19.10.2018

FinTech-Startups: Zwischen Angriff und Kooperation

Analyse. Noch vor kurzer Zeit wurde in kühnen Voraussagen der Untergang der etablierten Banken heraufbeschworen. Doch diese haben eine Waffe gegen "Challenger-Banken" gefunden: Startups. Denn FinTech-Startups gehen längst nicht mehr nur auf Angriff.
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FinTech-Startups und Challenger-Banken - zwischen Angriff und Kooperation
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Anfang 2016. Mehr als 80 Prozent der etablierten Banken haben Angst. Sie befürchten laut einer PwC-Studie mit 544 Top-Managern aus 46 Ländern, „einen Teil ihres Geschäfts an unabhängige FinTechs zu verlieren“. Sie sehen 23 Prozent ihres Kerngeschäfts gefährdet. Befragte FinTech-GründerInnen gehen in der Studie sogar davon aus, dass FinTech-Startups den Etablierten ein Drittel des Geschäfts abknöpfen können. Kühne Propheten sind sich zu diesem Zeitpunkt sicher: Es wird nicht lange dauern, bis die ersten Traditionsbanken dran glauben müssen.

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Angriff und Verteidigung

Der Tenor in der öffentlichen Diskussion ist zu diesem Zeitpunkt: Angriff und Verteidigung. N26-Co-Founder Valentin Stalf gibt, wie viele andere, das Motto dieser unabhängigen FinTechs, sogenannter „Challenger-Banken“ aus: Man wolle „die Bankenlandschaft nachhaltig umkrempeln“. Das Rezept: „Transparenz und ein intuitives Nutzererlebnis im Banking“. Es sind Merkmale, die man zu dieser Zeit vor rund zweieinhalb Jahren und teilweise noch heute tatsächlich bei vielen Großbanken vermisst. Und es sah für die Challenger gut aus. Die Investmentvolumina hatten sich von 2014 auf 2015 in etwa verdoppelt. Die PwC-Studie ging von globalen FinTech-Investitionen in der Höhe von 150 Milliarden US-Dollar innerhalb von drei bis fünf Jahren aus.

Paradigmenwechsel

Was diese Investments anbelangt, sollten die Erwartungen der StudienautorInnen sich zumindest bestätigen, wenn nicht übertroffen werden. Rund 30 Milliarden US-Dollar wurden weltweit 2016 in FinTechs investiert. Knapp unter 40 Milliarden US-Dollar waren es 2017. Ein Rekord, der 2018 bereits zur Jahreshälfte gebrochen war, als schon fast 42 Milliarden US-Dollar an globalen FinTech-Investments zu Buche standen. Was die FinTech-Startups, in die investiert wurde, und die „Angst“ der Banken anbelangt, fand in der Zwischenzeit aber – zumindest teilweise – ein Paradigmenwechsel statt.

Challenger-Banken spielen (noch) nicht in Oberliga

Zwar sind Challenger-Banken weiterhin auf einem guten Weg und holten sich auch 2018 große Investments. Die oben erwähnten N26 stellten im Frühjahr satte 160 Millionen US-Dollar unter dem Lead vom Corporate VC Allianz X und dem chinesischen Megakonzern Tencent auf. Der größte Konkurrent des Berliner FinTechs – Revolut aus London – zog wenig später mit einer 250 Millionen US-Dollar Runde durch DST Global aus Hong Kong nach. KundInnen- und Umsatzzahlen der beiden größten europäischen Challenger-Banken zeigen aber: Von den großen europäischen Finanzinstituten ist man derzeit noch entfernt. Mit (konstant wachsenden) User-Zahlen jenseits der Millionengrenze spielen N26 und Revolut momentan in einer Liga mit den kleineren Banken ihrer Heimatmärkte, obwohl sie beide europaweit agieren.

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Die Zeichen stehen auf Kooperation

Wie lange das rapide Wachstum noch anhält, wird von mehreren Faktoren abhängen. Einer davon ist der oben angesprochene Paradigmenwechsel. Denn die Angst der Banken vor den FinTechs ist inzwischen längst einem neuen Verständnis gewichen. Die Zeichen stehen bei vielen auf Kooperation.

