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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Deepentix
© tecnet equity - (v.l.) Investor Kambis Kohansal Vajargah, Endri Deliu, Morteza Amini und Altan Nar (alle Deepentix) sowie Peter Buchinger (tecnet equity).

Das NÖ-Startup Deepentix hat eine Enterprise-KI-Plattform entwickelt, die Unternehmen dabei unterstützen soll, aus Dokumenten wie Studien, Patenten oder internen Berichten einen sogenannten Wissensgraphen aufzubauen – ein Netzwerk aus Fakten und ihren Beziehungen. Dadurch lassen sich Antworten einer Künstlichen Intelligenz bis zum exakten Satz im Ursprungsdokument zurückverfolgen. Gerade in stark regulierten Branchen sei dies entscheidend, weil Aussagen jederzeit belegt und geprüft werden müssen.

Deepentix: Unternehmensdaten in Graphen überführen

Zielgruppe sind etwa Unternehmen in Branchen wie Pharma, Medizintechnik, Versicherungen oder Banken, die täglich mit großen Mengen an Studien, Patenten, Normen und internen Berichten arbeiten. Klassische generative KI liefere dazu zwar schnelle Antworten, könne deren Herkunft jedoch oft nicht lückenlos belegen. Genau hier möchte Deepentix ansetzen und unstrukturierte Unternehmensdaten in einen Wissensgraphen überführen – im Sinn einer nachvollziehbaren Wissensbasis für KI-Anwendungen.

„Wenn Mitarbeitende einer KI blind vertrauen müssen, weil sie deren Antworten nicht überprüfen können, ist das gerade in sensiblen Bereichen ein echtes Risiko. Genau dieses Vertrauensproblem lösen wir, indem wir jede Antwort bis zu ihrem Ursprung im Dokument sichtbar machen“, erklärt Morteza Amini, Mitgründer und CEO von Deepentix.

Mehrere Sprachmodelle

Der Aufbau von Wissensgraphen erfolge Deepentix nach häufig im Rahmen aufwendiger Beratungsprojekte oder über standardisierte Lösungen, die sich nur begrenzt auf einzelne Fachbereiche zuschneiden lassen. Bei Unternehmen, die ihre sensiblen Daten selbst kontrollieren und gleichzeitig präzise Ergebnisse benötigen, stoße dieser Ansatz oft an seine Grenzen. Aus diesem Grund entwickelte das Startup kein Beratungsprojekt für einzelne Kunden, sondern ein Werkzeug, mit dem Unternehmen Wissensgraphen selbst erstellen, betreiben und an ihre Anforderungen anpassen können.

Dabei setzt die Plattform nicht auf ein einziges großes KI-Modell aus der Cloud, sondern auf mehrere kleine, spezialisierte Sprachmodelle, die gezielt auf einzelne Fachbereiche wie Pharma oder Banken trainiert werden. Dadurch sollen die Ergebnisse präziser werden, während die Modelle bei Bedarf direkt auf den eigenen Servern der Unternehmen betrieben werden können.

Dafür gab es nun eine Pre-Seed-Finanzierung in sechsstelliger Höhe, an der sich tecnet equity, der internationale Frühphaseninvestor Rockstart sowie der Business Angel Kambis Kohansal Vajargah beteiligt haben. Das frische Kapital soll vor allem in Forschung und Entwicklung sowie in den Ausbau erster Pilotprojekte in regulierten Branchen fließen.

Deepentix baut Wissensnetz

„Wir verstehen uns nicht als Berater, die für einzelne Kunden ein Wissensnetz bauen, sondern als Technologieanbieter, der Unternehmen die volle Kontrolle über ihre eigenen Daten und Modelle gibt“, so Amini weiter. „Mit tecnet equity, Rockstart und Business Angel Kambis Kohansal Vajargah haben wir Partner an Bord, die den Weg von Deep-Tech-Startups aus erster Hand kennen. Das gibt uns nicht nur Kapital, sondern auch Zugang zu Netzwerk und Erfahrung, um in dieser Phase die richtigen Schritte zu setzen.“

Peter Buchinger, Investment Associate bei tecnet equity, ergänzt: „Uns hat neben der Technologie vor allem das stark aufgestellte Gründerteam von Deepentix überzeugt. Die Kombination aus wissenschaftlichem Hintergrund und Erfahrung in internationalen Unternehmen war ausschlaggebend, in dieser frühen Phase zu investieren.“

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