20.09.2019

35 Mrd. US-Dollar Bewertung: Stripe gibt den Weg für FinTechs vor

Bei einer 250 Mio. US-Dollar-Finanzierungsrunde wurde das Silicon Valley-FinTech Stripe mit 35 Milliarden US-Dollar bewertet. Und es gibt noch viel Potenzial.
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Die Stripe-Gründer Patrick und John Collison
(c) Stripe: Die Stripe-Gründer Patrick und John Collison

Unter den zehn wertvollsten börsennotierten Unternehmen der Welt war im zweiten Quartal 2019 ein Unternehmen aus dem Finanz-Bereich. Die Bank JP Morgan Chase aus den USA schaffte es auf den 10. Platz – im Vorquartal war kein Finanzinstitut in der Top-Liste vertreten. Die Entwicklung ist bekannt: In den vergangenen Jahren verdrängten die großen Tech-Konzerne aus den USA und China zusehends Öl-Konzerne, Mischkonzerne und eben auch Finanz-Konzerne von den oberen Plätzen.

+++ Fokus-Channel: FinTech +++

250 Mio. Dollar-Kapitalrunde: Stripe zieht fast mit Airbnb gleich

Von diesen Top-Platzierungen ist das (nicht börsennotierte) US-FinTech Stripe mit seiner Online-Payment-Lösung noch weit weg. Bei einer aktuellen Finanzierungsrunde durch General Catalyst, Sequoia und Andreessen Horowitz (u.a.) über 250 Millionen US-Dollar wurde das Unternehmen mit 35 Milliarden US-Dollar bewertet. Damit spielt es etwa in einer Kategorie mit Airbnb. Von JP Morgan Chase, mit einem Börsenwert von rund 360 Milliarden US-Dollar, ist das FinTech noch um knapp mehr als den Faktor 100 entfernt.

Am Anfang der Reise

Ob das B2B-Unternehmen Stripe es jemals in die obere Riege schaffen wird, ist freilich unklar. Die rasante Entwicklung der Bewertung – bei einer Kapitalrunde Anfang des Jahres lag sie noch bei 22,5 Milliarden US-Dollar – legt aber nahe, dass noch einige Plätze gutzumachen sind. Ein etwaiger Börsengang ist noch nicht einmal im Gespräch. Co-Founder und CEO John Collison sagt, es gebe noch keine diesbezüglichen Pläne. Das 2010 gegründete Unternehmen steht noch relativ am Anfang seiner Reise.

Amazon, Booking, Uber – die Kunden sind schon da

Dabei wurde ein denkbar guter Grundstein gelegt. Auf der Kundenliste des FinTechs mit seiner im Hintergrund laufenden Online-Payment-Lösung sind neben E-Commerce-Riese Amazon, Hotel-Buchungs-Weltmarktführer booking.com und Fahrtendienstriese Uber viele weitere Unternehmen, bei denen Online-Payment ein integraler Bestandteil des Konzepts ist. Die großen Fische als Kunden sind also schon da. Stripes weiteres Wachstum ist dementsprechend weniger von zusätzlichen Neukunden, als von einer Steigerung des Online-Payment-Volumens an sich abhängig. “Sogar jetzt, im Jahr 2019, finden noch weniger als acht Prozent des Handels online statt”, sagt John Collison anlässlich der aktuellen Kapitalrunde. “Wir investieren jetzt in den Aufbau der Infrastruktur, die den Internet-Handel im Jahr 2030 und darüber hinaus antreiben wird”.

Maximum an Skalierbarkeit

Wie viele andere FinTechs profitiert auch Stripe von einem simplen Faktum, das schon die großen Banken der Welt dorthin gebracht hat, wo sie sind: Konsumenten können sich etwa zwischen Auto, U-Bahn und Fahrrad oder zwischen Hotel, Privatquartier und Zeltplatz entscheiden – bezahlen müssen sie auf jeden Fall. Produkte kommen und gehen – Geld bleibt. Das Geschäft mit dem Geld und im speziellen Payment sind also nicht nur – langfristig und gesamt gesehen – krisensicher. Sie bieten auch das vielleicht höchste Maß an potenzieller Skalierbarkeit unter allen Branchen. Es gelingt Stripe bislang gut, das für sich zu nutzen.

