01.09.2020

Paraloq: NÖ-FinTech-Startup hilft Banken bei Kredit-Risikoabschätzung

Das FinTech-Startup Paraloq mit Sitz in Klosterneuburg/Niederösterreich will mittels Deep-Learning dafür sorgen, dass kleine und mittlere Banken bei der Risikoabschätzung für Kredite treffsicherer werden.
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Paraloq - Klosterneuburegr Startup hilft Banken bei der Risikoabschätzung bei Krediten
(c) Paraloq (vlnr.): Alexander Schaffer, CTO/COO, Maximilian Arrich, CEO & Co-Founder, Florian Benkhalifa, CDO & Co-Founder

Bei der Risikoabschätzung bei der Kreditvergabe an Unternehmen können sich Banken ganz grundlegend auf zwei weisen irren: Entweder, sie schätzen das Risiko zu hoch ein und vergeben den Kredit nicht, bzw. nicht in der angestrebten Höhe, obwohl eigentlich ausreichend Bonität gegeben wäre. Oder sie schätzen das Risiko zu niedrig ein und vergeben „faule Kredite“ die dann von den Schuldnern nicht bedient werden können. Beides schadet dem Geschäft der Banken. Das FinTech-Startup Paraloq Analytics mit Sitz in Klosterneuburg will dieses Problem lösen.

Mit seiner Daten- und Risikomodellierungs-Methode richtet sich Paraloq vor allem an kleine und mittelgroße Banken. „Durch die Methodik können die Risiken für Kredite und Investitionen wie bei einer Großbank festgestellt werden. Dadurch können gesunde Unternehmen mit Krediten versorgt werden, und davon profitiert auch der Wirtschaftsstandort“, heißt es vom Startup. „Mit unseren Deep-Learning Algorithmen wollen wir Portfolien über viele Banken hinweg vernetzen, ohne dass diese empfindliche Daten über ihre Kunden austauschen müssen“, konkretisieren die beiden Gründer Maximilian Arrich und Florian Benkhalifa in einer Aussendung.

Paraloq: Hypo NOE ist bereits Kunde

Die beiden hatten die Idee während ihres Studiums an der Universität Sankt Gallen in der Schweiz. Mit der Hypo NOE kann das Startup inzwischen bereits einen bekannten Referenzkunden vorweisen. Seit ca. einem Jahr wurde das FinTech auch vom niederösterreichischen Technologie-Inkubator accent betreut. „Es freut mich, dass sich das Team seit der Gründung 2019 so gut entwickelt hat, derzeit werden auch Gespräche mit dem CERN zur Weiterentwicklung der Software geführt“, erklärt accent-Geschäftsführer Michael Moll. Das accent ist seit sechs Jahren der österreichische CERN-Partner für Technologie Startups.

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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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Paraloq: NÖ-FinTech-Startup hilft Banken bei Kredit-Risikoabschätzung

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  • Das FinTech-Startup Paraloq Analytics mit Sitz in Klosterneuburg will dieses Problem lösen.
  • Mit seiner Daten- und Risikomodellierungs-Methode richtet sich Paraloq vor allem an kleine und mittelgroße Banken.
  • „Mit unseren Deep-Learning Algorithmen wollen wir Portfolien über viele Banken hinweg vernetzen, ohne dass diese empfindliche Daten über ihre Kunden austauschen müssen“, konkretisieren die beiden Gründer Maximilian Arrich und Florian Benkhalifa in einer Aussendung.
  • Mit der Hypo NOE kann das Startup inzwischen bereits einen bekannten Referenzkunden vorweisen.

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