Lisa Hartmann
Europa und seine Banken, Versicherungen und Fintechs reden seit Jahren von KI-Revolution — und investieren? Gemessen an den Summen, die jenseits des Atlantiks in künstliche Intelligenz fließen, wirkt das europäische Engagement wie ein spätes, zaghaftes Warmlaufen vor dem Marathon. Aber Moment: Die Zahlen zeigen nicht nur Stillstand, sondern eine sich langsam drehende Welle. 66 Prozent der Finanzunternehmen weltweit stecken 2026 Geld in KI-Systeme. In Europa tut sich was — auch wenn die Vergleiche mit den USA wehtun. Und zwar ordentlich.
Wer wissen will, wie KI-Investitionen wirklich funktionieren, sollte zunächst nach Silicon Valley und an die US-Ostküste schauen. Dort wurden 2026 nach vorläufigen Schätzungen 109,1 Milliarden US-Dollar an privatem Kapital in künstliche Intelligenz mobilisiert. Das ist keine Zahl aus dem Bauch heraus — das ist das Fünffache dessen, was der gesamte europäische Kontinent in derselben Kategorie aufgestellt hat. Europa kam im selben Zeitraum auf magere 19,4 Milliarden Dollar. Das ist, als würde man die deutsche Wirtschaftsleistung mit der eines mittelgroßen US-Bundesstaats vergleichen — technisch korrekt, aber rhetorisch vernichtend.
Rechnen wir das einmal durch: Auf jeden Dollar, der in Europa in KI-Startups, Infrastruktur und Finanz-KI fließt, kommen rund 5,6 Dollar in den USA. Das ist keine Trendwende, das ist ein strukturelles Gefälle mit Anachronismus-Charakter. Und dennoch: Die 19,4 Milliarden für Europa sind nicht nichts — sie sind 2,3-mal so viel wie ganz Asien (8,3 Milliarden Dollar, vor allem China-getrieben) und immerhin ein Fünftel des US-Volumens. Wer also behauptet, Europa investiere gar nicht in KI, übertreibt. Wer behauptet, Europa investiere genug, ist unwissend.
Was macht die Amerikaner so viel effizienter beim KI-Investieren? Ein Teil der Antwort liegt in der Struktur der Finanzmärkte selbst. US-Technologiekonzerne mit Cloud- und KI-Infrastruktur — Microsoft, Google, Amazon, Meta — reinvestieren Gewinne in dreistelliger Milliardenhöhe direkt in eigene KI-Entwicklung. Allein Microsoft hat 2026 geschätzt 30 bis 35 Milliarden Dollar in Rechenzentren und KI-Training gesteckt. Das ist mehr, als ganz Europa an privatem KI-Kapital aufbringt.
Europäische Konzerne derselben Größenordnung operieren in regulierten Sektoren mit völlig anderen Renditeerwartungen. Eine Deutsche Bank oder BNP Paribas kann nicht einfach fünf Milliarden in ein KI-Labor stecken, ohne dass Aufsichtsbehörden, Aktionäre und Medien gleichermaßen alarmiert reagieren. Die Bilanzsumme einer Bank ist kein Spielgeld — sie unterliegt Eigenkapitalvorschriften, Risikobewertungen und regulatorischen Stressszenarien, die jeden investierten Euro mehrfach rechtfertigen müssen. Das ist gut für die Stabilität des Finanzsystems. Für die KI-Revolution ist es ein Klotz am Bein.
Die Europäische Kommission hat die Dimension des Problems erkannt — zumindest rhetorisch. Die sogenannte InvestAI-Initiative zielt darauf ab, 200 Milliarden Euro an Investitionen zu mobilisieren. Davon sollen 20 Milliarden Euro in KI-Gigafabriken fließen: riesige Rechenzentren, die speziell für das Training und den Betrieb großer Sprachmodelle und KI-Systeme ausgelegt sind.
20 Milliarden Euro für Gigafabriken klingt erst einmal beeindruckend. Doch selbst diese Summe muss man relativieren. Allein die USA haben 2026 über 100 Milliarden Dollar an privaten KI-Investitionen mobilisiert — und das, ohne dass der Staat einen einzigen Dollar extra auf den Tisch legen musste. Die 20 Milliarden der EU sind überdies keine frischen Steuermittel, sondern ein Zielkorridor, der öffentliche und private Gelder bündeln soll. Das ist ungefähr so überzeugend, als würde eine Stadt verkünden, sie wolle „100 Millionen Euro für Sport mobilisieren“ — und dabei die Spendenaufrufe der ansässigen Vereine mitzählt.
