Unternehmen in Bereichen wie Finanzdienstleistungen und Versicherungen leben und sterben von ihren Daten – insbesondere davon, wie gut sie diese nutzen können, um zu verstehen, was Menschen und Unternehmen als nächstes tun werden, ein Prozess, der zunehmend von der KI dominiert wird. Nun hat ein Startup namens Finbourne, das im Londoner Finanzzentrum gegründet wurde, eine Plattform entwickelt, die Finanzunternehmen dabei hilft, mehr ihrer Daten zu organisieren und in KI und anderen Modellen zu verwenden. Es kündigt eine Finanzierung in Höhe von 55 Millionen Pfund (70 Millionen Dollar) an, mit der es seine Reichweite über die Square Mile hinaus ausbauen wird.
Highland Europe und der strategische Geldgeber AVP (der Risikokapitalzweig des Versicherungsgiganten AXA) leiten gemeinsam die Serie B, die das Unternehmen nach Kapitalbeschaffung mit knapp über 280 Millionen Pfund (356 Millionen Dollar) bewertet.
Thomas McHugh, der CEO und Mitbegründer von Finbourne, sagte gegenüber Tech, dass er auf die Idee für das Startup gekommen sei, nachdem er viele Jahre als Senior-Quant in der Stadt, die meisten davon bei der Royal Bank of Scotland. Eines dieser Jahre war 2008, das Jahr, in dem RBS, damals die größte Bank der Welt, stand dramatisch am Rande des Zusammenbruchs nachdem sie der Subprime-Kredit-Ansteckungsgefahr übermäßig ausgesetzt waren.
Der große Wandel vollzog sich intern in Form einer umfassenden Umstrukturierung.
Zuvor war die gesamte Bank in einer Reihe von Geschäftssilos organisiert, was nicht nur die Arbeitsweise der Mitarbeiter, sondern auch die der darin enthaltenen Daten beeinflusste. All dies kostete ein Vermögen, Kosten, die dringend gesenkt werden mussten. „Wir mussten in kürzester Zeit Hunderte Millionen an Kosten aus dem Geschäft streichen“, erinnert er sich.
Sie beschlossen, sich ein Beispiel an der noch jungen, aber schnell wachsenden Welt der Cloud-Dienste zu nehmen. AWS, 2006 gegründet, existierte zu diesem Zeitpunkt erst seit zwei Jahren, aber die Datenteams erkannten, dass es ein überzeugendes und vergleichbares Modell für die Speicherung und Nutzung von Daten durch eine Bank darstellte. Also wählte AWS ebenfalls einen konsolidierten und föderierten Ansatz für das Problem.
„Wir haben es im Grunde geschafft, eine Menge Technologie zu entwickeln, die für jede Anlageklasse funktioniert. Bis dahin hatten die Leute behauptet, das sei nicht wirklich möglich. Aber wir hatten einen unglaublichen Grund, uns zu ändern, und deshalb wussten wir, dass wir bessere, viel skalierbarere Technologie entwickeln konnten“, sagte McHugh. Aktiensysteme, festverzinsliche Wertpapiere und Kredite, die zuvor alle als separate Systeme betrieben wurden, seien jetzt auf einer Plattform.
Die britische Finanzkrise von 2008 war eine Achterbahnfahrt, die einen, wenn man nicht völlig aus dem Gleichgewicht gebracht wurde, definitiv davon abgehalten hätte, zu glauben, dass man jede Art von Herausforderung überstehen und annehmen könnte. Das führte natürlich dazu, dass McHugh sich an das riskanteste aller Dinge im Geschäftsleben wagte: ein Startup.
