08.11.2021

Das war die Blockchain Night 2021 der Raiffeisen Bank International

Führende Köpfe der Blockchain-Szene zum Austausch zusammenzubringen - das war das Ziel der Blockchain Night der Raiffeisen Bank International (RBI), die am 21. Oktober 2021 über die Bühne gegangen ist. Thematisch standen dieses Jahr die Themen Compliance und Payment im Mittelpunkt.
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Moderator Dejan Jovicevic und Christoph Lehner, Head of Group Compliance RBI
Blockchain-Night-Moderator Dejan Jovicevic (brutkasten) und Christoph Lehner, Head of Group Compliance RBI
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Spannende Diskussionen, unterschiedliche Perspektiven und einen regen Austausch zu einem der großen Zukunftsthemen in der Finanzbranche – das brachte die diesjährige Blockchain Night der Raiffeisen Bank International (RBI). Sie wurde am 21. Oktober digital abgehalten – neben Vertretern der RBI waren auch zahlreiche namhafte Gäste aus dem In- und Ausland dabei und teilten ihre Insights.

„Die Disruption, die 2008 mit Bitcoin begonnen hat, hat mittlerweile breite Implikationen“, sagte RBI-Vorstandsmitglied Peter Lennkh in seinen Eröffnungsworten. Die zugrundeliegende Blockchain-Technologie werde viele Bereiche beeinflussen und transformieren – darunter auch solche, in denen die RBI aktiv ist wie beispielsweise Payment. Neben den zahlreichen Möglichkeiten, die die neue Technologie bringe, gebe es aber auch Herausforderungen – etwa im regulatorischen Bereich, führte Lennkh weiter aus.

„Es sind so viele spannende Dinge in diesem Jahr passiert“, sagte auch Christian Wolf, Head of Strategic Partnerships & Ecosystems bei RBI – vom ersten Bitcoin-ETF über das Vorgehen Chinas gegen Bitcoin-Miner bis hin zu El Salvadors Adaption von Bitcoin als gesetzliches Zahlungsmittel. „Das hat sicher einige Fragen aufgeworfen – inwiefern sind diese Entwicklungen relevant für uns als Bank und wie sollen wir damit umgehen?“, erläutert Wolf. Als wichtigste Aspekte habe man dabei die Bereiche Payments und Regulatorik herausgegriffen – die nun auch die zentralen Themen der diesjährigen Blockchain Night geworden sind.

Blockchain und Compliance

Zu beiden Themenbereichen wurden Panels abgehalten. Das erste stand unter dem Motto „Blockchain & Compliance – friends or foes?“. Dazu diskutierte der Compliance-Leiter der RBI, Christoph Lehner, mit Caitlin Barnett, der Direktorin für Regulierung und Compliance der bekannten US-Blockchainfirma Chainalysis sowie mit Christian Steiner, Regulatory Affairs and Compliance Officer bei Bitpanda, und mit zwei Vertretern der heimischen Finanzmarktaufsicht (FMA), Ralph Rirsch und Stefan Tomanek.

„Derzeit ist die Situation so, dass wir einen ziemlich unregulierten Markt haben“, sagte Lehner. Formale Vorschriften auf der Regulierungsseite würden noch fehlen, ebenso aber Tools, um vollständige Transparenz bei Kryptowährungen herzustellen. Dies sei ein Risiko, führte der Compliance-Leiter der RBI weiter aus.

Barnett wiederum verwies in der Diskussion darauf, dass nur ein sehr geringer Anteil von Kryptowährungen für illegale Zwecke verwendet werden – und tatsächlich Fiat-Währungen häufiger für solche eingesetzt werden. Chainalysis arbeitet selbst mit Behörden zusammen – und bietet diesen beispielsweise Dienstleistungen im Bereich Geldwäschebekämpfung an. Dass das Ausmaß, in dem Kryptowährungen für illegale Zwecke eingesetzt werden, häufig überschätzt wird, sagte auch Christian Steiner von Bitpanda. Der Regulatory Affairs and Compliance Officer des Fintechs betonte außerdem, dass klare Regulierungen im Kryptobereich für Unternehmen in der Branche ein Vorteil seien.

„Kryptobranche braucht Regulierungen, um sich entwickeln zu können“

Diesen Aspekt sprach auch Stefan Tomanek von der FMA an: „Eine junge Branche wie Krypto braucht Regulierungen, um sich entwickeln zu können“, sagte er. Mit der Regulierung komme auch eine höhere Rechtssicherheit. Eine Herausforderung sei aber, mit der rasanten technologischen Entwicklung Schritt zu halten: Die von der EU geplante Verordnung „Markets in Crypto-assets“ (MiCA) decke etwa den Bereich Decentralizted Finance (DeFi) noch nicht ab.