„Wir wollen eine Skalierungsplattform für Startups sein“, sagt etwa Hannes Cizek, Head of Group Digital Banking der Raiffeisen Bank International (RBI), im Gespräch mit dem Brutkasten. Das Startup-Programm der Bankengruppe, das „Elevator Lab“, ging dieses Jahr in die zweite Runde. Das Ziel des hauseigenen FinTech-Accelerators ist klar: Über Kooperationen, die beiden Seiten nutzen, die Banken-Digitalisierung in die eigene Hand nehmen. Die Vorgehensweise ist dabei sehr klar strukturiert. „Wir haben schon in der Auswahl der Startups die Geschäftsbereiche ganz stark eingebunden“, erzählt Cizek über den ersten Batch des Elevator Lab. „Wir wussten daher bei unseren fünf teilnehmenden Startups, dass hier ein ganz klarer Business- oder Customer-Need da ist, den wir bedienen wollen. Dementsprechend stark war das Commitment der Fachbereiche. Elevator Lab wurde ihnen nicht aufoktroyiert, sondern sie haben genau in diesen Bereichen Lösungen gesucht. Ich glaube, das war und ist für das gesamte Projekt kriegsentscheidend“.

„Kulturvermittler zwischen Startup- und Corporate-Welt“

Voll und ganz auf Kooperation setzt auch F10, der größte Schweizer FinTech-Accelerator. Hinter dem als Verein organisierten Programm stehen unter anderem drei Banken und drei Versicherungen. „Wir sind quasi der Kulturvermittler zwischen Startup- und Corporate-Welt“, sagt F10-Co-Founder Markus Graf. Als größte Herausforderung der Bankenwelt sieht er nicht die Implementierung neuer Technologien. „Am wichtigsten ist es zu verstehen, dass sich das Kundenverhalten momentan extrem ändert. Damit tun sich Corporates derzeit sehr schwer – Startups fällt das leichter. Für uns stehen daher neue Geschäftsmodelle im Zentrum. Ob hinter der Lösung die Blockchain, Machine Learning oder sonst etwas steht, ist letztlich egal, wenn es funktioniert“, sagt Graf.

„Wir helfen Startups, ihre Value Proposition so zu schärfen, dass das Kundenproblem der jeweiligen Banken und Versicherungen richtig verstanden wird“, ergänzt Thomas Landis, Leiter des F10-Accelerators. „Wir unterstützen sie dabei, tatsächliche Marktbedürfnisse zu erfüllen und helfen ihnen nebenbei, Investment-ready zu werden“.

Mehr zu F10 im Video

F10 Demo Day

Beim Demo Day des F10 FinTech Incubator & Accelerator gab es einige Startups und innovative Ideen zu bestaunen. Wir waren vor Ort und haben die Gründer auch über den kommenden F10 FinTech Hackathon Vienna im weXelerate gesprochen.

Gepostet von DerBrutkasten am Donnerstag, 18. Oktober 2018

Corporate VCs auf dem Vormarsch

Stichwort Investment. Das Kapital für FinTechs kommt auch nicht mehr nur von unabhängigen VCs. Denn Banken und Versicherungen wollen es immer häufiger nicht bei Kundenverhältnissen zu Startups belassen. Warum nicht doppelt an ihren Lösungen mitverdienen? Bei der RBI passiert das seit einigen Monaten in Form einer eigenen Investment-Gesellschaft, die mit 25 Millionen Euro Kapital startete: Elevator Ventures. Man wolle damit „die Kapitallücke am Markt schließen“, sagt Hannes Cizek. Er spricht damit einen großen Painpoint in der österreichischen Startup-Landschaft an: Anschlussfinanzierung. Man suche nach „Startups, die bereits in einer späteren Entwicklungsphase sind, erste Markterfahrung gesammelt haben und nun Kapital brauchen, um weiter erfolgreich zu wachsen“.

Etablierte Bank investiert in Challenger-Bank?

Um Tickets in entsprechender Größe zu gewährleisten, setzt Elevator Ventures dabei auf eine Co-Investment-Strategie. Die wurde unter dem Namen „Speedinvest f“ gemeinsam mit dem Wiener VC Speedinvest und Uniqa Ventures, dem Investment-Vehikel des Wiener Versicherungsriesen, in Form gegossen. Während zwischen Uniqa und RBI traditionell enge Bande bestehen, ist die Kooperation mit dem unabhängigen VC Speedinvest neu. Die Schlagrichtung dabei ist klar: Man will die Expertise der Investment-Gesellschaft nutzen, um auch in FinTechs zu investieren, mit denen man (noch) nicht kooperiert. Potenziell auch in Challenger-Banken.

