Han­nes Bauer

Im Inter­view mit Bank­stil erläu­tert der Grün­der von K3112, Han­nes Bau­er (Foto), die Phi­lo­so­phie sei­nes Unter­neh­mens und ant­wor­tet u.a auf die Fra­ge, war­um das The­ma Ver­schlüs­se­lung im Zusam­men­hang mit Big Data auch bzw. gera­de für Ban­ken rele­vant ist. Inzwi­schen hat Han­nes Bau­er den Per­so­nal Data Ban­king Pro­vi­der Idento.one gestar­tet, der K3112 the­ma­tisch wei­ter­führt und an eini­gen Stel­len, u.a. durch Ein­satz der Block­chain-Tech­no­lo­gie, dar­über hin­aus geht. 

  • Herr Bau­er: Was genau ver­birgt sich hin­ter K3112? 

Die Bezeich­nung K3112 setzt sich zusam­men aus dem Anfangs­buch­sta­ben der ers­ten deut­schen Such­ma­schi­ne, Koli­bri (die von mir ent­wi­ckelt wur­de), und dem Datum 31.12 für Syl­ves­ter – also in gewis­ser Wei­se Koli­bri Neu – auf den ers­ten Blick ein wenig kryp­tisch, bei nähe­rer Betrach­tung aber leicht nach­voll­zieh­bar – wie über­haupt in der Verschlüsselung 😉

  • Wie ist die Idee entstanden? 

Die Idee von K3112 als einer Platt­form für die anony­mi­sier­te Aus­wer­tung gro­ßer Daten­men­gen, häu­fig als Big Data bezeich­net, geht auf eine Initia­ti­ve von mir zurück, der sich dann eini­ge Uni­ver­si­tä­ten ange­schlos­sen haben. Im Kern geht es dar­um, Insti­tu­tio­nen, die nicht über die not­wen­di­gen finan­zi­el­len und per­so­nel­len Kapa­zi­tä­ten ver­fü­gen, die Mög­lich­keit zu geben, Daten auf Basis sog. Big Data – Tech­no­lo­gien und mit ent­spre­chend aus­ge­bil­de­tem Per­so­nal anony­mi­siert und ver­schlüs­selt aus­zu­wer­ten. Also in gewis­ser Hin­sicht “Big Data as a Ser­vice” ver­bun­den mit Open Inno­va­ti­on bzw. dem Crowd­sour­cing-Ansatz. Dane­ben arbei­ten wir noch an Lösun­gen für das Iden­ti­täts­ma­nage­ment, da wir es für ein sehr wich­ti­ges und zukunfts­träch­ti­ges Feld hal­ten, ins­be­son­de­re für Banken.

  • Wel­ches Kun­den­pro­blem wol­len Sie mit Ihrer Ver­schlüs­se­lungs­tech­no­lo­gie lösen?

Wie bereits erwähnt, rich­tet sich das Ange­bot von K3112 an Insti­tu­tio­nen und Unter­neh­men, die nicht über die Res­sour­cen ver­fü­gen, um Daten­aus­wer­tun­gen im gro­ßen Umfang durch­füh­ren zu kön­nen – oder aber auch schlicht auf der Suche nach einer kos­ten­güns­ti­gen, inno­va­ti­ven und siche­ren Alter­na­ti­ve sind, die kei­ne hohen Fix­kos­ten mit sich bringt, also im On-Demand-Modus arbeitet.

  • Was ist das Beson­de­re an der K3112-Verschlüsselungstechnologie? 

Das Beson­de­re an der K3112-Ver­schlüs­se­lungs­tech­no­lo­gie ist, das sie die Open Source – Phi­lo­so­phie auf das Gebiet der Algo­rith­men über­trägt, d.h. der Quell­code der Algo­rith­men ist ein­seh­bar und damit für Außen­ste­hen­de, ins­be­son­de­re natür­lich Ent­wick­ler, trans­pa­rent. Auf die­se Wei­se kann die Tech­no­lo­gie stän­dig ver­bes­sert wer­den. Ein pro­mi­nen­tes Bei­spiel hier­für ist Algo­rith­mia. Durch spe­zi­el­le Ver­fah­ren wird die siche­re und anony­mi­sier­te Aus­wer­tung in Echt­zeit ermög­licht. Um Miss­ver­ständ­nis­sen vor­zu­beu­gen: Wir stre­ben nicht die Grün­dung eines wei­te­ren Open Source – Pro­jek­tes an.

  • Wie­so könn­te das für Ban­ken inter­es­sant sein? 

