15.06.2018

US-Behörde SEC: Bitcoin und Ethereum sind keine Wertpapiere

Die US-Regierung will ICO-Betrügern an den Kragen. Aber Bitcoin und auch Ethereum seien keine Wertpapiere (Securities), heißt es - der Markt atmet auf.
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(c) Fotolia.com/ rcfotostock - Startup Just Cash erhält Investment von Coinsquare für seine Krypto-Bankomaten-Software.

Was sind diese so genannten Kryptowährungen eigentlich? Sind es, wie der Name schon sagt, tatsächlich Währungen? Ist Bitcoin Geld? Was ist überhaupt der Unterschied zwischen Geld und Währung? Oder ist Bitcoin wie Gold zu behandeln? Und wenn ja, was ist Gold? Geld, Währung oder Rohstoff? Wie ist es mit Ethereum? Wie mit Ripple? Wie mit den tausenden anderen Altcoins, die sich im Fahrwasser von Bitcoin etabliert haben. Für die beiden wichtigsten Krypto-Assets hat die US-Wertpapieraufsicht SEC jetzt eine Antwort gegeben. Bitcoin und auch Ethereum sind laut dem zuständigen Aufseher William Hinman keine Securities (Wertpapiere).

Es ist die Aussage, auf die viele Investoren nach einem tagelangen Abverkauf gehofft hatten. Denn als Securities müssten die Krypto-Assets streng reguliert werden. Es stand sogar die Frage im Raum, ob Ethereum als illegales Wertpapier zu werten wäre. Die Erleichterung war groß am Donnerstag Abend auf den Märkten. Der Boom rund um Ethereum war einer der wichtigsten Treiber der Bubble, die Ende Dezember geplatzt war. Seitdem gehen die Kurse runter, zuletzt heftig.

+++ Archiv: Bitcoin & Co. regulieren? Wie das Unmögliche möglich gemacht werden soll +++

Die Wall Street will in den Markt

Aber am Donnerstag Abend sind die Preise für Bitcoin und Ethereum stark gestiegen. Keine Aussage gab es von Hinman bezüglich Ripple, das ebenfalls unter Beobachtung der SEC steht. Die SEC stellt mit ihrer Entscheidung auch keinen Persilschein für Coins aus, die durch einen ICO in die Welt gekommen sind. Im Gegenteil: Einige dieser Coins seien sehr wohl als Securities zu betrachten und man werde sie dementsprechend regulieren, so der Aufseher von der SEC.

Die Frage nach der Definition von Krypto-Assets im juristischen Sinne hat lange Zeit nur eine kleine Gruppe von Early Adoptern interessiert. Aber seit dem großen Krypto-Boom Ende des vergangenen Jahres ist alles anders. Plötzlich wollen auch die großen Player in den Markt. Die Goldmans und Rockefellers, die Soros‘ und JP Morgans dieser Welt. Getrieben werden sie von zwei Motivationen. Sie wollen als technologisch innovativ gelten. Goldman hat sich dieses Ziel im Besonderen gesetzt und war in Sachen Bitcoin bisher immer einen Schritt vor der Wall-Street-Konkurrenz.

Es fehlt den Bankern an Rechtssicherheit

Und die traditionellen Player werden von den eigenen Kunden getrieben. Viele Investoren wollen in den Sektor – wissen aber nicht wie. Und auch Goldman et. al. stoßen bald auf Probleme. Wenn der neue Trading Desk die Arbeit aufnimmt, wird er zuerst nur mit Bitcoin-Derivaten handeln können. Der Grund? Es fehlt schlicht und einfach an der Regulierung, die Rechtssicherheit. Die Banker wissen nicht, was sie dürfen und was nicht.

In der Kryptoszene werden die Regulatoren aber argwöhnisch beobachtet. Frühe und gescheiterte Versuche autokratischer Regime, den Handel mit Bitcoin per Gesetz zu unterbinden, sind noch in guter Erinnerung. Es ist paradox: Rechtssicherheit würde wohl viel Geld von traditionellen Investoren in den Markt spielen.

Aber für Rechtssicherheit braucht es neue Regeln. Und jedes mal, wenn von einer möglichen Entscheidung die Rede ist, werden die Märkte nervös. Zuletzt haben wir das bei der hysterischen Debatte rund um das Aufsichts-Meeting für Ethereum und Ripple im Mai gesehen, die jetzt, aus Sicht der Anleger, erstmal gut ausgegangen ist.

Der Schicksalstag, der keiner war

Angestoßen vom WSJ ist es hier zu einer breiten Berichterstattung im Vorfeld gekommen. Eine eigens gebildete Gruppe an Investoren aus dem Silicon Valley hatte bereits im Vorfeld versucht, die Aufseher davon zu überzeugen, dass etwa Ethereum inzwischen so dezentralisiert ist, dass man es nicht mehr als Wertpapier (Security) sehen kann.

Dieser Lobbyismus hat jetzt offenbar Früchte getragen. Es ist davon auszugehen, dass die Aufseher in anderen Ländern sich der Meinung der SEC anschließen werden.

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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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