30.04.2018

RBI Elevator Lab: Neue Startup-Suchfelder im zweiten Batch

Mit 1. Mai startet die gruppenweite Bewerbungsphase für den zweiten Batch des RBI Elevator Lab. Startups können sich in sechs Kategorien bewerben. Dabei ist einiges neu dazugekommen.
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Max Schausberger, Program Lead RBI Elevator Lab
(c) Haris Dervisevic: Max Schausberger, Program Lead RBI Elevator Lab
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“Wir suchen nach Startups, die mit der RBI gemeinsam Werte schaffen können. Wir wollen ihre Lösungen testen, sie weiterentwickeln und in unseren Märkten nutzen”, sagt Max Schausberger. Er hat den Program Lead beim RBI Elevator Lab, dem FinTech-Accelerator der Raiffeisen Bank International, inne. Das Elevator Lab läuft die meiste Zeit als “Virtual Program”. Die Startups müssen über die Dauer – 4 Monate – nicht durchgehend anwesend sein. “Einmal pro Monat gibt es drei intensive Tage hier in Wien”, erklärt Schausberger. Dann werde direkt mit den relevanten Business Units der RBI an gemeinsamen Pilot-Projekten gearbeitet. “Dabei soll klar aufgezeigt werden, dass eine Kooperation sich lohnt”. Dazu käme Mentoring durch externe Experten aus unterschiedlichsten Feldern.

+++ English Version +++

“Über die Grenzen unserer Branche hinausblicken”

Die Bewerber-Startups müssen dabei nicht explizit FinTechs sein. “Natürlich ist das der Bereich, der uns Banken am nächsten ist. Aber es wird für uns immer relevanter, über die Grenzen unserer Branche hinauszublicken. Ich kann nur jedes Startup, das eine Chance für eine gute Kooperation sieht, ermutigen, sich für das RBI Elevator Lab zu bewerben”, sagt Schausberger. Dabei betont er klar, welches Potenzial im großen Markt der RBI liegt. Denn die österreichische Großbank hat Tochterbanken im gesamten CEE-Raum – acht davon haben im Rahmen des Elevator Labs übrigens eigene, regionale Challenges, deren Sieger eine “Wildcard” für das gruppenweite Programm bekommen. “Die Wachstumsprognosen für diese Märkte liegen weit über dem europäischen Durchschnitt. Darin liegt eine riesige Chance für unsere Kooperationsprojekte”, erklärt Schausberger.

Max Schausberger im Video-Interview zum zweiten Elevator Lab Batch:

Erfolgreiche “Learning Journey”

Im Vorjahr hatten sich mehr als 300 Startups aus über 50 Ländern für das Elevator Lab beworben. Fünf Startups kamen letztlich in den Accelerator und arbeiten nun an der Umsetzung ihrer Kooperationsprojekte. Trotz des großen Erfolgs hätte es im ersten Durchgang auch Learnings gegeben, die sich nun in Änderungen auswirken, erzählt Schausberger. “Wir haben etwa im Zuge dieser ‘Learning Journey’ unsere internen Prozesse an die Kooperation mit Startups angepasst. Das ist eine neue Art von Partnerschaft, die wir vorher nicht hatten”.

“Die Bankenbranche ändert sich monatlich”

Augenscheinlich sind auch Änderungen in den Kategorien, für die sich Startups bewerben können. “Die Bankenbranche ändert sich praktisch monatlich”, sagt der Program Lead. Die Anregungen zu den neuen Suchfeldern kämen dabei direkt von den einzelnen Business Units. “Unsere enge Interaktion mit den Abteilungen ist absolut essenziell für das Programm. Das geht von der Definition der Challenges, über die Auswahl der Startups bis zur Umsetzung der Pilotprojekte”. Neu im Call sei etwa die explizite Suche nach Startups im Bereich Distributed Ledger Technologies, wie der Blockchain. “Es ist noch eine sehr frühe Technologie, aber man sieht viele Pilotprojekte anderer Banken und daher widmen wir uns dem Thema nun auch strukturiert”, sagt Schausberger. Die RBI trat in den vergangenen Monaten zunächst als erste österreichische Bank dem R3 Blockchain Consortium und dann dem internationalen Blockchain Research Institute bei. “Wir sind dennoch davon überzeugt, dass es da draußen Startups gibt, die einen zusätzlichen Nutzen hereinbringen, und die ihre Konzepte mit uns gemeinsam testen können”.

