23.11.2017

Erste Bank und Sparkassen digitalisieren Kreditkarte und punkten im Innovationswettlauf

Die mobile Bezahlrevolution geht mit der Sparkassengruppe, als digitaler Vorreiter, weiter. Denn eine Kreditkarte von Erste Bank und Sparkassen wird nun digital und kommt auf das Smartphone. Im Zuge dessen kommt auch die erste, HCE-basierte Kontaktloszahlung auf den Markt.
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Thomas Schaufler (c) Erste Group

„Wir haben maximale Sicherheit und Nutzerfreundlichkeit beim Bezahlen mit dem Handy auf ein neues Level gehoben“, sagt Thomas Schaufler, Privatkundenvorstand der Erste Bank. Denn ab sofort bietet die Sparkassengruppe ihren Kunden die Möglichkeit, mit ihrem Android-Smartphone weltweit kontaktlos an Bankomatkassen bezahlen oder künftig auch kontaktlos Geld beheben. Dabei wird die bestehende s Mastercard in der George Go App digitalisiert. Somit hat man seine Kreditkarte ident am Handy verfügbar, inklusive persönlichen Limits, Pin-Codes und Ablaufdaten. Der wie bei bisher üblichen Lösungen mühsame Austausche der SIM-Karte entfällt und man kann sofort starten.

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Gewinnt am Ende Goliath?

Banken und Kreditinstitute gerieten in den vergangenen Jahren durch die enorme Innovationskraft von Fintechs unter Druck. Das Fintech Revolut hat beispielsweise bereits etwa 1 Million Kunden, N26 aus Berlin hat im Sommer eine halbe Million Kunden bekannt gegeben. Bei Europas führenden Fintechs ist die Technologie, des kontaktlosen Zahlens und der Geldbehebung mit dem Smartphone, jedoch noch nicht angekommen. Bisher bieten nur große Player wie Apple, Samsung oder auch Google eigene Zahlungsmethoden an, die nach und nach auch den europäischen Markt erobern sollen. Es scheint als ob rund um das Zahlen mit dem Smartphone mittels NFC-Technik, die erste Runde an die Corporates geht.

 

(c) Erste Group

Die Funktionsweise der digitalen Kreditkarte

Die drei Voraussetzungen zur Nutzung des neuen Services der Erste Bank und Sparkassen sind eine s Mastercard, ein NFC-fähiges Smartphone mit Android ab Version 4.4. und die George Go-App. Die Bezahlung an der Kasse erfolgt dann einfach durch Hinhalten des Smartphones an den NFC-fähigen Bezahlterminal. Die App selbst muss nicht geöffnet sein, sondern das Handy muss nur „aufgeweckt“ und die NFC-Funktion am Handy aktiviert sein. Die s Mastercard wird einmalig beim Einrichten als Standardbezahlmethode in der George Go App definiert. Da Apple die NFC-Schnittstelle in ihren Geräten nicht für Dritte freigibt, ist die Lösung vorerst Smartphone-Nutzern mit dem Betriebssystem Android vorbehalten. Die Erste Bank und Sparkassen setzen bei ihrem neuen Produkt übrigens auf den international bereits bewährten Digitalisierungsservice von Mastercard (MDES). „Wir sind stolz darauf, einen so innovativen Partner für die Österreich-Premiere einer digitalisierten Mastercard gewinnen zu können“, freut sich Gerald Gruber, General Manager von Mastercard Österreich.

Wie steht es um die Sicherheit?

Diese Bezahlrevolution macht die sogenannte HCE-Technologie (Host Card Emulation) möglich. HCE bedeutet, dass eine physische Karte auf einem Android Smartphone digitalisiert wird und einen sogenannten Token erhält. Der Token ist eine eindeutige Referenz zur physischen Karte. Der Vorteil dieser Lösung ist, dass beim Bezahlen keine Kartendaten mehr mit dem Händler ausgetauscht werden und somit der Schaden aus potentiellem Datendiebstahl minimiert werden kann. „Nächstes Jahr werden wir auch andere Kreditkarten sowie die normale Bankomatkarte digitalisieren und so kontaktloses Bezahlen am Handy weiter ausbauen“, erklärt Thomas Schaufler abschließend. (PA/Red)

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(c) Liquid AI - (v.l.) Mathias Ledhner, Eva Rus, Alexander Amini und Ramin Hasani von Liquid AI.

Liquid AI CEO Ramin Hasani war von 2016 bis 2020 “Machine Learning Researcher” an der TU Wien; sein CTO Mathias Lechner machte von 2018 bis 2022 am “Institute of Science and Technology Austria (ISTA) seinen PhD – davor in der österreichischen Hauptstadt seinen Master, ebenfalls an der Technischen Universität.

Liquid AI: Weniger Daten und Rechenleistung nötig

Nun vermelden beide ein 250 Millionen US-Dollar Investment für ihr Bostoner MIT-Spin-off (Liquid AI hat im Vorjahr bereits rund 46,6 Millionen US-Dollar an Startkapital erhalten): “Diese Finanzierung wird uns dabei helfen, die Entwicklung, Skalierung und Bereitstellung von ‘Liquid Foundation Models’ (LFMs: Allzweck-KI-Modelle, die weniger Daten und Rechenleistung benötigen) zu beschleunigen, unseren leichtgewichtigen, universell einsetzbaren KI-Modellen, die private, effiziente und zuverlässige KI auf Unternehmensniveau für alle ermöglichen”, teilen sie per Blogeintrag mit.

Das Ziel von Liquid AI, dessen Bewertung nun laut Bloomberg bei über zwei Milliarden US-Dollar liegt, ist es, das leistungsfähigste und effizienteste “KI-System in jeder Größenordnung” zu entwickeln.

“Wir sind stolz darauf, dass unsere neuen, branchenführenden Partner unserer Mission vertrauen; gemeinsam wollen wir souveräne KI-Erfahrungen für Unternehmen und Nutzer freisetzen”, sagt Hasani.

Skalierbarkeit

Seit der Gründung des KI-Startups hat das Duo daran gearbeitet, zu beweisen, dass ihre Wissenschaft und Technologie skalierbar sei: “Wir haben unsere textbasierten Modelle veröffentlicht, multimodale LFMs angekündigt und begonnen, unsere KI-Produkte mit wichtigen Partnern auf dem Markt zu testen, um ihre Wirkung in der Praxis zu demonstrieren”, heißt es weiter.

In der nächsten Phase möchte Liquid AI die Series-A nutzen, um ihre Recheninfrastruktur zu skalieren, die Produktbereitstellung im Edge- und On-Premise-Bereich zu beschleunigen, z. B. LFM-Inferenz- und Feinabstimmungs-Stacks, und um ihre KI-Angebote über Partnerschaften einem breiteren Publikum zugänglich zu machen.

Liquid AI: Vorteile ausdehnen

“Wir werden unsere KI-Produkte in geschäftskritische Workflows in vielen Bereichen wie Unterhaltungselektronik, Telekommunikation, Finanzdienstleistungen, E-Commerce und Biotechnologie integrieren”, so das Team weiter. “Die Finanzierung wird auch die wissenschaftliche und technologische Entwicklung von Liquid AI beschleunigen und die Vorteile von LFMs auf mehr Modellgrößen und Datenmodalitäten ausdehnen.”

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