29.03.2022

Yokoy: Schweizer FinTech holt sich 80 Mio. Dollar – Bitpanda-Gründer an Bord

Das Schweizer FinTech Yokoy sieht Österreich als einen wichtigen Hub für die weitere Expansion. Mit dem Investment soll auch die KI weiterentwickelt werden.
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Das Founder-Team von Yokoy © Yokoy
Das Founder-Team von Yokoy © Yokoy

Das Schweizer FinTech Yokoy ist mit einer Spesenabrechnungs-Automatisierung gestartet und kümmert sich mittlerweile um das gesamte Ausgabenmanagement größerer Unternehmen: Spesen, Lieferantenrechnungen, Firmen-Kreditkarten. Vergangenes Jahr ist das Scaleup bereits nach Österreich expandiert und baut hier einen von bis zu vier Hubs für den europäischen Markt auf. Für die Eroberung Europas hat sich Yokoy nun eine satte Finanzierung über 80 Millionen Dollar gesichert. Insgesamt seien damit bereits mehr als 107 Millionen Dollar von Investoren in das Startup geflossen.

Sequoia, Speedinvest, Bitpanda-Gründer Demuth investieren in Yokoy

Die Series B wird von viel Prominenz getragen. Lead-Investor ist Sequoia Capital, jener VC, der auch in Erfolgsgeschichten wie Stripe, Instagram, WhatsApp oder jüngst die Krypto-Börse FTX investiert hat. „Wenn man Sequoia hat, kann man sich weitere Investoren quasi aussuchen“, sagt Yokoy-Co-Founder und CEO Philippe Sahli im Gespräch mit dem brutkasten. Und die Wahl fiel auf Österreicher – mitgezogen sind der in Wien ansäßige VC Speedinvest und als Business Angel Eric Demuth, Co-Founder des österreichischen Krypto-Unicorns Bitpanda. Zu den Neo-Investoren zählen außerdem Visionaries Club und Zinal Growth, aber auch die Bestandsinvestoren Balderton Capital, Six FinTech Ventures, Left Lane und Swisscom sind mitgezogen.

Österreich einer der kompliziertesten Märkte

Österreich sei einer der kompliziertesten Märkte, was die Abrechnung von Spesen betreffe, meint Sahli. „Die Spesenabrechnung ist von Bestimmungen in Kollektivverträgen abhängig und davon gibt es hunderte“. In der Landwirtschaft gäbe es mitunter Regelungen, gemäß derer der genaue Spesenbetrag vom Wetter abhängt. „Das war eine sehr große Challenge“. Mittlerweile hat Yokoy diese vielen unterschiedlichen Einzelbestimmungen für die Abrechnungstools umgesetzt und sieht das als großen Wettbewerbsvorteil. „Wenn jetzt jemand neu in den Markt kommt, muss er das erst einmal schaffen“. Gleichzeitig könne Yokoy jetzt quasi nichts mehr schrecken: „Wenn man den kompliziertesten Markt kann, kann man alle“, sagt der CEO lächelnd.

Stephan Hebenstreit als Country Lead

Österreich war auch deshalb der perfekte erste Auslandsmarkt, weil Yokoy hier schnell einen Market Lead bei der Hand hatte. Sahli und sein Co-Founder Devis Lussi kennen sich aus der Unternehmensberatung EY, wo die Spesenabrechnung immer sehr Ressourcen-intensiv war. Gegründet haben sie 2019 gemeinsam mit Lars Mangelsdorf, der aus dem B2B-Vertrieb kommt und Erfahrungen aus dem Aufbau in Scaleups mitbringt, und Melanie Gabriel, die die Marketing-Kompetenz ins Team einbringt. Für Österreich konnten sie mit Stephan Hebenstreit einen Manager gewinnen, der wie die Gründer die Erfahrung der aufwändigen Spesenabrechnung in großen Unternehmensberatungen machen konnte. Hebenstreit, manchem Insider der österreichischen Startup-Szene vielleicht noch von dem gescheiterten E-Bike-Startup Freygeist bekannt, war zuletzt bei PwC Österreich tätig und hat dort den Bereich Innovation & Digitalisierung aufgebaut.