Sechs Kategorien beim RBI Elevator Lab

Sechs Kategorien sind es, in denen für den zweiten Durchgang des RBI Elevator Lab gesucht wird. Der Bereich “Open Banking” ist dieses Jahr, auch im Hinblick auf die Umsetzung der PSD2-Regulierung, ebenfalls neu dazugekommen. Das sind die sechs Kategorien:

  • Erweiterte Analytik, einschließlich Künstliche Intelligenz, vorrausschauender Analytik, Kunden- und Handelsdatenanalyse, Kundeninteraktionsanalyse sowie der erweiterten Prüfung der Kreditwürdigkeit und KMU-Finanzierungen.
  • Corporate Banking, einschließlich Blockchain-basierter Handelsfinanzierungen, Preiskalkulationen für den Corporate-Bereich, elektronische Dokumente und optische Zeichenerkennung sowie robotische Devisenhandelsberatung.
  • Investing & TradingTech, einschließlich Blockchain-basierter Investmentbanking-Lösungen, smarter Vertragszertifikate, automatisierter Dokumentenerstellung sowie hybrider oder digitaler Beratung.
  • Neue Bankfiliale, einschließlich automatisierter Filialdigitalisierung, Augmented oder Virtual Reality, PoS-Lösungen, Remote-Beratung und Voice Banking.
  • Open Banking, einschließlich Produkte und Dienstleistungen von Drittanbietern, Vermittlungsplattformen für Fonds und Multibank-Datensammlungen für den Corporate-Bereich.
  • RegTech, einschließlich Cyber Security, Blockchain-basierte Lösungen aus den Bereichen AML, KYC, Kundenauthentifizierung und digitale ID, Datenschutz und -management sowie Text-Mining.

Startups können sich bis zum 24. Juni 2018 für den aktuellen Durchgang des RBI Elevator Lab bewerben. Danach werden sie Semi-Finalisten ausgewählt, aus denen dann von 5. bis 7. September via Skype-Pitch die Finalisten gewählt werden.

⇒ Zur offiziellen Page mit Bewerbung

Video Wrap-Up:

The Elevator Lab starts Batch #2

The Application for the Raiffeisen Bank International AG Elevator Lab is open again! Here's what you should know about the second batch of the FinTech accelerator.

Gepostet von DerBrutkasten am Montag, 30. April 2018

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(c) Liquid AI - (v.l.) Mathias Ledhner, Eva Rus, Alexander Amini und Ramin Hasani von Liquid AI.

Liquid AI CEO Ramin Hasani war von 2016 bis 2020 “Machine Learning Researcher” an der TU Wien; sein CTO Mathias Lechner machte von 2018 bis 2022 am “Institute of Science and Technology Austria (ISTA) seinen PhD – davor in der österreichischen Hauptstadt seinen Master, ebenfalls an der Technischen Universität.

Liquid AI: Weniger Daten und Rechenleistung nötig

Nun vermelden beide ein 250 Millionen US-Dollar Investment für ihr Bostoner MIT-Spin-off (Liquid AI hat im Vorjahr bereits rund 46,6 Millionen US-Dollar an Startkapital erhalten): “Diese Finanzierung wird uns dabei helfen, die Entwicklung, Skalierung und Bereitstellung von ‘Liquid Foundation Models’ (LFMs: Allzweck-KI-Modelle, die weniger Daten und Rechenleistung benötigen) zu beschleunigen, unseren leichtgewichtigen, universell einsetzbaren KI-Modellen, die private, effiziente und zuverlässige KI auf Unternehmensniveau für alle ermöglichen”, teilen sie per Blogeintrag mit.

Das Ziel von Liquid AI, dessen Bewertung nun laut Bloomberg bei über zwei Milliarden US-Dollar liegt, ist es, das leistungsfähigste und effizienteste “KI-System in jeder Größenordnung” zu entwickeln.

“Wir sind stolz darauf, dass unsere neuen, branchenführenden Partner unserer Mission vertrauen; gemeinsam wollen wir souveräne KI-Erfahrungen für Unternehmen und Nutzer freisetzen”, sagt Hasani.

Skalierbarkeit

Seit der Gründung des KI-Startups hat das Duo daran gearbeitet, zu beweisen, dass ihre Wissenschaft und Technologie skalierbar sei: “Wir haben unsere textbasierten Modelle veröffentlicht, multimodale LFMs angekündigt und begonnen, unsere KI-Produkte mit wichtigen Partnern auf dem Markt zu testen, um ihre Wirkung in der Praxis zu demonstrieren”, heißt es weiter.

In der nächsten Phase möchte Liquid AI die Series-A nutzen, um ihre Recheninfrastruktur zu skalieren, die Produktbereitstellung im Edge- und On-Premise-Bereich zu beschleunigen, z. B. LFM-Inferenz- und Feinabstimmungs-Stacks, und um ihre KI-Angebote über Partnerschaften einem breiteren Publikum zugänglich zu machen.

Liquid AI: Vorteile ausdehnen

“Wir werden unsere KI-Produkte in geschäftskritische Workflows in vielen Bereichen wie Unterhaltungselektronik, Telekommunikation, Finanzdienstleistungen, E-Commerce und Biotechnologie integrieren”, so das Team weiter. “Die Finanzierung wird auch die wissenschaftliche und technologische Entwicklung von Liquid AI beschleunigen und die Vorteile von LFMs auf mehr Modellgrößen und Datenmodalitäten ausdehnen.”

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