18.10.2021

N26: Neobank holt 900 Mio. Dollar Investment zu 9 Mrd. Dollar Bewertung

N26 ist damit nun wieder das wertvollste deutsche Fintech. Drei neue Investoren kamen an Bord. Der brutkasten hat mit CEO Valentin Stalf über die neue Bewertung, die vom deutschen Regulator auferlegten Beschränkungen bei der Anzahl der Neukunden sowie über die Pläne für einen Börsengang gesprochen.
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N26-Cofounder Maximilian Tayenthal und Valentin Stalf
Die N26-Cofounder Maximilian Tayenthal und Valentin Stalf | Foto: N26

Jetzt ist sie doch etwas größer geworden als im Vorfeld von deutschen Medien berichtet worden war – die neue Finanzierungsrunde von N26. Über 900 Mio. Dollar (umgerechnet derzeit rund 775 Mio. Euro) nahm die von den beiden Österreichern Valentin Stalf und Maximilian Tayenthal in in Berlin gegründete Neobank in einer Series-E-Runde auf. Die Bewertung steigt von 3,5 Mrd. Dollar auf über 9 Mrd. Dollar (7,8 Mrd. Euro).

Angeführt wird die Runde von den US-Investoren Third Point Ventures und Coatue Management mit Sitz in New York. Ebenfalls beteiligt ist die Dragoneer Investment Group, zudem sind auch Bestandsinvestoren sind mitgezogen. Die Runde ist die bisher größte einer Digitalbank in Europa.

In der Vorwoche hatten “Der Spiegel” und das “Handelsblatt” unter Berufung auf Finanzkrise von einer 810 Mio. Dollar (700 Mio. Euro) schweren Finanzierungsrunde berichtet. “Die Bewertung von 9 Mrd. Dollar ist schon noch einmal ein Meilenstein”, sagte N26-Mitgründer und CEO Valentin Stalf im exklusiven brutkasten-Gespräch zur Finanzierungsrunde. “In den vergangenen zwei Jahren hat es einige Companies gegeben, die berechtigterweise in den Bereich von einer oder zwei Milliarden Dollar gekommen sind. Es wird aber nur wenige geben, die vom Geschäftsmodell, der Skalierbarkeit und der Größe der Industrie die Möglichkeit haben werden, auf über 9 Milliarden zu kommen – und wir gehören dazu”.

“N26 ist heute eine der führenden digitalen Banken weltweit. Wir freuen uns N26 zukünftig mit Kapital und Know-How zu unterstützen, um Retailbanking noch schneller zu digitalisieren und Millionen von KundInnen zugänglich zu machen”, kommentierte HeathTerry, Partner bei Third Point Ventures, das Investment. Der US-Fonds hat sich in der Vergangenheit unter anderem an Investmentrunden bei Lyft, Grab oder zuletzt bei der Kryptobörse FTX beteiligt. Coatue wiederum hat beispielsweise in Spotify, Snap, Ant Financial und in das weltgrößte Unicorn Bytedance, dem Unternehmen hinter TikTok, investiert. Als Berater bei der Finanzierungsrunde hat Goldman Sachs Europa fungiert.

N26 wieder wertvollstes deutsches Fintech

Mit der neuen Bewertung ist N26 nun wieder das wertvollste deutsche Fintech-Unicorn. Im Mai hatte der Neobroker Trade Republic vorübergehend diese Position eingenommen. Das Unternehmen hatte eine 800 Mio. Dollar schweren Series-C-Runde zu einer Bewertung von 5 Mrd. Dollar abgeschlossen. Außerhalb des Fintech-Sektors ist mit Celonis überhaupt nur ein Unicorn aus Deutschland höher bewertet. Das Münchner Datenanalyse- und Prozessoptimierungs-Unternehmen kommt auf 11 Mrd. Dollar.

Einen deutlichen Abstand bei der Bewertung gibt es dagegen zu Revolut. Die Neobank mit Sitz in London und N26-Konkurrent kam in einer 800 Mio. Dollar schweren Series-E-Runde vom Juli auf 33 Mrd. Dollar – nur Stripe und Klarna sind noch höher bewertet. N26 wiederum liegt nun weltweit unter den Top 20 der am höchsten bewerteten Fintech-Unicorns.

Mit dem aufgenommenen Geld will N26 nun das Angebot in seiner digitalen Banking-App weiter ausbauen und auch seine globalen Teams vergrößern. Konkret sollen in den nächsten Jahren weltweit 1.000 Mitarbeiter:innen eingestellt werden, der Schwerpunkt liegt dabei auf Technologie, Produktmanagement und digitale Sicherheit. Zum geplanten Krypto- und Wertpapier-Angebot von N26 vermeldete die Neobank vorerst keine Details. Diese sollen voraussichtlich Ende des Jahres kommuniziert werden.