Österreichs Unicorns sind Kunden

Um in neuen Märkten Fuß fassen zu können, müsse man lokal Vertrauen aufbauen und das gehe nur über Menschen, die vor Ort vernetzt sind, ist Sahli überzeugt. Nicht zuletzt deshalb sind unter den Investoren nun auch Speedinvest und Bitpanda-Co-Founder Demuth. „Ich freue mich, den Wachstumskurs von Yokoy zu unterstützen, während sich die Plattform weiterentwickelt und Unternehmen Tag für Tag dabei hilft, ihre Prozesse etwas reibungsloser zu gestalten. Ich kenne die Vorteile der Plattform aus erster Hand und war sofort dabei, als ich gefragt wurde, ob ich an dieser Runde teilnehmen möchte“, sagt Demuth. Bitpanda ist Kunde – in Österreich zählen dazu auch das Scaleup und EdTech-Unicorn GoStudent, KTM und Verbund. International zählt Yokoy bereits mehr als 500 Kunden. Und es gibt noch viel zu tun: Der Markt für Ausgabenmanagement-Tools sei mehr als 200 Milliarden Dollar schwer und wachse jährlich um 11 Prozent.

Yokoy beschäftigt sich mit Payment-Trends

Die Expansion in neue Märkte sei kapitalintensiv, ganz besonders, seit Yokoy keine reine Software-Company mehr ist. Das Unternehmen bietet derzeit EU-weit Kreditkarten an – eine Mastercard in der Schweiz, eine Visa überall anders. Eine Banklizenz sei derzeit aber kein Ziel, sagt Sahli – eine solche biete aus jetziger Perspektive keinen Mehrwert. „Die Frage ist auch, wie überhaupt die Zukunft des Payments aussieht und ob Kreditkarten dabei überhaupt eine Rolle spielen“. Yokoy beschäftige sich derzeit beispielsweise mit Trends wie „Buy now, pay later“.

Yokoy bietet gemeinsam mit Visa auch eine eigene Karte an © Yokoy
Yokoy bietet gemeinsam mit Visa auch eine eigene Karte an © Yokoy

KI soll weiterentwickelt werden

Der Großteil des 80-Millionen-Dollar-Investments fließe in die hohen Entrykosten für neue Märkte. Aber auch die Künstliche Intelligenz, die die Abrechnung automatisiere, soll damit weiterentwickelt werden. „80 bis 90 Prozent der Spesenabrechnungen können wir bereits automatisieren“, sagt Sahli. 10 bis 20 Prozent werden von den Algorithmen als ungewöhnlich erkannt und Mitarbeitern zugewiesen. Dabei gehe es oft um Dinge, die ohne Algorithmus vielleicht nie auffallen würden – die gleiche Rechnung, die von zwei unterschiedlichen Mitarbeitern eingereicht wird zum Beispiel.

„Viele Fintech-Unternehmen versprechen, dass sie mit KI und Automatisierung das Leben ihrer Kunden und Kundinnen verbessern, ohne aber ein Produkt zu liefern, das tatsächlich deren Bedürfnissen entspricht. Yokoy schafft dagegen einen echten Mehrwert, indem es mit Hilfe seines hauseigenen KI-Labors die zeitaufwändigen Aufgaben des Ausgabenmanagements automatisiert und die Probleme der Kunden im Kern adressiert. Unter anderem unsere Portfoliounternehmen Bitpanda und GoStudent profitieren bereits davon. Wir freuen uns, das Yokoy-Team nun auf seiner Wachstumsreise zu begleiten“, sagt Speedinvest-Partner Tom Lesche.

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ISS, SAP
Philipp Herzig, CTO SAP I © SAP

SAP hat auf seiner jährlichen Entwicklerkonferenz „SAP TechEd“ Ende Oktober eine Reihe von KI-Innovationen bekannt gegeben, die das SAP-Portfolio für Entwickler erweitern. Erweiterungen der Joule-Lösungen und der SAP Business AI Platform – einschließlich des neuesten Foundation Models von SAP für tabellarische Daten – sollen neue Tools zur Entwicklung und Erweiterung von KI-Agenten bereitstellen. Zugleich sollen sie den Agenten Daten- und Geschäftskontext für logisches Denken sowie zusätzliche Governance-Kontrollen bieten. Um sie unternehmensweit verantwortungsvoll einsetzen zu können, so der Plan.

