Thematisiert werden die Technologien Internet of Things und Distributed Ledger sowie deren Bezug zu programmierbaren datenbasierten Zahlungen. Es wird eine Abgrenzung zwischen Smart Contracts (programmierte Verträge) und programmierbaren Zahlungen getroffen sowie die möglichen Chancen und Risiken von Kryptowährungen und Smart Contracts vor einem geldpolitischen Hintergrund aufgezeigt. Im Anschluss wird zwecks der Ermittlung von Kernfunktionalitäten, eine Taxonomie für IoT-datengetriebene Zahlungen entwickelt. Es konnten darauf aufbauend zwei bezeichnende Muster für IoT-datengetriebene Zahlungen identifiziert werden, die sich im Wesentlichen nach Zentralisierungsgrad und Marktregulation unterscheiden lassen. Die Resultate zeigen insgesamt die Konzeption von zukünftigen Zahlungsmethoden auf sowie die Notwendigkeit zur Entwicklung neuer Regularien und Kompetenzen für Distributed Ledger Technologien angesichts des steigenden Interesses in autonome Maschine-zu-Maschine/M2M-Zahlungen.
Insbesondere in den Bereichen Datenhandel, Energiehandel, Maschinenwirtschaft und Einzelhandel können automatisierte Zahlungsflüsse neue Geschäftsmodelle ermöglichen und Zahlungsprozesse effizienter werden lassen. Die entwickelte Taxonomie lässt zusätzlich einen feinkörnigen Vergleich zwischen Zahlungsvarianten über Drittparteien (Finanzdienstleister) und Zahlungsvarianten durch Smart Contracts und kryptografische, verteilte Datenbanken zu.
Im Bereich der Informations- und Finanztechnologie sind Internet of Things (IoT) und dezentrale Datenbanken (Distributed Ledger) bisweilen zwei der mächtigsten Technologien des 21. Jahrhunderts. Mit dem Internet verbundene Geräte und Sensoren prägen derzeit neue Zahlungsinfrastrukturen, die einen nahtlosen Übergang zwischen Real- und Finanzwirtschaft ermöglichen. Diese Integration spiegelt sich in der Initialisierung programmierbarer Zahlungen wider, die entweder auf einer gemessenen Leistung (Nutzungsdaten) oder einem festgestellten Bedarf (Überwachungsdaten) basieren. Die automatisierte Messung zur Ausführung einer entgeltlichen Transaktion wird in dieser Arbeit als IoT-datengetriebene Zahlungen deklariert. Darunter werden Bezahlsysteme ohne eine manuelle Verwaltung verstanden, wie z.B. Walk-out-Supermärkte, Kfz-Versicherungen auf Grundlage von Fahrzeugdaten oder die Zahlung von gemieteten Verkehrsmitteln durch in Echtzeit übermittelte Standortdaten.
Inhaltsverzeichnis
1 Einleitung
1.1 Ziele
1.2 Aufbau der Arbeit und Vorgehensweise
2 Das Internet der Dinge (IoT)
2.1 Definitionen und Termini
2.2 IoT-Referenzarchitektur und Wertschöpfung
2.3 Anwendungen des IoT
2.4 Herausforderungen bei der IoT-Sicherheit
3 Einführung in die Distributed Ledger Technologien
3.1 Kryptografische Grundlagen
3.1.1 Hash-Funktionen
3.1.2 Transaktionsvorgang und asymmetrische Kryptografie
3.1.3 Konsensmechanismen
3.1.4 Full Nodes und Speicherplatz
3.2 Distributed Ledger und Blockchain
3.3 Akteure im Distributed Ledger System
3.4 Die Token-Ökonomie
3.5 Smart Contracts
3.5.1 Begriffsabgrenzung
3.5.2 Chancen von Smart Contracts im IoT-Segment
3.5.3 Herausforderungen von Smart Contracts
4 Moderne Zahlungssysteme und die Geldpolitik
4.1 Moderne Zahlungsmittel
4.1.1 Buchgeld
4.1.2 Elektronisches Geld (E-Geld)
4.1.3 Kryptowährungen
4.2 Der Zahlungsverkehr heute und morgen
4.2.1 Zahlungen heute
4.2.2 Zahlungen morgen
4.3 Geldpolitischer Hintergrund
4.4 Wertschöpfung datengetriebener Zahlungen
5 Forschungsmethodik
5.1 Entwicklung einer Taxonomie
5.2 Literaturrecherche
5.3 Vorgehensweise
5.3.1 Konzeptualisierung des Themas
5.3.2 Literatursuche
5.3.3 Analyse und Synthese
5.3.4 Entwicklung der Taxonomie
6 Taxonomie von IoT-datengetriebenen Zahlungen
6.1 Dimensionen und Charakteristiken
6.2 Ergebnisse und Diskussion
7 Archetypen von IoT-datengetriebenen Zahlungen
7.1 Clusteranalyse
7.1.1 Numerische Zuordnung
7.1.2 Skalierung der Werte
7.1.3 Berechnung der Distanzen
7.1.4 Bestimmung der Clusteranzahl
7.2 Bestimmung der Archetypen
8 Leistungsparameter
8.1 Latenz
8.2 Durchsatz (Transaktionen pro Sekunde)
8.3 Transaktionsgebühren
8.4 Qualitative Bewertung
9 Möglichkeiten und Anwendungsgebiete
9.1 Datenhandel
9.2 Einzelhandel
9.3 Energiehandel
9.4 Gesundheitswesen
9.5 Maschinenwirtschaft
9.6 Mobilität
9.7 Öffentlicher Dienst
9.8 Parksysteme
9.9 Streaming-Dienste
9.10 Supply chain management
9.11 Telekommunikation
9.12 Versicherungsgeschäft
10 Resümee
10.1 Zusammenfassung und Fazit
10.2 Beschränkungen
10.3 Ausblick
Zielsetzung & Themen
Die Arbeit untersucht das Potenzial der Integration von Internet of Things (IoT) und Distributed Ledger Technologien (DLT) zur Ermöglichung automatisierter, datengetriebener Zahlungen. Dabei liegt der Fokus darauf, durch die Entwicklung einer wissenschaftlich fundierten Taxonomie und Clusteranalyse die Eigenschaften, Archetypen und Anwendungsfelder für M2M-Zahlungen (Maschine-zu-Maschine) systematisch zu klassifizieren und deren Zukunftsfähigkeit als Ergänzung oder Ersatz konventioneller Zahlungsmethoden in der Industrie zu bewerten.
