11.10.2015

FinTechs boomen, trotzdem: „Es gibt wenige revolutionäre Ideen“

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FinTechs erleben in Europa momentan einen regelrechten Boom.

In zwei vorangegangenen Artikeln über Innovationen im Bankenbereich, ging es um den momentanen Hype der FinTechs, sowie um den „Change of Mindset“ in der Bankenbranche. Aber, wie lange wird der Boom anhalten?

Dass FinTechs derzeit so gefragt sind, liegt vor allem am Megatrend Digitalisierung. Laut Branchenverband Bitkom erledigen mittlerweile 40 Millionen Deutsche ihre Bankgeschäfte im Netz. Jeder dritte Nutzer greift zum Smartphone, um seinen Kontostand abzufragen oder Zahlungseingänge zu prüfen. Zahlreiche Startups konzentrieren sich darauf, für solch einfache Vorgänge die beste Lösung zu entwickeln. „Viele FinTechs arbeiten in kreativen Arbeitsumfeldern mit IT-Spezialisten und tollen Designern zusammen“, sagt Deglow. Dabei entstehen Angebote, auf die etablierte Banken von selbst nicht kommen.

Ein Beispiel dafür ist Gini Pay. Wer diese App auf seinem Smartphone installiert hat, muss Überweisungsdetails wie die 22-stellige IBAN nicht mehr händisch eintragen, sondern kann die Rechnungen einfach abfotografieren. Die Daten werden dann automatisch in eine Überweisungsvorlage übernommen und müssen nur noch per TAN bestätigt werden. Die Plattform Weltsparen bietet Kunden an, ihr Geld auf Konten bei ausländischen Banken anzulegen, die oftmals höhere Zinsen zahlen als in Deutschland. Über den Marktplatz Zencap können Privatpersonen nach einer Registrierung Kredite direkt an Mittelständler vergeben. Vaamo wirbt um Privatpersonen, die sich nicht zu detailliert um ihre Geldanlage kümmern wollen. Sie müssen eine Investitionssumme angeben, die dann abgebucht wird, und zwischen drei Risikostufen auswählen. Vaamo legt das Geld dann breitgestreut an. Die Gini Pay Gründer am Foto: © Gini Pay

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Um von solchen Entwicklungen nicht abgeschnitten zu sein, locken die Geldhäuser FinTechs in ihre Entwicklungslabore. Der Main Incubator bietet Platz für sieben Firmen. Aufgenommen werden aufstrebende Firmen, deren Angebote der Commerzbank perspektivisch weiterhelfen können. Die Frankfurter steigen meist mit einem Minderheitsanteil bei den Startups ein. Im Inkubator beraten Experten der zweitgrößten deutschen Bank die Firmengründer dann bei der Weiterentwicklung ihres Geschäftsmodells und regulatorischen Fragen. „Für viele Startups ist diese Unterstützung und der Zugang zu den Kunden der entscheidende Punkt, nicht das Kapital“, sagt Mitgründerin Storz. „Es ist leichter, das Netzwerk der Commerzbank zu nutzen, als 100.000 Firmenkunden selbst anzusprechen.“

Aus Sicht von Experten macht die Zusammenarbeit mit Banken allerdings nicht für alle FinTechs Sinn. „Es ist ein zweischneidiges Schwert“, sagt Dominik Steinkühler, Mitgründer des Kreditvermittlers Lendico. In vielen Bereichen seien Incubatoren für junge FinTechs ein guter Anlaufpunkt. „Aber es besteht die Gefahr, dass sich die Mutter auf ein Projekt draufsetzt, sobald es Erfolg hat und beginnt, ihr Marktanteile abzunehmen.“ Pawel Chudzinski vom Investor Point Nine Capital sieht das ähnlich. „Am Ende müssen die Banken kaufen, wenn Startups eine kritische Masse erreicht haben.“

„Es gibt wenige revolutionäre Ideen“, meint Comdirect-Vorstand Deglow.

Ausländische Institute haben das vorgemacht. Das zweitgrößte spanische Geldhaus BBVA schluckt Anfang 2014 die amerikanische Online-Bank Simple für 117 Millionen Dollar und sorgt damit in der Branche für Aufsehen. Den größten FinTech-Deal in der Bundesrepublik kündigt Ende Juli die Deutsche Börse an. Das Unternehmen übernimmt die im Jahr 2000 gegründete Frankfurter Devisenhandelsplattform 360T für 725 Millionen Euro . 360T-Gründer Carlo Kölzer steigt damit zum Multimillionär auf.

Wie lange noch?

Die allermeisten Firmengründer sind davon noch weit entfernt. Nach ihrer Gründung müssen FinTechs schwierige Zeiten überstehen. Die meisten Firmen häufen über Jahre hohe Schulden an, bevor sie sich allmählich den schwarzen Zahlen nähern. Wer keine Investoren hat, die einem trotz roter Zahlen die Stange halten, verschwindet genauso schnell vom Markt wie er aufgetaucht ist. „Es wird für unsere Branche zu einem Erfolgskriterium werden, ob Firmen eine Anschlussfinanzierung bekommen“, glaubt Kreditech-Finanzchef Rene Griemens.

