09.12.2025
STEUERBERATUNG

Supercount AI: Linzer Startup startet KI-Plattform für Buchhaltung

Das neue Jungunternehmen der Gründer Markus Waghubinger und Sebastian Kaiser-Mühlecker möchte dem Fachkräftemangel in Kanzleien mit einer KI-nativen Plattform begegnen, die Buchhalter:innen zu Manager:innen ihres eigenen KI-Teams macht.
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Supercount AI, Buchhaltung, Steuerberatung
© Julia Flath - Das Supercount-AI-Gründerduo.

Viele österreichische Steuerberatungskanzleien stehen vor der gleichen Herausforderung: Zu wenig Fachkräfte, zu viele Belege und ständig wachsende Vorschriften. Das Linzer Startup Supercount AI möchte daher moderne KI erstmals so nutzbar gestalten, wie Buchhaltungs-Teams tatsächlich arbeiten: „strukturiert, prüfbar, steuerbar und vollständig in bestehende Kanzleiabläufe integriert – ohne zusätzlichen IT-Aufwand und mit persönlicher Einführung“, so laut Aussendung.

Supercount AI: Hohe Präzision

Die Plattform für Buchhaltung und Bilanzierung von Markus Waghubinger und Sebastian Kaiser-Mühlecker basiert vollständig auf generativer Künstlicher Intelligenz und möchte hiermit „Buchhalter:innen zu Manager:innen“ ihres eigenen KI-Teams machen.

Während marktübliche KI-Systeme für Buchhalter:innen meist nur die Belegkontierung abdecken und selbst dabei häufig inkorrekte Vorschläge liefern, erreiche Supercount AI im Pilotbetrieb des Belegverbuchungsmoduls eine Kontierungsgenauigkeit (Anm.: präzise Zuordnung von Geschäftsvorfällen zu den richtigen Konten) von 93 Prozent – bei wenigen Minuten Setup-Aufwand, wie es heißt.

Diese hohe Präzision werde durch den nativen Einsatz neuester KI-Technologie basierend auf in Europa gehosteten KI-Modellen (LLMs) erreicht. KI-Agenten extrahieren dabei Kanzleistandards aus historischen Buchungsdaten und lernen laufend aus Korrekturen der Fachkräfte. Beim „Anlernen der KI“ findet keinerlei Training von Modellen mit Kanzlei- oder Mandantendaten statt – dies ist vertraglich ausdrücklich ausgeschlossen. Stattdessen kommen moderne Methoden der Datenaugmentierung, sogenannte RAG-Systeme, zum Einsatz, die auf in Europa gehosteten Datenbanken laufen und so einen datenschutzkonformen und zugleich hocheffizienten Arbeitsmodus ermöglichen sollen.

Österreich-Rollout

Nach einem ersten erfolgreichen Pilotbetrieb öffnet man nun die Lösung für den gesamten österreichischen Markt: „Wir haben in Gesprächen mit Steuerberatern immer wieder bemerkt, wie stark die Branche mit dem Fachkräftemangel zu kämpfen hat“, erklärt Co-Founder Kaiser-Mühlecker. „Als wir uns genauer mit den konkreten Engpässen beschäftigt haben, war klar, dass ein Großteil davon seit kurzer Zeit mittels generativer KI zu lösen ist, die der menschlichen Fachkraft nahtlos zuarbeitet. Von Beginn an stand fest, dass der Mensch der Letztentscheider bleiben muss, durch den massiven Zeitgewinn allerdings wieder mehr Zeit für Kontakte mit Klient:innen verwenden kann.“

Im Gegensatz zu den am Markt verbreiteten isolierten KI-Tools oder klassischen Machine-Learning-Lösungen gehe Supercount AI eigenen Worten nach einen neuen Weg: Statt Parallelsystemen und hohem Trainingsaufwand verbindet die Plattform sämtliche KI-Prozesse in einer gemeinsamen Oberfläche und nutzt dabei die Vorzüge von generativer KI der neuesten Generation. Aktuell sind rund 30 KI-Agenten basierend auf fünf verschiedenen KI-Modellen in die Plattform eingebunden, während es auf Basis weiterer Kundenanforderungen laufend mehr werden. Darüber hinaus können Kanzleien, die bereits eigene KI-Agenten für Aufgaben entwickelt oder zugekauft haben, diese ebenfalls in die Umgebung einbinden.

Supercount AI: Zeitersparnis

Die Plattform übernimmt sowohl bei Input als auch bei Output die Formate und Standards der etablierten Buchhaltungssoftwarelösungen wie BMD und DATEV – im operativen Tun setzt die Plattform vollständig auf das Rollenmodell „KI bereitet vor – der Mensch entscheidet“. Anders gesagt: Die KI liefert Vorschläge, die die Fachkraft prüft, bei Bedarf anpasst und freigibt.

