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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Deepentix
© tecnet equity - (v.l.) Investor Kambis Kohansal Vajargah, Endri Deliu, Morteza Amini und Altan Nar (alle Deepentix) sowie Peter Buchinger (tecnet equity).

Das NÖ-Startup Deepentix hat eine Enterprise-KI-Plattform entwickelt, die Unternehmen dabei unterstützen soll, aus Dokumenten wie Studien, Patenten oder internen Berichten einen sogenannten Wissensgraphen aufzubauen – ein Netzwerk aus Fakten und ihren Beziehungen. Dadurch lassen sich Antworten einer Künstlichen Intelligenz bis zum exakten Satz im Ursprungsdokument zurückverfolgen. Gerade in stark regulierten Branchen sei dies entscheidend, weil Aussagen jederzeit belegt und geprüft werden müssen.

Deepentix: Unternehmensdaten in Graphen überführen

Zielgruppe sind etwa Unternehmen in Branchen wie Pharma, Medizintechnik, Versicherungen oder Banken, die täglich mit großen Mengen an Studien, Patenten, Normen und internen Berichten arbeiten. Klassische generative KI liefere dazu zwar schnelle Antworten, könne deren Herkunft jedoch oft nicht lückenlos belegen. Genau hier möchte Deepentix ansetzen und unstrukturierte Unternehmensdaten in einen Wissensgraphen überführen – im Sinn einer nachvollziehbaren Wissensbasis für KI-Anwendungen.

„Wenn Mitarbeitende einer KI blind vertrauen müssen, weil sie deren Antworten nicht überprüfen können, ist das gerade in sensiblen Bereichen ein echtes Risiko. Genau dieses Vertrauensproblem lösen wir, indem wir jede Antwort bis zu ihrem Ursprung im Dokument sichtbar machen“, erklärt Morteza Amini, Mitgründer und CEO von Deepentix.

Mehrere Sprachmodelle

Der Aufbau von Wissensgraphen erfolge Deepentix nach häufig im Rahmen aufwendiger Beratungsprojekte oder über standardisierte Lösungen, die sich nur begrenzt auf einzelne Fachbereiche zuschneiden lassen. Bei Unternehmen, die ihre sensiblen Daten selbst kontrollieren und gleichzeitig präzise Ergebnisse benötigen, stoße dieser Ansatz oft an seine Grenzen. Aus diesem Grund entwickelte das Startup kein Beratungsprojekt für einzelne Kunden, sondern ein Werkzeug, mit dem Unternehmen Wissensgraphen selbst erstellen, betreiben und an ihre Anforderungen anpassen können.

Dabei setzt die Plattform nicht auf ein einziges großes KI-Modell aus der Cloud, sondern auf mehrere kleine, spezialisierte Sprachmodelle, die gezielt auf einzelne Fachbereiche wie Pharma oder Banken trainiert werden. Dadurch sollen die Ergebnisse präziser werden, während die Modelle bei Bedarf direkt auf den eigenen Servern der Unternehmen betrieben werden können.

Dafür gab es nun eine Pre-Seed-Finanzierung in sechsstelliger Höhe, an der sich tecnet equity, der internationale Frühphaseninvestor Rockstart sowie der Business Angel Kambis Kohansal Vajargah beteiligt haben. Das frische Kapital soll vor allem in Forschung und Entwicklung sowie in den Ausbau erster Pilotprojekte in regulierten Branchen fließen.

Deepentix baut Wissensnetz

„Wir verstehen uns nicht als Berater, die für einzelne Kunden ein Wissensnetz bauen, sondern als Technologieanbieter, der Unternehmen die volle Kontrolle über ihre eigenen Daten und Modelle gibt“, so Amini weiter. „Mit tecnet equity, Rockstart und Business Angel Kambis Kohansal Vajargah haben wir Partner an Bord, die den Weg von Deep-Tech-Startups aus erster Hand kennen. Das gibt uns nicht nur Kapital, sondern auch Zugang zu Netzwerk und Erfahrung, um in dieser Phase die richtigen Schritte zu setzen.“

Peter Buchinger, Investment Associate bei tecnet equity, ergänzt: „Uns hat neben der Technologie vor allem das stark aufgestellte Gründerteam von Deepentix überzeugt. Die Kombination aus wissenschaftlichem Hintergrund und Erfahrung in internationalen Unternehmen war ausschlaggebend, in dieser frühen Phase zu investieren.“

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