Krypto-FinTech Coinpanion erhält Investment von mySugr-Gründer

Insgesamt 330.000 Euro Investment gibt es für das FinTech-Startup Coinpanion. Angeführt wird die Runde von mySugr-Cofounder Frank Westermann.
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  • Coinpanion, ein Startup mit Fokus auf digitales Vermögensmanagement mit Sitz in Wien, sicherte sich ein Pre-Seed-Investment, das durch den COVID-19 Start-up-Fond der Österreichischen Regierung auf insgesamt 330.000 Euro aufgestockt wird.
  • Den Lead in der Investmentrunde übernimmt Frank Westermann – der Founding CEO von mySugr, welches vor drei Jahren im Rahmen eines der größten Digital Health Exits an Roche verkauft wurde.
  • „Wir planen das Investment unter anderem für Neuanstellungen zu verwenden, die uns auf unserem Wachstumskurs unterstützen“, sagt Alexander Valtingojer, CEO von Coinpanion.
  • Das FinTech-Startup ermöglicht es jedem, ohne Vorkenntnisse ein diversifiziertes Portfolio aus Kryptowährungen zu erstellen.
  • Das FinTech strebt eine Seed-Finanzierungsrunde im ersten Quartal 2021 an.

Coinpanion, ein Startup mit Fokus auf digitales Vermögensmanagement mit Sitz in Wien, sicherte sich ein Pre-Seed-Investment, das durch den COVID-19 Start-up-Fonds der Österreichischen Regierung auf insgesamt 330.000 Euro aufgestockt wird.

Den Lead in der Investmentrunde übernimmt Frank Westermann – der Founding CEO von mySugr, welches vor drei Jahren im Rahmen eines der größten Digital Health Exits an Roche verkauft wurde. Westermann investiert gemeinsam mit Anton Kittelberger, CEO von mySugr, in das Startup.

„Die größte Stärke von Coinpanion ist das super starke Founder Team,“ sagt Westermann: „In Zeiten von inflationär hohen Asset Preisen sehe ich im Kryptobereich große Chancen. Vielen Kryptoinvestoren fehlt das Know-How ihre Kryptowährungen über Bitcoin hinaus zu diversifizieren.“ Coinpanion schaffe diese Diversifizierung „mit einer intuitiven Benutzeroberfläche und in Übereinstimmung mit den regulatorischen Anforderungen der EU und Österreichs,“ so Westermann.

Wofür Coinpanion das Kapital verwenden wird

„Wir planen das Investment unter anderem für Neuanstellungen zu verwenden, die uns auf unserem Wachstumskurs unterstützen“, sagt Alexander Valtingojer, CEO von Coinpanion: „Unsere Vision ist es, den hoch komplexen Kryptomarkt der breiten Öffentlichkeit zugänglich zu machen und einen neuen Strom von Anlagemöglichkeiten für Investoren zu öffnen, die bisher nicht daran gedacht haben, Kryptowährungen in ihrem Portfolio zu halten.“

Das Modell von Coinpanion

Das FinTech-Startup ermöglicht es jedem, ohne Vorkenntnisse ein diversifiziertes Portfolio aus Kryptowährungen zu erstellen. Die Portfolios werden mit Hilfe des firmeneigenen Algorithmus automatisch verwaltet.

Coinpanion setzt dabei auf moderne Sicherheitsstandards und versicherten Kundeneinlagen, wie es in einer Presseaussendung heißt. Die Plattform verzeichnet in der Private Beta-Phase, die vor etwa einem Monat gestartet wurde, bereits sechsstellige Assets Under Management (verwaltetes Kapital). Das FinTech strebt eine Seed-Finanzierungsrunde im ersten Quartal 2021 an.

Coinpanion-Founder als brutkasten-Autoren

Für den brutkasten schreiben die Founder von Coinpanion regelmäßig Gastbeiträge zum Thema Krypto und Geldanlage. Alle Beiträge können unter diesem Link abgerufen werden.

