27.10.2023

Krypto-Forscher über DeFi: „Würde von De-facto-Centralized-Finance sprechen“

Bernhard Haslhofer forscht am Complexity Science Hub Vienna zum Thema Decentralized Finance (DeFi) und ist einer der Cofounder des Wiener Blockchain-Datenanalyseunternehmens Iknaio. Im brutkasten-Interview spricht er über eine neue Studie zum Thema Krypto-Kriminalität, über die Frage, wie dezentral DeFi wirklich ist und wie sich Iknaio von Konkurrenten abhebt.
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DeFi-Forscher Bernhard Haslhofer
Bernhard Haslhofer | Foto: Anja Böck/Complexity Science Hub

Ein dezentrales Finanzsystem ohne Mittelsmänner aufzubauen – das ist die Idee hinter Decentralized Finance (DeFi). Und dabei gab es durchaus Achtungserfolge: Protokolle wie die dezentrale Börse Uniswap oder die auf den Verleih von Kryptowährungen spezialiserte Anwendung Aave konnten sich in den vergangenen Jahren am Markt etablieren. In den beiden genannten Protokollen sind aktuell etwa Krypto-Assets im Gegenwert von mehreren Milliarden US-Dollar hinterlegt.

Gleichzeitig kam es im DeFi-Bereich aber auch immer wieder zu Hacks, Diebstählen und Betrügereien. Für großes Aufsehen in der Szene sorgte zuletzt etwa im August ein Hack des Protkolls Curve (brutkasten berichtete). Es war aber bei weitem nicht der erste. Ein kürzlich auf der Plattform ArXiv veröffentlichter Preprint einer Studie des Complexity Science Hub Vienna und der Universität Montreal liefert nun konkrete Zahlen zu Kriminalität im Krypto-Bereich.

Studie sieht 30 Mrd. Dollar Schaden durch Krypto-Kriminalfälle

Die Ergebnisse: 2017 und 2022 kam es mindestens zu 1.155 Straftaten im Kryptobereich. Durch diese entstand kombiniert ein Schaden von mindestens 30 Mrd. US-Dollar. Die Studie nennt durchwegs nur Mindestwerte – weil sie sich ausschließlich auf nachweisbare Zahlen stützt. Das bedeutet aber auch: Der tatsächliche Schaden liegt sicher noch höher.

Bei der Hälfte der Taten kam es zu einem Schaden von über 356.000 US-Dollar. Den größten verursachte ein Fall rund um die Plattform Africrypt, bei dem 3,6 Mrd. US-Dollar verschwanden. Africrypt wurde in der Studie in den Bereich Centralized Finance (CeFi) eingeordnet. Dabei handelt sich um Krypto-Plattformen, die über ein zentralisiertes Verwaltungssystem verfügen.

Zwei Drittel der Fälle im CeFi-Bereich, ein Drittel bei DeFi

Bei der Hälfe der Angriffe betrug der Schaden mehr als 356.000 Dollar, wobei sich der kleinste „Hack“ auf nur 158 US-Dollar belief, während beim größten 3,6 Milliarden US-Dollar verschwanden. Dieser enorme Verlust stand im Zusammenhang mit Africrypt, einer zentralisierten Finanzplattform (CeFi) aus Südafrika. 20 Mrd. der gesamten Schadenssumme von 30 Mrd. Dollar, also zwei Drittel, entfallen auf CeFi-Plattformen und Anwendugen. Den Rest machen DeFi-Anwendungen aus.

Einer der Autoren der Studie ist Bernhard Haslhofer. Er leitet die Forschungsgruppe Cryptofinance am Complexity Science Hub und das kürzlich gestartete Forschungsprojekt „DeFi Trace“. Außerdem ist er Cofounder des Wiener Blockchain-Analyseunternehmens Iknaio. Haslhofer erläutert im brutkasten-Interview die Hintergründe zur Studie, spricht über die Frage, wie dezentral DeFi tatsächlich ist und erläutert, wie sich Inkaio von Konkurrenten differenziert.


brutkasten: Welchen Anspruch habt ihr mit der neuen Studie verfolgt?

Das Allerwichtigste ist, dass wir jetzt ein empirisch fundiertes Zahlenwerk zum Schadensvolumen haben. Bis dato schwirren vor allem Zahlen herum, die von Security-Firmen publiziert wurden. Da weiß man aber nie genau, welche Daten verwendet wurden und nach welcher Methode die Zahlen berechnet wurden.

