04.05.2022

Scalable Capital: Deutsches Unicorn startet Neobroker mit Krypto in Österreich

Mit Scalable Capital startet ein neuer Online-Broker mit einem breiten Trading-Angebot in Österreich. Das Angebot sticht mit einem Abo-Modell hervor.
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Florian Prucker und Erik Podzuweit teilen sich die Rolle des CEOs bei Scalable Capital © Scalable/Fabian Zapatka
Florian Prucker und Erik Podzuweit teilen sich die Rolle des CEOs bei Scalable Capital © Scalable/Fabian Zapatka

Scalable Capital wurde 2014 von Österreichern in Deutschland mitgegründet und 2021 mit der jüngsten Finanzierungsrunde zu einem Unicorn, einem Unternehmen mit Milliardenbewertung. 1,4 Milliarden Dollar ist der digitale Vermögensverwalter seither wert und nun wird das Geschäft in Österreich ausgebaut. Österreich gehört bereits seit 2016 zu den Kernmärkten des FinTechs – der 2020 gestartete Online-Broker war bisher jedoch dort noch nicht verfügbar.

Aktien-Trading im Abo-Modell

Das ändert sich jetzt und Scalable schaltet die Plattform inklusive des Krypto-Angebots “Scalable Crypto” auch für Österreicher:innen frei. Damit können über den Neobroker auch in Österreich in über 6.000 Aktien, 1.500 ETFs und 2.000 Fonds investiert werden. Das Krypto-Angebot funktioniert über börsengehandelte Produkte. Scalable will vor allem mit einem einfachen Steuerreport punkten, der Kund:innen von KPMG geprüft zur Verfügung gestellt wird. In Deutschland seien vor allem die Sparpläne beliebt bei Einsteigern, erklärt Co-Founder Erik Podzuweit im Gespräch mit dem brutkasten: “Sparpläne sind ein gutes Anlageverhalten, weil automatisch auch dann investiert wird, wenn die Kurse fallen”.

Im Unterschied zu den Trading-Angeboten von beispielsweise Trade Republic oder Bitpanda bietet Scalable auch ein kostenpflichtiges Abo an. Nutzer:inne, die häufig traden profitieren dann von geringeren Gebühren. Um rund 3 Euro monatlich entfallen die Gebühren auf einzelne Trades, während im kostenlosen Plan jeder Trade rund einen Euro kostet – außer beim Handel einiger ETFs.

Kryptowährungen als Wertpapiere

Krypto-Investitionen funktionieren in Form von Wertpapieren über die Börsen Xetra (Deutsche Börse) und gettex (Börse München). Nutzer:innen halten die Kryptowährungen also nicht direkt und haben kein eigenes Wallet, über das sie die Kryptowährungen außerhalb des Neobrokers übertragen könnten. Die Kryptowährungen könne man sich aber trotzdem auszahlen lassen, sagt Podzuweit zum brutkasten. Zumindest theoretisch, denn dafür sei eine Anfrage beim Kundensupport notwendig. Die Kryptowährungen, die hinter den Wertpapieren stehen, hält Scalable gepoolt bei Coinshares.

ETFs in Italien beliebt, in UK weniger

Scalable Capital ist in Deutschland als Wertpapierinstitut lizenziert und in Deutschland, Großbritannien, Frankreich, Spanien, Italien und Österreich aktiv. Nach eigenen Angaben verwaltet das Institut ein Vermögen von insgesamt rund sechs Milliarden Euro von mehr als 500.000 Kund:innen. Bisher hat das FinTech Standorte in München, Berlin und London mit insgesamt mehr als 380 Mitarbeiter:innen. Mit dem Broker ist Scalable in den Märkten außerhalb Deutschlands erst kürzlich gestartet. Podzuweit rechnet in Italien mit einer starken Entwicklung – schon alleine aufgrund der Größe des Marktes. In Italien seien aber auch ETFs sehr beliebt. Exchange Traded Funds gelten als Einstiegssegment beim Trading und gehören dementsprechend zu den Zugpferden von Scalable Capital. In Großbritannien sei diese Anlageklasse wenig beliebt, erzählt der Gründer. In UK ist das Startup nur im B2B-Bereich aktiv, indem es die digitale Vermögensverwaltung anderen Banken zur Verfügung stellt.

