08.09.2021

Fizz: US-Fintech mit Wiener Cofounder schließt nach Y-Combinator-Teilnahme Seedrunde ab

Der Wiener Harvard-Student Moritz Pail ist einer der Gründer des Fintechs Fizz. Das Startup schaffte es in den renommierten kalifornischen Accelator Y Combinator. Demnächst soll eine größere Seedrunde verkündet werden.
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Die Fizz-Cofounder Scott Smith, Moritz Pail, Carlo Köbe
Die Fizz-Cofounder Scott Smith, Moritz Pail, Carlo Köbe | Foto: © Fizz

Der Wiener Moritz Pail studierte eigentlich in Harvard – aber es hat ihn mittlerweile noch weiter nach Westen verschlagen. Gemeinsam mit Scott Smith und Carlo Köbe hat er das Startup Fizz mit Sitz in San Francisco gegründet. Das Ziel: Studierenden zu helfen, ihre Kreditwürdigkeit zu verbessern. Damit hat es das Unternehmen in den renomierten Startup-Accelerator Y Combinator geschafft, der sich an Jungunternehmen in der Seed-Phase richtet.

Im Zuge dessen hat Fizz auch eine größere Seedrunde abgeschlossen, die Details werden allerdings erst zu einem späteren Zeitpunkt kommuniziert. Der brutkasten hat den Fizz-Cofounder und Chief Technology Officer (CTO) des Startups in San Francisco erreicht und mit ihm über den aktuellen Stand bei Fizz und die Zukunftspläne des Jungunternehmens gesprochen.

brutkasten: Kannst du Fizz kurz vorstellen – was macht ihr genau?

Moritz Pail: Wir bauen eine Debitkarte für Studenten in den USA, die es ihnen ermöglicht, einfach einen Kreditscore aufzubauen. Ein Kreditscore ist ein Zahlenwert, der die Kreditwürdigkeit einer Person repräsentiert. Dieser Zahlenwert kann zwischen 300 und 850 liegen, wobei 300 einen sehr schlechten und 850 einen perfekten Wert darstellt.

Warum ist der Kreditscore wichtig? Kurz gesagt, macht ein guter Kreditscore dein Leben einfacher und billiger. In den USA wird der Kreditscore für unterschiedliche Dinge genutzt. Willst du eine Hypothek auf dein Haus aufnehmen, entscheidet dein Kreditscore darüber, über du eine bekommst oder nicht. Für die Festlegung von Zinssätzen, also welche Raten ich bekomme, um meine Hypothek zurückzuzahlen oder meine Studienkredite zu refinanzieren, wird ebenfalls der Kreditscore heranzogen. Dann spielt er eine Rolle bei der Festsetzung der Limits, die ich erhalte, wenn ich eine Kreditkarte habe. Er ist aber ebenso wichtig bei der Vergabe von Versicherungen oder Versicherungsprämien. Auch wenn ich Wohnung mieten will, schaut sich der Vermieter den Kreditscore an und entscheidet dann basierend darauf, ob ich sie bekomme oder nicht.

Das Problem dabei ist, dass man etwas in einem Dilemma steckt: Auf der einen Seite braucht man einen Kreditscore, um einen Kreditkarte zu bekommen und auf der anderen Seite brauchst du eine Kreditkarte, um einen Kreditscore aufzubauen. Umgehen kann man das eigentlich nur, wenn man zum Beispiel Eltern hat, die dafür bürgen – mit ihrem Kredit-Score oder mit Geld. Oder indem man selber eine relativ hohe Kaution hinterlegt.

Als ich in die USA gekommen bin zum studieren, habe ich mir angeschaut, ob ich mir eine Kreditkarte nehmen kann und hätte in meinem Fall eine Kaution von fast 2.000 Dollar hinterlegen müssen. Meine Eltern konnten nicht bürgen, weil sie selber keinen Kreditscore oder ein Konto in den USA hatten. Um das zu umgehen, haben wir Fizz gebaut, das Studenten ermöglicht, einfach einen Kreditscore aufzubauen.

Und wie hilft Fizz beim Aufbau des Kreditscores?