Das The­ma Big Data ist für die meis­ten Ban­ken noch sehr abs­trakt und rein tech­nisch getrie­ben. Die hohen Anfor­de­run­gen an die Sicher­heit, die Sen­si­bi­li­tät im Umgang mit den Kun­den­da­ten, ver­an­lasst die meis­ten Ban­ken dazu, sich dem The­ma schritt­wei­se zu nähern. Wie das aktu­el­le Bei­spiel der Post­fi­nan­ce in der Schweiz zeigt, kann es hier schnell zu Miss­ver­ständ­nis­sen kom­men. Auf der ande­ren Sei­te aber wer­den die Ban­ken durch die sog. “Daten­kra­ken” fast dazu gezwun­gen, sich inten­siv mit dem The­ma Big Data, d.h der Aus­wer­tung und Ver­ede­lung gro­ßer Daten­men­gen, zu beschäf­ti­gen. Eine Lösung, die die siche­re Aus­wer­tung der Daten im On-Demand-Ver­fah­ren gewähr­leis­ten kann, wäre daher als ers­ter Schritt eine Alter­na­ti­ve. Es müs­sen ja nicht gleich hoch sen­si­ble Daten aus­ge­wer­tet wer­den. Es besteht auch die Mög­lich­keit, Wett­be­wer­be für bestimm­te Fra­ge­stel­lun­gen aus­zu­schrei­ben, wie das Kagg­le bereits macht.

  • Haben die Ban­ken nicht ande­re Pro­ble­me – wie z.B. die Umset­zung der regu­la­to­ri­schen Anforderungen?

Sicher ist bzw. bleibt die Belas­tung der IT-Abtei­lun­gen sowie der IT-Bud­gets durch die Umset­zung der diver­sen regu­la­to­ri­schen Bestim­mun­gen momen­tan und auf abseh­ba­re Zeit hoch. Nur – die Mit­be­wer­ber schla­fen nicht. Die Zukunft der Ban­ken ent­schei­det sich auch dar­in, ob und wie sie es schaf­fen, einen Mehr­wert aus ihren Daten für sich und ihre Kun­den zu zie­hen, ohne dabei mit den “Daten­kra­ken” gleich­ge­setzt zu wer­den. Das ist in der Tat ein Spa­gat. Wenn man so will Trans­pa­renz gepaart mit Dis­kre­ti­on, Sicher­heit in Ver­bin­dung mit Innovation.

Die für die Ban­ken ent­schei­den­de Fra­ge wird sein, ob sie es künf­tig schaf­fen, den Kun­den das Gefühl zu geben, dass ihre Daten bei der Bank genau­so sicher sind, wie heu­te schon ihr Geld. Eben­so wie das Geld zum Woh­le der Kun­den von den Ban­ken ver­wal­tet wird bzw. wer­den soll, so auch in Zukunft die Daten. Das kann aber nur unter Ein­satz moder­ner Tech­no­lo­gien und Ver­fah­ren erfol­gen – unter Wah­rung der dafür nöti­gen Dis­kre­ti­on und unter hohen Sicherheitsstandards.

  • Wel­ches Geschäfts­mo­dell ver­fol­gen Sie mit K3112?

Mit K3112 ver­fol­gen wir in ers­ter Linie einen White-Label-Ansatz, d.h. die Kun­den kön­nen unse­re Tech­no­lo­gie nut­zen, ohne dass K3112 an der Ober­flä­che erscheint. Wei­ter­hin pla­nen wir, K3113 als Platt­form zu plat­zie­ren, die Part­nern offen steht, die unse­re “Phi­lo­so­phie” tei­len. Denk­bar ist daher, dass wir Tech­no­lo­gien inte­grie­ren, die unse­ren Stan­dards ent­spre­chen und uns bzw. unse­re Kun­den tech­no­lo­gisch wei­ter brin­gen. Im Ide­al­fall ent­steht auf die­se Wei­se eine Gemein­schaft von Insti­tu­tio­nen, Ban­ken und Unter­neh­men, die auf einen gro­ßen Pool von Talen­ten zurück­grei­fen kön­nen. Neben­bei kann eine Bank oder ein Unter­neh­men mit poten­zi­el­len Arbeit­neh­mern recht unver­bind­lich in Kon­takt oder auch sonst mit inter­es­san­ten Per­so­nen und Ansät­zen in Berüh­rung kom­men – im Prin­zip Open Innovation.

Ein wei­te­res Allein­stel­lungs­merk­mal ist, dass wir in dem euro­päi­schen Ver­ständ­nis von Daten­schutz eine gro­ße Chan­ce sehen, sich von den gro­ßen Unter­neh­men aus den USA abzu­gren­zen. In den USA setzt sich das Bewusst­sein für den Wert per­so­nen­be­zo­ge­ner Daten erst lang­sam durch. In letz­ter Zeit hat das Tem­po jedoch zuge­nom­men. Hier haben wir in Euro­pa noch einen Vor­sprung. Für uns gilt: Die Anwen­dung kommt zu den Daten und nicht umge­kehrt. Erst kürz­lich hat Apple-Chef Tim Cook, obschon gewiss nicht nur von altru­is­ti­schen Moti­ven getrie­ben, das The­ma Data Pri­va­cy ganz oben auf die Agen­da gesetzt.

  • Wer sind Ihre Mitbewerber?

