05.12.2024
KI

Klartext AI: Wiener KI-Startup vereinfacht Finanzverträge

Mit dem bevorstehenden EU Accessibility Act steht die Finanzwelt vor einer großen Herausforderung: Verträge und Dokumente barrierefrei zu gestalten. Das Wiener KI-Startup Klartext AI will genau hier ansetzen und mit einem innovativen Sprachmodell eine verlässliche Lösung bieten.
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Das vierköpfige Team von Klartext AI.
Klartext AI CO-Gründer Bernhard Landrichter, Christian Kaindl, Ruben Hetfleisch und COO Daniel Toth mit Bruno (c) Klartext AI

Wenn am 28. Juni 2025 der EU Accessibility Act (EAA) in Kraft tritt, sind Unternehmen, Banken, Versicherungen sowie öffentliche Stellen dazu verpflichtet, Verträge, Webseiten und Dokumente, barrierefrei zu gestalten. Auch für das österreichische Finanzwesen kommen einige Challenges auf. 

Eine mögliche Lösung bietet das erst wenige Monate alte KI-Startup Klartext AI. Mit seinem KI-basiertem Sprachmodell hat sich Co-Gründer Ruben Hetfleisch das Ziel gesetzt, Finanzdokumente barrierefrei zu gestalten. Anders als bisherige KI-Sprachmodelle, will Klartext AI eine hundertprozentig Vertrauenswürdige Lösung beim Vereinfachen von Dokumenten ermöglichen – denn etwas anderes erlauben Verträge in der Judikatur nicht.

brutkasten hat Klartext AI CO-Gründer Ruben Hetfleisch zusammen mit Co-Geschäftsführer Daniel Toth getroffen und über die bevorstehenden Hürden des österreichischen Finanzwesens geredet.

Die beiden Unternehmer haben bereits bei Fraunhofer Austria zusammenarbeiteten – ein etablierter Forschungspartner für die österreichische Industrie. Zusammen mit Co-Gründer Bernhard Landrichter und Christian Kaindl, welche 2021 bereits das Legal-Tech-Startup GesetzeFinden.at gründeten (brutkasten berichtete), hat Klartext AI zwei weitere erfahrene Gründer an Board.

Ziel ist die Lesbarkeit für alle

Über die Gründung von Klartext AI sagt Ruben Hetfleisch: “Jeder und jede soll in der Lage sein, einen Kontovertrag abzuschließen. Wir wissen alle, dass Verträge zum Teil sehr komplex geschrieben sind, vor allem wenn man an die AGBs denkt, die sich eigentlich niemand wirklich durchliest. Genau diese komplexen Dokumente wollen wir vereinfachen.” 

Motivation hinter dem Projekt fand er, wie auch sein Kollege Daniel Toth, im Zuge eines freiwilligen sozialen Jahrs, beziehungsweise eines Zivildienstes, bei welchem sich die beiden vor allem mit den Themen der sozialen Barrieren und Inklusion beschäftigten.

Kurz nach der Unternehmensgründung Anfang dieses Jahres standen verschiedene Banken, Versicherungen aber auch das Sozialministerium in Österreich und das deutsche Bundesministerium für Arbeit und Soziales im Gespräch. “Die Lösung ist natürlich auch für öffentliche Behörden sehr interessant“, sagt Hetfleisch.

Seit Daniel Toth dann Ende des Sommers dazugestoßen ist, „nahm das Ganze auch so richtig Fahrt auf”, meint Hetfleisch. Man konzentriere sich von da an vor allem auf das Finanzwesen.

Obwohl es als Startup verältnismäßig schwierig ist mit Banken und Versicherungen in Verbindung zu treten, konnte sch Klartext AI Ende November eine Kooperation mit dem österreichischen Wirtschaftsprüfer PwC sichern.

“Es braucht eine verlässliche Lösung”

“Jeder kennt es, man verändert den Prompt ganz wenig und das Ergebnis ist maßgeblich anders. Das können wir bei Banken und Regularien einfach nicht gebrauchen. Und genau diese Verlässlichkeit mit dem flexiblen Ansatz der Sprachmodelle zu verknüpfen, da liegt die eigentliche Krux”, sagt Hetfleisch. Um diese zu Überwinden, haben sich die Unternehmer mit Linguist:innen zusammengeschlossen, ergänzt Toth, damit ihr System auch auf den Regeln der Expert:innen basiert.

Im Gegensatz zu bekannteren Sprachmodellen, will Klartext AI ein Tool entwickeln, das nicht nur sprachlich flexibel agiert, sondern auch hundertprozentige Konsistenz bietet. Die KI soll demnach nicht nur die Sprache vereinfachen, sondern auch Texte auf Einhaltung vorgegebener Normen prüfen – eine Abgrenzung zu bisher existierenden Tools.

Obwohl sowohl Hetfleisch als auch Toth Erfahrungen bei Fraunhofer mit sich bringen, sehen sie ihr Startup nicht als klassisches Forschungsstartup. „Bislang erfolgte die Finanzierung aus eigenen Mitteln. Unser Ziel ist es, jetzt aber stark in die Akquise zu gehen, gerade mit unserem neuen Partner PwC. Allerdings würden wir es auch nicht ausschließen Investor:innen zu nehmen”, meint Hetfleisch.

Im Gespräch seien aktuell schon Interessent:innen. Allerdings möchte man noch auf den nächsten großen technologischen Schritt warten.

“Banken werden extremen Druck haben”

Mit Blick auf das Ende Juni 2025 in Kraft tretende EAA und die Sanktionen bei Nichteinhaltung des neuen Barrierefreiheitgesetzes, sagt Hetfleisch, dass die Banken extrem Druck haben werden.

Das kommende Jahr wird deshab auch für Klartext AI entscheidend. Bis Ende 2025 sieht der Jungunternehmer jedoch ein fertiges, skalierbares Produkt, welches in unterschiedlichen Szenarien skalierbar ist. “Ich sehe uns in einem Jahr schon vor der Welle, die dann bei den Banken und Versicherungen einbrechen wird, die die Barrierefreiheit am Ende so schnell wie möglich umsetzen müssen, bevor die großen Strafen kommen”, meint Hetfleisch.

Neben der anstehenden Arbeit, sieht auch Toth hierbei eine riesen Chance in der Skalierung: “Ab nächsten Juni erwarten wir uns, dass unsere Position fruchtbar wird. Unser Ziel war nicht ein junges Startup zu sein, das eine Idee verfolgt, sondern am Ende auch Arbeitgeber in einem Unternehmen zu sein, das sich maßgeblich weiterentwickelt.”

Am Ende des Gesprächs kommt auch noch einmal die soziale Motivation der beiden Unternehmer durch. Hetfleisch hofft, dass die bevorstehenden Themen der Barrierefreiheit nicht nur unter dem Inklusionsgedanken abgestempelt werden, sondern für die gesamte Bevölkerung betrachtet werden, und auch Verträge für alle zugänglicher gemacht werden können.

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ISS, SAP
Philipp Herzig, CTO SAP I © SAP

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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