Fizz funktioniert folgendermaßen: Nachdem du dich mit deinem Smartphone angemeldet hast – das geht in fünf Minuten und komplett mobil – kannst du dein Girokonto verbinden. Basierend auf dem Kontostand auf deinem Girokonto vergeben wir dynamisch ein Kreditlimit. Dieses Kreditlimit kannst du ganz normal nutzen wie bei jeder anderen Karte auch, um deine Einkäufe über den Tag zu bezahlen. Das Geld dafür kommt aus diesem Kreditrahmen, den wir dir geben. Wir strecken das Geld also vor.

Am Ende des Tages kommt der Betrag, den du ausgegeben hast, automatisch auf unser Konto zurück, wir machen einen Transfer. Am Ende des Monats nehmen wir all diese Tageskredite und reporten diese an die Kredit-Ratingagenturen zusammen als einen Kredit, der vollständig von dir zurückgezahlt wurde. Und das hilft eben, eine Kredithistorie aufzubauen und deinen Kreditscore zu verbessern.

Was ist euer Geschäftsmodell?

Unser Geschäftsmodell funktioniert wie bei anderen Karten auch über Interchange. Bei jedem Einkauf, den du tätigst, bekommen wir einen bestimmten Prozentsatz, dafür, dass wir die Transaktion mit unserer Karte ermöglichen.

Wie weit seid ihr zum jetzigen Zeitpunkt?

Wir haben diesen Sommer begonnen, das Produkt zu bauen. Wir haben derzeit eine App, die wir noch intern testen. Dann launchen wir unsere erste App diesen Oktober an zwei Uni-Campussen in den USA, das ist einerseits Harvard und dann noch Ann Arbour in Michigan.

Gerade haben wir unsere Seed-Fundingraising-Runde geschlossen. Das war jetzt das große Thema der letzten Wochen. Wir haben damit Y Combinator beendet, der endet traditionell immer mit einem Demo Day. Das ist ein Tag, an dem alle Startups, die am Y Combinator teilnehmen, pitchen und mit Investoren über Fundraising sprechen. Das haben wir gerade abgeschlossen und jetzt ist unser Fokus voll auf die Produktentwicklung und den Launch.

Was kannst du zu der Seed-Runde sagen?

Wir haben jetzt eine erste Seed-Runde abgeschlossen, davor haben wir während des Y Combinators schon eine Pre-Seed-Runde oder Pre-Demo-Day-Runde, wie sie nennen, abgeschlossen. Wir haben viele prominente Angels an Bord, werden die Runde aber erst später ankündigen.

Wie waren eure Erfahrungen bei Y Combinator?

Y Combinator hat dieses Jahr leider komplett online stattgefunden. Normalerweise findet das Programm in Kalifornien in Mountain View statt. Wie kann man sich das vorstellen? Das läuft drei Monate lang und es gibt Programmpunkte begleitend zu dem, was man mit seinem Startup macht. Sie unterteilen Startups in Gruppen, damit man zusammenpasst. Wir waren zum Beispiel in der Fintech-Gruppe.

Dann lernt man jede Woche über bestimmte Themen und man kann auch mit den YC-Partnern, das sind Investoren, reden. Da gibt es es Office Hours, das sind 1:1-Gespräche. Die sind sehr hilfreich, weil man so direktes Feedback bekommen kann und Fragen rund um Fundraising oder Produktentwicklung stellen kann.

Und für Fizz hast du dann dein Studium in Harvard unterbrochen?

Genau. Nachdem ich in Harvard begonnen habe zu studieren, hatten wir nach ungefähr einem Jahr Covid und der Campus wurde evakuiert. Wir wurden nachhause geschickt, um das Semester fertig zu machen. Ich hab das Semester also online fertig gemacht. Ich wollte dann aber nicht weiter Onlinekurse belegen an der Uni. Deshalb hab ich mich dazu entschieden zu pausieren und dann in erster Linie zu arbeiten.

Ich hab währenddessen mit meinen Cofoundern Scott und Carlo an ein paar Ideen gearbeitet, die jetzt zu Fizz geworden sind. Nachdem wir in den Y Combinator aufgenommen worden sind, habe ich mich dazu entschieden, das Studium weiter zu pausieren, um mich voll auf unser Startup zu konzentrieren.

