Cobo: Wie haben wir KI für unsere Transformation eingesetzt?

Autor: alexzuo4, Investment & Custody VP @Cobo

Seit Ende 2024 erkundet Cobo neben dem eigenen Kernbereich der Krypto-Depotverwaltung und Stablecoin-Zahlungen die Verbindung von KI und Blockchain.

Unser erster Ansatz war das Potenzial standardisierter Fähigkeiten durch MCP. Theoretisch könnte KI, wenn Fähigkeiten ausreichend standardisiert sind, diese wie Plugins aufrufen, wodurch Blockchain zur natürlichsten Finanzinfrastruktur für KI wird.

Deshalb haben wir intern einen MCP-Anwendungsmarkt entwickelt. Doch bald wurde das widerlegt.

Damals war die KI-Hürde noch so hoch, dass nur erfahrene Ingenieure sie beherrschen konnten. MCP war nicht standardisiert genug, jede Schnittstelle war zeitaufwendig, teuer und langsam umzusetzen, die Ergebnisse blieben hinter den Erwartungen zurück.

Aber das KI-Team wurde trotzdem aufgebaut. Es ist teuer, schwer zu rekrutieren und kann kaum einfach wieder abgebaut werden.

Deshalb entschieden wir uns für einen Richtungswechsel. Da wir den Kundenbereich noch nicht transformieren konnten, konzentrierten wir uns auf die eigene Organisation.

Erste Herausforderung: Sicherheit

Als Asset-Management-Unternehmen sind Daten und interne technische Abläufe äußerst sensibel. Es gibt strenge Datenhierarchien. Ohne Daten und echte Geschäftsinputs kann man keinen eigenen Agent entwickeln.

Ursprünglich wollten wir lokale Modelle einsetzen. Doch in der Realität erreichten diese Modelle nicht die erforderliche Intelligenz. Sie laufen, sind aber schwer zu bedienen; sie können antworten, sind aber nicht intelligent genug.

Letztlich setzten wir auf Claude und Gemini (mit ZDR – Zero Data Retention, um höchste Isolation zu gewährleisten).

Große Modelle sind nur das Grundgerüst des Geschäfts „Gehirn“. Wirklich komplex sind Daten und Zugriffsrechte.

Daher entwickelten wir eine interne Wissensdatenbank und ein Agent-Framework.

Interne Wissensdatenbank + Cobo-eigenes Agenten-System

Die Wissensdatenbank strukturiert die internen Daten nach Hierarchien. Zugriffsrechte werden entsprechend der Mitarbeiterebene verteilt.

Beim Aufruf der Wissensdatenbank erbt der Agent die Mitarbeiterrechte, anstatt eine „Götterperspektive“ zu besitzen.

Details umfassen:

• Isolierung des Netzwerkumfelds
• Begrenzung des Datenflusses zwischen Ebenen
• Kontrolle der Log-Speicherung und Auditierbarkeit
• Vermeidung sensibler Datenlecks

Diese Aspekte sind unspektakulär, aber entscheidend dafür, ob das System langfristig läuft. KI darf keine Sicherheitslücke sein.

Nach der Architekturfrage: Niemand nutzt es

Selbst heute steht das Unternehmen vor dem Problem: Viele Frontend-Teams sind gegenüber KI skeptisch.

Nur die Förderung der Nutzung reicht nicht, um Arbeitsabläufe zu verändern.

Wir erkannten, dass wir im Management ansetzen müssen.

Erster Durchbruch: OKR-Agent

Unser erster Fokus lag nicht auf Kundenservice oder Code-Entwicklung.

Sondern auf OKRs.

Wir nutzen KI, um die Unternehmensstrategie zu zerlegen, bei der Zielsetzung zu helfen, Fortschritte zu verfolgen und Reviews durchzuführen.

Kurz gesagt: Das Management wird schrittweise von menschlicher Steuerung zu einer gemeinsamen Steuerung durch Menschen und Systeme. Das ist für Mitarbeitende äußerst unangenehm.

