Xiaozhuankuai hat seine C-Finanzierungsrunde in Höhe von 150 Millionen Yuan gestartet, zu den Investoren der B-Runde gehören Yuanhe Hope und weitere Institutionen.

KI schließt den geschlossenen Transaktionskreislauf für flexible Arbeitskräfte ab, Xiaozhuanqi strebt eine Serie-C-Finanzierung an

Für ein kettenförmiges Gastgewerbeunternehmen ist das Fehlen von 30 Teilzeitkräften in fünf neuen Filialen in Hangzhou im nächsten Monat keine besonders komplizierte Rechenaufgabe. Die vollständige und regelkonforme Abwicklung der Rekrutierung, Vertragsunterzeichnung, Schichtplanung, Anwesenheitserfassung, Abnahme, Gehaltsberechnung, Rechnungsstellung und Steueranmeldung für diese 30 Personen erfordert jedoch oft die Beteiligung von Personalabteilungen, Finanzabteilungen, Rechtsabteilungen und mehreren externen Dienstleistern. Ähnliche Szenarien breiten sich von Gastgewerbe und Einzelhandel auf Bereiche wie Fertigung, Logistik, Kundenservice und Lieferkette aus. Shanghai Xiaozhuanqi Network Technology Co., Ltd. definiert diese Anforderungen als „Arbeitsvermittlungstransaktionen“ und nicht als „Stellenausschreibungen“ und versucht, sie mit einer KI-nativen Transaktionsinfrastruktur zu bedienen. Derzeit hat Xiaozhuanqi die Serie-C-Finanzierung eingeleitet, mit einem geplanten Finanzierungsvolumen von 150 Millionen Yuan, das voraussichtlich die wichtigsten Meilensteine für die nächsten 12 bis 18 Monate abdecken wird.

Angebot und Nachfrage sind gleichzeitig fragmentiert, für Arbeitsvermittlungstransaktionen fehlt eine vertrauenswürdige Grundlage

In China hat die Zahl der Personen in breit definierten flexiblen Beschäftigungsverhältnissen 300 Millionen überschritten, was fast 40 % der gesamten Erwerbsbevölkerung des Landes entspricht. Gleichzeitig beträgt die Zahl der selbstständigen Einzelunternehmer (OPC) in Form von individuellen Gewerbetreibenden über 16 Millionen, was rund 27 % der Gesamtzahl der Unternehmen ausmacht. Branchenforschungen, auf die sich Xiaozhuanqi beruft, prognostizieren, dass der chinesische Markt für flexible Arbeitskräfte im Jahr 2026 voraussichtlich um rund 15 % im Vergleich zum Vorjahr wachsen wird, und die Zahl der Personen in flexiblen Beschäftigungsverhältnissen wird voraussichtlich um rund 33 % im Vergleich zum Vorjahr zunehmen. Hinter den Zahlen verbergen sich strukturelle Veränderungen: Angesichts von Nachfrageschwankungen, sich wandelnden Qualifikationsanforderungen und Druck auf die Betriebseffizienz verlagern Unternehmen ihre festen Personalstellen zunehmend auf Projektvergabe, flexible Arbeitskräfte und flexible Personalressourcen. Auch Einzelpersonen haben nicht mehr nur eine Vollzeitstelle, sondern kombinieren gleichzeitig verschiedene Beschäftigungsformen wie Vollzeit, Teilzeit, Projektarbeit und die Verwertung eigener Fähigkeiten.

Das Problem besteht darin, dass die zwischen beiden Seiten liegende Zwischenschicht nach wie vor zersplittert ist. Rekrutierungsplattformen sind gut darin, Informationen zusammenzubringen, können aber keine Ergebnisse liefern. Personal-SaaS-Lösungen zeichnen sich durch Prozessverwaltung aus, verfügen aber nicht über ein zweiseitiges Netz aus Angebot und Nachfrage. Plattformen für flexible Arbeitskräfte können die Zuweisung und Abrechnung standardisierter Aufträge durchführen, sind aber kaum in der Lage, komplexe Leistungen mit branchenübergreifender, regionsübergreifender und vielfältiger Ausprägung abzudecken. Globale Employer-of-Record- und Gehaltsabrechnungsdienstleister lösen Probleme bei grenzüberschreitender Regelkonformität, fehlt aber die lokale Echtzeitdichte von Angebot und Nachfrage. Nach der Einschätzung von Xiaozhuanqi fehlt es in diesem Markt nicht an einem weiteren Zugangspunkt für Datenverkehr, sondern an einer Transaktionsgrundlage, die die Erkennung von Chancen, die Kombination von Ressourcen, die Leistungserbringung und die Abrechnung miteinander verbindet.

