03.08.2017

Elevator Lab: 336 Bewerbungen für Raiffeisen-FinTech-Accelerator

Mit Ende Juli endete die Bewerbungsphase für den ersten Durchgang des FinTech-Accelerators Elevator Lab der Raiffeisen Bank International (RBI). Von den 336 FinTech-Startups, die sich beworben haben, kommen 45 aus Österreich und 91 aus der CEE-Region.
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Blockchain Research Institute
(c) S. Klimpt/RBI: RBI-Konzernzentrale am Wiener Stadtpark

Am 31. Juli endete die Bewerbungsfrist für „Elevator Lab“, das FinTech Accelerator Programm der Raiffeisen Bank International (RBI). Das Programm, das im Rahmen des diesjährigen Pioneers-Festivals vorgestellt worden war, wird auch von den 14 RBI-Netzwerkbanken in Zentral- und Osteuropa (CEE) mitgetragen. Entsprechend wurde seitens der RBI von Beginn an auch ein Fokus auf FinTech-Startups aus dem CEE-Raum angestrebt. Wie aus einer Aussendung der RBI hervorgeht ist der Plan aufgegangen: Demnach sind 336 Bewerbungen eingegangen, davon mit 91 knapp weniger als ein Drittel aus Zentral- und Osteuropa. Die vergleichsweise hohe Anzahl an Bewerbungen aus Ungarn, Rumänien und der Slowakei spiegle die gut entwickelten FinTech-Communities in diesen Ländern wider, heißt es von der RBI.

+++ Michael Höllerer über die Details zum neuen Raiffeisen FinTech Accelerator, dem Elevator Lab +++

Zugang zu 16,6 Millionen Kunden für fünf Teilnehmer

Weitere 45 bewerbende Startups kamen direkt aus Österreich. Der Rest verteilt sich auf westeuropäische, asiatische und nordamerikanische FinTechs. Das zeige, dass Elevator Lab international auf großes Interesse stoße, heißt es in der Aussendung. Man strebe mit jenen fünf Startups, die es am Ende ins Programm schaffen, langfristige Kooperationen an. Die FinTechs sollen von den 16,6 Millionen RBI-Kunden in Österreich und dem CEE-Raum profitieren. Die meisten Einreichungen wurden für den Bereich Zahlungsverkehr eingebracht, gefolgt von den Bereichen Investing & Trading, SME Banking, Big Data Analytics, RegTech und Branch of the Future.

Engere Auswahl von 30 Startups steht bis Ende August

„Wir freuen speziell darüber, dass wir Bewerber aus all unseren 14 CEE-Märkten haben. Die hohe Anzahl und Qualität der Bewerbungen übertraf unsere Erwartungen“, sagt  Michael Höllerer, Generalbevollmächtigter der RBI, der unter anderem auch für die Digitalisierungsstrategie des Konzerns verantwortlich ist. Man werde sich in den kommenden Wochen intensiv mit der Sichtung der Unterlagen beschäftigen, um bis Ende August die Auswahl von 30 Startups zu treffen, die dann in Pitching-Sessions eine hochrangige Jury von ihren Konzepten überzeugen müssten. Die finale Auswahl jener fünf FinTechs, die am Elevator Lab teilnehmen werden, findet Mitte September in Wien statt. RBI arbeitete während der Bewerbungsphase eng mit Pioneers Discover zusammen und wurde von acccoi partners und Venionaire unterstützt.

+++ Accelerator-Programme: Schnelles Wachstum für Startups +++


Offizielle Website: www.elevator-lab.com

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Context64.ai CEO & Founder Marko Lah (r.) mit COO Jan Bernasch (l.)

Das steirische Startup Context64.ai, gegründet von Marko Lah, hat sich auf die Bereitstellung horizontaler und industrieagnostischer KI-Infrastruktur spezialisiert. Erst Anfang des Jahres ging das Unternehmen mit der deutschen 3DSE Management Consultants GmbH eine strategische Allianz ein – brutkasten berichtete. Nun stellen die Grazer die technologische Plattform für die neue „Data2AI“-Produktlinie des deutschen Softwareentwicklers Emposo bereit.

Klare Rollenverteilung

Die Rollenverteilung bei der Kooperation ist klar: Context64 stellt die Plattform, Emposo baut daraus fertige Kundenlösungen. Emposo ist eine hundertprozentige Tochtergesellschaft der Hays Holding. Während der Mutterkonzern Hays primär als weltweit agierender Personaldienstleister im Recruiting-Bereich bekannt ist, konzentriert sich Emposo als spezialisierter Lösungsanbieter auf IT- und Engineering-Dienstleistungen sowie die Abwicklung von Werk- und Serviceverträgen. Nach einer einjährigen Pilotphase wurde die Zusammenarbeit mit dem Grazer Startup nun fest verankert.

Strukturierte Daten statt KI-Halluzinationen

Der Software-Stack von Context64.ai setzt beim sogenannten Kontextproblem herkömmlicher Sprachmodelle an. Über den „Data Context Hub“ werden verteilte Unternehmensdaten – darunter Anforderungen, Stücklisten und Qualitätsdaten – in einem Knowledge Graph miteinander vernetzt.

Die ergänzende Komponente „M4AI“ (Memory for AI) ermöglicht KI-Agenten den gezielten Zugriff auf dieses strukturierte Wissen. Dadurch navigieren die Agenten entlang der realen Unternehmensstruktur, anstatt isolierte Dokumente zu durchsuchen. Das soll Verarbeitungszeiten verkürzen, Fehlantworten (Halluzinationen) minimieren und den Ressourceneinsatz senken.

Pilotprojekt im Automobil-Sektor

Als ersten produktiven Anwendungsfall nennen die Unternehmen ein Projekt aus dem Automobil-Engineering, bei dem ausführbare Testfälle automatisiert aus Spezifikationen und Signaldaten erzeugt werden. Laut Aussendung führte der Einsatz der Software in dem langjährigen Kundenprogramm zu einer siebenfachen Produktivitätssteigerung gegenüber der zuvor wochenlangen manuellen Erstellung.

Context64.ai-Gründer Marko Lah sieht in dem Projekt ein übergeordnetes Muster für den Markt: „KI selbst wird zur Commodity – entscheidend ist, was darunter liegt: die saubere Vernetzung von Daten über Systemgrenzen hinweg, Präzision, effizienter Token-Einsatz.“, argumentiert er. „Die Domänenexperten sitzen bereits in den Unternehmen. Was fehlt, ist die Infrastruktur, dieses Wissen mit KI zu verbinden – die liefern wir als Plattform.“

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