Wie das Fintech baningo von der UBS Future of Finance Challenge 2017 profitiert
Für den Sieg hat es leider nicht gereicht. Dennoch zieht die Teilnahme an der zweiten, weltweiten Future of Finance Challenge 2017 von UBS, für das Wiener Fintech Baningo, einige positive Effekte nach sich.
An dem internationalen Wettbewerb, der in Hong Kong, London, New York und Zürich ausgetragen wird, können FinTech-Unternehmen aus der ganzen Welt teilnehmen. UBS, das globale Finanzinstitut mit Niederlassungen in mehr als 50 Ländern, will mit der zweiten Auflage der Future of Finance Challenge innovative und potenziell disruptive technische Ideen und Lösungen finden, die den digitalen Wandel des Bankensektors unterstützen. Das Wiener Fintech baningo wurde exklusiv vom Scouting-Team der Challenge zur Teilnahme eingeladen. „Wir haben ein E-Mail von Organisator Anthony Clark-Jones erhalten, sind einen klassischen Bewerbungsprozess durchlaufen und durften als einziges Fintech aus Österreich, am vierten und letzten, regionalen Finale in Zürich teilnehmen”, erzählt Max Nedjelik, der Co-Founder von baningo.
Alle Teilnehmer haben im Rahmen der Challenge die Chance erhalten, ihre Ideen und Technologien weiterzuentwickeln und breiter zu vermarkten, indem sie die weltweite Präsenz, profunden Erfahrungen im globalen Bankgeschäft, sowie das Netzwerk aus Innovationspartnern von UBS, nutzen. „An den zwei Tagen in Zürich habe ich mich bei Mentoring Sessions und verschiedenen anderen Settings intensiv mit UBS-Managern austauschen können. Auch rund um den Pitch gab es laufend Input von guten, auch externen, Leuten”, erzählt Max Nedjelik.
Vier Bereiche, vier regionale Challenges
Die radikale Umgestaltung und der schnelle, technologische Wandel der Finanzbranche, motiviert UBS dazu, Lösungen zu suchen. Dabei steht der Fortschritt in den vier, zentralen Bereichen des Bankgeschäfts, digitales Ökosystem, RegTech und LegalTech, Investment Banking 4.0 und Vermögen im digitalen Zeitalter, im Fokus. Die diesbezüglich kompetenten Finalisten der vier, regionalen Challenges konnten sich über Barpreise in Höhe von 80.000, bis zu 200.000 US-Dollar für die Finanzierung ihres Proof-of-Concepts oder auch Pilotprojekten, freuen. Dazu winkten über 250 gezielte Coaching- und Mentoring-Stunden mit Experten und Partnern von UBS. Hier eine Übersicht der Gewinner.
Auch ohne Stockerlplatz ein Gewinn
Für den Sieg im Zürcher Finale hat es für baningo leider nicht gereicht. Dennoch empfindet Max Nedjelik die Teilnahme als Gewinn. „Ich denke wir konnten im Pitch schnell und simpel erklären was wir anbieten. Unsere Lösung ist die einzige ihrer Art und das stößt auf Interesse. Natürlich wollen wir mit einem Unternehmen wie der UBS kooperieren und der erste Kontakt ist uns gut gelungen”, sagt der baningo-Exekutive. Neben vereinbarten Follow-up-Gesprächen, die neben baningo ungefähr die Hälfte der Teilnehmer einstreifen konnten, ist natürlich die Medienwirksamkeit der Fintech-Challenge für alle Teilnehmer ein weiterer Bonus. „Gleich nach dem Pitch ist zudem eine Investorin aus dem Umfeld der Swisscom auf uns zugekommen und hat sich näher informiert”, freut sich Nedjelik.
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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