Der Anspruch unserer Studie war, dass wir uns empirisch fundiert mit dem Thema DeFi und Kriminalität auseinandersetzen und analysieren, in welchen Zusammenhängen DeFi für illegale Zwecke verwendet wird.

Die von euch genannten Schadensvolumen sind immer Mindestwerte. Kann man abschätzen, wie hoch die Dunkelziffer ist – also um wie viel höher der tatsächliche Schaden liegt?

Ich habe schon an mehreren Studien zu diesem Themenbereich gearbeitet – etwa zu Ransomware oder Sextortion. Wir berichten immer nur über messbare Beobachtungen, also Mindestwerte. Schätzungen zu nicht beobachteten Ereignissen wären aus wissenschaftlicher Sicht wenig seriös.

Wie habt ihr die Vorfälle gesammelt, die in die Studie eingeflossen sind?

Es gibt Datenbanken, in denen globale Communities Vorfälle im Zusammenhang mit Krypto systematisch erfassen. Unsere Studie stützt sich auf drei solche Datenbanken, aus denen wir über Schnittstellen sogenannte Crime Events heruntergeladen haben. Gemeinsam mit der Economic Crime Group der University of Montreal sind wir 1.155 solcher Ereignisse manuell durchgegangen. Die Kolleginnen in Montreal sind auf Wirtschaftskriminalität spezialisiert.

Wir haben die Vorfälle kategorisiert: Stehen sie in einem Zusammenhang mit Centralized Finance (CeFi) – wurde zum Beispiel eine Exchange gehackt? Oder war es ein Rugpull mit einem Token? Das war manuelle Knochenarbeit. Dafür ist die Datenbasis aus unserer Sicht relativ solide. Nachdem es aber durchaus noch Vorfälle geben kann, die nicht in diesen Datenbanken erfasst wurden, handelt es sich bei den Zahlen in unserer Studie, wie erwähnt, immer nur um Mindestwerte.

In der Studie unterscheidet ihr zwischen CeFi und DeFi. Wie definiert ihr CeFi und wie grenzt es sich von DeFi ab?

Unter Centralized Finance versteht man Services, die  einen zentralisierten Aspekt haben – beispielsweise Kryptowährungsbörsen. Da kann es durchaus vorkommen, dass diese gehackt werden, oder dass Gelder verschwinden, manchmal auch die CEOs gleich dazu.

Von den 30 Mrd. Dollar, die wir in unserer Studie nennen, entfallen 10 Mrd. auf DeFi und 20 auf CeFi. Und von diesen 20 macht der bekannte AfriCrypt-Vorfall alleine 3,6 Mrd. aus. Da sind die beiden CEOs, die damals noch Teenager waren, abgetaucht – und das Geld ist verschwunden. Das ist ein Beispiel für CeFi.

Dagegen sind Uniswap oder Sushiswap genauso wie Compound oder Aave klassische DeFi-Protokolle. Da stehen keine klassischen Organisationen, wie zum Beispiel Firmen dahinter, die diese Services betreiben – zumindest nicht explizit. 

Allerdings wird in der Kryptoszene auch bei DeFi-Protokollen immer wieder kontrovers diskutiert, wie dezentral unterschiedliche Anwendungen wirklich sind. Wie blickst du auf diese Diskussion?

Dazu muss ich etwas ausholen. Ich bin seit zehn Jahren in dem Bereich wissenschaftlich unterwegs und wenn ich die wichtigsten Erkenntnisse aus dieser Zeit zusammenfassen müsste, würde ich drei Punkte nennen – ausgehend von der ursprünglichen Idee von Krypto-Assets bis hin zur heutigen Realität.

Der erste Punkt ist, dass es die ursprüngliche Idee von Crypto Assets war, weitestgehend anonyme Zahlungen zu ermöglichen. Das ist heute definitiv nicht der Fall. Vielmehr haben wir eines der transparentesten Finanzsysteme, das jemals geschaffen wurde. Aus Privacy-Sicht ist es eine Dystopie. Würde  man Blockchain-Daten und Exchange-Daten zusammenführen, wäre ein großer Teil der Transaktionsdaten komplett offen und transparent.

Eine zweite ursprüngliche Idee war es, globale Zahlungen zu ermöglichen. Da sehen wir, dass Blockchain Technologie per se nicht ausreichend skaliert.

