20.05.2022

CBDCs: Zahlungssystem Swift experimentiert im Krypto-Bereich

Das internationale Zahlungssystem Swift testet grenzüberschreitende Transaktionen zwischen unterschiedlichen digitalen Zentralbank-Währungen.
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© NASA

Das internationale Zahlungssystem Swift ist durch die Sanktionen gegen Russland ins Rampenlicht gerückt. Das System ist für internationale Zahlungstransfers zwischen teilnehmenden Institutionen zuständig. Die Organisation dahinter bereitet das System nun auf Transaktionen mit unterschiedlichen digitalen Zentralbankwährungen vor. Central Bank Digital Currencies (CBDC) ist Kryptogeld, das von einer Zentralbank begeben wird und die gleichen Eigenschaften aufweist wie die Landeswährung, also keinen Wechselkurs zu dieser Währung aufweist. Dadurch sollen die technischen Vorteile in Bereichen wie Transparenz, Smart Contracts oder Kostenvorteile genutzt werden können – ohne der starken Volatilität von Kryptowährungen.

Fragmentierung bei CBDCs beheben

„Die Verbesserung der Interoperabilität und Vernetzung zwischen verschiedenen CBDCs, die weltweit entwickelt werden, wird entscheidend sein, wenn wir ihr Potenzial voll ausschöpfen wollen“, sagt Thomas Zschach, Chief Innovation Officer bei Swift. „Heute besteht die Gefahr, dass das globale CBDC-Ökosystem fragmentiert wird, da zahlreiche Zentralbanken ihre eigenen digitalen Währungen entwickeln, die auf unterschiedlichen Technologien, Standards und Protokollen basieren“.

„Wenn diese Fragmentierung nicht behoben wird, könnte sie dazu führen, dass überall auf der Welt ‚digitale Inseln‘ entstehen“, sagt Nick Kerigan, Head of Innovation bei Swift. „Unterschiedliche Systeme und verschiedene CBDCs müssen effizient zusammenarbeiten können, sonst werden Unternehmen und Verbraucher daran gehindert, reibungslose grenzüberschreitende Zahlungen mit CBDCs zu tätigen.“

Zentralbanken arbeiten an digitalen Währungen

Die Organisation mit Sitz in der Schweiz hat bereits 2021 mit ersten Experimenten begonnen und stellt diese nun in Zusammenarbeit mit Capgemini auf breitere Beine. Konkret wird in den Tests ein Gateway in einem inländischen CBDC-Netz eingesetzt. Das Gateway fängt grenzüberschreitende Transaktionen im Netz ab, übersetzt sie und sendet sie an die Swift-Plattform zur Weiterleitung an ein anderes CBDC-Netz oder ein etabliertes Zahlungssystem. An dem Swift-Netzwerk nehmen derzeit 11.000 Institute in mehr als 200 Ländern teil.

Neun Länder haben bereits eigene CBDCs im Einsatz – etwa Nigeria oder die Bahamas. Es könnten nun aber rasch wesentlich mehr werden. Laut einer aktuellen Studie der Bank für Internationalen Zahlungsausgleich arbeiten derzeit neun von zehn Zentralbanken am Thema CBDC. Ein Viertel aller Zentralbanken sei bereits in der Entwicklung und Pilotierungsphase.

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Context64.ai CEO & Founder Marko Lah (r.) mit COO Jan Bernasch (l.)

Das steirische Startup Context64.ai, gegründet von Marko Lah, hat sich auf die Bereitstellung horizontaler und industrieagnostischer KI-Infrastruktur spezialisiert. Erst Anfang des Jahres ging das Unternehmen mit der deutschen 3DSE Management Consultants GmbH eine strategische Allianz ein – brutkasten berichtete. Nun stellen die Grazer die technologische Plattform für die neue „Data2AI“-Produktlinie des deutschen Softwareentwicklers Emposo bereit.

Klare Rollenverteilung

Die Rollenverteilung bei der Kooperation ist klar: Context64 stellt die Plattform, Emposo baut daraus fertige Kundenlösungen. Emposo ist eine hundertprozentige Tochtergesellschaft der Hays Holding. Während der Mutterkonzern Hays primär als weltweit agierender Personaldienstleister im Recruiting-Bereich bekannt ist, konzentriert sich Emposo als spezialisierter Lösungsanbieter auf IT- und Engineering-Dienstleistungen sowie die Abwicklung von Werk- und Serviceverträgen. Nach einer einjährigen Pilotphase wurde die Zusammenarbeit mit dem Grazer Startup nun fest verankert.

Strukturierte Daten statt KI-Halluzinationen

Der Software-Stack von Context64.ai setzt beim sogenannten Kontextproblem herkömmlicher Sprachmodelle an. Über den „Data Context Hub“ werden verteilte Unternehmensdaten – darunter Anforderungen, Stücklisten und Qualitätsdaten – in einem Knowledge Graph miteinander vernetzt.

Die ergänzende Komponente „M4AI“ (Memory for AI) ermöglicht KI-Agenten den gezielten Zugriff auf dieses strukturierte Wissen. Dadurch navigieren die Agenten entlang der realen Unternehmensstruktur, anstatt isolierte Dokumente zu durchsuchen. Das soll Verarbeitungszeiten verkürzen, Fehlantworten (Halluzinationen) minimieren und den Ressourceneinsatz senken.

Pilotprojekt im Automobil-Sektor

Als ersten produktiven Anwendungsfall nennen die Unternehmen ein Projekt aus dem Automobil-Engineering, bei dem ausführbare Testfälle automatisiert aus Spezifikationen und Signaldaten erzeugt werden. Laut Aussendung führte der Einsatz der Software in dem langjährigen Kundenprogramm zu einer siebenfachen Produktivitätssteigerung gegenüber der zuvor wochenlangen manuellen Erstellung.

Context64.ai-Gründer Marko Lah sieht in dem Projekt ein übergeordnetes Muster für den Markt: „KI selbst wird zur Commodity – entscheidend ist, was darunter liegt: die saubere Vernetzung von Daten über Systemgrenzen hinweg, Präzision, effizienter Token-Einsatz.“, argumentiert er. „Die Domänenexperten sitzen bereits in den Unternehmen. Was fehlt, ist die Infrastruktur, dieses Wissen mit KI zu verbinden – die liefern wir als Plattform.“

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