Hinzu kommt: Die europäischen 20 Milliarden Euro müssen auch noch mit dem Rest der Welt konkurrieren. Allein die Golfstaaten haben angekündigt, 100 Milliarden Dollar in KI-Infrastruktur zu investieren. Saudi-Arabien baut mit Project Transcendence eine eigene KI-Industrie auf, die explizit auch europäische Fachkräfte abwerben soll. Wenn Brüssel seine 20 Milliarden in zehn Jahren zusammen hat, haben Riyadh und Abu Dhabi längst eigene Gigafabriken am Netz, die mit europäischen Cent singen.
Was die InvestAI-Initiative dennoch bedeutet: Die politische Klasse in Europa hat begriffen, dass künstliche Intelligenz nicht nur ein Thema für Fachpublikationen ist, sondern eine Frage der technologischen Souveränität. Wer bei KI nicht mitmischt, wird in zehn Jahren nicht nur wirtschaftlich abgehängt sein, sondern auch in der Lage, eigene Werte und Standards zu setzen. Das ist keine Kleinigkeit. Aber es ist ein Anfang — mehr nicht.
Der DLA Piper Report, eine der umfangreichsten Rechts- und Regulierungsstudien im Finanzsektor, liefert eine bemerkenswerte Zahl: 66 Prozent aller Finanzunternehmen weltweit haben 2026 ihre KI-Investitionen erhöht oder neu aufgelegt. Das sind zwei Prozentpunkte mehr als 2024. Auf den ersten Blick klingt das nach Stagnation — aber betrachten wir die absoluten Zahlen, wird das Bild differenzierter.
Die Studie unterscheidet nach Regionen und Unternehmensgrößen. Große Investmentbanken und Vermögensverwalter (AUM über 50 Milliarden Dollar) investieren im Schnitt 12 bis 18 Prozent ihres Technologiebudgets in KI-Anwendungen. Das klingt nach viel — und ist es für eine Branche, die historisch jedes IT-Projekt dreifach hinterfragt, bevor sie es genehmigt. Aber rechnen wir das gegen den absolute Budgets: Eine Bank mit 500 Millionen Euro jährlichem Tech-Budget steckt davon 60 bis 90 Millionen in KI. Davon wiederum geht ein erheblicher Teil in Infrastruktur, Lizenzen und Compliance — nicht in Innovation.
Bei Regionalbanken und kleineren Finanzinstituten liegt der Anteil bei 4 bis 7 Prozent — oft nicht aus Desinteresse, sondern aus schlichter Mangellage. Die IT-Infrastruktur vieler europäischer Regionalbanken ist noch nicht einmal darauf vorbereitet, große Sprachmodelle produktiv zu betreiben. Ihre Core-Banking-Systeme stammen teilweise aus einer Zeit, als das Internet noch „World Wide Web“ hieß und niemand an künstliche Intelligenz dachte. Die Integrationskosten für ein modernes KI-System in eine 25 Jahre alte Bankarchitektur sind absurd — und werden es auch bleiben, bis jemand diese Legacy-Systeme endlich abschreibt.
Interessant ist die Branchenspreizung innerhalb des Finanzsektors. Payment-Anbieter und Challenger Banks liegen vorne — sie haben die KI-Integration quasi in ihrer DNA, weil ihre Architektur von Grund auf digital ist und keine Altlasten mitschleppen. Adyen, Klarna, N26 — diese Unternehmen haben 2026 bereits produktive KI-Systeme im Einsatz, die Transaktionsanalysen, Betrugserkennung und automatisierten Kundenservice in Echtzeit steuern. Klassische Sachversicherer und Rückversicherer hinken hinterher; sie beschäftigen sich noch intensiv mit der Frage, wie ihre Legacy-Systeme aus den 1990er-Jahren überhaupt mit modernen KI-APIs kommunizieren sollen.
