20.12.2017

Bitcoin: 8 Probleme der bekanntesten Kryptowährung

Analysten der Raiffeisen Research haben acht Kritikpunkte an Bitcoin niedergeschrieben. Wir haben sie um unsere Anmerkungen ergänzt.
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8 Probleme von Bitcoin
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Bitcoin wird als derzeit bekanntester konkreter Anwendungsfall der Blockchain-Technologie von einigen als „Zahlungsmittel der Zukunft“ propagiert. Tatsächlich weist die Kryptowährung jedoch einige beträchtliche Nachteile als potenzielles Zahlungsmittel auf. Dies gilt auch im Vergleich zu einigen anderen Kryptowährungen, die manche dieser Probleme bereits jetzt besser lösen. Auch abseits der Zahlungsmittel-Frage sind bei Bitcoin noch einige große Themen offen. Analysten der Raiffeisen Research haben innerhalb einer größeren Bitcoin-Analyse acht große Schmerz-Punkte herausgearbeitet. Der Brutkasten hat einige davon um kritische Anmerkungen ergänzt.

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1. Extrem hohe Volatilität

Es ist fraglich, wie weit sich ein Zahlungsmittel durchsetzen kann, das innerhalb eines Tages Wertschwankungen von 10 bis 20 Prozent aufweist. Wer würde es im Tausch gegen Waren hergeben, wenn der Preis für Bitcoin in wenigen Stunden schon 20 Prozent höher sein könnte? (Und man damit in Euro umgerechnet um 20 Prozent zu viel für die Ware gezahlt hätte?) Und wer würde es im Tausch gegen eine Ware akzeptieren, wenn er befürchten muss, dass der Kurs in kürzester Zeit auch 20 Prozent tiefer sein könnte?

Anmerkung der Redaktion: Es könnte sich hierbei auch um ein Henne-Ei-Problem handeln. Die Volatilität würde theoretisch drastisch zurückgehen, wenn Bitcoin flächendeckend als Zahlungsmittel genutzt wird. Denn dann würden Preise für Waren und Dienstleistungen, wie derzeit in Euro, in Bitcoin definiert. Und diese würden nicht ununterbrochen geändert. Entsprechend wäre dann zwar eine Volatilität zu anderen Währungen, nicht aber in der Kaufkraft gegeben. Die Volatilität in der Kaufkraft ist aber jene, die für die Eignung als Zahlungsmittel entscheidend ist.

2. Kann ein reines Spekulationsobjekt langfristig werthaltig sein?

Die Frage hängt natürlich mit Punkt 1 zusammen. Der bisher verzeichnete starke Kursanstieg macht Bitcoin eher zu einem Spekulationsobjekt. Etwas, das man für Kursanstiege hortet, aber nicht zum Bezahlen verwendet. Die Verwendung als großflächiges Zahlungsmittel wäre aber die Voraussetzung dafür, dass Bitcoin langfristig überhaupt werthaltig ist.

Anmerkung der Redaktion: Erstens ist ein Ausschluss als Zahlungsmittel aufgrund der oben genannten Gründe noch nicht gegeben. Zweitens steht hier das wohl älteste aller Spekulationsobjekte als Gegenbeispiel: Gold. Das Edelmetall hat in den vergangenen Jahrzehnten tatsächlich einen Nutzbarkeits-Wert als wichtiger Rohstoff in der Elektronik-Industrie erhalten. Bis dahin hatte sich sein Wert jedoch über Jahrtausende nur durch seine Eigenschaft als Spekulationsobjekt generiert.

3. Rückabwicklung von Zahlungen nicht möglich.

Irrtümliche/ fehlerhafte Transaktionen können nicht rückgängig gemacht werden, da es keine zentrale Instanz gibt, an die man appellieren und die in die Transaktionen eingreifen könnte.

