11.03.2023

Silicon Valley Bank ist kollabiert – VCs rufen nach Staatshilfen

Die Silicon Valley Bank ist pleite und wurde von den US-Behörden bereits geschlossen. Einige Stimmen aus der Venture-Capital- und Startup-Szene rufen nun nach Staatshilfen. "Eine ganze Generation von Startups" könnte sonst gefährdet sein, sagte etwa Y-Combinator-CEO Garry Tan.
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Rippling SVB Silicon Valley Bank company logo on a website with blurry st
Foto: Dennis - stock.adobe.com

Als es nun offiziell wurde, war es keine große Überraschung mehr: Die Silicon Valley Bank ist pleite – und wurde von den US-Behörden geschlossen. Der staatliche Einlagenfonds Federal Deposit Insurance Corporation (FDIC) übernimmt die Kontrolle über die vorhandenen Einlagen. Wie berichtet, war die Aktie der Silicon Valley Bank bereits am Donnerstag um 60 Prozent abgestürzt. Das kalifornische Finanzinstitut gilt als „Hausbank“ der US-Startup-Szene.

Schon am Mittwoch war bekannt geworden, dass die Bank mit dem Verkauf eines hauptsächlich aus US-Staatsanleihen bestehenden Portfolios einen Verlust von 1,8 Mrd. US-Dollar eingefahren hatte. CEO Greg Becker wollte noch eine Kapitalerhöhung vornehmen – doch scheiterte damit. Am Freitag wurde noch ein Notverkauf der Bank versucht. Vergeblich. Die US-Behörden übernahmen die Kontrolle. Womit die Sache aber alles andere als durchgestanden ist.

„Bank run“ brachte Silicon Valley Bank in Schwierigkeiten

Laut der Mitteilung der FDIC hatte die Silicon Valley Bank per Jahresende 2022 Bankeinlagen in der Höhe von 175 Mrd. US-Dollar. So viele werden es mittlerweile bei weitem nicht mehr sein – immerhin hatte die Bank in den vergangenen Tagen einen regelrechten Bank Run erlebt. Zuvor war durchgesickert, dass mehrere große Venture-Capital-Firmen ihren Klient:innen genau dies empfohlen hatten: Gelder abzuziehen. Unter diesen Unternehmen soll sich auch der Founders Fund des umstrittenen Star-Investors Peter Thiel befunden haben.

Die FDIC ermittelt gerade, wie hoch die Einlagen aktuell sind. Klar ist aber: Auf jeden Fall gesichert sind nur Einlagen bis zu einem Betrag von 250.000 Dollar pro Konto. In welchem Umfang Beträge darüber hinaus gerettet werden können, ist zum jetzigen Zeitpunkt noch unklar. Die FDIC hat Kund:innen mit entsprechend höheren Einlagen aufgerufen, sich mit der Behörde in Verbindung zu setzen.

Y-Combinator-CEO: Ohne Staat wird ganze Generation von Startups ausgelöscht

Im Silicon Valley herrscht aber jedenfalls Alarmstufe rot. Mehrere prominente Stimmen aus der Venture-Capital-Szene haben auch bereits öffentlich nach Staatshilfen gerufen. „Wenn die Regierung nicht eingreift, wird eine ganze Generation von Startups ausgelöscht“, sagte etwa Garry Tan, CEO von Y Combinator, einem der renominertesten Startup-Inkubatoren der USA.

Auch David Sacks, Partner bei der Venture-Capital-Gesellschaft Craft Ventures, appellierte auf Twitter an den Staat: „Wo ist Powell? Wo ist Yellen? Stoppt die Krise jetzt. Kündigt an, dass alle Einlagen sicher sind“, schrieb Sacks unter Bezug auf den Notenbank-Chef und die Finanzministerin. Diese Ankündigung müsse erfolgen, bevor der Aktienmarkt am Montag wieder öffne – ansonsten werde sich die Krise weiter ausbreiten.

Zinsanstieg bei US-Staatsanleihen belastete Portfolio

Unmittelbarer Auslöser der Krise der Silicon Valley Bank war der erwähnte Verkauf eines größeren Wertpapierportfolios gewesen. Weil Kund:innen im großen Stil ihre Einlagen von der Bank abgezogen hatten, war das Finanzinstitut zu dem Verkauf gezwungen gewesen. Der Wert des Portfolios hatte sich allerdings äußerst ungünstig entwickelt.

Hintergrund: Der starke Zinsanstieg bei US-Staatsanleihen, aus denen das Portfolio hauptsächlich bestand. Höhere Anleihezinsen bedeuten umgekehrt niedrigere Kurse. Die Silicon Valley Bank war zu deutlich besseren Kursen eingestiegen – und hatte den starken Zinsanstieg in den USA offenbar nicht erwartet. Aufgrund der hohen Inflation hat die US-Notenbank Federal Reserve die Zinsen seit 2022 mehrfach deutlich erhöht.

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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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