07.10.2019

Wie Valentin Stalf die Internationalisierung von N26 vorantreiben will

Zuletzt startete N26 in der Schweiz, in Österreich wird ebenfalls ausgebaut und Ende 2020 dürfte ein sehr großer Markt in den Fokus rücken: Brasilien. Im Rahmen des Darwin’s Circle hat der brutkasten mit N26-CEO Valentin Stalf über seine globalen Pläne gesprochen.
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N26: Serie D-Runde um 170 Millionen auf 470 Mio. US-Dollar aufgestockt
N26-Co-Founder und CEO Valentin Stalf

der brutkasten: Du hast bereits mehrfach anklingen lassen, dass N26 auch nach Brasilien expandieren wird. Was kannst du uns dazu schon erzählen?

Valentin Stalf: Brasilien ist ein Thema, das wir auf der Roadmap haben. Wir haben uns dort um eine Lizenz beworben. Wir peilen einen Start für Ende nächsten Jahres an.

Gibt es dort schon ein N26-Office?

Wir haben dort schon einige Mitarbeiter und einen eigenen Country Manager. Die geben Gas und bereiten den Start vor.

Wie siehst du das Potenzial von Schwellenländern wie Brasilien, sowie von asiatischen oder afrikanischen Ländern, für europäische Banken?

Es gibt nicht viele Anbieter, die unsere Vision einer globalen Bank teilen und die dafür entsprechend die richtige Infrastruktur gebaut haben. Die meisten europäischen Banken konzentrieren sich auf Europa. Wir haben uns im Gegensatz zu traditionellen Banken so aufgestellt, dass wir extrem gut internationalisierbar sind. Schon heute sind wir in 24 EU-Ländern aktiv, sowie in der Schweiz und in den USA. Wir kennen uns also in der Internationalisierung aus. Wir wollen Banking noch für viel mehr Menschen auf der ganzen Welt einfacher und transparenter machen, um ihnen das Leben zu erleichtern. Eine Bank muss nicht immer ein notwendiges Übel sein, sondern kann auch Dinge erleichtern.

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Die Schweiz ist im Gegensatz zu Brasilien alles andere als ein Entwicklungsland, hier seid ihr kürzlich gestartet (der brutkasten berichtete). Wie läuft es dort?

Sehr gut. Man muss wissen, dass die Schweiz einer der teuersten Retail Banking Märkte der Welt ist. Denn in der Schweiz gibt es nur einige große Banken, die sich untereinander den Markt aufgeteilt haben. Wir kommen dort als externer Player rein und sind im ersten Schritt mit einem Euro-Konto gestartet. Vom Pricing her bieten wir die bessere Alternative, gleichzeitig ist auch unser Service besser. Somit haben wir gute Voraussetzungen, in der Schweiz kräftig zu wachsen. Allerdings ist der Markt deutlich kleiner als zum Beispiel Brasilien oder die USA.

Warum ein Euro-Konto und nicht Schweizer Franken?

Wir haben festgestellt, dass viele Schweizer gerne ein Euro-Konto hätten. Hier sehen wir eine gute Nische. Daher haben wir uns entschieden, erstmals ein Euro-Konto anzubieten. Langfristig werden wir aber auch ein Schweizer-Franken-Konto auf den Markt bringen. Da wir immer den Intra-Day Wechselkurs bieten, können Kunden auch ohne Gebühren oder Aufschläge Einkäufe in Schweizer Franken tätigen und diese werden vom N26-Eurokonto abgebucht.

Bezogen auf die Einwohnerzahl haben wir in Österreich die höchste Dichte an Kunden.

A propos kleiner Markt, wenn auch mit nicht ganz so teurem Banking: Wie läuft die Expansion in Österreich?

Georg Hauer ist unser Country Manager für Österreich, aber auch für die Schweiz und für Deutschland. In Österreich werden wir Ende diesen Jahres und 2020 eine intensive Marketing-Initiative starten, da hier noch immer viele Leute mit schlechten Bankprodukten zu tun haben und wir großes Potenzial sehen. Mit der Entwicklung in Österreich sind wir aber sehr zufrieden. Bezogen auf die Einwohnerzahl haben wir hierzulande die höchste Dichte an Kunden.

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Nur eine Marketing-Initiative, oder auch eine Produkt-Initiative?

Wir denken über Produktinnovationen immer auf globaler Ebene nach. Zum Beispiel ist es nun möglich, dass man in deutschen und österreichischen Supermarkt-Filialen Geld abhebt oder einzahlt. Wir werden aber auch Innovationen im Bereich Shared Spaces sehen, also beim Teilen von Accounts mit Freunden. Das haben wir global gestartet, in den kommenden Monaten werden aber schrittweise neue Features hinzukommen und neue Kunden dafür freigeschaltet: Derzeit können rund 20.000 Kunden das Feature verwenden, weitere kommen wöchentlich hinzu.

Welche neuen Features können wir konkret bei den Shared Spaces erwarten?

Derzeit kann man schon ganz einfach ein Unterkonto eröffnen, zum Beispiel für die Familie oder zum Ansparen für den nächsten Urlaub. Wir haben es nun ermöglicht, dass man diese Konten mit Freunden teilen kann – also zum Beispiel in einer WG, um gemeinsame Ausgaben zu verwalten. Außerdem kann man nun mehrere Karten in verschiedenen Farben für ein Konto haben. Künftig wird man eben diese Karten einem bestimmten Unter-Konto zuordnen können: Man hat dann zum Beispiel unterschiedliche Karten für WG-Einkäufe und für eigene Ausgaben. Und dann werden wir es in den nächsten Monaten ermöglichen, dass man eine Transaktion in einen Space hinein “swypen” kann: Du kannst also normal einkaufen gehen und wischst anschließend in der App über die Transaktion, um sie in den Family Space zu verschieben. Letztenendes wollen wir den Kunden mit diesen Features mehr Flexibilität geben, damit sie ein modernes Leben führen können.

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Abschließende Frage: Wie viele Neukunden verzeichnet ihr derzeit pro Tag?

Das schwankt, aber es sind immer um die 10.000 Neukunden.

Und wächst das Customer Service mit? Immerhin wurde gerade dieser Punkt zuletzt öfters kritisiert.

Es stimmt, dass wir Ende letzten Jahres für kurze Zeit längere Wartezeiten zu Stoßzeiten hatten. Aber da haben wir sofort gegengesteuert. Wir bieten heute einen der besten Kundenservices weltweit in fünf unterschiedlichen Sprachen, via Telefon und Chat. Zusätzlich setzen wir als eine der ersten Banken einen Chat-Bot ein, der bei den Kunden sehr gut ankommt. Dadurch haben wir es geschafft, den komplizierteren Kundenanfragen mehr “menschliche” Zeit zu widmen und einfache Anfragen noch schneller zu beantworten.

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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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