05.08.2026
FINTECH

Bitpanda öffnet Multi-Asset-Handel für KI-Assistenten

Bitpanda macht seine Multi-Asset-Plattform über das Model Context Protocol für KI-Assistenten wie ChatGPT und Claude zugänglich. Trades erfordern laut Unternehmen stets eine Nutzer-Freigabe.
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Das Bitpanda Headquarter in Wien © Bitpanda

Das Wiener Krypto-Unternehmen Bitpanda erweitert seine Plattformarchitektur. Mit der Einführung des sogenannten Model Context Protocol (MCP) und einer neuen API-Integration (Application Programming Interface) können Anleger:innen künftig externe KI-Assistenten wie ChatGPT oder Claude nutzen, um unter anderem ihre Portfolios per Spracheingabe zu steuern.

Investieren ohne Programmierkenntnisse

Im Kern handelt es sich bei dem MCP laut Bitpanda um ein offenes, standardisiertes Schnittstellenprotokoll, über das kompatible KI-Assistenten Anfragen in natürlicher Sprache verarbeiten und ohne Programmierung direkt mit API-Endpunkten interagieren können. Privatanleger:innen ohne technischen Hintergrund können dadurch in natürlicher Sprache Kontostände abrufen, Positionen im Blick behalten oder Trades vorbereiten, ohne eigenen Code schreiben zu müssen.

Bitpanda selbst bezeichnet diesen Schritt als „nächste strukturelle Entwicklungsstufe finanzieller Schnittstellen“, die sich von passiven Chatbots zu aktiven Werkzeugen wandeln. Für Entwickler:innen steht eine klassische API bereit, um maßgeschneiderte Finanzanwendungen zu programmieren.

Elf Werkzeuge für KI-Assistenten

Konkret stellt der Bitpanda-MCP-Server nach der Verbindung elf native Tools bereit, die sich in drei Kategorien gliedern: Für Markt- und Portfoliodaten stehen unter anderem Funktionen zum Abrufen von Kursen, verfügbaren Assets und der eigenen Portfolio-Historie bereit. Im Bereich Staking und Earn lassen sich zum Beispiel aktive Positionen einsehen sowie Staking- und Unstaking-Vorgänge auslösen.

Sicherheit und Systemlimits

Die Künstliche Intelligenz agiert jedoch nicht autonom. Jeder Systemzugriff erfordert laut Bitpanda einen API-Key mit individuell festgelegten Berechtigungen, sogenannten „Scopes“. Das Trading basiert auf einem Request-for-Quote-Modell (RFQ): Ein Trade muss von der KI zuerst als Preisangebot angefragt und anschließend vom Menschen oder durch vorab definierte Regeln ausdrücklich bestätigt werden.

Dadurch bleiben alle Aktionen innerhalb des regulierten MiCAR-Rahmens der EU, heißt es vom Unternehmen. Christian Trummer, Chief Scientist und Mitgründer von Bitpanda meint: „Agentic Finance kann zu einer zentralen Schnittstelle für Finanzdienstleistungen werden. Wir werden diese Entwicklung in Europa verantwortungsvoll mitgestalten.“

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Das Forschungskonsortium von Focus:lfm. | (c) Jacomo Schlumberger

Ein Elektroauto muss nicht unmittelbar nach dem Anstecken mit voller Leistung laden. Auch Wärmepumpen und Batteriespeicher können ihren Stromverbrauch zeitlich anpassen. Mit dem Ausbau erneuerbarer Energien wird diese Flexibilität zunehmend wichtiger. Photovoltaikanlagen erzeugen beispielsweise vor allem tagsüber Strom, während viele Elektroautos erst am Abend geladen werden. Werden viele solcher Geräte intelligent gesteuert und zu sogenannten Flexibilitätspools gebündelt, könnten sie Stromnetze entlasten und erneuerbare Energie besser nutzbar machen.

Wie groß das Potenzial ist, verdeutlichen Zahlen, auf die das Forschungskonsortium verweist: Einer EU-Analyse zufolge könnte die nachfrageseitige Flexibilität bis 2030 rund 120 Gigawatt erreichen. Momentan sind in der EU rund 44 Gigawatt Pumpspeicherleistung installiert. Zwar können flexible Stromverbraucher große Pumpspeicher nicht vollständig ersetzen, die Zahlen zeigen jedoch, welches Potenzial in Haushalten, Unternehmen und Energiegemeinschaften bislang ungenutzt bleibt.