Und dann gibt es die Meldungen, die das ganze Dilemma in einer einzigen Transaktion bündeln. Alpaca, ein US-Fintech-Unternehmen mit Schwerpunkt auf API-basiertem Aktienhandel und Depotmanagement, hat WealthKernel übernommen — einen europäischen Anbieter, der B2B-Infrastruktur für Aktienhandel, Investment-APIs und Custody-Lösungen bereitstellt.
Was auf dem Papier wie eine normale Akquisition aussieht, ist bei genauerem Hinsehen ein Symptom. WealthKernel hatte sich in den vergangenen Jahren als eine der wenigen europäischen Plattformen positioniert, die Finanzinstituten den Zugang zu globalen Aktienmärkten über standardisierte APIs ermöglichen. Mehr als 50 Partnerunternehmen in Europa nutzten die Infrastruktur von WealthKernel, um ihren Endkunden Aktienhandel, ETF-Sparpläne und multinationale Depotlösungen anzubieten. Die Übernahme durch Alpaca bedeutet: Ein US-Spieler, der mit deutlich mehr Kapital und Skalierungserfahrung operiert, integriert die europäische Plattform in sein globales Angebot.
Was bleibt für Europa? Eine weitere strategische Kompetenz in nicht-europäischer Hand. Wer in fünf Jahren als europäisches Fintech einen Zugang zu globalen Aktien-APIs sucht, wird diesen mit hoher Wahrscheinlichkeit von einem US-Unternehmen beziehen — zu US-Konditionen, mit US-Datenspeicherung und unter US-Recht. Das ist kein Weltuntergang, aber es ist ein struktureller Nachteil, der sich kumuliert. Jede Akquisition wie diese verschiebt ein Stück Kontrolle über die europäische Finanzinfrastruktur nach Übersee.
Und es gibt einen zweiten, weniger offensichtlichen Effekt: das Wissen. WealthKernel hatte über Jahre hinweg spezifisches Know-how aufgebaut, wie europäische Regulierungsanforderungen — von der MiFID II bis zum ESMA-Rahmenwerk — in API-Produkte übersetzt werden. Eine Übernahme bedeutet jedoch nicht automatisch, dass dieses Know-how Europa unmittelbar verlässt oder die operative Kompetenz aus London verschwindet. Dennoch zeigt der Fall, wie schnell strategisch relevante Infrastruktur in größere, global skalierende Konzerne eingebunden wird. Für Europa bleibt damit ein strukturelles Risiko bestehen: Selbst wenn Teams, Standorte und Expertise zunächst erhalten bleiben, verlagert sich die Kontrolle über Plattformen, Kapitalströme und langfristige Produktentscheidungen zunehmend in internationale Konzernstrukturen.
Ein anderes Kapitel schreibt Solaris, das Berliner Fintech-Schwergewicht. Das Unternehmen hat 2026 seine Standorte in Frankreich, Italien und Spanien geschlossen und alle Aktivitäten in Deutschland konsolidiert. Offiziell ist von Effizienzgewinnen und strategischer Fokussierung die Rede. Inoffiziell — und in der Branche durchaus offen kommuniziert — geht es um eine Konzentration der KI-Entwicklung. Vier Standorte zu unterhalten, die jeweils eigene Teams, Tech-Stacks und Recruiting-Pipelines hatten, war beim aktuellen Wettbewerbsdruck keine Option mehr.
Solaris hat in den vergangenen zwei Jahren massiv in eigene KI-Infrastruktur investiert. Betrug das KI-Budget 2024 noch rund 15 Millionen Euro, wurden für 2026 knapp 60 Millionen Euro eingeplant. Eine Vervierfachung in zwei Jahren — das ist keine inkrementelle Verbesserung, das ist ein Paradigmenwechsel im Ressourcen-Einsatz. Diese Summen lassen sich nur rechtfertigen, wenn man sie auf eine konzentrierte Technologiebasis stellt — nicht auf vier Standorte mit jeweils eigenen Kommunikationswegen und Recruiting-Strategien.
Was bedeutet das für den europäischen Fintech-Markt? Solaris ist mit dieser Entscheidung nicht allein. Zahlreiche europäische Finanz-Startups und -Plattformen durchlaufen gerade eine Phase der Konsolidierung — nicht weil sie scheitern, sondern weil der Wettbewerbsdruck aus den USA sie zwingt, ihre Ressourcen zu bündeln. Die Kehrseite: In dem Maße, wie europäische Fintechs ihre Standorte zusammenstreichen, gehen auch Arbeitsplätze und lokale Wertschöpfung verloren. Lyon, Mailand und Madrid gucken in die Röhre. Das ist die unschöne Seite der Aufholjagd: Sie erfordert Opfer, und diese Opfer sind regional verteilt, während die Gewinne andernorts konzentriert werden.