Wachstumsbeschränkung von 50.000 bis 70.000 Neukunden pro Monat in Europa

Gleichzeitig mit der Finanzierungsrunde bestätigte N26 eine zuletzt medial bereits kolportierte Wachstumsbeschränkung: Man erwarte eine Anordnung des deutschen Regulators, die vorsehe, “über die nächsten Monate in Europa mit maximal 50.000 bis 70.000 Neukunden pro Monat zu wachsen”, heißt es in der Aussendung von N26. Als Folge könne es in einigen europäischen Märkten “zu einer zeitlich befristeten Warteliste für Neukunden” kommen.

“Wir sind eine der am stärksten wachsenden Banken in Europa – auch mit dieser Beschränkung”, sagte Stalf dazu gegenüber dem brutkasten. “Ich verstehe den Regulator, da mehr Übersicht haben zu wollen, deshalb ist das für uns auch in Ordnung”. Er gehe davon aus, dass die Beschränkung wahrscheinlich nicht länger als ein oder zwei Quartale aufrecht bleibe, sagte der N26-Mitgründer weiter.

In den vergangenen Monaten war N26 ins Visier der deutschen Finanzaufsicht BaFin geraten, weil diese bei der Neobank Defizite in der Betrugs- und Geldwäschebekämpfung geortet hatte. Die Neobank zahlte schließlich wegen Versäumnissen bei der Abgabe von Geldwäscheverdachtsmeldungen 4,25 Mio. Euro Strafe. Im September teilte N26 mit, alle Forderungen der BaFin umgesetzt zu haben und darüber hinaus zahlreiche weitere Maßnahmen ergriffen zu haben, um die Standards in diesem Bereich zu heben.

Mitarbeiterprogramm wird ausgeweitet

Ebenfalls mit der Finanzierungsrunde kommuniziert wurde eine deutliche Ausweitung des Mitarbeiterbeteiliungsprogramm, dem Employee Stock Ownership Plan (ESOP): Künftig werden sämtliche Mitarbeiterinnen und Mitarbeiter von N26 die Möglichkeit haben, sich zu beteiligen. “Für uns ist es sehr wichtig, dass unsere MitarbeiterInnen an diesem Erfolg teilhaben können. Ohne sie wäre N26 nicht das Unternehmen, das wir heute sind”, wird N26-Mitgründer Maximilian Tayenthal in der Aussendung zitiert. Details zum Programm wird die Neobank in den nächsten Tagen noch einmal separat kommunizieren.

“Nicht der richtige Zeitpunkt für Börsengang”

In der Vergangenheit war auch immer wieder spekuliert worden, dass N26 anstatt einer weiteren Finanzierungsrunde gleich einen Börsengang anpeilen könnte. Dafür sei aber nicht die richtige Zeitpunkt gewesen, wie Valentin Stalf nun gegenüber dem brutkasten erläuterte: “Wir haben dieses Jahr das bei weitem erfolgreichste Jahr seit der Gründung von N26 – bei der Umsatzentwicklung, bei der Kundenentwicklung, bei der Profitabilitätsentwicklung. Jetzt ist nicht der richtige Zeitpunkt, an die Börse zu gehen, weil ich jetzt schon sehe, dass wir uns in den nächsten Jahren in allen Dimensionen noch einmal verbessern werden”. N26 habe das Potenzial, einen Börsengang in den nächsten Jahren zu einer höheren Bewertung zu machen. “Mit dem Kapital haben wir jetzt Zeit zu wählen, wann wir an die Börse gehen wollen und diese Flexibilität ist extrem wichtig”, sagte Stalf weiter.

N26 hat nach eigenen Angaben aktuell über 7 Millionen Kunden in 25 Ländern. Das abgewickelte Transaktionsvolumen soll 2021 bei mehr als 90 Mrd. Dollar liegen. Stalf und Tayenthal hatte das Unternehmen 2013 gegründet und ihr Produkt 2015 in Österreich und Deutschland auf den Markt gebracht. Aktuell hat das Unternehmen 1.500 Mitarbeiterinnen und Mitarbeiter an 10 Standorten. Neben Berlin und Wien unterhält N26 unter anderem auch Büros in New York und São Paulo.

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SDLG, KI, Hochreiter, Halluzination
(c) brutkasten - Sepp Hochreiter zu SDLG.

“Großartige Arbeit meines Teams: Erkennen, ob LLMs (Anm.: Large Language Models) halluzinieren. Sie halluzinieren, wenn sie unsicher sind. Wir erkennen diese Unsicherheit und markieren Halluzinationen” – so beschreibt KI-Koryphäe Sepp Hocheiter auf LinkedIn die Errungenschaft, die er uns seine Forscher:innen am Institut für Machine Learning der Johannes Kepler Universität Linz vollbracht haben. Dabei spricht er von dem SDLG-Modell. Der Begriff steht für “Semantically Diverse Language Generation”.

