07.06.2022

Redem: Linzer Startup automatisiert Qualitätskontrolle von Marktforschungsdaten

Mit einer SaaS-Plattform bietet das Linzer Startup Redem Marktforscher:innen die Möglichkeit, ihre Befragungen automatisiert und standardisiert zu reinigen. In Zukunft sollen auch Echtzeit-Qualitätschecks angeboten werden.
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Das Redem Team
Das Redem-Team. (c) Redem

Wenn es um Qualitätskontrollen von Marktforschungsdaten geht, werden Befragungen noch immer manuell und individuell analysiert, zumindest das behauptet das Linzer Startup Redem. Im digitalen Zeitalter sei das unvorstellbar und müsse sich ändern. Genau aus diesem Grund entwickelten die Co-Founder Florian Kögl und David Mitterlehner die Saas-Plattform Redem. Mit automatisierten und standardisierten Checks soll die Datenqualität erhöht und ein Effizienzgewinn für Marktforscher:innen generiert werden. Und das, mit einer Fehlerquote von unter 0,5 Prozent.  

Redem erhöht Validität und Qualität von Marktforschungsdaten

Das Tool funktioniert so: Marktforscher:innen können ihre Befragungs-Daten im Excel-Format auf der Redem Website hochladen. Dank unterschiedlicher Qualitätschecks werden diese Roh-Daten automatisiert bereinigt. Das Verfahren ist auf eine künstliche Intelligenz basiert, die sowohl Freitexte als auch skalierte Fragen mit einer Gesamt-Score versieht. Erfüllen bestimmte Daten die standardisierten Qualitätschecks nicht, werden diese bereinigt. “Am Ende hat man nur saubere Daten. So wird sowohl die Qualität als auch die Validität der Marktforschungs-Daten erhöht. Die Standardisierung ist wichtig, weil das Selektionsverfahren nicht subjektiv stattfinden sollte. Wir wollen ein Standard für die Branche setzen, um Auswertungen einfacher umzusetzen und zu definieren”, so der Redem-CEO, Florian Kögl. 

Als gelernter Elektrotechniker war der Mitgründer lange im Versicherungs- und Finanzbereich aktiv, bevor er sich mit einer Finanzplattform selbstständig machte. Als er während seiner Selbstständigkeit nach einem geeigneten Daten-Reinigungstool suchte, bemerkte er schnell, dass im deutschsprachigen Raum noch keine Komplett-Lösung existierte. So gründete Kögl mit seinem Co-Founder Mitterlehner – der zuvor Software-Engineering studierte – im März 2020 sein zweites Startup Redem. Erst Anfang 2022 als DIY-Plattform gelauncht, hat das Linzer Jungunternehmen schon seine ersten Kund:innen für sich gewonnen  

Integration der Blockchain-Technologie für Nachvollziehbarkeit

Das Geschäftsmodell von Redem setzt sich zusammen aus unterschiedlichen Nutzungslizenzen. Basierend auf die Anzahl der durchgeführten Studien, Befragungen und Qualitätschecks werden die Kosten für das Daten-Reinigungs-Service berechnet. Das sich noch in der Seed-Phase befindende Startup hat sich das Ziel gesetzt, seine Services auch im gesamten DACH-Raum anzubieten. Für die geplante Expansion möchten die Co-Founder zusätzlich zur bereits erhaltenen FFG-Förderung sowie zum Kapital von zwei Business Angels eine weitere Finanzierungsrunde angehen. 

Bereits in den nächsten sechs bis zwölf Monaten soll zusätzlich ein Echtzeit-Bereinigungs-Tool entwickelt werden, das Qualitätschecks in Befragungs-Tools integriert. “Wir haben auch vor, den gesamten Datenerhebungs- und Reinigungsprozess nachvollziehbar zu machen, potentiell mit der Integration der Blockchain-Technologie”, erklärt Kögl. 

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Das Bitpanda Headquarter in Wien © Bitpanda

Das Wiener Krypto-Unternehmen Bitpanda erweitert seine Plattformarchitektur. Mit der Einführung des sogenannten Model Context Protocol (MCP) und einer neuen API-Integration (Application Programming Interface) können Anleger:innen künftig externe KI-Assistenten wie ChatGPT oder Claude nutzen, um unter anderem ihre Portfolios per Spracheingabe zu steuern.

Investieren ohne Programmierkenntnisse

Im Kern handelt es sich bei dem MCP laut Bitpanda um ein offenes, standardisiertes Schnittstellenprotokoll, über das kompatible KI-Assistenten Anfragen in natürlicher Sprache verarbeiten und ohne Programmierung direkt mit API-Endpunkten interagieren können. Privatanleger:innen ohne technischen Hintergrund können dadurch in natürlicher Sprache Kontostände abrufen, Positionen im Blick behalten oder Trades vorbereiten, ohne eigenen Code schreiben zu müssen.

Bitpanda selbst bezeichnet diesen Schritt als „nächste strukturelle Entwicklungsstufe finanzieller Schnittstellen“, die sich von passiven Chatbots zu aktiven Werkzeugen wandeln. Für Entwickler:innen steht eine klassische API bereit, um maßgeschneiderte Finanzanwendungen zu programmieren.

Elf Werkzeuge für KI-Assistenten

Konkret stellt der Bitpanda-MCP-Server nach der Verbindung elf native Tools bereit, die sich in drei Kategorien gliedern: Für Markt- und Portfoliodaten stehen unter anderem Funktionen zum Abrufen von Kursen, verfügbaren Assets und der eigenen Portfolio-Historie bereit. Im Bereich Staking und Earn lassen sich zum Beispiel aktive Positionen einsehen sowie Staking- und Unstaking-Vorgänge auslösen.

Sicherheit und Systemlimits

Die Künstliche Intelligenz agiert jedoch nicht autonom. Jeder Systemzugriff erfordert laut Bitpanda einen API-Key mit individuell festgelegten Berechtigungen, sogenannten „Scopes“. Das Trading basiert auf einem Request-for-Quote-Modell (RFQ): Ein Trade muss von der KI zuerst als Preisangebot angefragt und anschließend vom Menschen oder durch vorab definierte Regeln ausdrücklich bestätigt werden.

Dadurch bleiben alle Aktionen innerhalb des regulierten MiCAR-Rahmens der EU, heißt es vom Unternehmen. Christian Trummer, Chief Scientist und Mitgründer von Bitpanda meint: „Agentic Finance kann zu einer zentralen Schnittstelle für Finanzdienstleistungen werden. Wir werden diese Entwicklung in Europa verantwortungsvoll mitgestalten.“

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