Finbournes Ansatz mag in der Art und Weise liegen, wie McHugh und andere in seinem Team die Herausforderung bewältigten, effizientere Datendienste für ihre Bank aufzubauen. Doch Finbourne hat diese Idee auch weiterentwickelt und spiegelt die Art und Weise wider, wie Finanzdienstleister heute IT kaufen. So wie Unternehmen mit umfangreichen Vertriebsaktivitäten Salesforce (oder eine konkurrierende Plattform) verwenden, anstatt ihre eigene Software zu entwickeln, geht Finbourne davon aus, dass Finanzunternehmen zunehmend dasselbe tun werden: mit externen Unternehmen zusammenarbeiten, um Tools für ihre Abläufe zu erhalten, anstatt eigene zu entwickeln.
Dies steht zwangsläufig auch im Einklang mit der Art und Weise, wie Banken und andere Finanzdienstleister zunehmend mit KI arbeiten.
Zu den Produkten des Unternehmens gehören heute der LUSID Operational Data Store, Investment- und Buchhaltungsbücher (die in der Vermögensverwaltungsanalyse verwendet werden), eine Portfoliomanagement-Plattform, die Positionen, Bargeld, Gewinn- und Verlustrechnung und Engagement verfolgt, sowie ein Datenvirtualisierungstool. McHugh sagte, dass Finbourne auch dabei hilft, zu verwalten, wie Unternehmen ihre Daten für Trainingsmodelle handhaben, ein Bereich, in dem es wahrscheinlich stärker involviert sein wird.
Die wichtigsten Erkenntnisse scheinen zu sein, dass es keinen eindeutigen Marktführer gibt und dass Banken keine Daten mit anderen Banken teilen wollen und deshalb Schulungen durchführen, um dies zu vermeiden. Dies hilft den Kunden auch dabei, die Ergebnisse besser zu kontrollieren und zu verhindern, dass sich „Halluzinationen“ einschleichen. Open Source spielt eine wichtige Rolle, da es den Endbenutzern flexiblere Optionen bietet.
„Wir haben festgestellt, dass die Kunden nicht möchten, dass die Modelle, die wir schreiben oder verwenden, mit den Daten anderer trainiert werden“, sagte er. „Das sehen wir sehr deutlich. Wir tun das, weil diese Modelle weniger halluzinieren können, wenn sie keine Bilder anderer verwenden dürfen.“
Finbourne hat derzeit eine ganze Reihe von Konkurrenten. Zu den Konkurrenten im Bereich der Vermögensverwaltung zählen beispielsweise Aladdin by Blackrock, SimCorp, State Street Alpha und Goldensource; zu den Konkurrenten im Bereich der alternativen Vermögensverwaltung zählen Broadridge, Enfusion, SS&C Eze und Maia. BNY Mellon Eagle, Rimes, Clearwater Analytics und IHS Markit bieten allesamt Tools für Vermögenseigentümer an; und zu den Vermögensdienstleistern zählen Unternehmen wie FIS, Temenos, Denodo, SS&C Advent und NeoXam.
Die Tatsache, dass es so viele sind, könnte ein zwingender Grund dafür sein, den einfacheren Ansatz zu wählen und nur mit einem einzigen zu arbeiten. Unternehmen wie Fidelity International, die London Stock Exchange Group, Baillie Gifford, Northern Trust und die Pension Insurance Corporation (PIC) verfolgen diesen Weg bereits.
„In den letzten Jahren hat Finbourne eine revolutionäre SaaS-Plattform aufgebaut, die es vielen der weltweit größten Finanzinstitute ermöglicht, von veralteten Silolösungen zu einer modernen Datenarchitektur zu wechseln, die vollständige Echtzeittransparenz und optimale Entscheidungsfindung ermöglicht“, sagte Tony Zappala, Partner bei Highland Europe, in einer Erklärung.
„Als mir das Team 2020 erstmals zeigte, dass es Anlagedaten aus dem gesamten Universum der von Managern gehaltenen Vermögenswerte in eine einzige Plattform integrieren kann, war ich sofort begeistert“, fügte Imran Akram, General Partner bei AXA Venture Partners, hinzu. „Heute ist dies ein klares Unterscheidungsmerkmal und besonders wichtig für die aufkommende KI-Welle.“