Mit­be­wer­ber, die exakt das­sel­be Geschäfts­mo­dell ver­fol­gen wie wir, sehen wir der­zeit (noch) nicht. Aller­dings gibt es eine gro­ße Anzahl von Anbie­tern, die in bestimm­ten Berei­chen, also letzt­end­lich im Seg­ment Big Data, eine hohe Exper­ti­se haben, auf die wir in der einen oder ande­ren Form zurück­grei­fen, wenn es die Situa­ti­on bzw. der Kun­den­be­darf erfor­dern. Wei­te­re Mit­be­wer­ber sind die bereits erwähn­ten Algo­rith­mia und Kaggle.

  • Gibt es bereits Kooperationen? 

Koope­ra­tio­nen exis­tie­ren bereits mit eini­gen Uni­ver­si­tä­ten, wie der Ruhr Uni­ver­si­tät Bochum, der Hoch­schu­le Rhein Sieg und Palu­no, dem Ruhr-Insti­tu­te for Soft­ware Tech­no­lo­gy, an der Uni­ver­si­tät Duisburg/​Essen. Dane­ben arbei­ten wir noch mit dem TÜV Saar­land und mit KIANA Sys­tems, einem auf Data-Sci­ence spe­zia­li­sier­ten Unter­neh­men und Spin-Off des Deut­schen For­schungs­zen­trums für Künst­li­che Intel­li­genz (DFKI) zusam­men, wel­ches Data Mining und Ana­ly­tics-Anwen­dun­gen ent­wi­ckelt. KIANA wird mit uns spe­zia­li­sier­te Ver­fah­ren für die auto­ma­ti­sche Aus­wer­tung von Daten für bestimm­te Anwen­dungs­fäl­le ent­wi­ckeln, die auf der Platt­form zur Ver­fü­gung gestellt wer­den. Ein wei­te­rer Koope­ra­ti­ons­part­ner ist das Bera­tungs­un­ter­neh­men thal­te­gos.

  • Wie sehen die nächs­ten Schrit­te aus, und wo wol­len Sie mit K3112 in fünf Jah­ren stehen?

Wenn alles so läuft, wie wir uns das vor­stel­len, dann ist K3112 in fünf Jah­ren ein fes­ter Begriff im Bereich der siche­ren Aus­wer­tung gro­ßer Daten­men­gen für all die Unter­neh­men, die an den Fort­schrit­ten in Big Data oder dem­nächst Smart Data par­ti­zi­pie­ren wol­len, ohne gleich gro­ße Inves­ti­tio­nen vor­neh­men zu müs­sen. Wei­ter­hin wol­len wir mit unse­rem Platt­form-Ansatz die ver­schie­de­nen Talen­te mit ihrem Know-How zusammenbringen.

Herr Bau­er, ich dan­ke Ihnen für das Gespräch.

Zur Per­son:

Han­nes Bau­er ist seit den Anfän­gen des (kom­mer­zi­el­len) Inter­net als Unter­neh­mer und Bera­ter aktiv. Für Auf­se­hen sorg­te der gebür­ti­ge Öster­rei­cher u.a. mit der ers­ten deut­schen Such­ma­schi­ne Koli­bri, die er spä­ter an Pro Sie­ben ver­kauf­te. Seit­dem hat Han­nes Bau­er Track­ing-Tech­no­lo­gien ent­wi­ckelt, die von eini­gen nam­haf­ten Unter­neh­men für die Betrugs­prä­ven­ti­on und im Emp­feh­lungs-Mar­ke­ting ein­ge­setzt wer­den. Dane­ben ist er Initia­tor der Daten Assis­tance Euro­pe (DAE) sowie die trei­ben­de Kraft hin­ter der Ver­schlüs­se­lungs- und Daten­aus­wer­tungs­platt­form K3112. Ein gro­ßes Anlie­gen von Han­nes Bau­er ist es, die Ver­schlüs­se­lungs­tech­no­lo­gien einer brei­te­ren Öffent­lich­keit bekannt zu machen und die Scheu vor dem The­ma zu neh­men. Einer sei­ner Glau­bens­sät­ze lau­tet: Es gibt kei­ne Wun­der in der Pro­gram­mie­rung – so auch nicht in der Ver­schlüs­se­lung. Letzt­lich han­delt es sich auch hier­bei um Menschenwerk.

Ähn­lich wie Yvonne Hof­stet­ter will Han­nes Bau­er die Öffent­lich­keit für das The­ma Ver­schlüs­se­lung und die Macht der Algo­rith­men sen­si­bi­li­sie­ren, ohne jedoch den Spass am Inter­net zu ver­trei­ben. Dass dies mög­lich ist, davon ist Han­nes Bau­er über­zeugt. Wie Jaron Lanier, wenn­gleich ohne des­sen Ideo­lo­gie in allen Punk­ten zu tei­len, plä­diert Bau­er für einen New Deal on Data.

 

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