Helu: wefox- und Bitpanda-Gründer investieren in Wiener FinTech von Franz Salzmann
Die kollaborative Finanzplanungs- und Analyse-Plattform für Steuerberatungen und Unternehmen Helu hat in seiner Seed-Runde ein Investment von fünf Millionen US-Dollar eingesammelt.
Die Seed-Runde wird angeführt vom VC Atlantic Labs sowie von wefox-Gründer Fabian Wesemann und Bitpanda-Gründer Eric Demuth. Helu wurde 2020 von Unicorn-Investor Franz Salzmann gegründet und ist eigenen Angaben nach erste kollaborative Finanzplanungs- und Analyse-Plattform für Steuerberatungen und Unternehmen mit einer direkten DATEV-Anbindung (Anm.: Buchführungs-Software). Weitere Investoren der fünf Millionen US-Dollar-Runde, wie der ehemalige Lakestar-Partner Gilad Novik und Oliver Manojlovic von Personio, sind mit an Board. Das FinTech arbeitet bereits an der Integration weiterer Schnittstellenstandards in Europa.
Steuerberatung meist noch offline
Die Arbeit zwischen Steuerberatern und Unternehmen findet Salzmann nach noch meist offline statt. Das Mapping und Bearbeiten der BWAs erweise sich dabei als mühselig und Daten ließen sich nicht so auslesen und kollaborativ bearbeiten, wie man es von anderen Finanzanwendungen gewohnt ist. Die Technologie von Helu möchte dabei Abhilfe schaffen. Über die Online-Plattform können Steuerberatungen erstmals mit Finanzabteilungen, Mandanten und CFOs kollaborativ kooperieren.
“Die Zeiten mit Excel- und PDF-Daten sind vorbei. Mit Helu wird die steuerliche Beratung digitalisiert. Steuerkanzleien können so effizienter und moderner mit ihren Mandanten zusammenarbeiten. Wir sind stolz, die Gründer von führenden europäischen Unicorns hinter uns zu haben. Sie wissen nur zu gut, wie schwierig es ist, Finanzdaten einfach zu erhalten und verlässlich auszuwerten”, sagt Salzmann.
Sideproject vor Helu
Eigentlich schien die GmbH auf den Spuren von Glacier zu wandern, hieß vor seiner Umbenennung in Helu Oaze und widmete sich der Entwicklung und dem Betrieb einer Plattform für Dienstleistungen im Energiebereich – insbesondere in Zusammenhang mit der Neutralisierung von CO2-Emissionen. Konkret der Automatisierung von CO2-Emissionsdatenerhebungen und KI-basierten Analyse und Regulierung. Das Ziel war die Entwicklung eines Systems, welches automatisiert und holistisch alle Emissionsfaktoren von Konzernen dynamisch in Echtzeit bemisst.
Franz Salzmann erklärte dem brutkasten, dass es sich hierbei um ein “Sideproject” handelte, das das Team nicht “wahnsinnig” verfolgt hat. “Wir hatten bereits die GmbH und haben sie für Helu gleich verwendet”, sagt er auf Nachfrage und erklärt seine Intention mit Helu: “Ich habe rund um das Thema gemerkt, dass es für Gründer schwierig ist Buchhaltungsdaten zu analysieren, sowie für Steuerberater mit ihren Mandanten kollaborativ zu arbeiten.”
Wandel im Steuerberatungsmarkt
Salzmann sieht im Steuerberatungsmarkt einen sich vollziehenden Wandel – Berater digitalisieren sich und müssen verstärkt mit Daten arbeiten. “Die Idee zu Helu hat in mir sehr lange geschlummert und sich verfestigt. Es ist ein riesiges Thema geworden, das hat man in der Analyse des Versicherungsmarktes gespürt. Das Momentum war ähnlich wie in anderen Bereichen mit GoStudent und wefox”, erklärt Salzmann.
Ähnlich sieht es Fabian Wesemann, CFO und Mitgründer von wefox: “Die digitale Zusammenarbeit mit dem Steuerberater ist für uns essentiell. Das manuelle Zusammentragen der Daten ist mühselig und die meisten Firmen bauen ihre Insellösungen in Excel, bei denen die Datenintegrität selten gut ist”, sagt er. “Hätten wir Helu bei wefox vor ein paar Jahren einführen können, wäre das eine große Zeitersparnis für unsere Analysten gewesen.”