SAP Business AI Plattform als Basis

„Auf der SAP TechEd präsentieren Entwickler seit jeher die neuesten Innovationen“ sagt Philipp Herzig, CTO von SAP. „In diesem Jahr zeigen wir, wie KI nicht einfach nur lernt, Unternehmen zu verstehen, sondern auch Geschäftsprozesse abzuwickeln. In ‚Joule Work‘ machen Nutzer ihre Eingaben und erledigen Aufgaben in einer durchgängigen Anwendungsumgebung, in der gesamten SAP-Landschaft und darüber hinaus. Das ist die Neuerung, die wir in großem Maßstab bereitstellen.“

Die Basis von allem bildet die SAP Business AI Plattform. Sie sorge für eine schnellere Wertschöpfung, da Geschäftsprozesse von Anfang an verstanden würden, und biete eine höhere Genauigkeit. „Außerdem erfüllt sie die Anforderungen von Unternehmen, gewährleistet ab der ersten Implementierung einen sicheren, kontrollierten und konformen Betrieb und bietet eine einzigartige Kontextebene, die auf dem Prozess- und Branchenwissen aus über 50 Jahren aufbaut, das in jeder Agenten-Aktion verankert ist“, so Herzig weiter.

Code und No-Code

Gebaut werden KI-Agenten im „Joule Studio“. Das ist sowohl ohne Programmierkenntnisse per Klick-Baukasten (No-Code) möglich, als auch mit eigenem Code (Pro-Code). Dafür stehen über 70 verschiedene KI-Modelle zur Auswahl.

Durch neue Funktionen für „Joule Work“ sollen KI-Agenten noch wirkungsvoller komplexe Geschäftsprozesse über offene Protokolle (A2A und MCP) handhaben können. Diese Innovationen machen „Joule Work“ leistungsfähiger, um den Kontext besser zu verstehen, Entscheidungen zu treffen und mehrstufige Workflows über Unternehmenssysteme und Geschäftsbereiche hinweg auszuführen, so der Claim.

SAP erweitert seine KI-Plattform damit eigenen Angaben zufolge um eine neue Orchestrierungsschicht, damit Assistenten und Agenten komplexe, mehrstufige Abläufe über verschiedene SAP-Systeme hinweg zuverlässiger erledigen können. Der SAP Knowledge Graph soll künftig auch Daten aus kundeneigenen SAP- und Drittquellen einbinden, sodass Nutzer ihre Informationen in natürlicher Sprache durchsuchen und exakte, auf den eigenen Daten basierende Antworten erhalten.

Auch andere Anbieter-Einbindung möglich

Agenten anderer Anbieter sollen außerdem über ein kontrolliertes Agenten-Gateway sicher auf „Joule Agents“ zugreifen und mit ihnen zusammenarbeiten können, ohne dass „Kontrolle und Governance verloren gehen“. Das neue „SAP Enterprise AI Gateway“ bündelt zudem Authentifizierung, Richtlinien, Routing, Überwachung, Nutzungsverfolgung und Auditing des gesamten KI-Datenverkehrs im Unternehmen. Ergänzend sollen ein neuer „Joule Assistent“, der „SAP AI Agent Hub“ und ein „AI Governance Assistant“ Kunden dabei helfen, die EU-KI-Verordnung einzuhalten.

Beim „Tabular Foundation Model“ kündigt SAP das Modell „SAP-RPT-2.0“ an, das künftig auch Anomalien und Ausreißer in Tabellendaten erkennen soll. „SAP-RPT-TS“ hingegen soll Geschäftskennzahlen prognostizieren können.

