26.07.2021

Der Fintech-Boom in Zahlen: Fast täglich eine Runde im dreistelligen Millionenbereich

Im zweiten Quartal 2021 ist mit 30,8 Mrd. US-Dollar so viel Venture Capital in Fintechs geflossen wie nie zuvor in einem Vierteljahr. Vier der fünf größten Investments gingen an europäische Unternehmen.
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Fintech Mollie
Mollie liegt auf Platz 2 der größten Fintech-Finanzierungsrunden im zweiten Quartal 2021. | Foto: Mollie

Klarna, Mollie, Trade Republic – und viele andere. Man konnte in den vergangenen Wochen und Monaten fast das Gefühl bekommen, dass nahezu jeden Tag ein Fintech eine riesige Finanzierungsrunde verkündet hat. Eine neue Studie von CBInsights zeigt nun: Genauso war es tatsächlich.

Im zweiten Quartal 2021 gab es laut den Zahlen weltweit 88 Venture-Capital-Finanzierungsrunden von Fintechs, die sich im dreistelligen US-Dollar-Millionenbereich bewegten – und April, Mai und Juni haben bekanntlich kombiniert 91 Tage. Auch was die insgesamt aufgenomme Summe angeht, erreichten die VC-Investments in Fintechs im abgelaufenen Quartal einen Rekordwert.

Insgesamt haben Fintech-Startups und -Scaleups den Zahlen von CBInsights zufolge 30,8 Mrd. US-Dollar aufgenommen, ein Plus von 30 Prozent gegenüber dem bereits starken ersten Quartal 2021. Im ersten Halbjahr 2021 alleine ist bereits mehr Geld in Fintechs geflossen als im gesamten Vorjahr – und zwar um 24 Prozent. 2020 hatten Fintechs in 2.138 Deals weltweit 43,8 Mrd. Dollar aufgenommen. In den ersten sechs Monaten 2021 gab es trotz der deutlich höheren Gesamtsumme nur 1.303 Deals. Die Deals sind also größer geworden.

Grafik: © CBInsights

Die 88 Runden im dreistelligen Dollar-Millionenbereich machten 70 Prozent des gesamten Fintech-Fundings im zweiten Quartal aus. Die durchschnittliche Größe einer Fintech-Finanzierungsrunde erhöhte sich von 37 Mio. Dollar im ersten Quartal auf 47 Mio. Dollar im zweiten. Im ersten Quartal 2021 hatte es 60 Fintech-Runden mit einem Funding von 100 Mio. Dollar oder mehr gegeben. Im gesamten Jahr 2020 waren es laut den Zahlen von CBInsights 106 gewesen.

Grafik: © CBInsights

4 europäische Fintechs unter den Top 5

Interessant auch: Europäische Fintechs nehmen dabei Spitzenpositionen ein. Der größte Fintech-Deal weltweit war die Mitte Mai kommunizierte 900 Mio. US-Dollar schwere Series-C-Runde des deutschen Neobrokers Trade Republic. Dahinter folgt mit Mollie ebenfalls ein europäisches Unternehmen. Der niederländische Zahlungsdienstleister hat Ende Juni in einer Series-C-Runde 800 Mio. Dollar aufgenommen.

Platz drei der größten Fintech-Runden im zweiten Quartal geht dann an die brasilianische Neobank Nubank, die ebenfalls im Juni ein Investment in der Höhe von 750 Mio. Dollar geholt hat. Doch schon auf den Plätzen vier und fünf folgen mit dem deutschen Insurtech wefox und dem schwedischen Zahlungsdienstleister Klarna wieder Fintechs aus Europa. Von wefox wurden in einer Series-C-Runde 650 Mio. Dollar aufgenommen, von Klarna 639 Mio. Dollar.

