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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Wieder einmal ist es Linz. Die Stahlstadt mausert sich immer mehr zu Österreichs KI-Hauptstadt und auch eines der bislang sicher ambitioniertesten Startups in dem Bereich kommt von dort: Ablatic AI. Mit Talos wagt es sich über die Herausforderung schlechthin in der KI-Welt: ein eigenes Large Language Model (LLM) – brutkasten berichtete bereits.

Bei einer Benchmark vor Sol von OpenAI

Nun erfolgte der offizielle Launch und Ablatic gab erste Benchmark-Vergleiche aus (siehe Tabelle unten). An Claude Opus 5 kommt man demnach noch in keiner Kategorie ganz heran, in mehreren aber ziemlich nahe. DeepSeek V4 kann man dagegen gleich bei drei Werten schlagen, Qwen3.8 von Alibaba bei zwei und OpenAIs Flagship-Modell GPT-5.6 Sol immerhin bei einem, konkret der exakten Befolgung schriftlicher Anweisungen (IFBench). Unterm Strich spielt das Linzer LLM also in den vorgelegten Benchmarks in der internationalen Top-Liga mit.

„Es kann ja nicht sein, dass es in Europa nur Mistral gibt“

Aber warum überhaupt noch ein weiteres LLM? „Julian [Anm. Mauerkirchner] und ich kennen uns schon seit der Schule. Später haben wir als Unternehmer damit gestartet, Legacy-ERP-Systeme zu erneuern. Dabei sind wir auf ein Problem gestoßen: Wir konnten dafür aus Daten-Gründen keine US-KI-Systeme nutzen“, erzählt CEO Florian Zimmermann, der Ablatic AI gemeinsam mit Julian Mauerkirchner (CTO) gegründet hat, im Gespräch mit brutkasten. Man habe nur Mistral aus Frankreich oder Open-Source-Modelle verwenden können. „Mistral war für den Zweck aber nicht passend und unser Business Case bald tot“.

Mit dem Entschluss, eine neue Idee zu verfolgen, sei daher auch eine neue Motivation einher gegangen: „Es kann ja nicht sein, dass es in Europa nur Mistral gibt“, so Zimmermann. Man habe sich danach mit der Johannes Kepler Universität Linz (JKU) kurzgeschlossen und sei darüber auch zur AI Factory Austria AI:AT gekommen, wo man wiederum im Rahmen des EuroHPC-Programms europäische Hochleistungsrechenressourcen nutzt, um das Modell zu trainieren. „Ohne diese EU-Ressourcen würde es kostentechnisch überhaupt nicht gehen“, sagt Zimmermann.

Öffentliche Forschungsergebnisse statt eigenes Riesen-Research-Team

Doch auch mit diesen Ressourcen – wie lässt sich ein konkurrenzfähiges LLM mit einem kleinen Team und bislang gänzlich ohne VC-Kapital umsetzen? Schließlich beschäftigen die globalen KI-Player, mit denen sich Ablatic misst, riesige Teams. Mistral etwa ist mit seiner kürzlich kommuniziert Drei-Milliarden-Euro-Finanzierungsrunde im Vergleich zu Anthropic und OpenAI nach wie vor ein kleiner Fisch (brutkasten analysierte).

„Wir können kein 200-köpfiges Research-Team finanzieren und gleich von 0 auf 100 gehen, also greifen wir auf Bestehendes zurück“, erklärt der Gründer. Konkret verwende man einerseits Open-Source-Layer und code sie auf die eigenen Bedürfnisse um. Andererseits nutze man die neuesten Forschungsergebnisse von Universitäten wie dem MIT oder Stanford, die laufend über die Plattform arXiv veröffentlicht werden. „Wir orientieren uns an der Frontier-Forschung. Wir analysieren die Paper, legen die Erkenntnisse auf unsere Architektur um und testen es durch. Vieles davon funktioniert nicht, aber alles was funktioniert, bringt uns weiter“, so Zimmermann.

Mehr als 100 B2B-Testkunden – viele konvertieren gleich zum Launch

Die Beta-Version wurde nun bereits seit einiger Zeit mit mehr als 100 Unternehmen getestet – Ablatic konzentriert sich nämlich vorerst klar auf den B2B-Markt. Man habe für diese Tests schnell auch größere Unternehmen und Konzerne gewonnen. „Ich bin dafür wochenlang gesessen, habe Leute angeschrieben und einen Call nach dem anderen gemacht“, räumt Zimmermann ein. Dass man ein eigenes LLM und nicht nur eine Oberfläche baue, sei dabei zum entscheidenden Bonus geworden. „Und dass wir von der JKU kommen und im EuroHPC-Programm sind, hat unsere Glaubwürdigkeit enorm gesteigert“, sagt der Gründer.