Einsatz auf der ISS

„Es gibt große Weiterentwicklungen bei unseren Tabular Foundation Models“, ergänzt Herzig. „Daraus ist inzwischen eine ganze Modellfamilie geworden. Ein etwas ausgefallener technischer Ausblick ist, dass wir diese Modelle gemeinsam mit Hewlett Packard Enterprise auch auf der Internationalen Raumstation (ISS) einsetzen – für die vorausschauende Wartung im Weltraum.“ Das Modell soll zudem Ausfälle vorhersagen können, ohne dass die dafür benötigten Daten zur Erde übertragen werden müssen.

„SAP-RPT wurde generisch trainiert und kann– ähnlich wie große Sprachmodelle im Bereich Sprache – auf eine Vielzahl unterschiedlicher Anwendungsgebiete übertragen werden“, so Herzig weiter. „Creditplus verwendet solche Modelle beispielsweise für die Risikobewertung. Hitachi setzt sie für die vorausschauende Wartung seiner Maschinen ein. ‚Oxford Cancer‚ nutzt sie, um anhand von Proteinmarkern Krebserkrankungen bei Patienten besser vorherzusagen als mit bisherigen Modellen“, sagt er.

Wenn man sich die Internationale Raumstation ansehe, genauer gesagt das Columbus-Modul, in dem SAP das Modell einsetzt, gebe es dort enorme Datenmengen.

„Nicht einfach zur Erde herunterladen“

„Die Maschinen auf der ISS erzeugen Telemetriedaten, die sehr nützlich sind. Allerdings handelt es sich um rund zehn Gigabyte an Daten. Diese kann man nicht einfach zur Erde herunterladen – das würde viel zu lange dauern, wenn man schnell reagieren möchte, etwa um bestimmte Muster oder Auffälligkeiten in Zeitreihen zu erkennen“, erklärt Herzig. „Die Modelle lassen sich direkt vor Ort einsetzen, weil sie im Vergleich zu großen Sprachmodellen relativ klein sind. Sie können also unmittelbar auf der Raumstation betrieben werden. Und es ist kein Training erforderlich. Man speist die aktuellen Daten direkt als Live-Datenstrom ein und erhält sofort Vorhersagen.“

Der CTO sieht den Anwendungsfall auf der Raumstation nicht bloß als eine Marketingaktion, sondern als Zeugnis dafür, wie weit man gehen könne. Er sagt: „Wie nützlich ist die Technologie unter solch extremen Bedingungen? Auf der Erde ist heute vieles einfach. Wir haben schnelle Internetverbindungen und leistungsfähige GPUs. Bei solchen Anwendungsfällen spielt die Latenz kaum eine Rolle. Aber können wir auch in einer Umgebung echten Mehrwert schaffen, die nur eingeschränkt angebunden ist – oder zumindest sehr weit entfernt? Genau das wollten wir zeigen: Mit einer lokalen Verarbeitungsumgebung lassen sich Probleme lösen, deren Lösung sonst schwierig wäre, weil man zunächst sämtliche Daten zur Erde übertragen müsste. Anschließend müsste man sie dort auswerten und die Ergebnisse zurückübermitteln. Dann könnte es aber bereits zu spät sein.“

SAP löst „Data Drift“-Problem

Ein zentrales Problem bei klassischen KI-Modellen ist der sogenannte Data Drift: Data Scientists trainieren ihre Modelle auf historischen Daten, doch schon beim Abschluss des Trainings können sich die eintreffenden Daten statistisch verändert haben. Die neuen Modelle von SAP wollen genau hier ansetzen.

Man könne jederzeit aktuelle Daten ins Kontextfenster geben und erhalte darauf basierend präzise Vorhersagen, ohne neu trainieren zu müssen. „Veränderungen in Struktur oder Eigenschaften der Daten erkennt das Modell unmittelbar“, betont Herzig. „Das wollten wir demonstrieren: Müsste man bei veränderten Bedingungen erst alle Informationen zur Erde übertragen und das gesamte Modell neu trainieren, wäre es dafür viel zu spät. Dann würde man auf der ISS sagen: ‚Schön, dass ihr uns das jetzt mitteilt – aber das hättet ihr uns schon vor einem oder zwei Monaten sagen müssen‘.“

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