Veränderungen im regulatorischen Umfeld vergrößern diese Lücke weiter. Die Beurteilung von Arbeitsverhältnissen vollzieht sich zunehmend von der „Vertragsbezogenheit“ hin zur „Berücksichtigung der tatsächlichen Verwaltung und Leistungserbringung“. Die Steueraufsicht vollzieht sich ebenfalls von der „Ergebnismeldung“ hin zu einer durchdringenden Prüfung von Datenströmen wie Identität, Einkommen, Verträgen, Dienstleistungen, Kapital, Rechnungen und Informationen. Verschiedene Beschäftigungsformen wie Vollzeitbeschäftigung, Teilzeitbeschäftigung und plattformgestützte Beschäftigung unterliegen jeweils unterschiedlichen Regeln für Verträge, Gehalts- und Steuerangelegenheiten, Sozialversicherung und Absicherung. Eine manuelle Beurteilung ist weder skalierbar noch fehlerfrei. Regelkonformität wird damit von einer reinen Rechtsaufgabe zu einer systematisch zu unterstützenden Infrastrukturfähigkeit.

Arbeitsplätze in Aufgaben und Fähigkeiten aufteilen und berufliche Intelligenz anhand tatsächlicher Leistungsergebnisse trainieren

Der Ansatz von Xiaozhuanqi besteht darin, zuerst die Art und Weise der Erfassung der Angebotsseite neu zu gestalten. Die Plattform teilt Arbeitsplätze in Aufgaben- und Fähigkeitseinheiten auf, baut ein Fähigkeitsmodell rund um die Achse „Aufgabe – Fähigkeit – Arbeitskraft – Ergebnis“ auf und korrigiert es kontinuierlich anhand tatsächlicher Leistungsaufzeichnungen, Lieferergebnisse und Unternehmensbewertungen, um eine Grundlage für berufliche Intelligenz zu bilden, die sich von statischen Lebenslaufdatenbanken unterscheidet. Die sogenannte berufliche Intelligenz umfasst drei Ebenen: fähigkeitsorientierte Fähigkeitsgraphen, berufliche Entwicklung und Chancenempfehlungen für Einzelpersonen sowie Einblicke in die Belegschaft und Prognosen zur Leistungserbringung für Unternehmen. Für Arbeitnehmer werden Bildungsverläufe, Ausbildungsnachweise, Fähigkeitsniveaus sowie Arbeitsplatz- und Aufgabenverläufe zu überprüfbaren beruflichen Vermögenskonten zusammengefasst. Für Unternehmen werden Anforderungen in abgleichbare Fähigkeitskombinationen aufgeteilt, anhand derer das System geeignete Kandidaten ermittelt, Leistungen vorhersagt und Abweichungen koordiniert bearbeitet.

Die Trainingsdaten für dieses Modell stammen aus den Transaktionen selbst. Entsprechend allen Verknüpfungspunkten des gesamten Prozesses, die Xiaozhuanqi abdeckt – Bewerbung, Kommunikation, Einstellung, Vertragsunterzeichnung, Arbeitsaufnahme, Aufgabenausführung, Abnahme, Einkommen und Abrechnung – erzeugt jede Transaktion neue Leistungsaufzeichnungen, Einkommensdaten, Bewertungen und Ergebnisvalidierungen, die das Modell bei der Erfassung von Aufgaben, der Überprüfung von Fähigkeiten und der Vorhersage von Leistungen unterstützen. Das Unternehmen gibt an, dass die Modellbewertung auf die Umwandlung tatsächlicher Ergebnisse und nicht auf die Klickrate von Empfehlungen abzielt, und die Zuordnungsregeln den Prinzipien von Fairness, Inklusion und Transparenz entsprechen müssen. Derzeit hat der KI-Agent von Xiaozhuanqi insgesamt über 3 Millionen Bewerber bearbeitet, wobei die automatische Bearbeitungsrate für Standardprozesse 95 % erreicht. Der Agent übernimmt Aufgaben wie die Klärung von Anforderungen, die Aufgabenzergliederung, die Zusammenstellung von Arbeitskräften und die Verwaltung der Leistungserbringung, während Menschen für die Definition von Zielen, Regeln und Verantwortungsbereichen sowie die Kontrolle von Risikopunkten zuständig sind.