Der dritte Punkt ist dann die Idee der Dezentralisierung. In der Forschung sprechen wir eigentlich heutzutage von einer De-facto-Zentralisierung – auf allen technischen Ebenen. Das betrifft die Peer-to-Peer-Ebene, das betrifft das Mining und auch die Governance-Strukturen von dezentralen Protokollen.

Alleine die Diskussion, was wirklich DeFi ist, in einem System, das eigentlich dezentral sein sollte, zeigte schon, dass die Grundidee in ihrer ursprünglichen Form nicht realisiert wurde. Es gibt ja mittlerweile auch im Krypto-Bereich zentralisierte Institutionen, die Funktionen übernommen haben, die klassischen Finanzdienstleistern sehr ähnlich sind. Das beste Beispiel sind zentrale Krypto-Exchanges.

Ist der Begriff Decentralized Finance in diesem Sinn Etikettenschwindel?

Ich würde von De-facto-Centralized-Finance sprechen. Man sieht das beispielsweise auf der Ebene der Governance-Token. Es gibt wissenschaftliche Studien, die zeigen, dass die Governance-Strukturen vieler DeFi-Protokolle oft sehr zentralisiert sind.

Das heißt nicht unbedingt, dass sie in der Hand einer einzigen Person sind. Aber häufig ist es eine relativ kleine Gruppe von Governance-Token Besitzern, deren Identität man in der Regel nicht kennt. Daher würde ich nicht von einer tatsächlichen Dezentralisierung sprechen.

Hat DeFi dann überhaupt eine Berechtigung?

Ich sehe das mit der Innovationsbrille – und die technische Innovation, die im Kontext von DeFi stattfindet, ist unheimlich spannend, etwa das System von Automated Market Makers. Es ist häufig so, dass bestimmte Innovationen dezentral beginnen und es später zu starken Zentralisierungstendenzen kommt. Am Ende des Tages werden dann ähnliche Services doch auch wieder von Institutionen betrieben.

Auch im Bereich der Krypto-Assets gibt es mittlerweile Unternehmen, die zentrale Rollen im Ökosystem einnehmen. Wenn ein durchschnittlicher Benutzer Bitcoin über eine Börse kauft und dort in einer Custodial Wallet hält, interagiert er ja nicht mehr mit der Blockchain selbst, sondern mit einem Service, das von Unternehmen zur Verfügung gestellt wird.

Du hast auch bereits die Transparenz von blockchain-basierten Systemen angesprochen. Bei diesem Punkt setzt dann ja auch das von mitgegründete Unternehmen Iknaio an. Welchen Anspruch verfolgt ihr hier genau?

Wir bauen maßgeschneiderte Analysemethoden für Forensik im Bereich Krypto-Assets und andere Fragestellungen im Zusammenhang mit Krypto-Assets. Im DeFi-Bereich stehen aktuell alle vor der Herausforderung, dass die Geldflüsse nicht mehr ganz so einfach und ganz so straightforward analysierbar sind.

Bei Bitcoin konnte man einen Geldfluss noch schön über ein User-Interface nachvollziehen. Aber im DeFi-Bereich nimmt die Komplexität und das Datenvolumen enorm zu. Da braucht es komplett neue Zugänge.

Wie differenziert ihr euch mit Iknaio von den führenden Marktakteuren im Bereich Blockchain-Datenanalyse – etwa Chainalysis?

Wir stürzen uns auf die Nischen. Wir haben mittlerweile sehr interessante große Kunden, für die wir Probleme lösen. Das ist aus unserer Sicht die einzige Chance, die man als europäischer Player in dem Feld hat, weil es am Ende des Tages eine Kapitalfrage ist und es auf der anderen Seite des Ozeans Player gibt, die hier weit besser ausgestattet sind. Wir haben jedoch schon einige Nischen gefunden und das funktioniert bis jetzt ganz gut.

Mit Iknaio betreiben jetzt seit zweieinhalb Jahren Bootstrapping. Wir sind weiterhin ein kleines Unternehmen, aber wir stellen Leute ein, während alle anderen Jobs abbauen. Obwohl wir auch eine aws-Förderung bekommen haben (brutkasten berichtete), sind wir trotzdem ganz weit weg vom Kapitalpolster der US-Anbieter. Es macht keinen Sinn, dem direkt nachzulaufen. Stattdessen stürzen wir uns auf Nischen und bauen dort Expertise auf.

Ihr arbeitet unter anderem mit dem Finanzministerium, dem Justizministerium, dem Innenministerium, der Finanzmarktaufsicht (FMA) und in Deutschland der Zentralstelle Cybercrime Bayern (ZCB) zusammen. Wie muss man sich die Zusammenarbeit mit den Behörden vorstellen?