Wie lange der Startup-Boom noch anhalten wird, ist umstritten. „Die Finanzbranche unterschätzt nach wie vor die Innovationskraft, die dahintersteht“, sagt Arnulf Keese, Geschäftsführer von PayPal in Deutschland. Für die Angreifer liege noch „viel Gold auf der Straße“. Andere Branchenexperten sind skeptischer. Sie weisen darauf hin, dass viele FinTechs ähnliche Geschäftsmodelle haben und um die selben Kunden werben. „Es gibt wenige revolutionäre Ideen“, beobachtet Comdirect-Vorstand Deglow. Alle Online-Plattformen, auf denen sich Kredite vermitteln lassen, werden nicht durchhalten, räumt Lendico-Gründer Steinkühler ein. „Es wird eine Konsolidierung geben.“

„Die Finanzbranche unterschätzt nach wie vor die Innovationskraft, die dahintersteht“, so Paypal-Geschäftsführer Arnulf Keese.

Der „FinTech-Hype“ der vergangenen 18 Monaten sei auch auf den Anlagenotstand der Investoren zurückzuführen, erklärt Matthias Hübner vom Beratungsunternehmen Oliver Wyman. Beteiligungsgesellschaften und andere Kapitalsammelstellen sind angesichts niedriger Zinsen verzweifelt auf der Suche nach alternativen Anlagemöglichkeiten. Das spielt FinTechs in die Karten. „Es sind viele Copycats und ‚Me-too‘-Modelle unterwegs, weil jeder das große Geld wittert“, sagt Hübner. „Derzeit fließt das Geld noch. Aber die große Frage ist: Wie lange noch?

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SAP hat auf seiner jährlichen Entwicklerkonferenz „SAP TechEd“ Ende Oktober eine Reihe von KI-Innovationen bekannt gegeben, die das SAP-Portfolio für Entwickler erweitern. Erweiterungen der Joule-Lösungen und der SAP Business AI Platform – einschließlich des neuesten Foundation Models von SAP für tabellarische Daten – sollen neue Tools zur Entwicklung und Erweiterung von KI-Agenten bereitstellen. Zugleich sollen sie den Agenten Daten- und Geschäftskontext für logisches Denken sowie zusätzliche Governance-Kontrollen bieten. Um sie unternehmensweit verantwortungsvoll einsetzen zu können, so der Plan.

SAP Business AI Plattform als Basis

„Auf der SAP TechEd präsentieren Entwickler seit jeher die neuesten Innovationen“ sagt Philipp Herzig, CTO von SAP. „In diesem Jahr zeigen wir, wie KI nicht einfach nur lernt, Unternehmen zu verstehen, sondern auch Geschäftsprozesse abzuwickeln. In ‚Joule Work‘ machen Nutzer ihre Eingaben und erledigen Aufgaben in einer durchgängigen Anwendungsumgebung, in der gesamten SAP-Landschaft und darüber hinaus. Das ist die Neuerung, die wir in großem Maßstab bereitstellen.“

Die Basis von allem bildet die SAP Business AI Plattform. Sie sorge für eine schnellere Wertschöpfung, da Geschäftsprozesse von Anfang an verstanden würden, und biete eine höhere Genauigkeit. „Außerdem erfüllt sie die Anforderungen von Unternehmen, gewährleistet ab der ersten Implementierung einen sicheren, kontrollierten und konformen Betrieb und bietet eine einzigartige Kontextebene, die auf dem Prozess- und Branchenwissen aus über 50 Jahren aufbaut, das in jeder Agenten-Aktion verankert ist“, so Herzig weiter.

Code und No-Code

Gebaut werden KI-Agenten im „Joule Studio“. Das ist sowohl ohne Programmierkenntnisse per Klick-Baukasten (No-Code) möglich, als auch mit eigenem Code (Pro-Code). Dafür stehen über 70 verschiedene KI-Modelle zur Auswahl.

Durch neue Funktionen für „Joule Work“ sollen KI-Agenten noch wirkungsvoller komplexe Geschäftsprozesse über offene Protokolle (A2A und MCP) handhaben können. Diese Innovationen machen „Joule Work“ leistungsfähiger, um den Kontext besser zu verstehen, Entscheidungen zu treffen und mehrstufige Workflows über Unternehmenssysteme und Geschäftsbereiche hinweg auszuführen, so der Claim.

SAP erweitert seine KI-Plattform damit eigenen Angaben zufolge um eine neue Orchestrierungsschicht, damit Assistenten und Agenten komplexe, mehrstufige Abläufe über verschiedene SAP-Systeme hinweg zuverlässiger erledigen können. Der SAP Knowledge Graph soll künftig auch Daten aus kundeneigenen SAP- und Drittquellen einbinden, sodass Nutzer ihre Informationen in natürlicher Sprache durchsuchen und exakte, auf den eigenen Daten basierende Antworten erhalten.

