12.01.2023

4 Mio Kund:innen gefakt: JP Morgan Chase klagt Gründerin von 2021 gekauftem Startup

Mit dem 2021 vom Finanz-Riesen JP Morgan Chase übernommenen FinTech Frank erleben die USA mutmaßlich einen weiteren spektakulären Startup-Betrugsfall.
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Frank-Gründerin Charlie Javice | (c) Frank
Frank-Gründerin Charlie Javice | (c) Frank

Es erinnert ein wenig an den Fall Theranos: Eine junge Gründerin – heute ist sie 30 Jahre alt – wird zum Liebling der Medien und zieht mit ihrem Startup namhafte VCs an Land. Bloß: Ihre fantastischen Versprechen entpuppen sich als falsch. So lautet zumindest der aktuelle Vorwurf. Und der kommt nicht von irgendwem sondern von jenem Unternehmen, das das besagte Startup erst vor 16 Monaten übernommen hat. 175 Millionen US-Dollar hat der US-Finanzriese JP Morgan Chase (JPMC) 2021 für das FinTech Frank hingeblättert. Jetzt will er den Kauf rückabwickeln.

Angeblich unter 300.000 statt über vier Millionen Frank-Kund:innen

Denn Gründerin Charlie Javice, die vor JPMC schon bekannte Silicon Valley VCs überzeugt hatte, soll im großen Stil Kund:innen erfunden haben. Frank will jungen Amerikaner:innen mit seinem Service einen einfachen Weg zu Studierendendarlehen (Student Loans) bieten. Javice habe in den Übernahmeverhandlungen mehr als vier Millionen Kund:innen angeführt, heißt es von JP Morgan Chase. Tatsächlich seien es aber weniger als 300.000 gewesen.

Gründerin CHarlie Javice lieferte eine vollständige Fake-Tabelle

Das sei deswegen erst später aufgefallen, weil die Gründerin auf Anfrage im Zuge der Due Dilligence-Prüfung nach anfänglicher Ablehnung mit Verweis auf den Datenschutz, Namen, Adressen, Geburtsdaten und weitere persönliche Informationen von 4,265 Millionen „Kund:innen“ geliefert hatte. Diese stellten sich aber später im Zuge einer E-Mail-Marketing-Kampagne von JPMC als größtenteils nicht existent heraus.

JP Morgan Chase will umfassende Beweismittel vorlegen

In der nun von JP Morgan Chase angestrengten Gerichtsverhandlung sollen umfassende Beweise für die Vorwürfe gegen Javice vorgelegt werden. Demnach habe die Gründerin zunächst einen ihrer Techniker um die Generierung einer Fake-Kund:innenkartei gebeten. Dieser habe jedoch abgelehnt, woraufhin die Gründerin die gefälschte Tabelle für 18.000 US-Dollar bei einem Datenwissenschafter eines New Yorker College erworben habe. Dazu will JPMC Screenshots der Rechnungen des Wissenschafters vorlegen. Die Gründerin habe versucht, diese nachträglich verschwinden oder verändern zu lassen, und habe zudem von einer Marketingfirma um 105.000 US-Dollar einen Datensatz zu 4,5 Millionen Studierenden gekauft.

Frank-Gründerin antwortet mit Gegenklage

Laut Forbes und Wall Street Journal zieht Charlie Javice mit einer Gegenklage vor Gericht. Ziel ist, dass der Finanzriese ihre Anwaltskosten übernimmt. Die Argumentation ihrer Anwälte: JPMC habe Frank überstürzt, ohne eine ordnungsgemäße Due Diligence, übernommen. Die Bank versuche außerdem mit ihrem Prozess, die Aufmerksamkeit von ihren Verstößen gegen die Datenschutzgesetze für Studierende abzulenken. Auf der Seite des Startups findet man aktuell nur einen Verweis, dass der Dienst nicht verfügbar ist.

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Junior Developer
(c) True Agency via Unsplash

„Wer glaubt, mit Künstlicher Intelligenz ließen sich Einstiegspositionen einfach streichen, verwechselt das Werkzeug mit der Person, die es sinnvoll einsetzt“, warnt André Holhozinskyj, CEO der europäischen Cloudflight Group. Die Warnung des Branchenexperten stützt sich auf eine aktuelle Befragung, die das Unternehmen durchgeführt hat. Unter den 1.119 Teilnehmenden – mehrheitlich Studierende und Berufseinsteiger:innen aus Deutschland, Österreich und Rumänien – zeigt sich eine weite Verbreitung, aber auch eine spürbare Reglementierung von KI-Tools im Arbeitsalltag.

Während 99 Prozent der befragten Nachwuchskräfte angeben, KI-Werkzeuge regelmäßig zu nutzen, stoßen sie in der Praxis häufig an organisatorische Grenzen. Rund zwei Drittel der Befragten berichten von Einschränkungen bei der Nutzung, die überwiegend organisatorischer Natur sind. Als Haupthindernis nennen 46 Prozent regulatorische Vorgaben wie Richtlinien von Schulen, Universitäten oder Unternehmen. Weit dahinter folgen Kosten und Lizenzgebühren mit 24 Prozent sowie ethische, rechtliche und datenschutzrechtliche Bedenken mit 23 Prozent. Mangelndes Interesse spielt mit nur zwei Prozent praktisch keine Rolle.