In jedem Ministerium und auch bei der Staatsanwaltschaft gibt es Expertinnen und Experten, die an dem Thema arbeiten. Diese stoßen dann in ihrem täglichen Tätigkeitsgebiet auf Probleme, verstehen diese im Lauf der Zeit sehr gut und sprechen mit uns Forscher:innen über Lösungsmöglichkeiten.

Das beste Beispiel ist die Zentralstelle Cybercrime Bayern – die dortigen Staatsanwälte und Staatsanwältinnen sind  seit Jahren unsere engsten Kooperationspartner. Die Betrugsfälle im Zusammenhang mit Krypto Assets häufen sich massiv und stellen die Staatsanwaltschaft vor eine Ressourcen-technische Herausforderung. Wir reden hier von tausenden Fällen, die alleine in Bayern aufschlagen. Deutschlandweit entsteht durch solche Fälle ein Milliardenschaden.

Wir haben uns dann gemeinsam mit der Staatsanwaltschaft die Daten angesehen und festgestellt, dass viele Fälle eigentlich zusammenhängen: das liegt daran, dass Cybercrime als globales Phänomen keine Grenzen kennt, die Opfer aber in der Regel zur lokalen Polizei gehen, um dort eine Anzeige zu machen. Dadurch entstehen dann viele Fallakten, die aber eigentlich im Zusammenhang mit demselben Cybercrime-Delikt, sei es Betrug oder Erpressung, stehen. In der Praxis führt das dann dazu, dass viele Ermittler am selben Problem arbeiten, ohne voneinander zu wissen. Gemeinsam mit der ZCB versuchen wir gerade, diese Fälle zusammenzuführen.

Das ist so ein klassisches Beispiel. Die Vermutung, dass es Fall-Zusammenhänge gibt, kam von der Behörde. Dann kommen wir dazu und sehen uns die konkreten Daten an und prüfen das. Gemeinsam überlegen wir uns dann eine Lösung und setzen diese auch um.

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vl. Patrick Ratheiser (EY), Rainer Kalkbrener (ACP), Sulejman Ganibegovic (KEBA Digital) und Hermann Erlach (Microsoft) | (c) brutkasten

„No Hype KI“ wird unterstützt von ACPEYITSVKEBA GroupLenovoMicrosoftONTEC AI und der Universität Graz.


„Die Vorstellung, dass man dank KI seine Hausaufgaben nicht machen muss, ist grundfalsch. Ganz im Gegenteil: Gerade hier ist es essenziell, bei der Datenqualität und der gesamten IT-Architektur eine saubere Basis zu schaffen“, konstatiert Rainer Kalkbrener, CEO von ACP, im Staffelfinale der brutkasten-Serie “No Hype KI”.

Mit diesem Befund ist er in der Expertenrunde nicht alleine. Der Fokus verschiebt sich von theoretischen Machbarkeiten hin zu den harten Bedingungen für echten Business Value, so der Tenor.

Österreichs Status quo und der Weg aus der Sandbox

Hermann Erlach, General Manager Austria bei Microsoft, weist auf ein aktuelles Studienergebnis hin: Österreich befindet sich bei der KI-Nutzung weltweit in den Top 20. Während Konsument:innen die Technologie im privaten Alltag bereits intensiv nutzen würden, zeige sich im Unternehmensbereich – insbesondere im Mittelstand – jedoch noch Aufholbedarf bei der Adaption. Für Patrick Ratheiser, Director & Head of AI bei EY, ist dabei klar: Der wahre geschäftliche Mehrwert liege oft nicht in hochgradig gehypten Vorzeigeprojekten. “Es sind oft die unscheinbaren Machine-Learning-Lösungen und Prozessautomatisierungen, die den Unternehmen wirklich helfen”, sagt er.

Dennoch stecken derzeit viele Initiativen noch in isolierten Experimentierphasen fest. Sulejman Ganibegovic, CEO KEBA Digital, fordert daher mehr Risikobereitschaft, um Projekte aus der geschützten Laborumgebung in den produktiven Betrieb zu überführen. Sein Appell an die Entscheidungsträger:innen: „Lieber ist man einmal mutig und wagt den Schritt aus der geschützten Laborumgebung, anstatt sich zweimal feige davor zu drücken, endlich etwas Produktives umzusetzen“. Man müsse akzeptieren, dass auch eine KI-Lösung, die nicht zu 100 Prozent fehlerfrei funktioniert, bereits einen enormen Mehrwert liefern kann.

