21.07.2021

Nasdaq startet Joint Venture mit US-Großbanken für Pre-IPO-Handelsplattform

Die Nachfrage nach Anteilen von noch nicht börsennotierten Firmen ist hoch. Am Gemeinschaftsunternehmen beteiligen sich Citi, Goldman Sachs, Morgan Stanley und die Silicon Valley Bank.
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Nasdaq
Die Nasdaq ist die führende US-Börse für Tech-Aktien. | Foto: © Roland Magnusson - stock.adobe.com

Die US-Börse Nasdaq ist vor allem für Tech-Aktien bekannt – immerhin notieren Apple, Microsoft, Facebook, Alphabet oder Amazon einiger der größten Namen der Branche an dem Handelsplatz. Allerdings bietet sie auch Raum für Unternehmen, die noch noch nicht ganz so weit sind wie die genannten: Konkret am Handelsplatz Nasdaq Private Market, auf dem Anteile von Unternehmen gehandelt werden können, die noch nicht börsennotiert sind. Die Plattform wurde bereits 2014 gestartet – nun wird sie aber ausgegliedert und in ein Joint Venture mit mehreren US-Großbanken eingebracht. Beteiligt am Gemeinschaftsunternehmen sind neben der Nasdaq selbst die Großbanken Citi, Goldman Sachs, Morgan Stanley und die Silicon Valley Bank.

Wie viel Geld die einzelnen Anteilseigner in das Joint Venture steckten, wurde nicht kommuniziert. Mit der neuen Struktur soll die Plattform aber jedenfalls weiter wachsen: „Dieses Joint Venture wird unsere Möglichkeiten im Sekundärmarkt für nicht-börsennotierte Unternehmen beschleunigen“, wird Nasdaq-Präsident Nelson Griggs in einer Aussendung zitiert. Die Nachfrage nach Aktien von Unternehmen, deren Aktien noch nicht an regulären Börsen gehandelt werden, ist in den vergangenen Jahren jedenfalls deutlich gestiegen.

Einen der Hauptgründe erläutert Greg Becker, CEO der SVB Financial Group, dem Mutterkonzern der Silicon Valley Bank: Innovative Unternehmen würden mittlerweile länger warten, bis sie an die Börse gehen. „Sie brauchen die Möglichkeit, ihren Angestellten einen sichereren und einfachen Weg anzubieten, Liquidität zu generieren, während sie ihre Unternehmen aufbauen“, führt Becker aus.

Einfacherer Verkauf von Unternehmensanteilen

Mit anderen Worten: Gerade in den USA ist es üblich, dass Startups ihre Angestellten am Unternehmen beteiligen, was bis zu einem gewissen Grad auch eine Kompensation für im Vergleich zu Konzernen niedrigeren Gehältern sein kann. Allerdings müssen diese Angestellten dann irgendwann auch die Möglichkeit haben, ihre Anteile teilweise oder vollständig zu verkaufen, um sie zu Geld machen zu können.

Wenn Unternehmen aber später an die Börse gehen als früher üblich, verzögert sich auch der Zeitpunkt, an dem diese Angestellten ihre Anteile unkompliziert verkaufen können. Sie müssten ihre Aktien direkt an interessierte Investoren verkaufen, was mit vergleichsweise hohem Aufwand verbunden ist.

Hier kommen Handelsplätze wie der Nasdaq Private Market ins Spiel. Diese sind in den USA zwar nur für akkredierte Investoren zugänglich – und bieten damit bei weitem nicht die Liquidität wie herkömmliche Börsen. Gleichzeitig ermöglichen sie aber überhaupt erst den Verkauf über einen Handelsplatz, was verglichen mit den Alternativen im Normalfall weniger kompliziert ist. Für Investoren wiederum bieten Sekundärmärkte wie der Nasdaq Private Market eine einfachere Möglichkeit, in Firmen zu investieren, die noch nicht an der Börse ging. Die Zahl der Unicorns – also von nicht-börsennotierten Wachstumsunternehmen mit einer Bewertung von über 1 Mrd. US-Dollar – ist in diesem Jahr noch einmal stark gestiegen.

Nasdaq Private Market mit 4,6 Mrd. Transaktionsvolumen im ersten Halbjahr 2021

Einem Bericht der Financial Times zufolge hat die Nasdaq über ihren Private-Market-Handelsplatz im ersten Halbjahr 2021 insgesamt 57 Transaktionen von nicht börsennotierten Unternehmen abgewickelt. Das gesamte Transaktionsvolumen soll sich dabei auf 4,6 Mrd. US-Dollar belaufen haben. Eines der Unternehmen, das den Handelsplatz in diesem Jahr nutzte, war die Kryptobörse Coinbase. Im April dieses Jahres ging sie dann in weiterer Folge über eine Direktplatzierung an die Börse – ebenfalls an der Nasdaq.

Nicht beteiligt am Joint Venture hat sich JPMorgan. Die Großbank hat bereits im Februar in das Fintech Zanbato investiert. Dieses betreibt ebenfalls einen Handelsplatz für noch nicht börsennotierte Unternehmen betreibt und steht somit in direkter Konkurrenz zur Private-Market-Plattform der Nasdaq und ihrer Partner.

Untenrehmen, die nicht börsennotiert sind, werden in den USA als „private companies“ bezeichnet – in Abgrenzung zu den börsennotierten „public companies“, deren Aktien an regulären Handelsplätzen auch von Privatanlegern gekauft und verkauft werden können.

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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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