt: „Da müssen wir gerade die regulatorischen Hausaufgaben machen, aber Anfang 2022 geht es mit Deutschland los“, kündigt der Cofounder an.

Gschwandter von Coinpanion an Runtastic erinnert

Noch im Jänner bestand das Team nur aus den vier Gründern. Mittlerweile ist es auf 20 Personen angewachsen. „Gerade skalieren wir das Team auf 35 Leute hoch, vor allem im Bereich Tech und Development, weil wir das ganze Abwickeln der Transaktionen im Hintergrund selbst durchführen“, sagt der Coinpanion-CEO. Daneben suche man Verstärkung in den Bereichen Produktentwicklung, Vertrieb und Marketing. Innerhalb eines Jahres soll das Team dann bis auf 50 Personen wachsen.

Seine Beteiligung an der Seed-Runde begründet Investor Florian Gschwandtner im brutkasten-Talk vor allem mit den Foundern und dem Produkt. Das Gründerteam erinnert ihn sogar an die eigene Vergangenheit: „Als wir das erste Mal gemeinsam telefoniert haben, habe ich uns ein bisschen gesehen – also Runtastic vor zehn Jahren“, sagt Gschwandtner.

Doch auch das Produkt hat den Runtastic- und Leaders21-Gründer in seiner Einfachheit überzeugt: „Ich habe einfach Geld dorthin überwiesen an den IBAN und sobald das Geld dort war, war es investiert und hat gearbeitet. Diese Einfachheit ist ein ganz wichtiger USP von dem Produkt“. So könne man Menschen erreichen, die in Kryptowährungen investieren, aber sich nicht intensiver damit beschäftigen wollen.

Ausgewählte Kryptowährungen plus DeFi

Anlegerinnen und Anleger können bei Coinpanion aus unterschiedlichen Krypto-Portfolios mit verschiedenen Risikostufen wählen. Das Unternehmen verwaltet das Investment danach automatisiert. Auch gibt es die Möglichkeit, Sparpläne abzuschließen.

Doch was befindet sich den jeweiligen Portfolios? Eine Kombination aus von Coinpanion ausgewählten Kryptowährungen plus einem Decentralized-Finance-Teil, der einen fixen Zinssatz von derzeit sechs Prozent generiert, erläutert Valtingojer. „DeFi ist im Prinzip eine dezentrale Bank. Du gibst Liquidität in einen Pool hinein, andere leihen sich diese Liquidität und dafür gibt es Zinsen“, führt der Coinpanion-CEO weiter aus. Das DeFi-Angebot gibt es auch als eigenes Produkt. „Die Idee ist, das immer breiter auszubauen und auch Produkte beispielsweise für Leute anzubieten, die Interesse für NFTs haben“, sagt Valtingojer weiter.

Welche Kryptowährungen in die Portfolios kommen, wählt Coinpanion einmal im Quartal aktiv aus. „Wir verwenden dazu den Fundamental Crypto Asset Score. Der misst Aktivitäten auf der Blockchain – wie viele Wallets werden kreiert, wie viele Transaktionen finden statt, wie viele Smart Contracts werden ausgeführt“, erläutert der Coinpanion-Mitgründer. Denn oft gebe es Projekte, deren Kryptowährungen stark steigen würde – ohne dass sie wirkliche Use Cases vorweisen könnte. Coinpanion wolle aber eine Plattform sein, auf der man langfristig in Assets investiere: „Deshalb schauen wir uns ganz genau an, was auf den Blockchains passiert und folgen nicht nur dem Preis“.

Zum brutkasten-Talk mit Coinpanion-CEO Alexander Valtingojer und Investor Florian Gschwandtner:

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Ein Kunde fragt nach dem Lieferstatus seiner Bestellung. Ein anderer benötigt eine Produktempfehlung. Ein dritter möchte wissen, welche Bedingungen für eine Reklamation gelten. Obwohl alle drei Anfragen im Kundenservice eingehen, stellen sie unterschiedliche Anforderungen an den Einsatz künstlicher Intelligenz. Denn während eine Produktberatung individuell formuliert werden kann, müssen Auskünfte zu Vertragsbedingungen auf verbindlichen Informationen beruhen.

Für mittelständische Unternehmen stellt sich deshalb eine zentrale Frage: Wie lässt sich genau festlegen, welche Informationen KI-Agenten nutzen und welche Aufgaben sie eigenständig übernehmen dürfen?

Unternehmen müssen bestimmen, worauf die KI zugreifen darf

Moderne Sprachmodelle können Informationen verarbeiten, Zusammenhänge erkennen und Antworten formulieren. Im Kundenservice reicht diese Fähigkeit allein jedoch nicht aus. Entscheidend ist, dass die KI ausschließlich auf Informationen und Funktionen zugreift, die für das jeweilige Anliegen freigegeben sind.

Bei Fragen zu Lieferbedingungen sollte sie beispielsweise nur die aktuellen Unternehmensrichtlinien berücksichtigen. Bei einer allgemeinen Produktberatung kann es dagegen sinnvoll sein, verschiedene Wissensquellen miteinander zu verknüpfen. Für eine Bestellstatusabfrage wiederum benötigt der Agent Zugriff auf aktuelle Daten aus einem angebundenen System.

Was in der Praxis häufig unterschätzt wird: KI muss im Unternehmen nicht als frei agierendes System eingesetzt werden. Durch gezielte Konfiguration lassen sich Informationsquellen, Antwortvorgaben und Handlungsmöglichkeiten so eingrenzen, dass KI-Agenten innerhalb klar definierter Regeln arbeiten. Damit können Unternehmen KI auch dort einsetzen, wo Verlässlichkeit und Kontrolle besonders wichtig sind.

