Unser KI-Startup wächst monatlich um 37 % und hilft Beratern dabei, mehr Zeit mit Kunden zu verbringen: sagen die Marloo-Mitgründer
Wichtige Erkenntnisse
- •Marloo wurde gegründet, nachdem die Gründer sieben Jahre lang Retail-Investment-Plattformen aufgebaut hatten, die Kunden keine direkte Anlageberatung geben konnten.
- •Das Unternehmen sagt, es habe seit dem Start ein durchschnittliches monatliches Umsatzwachstum von 37% erzielt und mehr als 900 zahlende Beratungsfirmen in acht Ländern gewonnen.
- •Marloo hat insgesamt $13 million aufgenommen, darunter eine $3 million pre seed Runde und eine $10 million seed Runde im Abstand von sechs Monaten.
- •Das Unternehmen expandiert in die U.S., die es als weltweit größten wealth management market bezeichnet.
- •Marloo argumentiert, dass KI Beratern helfen kann, Admin zu reduzieren, am stärksten betroffene Kunden zu identifizieren und mehr Zeit für menschliches Urteilsvermögen zu haben.

Bevor wir unser heutiges Startup aufgebaut haben, verbrachten wir sieben Jahre damit, Retail-Investment-Plattformen zu entwickeln, die Millionen von Menschen erstmals an das Investieren heranführten.
Sharesies und Lightyear waren stark regulierte Unternehmen, die heute mehr als £7 billion in assets verwalten, und Kunden fragten uns immer wieder: In was soll ich investieren? Es frustrierte uns, dass wir ihnen in sinnvoller Weise nicht helfen konnten.
In Phasen extremer Volatilität, einschließlich der Trump tariffs und der Pandemie, konnten wir nur eine E-Mail verschicken, in der es im Wesentlichen hieß: „don’t panic“. Markets go up, markets go down. Weiter konnten wir nicht gehen, weil wir keine Möglichkeit hatten, echte Beratung zu geben. Plattformen dieser Art verfügen in der Regel über Lizenzen zum Verkauf von Investments, nicht jedoch dazu, Menschen zu sagen, welche sie kaufen sollen; in den meisten großen Märkten erfordern persönliche Empfehlungen eine separate Beratungserlaubnis mit eigenen Pflichten und Haftungsrisiken. Wir sahen, wie Kunden hoch kauften und niedrig verkauften, und das war unglaublich frustrierend, weil wir schlicht nicht helfen konnten.
Gleichzeitig trafen Kunden komplexe finanzielle Entscheidungen über retirement, growing a family, inheritance oder den Kauf ihres ersten Hauses. Das waren nicht nur Anlagefragen, sondern lebensverändernde Momente, in denen gute Beratung entscheidend war. Und doch bekam sie die Mehrheit der Menschen nicht. Diese Diskrepanz beschreiben politische Entscheidungsträger und Branchenverbände als die „advice gap“ — die große Gruppe von Menschen, die bei weitreichenden Finanzentscheidungen Hilfe braucht, aber unter dem Vermögensniveau liegt, ab dem eine 1:1-Beratung für ein Unternehmen wirtschaftlich ist.
Deshalb haben wir Marloo gegründet. Nicht, um selbst financial advice zu leisten, sondern um das Leben derjenigen zu erleichtern, die es können — financial advisers. Das sind Menschen, die in Admin und paperwork untergehen, was sie von dem entfernt, was sie lieben: der Arbeit mit Kunden.
Nur 15 Monate später gibt Marloo an, seit dem Start durchschnittlich 37% monthly revenue growth zu verzeichnen, mehr als 900 zahlende advisory firms in acht Ländern an Bord geholt zu haben und in die U.S. zu expandieren, den weltweit größten wealth management market. Das Unternehmen sagt, es kenne kein anderes Unternehmen, das dies über so viele Märkte hinweg tut. Es hat $13 million aufgenommen, darunter eine $3 million pre seed und eine $10 million seed Runde, die beiden Runden lagen nur sechs Monate auseinander.
