02.02.2023

Digicust: Zoll-Startup aus Niederösterreich erhält sechsstelliges Investment

Das in Schwechat angesiedelte Startup Digicust hat sich auf die Digitalisierung von Zollabwicklungen für Spediteure spezialisiert. Im Zuge des Startup Wise Guys SaaS Accelerator erhält das Startup ein sechsstelliges Investment.
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Digicust
Das Team von Digicust | (c) Digicust

Die Zollabwicklung ist ein bürokratischer Prozess, der für Spediteure in der Regel viel Zeit in Anspruch nimmt. Teilweise werden Zollerklärungen noch händisch ausgefüllt. Dementsprechend groß ist auch das Potential mit Hilfe von Digitalisierung, derartige Prozesse effizienter zu gestalten. Das niederösterreichische Startup Digicust mit Sitz in Schwechat hat sich genau dies zur Aufgabe gemacht und bietet bereits seit über zwei Jahren eine entsprechende Softwarelösung für Spediteure an. Der sogenannte virtuelle Zollroboter namens Dexter IDP digitalisiert und automatisiert den kompletten Prozess – angefangen von der Übermittlung der Zollunterlagen bis hin zur Erstellung der fertigen Zollanmeldung.

Sechsstelliges Investment für Digicust

Bereits 2020 konnte das Startup für die Entwicklung der Technologie eine Förderung in Höhe von 250.000 Euro an Land ziehen. Nun flogt das erste sechsstellige Investment, wobei sich Startup Wise Guys am niederösterreichischen Unternehmen beteiligt. Dabei handelt es sich um einen B2B-Startup-Accelerator mit Sitz in Estland, den auch Digicust absolvierte.

„Mit der Unterstützung von Startup Wise Guys werden wir unseren Fokus auf die Skalierung und  Weiterentwicklung unseres Geschäftsmodells richten und Kunden industrieübergreifend sowie  weltweit eine Lösung zur automatisierten end-to-end Dokumentenverarbeitung und automatisierten Zollanmeldungen bieten“, so Matthias Pfeiler CMO und Co-Founder.

Darüber hinaus sind Gespräche mit unterschiedlichen Investoren, die bereits an der finalen Finanzierungsrunde interessiert sind am Laufen. „Wir sind in gutem Austausch mit potenziellen Investoren. Das Interesse ist groß, die Schwierigkeit liegt oftmals beim fachlichen Verständnis für das Thema. Unsere Seed-Runde ist zwar mit Ende März abgeschlossen, nehmen jedoch bereits jetzt schon neue Interessenten für die kommende Runde auf“, so Borisav Parmakovic, CEO und Co Founder

Bestandskunden nutzen Software

Mittlerweile verfügt Digicust bereits über einen Kreis an Bestandskunden. Zu ihnen zählen beispielsweise G. Englmayr Zoll & Consulting GmbH aus Oberösterreich, die deutsche Zoll.Ution GmbH sowie Rüdinger Spedition GmbH. Durch diese Kunden hat Digicust die Zollanmeldungen von bereits über 700 Industrieunternehmen indirekt erstellt.

„Dexter IDP ist eine adaptive Anwendung, die es uns ermöglicht, relevante Daten aus PDF Zolldokumenten zu digitalisieren und damit erheblichen Erfassungsaufwand einzusparen, ohne dass  der Benutzer eingreifen muss“, so Christina Heigrodt, Geschäftsführerin der Zoll.Ution GmbH.


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Synfia.ai Gründer René Mähr und Simon Rutar sitzen auf einer Couch und lachen in die Kamera.
Synfia.ai Gründer-Duo René Mähr und Simon Rutar (c) Cecilia Capri

Daten und Wissen bilden in Unternehmen die Entscheidungsgrundlagen für Transformationen. Dabei scheitern eben diese Transformationen laut Synfia Labs gerade auf der menschlichen Ebene. Viel Wissen bleibe ungenutzt, weil es in den Erfahrungen, Beobachtungen und Einschätzungen der Mitarbeiter:innen stecke. Dem möchte das Wiener Technologieunternehmen mit seiner neu entwickelten „Transformation Intelligence“ entgegenwirken.

Wie brutkasten bereits berichtete, führt eine Künstliche Intelligenz von Synfia Labs Gespräche mit Mitarbeitenden und anderen beteiligten Personen, fragt individuell nach und analysiert. Dadurch soll authentisch sichtbar werden, wie Veränderungen erlebt werden, wo  Unsicherheiten oder Widerstände entstehen und welche Ursachen dahinterliegen. Laut Synfia Labs entscheide sich der Erfolg einer Transformation nicht allein im Projektplan, sondern darin, ob Menschen die Veränderung verstehen, mittragen und im Arbeitsalltag umsetzen.

Der Vorteil gegenüber einem Fragebogen

Fragebögen seien durch die vorgegebenen Fragen und Antwortmöglichkeiten begrenzt. Das Gegenteil sind persönliche Interviews, die jedoch in großen Organisationen nicht möglich sind. Laut Synfia Labs verbinde ihre KI beides, nämlich „die Tiefe eines Gesprächs mit der Skalierbarkeit digitaler Datenerhebung und KI-gestützter Analyse“.

„Viele Transformationen werden mit sehr guten Daten gesteuert und trotzdem mit unvollständigem Verständnis. Das Management weiß, ob ein Meilenstein erreicht wurde, aber oft nicht, warum eine Maßnahme in einem Bereich funktioniert und in einem anderen nicht. Genau dieses Wissen machen wir für Entscheidungen zugänglich“, sagt Gründer René Mähr.

Der Ablauf der Datenerhebung

Das Gespräch mit der KI läuft ähnlich ab wie bei einem persönlichen Interview. Sie stellt individuelle Folgefragen und geht auf relevante Themen ein. Anschließend werden u.a. die Gespräche analysiert, Muster identifiziert und die Ergebnisse aufbereitet.

Entscheidend ist, dass qualitative Gespräche heute in einer Größenordnung geführt und ausgewertet werden können, die bisher wirtschaftlich kaum möglich war. So wird das Wissen hunderter oder tausender Menschen zu einer nutzbaren Entscheidungsgrundlage“, erklärt Mitgründer Simon Rutar. Die Gespräche können mündlich oder schriftlich in über 70 Sprachen geführt werden. Dabei sei es möglich, neben Mitarbeiter:innen auch Kund:innen, Partner, Lieferanten etc. zu befragen.

Vom Lagebild bis zu Veränderungsprogrammen

Der Einsatzbereich von „Transformation Intelligence“ ist dabei breit gefächert. Die KI kann zu Beginn einer Transformation ein Lagebild erstellen oder Veränderungsprogramme über mehrere Monate begleiten. Dabei kann gezeigt werden, wie sich Wahrnehmungen verändern, ob Maßnahmen wirken und wo neue Herausforderungen entstehen. So werde z.B. sichtbar, dass ein System technisch erfolgreich eingeführt wurde, die Mitarbeitenden aber die neuen Prozesse nicht verstehen. Laut Synfia Labs soll ihre KI „nicht mehr Feedback erzeugen. Sie soll bessere Entscheidungen ermöglichen“.

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