Dabei lässt sich nicht nur festlegen, welche internen Dokumente, Datenbanken oder externen Quellen verwendet werden dürfen. Auch der Zugriff auf eine Websuche oder die Ausführung bestimmter Aktionen kann eingeschränkt werden.

Restriktiv, generativ oder agentisch: Der Anwendungsfall entscheidet

Je nach Aufgabe können unterschiedliche KI-Ansätze zum Einsatz kommen. Diese schließen sich nicht gegenseitig aus, sondern lassen sich innerhalb einer Kundenservice-Lösung miteinander kombinieren.

Restriktive KI: Antworten innerhalb klarer Vorgaben

Bei verbindlichen Auskünften sind enge Grenzen notwendig. Ein restriktiv konfigurierter KI-Agent greift ausschließlich auf freigegebene Informationen zurück und darf definierte Antwortvorgaben nicht verlassen.

Fehlen die erforderlichen Informationen, sollte das System keine Aussagen ergänzen oder Vermutungen anstellen. Stattdessen kann es die Anfrage an einen Mitarbeitenden weiterleiten.

Dieser Ansatz eignet sich beispielsweise für Garantiebedingungen, Vertragsinformationen oder sensible Serviceprozesse.

Generative KI: Individuelle Antworten auf kontrollierter Wissensbasis

Andere Anliegen erfordern eine flexiblere Kommunikation. Möchte ein Kunde mehrere Produkte vergleichen oder technische Zusammenhänge verstehen, kann generative KI Informationen aus hinterlegten Wissensquellen zusammenführen und verständlich aufbereiten.

Dabei muss die KI nicht auf ihr allgemeines Trainingswissen zurückgreifen. Sie kann so konfiguriert werden, dass ihre Antworten ausschließlich auf ausgewählten Unternehmensinformationen basieren. Die Formulierung bleibt flexibel, während die zugelassenen Informationsquellen klar definiert sind.

Agentische KI: Aufgaben innerhalb festgelegter Berechtigungen ausführen

Agentische KI geht über die reine Beantwortung von Fragen hinaus. Sie kann verfügbare Werkzeuge auswählen, Schnittstellen nutzen und mehrstufige Aufgaben bearbeiten.

Beispielsweise kann ein KI-Agent eine Bestellnummer entgegennehmen, den zugehörigen Status über eine Schnittstelle abfragen und die Information anschließend verständlich ausgeben.

Welche Aktionen er ausführen darf, legt das Unternehmen fest. Ein Agent kann somit berechtigt sein, Bestelldaten abzurufen, ohne gleichzeitig Änderungen oder Stornierungen vornehmen zu dürfen.

Die Steuerung erfolgt auf Ebene einzelner Anliegen

Für mittelständische Unternehmen ist es häufig sinnvoll, nicht sämtliche Kundenanfragen nach denselben Regeln bearbeiten zu lassen.

So lässt sich beispielsweise festlegen, dass ein Agent bei Fragen zu Unternehmensrichtlinien ausschließlich interne Dokumente verwendet. Bei allgemeinen Fachfragen kann eine ergänzende Websuche erlaubt sein. Geht es hingegen um kundenspezifische Informationen, erfolgt der Zugriff über eine autorisierte Schnittstelle.

Auch die Grenzen der Automatisierung können individuell definiert werden. Während ein Agent den Bearbeitungsstand einer Reklamation selbstständig mitteilen darf, kann eine Erstattungsentscheidung weiterhin einem Mitarbeitenden vorbehalten bleiben.

Entsprechende Möglichkeiten zur Verknüpfung von Wissensquellen, KI-Funktionen und bestehenden Systemen bieten Plattformen wie DialogBits für den KI-gestützten Kundenservice.

Praxisbeispiel: KI-Agent beim HERDT-Verlag

Wie sich die Bearbeitung unterschiedlicher Kundenanliegen mit kontrollierten Systemzugriffen verbinden lässt, zeigt der HERDT-Verlag für Bildungsmedien.

Dort unterstützt der KI-Agent „Berti“ Kunden im Online-Shop. Über angebundene Werkzeuge kann er unter anderem Bestellinformationen abrufen und verschiedene Anliegen innerhalb eines Gesprächs bearbeiten.

Die verfügbaren Funktionen und ihre Einsatzmöglichkeiten werden dabei konfiguriert. Anhand der jeweiligen Kundenanfrage wählt der Agent ein geeignetes Werkzeug aus, ohne uneingeschränkten Zugriff auf sämtliche Systeme zu erhalten.

In den ersten zwei Wochen nach der Umstellung beantwortete Berti bereits 76 Kundenanfragen eigenständig. Die Success Story des HERDT-Verlags zeigt, wie dieser Ansatz in der Praxis umgesetzt wurde.

Fazit: Kontrolle ist die Grundlage sinnvoller Automatisierung

Der Einsatz von KI-Agenten im Kundenservice bedeutet nicht, künstlicher Intelligenz möglichst viele Freiheiten einzuräumen. Vielmehr müssen Unternehmen bestimmen können, welche Informationen genutzt, welche Antworten formuliert und welche Aktionen ausgeführt werden dürfen.

Gerade für mittelständische Betriebe liegt darin ein wesentlicher Vorteil: Unterschiedliche Serviceprozesse lassen sich automatisieren, ohne für jede Anfrage denselben Handlungsspielraum zuzulassen. Entscheidend ist nicht, wie viel ein KI-Agent grundsätzlich kann, sondern was er im jeweiligen Kontext tatsächlich darf.

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