Trotz dieser Spitzenpositionen blieb Nordamerika insgesamt aber deutlich vorne: Knapp 16,6 Mrd. Dollar an Venture Capital gingen im zweiten Quartal an Fintechs aus den USA oder Kanada. Europa liegt mit 7,3 Mrd. auf Platz 2. Dahinter folgt Asien mit 4,1 Mrd. und Südamerika mit 2,5 Mrd. Dollar. Gleichzeitig war Südamerika der Kontinent mit dem stärksten Wachstum: Im Vergleich zum Vorquartal verzeichnete das Funding südamerikanischer Fintechs ein Plus von 153 Prozent – was natürlich auch an der erwähnten 760 Mio. Dollar schweren Runde von Nubank lag.

Weltweit 19 Fintech-Börsengänge

Auch Börsengänge von VC-gestützten Fintechs erreichten im zweiten Quartal einen Höchststand. CB Insights hat 19 gezählt. Berücksichtigt sind dabei allerdings nicht nur abgeschlossene, sondern auch angekündigte Börsengänge – etwa über Special Purpose Acquisition Companies (SPACs). Den Sprung aufs Börsenparkett wagten im zweiten Quartal etwa an der Nasdaq die Kryptobörse Coinbase und der Zahlungsabwickler Marqeta sowie in London das auf Geldtransfers spezialisierte Fintech Wise, früher bekannt als TransferWise.

Im Bereich Mergers & Acquisitions (M&A) nennt CBInsights die Übernahme von Tink durch Visa als Highlight. Das schwedische Open-Banking-Unternehmen war dem US-Kreditkartenriesen 1,8 Mrd. Euro (2,2 Mrd. US-Dollar) wert.

Boom hält auch im dritten Quartal an

Ein Ende des Fintech-Booms ist noch nicht in Sicht: Im derzeit laufenden dritten Quartal gab es bereits ein weiteres Mega-Investment: Revolut nahm in einer Series-E-Runde 800 Mio. US-Dollar auf. Und auch die von den beiden Österreichern Valentin Stalf und Maximilian Tayenthal gegründete Neobank N26 soll sich in Gesprächen über eine weitere Finanzierungsrunde befinden. Einem Bericht von Bloomberg zufolge sollen auch hier mehre hundert Millionen Dollar aufgenommen werden. Kritische Stimmen hinsichtlich solcher Bewertungen gibt es allerdings weiterhin genug.

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Die dritte Folge von "No Hype KI" mit Manuel Moser, Alexandra Sumper, Moritz Mitterer und Clemens Wasner (v.l.n.r.) (c) brutkasten

„No Hype KI” wird unterstützt von CANCOM Austria, IBM, ITSV, Microsoft, Nagarro, Red Hat und Universität Graz.


Wie lässt sich KI “richtig” in Unternehmen integrieren? Wieso erleben Unternehmen einen “Bottom-Up-Push” und warum sprechen viele dabei noch von großen Hürden? Um diese und viele weitere Fragen ging es in der dritten Folge von “No Hype KI”. Zu Gast waren Alexandra Sumper von Nagarro, Manuel Moser von CANCOM Austria, Moritz Mitterer von ITSV sowie Clemens Wasner von AI Austria und EnliteAI.

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Der Bottom-Up-Push

“Der AI-Hype ist jetzt circa zehn Jahre alt”, startet Clemens Wasner die Diskussionsrunde. Was als “vorausschauende Warnung und Betrugserkennung” im B2B-Sektor begann, hat sich eine knappe Dekade später zu einer Bottom-Up-Push-Bewegung entwickelt. “Einzelne Mitarbeitende verfügen teilweise über weitaus mehr praktische Erfahrung mit Generativer KI”, als “das oft auf einer Projektebene passiert”, so Wasner.

Um KI federführend in Unternehmen zu verankern, sei es wichtiger denn je, Mitarbeitende einzubinden und ihnen intern eine Bühne für den Best-Practice-Austausch zu geben, erklärt Wasner weiter. Aktuell ginge der KI-Push immer intensiver von Mitarbeiter:innen aus. Vergleichbar sei diese Bewegung mit dem Aufkommen der Smartphones vor etwa fünfzehn Jahren.

