10.03.2023

Crypto Weekly #93: Bitcoin unter 20.000 Dollar – und was hinter dem Zusammenbruch von Silvergate steckt

Diese Woche: Silvergate galt als die Hausbank der US-Kryptobranche. Nun wird sie abgewickelt. Die Kurse von Bitcoin und Ethereum fielen unterdessen auf die tiefsten Stände seit Jänner.
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Cellphone with logo of American financial services company Silvergate Bank on screen in front of website. Focus on center-left of phone display
Foto: Timon - stock.adobe.com

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Die Kurstafel:

  • Bitcoin (BTC): 19.997 US-Dollar (-15 % gegenüber Freitagnachmittag der Vorwoche)
  • Ethereum (ETH): 1.416 Dollar (-14 %)
  • BNB: 274 Dollar (-8 %)
  • Solana (SOL): 18 Dollar (-20 %)

📉 Bitcoin fällt unter 20.000 Dollar, Ethereum unter 1.400 Dollar

Auch diese Ausgabe von Crypto Weekly starten wir wieder mit einem Blick auf die Marktentwicklung. Und die war in den vergangenen sieben Tagen alles andere als erfreulich. Richtig übel wurde es dabei gegen Ende der Woche: Bitcoin fiel unter die Marke von 20.000 US-Dollar – erstmals seit Mitte Jänner. Ethereum wiederum rasselte unter 1.400 Dollar. Auch diese Marke hatte der Ether-Kurs zuletzt im Jänner unterschritten. 

Sowohl Bitcoin als auch Ethereum lagen am Freitag um rund zehn Prozent gegenüber dem Vortag im Minus. Auf 7-Tages-Sicht ergeben sich Verluste von jeweils rund 15 Prozent. Blickt man auf die anderen großen Krypto-Assets, ergibt sich ein ähnliches Bild.

🏦 Wie eine klassische Bank zu einem wichtigen Krypto-Player wurde – und dann abstürzte

Es ist ja mittlerweile schon wieder fünf Monate her, dass die Kryptobörse FTX pleite ging. In diesem Zeitraum kam es in der Branche zu einigen weiteren Pleiten, die allesamt mehr oder weniger direkt auf das FTX-Debakel zurückzuführen waren. Bei manchen – wie bei BlockFi – ging es schneller, bei anderen – wie bei Genesis – zog es sich über Monate dahin bis klar wurde, dass sie die Kurve nicht mehr kratzten.

Diese Woche kam eine weitere Pleite dazu: Silvergate. Das ist zunächst einmal eine Bank aus den USA, die sogar an der Börse notiert (und entsprechenden Transparenzvorschriften unterliegt). Was für ein Krypto-Unternehmen durchaus schon einmal ungewöhnlich ist. Und als Krypto-Unternehmen im klassischen Sinn ist Silvergate zumindest von seiner Geschichte her auch nicht zu sehen: Mit dem Gründungsjahr 1988 ist Silvergate für eine Bank zwar sehr jung, aber immerhin doch 20 Jahre älter als Bitcoin. 

Womit wir auch schon beim Thema sind. Denn 2013 – also relativ früh – positionierte sich Silvergate auf Initiative von CEO Alan Lane mit Angeboten, um explizit Bitcoin- und Krypto-Kunden:innen anzusprechen. In den Folgejahren wuchs Silvergate deutlich – und ging 2019 an die Börse. 

Silvergate betreibt ein eigenes Zahlungsnetzwerk und hat 2021 die Überreste von Facebooks Stablecoin-Projekt Diem (früher Libra) aufgekauft. Im Zuge der FTX-Pleite geriet die Bank dann ordentlich ins Straucheln. Die Kryptobörse war ein wichtiger Kunde von Silvergate. Kund:innen zogen aufgrund der Unsicherheit Gelder ab. Der Aktienkurs, der im März 2022 noch bei rund 150 Dollar gelegen war, fiel nach der FTX-Pleite auf unter 20 Dollar. 

Über Monate wackelte das Unternehmen. Und wieder einmal war die Frage: Welche anderen Unternehmen hängen potenziell mit drinnen? Wen könnte eine Pleite mitziehen? Bereits im Jänner schickten mehrere US-Senator:innen einen Brief an Silvergate mit Fragen – zu den Risikomanagement-Praktiken und den Beziehungen zu FTX.

Diese Woche wurde Silvergate dann sogar im Weißen Haus ein Thema. Pressesprecherin Karine Jean-Pierre sagte Anfang der Woche auf eine Frage bei einem Medienbriefing, das Weiße Haus sei sich der Situation bewusst und werde diese weiterhin beobachten, sagte Jean-Pierre weiter.