Genau hier setzt das Forschungsprojekt Focus:lfm (From Open Coexistence to Unified Systems for Local Flexibility Management) an. Unter der Koordination von e7 energy innovation & engineering entwickeln 18 österreichische Partnerorganisationen eine offene digitale Infrastruktur. Beteiligt sind unter anderem die Technologieunternehmen Keba und AVL, der Netzbetreiber Energienetze Steiermark sowie Salzburg Research und Reisenbauer Solutions.

Offene Software soll Geräte miteinander verbinden

Die intelligente Steuerung von Stromverbrauchern ist grundsätzlich nicht neu. Eine zentrale Herausforderung liegt jedoch darin, dass Geräte unterschiedlicher Hersteller häufig eigene Kommunikationssysteme nutzen. Viele bestehende Lösungen sind zudem geschlossen, wodurch die gemeinsame Steuerung aufwendig und kostspielig sein kann.

Focus:lfm entwickelt deshalb ein sogenanntes Open-Source-Framework. Die Software soll unterschiedliche Geräte, Energiemanagementsysteme, Stromhändler und Netzbetreiber über gemeinsame Schnittstellen miteinander verbinden. Bestehende Systeme sollen dabei nicht ersetzt, sondern vernetzt werden.

Auch der Zeitpunkt des Forschungsprojekts ist laut Projektkoordinator Guntram Preßmair günstig. Das neue Elektrizitätswirtschaftsgesetz (ElWG) schafft die Grundlage für einen Markt, auf dem Netzbetreiber flexible Stromverbraucher gezielt zur Entlastung ihrer Netze einsetzen können. Anders als auf bisherigen Strommärkten spielt dabei eine entscheidende Rolle, wo sich die Anlagen befinden. So könnten beispielsweise Elektroautos oder Batteriespeicher in einem bestimmten Netzgebiet helfen, lokale Engpässe zu beheben.

Startups sollen eigene Geschäftsmodelle entwickeln können

Besonders für kleinere Technologieunternehmen soll die offene Software neue Möglichkeiten schaffen. Denn die gesamte technische Verbindung vom einzelnen Gerät bis zur Vermarktung der Flexibilität selbst aufzubauen, ist laut Preßmair für kleine Unternehmen kaum machbar. „Deswegen wollen wir denen ein Open-Source-Werkzeug in die Hand geben“, erklärt er.

Mit Focus:lfm sollen Startups eine kostenlos verfügbare technische Grundlage erhalten, auf der sie eigene Dienstleistungen und Geschäftsmodelle entwickeln können. Ein Unternehmen, das beispielsweise Prognosen zum Energieverbrauch erstellt, könnte seine Lösung mit der Infrastruktur verknüpfen, ohne selbst sämtliche technischen Schnittstellen entwickeln zu müssen.

Ein begleitendes Accelerator-Programm soll Unternehmen bei der Integration unterstützen. Sobald erste Prototypen verfügbar sind, sollen interessierte Betriebe die Software erproben und Rückmeldungen zur Weiterentwicklung geben. Dadurch will das Projekt bereits während seiner Laufzeit eine möglichst breite Nutzerbasis aufbauen.

Praxistests bis 2030 geplant

Die entwickelte Infrastruktur soll zunächst in Simulationen und Laborumgebungen getestet werden. Anschließend sind Feldtests mit Elektroauto-Ladeinfrastruktur, Elektroboilern und Energiemanagementsystemen geplant. Auch Energiegemeinschaften und das Reallabor Waldviertel sollen eingebunden werden.

Das Projekt ist im Juni 2026 gestartet und läuft über 48 Monate. Gefördert wird es aus Mitteln des Klima- und Energiefonds sowie des Bundesministeriums für Innovation, Mobilität und Infrastruktur.

Langfristig soll ein Konsortium aus Industriepartnern die Weiterentwicklung der Software tragen. Für Preßmair wäre das optimale Ergebnis, wenn bis zum Projektende 2030 rund zehn Unternehmen die Infrastruktur aktiv nutzen und damit eigene Geschäftsmodelle betreiben.

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