Daten mit Qualität

Als Basis sollte zuerst allerdings der Datenhaushalt eines Unternehmens sauber strukturiert und reguliert werden, sagt Manuel Moser, Director Digital Innovation & Software Engineering bei CANCOM Austria. “Wenn ein Unternehmen in puncto Daten hinterherhinkt, kann das jetzt durchaus ein Stolperstein sein”, sagt der Experte. In CRM- und ERP-Systemen finden sich häufig unvollständige Angaben. Die dadurch entstehende unzureichende Datenqualität könne jede KI-Initiative ins Stocken bringen, so Moser.

“Der größte Feind ist Zettel und Bleistift”

Schon allein das Notieren von Informationen auf Zetteln gilt nicht nur als scheinbar banale Hürde, wie Moser im Talk erläutert. Analoge Gewohnheiten können enorme Auswirkungen auf den gesamten Digitalisierungsprozess des Unternehmens haben: “Ich sage immer: Bei Digitalisierungslösungen ist der größte Feind der Zettel und der Bleistift am Tisch, mit denen man das digitale Tool am Ende des Tages umgeht.”

Gerade der öffentliche Sektor sollte im KI-Einsatz sowie in der Verwaltung von Daten sorgfältig agieren. Moritz Mitterer, Aufsichtsratsvorsitzender der ITSV, spricht von besonders sensiblen Daten aus der Sozialversicherung, die ein enges rechtliches Korsett und damit ein höheres Maß an Vorsicht mit sich bringen.

“Wir haben 2017 in der ITSV damit begonnen, innerhalb der Struktur damit zu experimentieren”, erzählt Mitterer. Ein essentielles Learning daraus: Gerade große Prozessmengen stellen sich als ideales Feld für KI heraus – wenn man vernünftige Leitplanken, klare Haftungsregeln und eine unternehmensweite Governance definiert.

Im Fokus stehen User:innen

Datenqualität, Governance und gleichzeitig reichlich Agilität? Worauf sollten sich Unternehmen in erster Linie konzentrieren, um KI lösungsorientiert einzusetzen? Alexandra Sumper, Director Delivery Österreich bei Nagarro, betont, dass KI-Projekte weit mehr als reine Technik voraussetzen: “Meine Erfahrung zeigt wirklich, nicht zu groß zu beginnen, wenn man erst am Anfang steht.“ Viele Firmen würden sich gerade anfangs in Strategiepapieren verlieren, anstatt realitätsgetreue Use Case zu definieren, so die Expertin.

“Man muss gut darauf achten, dass man liefert. Sowohl an Datenqualität, als auch an optimierter User Experience”, erläutert Sumper. Als Erfolgsbeispiel nennt sie die Asfinag, die einen KI-Chatbot erfolgreich eingeführt hat. Das Besondere dabei: Ein Kernteam entwickelte die KI-Lösung, achtete auf Datenqualität und band die künftigen Nutzer:innen ein. Die Akzeptanz im Unternehmen stieg rasant, erzählt Sumper von den Projektanfängen.

Ähnliche Schlüsse zieht Sumper aus der Beobachtung anderer Kund:innen: In erster Linie gelte es zu testen, ob KI in einem kleinen Rahmen Nutzen bringt. Sobald Mitarbeiter:innen erleben, dass KI ihre Arbeit wirklich erleichtert, wächst das Vertrauen und die Bereitschaft, weitere Schritte zu gehen.

“Am Anfang gibt es nichts, dass zu 100 Prozent funktioniert”

Dass sich eine Trial-and-Error-Phase gerade in den Anfängen des KI-Einsatzes nicht vermeiden lässt, scheint ein allgemeiner Konsens der Diskussionsrunde zu sein. “Es gibt nichts, was sofort 100 Prozent top funktioniert”, so Sumper. Um Fehlerquellen und deren Auswirkungen jedoch möglichst gering zu halten, empfiehlt die Expertin Qualitätssicherung durch ein Key-User-Team, um Fehler festzustellen, zu korrigieren und Daten-Gaps zu schließen.