Zu diesem Zeitpunkt hatte Silvergate (formal Silvergate Capital, das Mutterunternehmen der Silvergate Bank) bereits die angekündigte Veröffentlichung seines jährlichen Finanzberichts verzögert. Was selten ein gutes Zeichen ist. Man brauche mehr Zeit, damit ein unabhängiger Wirtschaftsprüfer bestimmte Prüfungsprozesse fertigstellen könne, hieß es offiziell zur Begründung. Daraufhin kappten mehrere große Kryptofirmen ihre Verbindungen zu der Bank – unter anderem Coinbase, Galaxy Digital, Circle und Bitstamp.

🇺🇸 Die Hintergründe zum Silvergate-Kollaps

Am Mittwoch wurde es dann offiziell: Silvergate Capital erklärte, die Silvergate Bank abzuwickeln. Als Begründung führte das Unternehmen Entwicklungen in der Branche und im regulatorischen Bereich an – ohne diese explizit zu nennen. Klar ist aber: Es geht hier um den Krypto-Winter und natürlich auch um die Auswirkungen der FTX-Pleite. 

Der Verweis auf das regulatorische Umfeld wiederum dürfte sich auf die jüngsten Schritte der US-Börsenaufsicht beziehen. Diese hatte erst kürzlich einen Vergleich mit der US-Kryptobörse Kraken abgeschlossen, der diese zu 30 Mio. Dollar Strafe und dem Einstellen seines Staking-Angebots am US-Markt verpflichtete. Und der Chef der Behörde, Gary Gensler, hat in den vergangenen Wochen immer wieder deutlich gemacht, dass er weite Teile der Krypto-Branche in Konflikt mit dem US-Wertpapierrecht sieht.

Diese Woche kam dann noch eine Klage der New Yorker Generalstaatsanwältin gegen die Kryptobörse KuCoin dazu – in dieser bezeichnete sie Ethereum als Wertpapier. Was noch keine unmittelbaren rechtliche Folgen hat, aber ein weiteres Mal anzeigt, in welche Richtung es regulatorisch in den USA geht.

Allerdings: Für die Silvergate-Pleite sind diese Ereignisse im regulatorischen Bereich sicher nicht verantwortlich. Aber, wie weiter oben bereits erwähnt, die US-Politik hatte auf Silvergate durchaus ein Auge geworfen. Und angesichts der Ereignisse der vergangenen Wochen kann man zumindest schlussfolgern: Einfacher wäre es an dieser Front für Silvergate nicht geworden. 

Der tatsächliche Grund für die Pleite war aber ohnehin ein anderer. Und kein krypto-spezifischer, wie Wall-Street-Journal-Kolumnist Telis Demos in einer Analyse schreibt. Denn: Silvergate ist natürlich von der FTX-Pleite getroffen worden. Aber zum Verhängnis wurden der Bank keine Kredite an die Pleitebörse und auch keine komplexen Zocker-Papiere, sondern US-Staatsanleihen, argumentiert Demos. 

Und zwar folgendermaßen: Die US-Notenbank hat 2022 begonnen, die hohe Inflation mit deutlichen Zinserhöhungen zu bekämpfen. Infolgedessen sind auch die Anleihezinsen gestiegen – und im Gegenzug ihre Kurse gefallen. Das ist noch nicht per se ein Problem. Denn Anleihen haben fixe Laufzeiten – und wenn man sie bis zu deren Ende hält, bekommt man den Nennwert zurück. Ohne Verluste. Und Zinsen hat man auch noch kassiert.

Anleihen können aber über die gesamte Laufzeit weiterverkauft werden – zum gerade gültigen Marktpreis. Und der kann sich ordentlich vom Nennwert unterscheiden. Zum Beispiel dann, wenn die Zinsen stark gestiegen und dementsprechend die Kurse gefallen sind. Wie es in den USA seit dem Vorjahr der Fall war. 

Und da sind wir jetzt wieder beim Fall von Silvergate. Die Staatsanleihen im Portfolio haben deutlich an Kurswert verloren – so weit, so schlecht. Aber noch kein Beinbruch, wenn man sie denn bis Laufzeitende halten kann. Und genau das ist der Punkt: Weil die Kund:innen von Silvergate nach der FTX-Pleite ihre Einlagen im großen Stile abzogen, brauchte die Bank plötzlich Geld. Und zwar viel. Daher musste sie die Anleihen verkaufen – und das ging eben nur zum Marktpreis. Oder anders formuliert: Mit einem gewaltigen Verlust.

Das ist auch der Grund, warum die Angelegenheit an den Finanzmärkten für so hohe Unsicherheit sorgte. Denn im Gegensatz zu beispielsweise einem Terra-Luna-Kollaps ist das Problem eben kein krypto-spezifisches. Sondern betrifft potenziell auch viele andere Banken. Mit der Silicon Valley Bank gibt es auch schon den nächsten Problemfall.


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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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