20.05.2022

Crypto Weekly #57: Warum der aktuelle Kurseinbruch kein “Krypto-Crash” ist

Zuletzt hat der LUNA-Kollaps alles überschattet. Aber der Grund für den Crash war er nicht - denn der aktuelle Kurseinbruch betrifft nicht nur den Kryptomarkt. Warum dieser derzeit am US-Aktienmarkt hängt - und wie sich Krypto-Assets im aktuellen Abverkauf verglichen mit der Nasdaq gehalten haben.
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Trading online while cryptocurrency exchange rate going down with red background
Foto: Adobe Stock

Das brutkasten Crypto Weekly ist unser wöchentliches Briefing zum Kryptomarkt und kann hier als Newsletter abonniert werden. Jeden Freitag blicken wir auf die wichtigsten Kursbewegungen und Nachrichten der Krypto-Woche zurück.


Die Kurstafel:

  • Bitcoin (BTC): 30.300 US-Dollar (+/-0 % gegenüber Freitagnachmittag der Vorwoche)
  • Ethereum (ETH): 2.040 Dollar (-2 %)
  • Solana (SOL): 52 Dollar (+3 %)
  • Binance Coin (BNB): 310 (+1 %)
  • Polkadot (DOT): 10 Dollar (-9 %)
  • Avalanche (AVAX): 31 Dollar (-10 %)

Bitcoin stabil bei 30.000 Dollar, Ethereum bei 2.000 Dollar…

Zunächst einmal die Zahlen: Der Zusammenbruch von Terras UST-Stablecoin und des dazugehörigen LUNA-Tokens hat vergangene Woche das Marktgeschehen dominiert. Und für Gesprächsstoff sorgt der Kollaps natürlich weiterhin. Allerdings: Sieht man sich die Kursentwicklung der größten Kryptowährungen seit Freitag der Vorwoche an, war die angesichts der schlechten Marktstimmung gar nicht einmal so übel.

Die beiden Großen, also Bitcoin und Ethereum, haben sich im Wesentlichen um die Marken von 30.000 Dollar und 2.000 Dollar bewegt. Bei Bitcoin lag das Wochentief bei rund 28.700 Dollar – also doch klar über jenem der Vorwoche, als der Kurs zwischenzeitlich bis auf 26.300 Dollar abgerutscht war. Am Freitag wurde Bitcoin zuletzt wieder bei über 30.000 Dollar gehandelt. Ether stand knapp über 2.000 Dollar. Beide liegen damit ungefähr am selben Niveau wie am Freitagnachmittag der Vorwoche.

Deutlicher abwärts ging diese Woche für die Token der Smart-Contract-Blockchains Polkadot (DOT) und Avalanche (AVAX), die beide jeweils um die rund 10 Prozent verloren. Auf der Gewinnerseite standen diese Woche dagegen der Binance-Coin BNB und auch der SOL-Token von Solana, die beide jeweils leicht zuelgten.

…aber die Stimmung bleibt schlecht

Interessant dabei: Für sich genommen – und ohne jeden Kontext – sind diese Zahlen alles andere als spektakulär. Würde man also das Drumherum nicht kennen, könnte man sogar schlussfolgern, dass es eine eher langweilige Woche gewesen sein muss.

Tatsächlich ist die Wahrnehmung aber vor allem nach der extrem schwachen Vorwoche eine völlig andere: Die Marktstimmung ist mies. Der “Crypto Fear & Greed Index” beispielsweise steht ganz klar auf “Extreme Fear”. Immer häufiger ist in der Szene auch die Rede von einem möglichen “Kryptowinter” wie 2018, als die Kurse monatelang fielen und viele Projekte scheitern.