Hierbei sollen die Möglichkeiten von generativer KI intelligent genutzt werden, wie Clemens Wasner hervorhebt: “Wir haben das erste Mal eine Technologie, die es ermöglicht, unstrukturierte Daten überhaupt auswertbar zu machen.” Nun gilt es, Effizienz in der Datenstrukturierung und -auswertung zu fördern, um mit der aktuellen Welle der digitalen Transformation mitzuhalten. Denn KI ist, wie Manuel Moser von CANCOM Austria bestätigt, ein wesentlicher Teil der digitalen Transformation: “Ein Baustein, wenn man so will, wie ein ausgestrecktes Werkzeug eines Schweizer Taschenmessers.”

KI-Bereiche mit Potenzial zur Ausgründung

Das Gespräch zeigte insgesamt, dass Unternehmen viel gewinnen können, wenn sie KI nicht als fertige Lösung, sondern als Lernprozess verstehen, in den die Belegschaft aktiv mit eingebunden wird. Auf einer soliden Datenbasis mit klarer Kommunikation ließe sich schon in kleinen Projekten ein spürbarer Mehrwert für das Unternehmen erzeugen.

In manchen Branchen, darunter Sozialversicherungen, E-Commerce sowie Luftfahrt und Logistik, sind Fortschritte unvermeidlich, um den steigenden Anforderungen von Markt- und Mitarbeiterseite gerecht zu werden.

Wasner spricht hierbei von einem Fokus auf Digital Business, der sich bereits in der Entstehung neuer Geschäftsfelder am Markt zeigt: Immer häufiger bündeln Unternehmen Wissensträger:innen zu den Bereichen Data, IoT und Machine Learning in einer eigenen Organisation oder Ausgründung. Gezielt wird hier das Potenzial eines eigenen KI-Kernteams zu nutzen und auszubauen versucht.

Luft nach oben

Dass es in vielen Branchen noch reichlich ungenutztes Potenzial gibt, haben mittlerweile einige Reports aufgeschlüsselt dargestellt. Gerade im Healthcare-Bereich sei “mit Abstand am meisten rauszuholen” – unter anderem im Hinblick auf den sicheren und effizienten Umgang mit Patienten- und Amnesie-Daten zur schnellen und akkuraten Behandlung.

Laut Moritz Mitterer der ITSV besteht eine große Herausforderung darin, sensible Patientendaten und strenge Regulatorik mit dem Wunsch nach Fortschritt zu vereinen. Gerade in Sozialversicherungen sei es wichtig, eine klare Governance zu schaffen und den Einsatzrahmen von KI zu definieren. Nur so könne Vertrauen gefestigt und sichergestellt werden, dass neue Technologien nicht an bürokratischen Hemmnissen oder Sicherheitsbedenken scheitern.

Vertrauen ist “noch ein starker Blocker”

“Am Ende des Tages probieren Unternehmen aus: Wie reagiert die Technologie, wie geht man damit um, welche Art von Projekten macht man?”, rundet Manuel Moser von CANCOM Austria die Diskussion ab. Der nächste Schritt liege darin, immer “mehr in die Kernprozesse von Unternehmen reinzukommen”, so Moser. “Und das, glaube ich, ist ein sehr wesentlicher Punkt.” Das Vertrauen, dass es die Technologie braucht. Das ist aktuell noch ein “starker Blocker in Unternehmen”.

Die Expertenrunde teilt einen universellen Konsens: Der Mensch sowie sein Know-how und Vertrauen in KI spielen bei der digitalen Transformation eine erhebliche Rolle. Sobald KI-Anwendungen auf eine verlässliche Datenstruktur und klare Organisation treffen, kann sich KI im Unternehmensalltag entfalten. Erst durch das Zusammenspiel von Technik, Datenkultur und motivierten Teams wird KI zum Treiber neuer Chancen.


Die gesamte Folge ansehen:

Die Nachlesen der bisherigen Folgen:

Folge 1: “No Hype KI – wo stehen wir nach zwei Jahren ChatGPT?

Folge 2: “Was kann KI in Gesundheit, Bildung und im öffentlichen Sektor leisten?


Die Serie wird von brutkasten in redaktioneller Unabhängigkeit mit finanzieller Unterstützung unserer Partner:innen produziert.

No Hype KI
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