Challenger dringen ins Offline-Geschäft

Also Friede, Freude, Eierkuchen im FinTech-Bereich? Nicht ganz. Denn auch die Konfrontationsstrategie gibt es nach wie vor. Einerseits natürlich von den Challenger-Banken, die ihre Ziele in der Zwischenzeit nicht geändert haben. N26 expandierte in Österreich zuletzt sogar eingeschränkt in die Offline-Welt. Mit „Cash26“ können KundInnen nun in Filialen der Drogeriekette DM täglich bis zu 900 Euro Bargeld einzahlen. Denn, so N26 Österreich-Chef Georg Hauer: „Dass man bislang kein Bargeld einzahlen konnte war für manche Kunden der Hauptgrund dafür, dass sie N26 noch nicht als Hauptkonto verwendet haben“.

Auch Etablierte setzen auf Konfrontation

Noch stärker, als Challenger-Banken in Service-Felder der Etablierten eindringen, passiert es jedoch umgekehrt. Voll – und erfolgreich – auf Konfrontation mit FinTech-Startups setzt in Österreich etwa seit Jahren die größte Bank des Landes: Die Erste Group. „Unsere größten Konkurrenten sind N26 und ING“, sagt Erste-Vorstand Peter Bosek. Freilich ein Seitenhieb auf die etablierte Konkurrenz im Inland. Mit dem E-Banking Service George kopiert man viele Features der Challenger-Apps – und bringt in großem Tempo weitere dazu.

Das funktioniert über einen Plattform-Ansatz, der Offenheit für Plugins weiterer Player, etwa auch FinTech-Startups schafft. „Wir haben den Anspruch, der iTunes Store des europäischen Finanzmarktes zu werden“, sagt Bosek dazu großspurig. Doch der bisherige Erfolg gibt ihm Recht. Bereits zu Beginn des Jahres verzeichnete man 1,5 Millionen NutzerInnen alleine in Österreich – mehr als irgendeine Challenger-Bank zu diesem Zeitpunkt europaweit hatte. Und auch George expandiert – zunächst in die Slowakei und nach Tschechien, später in den ganzen CEE-Markt. „Das erste Mal nach vielen Jahren fühlt es sich für mich wieder gut an, eine Bank zu sein“, sagt Bosek.

FinTech-Startups sind da angekommen, wo sie hinwollten

Geht es nun um Angriff oder Kooperation. Ein Befund lässt sich für den Finanzbereich im Jahr 2018 jedenfalls treffen: FinTech-Startups sind voll und ganz da angekommen, wo sie hinwollten. Ob doch noch die eine oder andere etablierte Bank an der Digitalisierung scheitern wird? Ob es der eine oder andere Challenger tatsächlich in die Reihen der ganz großen schafft? Ob irgendein weiterer Player auftritt, den man jetzt noch nicht kennt, der all das über den Haufen wirft? Wir wissen es nicht.

Dieser Beitrag erschien in gedruckter Form im brutkasten Magazin #7 “Die Welt in 5 Jahren”

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Thomas Fuchs, Chief AI Officer von Lilly | Foto: Christian Fichtner/big5comm

Thomas Fuchs ist seit Oktober 2024 der erste Chief AI Officer in der Geschichte des US-Pharmakonzerns Lilly. Der aus Österreich stammende Forscher studierte Technische Mathematik an der TU Graz, promovierte an der ETH Zürich und forschte am Jet Propulsion Laboratory der NASA, bevor er am Memorial Sloan Kettering Cancer Center in New York das Digital-Pathology-Unternehmen Paige AI mitgründete. Später baute er am Mount Sinai das erste AI-Department einer Medical School mit auf. Beim Besuch von Lilly Österreich in Wien sprach er mit brutkasten über den Supercomputer des Konzerns, die Grenzen von KI in der Medikamentenentwicklung und darüber, warum Österreich der Schweiz nicht nachstehen müsste.


brutkasten: Sie haben selbst mehrere Unternehmen gegründet, darunter Paige AI. Warum der Schritt in einen Konzern wie Lilly?