Der LUNA-Kollaps spielt dabei sicherlich eine besondere Rolle. Dass man im Kryptobereich ständig mit Scams, Hacks und Rug Pulls konfrontiert ist, weiß jeder, der sich auch nur ein bisschen mit der Materie beschäftigt. Aber dass ein Token, der in den Top 10 nach Marktkapitalisierung steht, innerhalb weniger Tage auf de facto 0 ging, das hat viele dann doch überrascht. Auch wenn es genug Stimmen gab, die das Konzept des algorithmischen Stablecoins UST immer wieder kritisiert und dessen Schwachstellen offengelegt hatten.

Aber natürlich ist die große Frage, welche Auswirkungen der LUNA-Kollaps über die Szene hinaus haben wird. Und es liegt nahe, dass der Vorfall das Thema Stablecoins noch einmal stärker ins Bewusstsein der Behörden gebracht hat. Auch ist plausibel, dass Investoren künftig ein bisschen genauer hinschauen werden, wie robust die Konzepte mancher Krypto-Startups tatsächlich sind. Das kann langfristig durchaus positive Effekte haben. Aber es ist ebenso klar, dass in der Branche vorerst einmal die Unsicherheit überwiegt. 

Warum der aktuelle Kurseinbruch nicht vom LUNA-Kollaps ausgelöst wurde

Aber auch wenn Terra/LUNA die vergangenen beiden Wochen die Schlagzeilen und Krypto-Twitter dominiert hat – eines muss man festhalten: Der Auslöser für die aktuelle Kursschwäche am Kryptomarkt war der UST-Zusammenbruch nicht. Und auch wenn er in der Branche noch länger diskutiert werden wird: Für die Entwicklung am Kryptomarkt in den nächsten Wochen wird er keine große Rolle mehr spielen.

Die Realität ist: Das Marktumfeld ist seit Monaten schwach. Nicht nur für Krypto-Assets, sondern auch am Aktienmarkt. Die Korrelation zwischen den Kryptokursen und US-Aktien, insbesondere solchen aus der Tech-Branche, ist unverändert hoch. Und der Aktienmarkt wird gerade weniger von Fundamentaldaten wie Unternehmenskennzahlen getrieben, sondern vielmehr von der Makroebene. 

Da wäre einmal die hohe Inflation und, direkt damit verbunden, die Geldpolitik der US-Notenbank Federal Reserve. Diese ist gerade dabei, die Zinsen zu erhöhen, um die Teuerung zu bekämpfen. Höhere Zinsen machen klassische “Risk Assets” – wie beispielsweise Tech-Aktien – unattraktiver. Weil man auch mit weniger riskanten Anlagen wie Anleihen wieder höhere Renditen erzielen kann. Ziemlich unsicher ist aber, wie stark die Zinsen wirklich erhöht werden können: Denn sowohl in den USA als auch in Europa stehen die Zeichen auf Wirtschaftsabschwung und Rezession. 

Dazu trägt natürlich auch der anhaltende Krieg in der Ukraine bei. Auch hier könnte noch einiges auf die Weltwirtschaft zukommen: Weitere Sanktionen, ein Ende russischer Gaslieferungen nach Europa (sei es aufgrund eines Embargos oder aufgrund eines Lieferstopps) oder auch eine mögliche Nahrungsmittelknappheit. 

Um es abzukürzen: Wir befinden uns in einem schwierigen makroökonomischen und geopolitischen Umfeld mit einer ganzen Reihe an Risikofaktoren, deren möglichen Auswirkungen schwer abzuschätzen sind. Seit dem Corona-Crash im März 2020 ist es an den Aktienmärkten (und auch am Kryptomarkt) bis Ende 2021 mehr oder weniger durchgehend nach oben gegangen.

In einem solchen Bullenmarkt haben es Anleger einfach: Es steigt ohnehin fast alles – und man kann sich schnell als Investmentgenie fühlen. Aber jetzt ist die Situation eben eine andere. Und es bestätigt sich nun die alte Börsenweisheit: Erst bei Ebbe sieht man, wer mit Badehose schwimmt (OK, 2 Dogecoin ins Phrasenschwein…).