Auch andere Anbieter-Einbindung möglich

Agenten anderer Anbieter sollen außerdem über ein kontrolliertes Agenten-Gateway sicher auf „Joule Agents“ zugreifen und mit ihnen zusammenarbeiten können, ohne dass „Kontrolle und Governance verloren gehen“. Das neue „SAP Enterprise AI Gateway“ bündelt zudem Authentifizierung, Richtlinien, Routing, Überwachung, Nutzungsverfolgung und Auditing des gesamten KI-Datenverkehrs im Unternehmen. Ergänzend sollen ein neuer „Joule Assistent“, der „SAP AI Agent Hub“ und ein „AI Governance Assistant“ Kunden dabei helfen, die EU-KI-Verordnung einzuhalten.

Beim „Tabular Foundation Model“ kündigt SAP das Modell „SAP-RPT-2.0“ an, das künftig auch Anomalien und Ausreißer in Tabellendaten erkennen soll. „SAP-RPT-TS“ hingegen soll Geschäftskennzahlen prognostizieren können.

Einsatz auf der ISS

„Es gibt große Weiterentwicklungen bei unseren Tabular Foundation Models“, ergänzt Herzig. „Daraus ist inzwischen eine ganze Modellfamilie geworden. Ein etwas ausgefallener technischer Ausblick ist, dass wir diese Modelle gemeinsam mit Hewlett Packard Enterprise auch auf der Internationalen Raumstation (ISS) einsetzen – für die vorausschauende Wartung im Weltraum.“ Das Modell soll zudem Ausfälle vorhersagen können, ohne dass die dafür benötigten Daten zur Erde übertragen werden müssen.

„SAP-RPT wurde generisch trainiert und kann– ähnlich wie große Sprachmodelle im Bereich Sprache – auf eine Vielzahl unterschiedlicher Anwendungsgebiete übertragen werden“, so Herzig weiter. „Creditplus verwendet solche Modelle beispielsweise für die Risikobewertung. Hitachi setzt sie für die vorausschauende Wartung seiner Maschinen ein. ‚Oxford Cancer‚ nutzt sie, um anhand von Proteinmarkern Krebserkrankungen bei Patienten besser vorherzusagen als mit bisherigen Modellen“, sagt er.

Wenn man sich die Internationale Raumstation ansehe, genauer gesagt das Columbus-Modul, in dem SAP das Modell einsetzt, gebe es dort enorme Datenmengen.

„Nicht einfach zur Erde herunterladen“

„Die Maschinen auf der ISS erzeugen Telemetriedaten, die sehr nützlich sind. Allerdings handelt es sich um rund zehn Gigabyte an Daten. Diese kann man nicht einfach zur Erde herunterladen – das würde viel zu lange dauern, wenn man schnell reagieren möchte, etwa um bestimmte Muster oder Auffälligkeiten in Zeitreihen zu erkennen“, erklärt Herzig. „Die Modelle lassen sich direkt vor Ort einsetzen, weil sie im Vergleich zu großen Sprachmodellen relativ klein sind. Sie können also unmittelbar auf der Raumstation betrieben werden. Und es ist kein Training erforderlich. Man speist die aktuellen Daten direkt als Live-Datenstrom ein und erhält sofort Vorhersagen.“

Der CTO sieht den Anwendungsfall auf der Raumstation nicht bloß als eine Marketingaktion, sondern als Zeugnis dafür, wie weit man gehen könne. Er sagt: „Wie nützlich ist die Technologie unter solch extremen Bedingungen? Auf der Erde ist heute vieles einfach. Wir haben schnelle Internetverbindungen und leistungsfähige GPUs. Bei solchen Anwendungsfällen spielt die Latenz kaum eine Rolle. Aber können wir auch in einer Umgebung echten Mehrwert schaffen, die nur eingeschränkt angebunden ist – oder zumindest sehr weit entfernt? Genau das wollten wir zeigen: Mit einer lokalen Verarbeitungsumgebung lassen sich Probleme lösen, deren Lösung sonst schwierig wäre, weil man zunächst sämtliche Daten zur Erde übertragen müsste. Anschließend müsste man sie dort auswerten und die Ergebnisse zurückübermitteln. Dann könnte es aber bereits zu spät sein.“

SAP löst „Data Drift“-Problem

Ein zentrales Problem bei klassischen KI-Modellen ist der sogenannte Data Drift: Data Scientists trainieren ihre Modelle auf historischen Daten, doch schon beim Abschluss des Trainings können sich die eintreffenden Daten statistisch verändert haben. Die neuen Modelle von SAP wollen genau hier ansetzen.

Man könne jederzeit aktuelle Daten ins Kontextfenster geben und erhalte darauf basierend präzise Vorhersagen, ohne neu trainieren zu müssen. „Veränderungen in Struktur oder Eigenschaften der Daten erkennt das Modell unmittelbar“, betont Herzig. „Das wollten wir demonstrieren: Müsste man bei veränderten Bedingungen erst alle Informationen zur Erde übertragen und das gesamte Modell neu trainieren, wäre es dafür viel zu spät. Dann würde man auf der ISS sagen: ‚Schön, dass ihr uns das jetzt mitteilt – aber das hättet ihr uns schon vor einem oder zwei Monaten sagen müssen‘.“

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