22.09.2023

Was diese Woche den Markt (nicht) bewegt hat

Crypto Weekly #115. Es gibt Zeiten, da geht’s am Kryptomarkt drunter und drüber - aktuell ist das aber nicht der Fall. Was die Gründe dafür sind, behandeln wir in dieser Ausgabe.
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Die Kurstafel:

🥱 Wenig Bewegung am Kryptomarkt

Der Blick auf die Kurstafel zeigt es schon: Extrem viel ist am Markt nicht geschehen seit vergangenem Freitag. Und die Situation ist da auch ein bisschen anders als in der Vorwoche: Da hatte die 7-Tages-Performance der größten Krypto-Assets unspektakulär ausgesehen – aber zwischendurch war es durchaus rund gegangen. Etwa bei Bitcoin mit dem tiefsten Stand seit März.

Diese Woche aber: Nichts dergleichen. Bitcoin etwa bewegte sich grob in einer Bandbreite zwischen 26.400 und 27.500 US-Dollar. Nicht besonders spektakulär also – man könnte sogar sagen: langweilig. 

🧐 Wie die Märkte auf die US-Zinsentscheidung reagiert haben

Dass es so kommen würde, war aber nicht unbedingt vorgezeichnet. Denn diese Woche stand beispielsweise eine Zinsentscheidung der US-Notenbank Federal Reserve (Fed) an. Und diese hat in der Vergangenheit doch immer wieder mal die Finanzmärkte inklusive Krypto bewegt. Seit die Fed im Herbst 2021 auf ihren neuen geldpolitischen Kurs mit anhaltenden Zinserhöhungen umgeschwenkt ist, ging es auch am Kryptomarkt abwärts.

Was entschied die Fed nun diese Woche? Einerseits beließ die Notenbank ihren Leitzins unverändert in der Spanne von 5,25 bis 5,50 Prozent zu halten. Gleichzeitig stellte sie aber zumindest eine weitere Zinserhöhung in diesem Jahr in Aussicht – und deutete an, dass der Kampf gegen die hohe Inflation wohl noch bis 2026 weitergehen würde. Der US-Aktienmarkt verzeichnete nach Bekanntgabe der Zinsentscheidung leichte Verluste, der US-Dollar wiederum legte zu. 

Das bedeutet: Die Märkte waren auf eine etwas weniger “strenge” Entscheidung eingestellt gewesen. Aber eine wirklich überrascht hat die Entscheidung nicht. Im Großen und Ganzen lag sie eben doch noch im Rahmen der Erwartungen.

Genau in dieses Bild passte auch die Reaktion am Kryptomarkt. Bitcoin gab tatsächlich etwas nach – von rund 27.200 Dollar auf knapp unter 27.000 Dollar. Doch auch hier gilt, was eingangs schon zur Wochen-Performance angemerkt wurde: Das ist keine nennenswerte Kursbewegung – jedenfalls nicht für Bitcoin-Verhältnisse.

🤔 Warum aktuell so wenig Bewegung im Markt ist

Aktuell gilt für Bitcoin wie für den gesamten Kryptomarkt: Es fehlen die Impulse für den Handel. Dies war bereits Thema in Crypto Weekly #112 – und seither hat sich nicht besonders viel geändert. Der letzte starke Impuls war im Juni der Antrag des weltgrößten Vermögensverwalters BlackRock auf einen Bitcoin-ETF in den USA gewesen. Dieser hatte vorübergehend für gute Stimmung am Markt gesorgt – auch, weil andere Finanzinstitute mit eigenen Anträgen nachzogen. 

Eine solche Euphorie hält aber nur für eine gewisse Zeit. Denn irgendwann müssen auf die Ankündigungen Taten folgen – oder in diesem Fall: auf die Anträge auch Genehmigungen der Börsenaufsicht. Die sind bisher ausgeblieben. Das heißt weder in die eine noch in die andere Richtung viel. Denn so ein Prozess dauert eben. Aber die Kurse werden auch nicht dauerhaft davon getragen, dass ein Antrag bloß eingereicht wurde. Das ist zu wenig.

Aktuell fehlen Neuigkeiten in der Sache. Diese Woche hat der Vermögensverwalter Grayscale neuerlich einen Antrag auf einen Ethereum-Futures-ETF eingereicht. Ein solcher ETF würde nicht direkt in Ether-Token investieren, sondern in Finanzprodukte (in diesem Fall Futures) die den Ether-Preis nachbilden. 

Für Bitcoin wurden in den USA bereits mehrere solche ETFs genehmigt. Die erwähnten Anträge von BlackRock und anderen Vermögensverwaltern beziehen sich dagegen auf ETFs, die direkt in Bitcoin investieren würden. Solche hat die US-Börsenaufsicht bisher noch nicht zugelassen. 

Die Meldung von Grayscales neuerlichem Ethereum-ETF-Antrag führte zu keiner nennenswerten Marktreaktion. Es ist nicht das erste Mal, dass Grayscale einen solchen Antrag eingebracht hat – und Grayscale ist auch nicht der erste Vermögensverwalter, der sich um einen Ethereum-Futures-ETF bemüht hat. 

Vor wenigen Wochen hatte Bloomberg berichtet, dass die Börsenaufsicht im Oktober erstmals Ethereum-Futures-ETFs zulassen könnte. Ob sich dies bewahrheitet, wird sich in den nächsten Wochen zeigen. Ein positiver Impuls für den Markt wäre es aber sicherlich. 


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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