15.09.2021

KI-Inkasso-Startup Pair Finance startet in Österreich

Das deutsche Startup nutzt künstliche Intelligenz, um offene Forderungen einzutreiben. Zu den Kunden zählen unter anderem Klarna und Zalando. Der Online-Händler ist auch an dem Startup beteiligt. Jetzt startet Pair Finance auch in Österreich.
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CEO Stephan Stricker und Österreich-Chef Barna Bokor von Pair Finance
CEO Stephan Stricker und Österreich-Chef Barna Bokor | Foto: Pair Finance

„Buy Now, Pay Later“ boomt – und hat den schwedischen Anbieter Klarna zum wertvollsten Fintech in Europa gemacht. Doch was passiert, wenn es beim „Buy Now“ bleibt – und das „Pay Later“ vom Kunden oder der Kundin nicht befolgt wird? Dann trudeln Mahnungen ins Haus. Und wer auch die ignoriert, bekommt in weiterer Folge vielleicht eine WhatsApp-Nachricht von Pair Finance. Das deutsche Startup, zu dessen Investoren unter anderem Zalando gehört, ist ein durch künstliche Intelligenz (KI) unterstütztes Inkassounternehmen. 2016 gegründet, war es bisher nur am deutschen Markt aktiv. Nun erfolgt die Expansion nach Österreich.

„Die Nachfrage unserer deutschen Mandanten war sicher einer der Treiber, in den österreichischen Markt zu gehen“, sagt Pair-Finance-Gründer und -CEO Stephan Stricker im Gespräch mit dem brutkasten. Bisher habe man in Österreich nur in geringfügigen Umfang tätig sein können. Doch jetzt hat Pair Finance hier ein Gewerbe angemeldet und eine Inkassolizenz erhalten.

„Nun können wir auch in Österreich größere Volumen abgewickeln“, sagt Stricker. Ein Büro ist bereits eröffnet. Mit Barna Bokor wurde auch ein Österreich-Chef bestellt. Eine zweite Mitarbeiterin in Wien gibt es ebenfalls bereits. Bis Jahresende soll das Team in Österreich auf 4 bis 5 Personen anwachsen. Für 2022 ist eine Erweiterung auf 15 bis 20 Personen geplant.

Selbstlernender Algorithmus entscheidet über Form der Kontaktaufnahme

Doch wie funktioniert Pair Finance? Das Startup nutzt die KI-Technologie Reinforcement Learning, bei der sich der Algorithmus über Belohnungen beim Erreichen gewisser Milestones verbessert. Ein solcher Milestone könnte etwa sein, dass die Nachricht geöffnet oder sogar beantwortet wird. Pair Finance setzte die Technologie bei der Ansprache säumiger Kund:innen ein.

Das funktioniert so: Der Algorithmus optimiert unterschiedliche Parameter – etwa die Tonalität oder den Zeitpunkts des Schreibens, die Häufigkeit der Kontaktaufnahme oder die verwendeten Kanäle bis hin zu Farbgebung in der Nachricht. Auch die angebotenen Zahlungswege können sich unterscheiden. So könnte das Modell etwa vorschlagen, dass einem bestimmten Kunden eine Nachricht am Montag in der Früh in einer kooperativen Tonalität geschrieben wird und nur die Zahlungsmöglichkeiten Apple Pay sowie Paypal angeboten werden.

Pair Finance verspricht höhere Reaktionsquoten

Kundinnen und Kunden werden dabei in unterschiedlichen Kategorien eingeteilt: Neben der Zahlungsfähigkeit und -willigkeit versucht das Modell von Pair Finance auch abzuschätzen, wie emotional oder rational und wie finanziell strukturiert oder unstrukturiert jemand agiert. „Ich muss es schaffen, einen Menschen zu sensibilisieren, auf eine offene Forderung zu reagieren“, erläutert Stricker. „Und wir haben gesehen, dass wir durch die unterschiedlichen Typologien beim Kommunikationsansatz ganz andere Reaktionsquoten erzielen können“. Im Schnitt reagieren nach Angaben des Unternehmens knapp 80 Prozent der kontaktierten Kundinnen und Kunden. Davon sind es wiederum 80 Prozent, die schließlich einer Zahlungslösung zustimmen.

Gelingt das nicht, schickt das Unternehmen aber niemand vorbei, der an die Tür klopft und den Forderungen physisch Nachdruck verleiht. Vielmehr setzt man auf andere Mittel: „Es gibt sogenannte weitere eskalative Schritte wie in Österreich die Mahnklage und ihre entsprechende Exekution“, sagt Stricker. Dazu hat Pair Finance eine Partner-Anwaltskanzlei, die dies im Bedarfsfall übernimmt.

Für 2021 Jahresumsatz im zweistelligen Millionenbereich anvisiert

Geld verdient Pair Finance über die Gebühren, die entstehen, nachdem der Schuldner nicht bezahlt hat. Die offene Foderung dagegen geht im Erfolgsfall dagegen vollständig an das Unternehmen, das Pair Finance beauftragt hat. Die Geschäfte laufen jedenfalls gut. Für dieses Jahr erwartet das Startup einen Umsatz im zweistelligen Millionenbereich und damit eine Verdoppelung gegenüber dem Vorjahr. Profitabel ist das Unternehmen bereits länger.

