29.06.2016

Number26 erhält 700.000 Euro-Investment für Betrugsprävention

Number26 erhält rund 700.000 € Fördergelder aus dem ProFIT Programm der Investitionsbank Berlin (IBB), für die Entwicklung von Systemen zur Betrugsprävention. Mithilfe von künstlicher Intelligenz wird in Echtzeit Nutzerverhalten analysiert und betrügerische Transaktionen vor der Buchung verhindert.
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(c) fotolia.com - weerapat1003

NUMBER26, das Startup mit dem wohl unkonventionellsten Zugang zu einem Girokonto, macht wieder einmal auf sich aufmerksam. 700.000 Euro erhalten die FinTech-Jungunternehmer von der Investitionsbank Berlin (IBB).

Betrugsprävention mittels Künstlicher Intelligenz

Betrugsprävention im Mobile Banking durch künstliche Intelligenz ist der neueste Coup von NUMBER26. Die 700.000 Euro sind Fördermittel aus dem Förderprogramm Pro FIT der Investitionsbank Berlin (IBB). Diese Gelder erhält das
FinTech für die Entwicklung von Systemen zur Betrugsprävention. Mithilfe von künstlicher Intelligenz
werden in Sekundenschnelle Ausgabe- und Transaktionsdaten ausgewertet, um Betrug zu erkennen bevor
er passiert und direkt zu verhindern.

“Das Smartphone hilft uns, Banking noch sicherer zu machen”

Fördergelder fließen in Forschung

Die Fördergelder der IBB fließen in die Erforschung und Entwicklung eines eigenen und weltweit neuen Systems zur Betrugsprävention. Mithilfe von künstlicher Intelligenz werden in Echtzeit Faktoren wie Ausgabeverhalten, Bewegung und Händlerdaten analysiert und betrügerische Transaktionen schon vor der Buchung verhindert. Wird zum Beispiel die MasterCard Karte gestohlen und kurze Zeit später verwendet, findet ein situationsabhängiges Scoring der Transaktion statt und betrügerische Transaktionen werden verhindert. Das System lernt basierend auf den erfolgreich blockierten Transaktionen und wird immer intelligenter.

+++Mehr zum Thema: Number 26 plant Expansion in Nicht-Euro-Länder+++

„Smartphone macht Banking sicherer“

“Das Smartphone hilft uns, Banking noch sicherer zu machen”, sagt Christian Rebernik, CTO von Number26 und fügt hinzu, “ Wir berechnen durch den Einsatz von künstlicher Intelligenz die Wahrscheinlichkeit von Kartenmissbrauch und senken damit das Betrugsrisiko. Künstliche Intelligenz bedeutet, dass das System basierend auf erfolgreicher Betrugserkennung kontinuierlich lernt und dadurch ständig besser wird.” In der Europäischen Union werden rund 0,04% des Kartentransaktionswertes durch missbräuchliche Verwendung von Kartendaten verursacht. Das bedeutet, dass auf 10.000 € an Kartenumsätzen rund 4 € an Schaden durch Betrug entstehen. Diese Kosten können mit Hilfe der Betrugspräventionssoftware signifikant verringert werden.

+++Mehr zum Thema Number 26: Mindset ist der Schlüssel zum Erfolg+++

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Ora Computing
© Ora Computing - (l.) Stefan Sack und Raimel Medina.

Ora Computing, ein Startup, das sich auf die Optimierung und Komprimierung von KI-Foundation-Modellen spezialisiert hat, gab heute den Abschluss einer Seed-Finanzierungsrunde in Höhe von 3,5 Millionen Euro bekannt. Die Runde wurde von Constructor Capital und Greencode Ventures angeführt, mit fortgesetzter Unterstützung des Gründungsinvestors XISTA Science Ventures, der beim Aufbau und der Einführung des Unternehmens geholfen hat.

Ora Computing schrumpft Modelle

KI-Inferenz – der Prozess der tatsächlichen Ausführung eines KI-Modells zur Generierung von Outputs – ist zu einem erheblichen und schnell wachsenden Kostenfaktor für jedes Unternehmen geworden, das KI im großen Maßstab einsetzt. Große Implementierungen können mittlerweile allein für die Rechenleistung zig Millionen Euro pro Monat kosten, und das Problem verschärft sich, da die Modelle immer größer werden. Für Unternehmen, die KI lokal auf Geräten wie Autos oder Industrieanlagen ausführen möchten, seien die Modelle oft schlichtweg zu groß.

