Klarna und Google Cloud geben strategische KI-Partnerschaft bekannt

Klarna und Google Cloud gehen eine strategische, KI-orientierte Partnerschaft ein. Die Unternehmen wollen Innovation, Kreativität und kundenorientierte Produkte für die mehr als 114 Millionen Klarna-Kunden vorantreiben. Doch was bedeutet das für Anwender und die fast 800.000 Händler in der Praxis?

Klarna ist ein schwedisches FinTech. Zu den Kunden gehören große E-Commerce-Plattformen und -Dienstleister wie Uber, H&M, Ikea, Expedia, Nike oder Airbnb. Verbraucher kennen Klarna als Bezahldienst im Rahmen des Checkouts. Vor allem die Später-Bezahlen-Funktion ist populär. Händler profitieren durch die Auslagerung der Zahlungsabwicklung und verlagern ihr Risiko. Über die Plattform werden täglich bi zu 2,9 Millionen Transaktionen abgewickelt.

Künftig will Klarna die gesamte KI-Palette von Google Cloud nutzen – von der Infrastruktur über die Plattform bis hin zu Modellen – um die Entwicklung innovativer, verbraucherorientierter Produkte und kreativer Kampagnen zu beschleunigen. Dazu wird Klarna die neuesten generativen Medienmodelle von Google, darunter Veo 2 und Gemini 2.5 Flash Image (Nano Banana) nutzen, um dynamische digitale Lookbooks für Verbraucher zu erstellen. Die KI-Modelle sollen auch helfen, die mehr als 200 Millionen Bilder in der Bibliothek zu regenerieren und zu verfeinern. Visuelle Inhalte sollen so an die Vorlieben der Anwender angepasst werden.

"Bei Klarna setzen wir KI nicht nur ein, um Abläufe zu optimieren, sondern auch, um Kreativität selbst neu zu denken", so David Sandström, Chief Marketing Officer bei Klarna. "Durch die Kombination der führenden KI-Modelle von Google Cloud mit den einzigartigen Verbrauchererkenntnissen von Klarna können wir Erfahrungen schaffen, die sich intelligenter und persönlicher anfühlen. Erste Pilotprojekte zeigen bereits das Potenzial: KI-gesteuerte kreative Konzepte, von dynamischen digitalen Lookbooks bis hin zu hyper-personalisierten Produktkampagnen, haben die Verweildauer in unserer App um 15 Prozent und die Bestellungen um 50 Prozent gesteigert. Für uns ist dies ein Beweis dafür, dass die Kombination von Kreativität und KI die Art und Weise, wie Menschen einkaufen, verändern kann."

Hyperpersonalisierung vs. Datenschutz

Mithilfe der Google-KI-Modelle will Klarna hyper-personalisierte Marketingkampagnen für die Nutzer erstellen. Dazu sollen zunächst die Teams von Klarna für den optimalen Einsatz der KI-Werkzeuge fit gemacht werden. "Um in dieser neuen KI-Ära führend zu sein, benötigen Unternehmen mehr als nur Tools – sie brauchen strategische Fähigkeiten. Genau das wollen wir mit unserer Partnerschaft mit Klarna erreichen", so Marianne Janik, Vice President, EMEA North bei Google Cloud. "Unsere integrierte, KI-optimierte Plattform und unsere hochmodernen Modelle ermöglichen es Klarna, eine erhebliche kreative Geschwindigkeit zu entfalten und Innovationen voranzutreiben. Wir sind stolz darauf, Klarna nicht nur bei der Einführung von KI zu unterstützen, sondern auch dabei, das Kundenerlebnis grundlegend neu zu definieren."

Die geplante Hyperpersonalisierung erfordert jedoch eine noch umfassendere Auswertung von Verbraucherdaten. In der Vergangenheit stand Klarna wegen seiner Praxis bei der Datenverarbeitung bereits mehrfach in der Kritik. Einer der Vorwürfe lautete, dass der Bezahldienstleister auf mehr Daten zugreift, als er laut DSGVO zur Abwicklung seiner Dienste benötigt. 2021 konnten wegen eines Konfigurationsfehlers im Zuge eines Updates Nutzer der Klarna-App einige Informationen von anderen Anwendern sehen.

KI gegen Betrug und Geldwäsche

Klarna will die KI-Hardware und das Know-how von Google Cloud auch zum Training grafischer neuronaler Netze nutzen, um Betrug und Geldwäsche auf seiner Plattform zu bekämpfen. Diese fortschrittlichen Machine-Learning-Modelle wurden entwickelt, um komplexe Beziehungen und Verbindungen zwischen Entitäten – wie Nutzern, Transaktionen und Geräten – zu analysieren und Anomalien und verdächtige Muster mit größerer Genauigkeit zu erkennen.

Solche Analysen sind jedoch nur mit einer umfangreichen Datenbasis und tiefgehenden Analysen möglich. Es müssten wesentlich mehr Daten erhoben und korreliert werden, als für die Abwicklung einer Transaktion benötigt werden.

Der Artikel erschien zuerst bei unserer Schwesterpublikation Computingdeutschland.de.

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