04.06.2025
FINANZIERUNG

WeR: KI-WealthTech holt mehrere Millionen Euro Investment – Hansmann im Lead

Das Startup rund um den ehemaligen "Börsianer"-Gründer Michael Berl und Braintribe-Founder Stefan Ebner entwickelt eine B2B-Plattform für alternative Investments. Nun schloss es eine Seed-Finanzierungsrunde über mehrere Millionen Euro ab.
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v.l. Michael Berl und Stefan Ebner | (c) Marija M. Kanizaj

Beim brutkasten Birthday Bash im vergangenen November wurde die Brand der Öffentlichkeit präsentiert – jetzt erhielt das WealthTech-Startup WeR rund um Michael Berl und Stefan Ebner ein erstes großes Investment. Die Seed-Finanzierungsrunde beläuft sich auf mehrere Millionen Euro. Angeführt wurde die Runde von Österreichs bekanntestem Business Angel Hansi Hansmann.

Zu den weiteren Geldgebern zählen unter anderem Enver Sirucic (CFO) und stellvertretender CEO der Bawag Group, Jürgen Uhl (Uhl Gruppe), Alexander Schroeter und Fabian Franzin (Apollo Investment Holding), Michael Schmidt (3SI) sowie Philipp Kinsky (Partner der Kanzlei Herbst Kinsky).

WeR wurde von Michael Berl und Stefan Ebner im Rahmen des Venture-Builders TribeLand gegründet. Das Startup hat seinen Sitz in Zürich und entwickelt eine B2B-Plattform, die sich an Privatbanken, Family Offices und weitere Finanzinstitute richtet. Mit dieser sollen sie alternative Investmentgeschäfte effizient abwickeln, ihre Anlegerbeziehungen verwalten und Analysen aus generativer KI nutzen können. Kernstück ist die proprietäre „Persona Intelligence Platform“ – ein KI-Modell, das auf Verhaltensforschung und Finanzmustern trainiert wurde und Einblicke in das Profil hochvermögender Privatkund:innen liefern soll.

Hansmann: „Genau die Art von Idee, nach der ich suche“

Hansmann als Lead-Investor sieht in WeR genau die Art von „mutiger, skalierbarer Idee“, nach der sein Fonds sucht. Man sei überzeugt, dass die KI-getriebene Vision des Startups das künftige Finanzökosystem maßgeblich prägen könne. „WeR vereint unternehmerische Erfahrung, Zugang, Ambition und modernste Technologie“, so Hansmann.

Intern habe man mehrere vertiefte Gespräche mit Co-Founder Michael Berl geführt. Sein Track-Record als Gründer verschaffe ihm einen einzigartigen Draht zu wichtigen Playern der globalen Finanzbranche – und zu potenziellen Kapitalgebern. Über Mitgründer Stefan Ebner sagt der Lead-Investor: „Wir kennen ihn seit Jahren als brillanten Tech-Entrepreneur; gemeinsam etwas aufzubauen stand schon lange auf unserem Radar.“

Ebner: Europas Unternehmergeist soll auf Weltbühne florieren

Ebner ergänzt zur größeren Vision: „WeR will den gewaltigen Vermögens­wandel, der sich gerade vollzieht, nutzbar machen. Dazu bieten wir Privatbanken, Family Offices und Asset Managern eine AI-native Plattform, die sie durch diesen tiefgreifenden Übergang begleitet. Unser übergeordnetes Ziel ist ein einfacherer und breiterer Zugang zu alternativen Investments – damit Europas Unternehmergeist auf der Weltbühne florieren kann.“

Co-Founder Michael Berl sieht die Vermögensverwaltung „an einem Wendepunkt“. Die Finanzierungsrunde von WeR sei „eine wichtige Bestätigung für unsere Mission und Dynamik“. Das Startup biete eine „ideale Plattform für Institutionen, die mit dem sich entwickelnden Vermögenstransfer und der sich schnell verändernden Investmentlandschaft umgehen müssen“.

Die neuen Mittel will WeR nach eigenen Angaben in den Ausbau der Technologie, die Weiterentwicklung des KI-Modells sowie den Aufbau eines Vertriebsteams in wichtigen Finanzzentren investieren. Mehrere Pilotprojekte mit institutionellen Kunden seien bereits erfolgreich abgeschlossen worden.

Gründer von „Börsianer“ und Braintribe

Michael Berl wurde als Mitgründer des Finanzmagazins „Börsianer“ bekannt. Anfang 2024 stieg mit der Raiffeisen-Holding Niederösterreich-Wien erstmals ein externer Investor bei Börsianer ein. Berl veräußerte 25,1  Prozent der Anteile an die Holding und blieb mit 74,9  Prozent weiterhin Mehrheitsgesellschafter (brutkasten berichtete).

Stefan Ebner wiederum ist seit vielen Jahren ein Begriff in der österreichischen Startup-Szene. Er gründete bereits 2005 Braintribe und war daneben bei vielen weiteren Unternehmensgründungen beteiligt.

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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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