Fizz richtet sich an Studentinnen und Studenten. Wollt ihr langfristig darüber hinaus gehen und die Zielgruppe verbreitern?

Ja, absolut. Unsere Mission ist es, die Bank für unsere Generation zu werden. Eine Studie von a16z hat herausgefunden, dass nur 8 Prozent unserer Generation den Banken vertrauen. Wir wollen mit Fizz eine Bank aufbauen, der unsere Generation vertraut.

Plant ihr mittelfristig eine Expansion über die USA hinaus?

Unser Fokus ist erstmal klar auf den USA. Hier herrscht das Problem mit den Kreditscores am stärken und deshalb ist jetzt kurz- und mittelfristig vor allem die USA im Fokus.

Fintech boomt gerade. Wie siehst du die Entwicklung in diesem Bereich?

Fintech ist ein unglaublich spannender Bereich. Bevor ich selber in den Fintech-Bereich gegangen bin, hab ich mir gedacht, Fintech ist schon zu 90 Prozent entwickelt. Jetzt weiß ich, dass noch unglaublich viel zu bauen ist. Und es ist einfacher denn je, ein Fintech zu starten. Man kann auf der Infrastruktur aufbauen, die in den letzten zehn Jahren entwickelt worden ist und es uns auch erlaubt hat, in einer unglaublich schnellen Zeit von weniger als sechs Monaten zu launchen.

Moritz Pail in der neuen Folge des brutkasten-Podcasts “Editor’s Choice”:

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Logo von OpenAI
Foto: Adobe Stock

Wenn OpenAI neue Dinge ankündigt, hört die KI-Szene hin. Klar, nicht jede Ankündigung des US-Unternehmens in den vergangenen zwei Jahren hatte dieselbe Tragweite wie jene vom 30. November 2022, als OpenAI den Start eines Chatbots namens ChatGPT verlautbaren ließ. Aber potenziell könnte jede Mitteilung des Unternehmens rund um CEO Sam Altman bahnbrechend sein. Kein Wunder also, dass es für Aufsehen sorgte, als OpenAI Anfang Dezember verlautbarte, zwölf Tage hintereinander neue Dinge vorzustellen.

Schon in der Ankündigung hatte Altman darauf hingewiesen, dass es neben größeren auch kleinere Neuigkeiten sein würden, die OpenAI liefern würde. So kam es dann auch: Zugang zu ChatGPT über WhatsApp oder die Integration in Apple Intelligence waren eher in die zweite Kategorie einzuordnen. Daneben veröffentlichte OpenAI aber auch das neue Modell o1 für ChatGPT – oder Sora, ein Tool zur Videoerstellung.

Den größten Widerhall in der KI-Szene fand allerdings die Ankündigung am letzten der zwölf Tage. Am vergangenen Freitagabend stellte OpenAI sein neues Modell o3 vor. Wichtig dabei: Das Modell ist noch nicht öffentlich zugänglich. OpenAI stellte zunächst einmal nur vor, wie das Modell in unterschiedlichen KI-Benchmarks abschnitt. Aber diese Ergebnisse hatten es in sich.

o3 zeigt starke Performance bei AGI-Benchmark

Vielbeachtet wurde dabei vor allem die Benchmark namens ARC-AGI (Abstraction and Reasoning Corpus for Artificial General Intelligence), bei der zwei Varianten des o3-Modells deutlich bessere Ergebnisse erzielten als die bisher führenden o1-Modelle. Das Ziel von ARC-AGI ist es zu messen, wie sich eine KI im Umgang mit ihr unbekannten Aufgaben schlägt.

Wie die O3-Modelle verglichen mit anderen OpenAI-Modellen abschneiden // Grafik: ARC Prize

Es gibt unterschiedliche Definitionen von AGI. Die meisten davon verstehen AGI aber als ein System, das sämtliche intellektuellen Aufgaben mindestens so gut oder besser als ein Mensch erledigen kann.