4. Begrenzte Vermehrbarkeit von Bitcoin

Hängt mit Punkt 2 zusammen. Bitcoin ist so programmiert, dass maximal 21 Mio Stück produziert werden können (mit Unterteilbarkeit bis zu 1/100.000.000 Bitcoin [= 1 Satoshi] für kleinere Zahlungen). 16 Millionen davon sind bereits produziert. Für spekulative Kursanstiege ist diese begrenzte Vermehrbarkeit ein Vorteil, weil durch die künstliche Knappheit die Kursfantasie beflügelt wird. Als breitflächig verwendetes Zahlungsmittel würde es aber kontinuierliche Deflation für Güter und Warenpreise bedeuten (in Bitcoin ausgedrückt müssen
Güterpreise fallen, weil deren Menge zunimmt (Wirtschaftswachstum), die Anzahl an Zahlungsmittel aber (in Kürze) nicht mehr vermehrbar ist. In den letzten 200 Jahren hat man aber mit einem deflationären Umfeld eher schlechte Erfahrungen gemacht, weshalb die meisten Notenbank eine leicht positive Inflation anstreben.

Anmerkung der Redaktion: Die Bemerkung „in Kürze“ stimmt nicht ganz. Aufgrund des Algorithmus dauert es noch mehrere Jahrzehnte, bis alle Bitcoins ausgegeben sind. Allerdings verringert sich auch die ausgegebene Menge kontinuierlich. Ein weiteres Problem bei dieser Thematik ist die hohe Konzentration der Kryptowährung auf einige Groß-Eigentümer. Erst kürzlich brachte die Nachrichtenagentur Bloomberg eine Schätzung, wonach sich 40 Prozent der Bitcoins im Besitz von nur 1000 Personen befinden. Ungleiche Vermögensverteilung ist natürlich auch bei den derzeitigen Standard-Währungen gegeben. Eine gar nicht wachsende Geldmenge und damit verbundene Deflation macht eine Änderung dieses Zustands aber noch schwieriger.

5. Relativ hohe Transaktionskosten

Aufgrund des hohen dahinterliegenden Rechenaufwands sind die Transaktionskosten für Bitcoin relativ hoch (aktuell mehrere USD /Zahlung), was es für kleine Zahlungen des täglichen Bedarfes in der derzeitigen Form uninteressant macht.

Anmerkung der Redaktion: Die Transaktionskosten funktionieren nach einer Art Auktionssystem. Man kann auch geringere Transaktionskosten zahlen, wird dann aber hinter jene User gereiht, die mehr bezahlen. Es kann dann sogar mehrere Tage dauern, bis eine Transaktion durchgeführt wird. Die „Warteschlange“ wird aufgrund der langsamen Abwicklung (siehe Punkt 6) immer länger.

6. Relativ langsam bei der Abwicklung

Zwar wird als ein Vorteil genannt, dass bei Kryptowährungen keine externe Abwicklung (Settlement) benötigt wird, die im Bankbereich oft
Tage dauern kann. Insofern beschleunigt und vereinfacht die Blockchain den Zahlungsverkehr. Bis aber bei einer konkreten Bitcoin-Zahlung beide Vertragsparteien Gewissheit haben, dass die Zahlung wirklich durchgeführt wurde, können derzeit Stunden vergehen (während bei einer Bankomatzahlung diesbezüglich binnen Sekunden Rechtsklarheit herrscht. Auch hier gibt es also noch gravierenden Verbesserungsbedarf.

Anmerkung der Redaktion: Bei Bitcoin können theoretisch (momentan) weltweit nur bis zu sieben Transaktionen pro Sekunde abgewickelt werden. Tatsächlich liegt die Zahl darunter. Zum Vergleich: Kreditkarten-Unternehmen kommen da auf eine sechstellige Zahl. Mit einer weiteren Ausbreitung wird sich die Transaktions-Warteschlange bei Bitcoin noch weiter verschärfen. Allerdings wird auch an einer Verbesserung des Systems gearbeitet. Das führte zu den „Soft Forks“ der letzten Monate – das sind Updates im System. Auch die Abspaltungen („Hard Forks“) von Bitcoin Cash und Bitcoin Gold wurden teilweise mit einer Erhöhung der Transaktionszahl begründet.

