09.03.2018

H3O: Hydrominer geht mit zweitem Token in den Markt

Auf den ersten ICO im Oktober 2017 folgt nun mit der Ausgabe von H3O, einem "Security Token", der echte Genussrechte einräumt. Vorerst für Großeinlagen ab 140.000 US-Dollar.
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H3O Hydrominer zweiter ICO Kapitalmarktprospekt
(c) VGN: Die HydroMiner-Gründerinnen Nicole (l.) und Nadine Damblon.

Nachdem das Mining-Startup Hydrominer im Herbst 2017 unter den ersten österreichischen Unternehmen war, die ein Initial Coin Offering (ICO) wagten, folgt nun der nächste Schritt. Der damals initiierte H2O-Token soll durch den neuen H3O-Token ergänzt werden. Für die abermals als Rechtsbeistand engagierte Kanzlei Stadler Völkel Rechtsanwälte „der wohl erste Security Token nach österreichischem Recht“.

Kanzlei-Partner Oliver Völkel führt aus: „Bei den neuen H3O-Token handelt es sich um Genussrechte, die ‚tokenisiert‘ werden. Sie geben den Zeichnern das Recht auf einen Anteil am Ergebnis des Unternehmens und bilden bestimmte Rechte nach, die sonst nur Gesellschaftern zukommen“. In diesem Sinn – mit der Abbildung von Genussrechten im Token – handle es sich beim H3O dann auch „um ein Wertpapier im kapitalmarktrechtlichen Sinn“.

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Frei übertragbare Genussrechte

Im Unterschied zum „traditionellen“ ICO, der mit dem Verkauf von Coins oder Tokens den teilnehmenden Personen eben kein Recht auf eine Dividende, Zinszahlungen oder eine Rückzahlung der getätigten Investition einräumt, geht es beim Security Token genau darum, diese Sicherheit zu garantieren. Für den H3O-Token wurde der ERC20-Standard gewählt, welcher auf der Ethereum-Blockchain beruht. Die verkauften Genussrechte werden mit der Inhaberschaft am Token verknüpft und sind in der Folge auch frei übertragbar. Gewinnausschüttungen des Unternehmens erfolgen zunächst über die Umwandlung in Ether, um anschließend direkt an jene Adressen auf der Ethereum-Blockchain übertragen zu werden, auf denen sich die H3O-Token befinden.

Mindesteinlage von 140.000 US-Dollar bei H3O-Pre-Sale

Für den Pre-Sale stützt sich Hydrominer auf eine Ausnahme von der Prospektpflicht, weshalb auch nur Großinvestoren zugelassen werden. Konkret sieht die Rechtslage keine Prospekt-Auflage bei der Finanzmarktaufsicht (FMA) vor, wenn weniger als 150 Investoren adressiert werden oder wenn die vergebenen Anteile einen Wert von 100.000 Euro übersteigen. Hydrominer legt vorerst nur H3O-Pakete im Wert von „mindestens 140.000 US-Dollar auf“, erklärt Völkel auf Nachfrage. Damit sei man hinsichtlich der 100.000-Euro-Grenze auf der sicheren Seite.

Bis Ende März soll zudem der Prospekt für Kleinanleger fertig gestellt und an die FMA übermittelt werden. Völkel hoffe, dass dieser Kapitalmarktprospekt „in den nächsten Monaten gebilligt wird“. Nicht nur für Hydrominer, sondern für den gesamten Kapitalmarkt in Österreich „wäre dies ein großer Schritt in die richtige Richtung“.

FMA folgt den klassischen Regeln

Aus der FMA wird übrigens klar gestellt, dass auch beim neuen H3O-Security Token dieselben Regeln wie für einen „klassischen“ Kapitalmarktprospekt gelten: Die Prüfung erfolgt nicht nach inhaltlichen, sondern nach formalen Kriterien. Für das Wertpapier bzw. den Token an sich – das dahinter stehende Geschäftsmodell – ist das herausgebende Unternehmen als Emittent verantwortlich.

Sehr wohl geprüft wird aber, ob der Prospekt für künftige Anleger verständlich ist, ob die mit der Investition verbundenen Risiken umfassend dargestellt sind und ob die Formulierung des Einlage-Angebots in sich widerspruchsfrei ist. „Die wirtschaftliche Billigung“, so Mediensprecher Klaus Grubelnik, „steht bei der FMA-Prüfung nicht an. Es geht von unserer Seite um die Richtigkeit aller Angaben im Prospekt“.

Erster Hydrominer-Token kann nun getauscht werden

Die den neuen Security Token ausgebende Hydrominer IT-Services GmbH betreibt mehrere Mining-Anlagen in Österreich. Diese beziehen ihre Energie in Form von günstigem Ökostrom aus nicht mehr staatlich geförderten Kleinwasserkraftwerken. Der im Oktober 2017 aufgelegte H2O-Token kann nun, rund ein halbes Jahr später, gegen Mining-Leistung für das Schürfen von Bitcoin oder Ether eingetauscht werden.

Mining in der Kritik

Das Mining-Konzept an sich wurde in jüngerer Zeit immer stärker hinterfragt, ist es doch für den enormen Stromverbrauch von Kryptowährungen verantwortlich. Bei Ethereum steigt man daher momentan vom „Proof of Work“-System, das hinter dem Mining steht, auf das „Proof of Stake“-System um, bei dem die Verschlüsselung der Blöcke nach anderen Parametern als der Rechenleistung vergeben wird. Bei der größten Kryptowährung Bitcoin gilt ein derartiger Umstieg aber als nahezu ausgeschlossen.

+++ Hat Krypto-Mining eine Zukunft? +++

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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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