Reporting per Drag & Drop
Zusammengefasst versteht sich Helu als komplementäres Tool zur breiten DATEV-Produktwelt. Finanz-Teams von KMUs sollen mit der Software des Startups über ihren Steuerberater Zugriff auf ihre DATEV-Buchhaltungsdaten erhalten und über ein Kontenmapping komplexe Analysen in kurzer Zeit aufbauen und aktualisieren können. Konkret lassen sich per Drag & Drop Reports selbst konfigurieren – von der individuelle Gewinn-und-Verlust-Rechnung (GuV) bis hin zu Kostenstellenauswertungen, Marketing- oder Debitoren-Kreditoren-Analysen. Salzmann selbst plant mit dem frischen Kapital sein Team und das Produkt massiv auszubauen und strebt als eines der nächsten Schritte eine Expansion an.
Open Source und KI: “Es geht nicht darum, zu den Guten zu gehören”
Nachlese. Die Nutzung von Open-Source-Modellen eröffnet Unternehmen auch im KI-Bereich weitreichende Möglichkeiten. Es gibt dabei aber auch einiges zu bedenken. Darüber und mehr diskutierten in Folge 5 von "No Hype KI" Stephan Kraft von Red Hat, Florian Böttcher von CANCOM Austria, Natalie Ségur-Cabanac von Women in AI und Patrick Ratheiser von Leftshift.One.
Open Source und KI: “Es geht nicht darum, zu den Guten zu gehören”
Nachlese. Die Nutzung von Open-Source-Modellen eröffnet Unternehmen auch im KI-Bereich weitreichende Möglichkeiten. Es gibt dabei aber auch einiges zu bedenken. Darüber und mehr diskutierten in Folge 5 von "No Hype KI" Stephan Kraft von Red Hat, Florian Böttcher von CANCOM Austria, Natalie Ségur-Cabanac von Women in AI und Patrick Ratheiser von Leftshift.One.
Kollaborativ, transparent, frei zugänglich und nicht profit-orientiert – mit Open-Source-Software wird eine Reihe von Eigenschaften assoziiert. Und oftmals stehen bei der Nutzung ethische Überlegungen im Zentrum. Dabei gibt es auch ganz praktische Gründe, die für eine Verwendung durch Unternehmen sprechen – auch bei der Implementierung von KI-Anwendungen, ist Stephan Kraft, Community Advocate & Business Development OpenShift & Application Services bei Red Hat, überzeugt. In Folge fünf der Serie “No Hype KI” diskutierte er dieses und weitere Themen mit Florian Böttcher, Solution Architect bei CANCOM Austria, Natalie Ségur-Cabanac, Policy Lead bei Women in AI und Patrick Ratheiser, Gründer & CEO von Leftshift.One.
“Thema ein Stück weit aus dieser emotionalen, moralisierenden Ecke herausholen”
“Ich will das Thema ein Stück weit aus dieser emotionalen, moralisierenden Ecke herausholen”, sagt Stephan Kraft. Für Red Hat als weltweit führenden Anbieter für Open-Source-Lösungen für Unternehmen gehen die Argumente für eine Nutzung nämlich weit darüber hinaus. “Es geht nicht darum, Open Source als Selbstzweck zu sehen, um zu den Guten zu gehören”, so der Experte. Tatsächlich sei die Verwendung von Open Source gerade bei der Etablierung von KI im Unternehmen für Startups und KMU eine wichtige Weichenstellung.
Offenheit, um Diskriminierung entgegenzuwirken
Auch Natalie Ségur-Cabanac sieht Open Source als “Key Technology” im KI-Bereich. Für “Women in AI” spiele die Offenheit eine zentrale Rolle: “Diese Offenheit braucht es, um Diskriminierung entgegenzuwirken.” Open Source verbessere den Zugang für Frauen zur Technologie, die Abbildung von Frauen in den Daten und es vergrößere die Möglichkeiten in der Forschung. Man müsse aber auch aufpassen, ob Software wirklich so offen sei, wie behauptet, sagt sie bezogen auf die aktuellen Diskussionen rund um OpenAI, das sich – ursprünglich als offenes Projekt gestartet – zum profitorientierten Unternehmen entwickelte. Es brauche auch eine klare Definition, was “open” sei.
