Dieses Fintech ist nach einem gescheiterten Exit jetzt 13,4 Mrd. Dollar wert
Visa wollte Plaid für 5,3 Mrd. Dollar kaufen - doch der Deal scheiterte. Drei Monate später kommt das Fintech auf eine mehr als doppelt so hohe Bewertung.
5,3 Mrd. Dollar hätte Visa für die Übernahme des kalifornischen Fintechs Plaid hingelegt – wenn die Transaktion nicht Anfang diesen Jahres gescheitert wäre. Über ein Jahr hatte sich die Angelegenheit dahingezogen. Die US-Behörden sahen die Übernahme skeptisch – aufgrund von Wettbewerbsbedenken. Im Jänner gab Visa schließlich auf. Man hätte den Deal vor Gericht durchbringen können, aber der Rechtsstreit hätte zu viel Zeit gekostet, hieß es sinngemäß in einer Stellungnahme.
Ein Rückschlag für Plaid? Vielleicht. Aber drei Monate später sieht die Welt völlig anders aus: Plaid hat in einer Series-D-Finanzierungsrunde 425 Mio. Dollar aufgenommen – zu einer Bewertung von 13,4 Mrd. Dollar, wie TechCrunch berichtete. Gegenüber dem mit Visa vereinbarten Kaufpreis hat sich die Bewertung des Fintechs somit mehr als verdoppelt.
Kundenwachstum von 60 Prozent für 2020
Klar, der Deal mit Visa war Anfang Jänner 2020 kommuniziert worden – und somit wohl 2019 verhandelt worden. Seitdem hat sich viel getan, sowohl in der pandemiegeplagten Welt generell als auch bei den Bewertungen von Tech-Unternehmen. Plaid selbst gibt für 2020 ein Kundenwachstum von 60 Prozent an. Finanzkennzahlen sind keine bekannt. Aber letztlich hätte Visa mit den 5,3 Mrd. Dollar wohl ein Schnäppchen gemacht.
Der Bertrag war übrigens bereits schon eine deutliche Steigerung gegenüber der vorigen Investmentrunde gewesen. Bei dieser war Plaid Ende 2018 mit 2,65 Mrd. Dollar bewertet wurden. Visa war an dieser Runde – ebenso wie Mastercard – bereits beteiligt gewesen – dies wurde jedoch erst rund ein Jahr nach Bekanntgabe der Runde öffentlich.
Aktuell rund 650 Mitarbeiter
Die neue Runde wurde nun von Alitmeter Capital angeführt. Daneben waren Silver Lake Partners und Ribbit Capital an Bord. Alle drei sind neue Anteilseigner bei Plaid. Das Unternehmen wurde 2013 gegründet und hat seinen Sitz in San Francisco. Es arbeitet an Programmierschnittstellen (APIs), die Konten von Kunden mit Zahlungsdiensten wie beispielsweise PayPal verbinden. Aktuell beschäftigt Plaid rund 650 Mitarbeiter.
In den vergangenen Wochen hat es international bereits einige spektakuläre Investmentrunden im Fintech-Bereich gegeben. Mitte März wurde etwa bekannt, dass der Zahlungsdienstleister Stripe 600 Mio. Dollar zu einer Bewertung von 95 Mrd. Dollar aufgenommen hat. Zwei Wochen zuvor hatte der schwedische Zahlungsdienstleister Klarna sogar eine Milliarde Dollar aufgenommen. Die Bewertung lag hier bei 31 Mrd. Dollar.
Nachlese. Wo steht die österreichische Wirtschaft bei künstlicher Intelligenz zwei Jahre nach Erscheinen von ChatGPT? Dies diskutieren Doris Lippert von Microsoft und Thomas Steirer von Nagarro in der ersten Folge der neuen brutkasten-Serie "No Hype KI".
Nachlese. Wo steht die österreichische Wirtschaft bei künstlicher Intelligenz zwei Jahre nach Erscheinen von ChatGPT? Dies diskutieren Doris Lippert von Microsoft und Thomas Steirer von Nagarro in der ersten Folge der neuen brutkasten-Serie "No Hype KI".
Mit der neuen multimedialen Serie “No Hype KI” wollen wir eine Bestandsaufnahme zu künstlicher Intelligenz in der österreichischen Wirtschaft liefern. In der ersten Folge diskutieren Doris Lippert, Director Global Partner Solutions und Mitglied der Geschäftsleitung bei Microsoft Österreich, und Thomas Steirer, Chief Technology Officer bei Nagarro, über den Status Quo zwei Jahre nach Erscheinen von ChatGPT.
„Das war ein richtiger Hype. Nach wenigen Tagen hatte ChatGPT über eine Million Nutzer”, erinnert sich Lippert an den Start des OpenAI-Chatbots Ende 2022. Seither habe sich aber viel geändert: “Heute ist das gar kein Hype mehr, sondern Realität“, sagt Lippert. Die Technologie habe sich längst in den Alltag integriert, kaum jemand spreche noch davon, dass er sein Smartphone über eine „KI-Anwendung“ entsperre oder sein Auto mithilfe von KI einparke: “Wenn es im Alltag angekommen ist, sagt keiner mehr KI-Lösung dazu”.
Auch Thomas Steirer erinnert sich an den Moment, als ChatGPT erschien: „Für mich war das ein richtiger Flashback. Ich habe vor vielen Jahren KI studiert und dann lange darauf gewartet, dass wirklich alltagstaugliche Lösungen kommen. Mit ChatGPT war dann klar: Jetzt sind wir wirklich da.“ Er sieht in dieser Entwicklung einen entscheidenden Schritt, der KI aus der reinen Forschungsecke in den aktiven, spürbaren Endnutzer-Bereich gebracht habe.