Kryptowährungen werden von Investoren weiterhin wie riskante Tech-Aktien gehandelt

Für den Kryptomarkt ist dies ebenso relevant: Von der beschriebenen Situation sind sämtliche “Risk Assets” betroffen – und Kryptowährungen werden von den Investoren ganz klar als solche eingeordnet, wie ein Blick auf die Kursbewegungen zeigt. Es betrifft auch Bitcoin: Konzeptionell mag es durchaus als “Safe Haven Asset” angelegt sein – die Wahrnehmung am Markt ist aber eine andere.

Dass die Token von Smart-Contract-Plattformen wie Ethereum, Solana oder Avalanche so wie riskante Tech-Aktien gehandelt werden, ist nachvollziehbar: Es handelt sich dabei ja auch um Technologie-Projekte, deren langfristige Erfolgsaussichten unklar sind. Gut, bei Meme Coins wie Dogecoin (DOGE) oder Shiba Inu (SHIB) kann man die Einstufung als “Risk Assets” insofern anzweifeln, als das unklar ist, ob man sie überhaupt als Assets bezeichnen sollte. 

Der Punkt ist aber: Gerade weil es fundamental nachvollziehbar ist, dass Kryptowährungen wie riskante Tech-Aktien gehandelt werden, kann man im aktuellen “Risk off”-Umfeld nicht davon ausgehen, dass die Korrelation zwischen Nasdaq und Kryptomarkt bald deutlich zurückgehen wird. 

Dies liegt übrigens durchaus auch an institutionellen Investoren wie Vermögensverwaltern oder Investmentgesellschaften. Dass diese finanzkräftigen Player zunehmend in Krypto-Assets investieren würden, war eines der Argumente auch im Bullenmarkt 2021. Durch die stärkere Präsenz dieser Anleger aus der traditionellen Finanzbranche ist aber gleichzeitig auch eine stärkere Korrelation des Kryptomarkts mit etablierten Anlageklassen zu erwarten – und genau das ist derzeit eben zu beobachten.

All dies heißt aber auch: Der Crash am Kryptomarkt ist kein spezifischer “Krypto-Crash”. Er ist einfach Teil eines breiteren Abverkaufs riskanterer Anlageformen. Klar, es gibt auch genug kryptospezifische Gründe, die in den nächsten Wochen für Unruhe sorgen könnten (etwa ein möglicher Verlust der Dollar-Koppelung von Tether). Die Gründe für die jüngsten Kurseinbrüche lagen aber eine Ebene darüber.

Der Abverkauf in Zahlen: Krypto-Assets vs. Techaktien  

Zum Abschluss noch eine kurze Gegenüberstellung der Zahlen, wie stark ausgewählte Krypto-Assets und Tech- bzw. Nasdaq-Aktien von ihren 52-Wochen-Höchstständen gefallen sind.

Zunächst einmal Krypto:

  • Bitcoin: -56 %
  • Ethereum: -58 %
  • Solana: – 80 %
  • Avalanche: -80 %
  • Cardano: -82 %
  • Polkadot: -81 %
  • Dogecoin: -81 %
  • Shiba Inu: -87 %
  • LUNA: -100% 

Und hier einige ausgewählte Nasdaq- bzw. Tech-Aktien:

  • Nasdaq Composite (breiter Index mit über 3.000 Nasdaq-Aktien): -30 %
  • Apple: -25 %
  • Meta (Facebook): -50 %
  • Twitter – 50 %
  • Netflix: -74 %
  • Zoom: -77 %
  • Beyond Meat: -84 %
  • Robinhood -88 %

Es zeigt sich also: Wer Geld verlieren möchte, muss nicht unbedingt in Meme Coins investieren. Auch mit Zoom oder Robinhood kann man ähnlich viel verlieren. Zur Verteidigung der Nasdaq muss man allerdings festhalten: Auf 0 gegangen – wie LUNA – ist dort in diesem Jahr noch keine Aktie. 


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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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