Thomas Fuchs: Mein erstes Startup habe ich mit 16 gegründet, tief in den 90er-Jahren. Das waren Multimedia-CD-ROMs über die österreichische Geschichte zum Jubiläum 1996, die Hypertext-Engine haben wir noch ohne Internet selbst geschrieben. 2017 haben wir dann Paige in New York gegründet, ein Spin-out des Memorial Sloan Kettering, dem größten tertiären Krebszentrum der USA. Es ging darum, auf digitalisierten Pathologieschnitten Krebs und seine Treiber automatisch zu erkennen. Das führte 2021 zur FDA-Autorisierung von Paige Prostate, der ersten KI-basierten Software zur Unterstützung bei der Erkennung verdächtiger Bereiche in digitalisierten Prostatabiopsien. Dazu war ich lange Professor am Sloan Kettering, an der Weill Cornell und am Mount Sinai, wo wir das erste AI-Department einer Medical School gegründet haben. Ein fantastisches Umfeld, aber die Mittel, um das Feld wirklich voranzutreiben, sind bei Lilly ungleich größer. Nicht nur bei der Infrastruktur, sondern auch beim Zugang zu Daten und Expertise. Lilly hat tausende Chemiker:innen und Biolog:innen. Bei Lilly erreichen wir mit unseren Medikamenten ungleich mehr Menschen. Das ist ein enormer Hebel.

Welches Wissen bringen Sie als Chief AI Officer ein?

Die meisten Leute denken bei KI zunächst an Sprachmodelle wie ChatGPT oder Claude. Die sind wichtig, aber das Feld ist deutlich breiter. Wir entwickeln Modelle, die Wissenschaftler:innen beim Design von Molekülen unterstützen, bei Proteinen, bei kleinen Molekülen und auch in der genetischen Medizin. Die Sprachmodelle nutzen wir wiederum, um diese unterschiedlichen Systeme mit Agenten zu orchestrieren. Und wir setzen KI nicht nur in der Discovery und der Entwicklung ein, sondern auch in der Produktion. Lilly baut das Manufacturing weltweit aus, und dort arbeiten wir mit digitalen Zwillingen für Geräte und Prozesse. Wenn man die ganze Pharma-Wertschöpfungskette anschaut, kann jeder einzelne Teil davon profitieren.

Wie haben Sie Ihre Organisation aufgebaut?

Lilly hatte schon vor mir ausgezeichnete Analytics-Abteilungen und begann sehr früh damit, Sprachmodelle zu verwenden. Wir haben dem Ganzen eine neue Struktur gegeben. Mein Team arbeitet im Startup-Stil, in kleinen interdisziplinären Teams, die sich jeweils tief in einzelne Bereiche einarbeiten, von Discovery über Development bis Manufacturing. Der erste Schritt war die Struktur, der zweite der Ausbau der Infrastruktur. Lilly hatte, wie die meisten Betriebe, damals nicht sehr viele GPUs für die Forschung. Jetzt haben wir eine sehr leistungsfähige Recheninfrastruktur.

Thomas Fuchs, Chief AI Officer von Lilly, zu Besuch bei Lilly Österreich in Wien. | Foto: Christian Fichtner/big5comm

Wo hat KI in dieser Wertschöpfungskette aktuell den größten Impact?

Das hängt von der Zeitskala ab. Am unmittelbarsten ist es das Manufacturing. Jede Anwendung von KI, die Prozesse in der Produktion effizienter macht, hilft uns, Medikamente verlässlich zu den Patient:innen zu bringen. Der große Teil unserer Arbeit liegt aber in der Discovery: Wie kann man neue Moleküle designen und ihre Eigenschaften, ihre Verträglichkeit und ihre Produzierbarkeit besser einschätzen? Das ist eine wesentlich längere Zeitskala, da reden wir von Jahren. Am Anfang kann man viel beschleunigen und de-risken. Aber am Ende muss die Biologie wirken. Man braucht die klinischen Studien, um zu sehen, ob ein Medikament sicher und effektiv ist. Das wird KI nicht einfach ersetzen.

Warum ein eigener Supercomputer statt Cloud?

