20.10.2023

Riskine: Wiener FinTech steigt bei KPMG-Spin-off Climcycle ein

Climcycle ist ein ESG-Tool zur Messung, Offenlegung und Steuerung von ESG-Risiken in Banken, Versicherungen und Industriebetrieben. Nun beteiligt sich das Wiener FinTech Riskine am Unternehmen.
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(v.l.) Die beiden Climcycle-Geschäftsführer Philipp Gruber und Stefan Selden | (c) Climcycle

“Es ist vollbracht! Seit einigen Tagen scheint im Firmenbuch Riskine gemeinsam mit Partnern als neuer Eigentümer der ESG Software GmbH auf, einem Spin-off der KPMG Austria”. Mit diesen Worten gab das Wiener FinTech Riskine via LinkedIn seinen Einstieg bei Climecycle bekannt. Dabei handelt es sich um ein ESG-Analyse-Tool für Banken, Versicherungen und Unternehmen.

Wie aus dem Firmenbuch hervorgeht, hält Riskine nun 22,4 Prozent an der ESG Software GmbH. Weitere Shareholder sind der Mehrheitseigentümer Aldrige Capital Partners mit 55,6 Prozent und zu je elf Prozent PFSG Capital Invest sowie Geschäftsführer und CEO von Climcycle Stefan Selden. Er ist zugleich auch Chief Banking & ESG Officer bei Riskine.

Riskine möchte ESG-Angebot erweitern

Seit 2016 entwickelt das Fintech Riskine – auf Basis von künstlicher Intelligenz (AI) und graphbasierter Technologien – digitale Lösungen für die Bank- und Versicherungsberatung von Privat- und Unternehmenskunden (brutkasten berichtete). Dazu zählen unter anderem Risikoanalyse, Produktberatung, Rentenplanung oder ein Haushaltsrechner. Derzeit beschäftigt Riskine über 30 Mitarbeiter:innen.

(c) Climcycle

Mit dem Einstieg bei Climcycle möchte Riskine sein Produktangebot laut eigenen Angaben im ESG-Bereich erweitern. Zur Höhe der Investmentsumme wurden keine Angaben gemacht. “Wir freuen uns auf die Zusammenarbeit mit dem tollen Climcycle Team rund um Stefan Selden und Philipp Gruber. In diesem Bereich wird es noch viele Innovationen geben”, so Ralf Widtmann, Gründer und Geschäftsführer von Riskine, über den Einstieg.

Was das Tool von Climcycle kann

Über ein sogenanntes ESG-Risiko-Scoring Modul bietet Climcycle Benutzer:innen ein ganzheitliches ESG-Risiko-Scoring auf Transaktions- wie auch auf Portfolioebene. Darüber hinaus stehen diverse Optionen zur Visualisierung der relevanten Risikotypen zur Verfügung. Zudem analysiert ein Stresstest-Modul die Exposition von Banken in Bezug auf Treibhausgasemissionen. Hierbei wird laut Climcycle auf Kennzahlen zurückgegriffen, die von der Europäischen Zentralbank (EZB) bereitgestellt werden.

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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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