Robo Advisor automatisiert Geldanlage

In Österreich und Deutschland ist die digitale Vermögensverwaltung bisher nicht verfügbar. Dabei handelt es sich um einen “robo advisor”, der eine automatisierte Geldanlage ermöglicht. In der App werden unterschiedliche Vorlieben und die Risikobereitschaft von Kund:innen abgefragt und dann automatisch ETF-Portfolios zusammengestellt. “Die Software entscheidet, wie das Geld angelegt wird”, so der Co-Founder.

So kam es zur Gründung von Scalable Capital

Erik Podzuweit hat das Startups 2014 unter anderem mit dem Österreicher Florian Prucker und mit Adam French gegründet. Mit Prucker teilt er sich heute die Rolle des CEOs, wobei Prucker sich eher auf Produkt und Technik konzentriert und Podzuweit die Kommunikations-Aufgaben des CEOs übernimmt. Die Co-Founder hatten sich bei Goldman Sachs kennengelernt, wie der Co-CEO erzählt. Es habe unterschiedliche Ideen gegeben, mit denen sie im FinTech-Bereich hätten gründen können. Anfang 2014 entscheiden sie sich an einem Sonntag für eine und kündigten am Montag darauf ihre Jobs.

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Die dritte Folge von "No Hype KI" mit Manuel Moser, Alexandra Sumper, Moritz Mitterer und Clemens Wasner (v.l.n.r.) (c) brutkasten

„No Hype KI” wird unterstützt von CANCOM Austria, IBM, ITSV, Microsoft, Nagarro, Red Hat und Universität Graz.


Wie lässt sich KI “richtig” in Unternehmen integrieren? Wieso erleben Unternehmen einen “Bottom-Up-Push” und warum sprechen viele dabei noch von großen Hürden? Um diese und viele weitere Fragen ging es in der dritten Folge von “No Hype KI”. Zu Gast waren Alexandra Sumper von Nagarro, Manuel Moser von CANCOM Austria, Moritz Mitterer von ITSV sowie Clemens Wasner von AI Austria und EnliteAI.

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Der Bottom-Up-Push

“Der AI-Hype ist jetzt circa zehn Jahre alt”, startet Clemens Wasner die Diskussionsrunde. Was als “vorausschauende Warnung und Betrugserkennung” im B2B-Sektor begann, hat sich eine knappe Dekade später zu einer Bottom-Up-Push-Bewegung entwickelt. “Einzelne Mitarbeitende verfügen teilweise über weitaus mehr praktische Erfahrung mit Generativer KI”, als “das oft auf einer Projektebene passiert”, so Wasner.

Um KI federführend in Unternehmen zu verankern, sei es wichtiger denn je, Mitarbeitende einzubinden und ihnen intern eine Bühne für den Best-Practice-Austausch zu geben, erklärt Wasner weiter. Aktuell ginge der KI-Push immer intensiver von Mitarbeiter:innen aus. Vergleichbar sei diese Bewegung mit dem Aufkommen der Smartphones vor etwa fünfzehn Jahren.

Daten mit Qualität

Als Basis sollte zuerst allerdings der Datenhaushalt eines Unternehmens sauber strukturiert und reguliert werden, sagt Manuel Moser, Director Digital Innovation & Software Engineering bei CANCOM Austria. “Wenn ein Unternehmen in puncto Daten hinterherhinkt, kann das jetzt durchaus ein Stolperstein sein”, sagt der Experte. In CRM- und ERP-Systemen finden sich häufig unvollständige Angaben. Die dadurch entstehende unzureichende Datenqualität könne jede KI-Initiative ins Stocken bringen, so Moser.

