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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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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