Früher konnten Ziele schön formuliert und Prozesse gut erklärt werden. Heute sind die Daten wöchentlich sichtbar, Ausreden werden weniger.

Ab diesem Moment wurden Ziele nicht mehr nur in Meetings diskutiert, sondern kontinuierlich im System dokumentiert.

Wöchentliche Überprüfung der Strategie-OKRs

Erst durch diese Performance-orientierte Herangehensweise wurde KI für jeden greifbar, weil sie direkt die Vergütung beeinflusst.

Von der Leistung zum Geschäft: Vollständige Agenten-Integration

Nach der Einführung der OKRs begannen wir, interne Services durch Agenten zu ersetzen. Mit Bewertungs- und Bonussystemen verpflichteten wir jede Abteilung, eigene, geschäftsbezogene Agenten zu entwickeln.

Kundenservice-Agenten, Vertragsunterstützungs-Agenten, CRM-Agenten.

Am Ende wurden über 100 Agenten implementiert.

Eine genaue Quantifizierung der „gemeinsamen Steuerung“ ist schwierig.

Aber eine klare Veränderung ist sichtbar:

Früher war die erste Reaktion bei Problemen: „Sollten wir eine Person mehr einstellen?“ Heute lautet die erste Frage: „Können wir das System zuerst einbinden?“

Das ist unsere Vorstellung von gemeinsamer Steuerung: Nicht KI ersetzt Menschen, sondern Menschen gewöhnen sich an die Zusammenarbeit mit Systemen.

Ein Jahr voller Erfahrungen, einige praktische Erkenntnisse:

Erstens: Gesundes Cashflow-Management.

Ohne stabile Liquidität kann diese Transformation nicht zum Abschluss kommen. KI ist kein Kostensparinstrument, sondern eine Investition in langfristige Strukturoptimierung. Dank der gesunden Cashflows von Cobo’s Kerngeschäft ist das möglich.

Zweitens: Top-Down-Ansatz.

Organisationen ändern sich nicht von selbst. Ohne starke Führung scheitert das Vorhaben.

Drittens: Zwang zur Nutzung.

Nur Ermutigung reicht nicht. Der Wandel muss mit einer gewissen „Verbindlichkeit“ erfolgen.

Viertens: Zuerst die eigenen Geschäftsprozesse transformieren.

Viele Firmen sprechen von KI + Web3. Aber wenn sie intern noch nicht KI-optimiert sind, sind ihre Aussagen nur Konzepte.

Rückblickend

Wir können diese Transformation nicht vollständig quantifizieren. Das Unternehmen bewegt sich von „Menschen-gesteuerten Prozessen“ hin zu „zielgesteuerten Systemen“.

Wenn es in Zukunft eine „intelligente Organisation“ gibt, wird sie nicht natürlich entstehen, sondern durch schmerzhafte Veränderungen erzwungen.

Denn nur mit breiter Beteiligung kann das Unternehmen die tatsächlichen Bedürfnisse im KI-Zeitalter besser verstehen.

Das ist auch ein Nebenprodukt unserer internen Transformation.

Kürzlich haben wir Cobo Waas Skill vorgestellt. Cobo WaaS Skill ist eine integrierte Plattform für die Entwicklung und den Betrieb von KI-Coding-Agenten. Durch strukturierte Wissensbasis, ausführbare Beispiele und Szenarien-Management ermöglicht sie Agenten, WaaS-APIs präzise aufzurufen. Wir upgraden Wallet-APIs zu direkt nutzbaren Finanzfähigkeiten, wodurch die Entwicklungszeit von Wochen auf Dialogebene sinkt.

Dies ist kein Produkt-Inspirations-Resultat, sondern eine natürliche Folge unserer internen „Silizium-Kohlenstoff“-Kooperation.

Wir sind noch am Erkunden.

Aber zumindest ist Cobo heute nicht mehr die Firma von 2024.