Für die Solaris-Mitarbeiter in den geschlossenen Büros ist das kein abstraktes Szenario. Wer in Paris für ein Berliner Fintech arbeitete, hat jetzt die Wahl zwischen Umzug, Kündigung oder dem Aufbau einer neuen Karriere. Für ganze Ökosysteme — lokale Coworking-Spaces, ansässige Headhunter, regionale Softwareentwickler — bedeutet jeder Standortwechsel einen messbaren wirtschaftlichen Schaden. Das ist der Preis der Konzentration, und er wird selten in den Pressemitteilungen erwähnt.
Weniger bekannt als SAP, aber möglicherweise symptomatischer für die reale KI-Wirtschaft ist das französische Unternehmen Soitec. Der Halbleiterhersteller, der Materialien für Chipfertigung produziert, verzeichnete 2026 einen Aktienkursanstieg von 270 Prozent. Der Grund: Soitec liefert Substrate und Materialien, die für KI-Chips benötigt werden — insbesondere für die energieeffizienten Architekturen, die Rechenzentren und Edge-Geräte gleichermaßen nachfragen.
Rechnen wir das einmal praktisch durch. Wer 2025 beispielsweise 10.000 Euro in Soitec-Aktien investiert hatte, sitzt Ende 2026 auf einem Wert von 37.000 Euro — ohne Dividende, ohne Splits, rein auf Basis der Marktbewertung. Zum Vergleich: Der Dax legte im selben Zeitraum um 18 Prozent zu. Das ist ein Faktor von 15 zu 1 zugunsten des KI-Halbleiterzulieferers. Wer 100.000 Euro in Soitec gesteckt hatte, konnte sich über einen Gewinn von 260.000 Euro freuen. Das ist keine Rendite, das ist eine Verdopplung mit Dreifachzuschlag.
Was Soitec zeigt: Die KI-Revolution in Europa findet nicht nur in Hochglanz-Präsentationen von Finanzinstituten und Big-Tech-Konferenzen statt. Sie manifestiert sich in Lieferketten, in Fabriken, in der Halbleiterindustrie — und eben auch an der Börse. Und sie ist nicht auf die USA beschränkt. Soitec ist ein europäisches Unternehmen, das von der globalen KI-Nachfrage profitiert, ohne dass es selbst ein KI-Unternehmen wäre. Das ist eine Lektion, die viele Anleger noch lernen müssen: KI-Investitionen müssen nicht immer direkt in KI-Unternehmen fließen. Die picks-and-shovels-Strategie — investieren in die Werkzeuge statt in die Goldexplorateure — kann genauso effektiv sein.
Europa ist nicht monolithisch, wenn es um KI-Investitionen im Finanzsektor geht. Die nationalen Unterschiede sind erheblich, und sie folgen einer Logik, die sich nicht allein mit Wirtschaftskraft erklären lässt. Deutschland führt beim absoluten Volumen — was bei der Größe der hiesigen Finanzbranche wenig überrascht. Die Landesbanken, die großen Versicherungen und die exportorientierte Unternehmensfinanzierungsszene haben 2026 gemeinsam geschätzt 4,2 Milliarden Euro in KI-Systeme investiert.
Frankreich punktet mit einem Ökosystem aus staatlich geförderten KI-Initiativen, einer lebendigen Startup-Szene in Paris und einer Halbleiterindustrie, die von der Soitec-Story profitiert. Die Banque de France experimentiert offener mit KI-Anwendungen in der Aufsicht als die deutsche BaFin — was nicht unbedingt ein Qualitätsurteil ist, aber einen kulturellen Unterschied markiert. Die Franzosen sind eher bereit, neue Technologien in einem regulatorischen Sandbox-Umfeld auszuprobieren, bevor sie in großem Maßstab eingesetzt werden.
