14.04.2021

Coinbase erreichte an Börse in ersten Handelsminuten 100-Mrd.-Dollar-Bewertung

Die Aktie der US-Kryptobörse Coinbase startete an der Nasdaq bei 381 Dollar - um 52 Prozent über dem Ausgabepreis von 250 Dollar. Bis Handelschluss fiel die Aktie dann aber auf 328 Dollar zurück.
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Die Coinbase-Aktie ist an der Nasdaq gestartet.
Die Coinbase-Aktie ist an der Nasdaq gestartet. | Foto: vladim_ka - stock.adobe.com

Er galt schon im Vorfeld als Meilenstein für die Krypto-Branche – nun ist der mit Spannung erwartete Börsengang von Coinbase über die Bühne gegangen, wenn auch mit etwas Verspätung. Es dauerte nach dem offiziellen Handelsstart an der Nasdaq noch fast vier Stunden, bis der erste Kurs der Coinbase-Aktie feststand. Dieser lag dann bei 381 Dollar. Damit wurde die Krypto-Börse mit 96,6 Mrd. Dollar bewertet. Gegenüber dem im Vorfeld festgelegten Referenzpreis war dies ein Plus von 52 Prozent.

Die Nasdaq hatte diesen mit 250 Dollar festgesetzt – was eine Bewertung von 65,3 Mrd. Dollar bedeutet hatte. Dass der tatsächliche Aktienkurs deutlich darüber liegen würde, war aber bereits erwartet worden. Mitte März hatte Coinbase zwar in offiziellen Dokumenten angegeben, im ersten Quartal 2021 außerbörslich im Schnitt mit 68 Mrd. Dollar bewertet worden zu sein. Schon im Februar hatte es jedoch Berichte gegeben, dass einige der außerbörslichen Transaktionen sogar zu Bewertungen von etwas über 100 Mrd. Dollar erfolgt seien.

Noch in den ersten Handelsminuten stieg die Aktie auf über 400 Dollar. Die Marktkapitalisierung lag damit jenseits von 104 Mrd. Dollar. Coinbase war zu diesem Zeitpunkt höher bewertet als die Tech-Börse Nasdaq (26 Mrd. Dollar) und die Muttergesellschaft der New York Stock Exchange (NYSE), die Intercontinental Exchange (66 Mrd. Dollar), kombiniert. Bei 429 Dollar drehte der Kurs dann. Bis Handelsschluss fiel die Aktie sogar bis auf 328 Dollar zurück. Dies entspricht einem Börsenwert von etwa 85 Mrd. Dollar.

Kein frisches Kapital aufgenommen

Der Börsengang erfolgte nicht als klassisches Initital Public Offering (IPO), sondern als Direct Listing. Auch bei anderen Direktplatzierungen in der Vergangenheit – etwa Spotify oder Slack – war der erste Kurs der Aktie weit über dem zuvor festgelegten Referenzkurs gelegen. Wie bei Direct Listings üblich, hat Coinbase im Zuge des Börsengang kein frisches Kapital aufgenommen. Es wurde keine neuen Aktien begeben, lediglich Bestandsinvestoren konnten ihre Papiere verkaufen.

Gemessen an der Marktkapitalisierung gehört der Coinbase-Börsengang zu den größten in den vergangenen Jahren. Zum Vergleich: Facebook war an seinem ersten Handelstag im Jahr 2012 mit rund 104 Mrd. Dollar bewertet worden. Erst kürzlich, im März 2021, war das südkoreanische E-Commerce-Unternehmen Coupang an der New York Stock Exchange (NYSE) in ähnliche Dimensionen vorgestoßen und hatte beim ersten Preis eine Bewertung von 102,2 Mrd. Dollar erreicht. Airbnb hatte im vergangenen Dezember an seinem ersten Handelstag ebenfalls eine Bewertung von rund 100 Mrd. Dollar erreicht.

Der Börsengang von Coinbase gilt auch wegen seiner Symbolwirkung für die Krypto-Branche als historisch: Es ist ein weiterer Meilenstein, was die Adaption von Kryptowährungen im Mainstream angeht.

730 bis 800 Mio. Dollar Quartalsgewinn

In der Vorwoche hatte Coinbase starke vorläufige Quartalsergebnisse vorgelegt: Mit einem Umsatz von 1,8 Mrd. Dollar und einem Nettogewinn zwischen 730 und 800 Mio. Dollar wurde im ersten Quartal 2021 das Gesamtjahr 2020 bereits übertroffen. Damals hatte Coinbase in zwölf Monaten 1,2 Mrd. Dollar umgesetzt und 322 Mio. Dollar Gewinn gemacht.

Der Krypto-Markt zeigte am Abend keine starke Reaktion. Bitcoin stand zuletzt wenig verändert zum Vortag bei rund 63.500 Dollar. Damit lag der Kurs wieder unter seinem am Vormittag erreichten Rekordhoch von 64.863,10 Dollar. Der Kurs der zweitgrößten Kryptowährung Ether lag rund 4 Prozent im Plus und stand mit 2.370 Dollar in der Nähe seines ebenfalls zuvor erreichten Höchststands.

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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