Europäische Fintechs strömen zu KI-Talenten mit Gehältern von bis zu 140.000 £

Aug 11, 2023

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TL;DR-Aufschlüsselung

In der europäischen Fintech-Landschaft herrscht eine leidenschaftliche Jagd nach KI-Talenten, da führende Fintech-Einhörner aggressiv rekrutieren, um die Leistungsfähigkeit der künstlichen Intelligenz zu nutzen. Aktuelle Daten zeigen, dass von den 20 wertvollsten Fintech-Einhörnern der Region 14 aktiv nach KI-Fachkräften suchen, wobei der Schwerpunkt auf der Verbesserung des Kundenservices und … Weiterlesen liegt

In der europäischen Fintech-Landschaft herrscht eine leidenschaftliche Jagd nach KI-Talenten, da führende Fintech-Einhörner aggressiv rekrutieren, um die Leistungsfähigkeit der künstlichen Intelligenz zu nutzen. Aktuelle Daten zeigen, dass von den 20 wertvollsten Fintech-Einhörnern der Region 14 aktiv nach KI-Fachkräften suchen, wobei der Schwerpunkt stark auf der Verbesserung des Kundenservices und der Stärkung von Betrugsbekämpfungsmaßnahmen liegt. Die Vormachtstellung der KI im Fintech-Bereich zeigt sich darin, dass sie andere Tech-Sektoren schnell überholt und den Thron des beliebtesten und am meisten gehypten Bereichs erobert hat.

KI hat eine Innovationswelle im Fintech-Sektor ausgelöst und Neobanken und Zahlungsunternehmen dazu veranlasst, ihr Potenzial voll und ganz zu nutzen. Zu den Hauptbereichen der KI-Integration gehören die Verbesserung des Kundenservice und die Betrugserkennung. Durch die Nutzung maschineller Lernfähigkeiten investieren diese Fintech-Akteure erheblich in Technologien, die eine Steigerung der betrieblichen Effizienz und einen Wettbewerbsvorteil versprechen. Der Erfolg dieser Investitionen bleibt jedoch abzuwarten, da sich die wahre Wirkung der KI noch entfaltet.

Die Nachfrage nach KI-Expertise ist so hoch, dass die Gehälter für KI-Rollen in der europäischen Fintech-Szene schwindelerregende Höhen erreichen und das Grundgehalt auf bis zu 140.000 £ ansteigen. Bewertungen von Glassdoor zeigen, dass diese Rollen aufgrund der erforderlichen Fachkenntnisse eine hohe Vergütung erfordern. Während sich die Fintech-Branche noch im Anfangsstadium der KI-Rekrutierung befindet, prognostizieren Jobbörsen, dass innerhalb von sechs Monaten die gängigsten KI-Rollen und deren Durchschnittsgehälter festgelegt werden, was einen umfassenden Überblick über die KI-Talentlandschaft der Branche bietet.

Die führenden europäischen Fintech-Einhörner lassen nichts unversucht, um KI-Talente zu gewinnen. Hier ist ein Überblick über einige der Spitzenreiter:

Mit 10 offenen KI-Rollen steht SumUp an der Spitze der Suche nach KI-Talenten. Die Rollen umfassen überwiegend Datenanalysten, Dateningenieure und Datenwissenschaftler. Das KI-Team des Unternehmens besteht derzeit aus 25 Mitgliedern und seine Bemühungen konzentrieren sich auf die Eindämmung von Betrug, die Aufdeckung von Geldwäsche und die Risikobewertung. SumUp befasst sich auch mit generativer KI und nutzt Tools wie GitHub Copilot und genAI-Assistenten für erweiterte Analysen und interne Dokumentationssuchen.

Revolut rekrutiert mit Hochdruck sieben Datenwissenschaftler zur Verstärkung seines KI-Teams, das bereits 300 Mitglieder umfasst. Die Rollen sind auf verschiedene Einheiten verteilt, darunter Fincrime Data Science, das sich auf die Betrugsbekämpfung konzentriert, und Computer Vision Engineers, die sich bemühen, betrügerische Aktivitäten durch den Einsatz von KI-Modellen zu erkennen. Das Credit and Risk Data Science-Team entwickelt außerdem Modelle zur Bewertung von Kredit- und Anlagerisiken.

Monzo sucht KI-Expertise für sein Datenteam und hat sieben offene Stellen. Die Größe des KI-Teams des Unternehmens wird weiterhin nicht bekannt gegeben, aber der Einsatz von maschinellem Lernen reicht von der Vorhersage des Kundenerlebnisses bis zur automatischen Vervollständigung von Suchanfragen und steigert so die Benutzereinbindung.