Auf der Seite der Regelkonformität richtet Xiaozhuanqi für jede Transaktion eine einheitliche Geschäfts-ID ein, die Vertragsfluss, Dienstleistungsfluss, Kapitalfluss, Rechnungsfluss und Informationsfluss miteinander verbindet, und ist an die Datenschnittstelle der staatlichen Steuerbehörden zur direkten Meldung angeschlossen, sodass Transaktionen von „papiermäßiger Regelkonformität“ zu wiederherstellbaren, überprüfbaren und auditierbaren Vorgängen werden. Das System konfiguriert für neun Hauptkategorien von Beschäftigungsformen jeweils regelkonforme Prüfverfahren, Gehaltsberechnungen und Steueranmeldungsprozesse, wobei die vierdimensionale KI-Prüfung zur Einhaltung von Vorschriften in den Prozessablauf integriert ist. Das Unternehmen erklärt, dass diese Konstruktion dazu dienen soll, die komplexe Beschäftigung in verschiedenen Formen, die früher auf einer großen Anzahl von Dienstleistern beruhte, mit geringen Grenzkosten erweiterbar zu machen.

Ökosystemübergreifende Erreichbarkeit und regelkonforme Grundlage schaffen Wettbewerbsvorteile, die Mittel der Serie C fließen in drei Bereiche des Aufbaus

Das Netz aus Angebot und Nachfrage ist die Voraussetzung dafür, dass diese Grundlage funktionsfähig ist. Auf der Seite der Einzelpersonen baut Xiaozhuanqi tief mit der Beschäftigungsplattform von Alipay zusammen, um einen vertrauenswürdigen Identitätszugang und einen exklusiven, geräteübergreifenden Kommunikationszugang zu schaffen, mit über 700.000 monatlich aktiven Nutzern. In den Szenarien „Arbeit in der Nähe“ von WeChat und Tencent Maps deckt das Unternehmen 87 Städte ab, indem es Standortdaten mit sozialen Funktionen kombiniert. Offline bildet es durch gemeinsam mit Regierung und Unternehmen aufgebaute Beschäftigungsdienststellen einen „15-Minuten-Beschäftigungsradius“ mit über 10.000 Standorten in mehr als 200 Städten, wobei insgesamt über 1,45 Millionen Stellen bereitgestellt wurden und mehr als 2,3 Millionen Personen sich per Gesichtserkennung beworben haben. Auf der Seite der Unternehmen baut Xiaozhuanqi exklusiv mit der Händlerplattform von Meituan zusammen und deckt alle deren Händler ab. Über 1688 verbindet es sich direkt mit den Beschäftigungsanforderungen von Millionen von Lieferkettenunternehmen, und die Direktvermittlung für Arbeitskräfte ist mit Kollaborationsplattformen wie DingTalk und Feishu zur Koordinierung verbunden. Das Unternehmen gibt an, dass sein Netzwerk rund 200 Millionen Personen in flexiblen Beschäftigungsverhältnissen und rund 10 Millionen Unternehmen erreicht hat, wobei insgesamt über 1 Million Unternehmen bedient wurden.

Bei der Kommerzialisierung stammen die Einnahmen von Xiaozhuanqi aus verschiedenen Quellen: Transaktions- und Ergebnisgebühren, Unternehmens-API-Dienste und Abonnements für persönliche Agenten. Die Finanzprognose des Unternehmens zeigt, dass die Einnahmen innerhalb von vier Jahren von rund 103 Millionen Yuan auf rund 6 Milliarden Yuan steigen werden, die Bruttogesamtmarge von 14 % auf 32 % ansteigen wird, das EBITDA im Jahr 2027 positiv wird (voraussichtlich rund 56,7 Millionen Yuan im Jahr 2027 und rund 240 Millionen Yuan im Jahr 2028) und die Einreichung des IPO-Antrags im Jahr 2028 geplant ist, wobei der Dual-Listings-Ansatz an der Hongkonger Börse und der Sci-Tech Innovation Board bevorzugt wird. Der Umsatz im Jahr 2026 wird voraussichtlich über 500 Millionen Yuan erreichen. Es ist zu beachten, dass die oben genannten Zahlen Prognosen des Unternehmens auf Basis des aktuellen Geschäftsverlaufs sind und noch nicht geprüft wurden.

