Für dieses schwedische Fintech zahlt Visa 1,8 Mrd. Euro
Der US-Finanzdienstleister übernimmt das Fintech Tink - nur wenige Monate, nachdem der Kauf eines US-Konkurrenten des schwedischen Unternehmens gescheitert war.
Schon wieder eine Nachricht aus der europäischen Fintech-Szene, bei der eine Milliardensumme im Spiel ist – allerdings geht es diesmal nicht um eine Finanzierungsrunde, sondern um einen Exit: Der US-Kreditkartenriese Visa kauft das schwedische Fintech Tink und legt dafür 1,8 Mrd. Euro (2,2 Mrd. Dollar) hin. Tink ist im Open-Banking-Bereich aktiv – über eine Programmierschnittstelle (API) können die Kunden des Unternehmens auf aggregierte Finanzdaten von Banken zugreifen und diese für eigene Anwendungen nutzen.
Nach Angaben von Tink nutzen 3.400 Banken und Finanzinstitute die Lösung. Zu den Kunden zählen unter anderem BNP Paribas, PayPal, American Express und ABN Armo. Visa wird Tink vollständig übernehmen. Sowohl die Marke als auch das aktuelle Management sollen aber beibehalten werden. Der Unternehmenssitz in Stockholm bleibt ebenso bestehen.
Übernahme von Plaid durch Visa scheiterte Anfang des Jahres
Erst Anfang dieses Jahres hatte Visa, wie berichtet, die Übernahme des Tink-Konkurrenten Plaid aufgegeben. Die ein Jahr zuvor angekündige Transaktion war von den US-Behörden skeptisch betrachtet worden – aufgrund von Wettbewerbsbedenken. Visa gab schließlich auf. Man hätte den Deal vor Gericht durchbringen können, aber der Rechtsstreit hätte zu viel Zeit gekostet, hieß es damals sinngemäß in einer Stellungnahme.
Nun soll es mit Tink klappen – und der Kaufpreis ist auch etwas günstiger. Für Plaid hätte Visa 5,3 Mrd. US-Dollar gezahlt. Nach heutigem Wechselkurs wären dies rund 4,4 Mrd. Euro. Auch dem nun geplanten Deal müssen die Behörden allerdings erst zustimmen.
2012 gegründet, 400 Beschäftigte
“In den vergangenen zehn Jahren haben wir unnachgiebig daran gearbeitet, Tink zur führenden Open-Banking-Plattform in Europa zu aufzubauen und wir sind unbeschreiblich stolz darauf, was das gesamte Team gemeinsam geschaffen hat”, sagte Tink-CEO und Cofounder Daniel Kjellén. Visa sei der perfekte Partner für die nächste Phase, durch die Übernahme könne man nun schneller agieren und die Reichweite weiter verbessern. Tink wurde 2012 von Kjellen mit CTO Fredrik Hedberg gegründet. Das Unternehmen hat 400 Beschäftigte, ist in 18 Ländern aktiv und verarbeitet pro Jahr mehr als 10 Mrd. Transaktionen.
Tink hatte zuletzt im vergangenen Dezember eine Finanzierungsrunde über 85 Mio. Euro abgeschlossen. Diese war auf eine 90-Mio.-Euro-Runde im Jänner 2020 gefolgt. Die Bewertung bei der jünsten Runde im Dezember lag bei rund 680 Mrd. Euro. Diese hat sich in etwas mehr als einem halben Jahr nun somit mehr als verdoppelt. Auch andere europäische Fintechs haben ihre Bewertungen zuletzt deutlich gesteigert. Größere Finanzierungsrunden gab es in den vergangenen Wochen etwa von Mollie, Klarna, Trade Republic und WeFox.
Nachlese. Wo steht die österreichische Wirtschaft bei künstlicher Intelligenz zwei Jahre nach Erscheinen von ChatGPT? Dies diskutieren Doris Lippert von Microsoft und Thomas Steirer von Nagarro in der ersten Folge der neuen brutkasten-Serie "No Hype KI".
Nachlese. Wo steht die österreichische Wirtschaft bei künstlicher Intelligenz zwei Jahre nach Erscheinen von ChatGPT? Dies diskutieren Doris Lippert von Microsoft und Thomas Steirer von Nagarro in der ersten Folge der neuen brutkasten-Serie "No Hype KI".
Mit der neuen multimedialen Serie “No Hype KI” wollen wir eine Bestandsaufnahme zu künstlicher Intelligenz in der österreichischen Wirtschaft liefern. In der ersten Folge diskutieren Doris Lippert, Director Global Partner Solutions und Mitglied der Geschäftsleitung bei Microsoft Österreich, und Thomas Steirer, Chief Technology Officer bei Nagarro, über den Status Quo zwei Jahre nach Erscheinen von ChatGPT.
„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.“
Folge nachsehen: No Hype KI – wo stehen wir nach zwei Jahren ChatGPT?
Die Serie wird von brutkasten in redaktioneller Unabhängigkeit mit finanzieller Unterstützung unserer Partner:innen produziert.
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