31.03.2015

FinTech Startups aus Österreich im internationalen Fokus: Wikifolio und Number26

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FinTech-Startups aus Österreich sind international bekannt.

FinTech-Startups liegen im Trend. Es gibt eine immer lebendiger werdende Szene im Banking-Umfeld. Auch Gründer aus Österreich lassen in dieser Branche immer mehr von sich hören.

Aber, woher kommt der Begriff eigentlich? Dieser kommt von “Finanztechnologie” und beschreibt moderne Technologien im Bereich der Finanzdienstleistungen. Wahrscheinlich darf man behaupten, dass FinTech-Startups das traditionelle Bankensystem zu revolutionieren trachten. Dieses Ziel ist auch der gemeinsame Nenner unter den Startups.

Es gibt inzwischen einige Jungunternehmer aus Österreich, die international am Markt mitmischen. Number26, gegründet von zwei Wienern, mit Hauptsitz in Berlin, ist eines davon.

“Wir haben zusammen mit der Wirecard Bank das erste Girokonto mit Fokus auf den mobilen Zugriff entwickelt, welches individuelle Sicherheitseinstellungen, Finanzmanagement und Mitteilungen auf das Smartphone bei jeder Kontobewegung ermöglicht”, erklärt Maximilian Tayenthal, Co-Gründer von Number26. Das bedeutet, dass man mit seiner Karte im Restaurant zahlt, unmittelbar darauf das Handy klingelt und die Transaktion bestätigt wird.

Number26 ist eines jener Startups, dem in der Szene großes Potential zugeschrieben wird. Tayenthal zum Erfolgskonzept: “Wir haben die Nutzererfahrung beim Mobile Banking in den Vordergrund gestellt und Banking grundsätzlich neu gedacht: Wir betrachten die Banking App nicht als Zusatzprodukt, sondern als Herzstück eines modernen Kontos. Die meisten App-Angebote der Banken erinnern eher an die Zeiten vor dem Smartphone.”

Ebenfalls österreichische Wurzeln hat Wikifolio, denn das Unternehmen wurde 2012 in Wien gegründet. Gründer ist Andreas Kern. DerBrutkasten lernte ihn im Rahmen einer Podiumsdiskussion kennen.

Wikifolio ist Eigenangaben nach die größte Social Trading Plattform in Europa. Man könnte sagen, dass es seinen Ursprung sogar in einer Bank hatte – und das, obwohl Andreas Kern den FinTech Begriff für Innovation außerhalb von Banken stehen sieht.

Im Jahr 2008 verkaufte ihm sein Bankberater ein Produkt mit einer Risikobegrenzung von fünf Prozent und einer 20-prozentigen Gewinnchance. Als Kern zu Hause im Internet die Daten nach recherchierte, fand er heraus, dass das Produkt seit Jahrzehnten kein einziges Mal 20 Prozent abgeworfen hatte. Vielleicht wusste dies der Bankberater nicht, aber Kern war davon überzeugt, dass irgendein Mathematiker in der Bank genau wusste, dass er ihm die fünf Prozent seines Geldes wegnahm. “Man sieht es vielleicht nicht, aber ich kann mich ziemlich ärgern”, meint Kern. Denn dieses Erlebnis spornte ihn an und führte letztlich zur Idee von Wikifolio.

Das Prinzip: Nutzer können ihre Handesstrategie aufsetzen, Musterdepots anlegen – so genannte “wikifolios”. Diese werden geprüft und Wikifolio-Indexzertifikate emittiert, die über die Börse Stuttgart handelbar sind. Nutzer können dem Trader folgen, sehen was dieser macht und können dann genau dieses wikifolio kaufen.

“Wir haben inzwischen 8000 Wikifolios. Fünf Prozent aller Vermögensverwalter in Deutschland sind bei uns,  führende Journalisten, aber auch der Zahnarzt im neunten Bezirk. Wir haben ein Volumen von fünf Milliarden Euro bewegt. Im Vergleich zur Wiener Börse machen wir in unserem Segment das Zehnfache”, so Kern. Begonnen hat alles mit dem Gespräch im Jahr 2008, dann kam die Lehman Brothers Krise, richtig durchgestartet habe man deswegen erst 2012. Davor war man intensiv auf Partnersuche. Um das Vertrauen der Nutzer zu bekommen, habe man starke Partner gebraucht. Kern ist sich sicher, dass sie ohne diese weder die Reichweite noch den immensen Durchbruch zum Start gehabt hätten.

Was ist das Erfolgskonzept von wikifolio?

Transparenz: Man sieht genau, was passiert. Dann die Erfolgsorientierung im Geschäftsmodell: Es gibt keine Kosten der Transaktion, es wird nur ein kleiner Teil beim Gewinn einbehalten. Und die Performance unserer Trader, die nicht schlecht ist.