Eine Finanzierungsrunde gab es zuletzt 2020, als das Unternehmen 2 Millionen Euro aufnahm – und mit 60 Mio. Euro bewertet wurde. In nächster Zeit ist laut Stricker keine weitere Runde geplant.

Gründer vergleicht „Buy Now, Pay Later“ mit klassischem Rechnungskauf

Mit dem Boom rund um „Buy Now, Pay Later“-Modelle dürften die Aussichten auch weiter sehr gut sein. Allerdings sind solche Modelle durchaus umstritten – und werden von Konsumentenschützer:innen mitunter als Schuldenfalle gesehen. Stricker relativiert dies: „‚Buy Now, Pay Later‘ ist nichts Anderes als der klassische Rechnungskauf in neuem Gewand“. Früher habe man nach einem Kauf eine Zahlungsfrist von 30 oder 60 Tagen bekommen und dann die Rechnungen beglichen – oder auch nicht. Der Rechnungskauf sei jedem zugänglich gewesen. Mittlerweile gebe es Scoring-Modelle, die dazu führen, dass nur Personen mit einer höheren Rückzahlungswahrscheinlichkeit überhaupt die Möglichkeit erhalten, später zu bezahlen.

Dass bei Rechnungskauf keine Zinsen anfallen, bei vielen „Buy Now, Pay Later“-Angeboten aber schon, lässt Stricker nicht gelten: „Bei ‚Buy Now, Pay Later‘ bezahlt man auch nur, wenn man zusätzliche Optionen dazu bucht wie etwa Ratenkauf oder eine Verlängerung des Zahlungszeitraums um weitere 60 Tage“. Beim damaligen Rechnungskauf sei dies gar nicht möglich gewesen. Nach Ablauf der Frist und dem Verschicken von Mahnungen seien die Forderungen dann ebenso an ein Inkassobüro gegangen.

Auch das mitunter schlechte Image der Inkassobranche sieht Stricker nicht als Hindernis für Pair Finance: „Wir sind aktiv in die Branche gegangen, um den Inkassomarkt zu verändern. Wir wollten ihn effizienter, digitaler und kundenorientierter machen“, sagt er. In Deutschland habe man es geschafft, einen sehr guten Ruf als Inkassounternehmen zu erreichen.

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Links Mitgründer von NXAI Sepp Hochreiter und Mitte rechts CEO von Neura Robotics David Reger | (c) Neura Robotics / NXAI

„Ein Roboter, der im Alltag und in der Industrie wirklich hilft, muss sich erinnern“, sagt David Reger, Gründer und CEO von Neura Robotics. Daher arbeitet sein Unternehmen mit dem Linzer Startup NXAI an der Merkfähigkeit von Robotern. „Gedächtnis und Erfahrungen sind die Voraussetzungen für Roboter, Aufgaben über viele Schritte zuverlässig zu lösen“, ergänzt Sepp Hochreiter, Gründer von NXAI.

Die Grundlage bietet Neura Robotics mit einem multimodalen Foundation-Modell, das Funktionen wie 3D-Sehen, Tastsinn und Audio mit einer Gedächtnisfunktion verbindet. Der Physical-AI-Stack von Neura Robotics wird mit einem xLSTM von NXAI, also einem künstlichen neuronalen Netz, verbunden. „xLSTM ist dafür gebaut, ist schnell, speichereffizient und kann den Zustand über lange Sequenzen halten“, sagt Hochreiter.

NXAI plant, ein eigenes Modell auf Basis der xLSTM-Architektur auf Neura Robotics‘ hauseigener Neuraverse-Plattform bereitzustellen. „Mit dem Neuraverse schaffen wir die Plattform, auf der auch andere starke KI-Ansätze ihren Weg in Roboter finden“, erklärt Reger.

Gesteigerte Effizienz

Ein Roboter arbeitet in Schleifen und verarbeitet permanent Wahrnehmungen, Entscheidungen und Handlungen. Laut Neura Robotics braucht er dafür Gedächtnis auf zwei Ebenen: das Arbeitsgedächtnis und das episodische Gedächtnis. Ein Roboter, der einen Prozess wiederholt ausgeführt hat, soll bei derselben Situation auf frühere Erfahrungen zurückgreifen können und so aus der Erfahrung handeln.

Die Roboter der Zukunft

Langfristig möchten die beiden Firmen, dass Roboter nicht nur einzelne Fähigkeiten ausführen, sondern über die Zeit Erfahrung aufbauen. Fähigkeiten, die Roboter aus der Interaktion mit der realen Welt lernen, sollen verbessert und auf andere Maschinen und Umgebungen übertragen werden.

From Science to Business

NXAI, gegründet vor drei Jahren, ist ein Deep-Tech-Unternehmen mit Sitz in Linz, das Lösungen für industrielle Anwendungen entwickelt. Die Firma versteht sich als Brücke zwischen Wissenschaft und Industrie. So möchte sie die eigene KI-Forschung in marktreife Produkte überführen. Im Mittelpunkt der Forschung stehen xLSTM-Modelle in den Bereichen Time Series und Robotics.

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