Hier setzt Ora Computing an. Seine Software komprimiert diese Modelle – sie schrumpft ihre Größe um bis zu 80 Prozent und lässt sie bis zu viermal schneller laufen – während der Genauigkeitsverlust bei Null bis fünf Prozent gehalten wird, so der Claim.

Da komprimierte Modelle deutlich weniger Rechenleistung für die Ausführung benötigen, sollen sich die Effizienzgewinne auch direkt in einem geringeren Energieverbrauch und reduzierten CO2-Emissionen niederschlagen: Ora schätzt, dass seine Technologie bei einer Marktdurchdringung von ein Prozent jährlich mehr als 50.000 Tonnen CO2 einsparen könnte.

Ansatz über verschiedene Hardwaretypen

„Wir haben Ora Computing gegründet, um die Annahme infrage zu stellen, dass eine massive Skalierung erforderlich ist, um nutzbare Intelligenz zu erreichen. Wir glauben, dass die nächste Welle der KI-Einführung durch kompaktere Modelle vorangetrieben wird, die hocheffizient und für spezifische Anwendungsfälle optimiert sind, anstatt durch große, universelle Cloud-Modelle. Ora baut den Software- und Algorithmen-Stack auf, der diesen Übergang ermöglicht“, sagt Stefan Sack, CEO und Mitgründer von Ora Computing.

Im Gegensatz zu bestehenden Komprimierungstools funktioniere der Ansatz von Ora über verschiedene Hardwaretypen hinweg und füge sich direkt in Standard-Inferenz-Frameworks ein – ohne Änderung an der bestehenden Infrastruktur. Wo konkurrierende Ansätze eine binäre Entscheidung zwischen Komprimierungsstufen erzwingen, bilde der Algorithmus von Ora kontinuierlich den gesamten Kompromiss zwischen Modellgröße und Genauigkeit ab, sodass Unternehmen für ihre spezifischen Hardware- und Kostenbeschränkungen optimieren können, so der Mitgründer.

2025: Ora Computing tritt hervor

Ora wurde von Stefan Sack und Raimel Medina gegründet, beide Forscher im Bereich Quantencomputing aus der Serbyn-Gruppe am Institute of Science and Technology Austria (ISTA). Das Unternehmen verließ Ende 2025 den Stealth-Modus und möchte die frischen Mittel dazu nutzen, um das Team zu vergrößern, die Komprimierungsfähigkeiten auf die größten Frontier-Modelle auszuweiten und ein kommerzielles Produkt für Cloud-Inferenz-Anbieter und Unternehmen, die KI am Edge einsetzen, auf den Markt zu bringen.

Ora hat die Anwendbarkeit seiner Technologie nach eigenen Angaben an einem Modell mit 70 Milliarden Parametern nachgewiesen. Der Komprimierungsprozess beanspruchte hierbei wenige Stunden und verursachte Rechenkosten von unter 1.000 US-Dollar, wohingegen der bisherige Branchenstandard für vergleichbare Leistungen ein Vielfaches dieses Betrages erfordere.

„Hunger wächst schneller“

„Der Energiehunger der KI wächst schneller, als die Welt die Infrastruktur aufbauen kann, um ihn zu stillen. Ein wichtiger Ansatz ist es, die KI selbst effizienter zu machen, und genau das tut Ora. Modelle radikal zu komprimieren, ohne die Genauigkeit zu opfern, macht für ihre Kunden einen enormen Unterschied“, sagt Terhi Vapola, Gründerin und Managing Partner bei Greencode Ventures.

Und Valentino Jadrisko, Senior Associate bei Constructor Capital, ergänzt: „Die Ära der Brute-Force-KI stößt an ihre physikalischen Grenzen: Hyperscaler nehmen wieder Kernreaktoren in Betrieb, Frontier-Labs verbrennen Milliarden für Rechenleistung, Reasoning-Modelle vervielfachen die Inferenzkosten jedes Quartal. Die einzige nachhaltige Antwort besteht darin, den Betrieb von Frontier-KI drastisch günstiger zu machen. Das ist es, was Ora Computing tut: Sie komprimieren Frontier-LLMs so, dass sie überall laufen können – in der Cloud, im Auto, in der Hosentasche. Und das ist der Grund, warum Constructor Capital stolz darauf ist, ihre 3,5-Millionen-Euro-Seed-Runde als Co-Lead anzuführen.“

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