Convenience und Sicherheit

Und der von Collison genannte Anteil des Online-Handels am gesamten Volumen zeigt: Das Wachstumsmöglichkeiten im Online-Payment, aber auch in anderen FinTech-Bereichen sind weiterhin enorm. Voraussetzung für den Erfolg ist es, mit einer Kombination aus Convenience und Sicherheit, die Kunden auf B2B- und B2C-Seite zufrieden zu stellen. Es ist die Herausforderung, die auch die Challenger-Banken im Großen und Ganzen gut meistern und damit, im Gegensatz zu Stripe, direkt die großen Banken angreifen.

Arbeite für alle, nicht gegen alle

Bloß: Die Challenger-Banken haben die Chance, sich im besten Fall in die Liste dieser großen Banken einzureihen, bzw. manche davon aus der Liste zu verdrängen. Lösungen wie Stripe hingegen können sich im besten Fall als Standard festsetzen, der von (fast) allen genutzt wird. Das US-FinTech ist auf dem besten Weg dorthin. Und es gibt damit den Weg für FinTechs im Jahr 2019 vor: Arbeite für alle, nicht gegen alle. Damit könnte Stripe als Unternehmen der Finanzbranche es auf Lange Sicht auch sehr weit nach oben schaffen.

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„Das war ein richtiger Hype. Nach wenigen Tagen hatte ChatGPT über eine Million Nutzer”, erinnert sich Lippert an den Start des OpenAI-Chatbots Ende 2022. Seither habe sich aber viel geändert: “Heute ist das gar kein Hype mehr, sondern Realität“, sagt Lippert. Die Technologie habe sich längst in den Alltag integriert, kaum jemand spreche noch davon, dass er sein Smartphone über eine „KI-Anwendung“ entsperre oder sein Auto mithilfe von KI einparke: “Wenn es im Alltag angekommen ist, sagt keiner mehr KI-Lösung dazu”.

Auch Thomas Steirer erinnert sich an den Moment, als ChatGPT erschien: „Für mich war das ein richtiger Flashback. Ich habe vor vielen Jahren KI studiert und dann lange darauf gewartet, dass wirklich alltagstaugliche Lösungen kommen. Mit ChatGPT war dann klar: Jetzt sind wir wirklich da.“ Er sieht in dieser Entwicklung einen entscheidenden Schritt, der KI aus der reinen Forschungsecke in den aktiven, spürbaren Endnutzer-Bereich gebracht habe.

Von erster Begeisterung zu realistischen Erwartungen

Anfangs herrschte in Unternehmen noch ein gewisser Aktionismus: „Den Satz ‘Wir müssen irgendwas mit KI machen’ habe ich sehr, sehr oft gehört“, meint Steirer. Inzwischen habe sich die Erwartungshaltung realistischer entwickelt. Unternehmen gingen nun strategischer vor, untersuchten konkrete Use Cases und setzten auf institutionalisierte Strukturen – etwa durch sogenannte “Centers of Excellence” – um KI langfristig zu integrieren. „Wir sehen, dass jetzt fast jedes Unternehmen in Österreich KI-Initiativen hat“, sagt Lippert. „Diese Anlaufkurve hat eine Zeit lang gedauert, aber jetzt sehen wir viele reale Use-Cases und wir brauchen uns als Land nicht verstecken.“

Spar, Strabag, Uniqa: Use-Cases aus der österreichischen Wirtschaft

Lippert nennt etwa den Lebensmittelhändler Spar, der mithilfe von KI sein Obst- und Gemüsesortiment auf Basis von Kaufverhalten, Wetterdaten und Rabatten punktgenau steuert. Weniger Verschwendung, bessere Lieferkette: “Lieferkettenoptimierung ist ein Purpose-Driven-Use-Case, der international sehr viel Aufmerksamkeit bekommt und der sich übrigens über alle Branchen repliziert”, erläutert die Microsoft-Expertin.