Die Niederlande wiederum haben mit Amsterdam als Finanzplatz einen unerwarteten Trumpf: Die niederländischen Finanzinstitute gehören zu den am stärksten digitalisierten Europas. ABN AMRO und ING haben bereits 2025 begonnen, KI flächendeckend in ihre Kernprozesse zu integrieren — nicht als Pilotprojekt, sondern als Produktivsystem. Das Ergebnis: Niederländische Finanz-KI-Startups bekommen leichter Zugang zu Kapital und Daten, weil die großen Banken selbst als Kunden und Partner auftreten.
Was bedeutet das für Anleger und Finanzprofis? Wer in Europa nach KI-Investitionschancen sucht, sollte nicht nur auf die großen Namen schauen. Gerade in den nationalen Nischen — dem niederländischen Payment-Ökosystem, dem Pariser KI-Hub, dem Frankfurter B2B-Fintech-Sektor — entstehen Möglichkeiten, die von internationalen Investoren noch nicht vollständig entdeckt sind. Der Zeitpunkt, dort frühzeitig Position zu beziehen, bevor die großen US-Fonds sie aufkaufen, könnte entscheidend sein.
Fassen wir die Befunde zusammen. Die europäische KI-Landschaft im Finanzsektor ist nicht so düster, wie amerikanische Tech-Investoren sie gerne malen. 19,4 Milliarden Dollar sind nicht nichts. Die InvestAI-Initiative mit ihrem 200-Milliarden-Euro-Ziel zeigt politischen Willen. Und die 66 Prozent der Finanzunternehmen, die 2026 in KI investieren, dokumentieren eine Breitenwirkung, die es in dieser Form vor drei Jahren noch nicht gab. Das ist kein Trostpflaster — das ist Realität.
Und dennoch: Das Gefälle zu den USA bleibt gewaltig. 109,1 zu 19,4 Milliarden Dollar — das ist nicht nur eine Frage der Wirtschaftskraft, sondern eine Frage der Risikokultur, der Kapitalmärkte und der Bereitschaft, in ungesicherte Technologiewetten Milliarden zu stecken. Ein US-Venture-Capital-Fonds kann es sich leisten, in zehn KI-Startups zu investieren und neun davon abschreiben zu müssen. Die Rendite des einen Survivors deckt die Verluste der übrigen neun und liefert trotzdem einen zweistelligen IRR. Das ist die Mathematik des Silicon Valley, und sie funktioniert — aus der Perspektive des Gesamtsystems.
Ein europäischer Fonds steht unter völlig anderem Rechtfertigungsdruck — von den Regulierungsbehörden bis zu den eigenen Limited Partners, die Renditen in deutlich engeren Zeitfenstern erwarten. Die Antwort ist nicht, das europäische System zu verdammen. Es hat unleugbare Vorteile — mehr Stabilität, besseren Anlegerschutz, weniger volatility. Aber sie macht es strukturell schwerer, in die Art von Hochrisiko-Hochpotenzial-Investitionen zu kommen, die die KI-Revolution antreiben.
Die entscheidende Frage für die kommenden Jahre lautet nicht, ob Europa aufholt. Es wird aufholen — langsam, in Schüben, mit Rückschlägen. Die Frage ist, ob es eine eigenständige KI-Finanzidentität entwickelt oder ob es dauerhaft auf amerikanische und asiatische Technologieimporte angewiesen bleibt. Eine Region, die ihre eigene Finanz-KI-Infrastruktur nicht kontrolliert, wird in zehn Jahren von den Entscheidungen anderer abhängig sein. Das ist keine Science-Fiction — das ist das, was gerade mit API-Infrastruktur, Custody-Lösungen und Cloud-Kapital geschieht.
Für diejenigen, die täglich mit FinTech, Kapitalmärkten und Investitionsentscheidungen zu tun haben, ergeben sich aus dieser Gemengelage konkrete Handlungsfelder:
Erstens: Wer in KI investiert, sollte genau hinschauen, wo. Die bloße Tatsache, dass ein Finanzunternehmen „KI-Projekte“ ankündigt, sagt wenig über den tatsächlichen Return on Investment aus. Die relevanten Unterscheidungen verlaufen entlang der Achsen Datenqualität, Integrationsfähigkeit in bestehende Systeme und regulatorische Konformität. Ein KI-Modell, das in der Cloud eines US-Anbieters läuft und europäische Kundendaten verarbeitet, wirft sofort Fragen unter regulatorischen Vorgaben wie DSGVO und dem Digital Operational Resilience Act (DORA) auf. Das sind keine theoretischen Bedenken — die ersten Bußgelder für KI-bezogene Datenschutzverstöße im Finanzsektor wurden 2026 verhängt.
