13.05.2019

Monkee: Tiroler FinTech-Startup will Jungfamilien beim Sparen helfen

Startup-Portrait. Das Tiroler Startup Monkee möchte Sparen per App einfacher machen. Im Gespräch mit dem brutkasten sprachen die Gründer Martin Granig und Christian Schneider über ihre Motivation und den finanziellen Aspekt bei der ganzheitlichen Betrachtung der Gesundheit.
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Monkee, FinTech, Sparen, Martin Granig, Christian Schneider, Jean-Yves Bitterlich
(C) Monkee - Jean-Yves

Monkee wurde von Martin Granig, Christian Schneider und Jean-Yves Bitterlich Ende März 2018 mit einem Ziel gegründet: Menschen dabei zu helfen, finanziell “gesünder” zu leben. “Wir kombinieren in unserer App Behavioral-Design, Gamification und Machine Learning, um dabei zu unterstützen, mehr Geld für die Zukunft zu sparen. Obwohl unser Produkt von jedem benutzt werden kann und soll, haben wir uns entschieden, in einem ersten Schritt vor allem jungen Familien zu helfen” erklärt Granig. “Sie sind es vor allem, die sich mit höheren Kosten durch die Kindererziehung und gleichzeitig oft geringerem Einkommen wegen Karenz oder Teilzeitarbeit herumplagen müssen.”

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“Finanzielle Gesundheit bleibt ein Tabu”

Das Gründerteam des FinTech-Startups ist davon überzeugt, dass eine ganzheitliche Betrachtung der Gesundheit erfordert, das physische, mentale und finanzielle Wohlergehen in Balance zu bringen. “Denn eine schlechte finanzielle Situation wirkt sich negativ auf alle anderen Lebensbereiche aus. Wir achten auf einen gesunden Körper, vermehrt auch auf mentales Wohlbefinden – aber die finanzielle Gesundheit bleibt ein Tabu”, sagt Granig. Er führt Studien ins Feld, die zeigen, dass gerade finanzielle Sorgen den Menschen physisch und mental besonders belasten.

Monkee sieht sich, nach eigenen Worten, als ein logischer nächster Schritt des generellen Gesundheitstrends. “Wir möchten nach der physischen (etwa Runtastic oder Fitness Tracker) und mentalen (Headspace oder Calm) Hilfe nun einen Beitrag zur Verbesserung der finanziellen Gesundheit liefern”, sagt Granig.

Keine Rücklagen aber One-Click-Shopping

Ein besonderes Problem der heutigen Zeit sei es, so der Gründer weiter, dass rund ein Viertel der Österreicher keinerlei finanzielle Rücklagen hätten und sich kaum die Reparatur der Waschmaschine leisten könnten. “Demgegenüber ist Geldausgeben so einfach wie nie. Zahlreiche Innovationen in diesem Bereich, wie personalisierte Werbung und One-Click-Shopping verführen uns zu unkontrolliertem Konsum. Wir sind es gewohnt, Konsumgüter sofort zu bekommen, auch wenn wir sie vielleicht gar nicht brauchen oder uns im Moment gar nicht leisten können”, warnt der Gründer.

Mit vier Elementen gegen “instant-gratification”

Um Menschen dazu zu motivieren, dem Drang nach instant-gratification zu widerstehen und mehr Geld für die Zukunft zu sparen, hat das Monkee-Team in der App vier Elemente miteinander vereint. Erstens: Der Nutzer ist befähigt, konkrete Ziele selbst zu definieren. Hier unterstützt Monkee durch Vorschläge, die Ziele von “ähnlichen” Usern aufzeigen.

Beim zweiten Element von Monkee, das beim Rücklagen-Bilden helfen soll, handelt es sich um ein Interface, mit dem auch Kleinbeträge im Alltag mit zwei Klicks gespart werden können. “Es muss in der App nur einmal das bestehende Konto (Anm.: von jeder Bank möglich) angebunden werden. Jeder Sparbeitrag wir anschließend bei unserer Partnerbank sicher für den Nutzer verwahrt”, erklärt Schneider.

Monkee: Ein Finanzcoach, der zum Sparen aufruft

Element Nummer 3, der Finanzcoach, soll helfen, Gewohnheiten zu formen, um kontinuierlich für die gesetzten Ziele zu sparen. Dabei bricht die App längerfristige Ziele auf Wochen-Ziele herunter und versucht durch Erinnerungen, Feedback zum Sparerfolg oder “Call-to-Actions” bei der Erreichung dieser kleineren Ziele zu unterstützen. Der Algorithmus lerne zudem mit der Zeit wann und wie der Nutzer erreicht werden müsse, um die Wahrscheinlichkeit für einen Sparbetrag zu erhöhen.

Family & Friends einladen

Der letzte und vierte Punkt des Element-Pakets zur Spar-Motivation lautet Social Saving. Hier können mit Monkee Familienmitglieder oder Freunde dazu eingeladen werden einzelne Sparziele mit kleinen Beiträgen zu unterstützen. Oder gemeinsam für ein Geburtstags- oder Weihnachtsgeschenk zusammenzulegen.

Monkee und Partner im Kampf für finanzielle Gesundheit

Die Basis-Version der App ist kostenlos. “Auf längere Sicht wird es aber eine Premium-Version geben, die Zugang zu zusätzlichen Services von Monkee ermöglicht” so Granig. Mit dem anfänglich eigenfinanzierten Startup hat er nach dem Launch der Version 1.0 weitere Ziele. “Wir wollen kontinuierlich unsere Services in Kooperation mit Partnern erweitern, die alle auf dieselbe Vision der ‘Erhöhung der finanziellen Gesundheit’ abzielen” sagt er.

Launch im Juni – Anmeldung auf Homepage jetzt möglich

Die erste Version der App wurde zwar durch Ersparnisse der Gründer finanziert, aber mittlerweile ist man nicht mehr allein: “Die weiteren Schritte erfolgen mit Unterstützung – dazu freuen wir uns schon bald mehr Details bekanntgeben zu können”, erklären die Founder. “Wir befinden uns aktuell in der erweiterten Beta-Test-Phase. Interessierte können sich jedoch bereits jetzt auf unserer Homepage anmelden, um als eine der Ersten Zugang zu dieser neuen Spar-Experience zu bekommen”. Die App wird voraussichtlich Mitte Juni im App-Store für alle downloadbar sein.


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“No Hype KI” wird unterstützt von CANCOM AustriaIBMITSVMicrosoftNagarroRed Hat und Universität Graz.

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.


Die gesamte Folge ansehen:

Die Nachlesen der bisherigen Folgen:

Folge 1: “No Hype KI – wo stehen wir nach zwei Jahren ChatGPT?

Folge 2: “Was kann KI in Gesundheit, Bildung und im öffentlichen Sektor leisten?

Folge 3: “Der größte Feind ist Zettel und Bleistift”: Erfolgsfaktoren und Herausforderungen in der KI-Praxis”

Folge 4: KI-Geschäftsmodelle: “Wir nutzen nur einen Bruchteil dessen, was möglich ist”


Die Serie wird von brutkasten in redaktioneller Unabhängigkeit mit finanzieller Unterstützung unserer Partner:innen produziert.

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