Deep Learning besteht intern aus Vektor- und Matrixmultiplikationen, deshalb hat unsere Community ab etwa 2012 angefangen, GPUs aus dem Spieledesign dafür zu verwenden. Unser System ist ein NVIDIA DGX Superpod, deshalb heißt er bei uns LillyPod, mit mehr als 1.000 B300 GPUs. Man kann sich das wie ein wissenschaftliches Instrument vorstellen, wie ein Teleskop oder Mikroskop, das uns erlaubt, tiefer in die kleinsten Dinge hineinzuschauen. Wenn Wissenschaftler:innen nur wenige GPUs haben, können sie keine großen Experimente laufen lassen. Heute können wir Modelle auf Basis all jener Moleküle trainieren, die Lilly in seiner 150-jährigen Geschichte entwickelt hat. Daten bleiben trotzdem der Engpass, in der Biologie gibt es im Vergleich zur Sprache wenige Datenpunkte bei viel höherer Komplexität. Deshalb bauen wir auch automatisierte Labore: Ein Modell schlägt ein Experiment vor, das Labor führt es aus, aus den Daten lernt das Modell wieder dazu. Dieses Flywheel soll uns immer bessere Modelle und damit immer bessere Werkzeuge für unsere Forschenden bringen. Der zweite Teil: Wir passen Sprachmodelle auch an unsere eigenen wissenschaftlichen Anforderungen an.

Das ist eine massive Investition. Wie bringt man das durch?

Wir haben eine Führung, die sehr langfristig denkt und gleichzeitig ein starkes technisches Verständnis mitbringt. Am Ende müssen neue Medikamente herauskommen, die den Patient:innen helfen.

Ist schon etwas herausgekommen?

Im Manufacturing setzen wir KI ein, um Prozesse effizienter zu machen, damit Medikamente verlässlich verfügbar bleiben. In der Discovery haben wir ein Modell entwickelt, das Chemiker:innen beim Design kleiner Moleküle unterstützt. Das verwenden sie tagtäglich. Es hat ihnen neue Ansätze geliefert, die sie dann geprüft haben. So wie Magnus Carlsen im Schach Züge verwendet, die er von der KI gelernt hat, verwenden unsere Chemiker:innen jetzt Motive, die sie von der KI gelernt haben. Aber es bleibt immer eine Partnerschaft zwischen Mensch und Technologie. Wir sind weit davon entfernt, einfach einen Knopf zu drücken und am Ende kommt ein Medikament heraus. KI ist für uns ein Werkzeug, das wir gemeinsam mit unseren Wissenschaftler:innen und für ihre Arbeit entwickeln.

Thomas Fuchs im Interview mit brutkasten-Chefredakteur Martin Pacher in Wien. | Foto: Christian Fichtner/big5comm

Kooperiert Lilly dabei auch mit Startups?

Sehr viel, mit Startups und mit größeren Firmen. Wir wollen das Rad nicht neu erfinden. Aber in manchen Bereichen gibt es noch keine passende Lösung, dann entwickeln wir sie selbst. Was ich immer sage: Wir sollen kaufen, was uns beschleunigt, und selbst machen, was uns unterscheidet. Mit TuneLab wollen wir das Biotech-Ökosystem unterstützen. Wir stellen teilnehmenden Biotech-Unternehmen KI-Werkzeuge über TuneLab zur Verfügung.

Wie blicken Sie auf den Standort Europa und Österreich?

Als Europäer liegt mir die Zukunft Europas sehr am Herzen. Ich würde mir mehr Initiativen wünschen, man muss sich nicht zurückhalten. Österreich hat extrem gute Expertise, die Universitäten bilden hervorragend aus, Sepp Hochreiter in Linz hat die LSTMs mitentwickelt. Das sollte ein Leuchtturm der Welt sein. Natürlich braucht es mehr Investitionen, nicht nur vom öffentlichen Sektor, sondern viel mehr vom privaten. Es gibt keinen Grund, warum Österreich der Schweiz nachstehen sollte.

Wäre Ihre Karriere in Europa möglich gewesen?

Schwer zu sagen, die Welt ändert sich. Es gibt sehr erfolgreiche Beispiele in Österreich. Zürich ist ein Hotspot für Startups rund um die ETH, das würde ich mir auch für Österreich wünschen. Gleichzeitig sind die Rahmenbedingungen in den USA nach wie vor günstiger: Mit Paige in New York hatten wir Möglichkeiten, die in Europa schwerer zu finden gewesen wären. Es gibt keinen technischen oder intellektuellen Grund, warum Europa und Österreich nicht vorn dabei sein sollten.

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