06.07.2021

Darum hat der chinesische Uber-Rivale Didi innerhalb von Minuten 17 Mrd. Dollar an Börsenwert verloren

Der chinesische Fahrdienstvermittler Didi Chuxing ist erst seit vier Handelstagen an der New Yorker Börse notiert. Nun brach die Aktie um 23 Prozent ein.
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Didi Chuxing
Foto: © Didi Chuxing

Es ging ganz schnell für die Didi-Chuxing-Aktie nach der Handelseröffnung an der New Yorker Börse am Dienstagnachmittag: Binnen weniger Minuten rasselte der Kurs des chinesischen Uber-Konkurrenten um knapp 23 Prozent nach unten – und das erst an seinem vierten Handelstag.

Bei ihrem Börsendebüt am vergangenen Mittwoch waren die Aktien des Fahrdienstvermittlers zwischenzeitlich um rund 28 Prozent gegenüber dem Ausgabepreis angezogen – womit der Börsenwert bis auf rund 86 Mrd. Dollar gestiegen war. Schon am ersten Handelstag hatte die Aktie dann aber diese Gewinne weitgehend wieder abgegeben – und am Dienstag kam es nun noch schlimmer.

Analog zum Aktienkurs fiel der Börsenwert des Untenrehmens auf 58 Mrd. Dollar. Berechnet auf Basis des Schlusskurses vom Freitag hatte er zuvor noch über 75 Mrd. Dollar betragen. Somit verlor Didi Chuxing innerhalb von wenigen Minuten rund 17 Mrd. Dollar an Börsenwert. Am Montag war in den USA feiertagsbedingt nicht gehandelt worden. Die starken Kursverluste hatten sich jedoch bereits vorbörslich abgezeichnet.

Chinesische Behörde ließ App aus Stores entfernen

Hintergrund der Kurseinbruchs: Das Unternehmen, das lange Zeit zu den größten Unicorns der Welt gezählt hatte, ist ins Visier der chinesischen Behörden geraten. Am Sonntag hatte die Cyberspace Administration of China (CAC) angeordnet, dass die App des Unternehmens aus den App Stores in China entfernt werden muss. Dem war eine Untersuchung zum Umgang mit Kundendaten vorangegangen.

In einer Stellungnahme zu der Maßnahme wies Didi Chuxing darauf hin, dass die App von bestehenden Kunden weiter genutzt werden könne. Allerdings rechne man mit negativen Auswirkungen auf den Umsatz in China. Gegenüber der Nachrichtenagentur Reuters gab das Unternehmen außerdem an, von der Untersuchung vor dem Börsengang nichts gewusst zu haben.

Allerdings hatte das Wall Street Journal am Montag berichtet, dass die Behörde Didi Chuxing vorgeschlagen hatte, den Börsengang zu verschieben. Eine eindeutige Anweisung sei aber ausgeblieben – weshalb das Unternehmen die Vorbereitungen zum Initial Public Offering (IPO) fortgesetzt hatte. Allerdings: Die „Road Show“, mit der das Unternehmen im Vorfeld des IPO auf Investorensuche ging, wurde im Juni innerhalb weniger Tage durchgezogen. Dies sei deutlich kürzer gewesen als bei anderen „Road Shows“ von chinesischen Unternehmen, die in den USA an die Börse gingen, bemerkte das Wall Street Journal.

Abgesagter Börsengang von Ant Financial

Möglicherweise hatten die Verantwortlichen bei Didi Chuxing auch das Beispiel von Ant Financial vor den Augen: Das zum Internetriesen Alibaba gehörende chinesische Fintech hatte im vergangenen August Dokumente zu einem Börsengang an den Handelsplätzen in Shanghai und Hongkong eingereicht. Zu diesem Zeitpunkt kursierten Bewertungen für das Unternehmen in der Höhe von 320 Mrd. US-Dollar – womit Ant Financial einige US-Großbanken wie etwa Goldman Sachs übertroffen hätte.

Wenige Tage vor dem geplanten Börsengang im November wurde er dann aber überraschend abgesagt. Das Wall Street Journal berichtete damals, dass Chinas Präsident Xi Jinping persönlich entschieden hatte, den Börsengang zu stoppen. Hintergrund soll die Kritik gewesen sein, die Alibaba-Gründer Jack Ma an Xi und der chinesischen Führung geäußert hatte. Nach dem abgesagten Börsengang brach die Bewertung von Ant Financial ein: Schätzungen von Bloomberg Intelligence gingen im Jänner von 108 Mrd. Dollar aus. Einer neueren Schätzung vom April zufolge könnte sie schlimmstenfalls sogar bis auf 29 Mrd. Dollar sinken.

Gut möglich, dass man bei Didi Chuxing ein ähnliches Szenario vermeiden wollte. Der Börsengang am vergangenen Mittwoch war jedenfalls noch erfolgreich über die Bühne gegangen. Der Uber-Konkurrent verkaufte beim IPO 317 Mio. amerikanische Hinterlegungsscheine (ADS). Damit wurden rund 4,4 Mrd. Dollar an frischem Kapital eingenommen. Der Börsengang gehörte zu den größten, die in diesem Jahr in New York über die Bühne gegangen sind.

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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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