Auch die Baubranche hat Anwendungsfälle vorzuweisen: Bei Strabag wird mittels KI die Risikobewertung von Baustellen verbessert, indem historische Daten zum Bauträger, zu Lieferanten und zum Bauteam analysiert werden.

Im Versicherungsbereich hat die UNIQA mithilfe eines KI-basierten „Tarif-Bots“ den Zeitaufwand für Tarifauskünfte um 50 Prozent reduziert, was die Mitarbeiter:innen von repetitiven Tätigkeiten entlastet und ihnen mehr Spielraum für sinnstiftende Tätigkeiten lässt.

Nicht immer geht es aber um Effizienzsteigerung. Ein KI-Projekt einer anderen Art wurde kürzlich bei der jüngsten Microsoft-Konferenz Ignite präsentiert: Der Hera Space Companion (brutkasten berichtete). Gemeinsam mit der ESA, Terra Mater und dem österreichischen Startup Impact.ai wurde ein digitaler Space Companion entwickelt, mit dem sich Nutzer in Echtzeit über Weltraummissionen austauschen können. „Das macht Wissenschaft zum ersten Mal wirklich greifbar“, sagt Lippert. „Meine Kinder haben am Wochenende die Planeten im Gespräch mit dem Space Companion gelernt.“

Herausforderungen: Infrastruktur, Daten und Sicherheit

Auch wenn die genannten Use Cases Erfolgsbeispiele zeigen, sind Unternehmen, die KI einsetzen wollen, klarerweise auch mit Herausforderungen konfrontiert. Diese unterscheiden sich je nachdem, wie weit die „KI-Maturität“ der Unternehmen fortgeschritten sei, erläutert Lippert. Für jene, die schon Use-.Cases erprobt haben, gehe es nun um den großflächigen Rollout. Dabei offenbaren sich klassische Herausforderungen: „Integration in Legacy-Systeme, Datenstrategie, Datenarchitektur, Sicherheit – all das darf man nicht unterschätzen“, sagt Lippert.

“Eine große Herausforderung für Unternehmen ist auch die Frage: Wer sind wir überhaupt?”, ergänzt Steirer. Unternehmen müssten sich fragen, ob sie eine KI-Firma seien, ein Software-Entwicklungsunternehmen oder ein reines Fachunternehmen. Daran anschließend ergeben sich dann Folgefragen: „Muss ich selbst KI-Modelle trainieren oder kann ich auf bestehende Plattformen aufsetzen? Was ist meine langfristige Strategie?“ Er sieht in dieser Phase den Übergang von kleinen Experimenten über breite Implementierung bis hin zur Institutionalisierung von KI im Unternehmen.

Langfristiges Potenzial heben

Langfristig stehen die Zeichen stehen auf Wachstum, sind sich Lippert und Steirer einig. „Wir überschätzen oft den kurzfristigen Impact und unterschätzen den langfristigen“, sagt die Microsoft-Expertin. Sie verweist auf eine im Juni präsentierte Studie, wonach KI-gestützte Ökosysteme das Bruttoinlandsprodukt Österreichs deutlich steigern könnten – und zwar um etwa 18 Prozent (brutkasten berichtete). „Das wäre wie ein zehntes Bundesland, nach Wien wäre es dann das wirtschaftsstärkste“, so Lippert. „Wir müssen uns klar machen, dass KI eine Allzwecktechnologie wie Elektrizität oder das Internet ist.“

Auch Steirer ist überzeugt, dass sich für heimische Unternehmen massive Chancen eröffnen: “Ich glaube auch, dass wir einfach massiv unterschätzen, was das für einen langfristigen Impact haben wird”. Der Appell des Nagarro-Experten: „Es geht jetzt wirklich darum, nicht mehr zuzuwarten, sondern sich mit KI auseinanderzusetzen, umzusetzen und Wert zu stiften.“


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