Die ARC-AGI-Benchmark wurde von François Chollet konzipiert. Er definiert AGI als ein System, das “in der Lage ist, effizient neue Fähigkeiten zu erwerben und neuartige Probleme zu lösen, für die es trainiert wurde.”

Eine AGI ist also nicht für eine bestimmte Aufgabe trainiert, sondern kann jegliche Aufgaben übernehmen. Es ist weitgehender Konsens in der KI-Szene, dass solche Systeme noch nicht existieren. OpenAI wurde aber beispielsweise explizit mit dem Ziel gegründet, AGI zu erreichen.

Chollet gehört zu den bekanntesten Namen der internationalen KI-Szene. Er hat die bekannte KI-Library Keras entwickelt und seit einigen Jahren für Google tätig. Dem von ChatGPT ausgelösten Hype rund um generative KI steht Chollet seit Anfang an eher kritisch gegenüber, wie beispielsweise auch dieser brutkasten-Bericht wenige Wochen nach Erscheinen von ChatGPT thematisierte.

o3: “Wir befinden uns auf neuem Terrain”

Umso interessanter ist es, was Chollet nun zu den Ergebnissen des o3-Modells bzw. seiner Varianten zu sagen hat. In einem Blogeintrag attestiert er OpenAI, mit dem Modell einen “bedeutenden Sprung nach vorne” erreicht zu haben.

Die Performance des Modells stelle “einen echten Durchbruch” in der Anpassungsfähigkeit und Verallgemeinerung” von KI-Modellen dar”, wenn es darum gehe, wie sich KI-Modelle an neue Aufgaben anpassen könnten. o3 stelle nicht bloß einen “schrittweisen Fortschritt” dar. Vielmehr befinde man sich auf “neuem Terrain”, das “ernsthafte wissenschaftliche Aufmerksamkeit” erfordere.

Aber es ist schon Artificial General Intelligence (AGI)? Hier schränkt Chollet ein: “o3 scheitert immer noch an einigen sehr einfachen Aufgaben, was auf grundlegende Unterschiede zur menschlichen Intelligenz hinweist”. Dennoch befeuerten die Ergebnisse die Diskussion rund um AGI – und manche Stimmen sahen, anderes als Chollet, mit o3 AGI sogar bereits erreicht.

Selbst wenn dem so wäre, wäre es zum jetzigen Zeitpunkt schwer nachzuprüfen: Denn das Modell ist noch nicht veröffentlicht. Forscher:innen im Bereich der KI-Sicherheit können sich für Zugang vormerken lassen. Wann und zu welchen Konditionen das Modell für Endnutzer:innen zugänglich sein wird, ist aktuell noch unklar. Klar ist allerdings schon jetzt, dass die beeindruckenden Ergebnisse bei der ARC-AGI-Benchmark enorme Rechenressourcen erforderten – und dementsprechend teuer waren.

Reasoning-Modelle

Das o3-Modell ist eine verbesserte Version des o1-Modells, welches OpenAI am 4. Dezember veröffentliche und das zuvor bereits in Preview- und Mini-Varianten für ChatGPT-User:innen zugänglich gewesen war. Dieses Modell unterscheidet sich zu dem im Mai 2024 veröffentlichten GPT4o-Modell insofern, als es auf einen “Reasoning”-Ansatz setzt.

OpenAI bezeichnet GPT4o weiterhin als das “vielseitige, hochintelligente Flagship-Modell”, das für die “meisten Aufgaben” die richtige Wahl sei. Die o1-Modelle wiederum referenziert das Unternehmen als “Reasoning-Modelle, die sich bei komplexen, mehrstufigen Aufgaben auszeichnen”.

Enduser:innen von ChatGPT merken dies in der Nutzung vor allem insofern, als sich die o1-Modelle länger Zeit nehmen, Ergebnisse zu produzieren. Diese Modelle “verbringen mehr Zeit mit Nachdenken, bevor sie reagieren”, wie es OpenAI formuliert. In einigen (aber nicht notwendigerweise in allen) Bereichen liefern sie dann deutlich bessere Ergebnisse als die bisherigen Modelle.


Tipp der Redaktion: Die neue brutkasten-Serie “No Hype KI”

No Hype KI
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