Das Unternehmen sagte, es habe in den schwierigsten, am stärksten regulierten Märkten begonnen, und diese Grundlage habe es ermöglicht, in 15 Monaten in acht Länder vorzustoßen. Ein neuer Markt dauert nun Tage statt Monate. Der regulatorische Hintergrund selbst verändert sich: Aufsichtsbehörden, darunter die UK’s Financial Conduct Authority, haben öffentlich dazu konsultiert, wie KI in financial services reguliert werden sollte, und der EU’s AI Act führt unionsweite, risikobasierte Regeln für die Technologie ein.
Marloos Wachstum kommt zu einem Zeitpunkt, an dem die investment landscape komplizierter ist als je zuvor. Über Jahrzehnte bauten financial advisers Portfolios auf, indem sie das Geld eines Kunden auf feste Kategorien wie shares, bonds, property und alternative investment vehicles verteilten. Jetzt sind auch asset classes verfügbar, die früher nur den sehr Reichen vorbehalten waren.
Assets, die einst nur für institutionelle Anleger bestimmt waren, werden nun verpackt und an Privatanleger verkauft, und die Mindestanlagesummen sind von Millionen auf Tausende gefallen. Die Breite der Exponierung hat zugenommen, die Bezeichnungen haben jedoch nicht Schritt gehalten. Millionen von Menschen können nun Dinge kaufen, die niemand ihnen jemals erklären musste.
Das bedeutet auch, dass sich das Profil der Kunden für financial advisers verändert hat. Ein Elternteil, der bald school fees zahlen muss, braucht ein anderes Portfolio als ein Unternehmer, der sich auf den Verkauf eines Unternehmens vorbereitet, selbst bei gleichem Vermögen und gleicher Risikobereitschaft.
Berater müssen nun praktischere Fragen stellen: Kann der Kunde schnell auf sein Geld zugreifen? Wie verschafft die Anlage Einkommen? Wie könnte sie sich in einer Krise entwickeln? Kann sie 10 Jahre lang unangetastet bleiben?
Das hat konkrete Folgen, denn persönliche Beratung kostet pro Kunde mehr Zeit als jemanden in ein Modellportfolio einzuordnen. Die besten Berater sind bereits ausgelastet, und mehr personalisierte Beratung für eine breitere Kundengruppe erfordert mehr Zeit — und Zeit war schon immer knapp.
Es wird immer wieder gesagt, dass KI human jobs nicht ersetzen, sondern verändern wird, und dass diejenigen erfolgreich sein werden, die lernen, sie zu nutzen, während sie besser wird. Zumindest wenn es um financial advice geht, stimmt das absolut.
Ein advisor kann nicht ohne Weiteres beantworten, welcher von 200 Kunden von einer Zinsänderung am stärksten betroffen sein wird: Ihre relative Exponierung liegt nicht irgendwo in einer beschrifteten Box. Man muss Kunde für Kunde vorgehen: Was KI tun kann, ist diese Liste auf eine Handvoll zu verkleinern und dem Berater zu überlassen, was er in jedem Fall tut und diese Entscheidung zu verantworten.
KI kann Beratern helfen, diese individuellen Umstände zu modellieren, ohne stundenlang jedes Portfolio manuell neu aufzubauen. Menschliches Urteilsvermögen wird jedoch immer nötig sein, um zu verstehen, welche Ziele wichtig sind und welche Kompromisse ein Kunde akzeptieren kann.
Das bedeutet: Wenn sich investment categories annähern, müssen Portfolios persönlicher und nicht komplizierter werden. Die Branche muss aufhören, Menschen in starre Allokationen zu pressen, und stattdessen das Geld der Kunden um die Leben herum strukturieren, die sie führen wollen.
Wir haben dieses Unternehmen gegründet, weil wir den Menschen, die uns um Rat fragten, nicht helfen konnten. Jetzt glauben wir, dass wir mit der Rückgabe von Zeit an Berater Teil eines Generationenwandels sind — eines Wandels, in dem persönliche, menschliche Beratung endlich viel mehr Menschen erreicht als je zuvor.
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