Obwohl konkrete Details noch ausstehen, macht Starling mit einem derzeit 35-köpfigen KI-Team Fortschritte in der KI. Das Data-Science-Team arbeitet fleißig daran, den Kontoantragsprozess und die In-App-Funktionen durch KI-gesteuerte Lösungen zu verbessern.

Qonto hat eine einzige offene Stelle für einen Ingenieur für maschinelles Lernen ausgeschrieben und damit seine Absicht signalisiert, seine KI-Bemühungen auszubauen. Qonto betreibt derzeit rund 10 Modelle für maschinelles Lernen zur Risiko-, Geldwäsche- und Betrugserkennung und ist bestrebt, den Abgleich eingehender Transaktionen mit generierten Rechnungen zu automatisieren, um das Finanzmanagement für seine Geschäftskunden zu optimieren.

Mit einer offenen KI-Rolle nutzt Zepz Modelle des maschinellen Lernens, um Betrug zu bekämpfen und finanzielle Zeitreihen und Abwanderungsraten vorherzusagen. Das Unternehmen setzt einen Tech-Stack ein, der Airflow, Fivetran, DBT, BigQuery und BigTable umfasst, wobei der Schwerpunkt auf Python liegt.

OakNorth verfügt über ein Data-Science-Team mit mehreren Dutzend Mitgliedern. Es nutzt KI-Modelle für Kundeninteraktionen, Branchenprognosen, Risikobewertungen und mehr und trägt so zu seinem ganzheitlichen Ansatz bei der KI-Implementierung bei.

Der Gründer von Mollie, Adriaan Mol, stellt sich eine KI-durchdrungene Zukunft vor und das Unternehmen ist bestrebt, an der Spitze zu bleiben. Auch wenn es nach wie vor kaum Einzelheiten zu seinem aktuellen KI-Team und seinen Anwendungen gibt, ist die optimistische Einschätzung des Unternehmens hinsichtlich des KI-Potenzials offensichtlich.

Checkout.com sucht einen Ingenieur für maschinelles Lernen, um seine Bemühungen zur Betrugserkennung zu verstärken. Das Unternehmen verfügt über eine lange Geschichte KI-gesteuerter Produkteinführungen und konzentriert sich darauf, seinen Händlern Transaktionsbetrugsvorhersagen nahezu in Echtzeit bereitzustellen.

Die KI-Entwicklung von N26 konzentriert sich auf die Banksicherheit. Ihre auf maschinellem Lernen basierenden Betrugswahrscheinlichkeitsmodelle erkennen aktiv verdächtiges Kundenverhalten und reduzieren so Betrugs- und Geldwäschefälle erheblich.

Die KI-Bemühungen von Klarna erstrecken sich auf Hyperpersonalisierung und Produktempfehlungen, während das Unternehmen in den Bereich der All-in-One-Shopping-Apps vordringt. Das Unternehmen stellt sich eine Zukunft mit KI-gesteuerter Personalisierung, KI-Einkaufsassistenten und innovativen Einkaufserlebnissen vor.

12. Trade Republic für Weiterentwicklungen der Datenplattform

Die Datenplattform und ML-Modellanwendungen von Trade Republic bleiben unter Verschluss, aber die Suche des Unternehmens nach einem leitenden Dateningenieur zeigt, dass es sich für die Nutzung datengesteuerter Erkenntnisse einsetzt.

Obwohl spezifische Details begrenzt sind, konzentriert sich das KI-Team von Wefox auf die Steigerung der Produktivität von Versicherungsmaklern.

GoCardless nutzt KI, um seine Funktion „GoCardless Success+“ zu verbessern und Unternehmen dabei zu helfen, fehlgeschlagene Zahlungen wiederherzustellen.

Die schnelle Akzeptanz der KI-Technologie im europäischen Fintech-Bereich ist spürbar, da die Top-Player der Branche nach KI-Talenten verlangen. Der Anstieg der Rekrutierungsbemühungen, begleitet von hohen Gehältern, unterstreicht die entscheidende Rolle, die KI bei der Neudefinition der Fintech-Landschaft spielen wird. Mit Anwendungen, die von der Betrugserkennung bis zur Verbesserung des Kundenerlebnisses reichen, verspricht die Integration von KI in Fintech Effizienz und Innovation und festigt ihren Status als der Technologiesektor, den es in der Region zu beobachten gilt.

Editah ist eine vielseitige Fintech-Analystin mit einem tiefen Verständnis für Blockchain-Domänen. So sehr sie von Technologie fasziniert ist, so faszinierend findet sie auch die Schnittstelle zwischen Technologie und Finanzen. Ihr besonderes Interesse an digitalen Geldbörsen und Blockchain kommt ihrem Publikum zugute.