30.03.2023

N26-Gründer Stalf: „Sicher gäbe es das Unternehmen morgen auch ohne mich“

Im brutkasten-Talk sprach Valentin Stalf über den Status Quo bei N26, ging auf Kritik ein und gab einen Ausblick auf neue Produkte.
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N26-Gründer Valentin Stalf (c) brutkasten
N26-Gründer Valentin Stalf (c) brutkasten

In der aktuellen Krise kamen zuletzt auch zahlreiche große Fintechs nicht ungeschoren davon und führten Kündigungswellen durch. Zur Berliner Neobank N26 der Wiener Gründer Valentin Stalf und Maximilian Tayenthal sucht man derartige Negativ-Schlagzeilen aber vergebens (es gibt dafür andere – siehe unten). Im Gegenteil: Das FinTech wächst bei Umsätzen und Personal weiter.

N26 profitiert von EZB-Zinspolitik

Wie wurde das geschafft? „Als Company geht es uns sehr, sehr gut. Wir sind aus der Coronakrise mit einem großen Plus herausgegangen, weil die Menschen in unseren Kernmärkten Deutschland und Österreich noch mehr mit Karte und online zahlen“, erklärt Co-Founder und CEO Valentin Stalf im brutkasten-Talk (Video unten). Auch von der inflationsbedingten EZB-Zinspolitik profitiert das Unicorn. „Wir verdienen an den Einlagen der Kund:innen heute deutlich mehr Geld. Wir haben bis vor eineinhalb Jahren von der Zentralbank Null Prozent auf die Einlagen bekommen und teilweise sogar Negativzinsen bezahlt. Heute ist das Zinsniveau im Bereich von drei Prozent Plus. Wir verdienen etwas an den Einlagen und das ist wichtig für unser Geschäftsmodell“, so Stalf.

Noch keine schwarzen Zahlen

Schwarze Zahlen schreibt N26 trotzdem noch nicht. Das liege an weiterhin hohen Ausgaben für Marketing und Co, erklärt der Gründer. Auch in die Erfüllung regulatorischer Auflagen habe man in den vergangenen zwei Jahren sehr viel Geld investiert und sei mittlerweile ganz anders aufgestellt. Doch: „Wir sind heute pro Kunde schon sehr gut profitabel“. Sprich: Der Deckungsbeitrag ist positiv.

Konkrete Umsatzahlen will Stalf wenig überraschend nicht nennen. Aber so viel: Rund ein Drittel komme von Premium-Konten, ein weiteres aus Kartenumsätzen [Anm. von Händlern entrichtete Gebühren] und das dritte aus dem klassischen Bankgeschäft, etwa durch Überziehungszinsen. Dieser dritte Bereich werde immer wichtiger. Dennoch mache man pro Kund:in etwas niedrigere Umsätze als traditionelle Banken. „Wir bieten das Konto günstiger an und haben auch noch nicht ganz die Produktpalette“, erklärt Stalf.

„Aber unsere Kostenbasis ist ein Zwanzigstel bis Zehntel von der einer traditionellen Bank. Das macht uns auf Dauer stark. Und ein Kunde, der bei uns nicht aktiv ist, kostet uns nichts“. Alles, was noch fehle, um insgesamt profitabel zu werden, seien mehr Kund:innen, dann werde es zu einem Wendepunkt kommen, ab dem die Profite rasch steigen, meint der N26-Gründer.

Großteil der 700 Millionen Euro „noch heute am Konto“

Hilfreich ist in dieser Wachstumsphase natürlich auch ein finanzieller Puffer aus der letzten großen Finanzierungsrunde im Oktober 2021. „Der Großteil der 700 Millionen Euro ist noch heute am Konto“, sagt Stalf dazu. „Wir haben am Höhepunkt der Hype-Phase Eigenkapital aufgenommen und sind mit dem Geld sehr, sehr gut finanziert. Wir sind dadurch relativ zu anderen Scaleups finanziell sehr stabil aufgestellt. Wir haben auch das Ziel, mit dem Kapital profitabel zu werden und nicht unbedingt noch weiteres externes Kapital aufzunehmen“.

„Die machen die Arbeit“

Der nächste Schritt könnte also der Börsengang sein. Der Gründer bleibt dazu vage: „Das sollte sicher ein Ziel für uns in den nächsten zehn Jahren sein. Aber es ist ganz schwer vorherzusagen, ob das in drei oder fünf Jahren ist“. Dann stellt sich für die Gründer freilich auch irgendwann die Frage, aus dem operativen Geschäft auszusteigen. Daran denke er momentan noch nicht, meint der Gründer. Auf seine Person angewiesen sei N26 aber nicht mehr: „Sicher gäbe es das Unternehmen morgen auch ohne mich“.

„Als Gründer bin ich mehr in der Öffentlichkeit und bin für viele Themen letztverantwortlich. Wir haben aber viele Hundert Mitarbeiter und ein gutes Führungsteam und die machen die Arbeit. Ich muss viel kommunizieren und in der Öffentlichkeit stehen, aber am Ende müssen die das Schiff bewegen“, so Stalf.

Vorwürfe gegen N26-Führung: „Für Mitarbeiter:innen enttäuschend, das in der Presse zu lesen“

Gerade zu diesem Team-Aspekt gab es zuletzt aber Negativ-Schlagzeilen. Es herrsche eine „Kultur der Angst und Schuldzuweisungen“ im Unternehmen, zitierten zahlreiche Medien aus einer geleakten Mail einer Gruppe von Führungskräften aus dem Februar 2022 [Anm. rund die Hälfte der Unterzeichnenden ist heute nicht mehr im Unternehmen]. Direkt geht Stalf nicht auf die Vorwürfe ein, meint aber: „Es war auch für die Mitarbeiter:innen, die bei uns arbeiten, enttäuschend, das in der Presse zu lesen“. Im Unternehmen herrsche ein ganz anderer Eindruck und man setze auch laufend Maßnahmen.

So nutze man etwa ein Mitarbeiter:innen-Feedback-Tool im zwei Wochen-Rythmus. Mit den Scores dort sei er sehr zufrieden, sehe aber auch Verbesserungspotenzial, meint der Gründer. Die Mitarbeiter:innen-Fluktuation sei mit zehn bis 15 Prozent unter dem Branchenschnitt von über 30 Prozent. Und die Mitglieder des Führungsteams seien im Durchschnitt länger als fünf Jahre im Unternehmen. „Für uns ist es ganz wichtig, eine offene Unternehmenskultur zu haben“, beteuert der N26-Gründer.

Aktien-Trading und Sparguthaben mit Zinsen sollen bald kommen

Zudem gab Stalf im brutkasten-Talk auch einen Einblick in den Produkt-Bereich. Mit der Entwicklung des in Kooperation mit Bitpanda gestarteten Krypto-Features sei man „sehr zufrieden“. „Das Produkt ist für unser Team über Krypto hinaus sehr wichtig. Wir lernen daraus für ein geplantes Aktien- und Share-Trading-Produkt“, so der Gründer. Auch dort denke man eine White-Label-Lösung an.

Die Endkund:innen-Produktpalette werde man zudem bald – zunächst in einem kleinen Testmarkt – um ein „zinszahlendes Sparprodukt“ erweitern. „In den Spaces [Anm. Sparguthaben bei N26] haben die Leute heute schon einige Milliarden Euro liegen, obwohl wir da keine Zinsen bezahlen. Es gibt also ein riesiges Potenzial“, sagt Stalf. Viele weitere Entwicklungen – etwa im Bereich Sicherheit und Betrugsbekämpfung – liefen vor allem im Hintergrund ab.

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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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