30.05.2018

Coinbase: Der erste Bitcoin-Gigant

Coinbase hat sich binnen weniger Jahre als wichtigste Krypto-App etabliert. Die US-Firma tut alles, um ihren Vorsprung zu halten. Aber die Konkurrenz schläft nicht.
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(c) Coinbase: Asiff Hirji, President & COO, Balaji Srinivasan, der neue CTO und Brian Armstrong, Gründer und CEO

Für fast jeden, der sich in den vergangenen zwei Jahren in die Welt von Bitcoin vorgewagt hat, war Coinbase die erste Station. Die Basis. Die App ist so etwas wie das erste benutzerfreundliche Interface für Bitcoin. Das war auch immer das Ziel der amerikanischen Firma: Den Einstieg in die Welt von Bitcoin so einfach wie möglich zu gestalten. Mittlerweile hat Coinbase 20 Millionen Kunden, 300 Vollzeitmitarbeiter und rund 700 auf Projektbasis Beschäftigte. Das Unternehmen boomt, ganz ohne eigenen Token und ICO. Und man bereitet sich auf noch mehr Kundschaft vor.

Aber man weiß auch, dass die Konkurrenz nicht schläft. In der aktuellen Konsolidierungsphase auf den Bitcoin-Märkten drängen immer mehr Anbieter in den Markt, die einen einfachen und sicheren Zugang zu Kryptowährungen bieten wollen. Revolut bietet Bitcoin an, die Apps Cash und (das von Goldman Sachs finanzierte) Circle genauso. Auch der heimische Anbieter Bitpanda hat sich zum Ziel gesetzt, den Zugang zu Kryptowährungen so simpel wie möglich zu gestalten – und dafür gerade erst ein neues Design präsentiert.

Hysterie: Welche Coin wird als nächste gelistet?

Aber Coinbase ist eine Nummer größer. Als es vor einiger Zeit aus den Gerüchteküchen hieß, dass Ripple als fünfte Coin (nach Bitcoin, Litecoin, Ethereum und BCash) auf der Plattform landen könnte, ist der Ripple-Preis gleich gen Himmel geschossen. Die Spekulation dahinter: Was auf Coinbase landet, wird für die vielen Millionen User leicht zugänglich. Außerhalb der hübschen, blauen App ist die Kryptowelt immer noch sehr kompliziert und gefährlich. Deswegen beschränken sich viele Kleinanleger auf die Assets, die von der größten Plattform angeboten werden.

Charlie Lee, der Erfinder von Litecoin, hat eigens bei Coinbase angeheuert, um die Einbindung seiner Coin sicherzustellen. Mit Erfolg: Litecoin konnte von dem Listing massiv profitieren. Die Ripple-Community hat sich in der Hoffnung auf ähnliche Kurssteigerungen derart in das Coinbase-Gerücht hineingesteigert, dass die Firma ein eigenes Dementi veröffentlichen musste – was dann freilich zu großer Enttäuschung geführt hat. Man sah sich hier wohl zu einer Klarstellung veranlasst, nachdem man bei der Einführung von BCash mit einem Fall von mutmaßlichem Insiderhandel zu kämpfen hatte.

Coinbase kauft Paradex um in den Token-Markt zu kommen

Auch heute sind die Foren voll mit Spekulationen dazu, was als nächstes auf der wichtigsten Crypto-App überhaupt landet. Besonders heiß wird derzeit über ERC20-Token diskutiert. Denn Coinbase hatte bereits lange angekündigt, sich in den Sektor der auf Ethereum basierenden Token vorzuwagen. Einen großen Schritt in diese Richtung hat man mit der Akquisition der Firma Paradex vor wenigen Tagen getan. Die auf dem Ox-Protokoll basierende dezentrale Börse soll Coinbase-Usern den direkten Handel von Token miteinander ermöglichen. Es ist noch unklar, wie man die Technologie von Paradex konkret einbinden will.

Es war auch nicht der einzige Zukauf, den Coinbase kürzlich getätigt hat. Für eine Summe von mehr als 100 Millionen US-Dollar hat man im April den Dienst Earn.com gekauft und dessen Chef Balaji Srinivasan gleich zum ersten CTO in der Geschichte von Coinbase gemacht. Earn.com will Usern ermöglichen, Geld für die Konsumation von Onlinewerbung zu verdienen. Auch hier ist noch unklar, wie die Technologie in das Angebot von Coinbase eingebunden werden soll. Der Kauf von Earn.com war aber der bisher größte Zukauf von Coinbase selbst.

Eine Bewertung von acht Milliarden Dollar?

Längst wird auch an der WallStreet darüber spekuliert, ob Coinbase nicht die erste große Bitcoin-Firma sein könnte, die an der „echten“ Börse gelistet wird. Immerhin gehörte die Firma hinter der New Yorker Börse (NYSE) zu den frühen Investoren. Auch die internationale Großbank BBVA ist schon investiert. Insgesamt rund 225 Millionen Dollar an Investorengeldern konnte man bisher einsammeln. Die Bewertung der Firma liegt derzeit irgendwo zwischen 1,6 und acht Milliarden Dollar – je nachdem, wen man fragt.

Die acht Millarden-Summe stammt von Coínbase selbst und ist sicherlich hoch gegriffen. In jedem Fall ist es nicht verkehrt, von Coinbase als erstem „Giganten“ in der Bitcoin-Welt zu sprechen. Immerhin gibt es die Firma schon weit länger als etwa das erst 2017 gegründete Binance, das derzeit als größte internationale Börse gilt. Auch hat die Plattform aufgrund ihrer Geschichte als US-Unternehmen einen ganz anderen Stellenwert als die oft als windig verschrieenen asiatischen Börsen.

Ist Coinbase wie Google – oder eher wie Altavista?

Coinbase wurde 2012 vom ehemaligen Goldman-Trader Fred Ehrsam Brian Armstrong gegründet. Armstrong, der bis heute CEO ist, war davor als Techniker bei Airbnb tätig. Neben der App betreibt man auch eine eigene Börse (GDAX), die in Zukunft „Coinbase Pro“ heißen soll. Überhaupt will man sich jetzt verstärkt auch den institutionellen Investoren zuwenden. Dafür hat man auch einen der ersten großen Krypto-Fonds ins Leben gerufen und die Abteilung Coinbase AM geschaffen. AM steht für Asset Management. In den Fonds können vorerst aber nur Amerikaner investieren, die tiefe Taschen haben. Mindestsumme: 250.000 Dollar.

Wohin Coinbase steuert? „Wir sehen uns nicht als Krypto Börse“, sagte COO Asiff Hirjii jüngst zu CNBC: „Wir konzentrieren uns auf die Etablierung einer Krypto-Ökonomie. Wir sehen uns als Enabler dieser Wirtschaft der Zukunft.“ Freilich: Auch Altavista und Yahoo waren einmal „Enabler der Zukunft“. Coinbase hat als First Mover, der sich durchgesetzt hat, einen großen Vorteil. Es ist auch offensichtlich, dass die Firma sich bemüht, an der Innovationsfront nicht nachzulassen. Aber ob das alles reicht, um langfristig zu florieren, werden wir erst in einer fernen Zukuft wissen.

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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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