Denn es ist ein großes Thema, das die KI-Community beherrscht. Bei Nutzung von Künstlicher Intelligenz (KI) kann es passieren, dass man eine Frage stellt und falsche Antworten bekommt. Im Fachjargon sagt man dazu, die KI halluziniert.

SDLG verbessert Erkennung von Halluzinationen

Wie brutkasten berichtete, tun sich Giganten wie Google und Microsoft schwer, dieser Problematik habhaft zu werden. Eine neuer Lösungsansatz kam heuer vom Wiener Startup datAInsights, die statt impliziten explizite Fakten bzw. explizites Wissen verwenden, das dokumentiert ist. “Wir reichern bestehende Knowledge-Systeme mit Quellen an, sodass sie für unsere Architektur verarbeitet werden können”, erklärte datAInsights-Co-Founder René Heinzl im März 2023.

Nun kommt ein weiterer Lösungsansatz aus dem Umfeld von Sepp Hochreiter: SDLG. Diese neue Methode verbessert die Erkennung von Halluzinationen in LLMs (Large Language Modellen), indem es die Unsicherheitsabschätzung vorantreibt oder anders gesagt, aufzeigt, wenn ein Large Language Modell “unsicher” ist.

Man muss wissen, dass LLMs als Basis für Künstliche Intelligenz dienen und wie eine Zeichenkette aufgebaut sind. Hier wirken Wahrscheinlichkeiten, die das nächste Zeichen (konkret das nächste Wort oder um noch genauer zu sein, die nächsten Buchstaben) produzieren und Antworten auf Fragen liefern. Da kann es zu Fehlern oder falschen Informationen kommen.

Einstein oder Newton?

“Hochreiter präzisiert gegenüber brutkasten: “Halluzinationen können entstehen, wenn ein Trainingsdaten-Set fehlende oder zu wenige Daten zu einem Thema hat”, sagt er. “‘Albert Einstein hat die Relativitätstheorie entwickelt’ kann in verschiedenen Varianten (Anm.: Einstein hat die Relativitätstheorie erfunden, die Relativitätstheorie wurde von Einstein erfunden oder entwickelt, Der Vater der Relativitätstheorie ist Alber Einstein, etc.) im Trainingsdaten-Set als Information dienen. Gibt es diese nicht oder nur ungenügend, und die KI weiß, dass das Relativität etwas mit Physik zu tun hat, kann es sein, dass die Antwort plötzlich Newton ist.”

SDLG erkennt ob “LLMs halluzinieren”

Lukas Aichberger, “ELLIS PhD”-Student am Institut für Machine Learning der JKU beschreibt per LinkedIn-Post die SDLG-Methode – die er, Kajetan Schweighofer, Mykyta Ielanskyi und Sepp Hochreiter entwickelt haben – wie folgt: “Wir schaffen eine theoretische Grundlage für Unsicherheitsmaße in LLMs und führen theoretisch begründete ‘Estimatoren’ (Schätzer) für semantische Unsicherheit ein. Und stellen eine Methode zur Verfügung, um semantisch vielfältige und dennoch wahrscheinliche Ausgabesequenzen zu erzeugen, indem wir die Texterzeugung eines LLMs so steuern, dass wichtige Informationen für den semantischen Unsicherheitsschätzer erfasst werden.”

SDGL, KI, Halluzinationen, Hochreiter
(c) zVg – (v.l.) Sepp Hochreiter, Lukas Aichberger, Mykyta Ielanskyi und Kajetan Schweighofer.

In anderen Worten hebt die SDGL-Methode jene Aussagen hervor, wo sich die KI nicht sicher ist und markiert sie, damit man die durch “semantische Unsicherheit” (des Large Language Models) hervorgerufenen Halluzinationen erkennt, wie Hochreiter präzisiert.

Im 23-seitigen Paper, das die Forscher herausgebracht haben, heißt es konkret: “SDLG steuert das LLM, um semantisch unterschiedliche, aber wahrscheinliche Alternativen für einen ursprünglich generierten Text zu erzeugen. Dieser Ansatz liefert ein präzises Maß für die aleatorische (Anm.: vom Zufall abhängige) semantische Unsicherheit und erkennt, ob der ursprüngliche Text wahrscheinlich halluziniert ist. Experimente mit Aufgaben zur Beantwortung von Fragen zeigen, dass SDLG bestehende Methoden durchgängig übertrifft und dabei rechnerisch am effizientesten ist, wodurch ein neuer Standard für die Unsicherheitsabschätzung in LLMs gesetzt wird.”

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