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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Ein Kunde fragt nach dem Lieferstatus seiner Bestellung. Ein anderer benötigt eine Produktempfehlung. Ein dritter möchte wissen, welche Bedingungen für eine Reklamation gelten. Obwohl alle drei Anfragen im Kundenservice eingehen, stellen sie unterschiedliche Anforderungen an den Einsatz künstlicher Intelligenz. Denn während eine Produktberatung individuell formuliert werden kann, müssen Auskünfte zu Vertragsbedingungen auf verbindlichen Informationen beruhen.

Für mittelständische Unternehmen stellt sich deshalb eine zentrale Frage: Wie lässt sich genau festlegen, welche Informationen KI-Agenten nutzen und welche Aufgaben sie eigenständig übernehmen dürfen?

Unternehmen müssen bestimmen, worauf die KI zugreifen darf

Moderne Sprachmodelle können Informationen verarbeiten, Zusammenhänge erkennen und Antworten formulieren. Im Kundenservice reicht diese Fähigkeit allein jedoch nicht aus. Entscheidend ist, dass die KI ausschließlich auf Informationen und Funktionen zugreift, die für das jeweilige Anliegen freigegeben sind.

Bei Fragen zu Lieferbedingungen sollte sie beispielsweise nur die aktuellen Unternehmensrichtlinien berücksichtigen. Bei einer allgemeinen Produktberatung kann es dagegen sinnvoll sein, verschiedene Wissensquellen miteinander zu verknüpfen. Für eine Bestellstatusabfrage wiederum benötigt der Agent Zugriff auf aktuelle Daten aus einem angebundenen System.

Was in der Praxis häufig unterschätzt wird: KI muss im Unternehmen nicht als frei agierendes System eingesetzt werden. Durch gezielte Konfiguration lassen sich Informationsquellen, Antwortvorgaben und Handlungsmöglichkeiten so eingrenzen, dass KI-Agenten innerhalb klar definierter Regeln arbeiten. Damit können Unternehmen KI auch dort einsetzen, wo Verlässlichkeit und Kontrolle besonders wichtig sind.

Dabei lässt sich nicht nur festlegen, welche internen Dokumente, Datenbanken oder externen Quellen verwendet werden dürfen. Auch der Zugriff auf eine Websuche oder die Ausführung bestimmter Aktionen kann eingeschränkt werden.

Restriktiv, generativ oder agentisch: Der Anwendungsfall entscheidet

Je nach Aufgabe können unterschiedliche KI-Ansätze zum Einsatz kommen. Diese schließen sich nicht gegenseitig aus, sondern lassen sich innerhalb einer Kundenservice-Lösung miteinander kombinieren.

Restriktive KI: Antworten innerhalb klarer Vorgaben

Bei verbindlichen Auskünften sind enge Grenzen notwendig. Ein restriktiv konfigurierter KI-Agent greift ausschließlich auf freigegebene Informationen zurück und darf definierte Antwortvorgaben nicht verlassen.

Fehlen die erforderlichen Informationen, sollte das System keine Aussagen ergänzen oder Vermutungen anstellen. Stattdessen kann es die Anfrage an einen Mitarbeitenden weiterleiten.

Dieser Ansatz eignet sich beispielsweise für Garantiebedingungen, Vertragsinformationen oder sensible Serviceprozesse.

Generative KI: Individuelle Antworten auf kontrollierter Wissensbasis

Andere Anliegen erfordern eine flexiblere Kommunikation. Möchte ein Kunde mehrere Produkte vergleichen oder technische Zusammenhänge verstehen, kann generative KI Informationen aus hinterlegten Wissensquellen zusammenführen und verständlich aufbereiten.

Dabei muss die KI nicht auf ihr allgemeines Trainingswissen zurückgreifen. Sie kann so konfiguriert werden, dass ihre Antworten ausschließlich auf ausgewählten Unternehmensinformationen basieren. Die Formulierung bleibt flexibel, während die zugelassenen Informationsquellen klar definiert sind.

Agentische KI: Aufgaben innerhalb festgelegter Berechtigungen ausführen

Agentische KI geht über die reine Beantwortung von Fragen hinaus. Sie kann verfügbare Werkzeuge auswählen, Schnittstellen nutzen und mehrstufige Aufgaben bearbeiten.

Beispielsweise kann ein KI-Agent eine Bestellnummer entgegennehmen, den zugehörigen Status über eine Schnittstelle abfragen und die Information anschließend verständlich ausgeben.

Welche Aktionen er ausführen darf, legt das Unternehmen fest. Ein Agent kann somit berechtigt sein, Bestelldaten abzurufen, ohne gleichzeitig Änderungen oder Stornierungen vornehmen zu dürfen.

Die Steuerung erfolgt auf Ebene einzelner Anliegen

Für mittelständische Unternehmen ist es häufig sinnvoll, nicht sämtliche Kundenanfragen nach denselben Regeln bearbeiten zu lassen.

So lässt sich beispielsweise festlegen, dass ein Agent bei Fragen zu Unternehmensrichtlinien ausschließlich interne Dokumente verwendet. Bei allgemeinen Fachfragen kann eine ergänzende Websuche erlaubt sein. Geht es hingegen um kundenspezifische Informationen, erfolgt der Zugriff über eine autorisierte Schnittstelle.

Auch die Grenzen der Automatisierung können individuell definiert werden. Während ein Agent den Bearbeitungsstand einer Reklamation selbstständig mitteilen darf, kann eine Erstattungsentscheidung weiterhin einem Mitarbeitenden vorbehalten bleiben.

Entsprechende Möglichkeiten zur Verknüpfung von Wissensquellen, KI-Funktionen und bestehenden Systemen bieten Plattformen wie DialogBits für den KI-gestützten Kundenservice.

Praxisbeispiel: KI-Agent beim HERDT-Verlag

Wie sich die Bearbeitung unterschiedlicher Kundenanliegen mit kontrollierten Systemzugriffen verbinden lässt, zeigt der HERDT-Verlag für Bildungsmedien.

Dort unterstützt der KI-Agent „Berti“ Kunden im Online-Shop. Über angebundene Werkzeuge kann er unter anderem Bestellinformationen abrufen und verschiedene Anliegen innerhalb eines Gesprächs bearbeiten.

Die verfügbaren Funktionen und ihre Einsatzmöglichkeiten werden dabei konfiguriert. Anhand der jeweiligen Kundenanfrage wählt der Agent ein geeignetes Werkzeug aus, ohne uneingeschränkten Zugriff auf sämtliche Systeme zu erhalten.

In den ersten zwei Wochen nach der Umstellung beantwortete Berti bereits 76 Kundenanfragen eigenständig. Die Success Story des HERDT-Verlags zeigt, wie dieser Ansatz in der Praxis umgesetzt wurde.

Fazit: Kontrolle ist die Grundlage sinnvoller Automatisierung

Der Einsatz von KI-Agenten im Kundenservice bedeutet nicht, künstlicher Intelligenz möglichst viele Freiheiten einzuräumen. Vielmehr müssen Unternehmen bestimmen können, welche Informationen genutzt, welche Antworten formuliert und welche Aktionen ausgeführt werden dürfen.

Gerade für mittelständische Betriebe liegt darin ein wesentlicher Vorteil: Unterschiedliche Serviceprozesse lassen sich automatisieren, ohne für jede Anfrage denselben Handlungsspielraum zuzulassen. Entscheidend ist nicht, wie viel ein KI-Agent grundsätzlich kann, sondern was er im jeweiligen Kontext tatsächlich darf.

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