7. Keine öffentliche Instanz, die bei Problemen intervenieren kann

Eng verwandt mit Punkt 3. Bedeutet aber auch, dass bei größeren Problemen oder Änderungsbedarf im Zahlungsnetzwerk keine Möglichkeit besteht, zentral einzugreifen. Für Weiterentwicklungen müssten sich vielmehr alle involvierten Computer-Betreiber einigen. Das führt in der Praxis dazu, dass es oft keinen Konsens gibt, und sich die Währung in zwei Klone aufspaltet („Hard Fork“ genannt), die als alte und neue Version von Bitcoin nebeneinander bestehen bleiben (z.B. Bitcoin vs. Bitcoin Cash).

Anmerkung: Dass kein zentraler Player eingreifen kann, ist andererseits auch eines der größten Argumente für Kryptowährungen. Genau die Kontrolle durch zentrale Instanzen soll ja durch die Nutzung der Blockchain-Technologie ausgeschaltet werden. Ein Vorteil ist etwa, dass Korruption innerhalb des Systems verunmöglicht wird.

8. Extrem hoher Elektrizitätsverbrauch für die Abwicklung von Zahlungen (Proof of work)

Der Rechenprozess, der hinter der Abwicklung von Transaktionen via Bitcoin steht, ist bewusst sehr aufwendig gestaltet, um Manipulationen zu verhindern. Das führt zu einem hohen Stromverbrauch der beteiligten Rechner. Dementsprechend müssen die „Miner“ (längst große spezialisierte Server-Farmen, ein großer Teil von ihnen in China mit Zugang zu billigem Strom), die ihre Computer für den Rechenprozess zur Verfügung stellen, auch für ihren Rechenaufwand mit (während des „Minings“, also dem Prozess des Abwickelns der Transaktionen) neu geschaffenen Bitcoins und Transaktionskosten entlohnt werden. Dieser Elektrizitätsverbrauch ist inzwischen ein beträchtlicher Kostenfaktor: Laut digiconomist.net verbraucht das Bitcoin-Zahlungssystem (inklusive seines Klons Bitcoin Cash) in seiner aktuellen Dimension annualisiert bereits über 30 TWh Strom /Jahr – das ist mehr als der Stromverbrauch Irlands. Eine einzelne Bitcoin-Transaktion verschlingt in der derzeitigen Form Elektrizität, mit der der Tagesbedarf von 9 US-Haushalten abgedeckt werden könnte.

Anders dargestellt: Das Zahlungsnetzwerk von VISA wickelte letztes Jahr 82 Mrd. Transaktionen ab (gegenüber derzeit annualisiert rund 100 Millionen Transaktionen bei Bitcoin). Seine Rechenzentren verbrauchten dafür eine Strommenge, die dem Jahresbedarf von 50.000 US-Haushalten entspricht. Das Computer-Netzwerk von Bitcoin verschlingt dagegen bereits in seiner derzeitigen rudimentären Form annualisiert den Stromverbrauch von knapp 3 Millionen (!) US-Haushalten, und der Verbrauch steigt mit dem Wachstum des Transaktionsvolumens bzw. dem Wert von Bitcoin weiter an. Um andere Zahlungsmittel abzulösen ist dieser Ansatz kaum realistisch, die Technik müsste dazu weiterentwickelt werden – entweder innerhalb Bitcoins, oder in Form einer anderen Kryptowährung (für die Profis: z.B. Proof-of-Stake anstelle von Proof-of-Work Protokoll).

Anmerkung: Tatsächlich arbeitet man gerade etwa bei Ethereum an einer schrittweisen Umsetzung des Proof of Stake-Konzepts. Andere Kryptowährungen, wie zuletzt auch Neuzugang Cardano nutzen ausschließlich das deutlich energiesparendere Konzept. Zudem werden momentan laufend weitere Distributed Ledger Technologies vorgestellt, die wieder andere (energieeffizientere) Systeme nutzen. Wenn sich Proof of Stake oder eines dieser Systeme durchsetzt, bedeutet das auch das Ende des Krypto-Minings.

