22.01.2021

Wo Bitcoin und Wall Street zusammenwachsen

Paypal, Square, Goldman und Blackrock: Immer mehr bekannte Namen drängen auf den Bitcoin-Markt. Ein Überblick.
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Nikolaus Jilch: Wo Bitcoin und Wall Street zusammen kommen
Nikolaus Jilch | Hintergrund (c) Adobe Stock - Richard

Die Zahlen sind eindeutig: Im direkten Vergleich hat die Kryptowährung alle anderen Assets in den vergangenen Jahren alt aussehen lassen. Freilich, es gibt viele gute Gründe, sich von Bitcoin fern zu halten. Es ist ein sehr risikoreiches Investment. Aber in einem Umfeld ohne Zinsen suchen Anleger eben auch verstärkt nach solchen Risikowetten – um ihre Portfolioperformance zu verbessern. Auch traditionelle Anleger, die sonst Aktien, Anleihen, Fonds oder Derivative kaufen, werden auf Bitcoin aufmerksam. Vor allem in den USA haben wir im vergangenen Jahr einen großen Push gesehen. Sehen wir uns heute an, wo Bitcoin und Wall Street zusammenwachsen.

1) PayPal und Square

Der Einstieg der Zahlungs-Dienstleister PayPal und Square hat nicht nur Bitcoin einen Boost gegeben – sondern auch den Aktien der Firmen. Besonders interssant ist der Fall von PayPal, das seinen Kunden schrittweise den Zugang zum Kryptomarkt ermöglicht. Die Firma hat mehr als 360 Millionen Kunden und 28 Millionen Händler weltweit nützen PayPal. Bald wird es möglich sein, bei diesen mit Bitcoin, Litecoin und Ethereum zu bezahlen. PayPal profitiert doppelt. Der Verkauf von Coins an die Kunden ist ein neues Geschäftsmodell. Die Nutzerschaft von Bitcoin wird erhöht, was tendenziell den Preis treibt – und wiederum den Wert der Firma erhöht, was den Aktienkurs hebt. Dazu kommt, dass viele Fondsmanager, die strengen Regeln unterworfen sind, nach einem indirekten Weg suchen, um in Bitcoin zu investieren. Da kommt die PayPal-Aktie gerade recht.

Ganz ählich sieht es beim kleineren Konkurrenten Square aus, hinter dem Twitter-Gründer Jack Dorsey steht, selbst ein großer Bitcoin-Fan. Die Firma hat sogar ein Prozent ihres Cashbestands in Bitcoin umgewandelt und hat im Oktober etwa 4700 Bitcoin für rund 50 Millionen Dollar gekauft.

2) Michael Saylor und Microstrategy

Viel weiter geht der Techunternehmer Michael Saylor. Er konnte den Aufsichtsrat seiner Firma Microstrategy davon überzeugen, ihren gesamten Cashbestand in Bitcoin zu stecken. Er hat inzwischen fast 70.500 Bitcoin eingekauft und dafür 1,125 Milliarden Dollar ausgegeben. Die Aktie des Techunternehmens, das Unternehmenssoftware anbietet, explodierte daraufhin – weil Aktienanleger auch hier eine Möglichkeit sehen, indirekt in Bitcoin zu investieren.

Saylor ist der extremste unter den Bitcoin-Fans zwischen Wall Street und Silicon Valley. Er hat in den vergangenen Monaten hunderte Interviews gegeben, in denen er den US-Dollar als de facto wertlos bezeichnet – und Bitcoin als die Zukunft des Geldes gepriesen hat. Saylor ist aufgrund seiner enormen Überzeugung sicher mit Vorsicht zu genießen. Aber solange Bitcoin nicht in der Bedeutungslosigkeit verschwindet, werden wir von ihm noch viel hören.

3) Grayscale Bitcoin Trust

Zu den größten regelmäßigen Käufern von Bitcoin gehört der Grayscale Bitcoin Trust. Das ist im Grunde ein Fonds, der Bitcoin kauft – und Anleger können Anteile am Fonds kaufen. Man kann es mit einem Bitcoin-ETF vergleichen, aber wer bei Grayscale kauft, zahlt ordentlich drauf. Die Gebühren sind hoch und der Fonds handelt weit über dem eigentlichen Bitcoin-Preis, weil die Nachfrage so hoch ist. Das Anlagevolumen des Fonds ist im vergangenen Jahr von rund zwei auf mehr als 20 Mrd. Dollar explodiert. Um das Anlegerinteresse zu befriedigen, muss Grayscale immer mehr Bitcoin aufkaufen.

Die konkrete Struktur von Grayscale ist aber sehr kompliziert (hier eine ausführliche Erklärung). Ungewiss ist vor allem, was aus dem Fonds wird, wenn es einmal einen wirklichen ETF gibt. Dass mit Blackrock der größte Assetmanager der Welt seine bisher negative Meinung zu Bitcoin revidiert hat und in den Markt einsteigen will, wird von vielen als Zeichen in diese Richtung interpretiert. Der CIO von Blackrock hat in einem TV-Interview sogar erklärt, dass Bitcoin Gold als Wertspeicher ablösen könnte. Eine These, die man vor wenigen Monaten nur von Hardcore-Bitcoin-Fans gehört hat. Auch andere Anbieter wie VanEck haben Pläne für einen Bitcoin-ETF. Aber es könnte noch Jahre dauern, bis es den wirklich gibt. Bis dahin wird Grayscale eine beliebte Option bleiben. Auch die sehr erfolgreiche Fondsfamilie von Ark, die vor allem in technische Innovationen investiert, ist Kunde. Und zwar schon seit 2015.

4) Banken und Versicherungen

JP Morgan gibt inzwischen ein eigenes Preisziel zu Bitcoin aus, das bei mehr als 140.000 Dollar liegt. Auch Goldman Sachs hat offenbar seine Meinung geändert und bereitet sich auf den Markteinstieg vor. Die 170 Jahre alte Versicherung MassMutual hat 100 Millionen in Bitcoin gesteckt. Auch Hedgefonds-Gurus wie Paul Tudor Jones oder Stanley Druckenmiller sind dabei. Und: Fidelity. Selbst einer der größten Vermögensverwalter Amerikas und ein sehr bekannter Name. Die Firma hat schon vor Jahren damit angefangen, einen eigenen Bitcoin-Flügel aufzubauen und bietet bisher Bitcoin-Investments für besonders betuchte Kunden an.

Weiterhin warnende Stimmen – nicht nur an der Wall Street

Aber man muss laut sagen: Noch gibt es sehr viele Stimmen, die vor Bitcoin warnen und es weiterhin nicht als Assetklasse ernst nehmen. Oft widersprechen sich die Analysten in den Banken gegenseitig. Etwa bei JP Morgan. Auch haben sich sowohl die neue US-Finanzministerin Janet Yellen als auch die EZB-Chefin Christine Lagarde erst kürzlich kritisch zu Bitcoin geäußert und vor Geldwäsche gewarnt.


Zum Autor

Niko Jilch ist Finanzjournalist, Podcaster und Speaker. Website: www.nikolausjilch.com Twitter: @nikojilch


Disclaimer: Dieser Text sowie die Hinweise und Informationen stellen keine Steuerberatung, Anlageberatung oder Empfehlung zum Kauf oder Verkauf von Wertpapieren dar. Sie dienen lediglich der persönlichen Information. Es wird keine Empfehlung für eine bestimmte Anlagestrategie abgegeben. Die Inhalte von brutkasten.com richten sich ausschließlich an natürliche Personen.

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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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