24.05.2019

China, Schulden, niedrige Zinsen: Experten befürchten die nächste Wirtschaftskrise

Auf der 17. Country Risk Conference von Coface haben Experten die größten Risikofaktoren unserer Zeit skizziert: Sie reichen vom Handelskrieg zwischen China und USA bis zur aktuellen Geldpolitik.
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Schellhorn China USA
(c) fotolia / Mike Mareen

„China ist die größte Blase, die die Weltwirtschaft je gesehen hat“, sagt der auch als „Mister Dax“ bekannte Börsenanalyst und Buchautor Dirk Müller auf der 17. Country Risk Conference von Coface Österreich: Die geplante neue Seidenstraße sei ein „einmaliges Infrastrukturprojekt“. Den Handelskrieg zwischen den Mächten USA und China sieht Müller als das Hauptthema für die Weltwirtschaft.

Müller kritisiert die passive Rolle Europas: „Europa guckt und schaut, was passiert“, sagt er. US-Präsident Trump dagegen sei als einziger im „Driver Seat“, so Müller, denn „niemand weiß, was er macht“. Müllers Fazit: Mit einem „Machtbeben“ nähert sich die größte Wirtschaftskrise aller Zeiten.

Niedrige Zinsen entwerten Vermögen

Franz Schellhorn, Leiter des Thinktanks Agenda Austria, steht der wirtschaftlichen Zukunft Europas ebenfalls kritisch gegenüber – allerdings stellt aus seiner Sicht vor allem die aktuelle Geldpolitik ein Problem dar. „Die Schuldenstände steigen bei Staaten, aber auch bei Unternehmen und Privatpersonen“, sagt er: Regierungen borgen sich Geld quasi zum Nulltarif und treiben so die Staatsverschuldung in die Höhe, die Banken-Bilanzen sind europaweit wieder aufgebläht: Eine neue Finanzkrise steht laut Schellhorn somit bevor. Hinzu kommt: Die niedrigen Zinsen sind laut Schellhorn „die Vermögenssteuer der kleinen Leute“, zumal dadurch die Zinserträge der Sprabücher im besten Fall gerade mal die Inflation ausgleichen.

Das Problem der Verschuldung trifft laut Schellhorn nicht nur auf die südlichen EU-Länder, sondern auch auf Österreich zu: Die Regierung spekuliere darauf, dass die Zinsen niedrig bleiben, und auch im vergangenen Jahr habe der Staat Schulden gemacht, obwohl die Wirtschaftslage gut war. „Jedes Jahr gibt der Staat 20 Milliarden Euro mehr für Pensionisten aus, als die Aktiven einzahlen“, sagt Schellhorn.

Grzegorz Sielewicz, Coface Ökonom für Zentral- und Osteuropa, betont ebenfalls, dass die Zahl der Insolvenzen deutlich zunimmt: „Wir sehen 2019 wesentlich mehr Risiken als noch in den Jahren 2017 und 2018“, betont der Experte und warnt ähnlich wie Müller vor dem Protektionismus und dem Schwächeln der dominierenden Ökonomien in den USA, der Eurozone und China.

Digitale Disruption als Lösung?

Laut Schellhorn hofft der Staat auf eine Produktivitätsexplosion durch die Digitalisierung – es sei jedoch mehr als fraglich, ob diese in der EU oder gar in Österreich stattfinde. Das zeige sich unter anderem daran, dass Uber als digitaler Feind der hiesigen Wirtschaft stilisiert wird, anstatt dass man selber globale Tech-Marktführer schafft.

Die Politik, so Schellhorn, muss sich von einem sicherheitsorientierten zu einem innovationsfördernden Ansatz bewegen. Und auch der Staat selbst muss die Digitalisierung aktiver angehen: Als Vorbild nennt Schellhorn Estland.

Andere Generationen – andere Jobs

Immer wieder gibt es Bedenken, was mit den Arbeitsplätzen passiert, wenn die Arbeit von Software und Robotern erledigt wird. „Wenn man diese Frage früher so gestellt hätte, wäre die industrielle Revolution nie in Österreich angekommen“, sagt Schellhorn. Derartige Veränderungen gehen nicht von heute auf morgen, sondern brauchen Zeit, wodurch sich die Menschen entsprechend an die Veränderungen anpassen können. Junge Menschen, die nun am Anfang ihres Berufslebens stehen, werden im Lauf ihrer Karriere mindestens drei unterschiedliche Jobs machen.

Eine ähnliche Sichtweise hat der Wirtschaftsphilosoph Anders Indset, der ebenfalls auf dem Symposium eine Keynote hielt. „Noch nie war der Abstand zwischen den Generationen größer als heute“, sagt der Philosoph. Die heute 20-jährigen seien projektorientiert. „Die Zukunft besteht nur noch aus Projekten. Projekte sind die neuen Chefs.“ Indset fordert, mutig neue Fragen zu stellen, denn „wir brauchen ein ‚Why‘ im Leben“.

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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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