KI als unbestechlicher Spiegel der Datenqualität

Dass dieser Weg in die erfolgreiche Produktivität zwingend über saubere Datenstrukturen führt, ist breiter Konsens in der Runde. Kalkbrener warnt, dass die KI durch ihre weitreichenden Suchkapazitäten “schonungslos die Schwächen von bestehenden Systemen aufdeckt”. Denn ohne eine funktionierende Data-Governance, so der ACP-Chef “führt das am Anfang oft zu bösen Überraschungen, wenn plötzlich intern sensible Dokumente wie Gehaltslisten oder Passwort-Dateien dank KI für weite Teile der Belegschaft auffindbar werden.”

Auch Ratheiser betont, dass der bloße Import von unstrukturierten Firmendaten in ein KI-Sprachmodell keine Wunder bewirke: „Die Arbeit, die wir seit 20 Jahren bei der Datenqualität und beim Aufräumen versäumt haben, kann jetzt nicht einfach die KI für uns lösen“.

Regulierung: Innovationsbremse oder Türöffner?

Neben der internen Datenorganisation bestimmt auch der externe Rahmen maßgeblich, wie schnell KI im Unternehmensalltag ankommt. Ein differenziertes Bild zeichnen die Experten daher bei der Debatte um den europäischen AI Act. Für Ratheiser stellt das risikobasierte Regelwerk eine notwendige Basis dar, um den breiten Rollout von Use-Cases sicher skalierbar zu machen. “Ohne klare Policies und Governance sind autonome KI-Agenten im Unternehmen auf Dauer nicht steuerbar”, so der EY-Experte. Ähnlich pragmatisch sieht das Ganibegovic aus Sicht der Industrie. Er argumentiert, dass verbindliche Spielregeln gerade bei kritischen B2B-Infrastrukturen als Türöffner fungieren: „Wenn man KI in sensiblen Bereichen einsetzen möchte, braucht es einen Rahmen, der Vertrauen schafft. Klare Gesetze untermauern dieses Vertrauen und bringen Kunden dazu, sich für neue Anwendungen zu öffnen“.

Kalkbrener hingegen äußert sich deutlich kritischer. Er warnt, dass Regulatorien oft innovationsfeindlich seien und die Geschwindigkeit im Markt drosseln würden. “Man darf nicht den Fehler machen, aus Angst vor Regulierungen alle potenziellen Probleme schon im Vorfeld lösen zu wollen”, so der CEO. Europa verliere sonst in der globalen Wirtschaft an Wettbewerbsfähigkeit.

Der kulturelle Wandel: Menschen als „Manager von Agenten“

Letztlich entfalten aber weder saubere Daten noch die besten regulatorischen Rahmenbedingungen ihre Wirkung, wenn die Belegschaft nicht mitzieht – ein Befund, der sich übrigens wie ein roter Faden durch die gesamte “No Hype KI”-Staffel zog. Die massiven Auswirkungen auf die Unternehmenskultur bilden laut den Experten den entscheidenden Hebel für die Zukunft. Erlach prognostiziert den Aufstieg sogenannter „Frontier Firms“, die KI ganz selbstverständlich neben Kapital und menschlicher Arbeitskraft als elementaren Produktionsfaktor begreifen. Der organisatorische Durchbruch gelinge dann, „wenn jeder im Unternehmen beginnt, als Manager von Agenten zu agieren und den eigenen Job mithilfe von KI zu optimieren“. Mitarbeiter:innen, die diese Tools aktiv nutzen, würden vom Management als hochproduktiv wahrgenommen, während Verweigerer an Leistungsfähigkeit dramatisch zurückfielen.

Dass dieser Wandel die Teams bereits spürbar verändert, bestätigt Ganibegovic aus der Praxis: Wenn man ein AI-natives Team mit KI-Tools ausstatte, forme man quasi ein Team von „Avengers“ mit enormer Schlagkraft, das traditionelle Entwicklungszyklen im Softwarebereich massiv verkürzen könne. Um diesen Zustand jedoch flächendeckend zu erreichen, sei ein gezieltes Befähigen der Belegschaft notwendig, meint Ratheiser. Unternehmen müssten aktiv in den Aufbau von KI-Kompetenzen (Literacy) investieren, um Berührungsängste zu minimieren und den produktiven Umgang mit den neuen Werkzeugen strategisch im Arbeitsalltag zu verankern.

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