Masse an Möglichkeiten
Leftshift.One-Gründer Patrick Ratheiser betont auch die schiere Masse an Möglichkeiten, die Open Source bietet. “2021 hatten wir weltweit Zugriff auf circa 5.000 Open-Source-Modelle. Jetzt sind es bereits mehr als eine Million.” Die Nutzbarkeit sei also klar gegeben, zudem biete die Technologie eine gewisse Unabhängigkeit und werde über ihre Vielfalt zum Innovationstreiber.
Ist Open Source immer die beste Lösung?
Doch bedeutet das, dass Open Source immer die optimale Lösung ist? Ratheiser sieht das differenziert: “Es ist ganz wichtig zu erkennen, was der Kunde braucht und was in dem Fall gerade notwendig ist. Egal, ob es nun On-Premise, in der Cloud, Open Source oder Closed Source ist.” Florian Böttcher von CANCOM Austria pflichtet hier bei: “Wir setzen genau so auf hybrid.”
Datenstruktur im Hintergrund ist entscheidend
Ein Thema, bei dem bei Open Source Vorsicht geboten ist, spricht Natalie Ségur-Cabanac an. Besonders wichtig sei es bei KI-Anwendungen, eine gute Datenstruktur im Hintergrund zu haben. “Die Verantwortung, dass ein Modell mit sauberen Daten trainiert worden ist, liegt bei den Anbietern. Bei Open Source verschwimmt das ein bisschen. Wer ist wofür zuständig? Das ist eine Herausforderung für die Compliance zu schauen, wo man selbst verantwortlich ist und wo man sich auf einen Anbieter verlassen kann.”
Compliance: Großes Thema – mehr Sichereheit mit professioneller Unterstützung
Stephan Kraft hakt hier ein. Genau aus solchen Gründen gebe es Unternehmen wie Red Hat, die mit ihrem Enterprise-Support für Open-Source-Lösungen die Qualitätssicherung auch im rechtlichen Bereich übernehmen. “Das ist ein ganz wichtiger Teil unseres Versprechens gegenüber Kunden”, so Kraft. Unbedacht im Unternehmen mit Open Source zu arbeiten, könne dagegen in “Compliance-Fallen” führen, pflichtet er Ségur-Cabanac bei.
Das sieht auch Patrick Ratheiser als Thema bei Leftshift.One: “Unsere Lösung ist Closed Source, wir setzen aber im Hintergrund Open Source ein. Wichtig ist, dass wir dem Kunden Compliance garantieren können.” Stephan Kraft empfiehlt Unternehmen bei der Open-Source-Nutzung: “Man kann nicht immer gleich die neueste ‘bleeding edge’-Lösung nehmen sondern sollte etwas konservativer herangehen.”
Infrastruktur: Gut planen, was man wirklich braucht
Unabhängig davon, ob man nun Open Source oder Closed Source nutzt, braucht es für die Nutzung von KI die richtige Infrastruktur. “Es kommt natürlich auf den Use Case an, den ein Unternehmen umsetzen will. Da sind die Anforderungen an die Infrastruktur sehr unterschiedlich”, grenzt Florian Böttcher ein. CANCOM Austria unterstützt seine Kunden in genau der Frage. Anwendungen wie das Training von KI-Modellen würde aus gutem Grund kaum in Österreich umgesetzt. “KI ist sehr stromhungrig und entwickelt viel Hitze. Das ist schwierig für ein eigenes Data-Center im Unternehmen, gerade wenn man die Strompreise in Österreich ansieht”, so Böttcher.
“Rechenleistungs-Hunger” von KI könnte sich in Zukunft verringern
Wichtig sei es letztlich, sich als Unternehmen sehr klar darüber zu sein, was man umsetzen wolle. “Danach, welche Software-Lösung man für seinen Use Case einsetzen muss, richtet sich auch die Infrastruktur”, so Böttcher. Er erwarte aber auch, dass die KI-Modelle im nächsten Entwicklungsschritt effizienter werden und der “Rechenleistungs-Hunger” sich verringere.
