Signifikant

SigFig – was für ein hübscher Name für die „Significant Figures“ oder wie viel Geld man auf (s)einem Konto hat. Aus der Perspektive Marketing ein Geniestreich, aber auch das Geschäftsmodell kann sich sehen lassen. Man verbinde sein Wertpapierkonto einer US-Bank (nur dort möglich) mit SigFig und lasse sich Fragen stellen zu seiner eigenen Risikobereitschaft. Ein Risiko ist ein scharfes Schwert mit einer beidseits geschärften Klinge. Amerikaner sehen in erster Linie den möglichen Mehrertrag, während Deutsche häufig von Verlustängsten geprägt sind und lieber auf Nummer sicher gehen. Sei’s drum, sind diese Fragen erst einmal beantwortet, macht sich der Algorithmus von SigFig ans Werk, RoboAdisory genannt. Kollege Roboter gleicht dann das, was im Wertpapierdepot liegt, mit dem Risikoprofil ab und macht Vorschläge, wie man denn den Bestand umschichten könnte. Die Entscheidung umsetzen muss aber der Nutzer selbst bei seiner Bank. Für diesen Service kassiert SigFig einmal im Jahr eine Gebühr von 0,25% vom Bestand an Wertpapieren. SigFig vereinfacht Anlegern die Recherche nach Anlagemöglichkeiten und ist ein weiteres gutes Beispiel, wie durch Plattformen, die rein digital betrieben werden, große Nachfragemärkte (die Anleger) mit Finanzmärkten verbunden werden und über diesen Weg die klassische Bank und auch unabhängige Anlageberater digital ausgehebelt werden. Mit einer Belegschaft von gerade einmal 40 Leuten unterstützt SigFig heute bereits Anleger mit einem Anlagevolumen von über 200 Milliarden Dollar bei ihren Entscheidungen. Wettbewerber mit ähnlichen Konzepten sind Wealthfront in den USA, Wertios in Deutschland oder Guia Bolso in Brasilien.

Go mobile, green screen

Schwarze Bildschirme mit grüner Schrift kennen wir noch gut aus Filmen wie War Games, aber tatsächlich laufen diese alten Anwendungen in verschiedensten Formen noch in einer Menge Unternehmen. Der Grund ist einfach – der Austausch der Anwendungen ist zu teuer oder erscheint zu riskant. Was aber tun, wenn mit dieser Anwendung interessante Transaktionen durchgeführt werden können, der Zugang hierzu dem internen oder externen Anwender aber wegen der veralteten Architektur verschlossen bleibt?

Star Mobile aus Atlanta verspricht Abhilfe. Sie bieten eine cloud-basierte Lösung an, mit der man objektbasiert auf die Felder und die Feldwerte der Greenscreen-Lösung zugreifen und diese ohne größeren Programmieraufwand in einer App nutzbar machen kann.  Die Zugriffe erfolgen über das eigene MORPH-Protokoll. Schwierig dürfte es werden, wenn auch Endanwender in größerer Zahl über diesen Umweg auf alte Greenscreens zugreifen, da in vielen Fällen die Anwendungen nicht für eine massive Skalierung gebaut worden sein dürften. Mit dieser Idee hat Start Mobile bislang 4 Mio USD von privaten Investoren eingesammelt, laut Crunchbase zuletzt im März 2015. Star Mobile wirbt damit, dass im Vergleich zu einer echten Neuentwicklung einer internen App die Kosten beim Einsatz ihrer Lösung um 80% bis 90% gesenkt werden können.

Suchen mit Google

In diesem Video erklärt Matt Cutts, wie die Google-Suche funktioniert.

Bei jeder Suchanfrage wird der Index des gesamten Internets durchsucht. Zu diesem Zweck stehen bei Google Hundertausende von Servern, deren Daten alle miteinander verbunden sind. Ziemlich beeindruckend, dass eine Suchanfrage bei Google häufig Milliarden von Ergebnissen zurück liefert, aber nie länger als eine halbe Sekunde in Anspruch nimmt. Damit setzt Google den Referenz-Wert für Datenbank-Abfragen. Alles, was nicht so schnell Antworten liefert wie Google, ist damit in den Augen der Nutzer langsam. Die erste Form der Suchmaschine wurde von Larry Page 1996 entwickelt. Er nannte die Suchmethode PageRank. Häufig wird angenommen, der Name bezieht sich auf die Methode, über die Links die Relevanz (Rank) der Seiten (Page) zu bewerten. Tatsächlich ist die Sache aber einfacher - er meinte sich einfach selbst!

Schulden in kleinen Häppchen

Digitale Kommunikation gibt es zwischen Personen und Personen, Personen zu Gruppen oder Gruppen zu Gruppen. Wenn diese Gruppen völlig unterschiedliche Interessen haben, dann wird ein Moderator benötigt, in unserem Falle natürlich ein digitaler. Auf den Finanzmärkten finden sich dafür gute Beispiele. Im Prinzip gibt es dort drei Gruppen. Die einen möchten sich Geld leihen, um ein Haus zu bauen oder ein Unternehmen zu refinanzieren und die anderen haben Geld und suchen nach Rendite bei beherrschbaren Risiken. Die dritte Gruppe ist herkömmlich das Unternehmen namens Bank, die diese Ausgleichsleistung durchführt. Strikt historisch ist das aber gar nicht die Aufgabe einer Bank. Ursprünglich waren Banken nur dafür dar, die Pretiosen und Penunzen ihrer Auftraggeber sicher zu verwahren. Dass man Geldmittel poolen könnte und diese als Kredit ausgibt, darauf kam man erst im Laufe der Entwicklung.

Eine digitale Plattform wie Lending Club macht genau dieses. Auf der einen Seite gibt es Leute, die Geldmittel suchen. Dafür bietet der Lending Club klar strukturierte Webseiten, auf denen Kunden mit einem Kapitalbedarf bis zu USD 35.000 Angaben zu den persönlichen Verhältnissen und zum Vorhaben machen können, für das die Mittel gesucht werden. Damit kann der Lending Club ein Risikoprofil errechnen. Auf der anderen Seite gibt es Webservices für Kapitalgeber, bei denen die Frage nach der Risikoprofilierung eine entscheidende Rolle spielt.

Nun kommt der Trick. Kommt es zu einem Deal, wird der ausgegebene Kredit in 25-Dollar-Stücke zerhackt und mit dem Risikoprofil versehen in eine Art digitale Lostrommel gesteckt und dann  unter Kapitalgebern verstreut, die diese Risikoklasse nachfragen. Damit wird das Individualrisiko des Ausfalls breit gestreut. Wenn es innerhalb eines solchen Systems nicht zu Monopolisierungen kommt, könnte das rechnerisch ganz gut funktionieren und die Transaktionskosten zwischen diesen beiden Märkten radikal senken. Im letzten Quartal hat LendingClub nach eigenen Angaben damit 1,6 Mrd. USD zwischen den beiden Gruppen umgesetzt. Wer braucht dann noch eine Bank als Mittelsmann für solche Fälle?