28.07.2020

Warum Gold jetzt so teuer ist wie nie zuvor

Pandemie, Angst, Krise und Notenbanken, die soviel Geld drucken wie noch nie zuvor. Gold profitiert von einem „perfekten Sturm“.
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Gold Preis analyse
Der Goldpreis hat ein neues Rekordhoch erreicht. (c) Adobe Stock / steheap / Georg Schober

Elf Jahre hat es gedauert. Exakt 3248 Tage. Am Montag, den 27. Juli 2020, hat der Goldpreis in der Weltwährung Dollar ein neues Allzeithoch erreicht. Am Schluss ging alles sehr schnell. Seit dem Corona-Crash im März, der auch Gold nach unten gezogen hat, ist der Preis um 35 Prozent nach oben geschossen. Von 1451 auf 1940 Dollar pro Unze.

Gold hat sich genau so verhalten, wie man es von einer Krisenwährung erwarten würde. Aber der Goldpreis entsteht nicht im luftleeren Raum. „Angst vor Corona“ greift als Erklärung viel zu kurz. Wer wissen will, warum das glänzende Metall jetzt so teuer ist wie nie zuvor, muss sich die Währungen ansehen.

Währungen werten ab. Immer.

Gold selbst hat nichts getan und nichts geleistet, um eine höhere Bewertung zu rechtfertigen. Das Metall wird aber seit Jahrtausenden als Wertspeicher und Quasi-Geld eingesetzt. Es ist das Fieberthermometer des Finanzsystems. Es reagiert empfindlich, wenn die staatlichen Währungen abwerten. Und das tun sie. Einerseits der Dollar, der auch gegenüber dem Euro zuletzt deutlich nachgegeben hat. Andererseits überhaupt alle Währungen.

Schon in normalen Zeiten ist die moderne Geldpolitik bestrebt, Inflation von rund zwei Prozent pro Jahr zu produzieren. Das entspricht einem Kaufkraftverlust von 50 Prozent in 20 Jahren. Wer 100 Euro einfach liegen lässt, hat auch nach 20 Jahren noch 100 Euro. Aber deren Kaufkraft ist um die Hälfte gefallen, die Preise sind gestiegen. Früher haben wir dem entgegengewirkt, indem wir unser Geld aufs Sparbuch gepackt haben. Dort gab es einen kleinen Zins, der meist wenigstens die Abwertung durch Inflation ausgleichen konnte. Aber diese Zeiten sind vorbei. Seit spätestens 2008.

In der Krise kaufen die Menschen Gold

Inzwischen gibt es keine Zinsen mehr und Sparer müssen sich nach Alternativen umsehen. Sie werden vermehrt zu Anlegern, setzen auf Aktien, Fonds, Anleihen und Rohstoffe. Gold kommt eine spezielle Rolle zu. Das Metall hat mehr Geschichte als jede Aktie oder Papierwährung. Es war vor 5000 Jahren wertvoll und vor 50 Minuten. Die Menschheit hat im Laufe ihrer Geschichte eine innige Beziehung zu dem Metall aufgebaut. Das wissen auch die Notenbanken. Sie halten rund ein Drittel der je geförderten Goldmenge als „eiserne Reserve“. Aber nur 13 Prozent der globalen Währungsreserven entfallen auf Gold.

Gerade die historisch inflationsempfindlichen Österreicher und Deutschen schätzen Gold seit jeher als Ergänzung zum Sparbuch. Mit dem Philharmoniker kommt zudem eine der wichtigsten Gold-Anlagemünzen vom Wiener Heumarkt. Wenn es in der Finanzwelt kriselt, bilden sich vor den Goldshops Schlangen.

Anleihen sind nicht so „sicher“ wie früher

Für uns Europäer ist der Gold-Höchststand vom Juli auch nicht schockierend. In Euro notiert das Metall schon seit fast einem Jahr höher als je zuvor. Das gilt auch für viele andere Währungen. Die enormen Corona-Rettungspakete von Regierungen und Notenbanken haben nun einen neuen Run in den „sicheren“ Hafen ausgelöst, den Gold darstellt.

Früher hieß es: „Gold zahlt keine Zinsen“. Aber heute zahlen solide Staatsanleihen eben auch keine mehr. Manche sind sogar negativ verzinst. Das bringt Bewegung in die Portfolios der Anleger. Das viele frische Notenbankgeld untergräbt das Vertrauen in die Papier-Währungen. Dazu kommt: Seit Monaten strömt Geld in den Goldmarkt, um sich dort in Sicherheit zu bringen.

Inflationsbereinigt ist noch Luft nach oben

Viele Anleger erwarten eine Phase der Stagflation – also schwaches Wachstum bei gleichzeitig wachsender Inflation. In diesem Umfeld sind Anleihen, die traditionellen „sicheren Häfen“ der Finanzmärkte, besonders unattraktiv. Die Inflationserwartungen der Amerikaner sind im März abgestürzt, steigen dank der Gelddruckprogramme der Federal Reserve seitdem aber rasant an. Inflationsbereinigt hat der Goldpreis übrigens weder das Hoch von 1980, noch jenes von 2011 erreicht. Da ist also noch Luft nach oben.

Nach der großen Finanzkrise war die Entwicklung ganz ähnlich. Auch damals wurden neue Rekordlevels im Goldpreis erreicht – allerdings erst nach Jahren. Diesmal geht alles viel schneller. Die Analysten haben längst neue Preisziele ausgegeben. 2000 Dollar pro Unze ist für viele bereits beschlossene Sache. 3000 Dollar scheinen möglich. Aber zuerst ist eine Konsolidierungsphase rund um das neue Allzeithoch zu erwarten.

Aktien verlieren gegen Gold seit 2000

Analysten wie Steve Dunn von Aberdeen Standard Investment sprechen von einem „perfekten Sturm“ für Gold: Niedrige bis negative Zinsen, extrem lockere Geldpolitik, gewaltige staatliche Ausgabenprogramme, ein schwächerer Dollar, wachsende Spannungen zwischen den USA und China – und das alles während einer Pandemie, deren Ende nicht in Sicht ist.“

Wer Gold als Währung betrachtet, bekommt auch ein anderes Bild vom Aktienmarkt zu sehen. Der US-Index S&P500 hat in Gold gemessen schon 1999 seinen absoluten Höhepunkt erreicht und sinkt seitdem. Aktuell steht er auf dem Level von 1971. Anders gesagt: Der Aktienmarkt verliert gegen Gold seit 20 Jahren. Und aktuell läuft Gold weiter davon.


Disclaimer: Dieser Text sowie die Hinweise und Informationen stellen keine Steuerberatung, Anlageberatung oder Empfehlung zum Kauf oder Verkauf von Wertpapieren dar. Sie dienen lediglich der persönlichen Information. Es wird keine Empfehlung für eine bestimmte Anlagestrategie abgegeben. Die Inhalte von brutkasten.com richten sich ausschließlich an natürliche Personen.

Über den Autor

Niko Jilch ist Finanzjournalist, Podcaster und Speaker. Website: www.nikolausjilch.com Twitter: @nikojilch

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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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