Disclaimer: Die mySugr-Gründer sind über die sweet.fund GmbH & Co KG zu 2,6566 % an der Brutkasten Media GmbH beteiligt.

die Redaktion

Wie man auch mit wenig Daten KI-Lösungen nutzen kann

Transfer Learning kann helfen, wenn nicht genug Daten für den Einsatz von KI-Anwendungen zur Verfügung stehen.
/wie-man-auch-mit-wenig-daten-ki-losungen-nutzen-kann/
(c) TRUMPF Maschinen Austria

Daten sind das neue Öl, sagt man – denn nichts zuletzt sind sie der Treibstoff, der den Motor der Künstlichen Intelligenz antreibt. Doch was tun, wenn die nötigen Daten fehlen, um KI-basiert Prognosemodelle, zum Beispiel im industriellen Bereich, effizient nutzen zu können? Hier kann unter anderem eine Methode namens „Transfer Learning“ eingesetzt werden. Beim Transfer Learning bedient man sich vortrainierter Modelle aus anderen Kontexten, wodurch ein Mangel an Trainingsdaten kompensiert und die KI daher günstiger und leichter eingesetzt werden kann. Eingesetzt wird dies in Österreich zum Beispiel beim Software Competence Center Hagenberg (SCCH).

Transfer Learning: Anschaulich illustriert

(c) SCCH

Links: Klassisches Machine Learning from Scratch bei dem für jeden Datensatz mit unterschiedlicher statistischer Charakteristik (z.B. Bilder einer Inspektionskamera für einen speziellen Bauteil) ein eigenes Modell gelernt wird (z.B. um einen Defekt im Bauteil zu erkennen). Das kann bei einem neuen Bauteil welcher nur in kleiner Menge produziert wird zu Problemen führen, da klassische Machine Learning Modelle sehr datenhungrig sind und schlechte Ergebnisse liefern, wenn zu wenige Daten vorhanden sind.

Rechts: Transfer Learning ist eine Erweiterung des klassischen Machine Learning Ansatz, die darauf abzielt Informationen neuer Daten mit Informationen alten Daten derart zu kombinieren, sodass das Problem von zu wenig Information (z.B. zu wenige Inspektionsbilder eines neuen Bauteils) gelöst werden kann.

Industrie als Vorreiter des Transfer Learning

„Seit 2010 setzen wir im Bereich Data Science Methoden des Transfer Learning ein. Vorbild waren Ansätze, mit denen bestehende Daten zur Problemlösung A mittels Künstlicher Intelligenz (KI) auf ein verwandtes Problem B übertragen werden können“, sagt Bernhard Freudenthaler, Area Manager Software Science am SCCH.

Da es kaum Forschung mit Industriedaten gab, hat das SCCH mit Wirtschaftspartnern Testreihen durchgeführt, um Prozessdaten zu generieren, mit denen KI-Systeme schrittweise trainiert werden, korrekte Werte vorherzusagen und damit den Verarbeitungsprozess zu steuern. „Der Vorteil für Industriebetriebe liegt in der Zeiteinsparung. Denn ohne Transfer Learning muss für jede Maschinenkonfiguration das Training der KI wieder von Neuem begonnen werden.

Transfer Learning ist auch Thema im COMET-Projekt Deepred (Deep Learning based Predicictive Analytics and Optimization). Ein Schwerpunkt ist die Unterstützung vieler ähnlicher Prozesse mit dem Ziel, die richtige Lösung ohne teure, umfassende und prozessspezifische Datensammlung zu finden. Dadurch können KI-basierte Produktionsprozesse flexibler gestaltet und Trainingszeiten des KI-Modells im besten Fall ganz vermieden werden“, so Freudenthaler.

Künstliche Intelligenz für die Blechfertigung

In einer Forschungskooperation arbeitet das SCCH außerdem mit dem oberösterreichischen Maschinenbauunternehmen TRUMPF Maschinen Austria zusammen. „Wir sehen diese Entwicklung als große Chance“, sagt dazu Bernhard Fischereder, Leiter Forschung und Entwicklung bei TRUMPF: „Ziel der langfristigen Zusammenarbeit ist es, die Erkenntnisse der aktuellen Forschung zur Künstlicher Intelligenz und Industrie 4.0 in der Blechbearbeitung zu verankern.“

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