Wir verbinden KI-Technologie mit Finanzexpertise

Gegründet 2021 in München, entwickelt HansesaQuantAi intelligente Lösungen für modernes Finanzmanagement.

Unsere Geschichte

HansesaQuantAi entstand aus einer einfachen Beobachtung: Die meisten Menschen haben keinen klaren Überblick über ihre Finanzen, obwohl sie täglich dutzende Transaktionen durchführen.

Unser Gründerteam aus KI-Forschern und ehemaligen Investmentbankern erkannte, dass maschinelles Lernen diese Lücke schließen kann. Was für Hedgefonds funktioniert, kann auch Privatpersonen helfen.

Heute analysiert unsere Technologie täglich über 180.000 Transaktionen und hilft Menschen dabei, finanziell bessere Entscheidungen zu treffen.

2021
Gründung in München
2022
Erste 500 Nutzer
2023
BaFin-Registrierung
2024
2.000+ aktive Kunden
2026
Expansion nach Österreich

Unsere Mission

Wir demokratisieren Zugang zu professioneller Finanzanalyse. Jeder Mensch verdient die gleiche Technologie, die bisher nur Vermögensverwaltungen zur Verfügung stand.

Unsere Werte

Transparenz

Keine versteckten Gebühren, keine undurchsichtigen Algorithmen. Sie verstehen immer, warum wir eine Empfehlung aussprechen.

Datenschutz

Ihre Finanzdaten gehören Ihnen. Wir verkaufen keine Daten und speichern alles verschlüsselt auf deutschen Servern.

Innovation

Wir investieren 40% unseres Umsatzes in Forschung und Entwicklung, um unsere KI ständig zu verbessern.

Kundenerfolg

Wir messen unseren Erfolg an Ihren Ergebnissen. Wenn Sie Geld sparen oder mehr verdienen, haben wir unsere Arbeit gut gemacht.

Führungsteam

Dr. Martin Schneider

CEO & Gründer

Promovierter Informatiker, ehemals Senior Data Scientist bei Google Research. 15 Jahre Erfahrung in maschinellem Lernen.

Lisa Weber

CFO & Co-Gründerin

Ehemalige Investmentbankerin bei Goldman Sachs. Spezialistin für quantitative Finanzanalyse und Risikomanagement.

Thomas Bauer

CTO

Cloud-Architekt mit 12 Jahren Erfahrung in Fintech-Infrastruktur. Ehemals Lead Engineer bei N26.

Technologie, die funktioniert

Unsere proprietäre KI-Engine kombiniert Deep Learning mit klassischen Finanzmodellen. Das Resultat: Präzise Vorhersagen und praktische Empfehlungen.

  • Neural Network-basierte Mustererkennung
  • Echtzeit-Datenverarbeitung
  • Predictive Analytics für Ausgabentrends
  • Portfolio-Optimierung mit Modern Portfolio Theory
  • Natural Language Processing für Transaktionskategorisierung
99,7%
Uptime
<200ms
Analysezeit
8M+
Datenpunkte
ISO 27001
Zertifiziert

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