+++ Bitcoin knackt die 10.000 Dollar-Marke – eine Analyse +++


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Ein Kunde fragt nach dem Lieferstatus seiner Bestellung. Ein anderer benötigt eine Produktempfehlung. Ein dritter möchte wissen, welche Bedingungen für eine Reklamation gelten. Obwohl alle drei Anfragen im Kundenservice eingehen, stellen sie unterschiedliche Anforderungen an den Einsatz künstlicher Intelligenz. Denn während eine Produktberatung individuell formuliert werden kann, müssen Auskünfte zu Vertragsbedingungen auf verbindlichen Informationen beruhen.

Für mittelständische Unternehmen stellt sich deshalb eine zentrale Frage: Wie lässt sich genau festlegen, welche Informationen KI-Agenten nutzen und welche Aufgaben sie eigenständig übernehmen dürfen?

Unternehmen müssen bestimmen, worauf die KI zugreifen darf

Moderne Sprachmodelle können Informationen verarbeiten, Zusammenhänge erkennen und Antworten formulieren. Im Kundenservice reicht diese Fähigkeit allein jedoch nicht aus. Entscheidend ist, dass die KI ausschließlich auf Informationen und Funktionen zugreift, die für das jeweilige Anliegen freigegeben sind.

Bei Fragen zu Lieferbedingungen sollte sie beispielsweise nur die aktuellen Unternehmensrichtlinien berücksichtigen. Bei einer allgemeinen Produktberatung kann es dagegen sinnvoll sein, verschiedene Wissensquellen miteinander zu verknüpfen. Für eine Bestellstatusabfrage wiederum benötigt der Agent Zugriff auf aktuelle Daten aus einem angebundenen System.

Was in der Praxis häufig unterschätzt wird: KI muss im Unternehmen nicht als frei agierendes System eingesetzt werden. Durch gezielte Konfiguration lassen sich Informationsquellen, Antwortvorgaben und Handlungsmöglichkeiten so eingrenzen, dass KI-Agenten innerhalb klar definierter Regeln arbeiten. Damit können Unternehmen KI auch dort einsetzen, wo Verlässlichkeit und Kontrolle besonders wichtig sind.

Dabei lässt sich nicht nur festlegen, welche internen Dokumente, Datenbanken oder externen Quellen verwendet werden dürfen. Auch der Zugriff auf eine Websuche oder die Ausführung bestimmter Aktionen kann eingeschränkt werden.

Restriktiv, generativ oder agentisch: Der Anwendungsfall entscheidet

Je nach Aufgabe können unterschiedliche KI-Ansätze zum Einsatz kommen. Diese schließen sich nicht gegenseitig aus, sondern lassen sich innerhalb einer Kundenservice-Lösung miteinander kombinieren.

Restriktive KI: Antworten innerhalb klarer Vorgaben

Bei verbindlichen Auskünften sind enge Grenzen notwendig. Ein restriktiv konfigurierter KI-Agent greift ausschließlich auf freigegebene Informationen zurück und darf definierte Antwortvorgaben nicht verlassen.

Fehlen die erforderlichen Informationen, sollte das System keine Aussagen ergänzen oder Vermutungen anstellen. Stattdessen kann es die Anfrage an einen Mitarbeitenden weiterleiten.

Dieser Ansatz eignet sich beispielsweise für Garantiebedingungen, Vertragsinformationen oder sensible Serviceprozesse.

Generative KI: Individuelle Antworten auf kontrollierter Wissensbasis

Andere Anliegen erfordern eine flexiblere Kommunikation. Möchte ein Kunde mehrere Produkte vergleichen oder technische Zusammenhänge verstehen, kann generative KI Informationen aus hinterlegten Wissensquellen zusammenführen und verständlich aufbereiten.