Patrick Ratheiser ergänzt: “Es ist grundsätzlich eine Kostenfrage.” Unternehmen müssten sich sehr gut überlegen, ob sie ein eigenes LLM (Large Language Model) betreiben und dieses sogar selbst trainieren wollen, oder lieber doch eine Usage-basierte Lösung wählen. Er sehe bei österreichischen Unternehmen – auch bei größeren – eine klare Tendenz zur zweiten Variante. “Es lässt sich deutlich schneller einrichten, ist kalkulierbarer und auch viel schneller skalierbar”, erklärt Ratheiser.
Etwa im Forschungsbereich sei es jedoch wichtig und notwendig, auch eigene LLMs und die damit verbundene Infrastruktur zu betreiben. Doch auch die Möglichkeit von hybriden Lösungen biete sich an. “Man kann mittlerweile auch Teile in der Cloud lassen und Teile On-Premise. Man kann etwa nur ein datenschutzsicheres LLM selbst betreiben”, erklärt der Experte, der auch bei der Wahl der genutzten Modelle einen hybriden Ansatz empfiehlt: “Man braucht nicht für alle Use Cases das neueste Modell. Manchmal braucht man überhaupt kein LLM.”
Datenschutz: Einige Herausforderungen bei LLMs
Stichwort: Datenschutz. Hier schafft die europäische Datenschutzgrundverordnung (DSGVO) im KI-Bereich besondere Herausforderungen, weiß Natalie Ségur-Cabanac, die vorab betont: “Ich persönlich halte die DSGVO für ein gutes Regulierungswerk, weil sie sehr viel Spielraum gibt. Ich sage immer: Datenschutz ist sehr komplex, aber nicht kompliziert.” Konkret seien etwa der Grundsatz der Zweckbezogenheit, also dass man Daten nur für konkrete Zwecke einsetzen darf, und dass man sie minimierend einsetzen muss, relevant für den KI-Bereich. “Da haben wir schon einen Konflikt, weil man ja [bei LLMs] erst einmal schaut, was man aus möglichst vielen Daten machen kann”, so die Expertin.
Ist KI rechtlich innerhalb der EU sogar per se in einem Graubereich?
Auch Transparenzbestimmungen – sowohl in der DSGVO als auch im AI-Act der EU – seien zu beachten. “Wenn ich KI verwende, muss ich auch wissen, was drinnen ist”, fasst Ségur-Cabanac zusammen. Ist KI also rechtlich innerhalb der EU sogar per se in einem Graubereich? “Nein, das glaube ich nicht. Aber man muss seine Hausaufgaben schon gut machen”, sagt die Expertin. Wichtig sei daher auch die im Rahmen des EU-AI-Acts eingeforderte KI-Kompetenz in Unternehmen – im technischen und rechtlichen Bereich.
KI-Kompetenz als zentrales Thema
Patrick Ratheiser stimmt zu: “Neben der Technologie selber sind bei unseren Kunden die Mitarbeiter ein Riesen-Thema. Man muss sie nicht nur wegen dem AI-Act fit bekommen, sondern es geht darum, sie wirklich auf die Anwendungen einzuschulen.” Wichtig seien dabei auch die Kolleg:innen, die sich bereits mit dem Thema auskennen – die “Pioniere” im Unternehmen. “AI Literacy ist sicherlich das Thema 2025 und in nächster Zeit. So, wie wir gelernt haben, mit dem Smartphone umzugehen, werden wir es auch mit generativer KI lernen”, so Ratheiser.
“Einfach einmal ausprobieren”
Stephan Kraft ergänzt: Neben einer soliden Datenbasis und der notwendigen Kompetenz brauche es bei KI – gerade auch im Bereich Open Source – noch etwas: “Einfach einmal ausprobieren. Es braucht auch Trial and Error. Das ist vielleicht oft das Schwierigste für CFOs und Geschäftsführer.” Dieses Ausprobieren sollte aber innerhalb eines festgelegten Rahmens passieren, damit die KI-Implementierung gelingt, meint Natalie Ségur-Cabanac: “Unternehmen brauchen eine KI-Strategie und müssen wissen, was sie mit der Technologie erreichen wollen.” Auch sich mit den zuvor angesprochenen rechtlichen Anforderungen – Stichwort Compliance – zu beschäftigen, komme zeitlich erst nach der Festlegung der Strategie.
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