Wenn man von illegalen Aktivitäten im Kryptobereich spreche, müsse man differenzieren, sagte der zweite FMA-Vertreter am Panel, Ralph Rirsch. 2017 habe es beispielsweise im Zusammenhang mit Initial Coin Offerings (ICOs) viele Geschäftsmodelle gegeben, die von Anfang betrügerisch gewesen seien – diese ICO-Scams seien aber mittlerweile großteils Vergangenheit. Derzeit bekomme die FMA viele Beschwerden zu Betrügereien, die nur so tun als hätten sie eine Verbindung zur Kryptobranche – etwa, indem der Kauf von Kryptowährungen vorgespielt werden. Dies habe aber nichts mit der Kerntechnologie zu tun, sagte Rirsch.

Nach der ersten Panel-Diskussion gab Alexander Eisl, der Chief Scientific Officer (CSO) des Austrian Blockchain Center (ABC), Einblicke in das Coin-Tracing-Projekt. Bei diesem geht es darum, blockchain-basierte digitale Assets für Compliance-Zwecke nachzuverfolgen und ihr Risiko einzuschätzen. „Es ist mittlerweile schon eine Tradition geworden, bei der Blockchain Night nicht nur spannenden Themen eine Plattform zu geben, sondern auch den Bogen zu unseren eigenen Initiativen zu schlagen und wir sind besonders stolz darauf, dass wir bei diesem Projekt mit dem ABC und mit Bitpanda zusammenarbeiten können“, sagte Gernot Prettenthaler vom RBI Blockchain Hub.

Stablecoins und digitale Zentralbankwährungen

Das zweite große Thema der diesjährigen Blockchain Night war dann der Payment-Bereich – und diesem widmete sich ebenfalls ein hochkarätig besetztes Panel. Unter dem Titel „Multiverse Of Payments: Cryptocurrencies, Stablecoins, CBDCs“ wurde über die Entwicklungen rund um Stablecoins und die geplanten Digitalwährungen der Zentralbanken, den sogenannten Central Bank Digital Currencies (CBDC), diskutiert.

Curt Chadha, der bei der RBI als Head of International Retail Payments fungiert, sprach dazu mit Patrick O’Donnel, Vice President und Mitglied des Teams für Blockchain und Digitale Assets bei Mastercard, sowie mit Alexander Bechtel, der bei der Deutschen Bank für die Strategie zu digitalen Assets verantwortlich ist, und mit Rene Pomassl, dem CEO des österreichischen Krypto-Payment-Startups Salamantex.

Alexander Bechtel verwies in der Diskussion darauf, dass Differenzierung notwendig sei: Ein digitale Zentralbankwährung muss nicht unbedingt blockchain-basiert sein: „Es geht einfach darum, Banknoten in einer digitalen Form verfügbar zu machen. Das kann auf einer Blockchain passieren, muss es aber nicht“. Ein Stablecoin dagegen sei per Definition immer auf einer Blockchain.

Potenzial für Digitalwährungen bei Kundenbindungsprogrammen

Curt Chadha erwartet, dass Digitalwährungen eine große Rolle im Bereich von Kundenbindungs- und Cashback-Programmen spielen werden – aber auch beim direkten Versenden von Geld von einer Person zur anderen: „Das wird sich völlig verändern“, sagte Chadha. Dass sich die Art, wie wir in Zukunft bezahlen werden, deutlich verändern wird, glaubt auch Rene Pomassl vom Startup Salamantex: Sowohl am Point of Sale (PoS) als auch im E-Commerce-Bereich werden sich viele Dinge ändern. Dass sich Zentralbanken mit digitalen Währungen beschäftigen, beurteilt der Startup-CEO positiv.

Was die geplanten Digitalwährungen von Zentralbanken angeht, rechnet Patrick O’Donnel von Mastercard damit, dass diese zunächst im Wholesale-Bereich eingesetzt werden – und die Nutzung für Privatpersonen erst später erfolgen wird. Auch werden Ländern unterschiedliche Ansätze zur Umsetzung wählen: „Ich glaube nicht, dass es im Bezug auf CBDCs ein One-Size-Fits-All geben wird“, sagte O’Donell in der Diskussion. Er erwartet auch nicht, dass alle Länder eigene CBDCs kreieren werden.

Vid Hribar vom Blockchain Hub der RBI fasste die Diskussion zusammen: „Mein Learning aus dem Panel war, dass sich nicht nur eine Lösung durchsetzen wird“. Mit Blockchain gebe es nun jedenfalls ein ’new kid on the block‘, das für Disruption in der Payment-Branche sorgen werde, gleichzeitig bleibe es jedoch ein komplexes Thema mit rasanten Entwicklungen. Eines bleib aber trotz aller Veränderungen gleich, sagte Hribar: „Das Wichtigste ist der Kunde – sei es im Blockchain-Bereich oder in anderen Bereichen des Bankenwesens“.

Hier die komplette RBI Blockchain Night 2021 zum Nachsehen:

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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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