Kam die Plattform von Anfang an gut an?

Zu Beginn hat mich jeder belächelt. Allerdings: Persönliche Zweifel, dass es funktioniert, hatte ich nie. Jetzt sagen die meisten, dass es logisch ist, dass es funktioniert.

Wie kann man als Startup Vertrauen aufbauen?

Ein Schlüsselfaktor war sicher, dass wir sehr starke Partner zu Beginn hatten. Wir haben in Deutschland gestartet, unsere Partner waren etwa die Börse Stuttgart, Handelsblatt, OnVista.


Die Zahlen sprechen für wikifolio: Seit dem Start im Jahr 2012 wurden über 2,4 Mio. Transaktionen mit einem Handelsvolumen von mehr als 5,3 Mrd. Euro durchgeführt. Es wurden über 340 Mio. Euro in 2.400 wikifolio-Zertifikate investiert. Bis Ende 2015 soll es einen Zuwachs auf 700 Mio. Euro geben.

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Sepp Hochreiter | (c) NXAI
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Das Team des Linzer Startups NXAI rund um KI-Pionier und JKU-Linz-Professor Sepp Hochreiter, der als Chief Scientist fungiert, und CEO Albert Ortig hat es bereits gezeigt: Auf seine Ansagen folgen auch entsprechende Ergebnisse. Im Mai dieses Jahrs veröffentlichte das Unternehmen wenige Monate nach seiner Gründung sein erstes Large Language Model (LLM). Nun folgte, wie bereits im August angekündigt, die nächste Version: das “xLSTM 7B Modell”.

xLSTM 7B deutlich kleiner als die LLMs der großen Player

Wer nun einen österreichischen ChatGPT-Konkurrenten erwartet, wird allerdings enttäuscht. Das NXAI-Modell richtet sich nämlich nicht an die breite Öffentlichkeit und weist deutliche Unterschiede zu den Modellen der großen Player auf. Mit sieben Milliarden Parametern (7B), auf deren Basis es trainiert wurde, ist es maßgeblich kleiner als die bekannten Modelle – GPT-3 von OpenAI wurde etwa mit 175 Milliarden Parametern trainiert, bei GPT-4 wurde die genaue Zahl nicht kommuniziert.

NXAI setzt auf andere Architektur

Im Unterschied zu den großen Playern soll jedoch auch die Stärke von xLSTM 7B liegen. Aufbauend auf der von Sepp Hochreiter bereits in den 1990er-Jahren mitentwickelten Long Short-Term-Memory-Technologie (LSTM) setzt das Modell auf eine andere Architektur, als die bei den bekannten Modellen genutzte “Transformer”-Technologie.

“Im Gegensatz zur Transformer-Technologie steigen die xLSTM-Berechnungen nur linear mit der Textlänge und brauchen im laufenden Betrieb weniger Rechenleistung. Das ist ein großer Vorteil, da komplexe Aufgaben viel mehr Text sowohl zur Aufgabenbeschreibung als auch zur Lösung brauchen”, heißt es dazu von NXAI. xLSTM 7B sei dadurch deutlich effizienter, schneller und brauche weniger Rechenressourcen als andere Large Language Models. Anhand diverser Benchmarks, etwa Massive Multitask Language Understanding (MMLU), vergleicht das Startup sein Modell mit anderen Modellen in ähnlicher Größe (siehe Grafik) und sieht seinen Claim bestätigt.

Hochreiter: “Es ist das energieeffizienteste Modell in der Welt der Large Language Models mit einer schnellen Inferenz”

“Unsere Skalierungsvorhersagen aus unserer Arbeit sind eingetreten. Mit dem xLSTM 7B Modell präsentieren wir das beste Large Language Model (LLM), das auf rekurrenten neuronalen Netzen (RNNs) basiert. Es ist das energieeffizienteste Modell in der Welt der Large Language Models mit einer schnellen Inferenz”, kommentiert Hochreiter.

Zielgruppe für NXAI vor allem Industrie und Robotik

NXAI richtet das Modell klar auf den B2B-Bereich und hier primär auf den Industrie-Sektor aus. “Ich sehe großes Potenzial für xLSTM in der Robotik, weil es in der Inferenz deutlich schneller und speichereffizienter ist”, meint Hochreiter. Seit der Erstveröffentlichung der Architektur im Frühjahr hätten bereits viele Entwickler:innen Lösungen auf deren Basis vorgestellt. “Besonders KI-Anwendungen im Edge- und Embedded-Bereich profitieren enorm von der hohen Effizienz und Geschwindigkeit unseres Modells. Jeder Forscher weltweit kann das xLSTM 7B Modell für seine Arbeit nutzen. Es ist ein Modell aus Europa für die Welt“, so Hochreiter.

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