Aktuell stehe man bei einer Zeitersparnis von zwei Stunden pro Mitarbeiter und Buchungslauf ab Tag eins; weitere Einsparungen werden durch Optimierungen erwartet.

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KI-Pionier Sepp Hochreiter ist Co-Founder und Chief Scientist von NXAI | (c) NXAI
KI-Pionier Sepp Hochreiter ist Co-Founder und Chief Scientist von NXAI | (c) NXAI

Das Linzer KI-Startup NXAI hat sein neuestes Modell TiRex-2 veröffentlicht. Die Entwicklung des sogenannten „Time Series Foundation Models“ (Zeitreihen-Basismodell) stand unter der wissenschaftlichen Leitung von KI-Pionier Sepp Hochreiter, der Mitgründer ist und als Chief Scientist des Startups fungiert.

Das Modell wurde auch als Open-Source-Software frei zugänglich gemacht. Es ist darauf spezialisiert, historische Datenreihen aus der Industrie zu analysieren, um zukünftige Entwicklungen vorherzusagen. In der Presseaussendung zum Release zeigt sich das Startup selbstbewusst: „Europa kann doch SOTA-Modelle“ (Anm. State of the Art). Laut Hochreiter teilt sich das neue Modell in den offiziellen Bestenlisten „die Spitzenplätze mit AWS“.

Mehrere Signale gleichzeitig im Blick

Die wesentliche technische Neuerung des Modells liegt in der Verarbeitung multivariater Zeitreihen. Während herkömmliche Vorhersagesysteme oft nur eine einzelne Datenreihe anhand ihrer eigenen Vergangenheit analysieren, bezieht TiRex-2 zusätzliche Einflussfaktoren – in der Fachsprache Kovariaten genannt – mit ein. Für Industrieunternehmen soll das zum entscheidenden Vorteil werden, da Maschinen und Prozesse selten nur ein isoliertes Signal erzeugen. In der Praxis bedeutet dies: Will ein Logistik- oder Energiebetrieb den künftigen Verbrauch prognostizieren, kann das Modell neben den historischen Verbrauchsdaten auch begleitende Faktoren wie das Wetter, Kalenderdaten oder Produktionspläne auswerten. Das macht die Vorhersagen präziser und aussagekräftiger.

xLSTM soll Effizienz-Boost bringen

Im Gegensatz zu bekannten KI-Systemen wie ChatGPT, die auf der speicherintensiven Transformer-Architektur basieren, nutzt TiRex-2 das von Hochreiter mitentwickelte xLSTM-Verfahren. Das soll ein zentrales Problem industrieller Live-Anwendungen lösen: Bei kontinuierlich einlaufenden Datenströmen (Streaming) explodiere bei herkömmlichen Systemen nämlich der Rechen- und Speicheraufwand, argumentiert man beim Startup. TiRex-2 hingegen verarbeitet Daten sequenziell und aktualisiert fortlaufend einen internen Zustand. Dadurch würden der Speicherbedarf und die Rechenkosten auch bei unbegrenzten Datenströmen konstant niedrig bleiben. Lukas Fischer, Head of Applied Research bei NXAI, erklärt dazu: „Mit TiRex-2 können wir kontinuierliche Datenströme in Echtzeit analysieren, ohne Einbußen bei der Modellperformance.“ Dies prädestiniert das Modell für den direkten Einsatz an Maschinen vor Ort (Edge-Anwendungen).

„Kunden müssen für unterschiedliche Maschinen nicht immer ein neues KI-Modell trainieren“

Die Leistungsfähigkeit des Modells wird durch das begleitende wissenschaftliche Paper des Forscherteams untermauert. Darin zeigen die Wissenschaftler, dass sich TiRex-2 besonders gut für das sogenannte Zero-Shot-Forecasting eignet. Das bedeutet, dass das Modell ohne vorheriges, spezielles Training präzise Vorhersagen für völlig neue Maschinentypen oder Datensätze treffen kann.

Laut dem CEO von NXAI, Albert Ortig, bringt diese Generalisierungsfähigkeit handfeste wirtschaftliche Vorteile im Betrieb: „Die Kunden müssen für unterschiedliche Maschinen nicht immer ein neues KI-Modell trainieren.“ Ein weiterer Vorzug des vergleichsweise kompakten Modells mit 82 Millionen Parametern ist, dass es auf Wunsch direkt auf den eigenen Servern der Kunden (On-Prem) betrieben werden kann, was die Datensicherheit für sensible Industrie-Prozesse erhöht.

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