07.12.2023

Deutsches Startup mit österreichischem Co-Founder erhält 60 Mio. Euro Investment

Nach 180 Millionen US-Dollar 2021 folgt für Scalable das nächste Millionen-Investment.
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Florian Prucker und Erik Podzuweit teilen sich die Rolle des CEOs bei Scalable Capital © Scalable/Fabian Zapatka
Florian Prucker und Erik Podzuweit teilen sich die Rolle des CEOs bei Scalable Capital © Scalable/Fabian Zapatka

Dem in München sitzenden Fintech gehörten 2014 unter anderem die beiden Österreicher Florian Prucker (Co-Founder mit Erik Podzuweit) und Patrick Pöschl an. Prucker ist weiterhin einer der beiden CEOs. Pöschl ist dagegen nicht mehr operativ im Unternehmen tätig und war unter anderem Obmann des Vereins Fintech Austria. Auf eine 180 Mio. US-Dollar schweren Finanzierungsrunde zu einer Bewertung von 1,4 Mrd. US-Dollar vor zwei Jahren folgt nun ein 60-Mio.-Euro-Investment – zur selben Bewertung. Das Unternehmen kommunizierte das Investment als Erweiterung der Series-E-Runde aus dem Jahr 2021.

Scalable: Expansion geplant

Wie TechCrunch berichtet möchte das Fintech damit sein Geschäft in den sechs Ländern – Deutschland, Österreich, Italien, Frankreich, Spanien und den Niederlanden, in denen es bereits aktiv ist – ausbauen und in weitere Länder expandieren. Balderton führt die Finanzierungsrunde an, an der sich auch HV Capital aus seinem neuen Wachstumsfonds sowie weitere, nicht genannte Geldgeber beteiligen.

Heute bezeichnet sich Scalable Capital, das als digitale Vermögensverwaltungsplattform begann, als Full-Service-Brokerage. Es hat 1,2 Millionen Sparpläne auf der Plattform, was nach eigenen Angaben mehr als 600.000 Kunden entspricht, und verwaltet fast 17 Milliarden Euro, wobei die Produkte ETFs, Aktien, Fonds, Anleihen, Kryptowährungen und Derivate sowie Kredite umfassen. Die Nutzer können unter anderem in 8.000 Aktien, 2.500 ETFs und 3.500 Fonds investieren.

Aggressiver Ansatz geplant

“Ja, wir sind vier- oder fünfmal so groß wie bei der letzten Runde”, sagte Podzuweit in einem Interview. “Es ist also ein sehr attraktives Geschäft für den Investor. Aber im aktuellen Marktumfeld finde ich es wirklich toll, dass wir das geschafft haben.”

Er bestätigte gegenüber TechCrunch, dass das Unternehmen immer noch “den Großteil des Geldes aus der letzten Finanzierungsrunde” auf der Bank hat, aber diese zusätzliche Finanzspritze bedeute, dass das Unternehmen ein wenig aggressiver in seinem Ansatz sein kann.

Scalable will nachhaltig wachsen

“Wir können ein bisschen mehr Marketing betreiben, wir können die besten Leute einstellen, aber wir haben auch ein viel größeres Eigenkapitalpolster”, erklärt Podzuweit. Mit dem zusätzlichen Geld soll die digitale Investmentplattform weiter ausgebaut werden und nachhaltig wachsen.

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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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