Risiko durch Schatten-IT und Compliance-Verstöße

Die restriktive Haltung in vielen Organisationen birgt nach Einschätzung der Studienautor:innen jedoch Risiken: Wird die Nutzung im Unternehmen untersagt oder komplett eingeschränkt, weichen Mitarbeiter:innen häufig auf private Geräte und nicht freigegebene Consumer-Tools aus – ohne Wissen oder Zustimmung der IT-Abteilung.

Gernot Molin, CTO der Cloudflight Group, warnt vor den unmittelbaren Gefahren für die Datensicherheit: „Tools wie ChatGPT, Gemini oder Claude sind nicht für Unternehmenssicherheit oder Compliance konzipiert, sondern für einfachen Zugang, und das schafft unmittelbare Risiken.“ So könnten etwa proprietäre Algorithmen durch das Einfügen von Code-Schnipseln abfließen, oder Entwickler:innen könnten unbeabsichtigt Kundendaten bei der Analyse von Log-Dateien offenlegen. Unternehmen, die an Richtlinien wie DSGVO, HIPAA oder SOC 2 gebunden sind, riskieren laut Molin bei der Verwendung nicht autorisierter Dienste empfindliche Verstöße. Er plädiert daher für eine kontrollierte Freigabe von KI-Werkzeugen, die direkt in bestehende Entwicklungsumgebungen integriert und durch Sicherheitskontrollen sowie Audit-Trails abgesichert sind.

Vielseitige Nutzung abseits von reinem Code

Die Befragung räumt zudem mit dem Vorurteil auf, KI diene primär dem Schreiben von neuem Programmcode. Der Einsatz zur reinen Code-Generierung liegt bei 18 Prozent und ist damit fast gleichauf mit dem Debugging und Code-Reviews (19 Prozent), administrativen und organisatorischen Aufgaben wie Recherche (19 Prozent) sowie der Code-Optimierung (17 Prozent). Dokumentation (12 Prozent) und Testautomatisierung (10 Prozent) folgen mit etwas Abstand.

Den größten Nutzen sehen die Befragten in der Entlastung bei Routinearbeiten. Fast jede:r Zweite (48 Prozent) nutzt KI vor allem zur Bewältigung repetitiver, zeitaufwändiger Aufgaben wie dem Erstellen von Boilerplate-Code oder dem automatisierten Organisieren von Daten. Ziel sei es, so heißt es aus den offenen Antworten der Teilnehmenden, sich dank der KI auf die interessanten Teile der Arbeit konzentrieren zu können. Zudem schätzen 42 Prozent die Tools als eine Art rund um die Uhr verfügbaren Tutor, der komplexe Konzepte erklären kann. Dieser Effekt könnte nach Einschätzung der Studienautoren vor allem in Regionen mit schwächerer Bildungsinfrastruktur den Zugang zu hochwertiger Programmierausbildung demokratisieren.

Zukunftssorgen und die Rolle der Nachwuchskräfte

Trotz der intensiven Nutzung blickt die junge Generation keineswegs sorgenfrei in die Zukunft. Lediglich 12 Prozent der Befragten geben an, keinerlei Sorge hinsichtlich der Auswirkungen von KI auf ihre eigene Karriere zu haben. Die überwiegende Mehrheit von 88 Prozent äußert leichte bis extreme Besorgnis. Neben der allgemeinen Karriereentwicklung sorgt sich ein Teil der Entwickler:innen auch um den eigenen Lernfortschritt: Es besteht die Befürchtung, durch eine zu starke Abhängigkeit von der KI das eigene Weiterkommen zu bremsen und durch die automatisierten Lösungen „dümmer“ zu werden. Viele wünschen sich daher Erklärungen anstelle von fertigen Antworten.

Für Cloudflight-CEO Holhozinskyj zeigt die Untersuchung, dass Unternehmen umdenken müssen. Künstliche Intelligenz müsse wie eine „virtuelle Mitarbeiterin“ verstanden werden, die ein geregeltes Onboarding benötigt. Wer Juniorstellen aus Gründen der kurzfristigen Kostenersparnis streicht, begehe laut Holhozinskyj einen strategischen Fehler: „Urteilsvermögen entsteht nicht am Reißbrett, sondern über Jahre praktischer Erfahrung, auch aus eigenen Fehlern, und genau diese Erfahrung bauen Unternehmen gerade systematisch ab, wenn sie ihre Juniorstellen kürzen.“ Langfristig drohe den Unternehmen dadurch der Verlust der „Senior-Kompetenz von morgen“ an die Konkurrenz, was sich schnell zum mittelfristigen Wettbewerbsnachteil entwickeln könne.

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