Jetzt zum Launch würden viele der Testkunden bereits zu regulären Nutzern konvertieren, viele weitere noch die Testphase abschließen, mit dem Vorhaben, das dann auch zu tun, verrät Zimmermann. „Wir werden nicht 100 Prozent, aber einen Großteil konvertieren können“, ist er sicher. Punkten will Ablatic dabei nicht nur mit der europäischen Herkunft – Stichwort: Digitale Souveränität – sondern auch mit dem Pricing. „Wir haben eine relativ effiziente Architektur. Wir können kostengünstig hosten und das an die Kunden weitergeben“, so der CEO. Dass der offizielle Launch genau jetzt erfolgt, hat vor allem mit dem Gründungsprozess zu tun, der länger dauerte, als erhofft. „Ich gründe nie wieder im Sommer ein Unternehmen“, sagt der Gründer lachend.

Investment geplant: „Das Ziel ist definitiv, keine kleine Bude zu bleiben“

Und wie geht es weiter? „Wir wollen zuerst im DACH-Raum Fuß fassen und ohne große weitere Standorte skalieren. Dann wollen wir es auf Europa hochziehen“, erläutert Zimmermann. Auf Dauer werde dabei auch die Aufnahme von VC-Kapital relevant, vor allem wenn es darum gehe, die nächste Modell-Version herauszubringen. „Dann ist es wichtig, dass man schnell skaliert und iteriert. Wir sind stolz darauf, dass wir ein Modell ohne VC-Kapital trainiert haben. Wir haben gezeigt, dass auch so Großes möglich ist. Aber langfristig ist es völlig logisch, dass wir Kapital aufnehmen müssen“, sagt der Gründer.

Und es seien bereits mehrere Investoren aktiv auf das Team zugekommen, mit einigen befinde man sich schon in Gesprächen. „Das Ziel ist definitiv, keine kleine Bude zu bleiben, sondern eine größere Firma zu werden. Wir wollen jedenfalls nicht in Vergessenheit geraten“, so Zimmermann. Und der Zeitpunkt sei angesichts der Souveränitätsdebatte gut.


Benchmark-Vergleichstabelle

Anmerkungen zur Tabelle:

  • Fette Zahlen: Höchster Wert in der jeweiligen Zeile unter den Vergleichsmodellen.
  • „text-only“: Das Modell verarbeitet keine Bilder/visuellen Dokumente, weshalb OmniDocBench nicht anwendbar ist.
  • „–“: Kein veröffentlichter Wert vorhanden.

Kurzerklärungen der Benchmarks

  • Agents‘ Last Exam (UC Berkeley): Prüft langwierige, echte Arbeitsaufgaben an einem Computer (Terminal und Bildschirm zusammen), bewertet anhand des fertigen Gesamtergebnisses.
  • AutomationBench (Zapier): Testet 600 Business-Workflows über 47 simulierte Unternehmens-Softwaretools hinweg, die vollständig durchgehend ausgeführt werden müssen.
  • Toolathlon: Bewertet das Erledigen von Aufgaben in echter Büro-Software (z. B. E-Mail, Kalender, Tabellenkalkulationen und GitHub) über deren direkte Schnittstellen.
  • BrowseComp (OpenAI): Stellt schwierige Fragen, deren Antworten über das gesamte Internet verstreut liegen und durch selbstständiges Surfen recherchiert werden müssen.
  • DeepSWE v1.1 (Datacurve): Misst das eigenständige Beheben echter Softwareprobleme (Bugs) in bestehenden Quellcode-Sammlungen. Hinweis: Talos-1 wurde hierfür nicht optimiert und liegt 22 Punkte hinter der Spitze zurück.
  • OmniDocBench: Bewertet das fehlerfreie Lesen und Verstehen echter Dokumente inklusive visueller Layouts, Tabellen und mathematischer Formeln.
  • IFBench: Prüft die exakte Einhaltung von schriftlich vorgegebenen Anweisungen und Formatierungsregeln.
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