Die Zusammensetzung des Teams passt zu dem Schnittstellenbereich, in dem sich Xiaozhuanqi befindet. Rong Haixu, Gründer und CEO, ist ein Serienunternehmer mit Hintergrund im Internet und Personalwesen und verfügt über mehr als zehn Jahre Branchenerfahrung. Ai Bo, Partner und CFO, ist ebenfalls Serienunternehmer und verantwortlich für strategische Planung und Kapitalbeschaffung. Li Yuequn, Leiter des KI-Bereichs, ist Master für Mustererkennung an der Chinesischen Akademie der Wissenschaften, war früher Algorithmusexperte bei Tencent und Alibaba und leitete die Umsetzung des vertikalen föderalen Lernens und des Large-Language-Model-Empfehlungssystems auf der intelligenten Empfehlungsplattform von Tencent Cloud. Zhang Junliang, Produkt-VP, leitete früher bei Alipay die Umstellung des Transaktionssystems von PCs hin zu einem offenen Ökosystem. Du Jiang, Betriebs-VP, war früher Betriebsdirektor bei Alibaba und Alipay und beteiligte sich am Aufbau von Transaktionsökosystemen mit einem Transaktionsvolumen im Billionenbereich und Nutzerzahlen im Hundertmillionenbereich. Die unabhängigen Direktoren He Yongming war früher Vizepräsident der Ant Group und CTO von Alipay, Ye Jun ist Vizepräsident der Alibaba Group und war früher CEO von DingTalk. Darüber hinaus fungieren Zhang Chenggang, außerordentlicher Professor an der Capital University of Economics and Business und Direktor des Forschungszentrums für neue Beschäftigungsformen in China, sowie Li Ning, Professor an der Abteilung für Führung und Organisationsmanagement der Tsinghua-Universität, als Sonderberater.

Bei der Finanzierung hat Xiaozhuanqi zuvor vier Finanzierungsrunden abgeschlossen: Die Angel-Runde im Jahr 2019 wurde von Haofang Venture Capital und Pan Gu Venture Capital investiert, die Pre-A-Runde im Jahr 2020 von Pan Gu Venture Capital, New Horizon Venture Capital und Pru Capital, die A-Runde im Jahr 2022 beteiligten sich Haofang Venture Capital, Huiqiu Investment, New Horizon Venture Capital, Fanchuang Capital, Pan Gu Venture Capital und andere, und die Serie-B-Finanzierung im Jahr 2025 belief sich auf mehrere hundert Millionen Yuan mit Investoren wie Yuanhe Hope, Baoshan State-owned Investment, Xinsongnan, Suzhou Industrial Fund, Pan Gu Venture Capital, New Horizon Venture Capital und Huiqiu Investment. Die 150 Millionen Yuan aus dieser Runde werden hauptsächlich für drei Bereiche verwendet: Erweiterung der Transaktionsdichte in Kernbranchen, Schlüsselstädten und bei Großkunden zur Verbesserung der regionalen Dichte von Angebot und Nachfrage, der Stellenbesetzungsrate, der Wiederkaufrate von Unternehmen und der Qualität der Leistungserbringung; Training des Modells für berufliche Intelligenz anhand von Aufgaben, Fähigkeiten und tatsächlichen Leistungsergebnissen, Bereitstellung von Agenten für Unternehmen und Einzelpersonen zur Verbesserung der Effizienz bei Kommunikation und Zusammenarbeit, Leistungsverwaltung und Bearbeitung von Abweichungen; Modernisierung von Systemen für Verträge, Leistungserbringung, Kapital, Rechnungen, Gehalts- und Steuerangelegenheiten, Risikokontrolle und Daten zur Unterstützung skalierbarer Transaktionen für regionsübergreifende, branchenübergreifende und vielfältige Beschäftigungsformen.