“Der größte Feind ist Zettel und Bleistift”

Schon allein das Notieren von Informationen auf Zetteln gilt nicht nur als scheinbar banale Hürde, wie Moser im Talk erläutert. Analoge Gewohnheiten können enorme Auswirkungen auf den gesamten Digitalisierungsprozess des Unternehmens haben: “Ich sage immer: Bei Digitalisierungslösungen ist der größte Feind der Zettel und der Bleistift am Tisch, mit denen man das digitale Tool am Ende des Tages umgeht.”

Gerade der öffentliche Sektor sollte im KI-Einsatz sowie in der Verwaltung von Daten sorgfältig agieren. Moritz Mitterer, Aufsichtsratsvorsitzender der ITSV, spricht von besonders sensiblen Daten aus der Sozialversicherung, die ein enges rechtliches Korsett und damit ein höheres Maß an Vorsicht mit sich bringen.

“Wir haben 2017 in der ITSV damit begonnen, innerhalb der Struktur damit zu experimentieren”, erzählt Mitterer. Ein essentielles Learning daraus: Gerade große Prozessmengen stellen sich als ideales Feld für KI heraus – wenn man vernünftige Leitplanken, klare Haftungsregeln und eine unternehmensweite Governance definiert.

Im Fokus stehen User:innen

Datenqualität, Governance und gleichzeitig reichlich Agilität? Worauf sollten sich Unternehmen in erster Linie konzentrieren, um KI lösungsorientiert einzusetzen? Alexandra Sumper, Director Delivery Österreich bei Nagarro, betont, dass KI-Projekte weit mehr als reine Technik voraussetzen: “Meine Erfahrung zeigt wirklich, nicht zu groß zu beginnen, wenn man erst am Anfang steht.“ Viele Firmen würden sich gerade anfangs in Strategiepapieren verlieren, anstatt realitätsgetreue Use Case zu definieren, so die Expertin.

“Man muss gut darauf achten, dass man liefert. Sowohl an Datenqualität, als auch an optimierter User Experience”, erläutert Sumper. Als Erfolgsbeispiel nennt sie die Asfinag, die einen KI-Chatbot erfolgreich eingeführt hat. Das Besondere dabei: Ein Kernteam entwickelte die KI-Lösung, achtete auf Datenqualität und band die künftigen Nutzer:innen ein. Die Akzeptanz im Unternehmen stieg rasant, erzählt Sumper von den Projektanfängen.

Ähnliche Schlüsse zieht Sumper aus der Beobachtung anderer Kund:innen: In erster Linie gelte es zu testen, ob KI in einem kleinen Rahmen Nutzen bringt. Sobald Mitarbeiter:innen erleben, dass KI ihre Arbeit wirklich erleichtert, wächst das Vertrauen und die Bereitschaft, weitere Schritte zu gehen.

“Am Anfang gibt es nichts, dass zu 100 Prozent funktioniert”

Dass sich eine Trial-and-Error-Phase gerade in den Anfängen des KI-Einsatzes nicht vermeiden lässt, scheint ein allgemeiner Konsens der Diskussionsrunde zu sein. “Es gibt nichts, was sofort 100 Prozent top funktioniert”, so Sumper. Um Fehlerquellen und deren Auswirkungen jedoch möglichst gering zu halten, empfiehlt die Expertin Qualitätssicherung durch ein Key-User-Team, um Fehler festzustellen, zu korrigieren und Daten-Gaps zu schließen.

Hierbei sollen die Möglichkeiten von generativer KI intelligent genutzt werden, wie Clemens Wasner hervorhebt: “Wir haben das erste Mal eine Technologie, die es ermöglicht, unstrukturierte Daten überhaupt auswertbar zu machen.” Nun gilt es, Effizienz in der Datenstrukturierung und -auswertung zu fördern, um mit der aktuellen Welle der digitalen Transformation mitzuhalten. Denn KI ist, wie Manuel Moser von CANCOM Austria bestätigt, ein wesentlicher Teil der digitalen Transformation: “Ein Baustein, wenn man so will, wie ein ausgestrecktes Werkzeug eines Schweizer Taschenmessers.”