Von erster Begeisterung zu realistischen Erwartungen
Anfangs herrschte in Unternehmen noch ein gewisser Aktionismus: „Den Satz ‘Wir müssen irgendwas mit KI machen’ habe ich sehr, sehr oft gehört“, meint Steirer. Inzwischen habe sich die Erwartungshaltung realistischer entwickelt. Unternehmen gingen nun strategischer vor, untersuchten konkrete Use Cases und setzten auf institutionalisierte Strukturen – etwa durch sogenannte “Centers of Excellence” – um KI langfristig zu integrieren. „Wir sehen, dass jetzt fast jedes Unternehmen in Österreich KI-Initiativen hat“, sagt Lippert. „Diese Anlaufkurve hat eine Zeit lang gedauert, aber jetzt sehen wir viele reale Use-Cases und wir brauchen uns als Land nicht verstecken.“
Spar, Strabag, Uniqa: Use-Cases aus der österreichischen Wirtschaft
Lippert nennt etwa den Lebensmittelhändler Spar, der mithilfe von KI sein Obst- und Gemüsesortiment auf Basis von Kaufverhalten, Wetterdaten und Rabatten punktgenau steuert. Weniger Verschwendung, bessere Lieferkette: “Lieferkettenoptimierung ist ein Purpose-Driven-Use-Case, der international sehr viel Aufmerksamkeit bekommt und der sich übrigens über alle Branchen repliziert”, erläutert die Microsoft-Expertin.
Auch die Baubranche hat Anwendungsfälle vorzuweisen: Bei Strabag wird mittels KI die Risikobewertung von Baustellen verbessert, indem historische Daten zum Bauträger, zu Lieferanten und zum Bauteam analysiert werden.
Im Versicherungsbereich hat die UNIQA mithilfe eines KI-basierten „Tarif-Bots“ den Zeitaufwand für Tarifauskünfte um 50 Prozent reduziert, was die Mitarbeiter:innen von repetitiven Tätigkeiten entlastet und ihnen mehr Spielraum für sinnstiftende Tätigkeiten lässt.
Nicht immer geht es aber um Effizienzsteigerung. Ein KI-Projekt einer anderen Art wurde kürzlich bei der jüngsten Microsoft-Konferenz Ignite präsentiert: Der Hera Space Companion (brutkasten berichtete). Gemeinsam mit der ESA, Terra Mater und dem österreichischen Startup Impact.ai wurde ein digitaler Space Companion entwickelt, mit dem sich Nutzer in Echtzeit über Weltraummissionen austauschen können. „Das macht Wissenschaft zum ersten Mal wirklich greifbar“, sagt Lippert. „Meine Kinder haben am Wochenende die Planeten im Gespräch mit dem Space Companion gelernt.“
Herausforderungen: Infrastruktur, Daten und Sicherheit
Auch wenn die genannten Use Cases Erfolgsbeispiele zeigen, sind Unternehmen, die KI einsetzen wollen, klarerweise auch mit Herausforderungen konfrontiert. Diese unterscheiden sich je nachdem, wie weit die „KI-Maturität“ der Unternehmen fortgeschritten sei, erläutert Lippert. Für jene, die schon Use-.Cases erprobt haben, gehe es nun um den großflächigen Rollout. Dabei offenbaren sich klassische Herausforderungen: „Integration in Legacy-Systeme, Datenstrategie, Datenarchitektur, Sicherheit – all das darf man nicht unterschätzen“, sagt Lippert.
“Eine große Herausforderung für Unternehmen ist auch die Frage: Wer sind wir überhaupt?”, ergänzt Steirer. Unternehmen müssten sich fragen, ob sie eine KI-Firma seien, ein Software-Entwicklungsunternehmen oder ein reines Fachunternehmen. Daran anschließend ergeben sich dann Folgefragen: „Muss ich selbst KI-Modelle trainieren oder kann ich auf bestehende Plattformen aufsetzen? Was ist meine langfristige Strategie?“ Er sieht in dieser Phase den Übergang von kleinen Experimenten über breite Implementierung bis hin zur Institutionalisierung von KI im Unternehmen.
Langfristiges Potenzial heben
Langfristig stehen die Zeichen stehen auf Wachstum, sind sich Lippert und Steirer einig. „Wir überschätzen oft den kurzfristigen Impact und unterschätzen den langfristigen“, sagt die Microsoft-Expertin. Sie verweist auf eine im Juni präsentierte Studie, wonach KI-gestützte Ökosysteme das Bruttoinlandsprodukt Österreichs deutlich steigern könnten – und zwar um etwa 18 Prozent (brutkasten berichtete). „Das wäre wie ein zehntes Bundesland, nach Wien wäre es dann das wirtschaftsstärkste“, so Lippert. „Wir müssen uns klar machen, dass KI eine Allzwecktechnologie wie Elektrizität oder das Internet ist.“
Auch Steirer ist überzeugt, dass sich für heimische Unternehmen massive Chancen eröffnen: “Ich glaube auch, dass wir einfach massiv unterschätzen, was das für einen langfristigen Impact haben wird”. Der Appell des Nagarro-Experten: „Es geht jetzt wirklich darum, nicht mehr zuzuwarten, sondern sich mit KI auseinanderzusetzen, umzusetzen und Wert zu stiften.“
Folge nachsehen: No Hype KI – wo stehen wir nach zwei Jahren ChatGPT?
Die Serie wird von brutkasten in redaktioneller Unabhängigkeit mit finanzieller Unterstützung unserer Partner:innen produziert.
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