Zweitens: Die Infrastruktur-Themen werden unterschätzt. Wer sich die Übernahme von WealthKernel durch Alpaca anschaut, erkennt, dass API-Infrastruktur, Custody-Lösungen und Investment-Engines keine Nebenschauplätze sind, sondern zentrale Wertschöpfungstreiber. Diejenigen, die jetzt in diese Infrastruktur investieren — oder sie zumindest verstehen — werden in fünf Jahren nicht mehr von den Rissen im System überrascht. Das Problem ist nur: Die Infrastruktur ist langweilig. Keine Konferenz über KI-Finanzrevolution redet über Custody-APIs. Aber sie ist das Fundament, auf dem alles andere steht.
Drittens: Die Halbleiter- und Materialseite der KI-Finanzwelt verdient mehr Aufmerksamkeit. Soitec ist nur ein Beispiel. Unternehmen entlang der gesamten KI-Wertschöpfungskette — von der Chipfertigung über Kühlungstechnik bis zu den spezialisierten Softwarebibliotheken — sind an der Börse massiv outperformend. Das sind keine Sektor-ETFs, die man blind kauft. Aber sie systematisch zu beobachten, gehört 2026 zur Finanz-KI-Grundausstattung. Wer nur auf die großen Namen schaut — NVIDIA, AMD, Microsoft —, verpasst die Hebelwirkungen in den vorgelagerten Wertschöpfungsstufen.
Viertens: Die Regulierungsuhr läuft. DORA ist seit 2025 aktiv und verlangt von Finanzinternehmen einen dokumentierten Umgang mit KI-Risiken. MiCA regelt Krypto-Assets und wird in Wellen auf KI-basierte Finanzprodukte ausgeweitet. Die EU AI Act kategorisiert Finanz-KI-Anwendungen nach Risikoklassen — Hochrisiko-Anwendungen in der Kreditvergabe oder im algorithmischen Handel brauchen künftig eine Konformitätsbewertung. Wer jetzt in KI investiert, sollte diese Rahmenwerke nicht als Hindernisse sehen, sondern als Wettbewerbsvorteile für diejenigen, die sie frühzeitig erfüllen.
Die Überschrift „Europa holt auf“ ist nicht gelogen. Die 66 Prozent KI-Investitionsquote, die 200 Milliarden Euro der InvestAI-Initiative, die 270 Prozent Kursplus bei Soitec — das sind keine Zufallsergebnisse, sondern Ausdruck einer Industrie, die verstanden hat, was auf dem Spiel steht. Europa rennt, keine Frage.
Nur: Die USA rennen ebenfalls. Und während wir hier über zwei Prozentpunkt Steigerung bei der KI-Investitionsquote diskutieren, pumpt das Silicon Valley das Fünffache an privatem Kapital in dieselbe Technologiekategorie. Das ist kein Grund zum Aufgeben. Es ist ein Grund, die Maßstäbe realistisch zu setzen und dort zu investieren, wo europäische Unternehmen tatsächlich Wettbewerbsvorteile haben: in der Verbindung von Finanzmarktexpertise und KI-Infrastruktur, in der Nähe zu Regulierung und Kunden, in der Bereitschaft, auch unpopuläre, aber richtige Entscheidungen zu treffen — wie Solaris sie gerade in der Standortkonsolidierung trifft.
Wer als Finanzprofi 2026 in KI investiert — ob als Unternehmen oder als Anleger — sollte sich daher nicht von der schieren Größe der US-Zahlen einschüchtern lassen. Er sollte sie als Benchmark nehmen, seinen eigenen Vorteil kühl berechnen und dort investieren, wo Europa nicht nur aufholt, sondern vorne liegt. Denn eines ist sicher: Die künstliche Intelligenz wird den Finanzmarkt in den kommenden fünf Jahren grundlegender verändern als die Einführung des Online-Bankings in den 1990ern. Nur die Frage, wer die Früchte dieser Transformation erntet, ist noch offen. Und sie wird sich nicht von selbst beantworten.
Quellen: IT-Finanzmagazin · DLA Piper Report