Dabei muss die KI nicht auf ihr allgemeines Trainingswissen zurückgreifen. Sie kann so konfiguriert werden, dass ihre Antworten ausschließlich auf ausgewählten Unternehmensinformationen basieren. Die Formulierung bleibt flexibel, während die zugelassenen Informationsquellen klar definiert sind.

Agentische KI: Aufgaben innerhalb festgelegter Berechtigungen ausführen

Agentische KI geht über die reine Beantwortung von Fragen hinaus. Sie kann verfügbare Werkzeuge auswählen, Schnittstellen nutzen und mehrstufige Aufgaben bearbeiten.

Beispielsweise kann ein KI-Agent eine Bestellnummer entgegennehmen, den zugehörigen Status über eine Schnittstelle abfragen und die Information anschließend verständlich ausgeben.

Welche Aktionen er ausführen darf, legt das Unternehmen fest. Ein Agent kann somit berechtigt sein, Bestelldaten abzurufen, ohne gleichzeitig Änderungen oder Stornierungen vornehmen zu dürfen.

Die Steuerung erfolgt auf Ebene einzelner Anliegen

Für mittelständische Unternehmen ist es häufig sinnvoll, nicht sämtliche Kundenanfragen nach denselben Regeln bearbeiten zu lassen.

So lässt sich beispielsweise festlegen, dass ein Agent bei Fragen zu Unternehmensrichtlinien ausschließlich interne Dokumente verwendet. Bei allgemeinen Fachfragen kann eine ergänzende Websuche erlaubt sein. Geht es hingegen um kundenspezifische Informationen, erfolgt der Zugriff über eine autorisierte Schnittstelle.

Auch die Grenzen der Automatisierung können individuell definiert werden. Während ein Agent den Bearbeitungsstand einer Reklamation selbstständig mitteilen darf, kann eine Erstattungsentscheidung weiterhin einem Mitarbeitenden vorbehalten bleiben.

Entsprechende Möglichkeiten zur Verknüpfung von Wissensquellen, KI-Funktionen und bestehenden Systemen bieten Plattformen wie DialogBits für den KI-gestützten Kundenservice.

Praxisbeispiel: KI-Agent beim HERDT-Verlag

Wie sich die Bearbeitung unterschiedlicher Kundenanliegen mit kontrollierten Systemzugriffen verbinden lässt, zeigt der HERDT-Verlag für Bildungsmedien.

Dort unterstützt der KI-Agent „Berti“ Kunden im Online-Shop. Über angebundene Werkzeuge kann er unter anderem Bestellinformationen abrufen und verschiedene Anliegen innerhalb eines Gesprächs bearbeiten.

Die verfügbaren Funktionen und ihre Einsatzmöglichkeiten werden dabei konfiguriert. Anhand der jeweiligen Kundenanfrage wählt der Agent ein geeignetes Werkzeug aus, ohne uneingeschränkten Zugriff auf sämtliche Systeme zu erhalten.

In den ersten zwei Wochen nach der Umstellung beantwortete Berti bereits 76 Kundenanfragen eigenständig. Die Success Story des HERDT-Verlags zeigt, wie dieser Ansatz in der Praxis umgesetzt wurde.

Fazit: Kontrolle ist die Grundlage sinnvoller Automatisierung

Der Einsatz von KI-Agenten im Kundenservice bedeutet nicht, künstlicher Intelligenz möglichst viele Freiheiten einzuräumen. Vielmehr müssen Unternehmen bestimmen können, welche Informationen genutzt, welche Antworten formuliert und welche Aktionen ausgeführt werden dürfen.

Gerade für mittelständische Betriebe liegt darin ein wesentlicher Vorteil: Unterschiedliche Serviceprozesse lassen sich automatisieren, ohne für jede Anfrage denselben Handlungsspielraum zuzulassen. Entscheidend ist nicht, wie viel ein KI-Agent grundsätzlich kann, sondern was er im jeweiligen Kontext tatsächlich darf.

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