KI-Bereiche mit Potenzial zur Ausgründung

Das Gespräch zeigte insgesamt, dass Unternehmen viel gewinnen können, wenn sie KI nicht als fertige Lösung, sondern als Lernprozess verstehen, in den die Belegschaft aktiv mit eingebunden wird. Auf einer soliden Datenbasis mit klarer Kommunikation ließe sich schon in kleinen Projekten ein spürbarer Mehrwert für das Unternehmen erzeugen.

In manchen Branchen, darunter Sozialversicherungen, E-Commerce sowie Luftfahrt und Logistik, sind Fortschritte unvermeidlich, um den steigenden Anforderungen von Markt- und Mitarbeiterseite gerecht zu werden.

Wasner spricht hierbei von einem Fokus auf Digital Business, der sich bereits in der Entstehung neuer Geschäftsfelder am Markt zeigt: Immer häufiger bündeln Unternehmen Wissensträger:innen zu den Bereichen Data, IoT und Machine Learning in einer eigenen Organisation oder Ausgründung. Gezielt wird hier das Potenzial eines eigenen KI-Kernteams zu nutzen und auszubauen versucht.

Luft nach oben

Dass es in vielen Branchen noch reichlich ungenutztes Potenzial gibt, haben mittlerweile einige Reports aufgeschlüsselt dargestellt. Gerade im Healthcare-Bereich sei “mit Abstand am meisten rauszuholen” – unter anderem im Hinblick auf den sicheren und effizienten Umgang mit Patienten- und Amnesie-Daten zur schnellen und akkuraten Behandlung.

Laut Moritz Mitterer der ITSV besteht eine große Herausforderung darin, sensible Patientendaten und strenge Regulatorik mit dem Wunsch nach Fortschritt zu vereinen. Gerade in Sozialversicherungen sei es wichtig, eine klare Governance zu schaffen und den Einsatzrahmen von KI zu definieren. Nur so könne Vertrauen gefestigt und sichergestellt werden, dass neue Technologien nicht an bürokratischen Hemmnissen oder Sicherheitsbedenken scheitern.

Vertrauen ist “noch ein starker Blocker”

“Am Ende des Tages probieren Unternehmen aus: Wie reagiert die Technologie, wie geht man damit um, welche Art von Projekten macht man?”, rundet Manuel Moser von CANCOM Austria die Diskussion ab. Der nächste Schritt liege darin, immer “mehr in die Kernprozesse von Unternehmen reinzukommen”, so Moser. “Und das, glaube ich, ist ein sehr wesentlicher Punkt.” Das Vertrauen, dass es die Technologie braucht. Das ist aktuell noch ein “starker Blocker in Unternehmen”.

Die Expertenrunde teilt einen universellen Konsens: Der Mensch sowie sein Know-how und Vertrauen in KI spielen bei der digitalen Transformation eine erhebliche Rolle. Sobald KI-Anwendungen auf eine verlässliche Datenstruktur und klare Organisation treffen, kann sich KI im Unternehmensalltag entfalten. Erst durch das Zusammenspiel von Technik, Datenkultur und motivierten Teams wird KI zum Treiber neuer Chancen.


Die gesamte Folge ansehen:

Die Nachlesen der bisherigen Folgen:

Folge 1: “No Hype KI – wo stehen wir nach zwei Jahren ChatGPT?

Folge 2: “Was kann KI in Gesundheit, Bildung und im öffentlichen Sektor leisten?


Die Serie wird von brutkasten in redaktioneller Unabhängigkeit mit finanzieller Unterstützung unserer Partner:innen produziert.

No Hype KI
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