14.12.2021

„Rising Stars“: Das sind die aufstrebenden Fintechs aus Österreich und Deutschland

Der "Rising Stars 2021"-Report von Fintech Innovators rund um Florian Kandler gibt Einblick in die Fintech-Szene in Österreich und Deutschland.
/artikel/fintech-rising-stars-2021
Rising Stars 2021, Fintech Innovators
Der "Rising Stars 2021"-Report von Fintech Innovators
kooperation

2021 dürfte ein Rekordjahr werden, was Fintech-Investments angeht. Alleine im zweiten Quartal gab es beispielsweise jeden zweiten Tag eine Finanzierungsrunde im dreistelligen Dollar-Millionenbereich. Seit dem kamen noch weitere spektakuläre Investments dazu – etwa die 800 Mio. Dollar schwere Runde von Revolut im Juli, das 900 Mio. Dollar Investment von N26 im Oktober oder in Österreich die 263 Mio. Dollar schwere Series-C-Runde von Bitpanda vom August. Doch auch abseits der großen Unicorns geschieht einiges – wie nun auch der jetzt veröffentlichte „Rising Stars 2021“-Report von Fintech Innovators rund um Florian Kandler zeigt.

Kandler ist seit Jahren ein fixer Bestandteil der heimischen Startup-Szene – ob als „Pitch Doktor“, als Ersteller des jährlichen Startup Reports oder als Autor des Buchs „Business Angels/Devils“. Mit dem „Rising Stars 2021“-Report widmet er sich nun der nächsten Generation an aufstrebenden Fintech-Startups aus Deutschland und Östereich.

Schwerpunkt auf Fintechs und Insurtechs, die nicht länger als fünf Jahre am Markt sind

Der Schwerpunkt des Reports liegt auf Fintechs und Insurtechs, die nicht länger als fünf Jahre auf dem Markt sind und ihren Sitz in Deutschland oder Österreich haben. Diese konnten in einer mehrwöchigen Nominierungsphase für den Report vorgeschlagen werden – und wurden dann eingeladen, Daten und Fakten für den Report zur Verfügung zu stellen. Die darin enthaltenen Informationen wurden also von den Gründer:innen der Startups selbst geliefert und bestätigt.

„Wir laden die Gründer:innen dieser innovativen FinTechs und InsurTechs ein, Einblicke in ihr Business, ihre Erfolge und Pläne zu teilen. Damit wollen wir einerseits den jungen Gründer:innen helfen, noch mehr Aufmerksamkeit für ihre Innovationen zu bekommen. Und andererseits wollen wir damit allen anderen Teilnehmern unseres spannenden Ökosystems einen einzigartigen, jährlichen Überblick über die Newcomer und deren Technologien und geschäftlichen Entwicklungen geben“, erläuterte Kandler gegenüber dem brutkasten. Der Report ist dieses Jahr das erste Mal erschienen, soll nun aber jährlich veröffentlicht werden.

22 Startups aus Österreich

Im aktuellen Report sind 111 Startups dargestellt – 89 davon aus Deutschland, 22 aus Österreich. 94 davon fallen in den hauptsächlichen Betrachtungsfokus des Reports – sie sind bereits am Markt, aber noch nicht länger als fünf Jahre. Dazu kommen in zwei Spezialkapitel 7 Startups, die erst 2022 starten werden und 10, bei denen der Markt-Launch schon vor 2017 erfolgt ist. Berlin ist mit 27 Startups die am stärksten im Report vertretene Stadt. Auf Platz 2 folgt jedoch bereits Wien mit 11 Jungunternehmen. Dahinter rangieren Frankfurt am Main mit 10 Startups und München mit 9. Zweitbeste österreichische Stadt ist Linz mit zwei Unternehmen.

Die Kapitel des Reports orientieren sich am jeweiligen Marktlaunch der Startups: „Die Neuen“ sind jene, die erst 2021 gestartet sind – aus Österreich sind hier beispielsweise Brickwise, Mezzalite oder Sophia dabei. In der Kategorie der „Jungen“ befinden sich Startups, die in den Jahren 2018 bis 2020 auf den Markt kamen – aus Österreich etwa Coinpanion, Blockpit oder Cashy. Die „Etablierten“ sind dann jene Unternehmen, die 2016 oder 2017 gestartet sind, beispielsweise Savity, Credi2 oder Riskine. Im „Ausblick“ geht es noch um Startups, die erst 2022 ihren Marktlaunch geplant haben – hier sind jedoch keine österreichischen Unternehmen vertreten.

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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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