questr: Nach Kryptosteuerberatung kommt Startup für Kryptodaten-Aufarbeitung
Natalie Enzinger ist Steuerberaterin und fokussiert sich in ihrer Arbeit auf Kryptosteuer. Neben der Enzinger Steuerberatung co-gründet sie mit Robert Andrée ein zweites Unternehmen, das den Umgang mit Krypto-Steuertools erleichtern soll. Den Krypto-Winter spüre sie bei ihrer Arbeit kaum.
Die Steuerberaterin Natalie Enzinger ist für ihre Expertise im Bereich Kryptosteuer in Österreich bekannt. Nachdem sich ihre Beratungsgesellschaft auf steuerliche Fragen rund um die Kryptosteuer konzentriert, gründete sie Ende letzten Jahres gemeinsam mit Crypto Data Analyst Robert Andrée das Spin-off questr. Questr (angelehnt an das englische Wort quest = Suche) widmet sich zwei Problemen. Zum Einen soll die Komplexität von Kryptosteuertools und die Beschaffung von Transaktionsdaten erleichtert werden. Zum Anderen soll anderen Steuerberatungen und Institutionen wie Banken unter die Arme gegriffen werden, denen die nötigen Daten in Form eines Steuerreports geliefert werden.
questr bietet verschiedene Leistungen für verschiedene Probleme
Neben der Datenaufbereitung und dem Questr-Transaktions-Report (kurz QTR) hat das Spin-off auch Online-Beratung und Mittelherkunftsnachweise für Banken usw. in seinem Leistungsangebot. Das Team von questr konzentriert sich also vor allem auf die Transaktionsdatenaufbereitung und damit auf die Vorarbeit, die es braucht, um am Ende eine korrekte Steuererklärung zu erstellen. “Die Krypto-Steuertools sind grundsätzlich sehr hilfreich, können aber bei falscher Anwendung zu Fehlern in den Steuerreports bzw. in weiterer Folge zu falschen Steuererklärungen führen”, erklärt Natalie Enzinger im brutkasten-Gespräch.
„Die hohe Transaktionszahl, neuartige Protokolle und die Komplexität die sich daraus ergibt, sind für die meisten Nutzer:innen, aber auch Steuerberatungskanzleien und Banken, mit akzeptablem Ressourceneinsatz nicht mehr zu bewältigen“, fügt Robert Andrée hinzu. Nicht zuletzt würden Kund:innen im Zuge der Datenkontrolle durch den QTR abschließend auch Handlungsempfehlungen und Feedbacks zur Krypto-Transaktionsdatenaufbereitung erhalten.
“Den Kryptowinter spüren wir eher wenig”
Das im Oktober 2022 gegründete Startup hat sich vom aktuellen Kryptowinter nicht abschrecken lassen. “Den Kryptowinter spüren wir eher wenig, da wir einerseits noch Altfälle bis 2021 aufarbeiten und sich andererseits laufend neue Kunden:innen zwecks Hilfe bei der Abbildung ihrer Krypto-Transaktionen melden”, meint Enzinger.
Als klaren Vorteil der Enzinger Steuerberatung und questr betont Natalie Enzinger, dass sie sich ergänzen: “Eine vollumfängliche Begleitung durch Expert:innen von der anfänglichen Krypto-Datenaufbereitung bis zur Einreichung der Steuererklärung ist möglich. Das ist aber kein Muss – wenn man ausschließlich bei der Datenaufbereitung der eigenen Kryptotransaktionen Hilfe benötigt und damit dann zum/zur hauseigenen Steuerberater:in gehen möchte, kann man das auch tun. Dafür gibt es questr”, so die Steuerberaterin.
In der österreichischen Kryptolandschaft tut sich scheinbar trotz Bärenmarkt viel. Enzinger und Andrée sprechen hier von einer Marktbereinigung, die aktuell das Segment beherrscht. Dennoch erkennen sie viele gute Ideen in der österreichischen Startuplandschaft. Mit ihrem eigenen Startup möchten Andrée und Enzinger eine wichtige Hilfestellung bieten.
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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