12.07.2024
CRYPTO WEEKLY

Was hinter der Schwäche am Kryptomarkt steckt

Crypto Weekly #146. In den vergangenen Wochen ist es am Markt abwärts gegangen - aber weshalb? Und wie geht es jetzt weiter?
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Die Kurstafel:

📉 Bitcoin weit unter 60.000 Dollar, zwischenzeitlich auf tiefstem Stand seit Februar

Der Blick auf die Kurstafel nach der zweiwöchigen Pause bei Crypto Weekly ist trügerisch: Ja, die Performance in den vergangenen sieben Tagen kann sich sehen lassen. Davor ging es aber am Markt ordentlich abwärts. Bitcoin fiel Ende Juni das erste Mal seit April unter die Marke von 60.000 US-Dollar. 

Damit war der Tiefpunkt aber noch nicht erreicht. Zwischenzeitlich sackte der Kurs sogar bis auf 53.700 Dollar und damit auf den tiefsten Stand seit Februar ab. Vom Mitte März erreichten Rekordhoch aus gerechnet, war diese ein sattes Minus von über 25 Prozent. 

Was steckt dahinter? Interessant dabei ist zuallererst einmal eine Sache: Es ist diesmal nicht der US-Aktienmarkt, der die Kurse der Krypto-Assets mit nach unten gezogen hat. Denn dort ist es die vergangenen drei Wochen klar nach oben gegangen. Sowohl der techlastige Aktienindex Nasdaq-100 als auch der die breite US-Wirtschaft besser abbildende S&P-500 verzeichneten Kursgewinne. 

Die Situation ist also eine etwas andere als noch Mitte Juni. In Crypto Weekly #145 hatten wir noch thematisiert, dass die Schwäche des US-Aktienmarkts den Kryptomarkt in Mitleidenschaft gezogen hat. Doch während sich US-Aktien seither wieder nach oben orientiert haben, ging es am Kryptomarkt weiter abwärts. 

😨 Wie Mt. Gox und Deutschland für schlechte Stimmung am Markt sorgten

Die Gründe sind in diesem Fall also eher in der Kryptobranche selbst zu suchen. Und es waren vor allem zwei Themen, die am Markt für Unsicherheit gesorgt haben. Die stehen zwar in keinem direkten Zusammenhang, sind aber ähnlich gelagert. 

Einerseits Rückzahlungen der 2014 gehackten Kryptobörse Mt. Gox. Der Hack hatte die Kryptowelt erschüttert. Damals liefen rund 70 Prozent aller Bitcoin-Transaktionen über die Börse. Der Hack ging in die Krypto-Geschichte ein, die Börse selbst noch 2014 pleite. 

Danach passierte lange wenig – zumindest für die Öffentlichkeit. Nun, zehn Jahre später, begannen die ersten Rückzahlungen an damals geschädigte Kund:innen. Warum das den Bitcoin-Kurs potenziell unter Druck setzt? Wer 2013 Bitcoin gekauft hat und sie jetzt zurückbekommt, hat im Normalfall eine enorme Wertsteigerung. Es liegt nahe, dass man diese dann realisieren möchte (noch dazu unter den gegebenen Umständen). 

Selbst wenn man nur einen Bruchteil zurückbekäme und man im Minus wäre, würden die meisten wohl verkaufen, um das Kapitel für sich abzuschließen. In jedem Fall kommen die zurückgezahlten Bitcoin aber auf den Markt und es entsteht Verkaufsdruck.

Und zufällig gab es nun eine zweite, ähnliche Geschichte: Denn auch der deutsche Staat begann nun, Bitcoin-Bestände zu verkaufen. Deutschland hat – im Gegensatz zu El Salvador – natürlich nie absichtlich in Bitcoin investiert. Allerdings hat das Bundeskriminalamt über die Jahre immer wieder Bestände der Kryptowährung beschlagnahmt. Und der deutsche Staat hat wenig Interesse, diese zu halten. In den vergangenen Wochen begann das BKA nun, größere Bitcoin-Bestände zu verkaufen. 

Wie geht es nun weiter? Wie stark sich die konkreten Verkäufe wirklich auf die Kurse auswirken, ist schwer zu sagen. Allerdings reicht schon das Bekanntwerden der Verkäufe, um für Verunsicherung am Markt zu sorgen. Vieles spricht aber dafür, dass die tatsächlichen Auswirkungen – vor allem mittelfristig – überschätzt werden. Es ist wahrscheinlich, dass in den nächsten Wochen und Monaten die Impulse für den Kryptomarkt eher wieder von der makroökonomischen Ebene kommen werden.


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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