- Methodische Entwicklung einer Taxonomie für IoT-datengetriebene Zahlungssysteme.
- Analyse von Smart Contracts und deren Rolle bei der Automatisierung von Transaktionen.
- Identifikation von Archetypen durch eine hierarchische Clusteranalyse.
- Bewertung der Leistungsfähigkeit hinsichtlich Latenz, Durchsatz und Transaktionsgebühren.
- Erörterung von ökonomischen Chancen und regulatorischen Herausforderungen im Kontext der Geldpolitik.
Auszug aus dem Buch
3.5.3 Herausforderungen von Smart Contracts
Obwohl es sich bei Smart Contracts um eine vielversprechende Technologie handelt, gibt es noch eine Reihe von Herausforderungen, die es zu bewältigen gilt. Zheng et al. (2020) kategorisieren diese großen Herausforderungen in vier Typen.
1.) Herausforderungen bei der Erstellung
2.) Herausforderungen bei der Implementierung
3.) Herausforderungen bei der Ausführung
4.) Herausforderungen beim Abschluss
Herausforderungen bei der Erstellung: Die Vertragserstellung ist ein wichtiger Schritt bei der Implementierung von Smart Contracts. Benutzer müssen ihre eigenen Verträge programmieren und sie dann auf verschiedenen Blockchain-Plattformen einsetzen. Da Blockchains im Wesentlichen unveränderlich sind, können auch Blockchain-basierte Smart Contracts nach ihrer Bereitstellung nicht mehr geändert werden. Infolgedessen müssen die Entwickler die folgenden Probleme sorgfältig angehen. Lesbarkeit: Die meisten Smart Contracts werden in Programmiersprachen wie Solidity, Go, Kotlin und Java geschrieben. Anschließend werden die Quellcodes kompiliert und ausgeführt. Das Lesen und verstehen der unterschiedlichen Programmiersprachen ist ein großes Hindernis für die meisten Menschen und gehört nicht zu den gewöhnlichen Fähigkeiten. Wenn zwei Parteien einen Smart Contract miteinander abschließen möchten, muss allerdings sichergestellt werden, dass der Vertrag gelesen werden kann und verständlich ist (Zheng et al., 2020).
Herausforderungen bei der Implementierung: Nach der Erstellung werden die Smart Contracts auf der Blockchain-Plattformen implementiert. Smart Contracts müssen jedoch sorgfältig geprüft werden, um potenzielle Fehler zu vermeiden. Darüber hinaus müssen die Entwickler von Smart Contracts die Interaktionsmuster der Verträge kennen, um potenzielle Verluste durch böswilliges Verhalten (wie Betrug und Angriffe) zu mindern. Korrektheit der Verträge: Sobald Smart Contracts auf Blockchains implementiert sind, ist es nahezu unmöglich, Änderungen vorzunehmen. Daher ist es von entscheidender Bedeutung, die Korrektheit von Smart Contracts vor dem offiziellen Einsatz zu bewerten. Aufgrund der Komplexität der Modellierung von Smart Contracts ist es jedoch schwierig, die Korrektheit dieser Verträge zu überprüfen (Zheng et al., 2020).
Zusammenfassung der Kapitel
1 Einleitung: Diese Einleitung stellt die Motivation dar, das Internet of Things und Distributed Ledger Technologien für automatisierte Zahlungsvorgänge zu nutzen, und leitet die zentralen Forschungsfragen ab.
2 Das Internet der Dinge (IoT): Dieses Kapitel erläutert die Grundlagen des IoT, die Referenzarchitektur, typische Anwendungsfelder und die sicherheitstechnischen Herausforderungen bei der Vernetzung von Geräten.
3 Einführung in die Distributed Ledger Technologien: Hier werden die technischen Grundlagen von Distributed Ledgers inklusive Kryptografie, Konsensmechanismen, Smart Contracts und die ökonomischen Aspekte der Token-Ökonomie beschrieben.
4 Moderne Zahlungssysteme und die Geldpolitik: Das Kapitel diskutiert aktuelle Zahlungsmittel, die Transformation des Zahlungsverkehrs sowie die geldpolitischen Implikationen und Stabilitätsrisiken durch DLT und Kryptowährungen.
5 Forschungsmethodik: Es werden die methodischen Ansätze zur Literaturrecherche sowie die Methodik nach Nickerson zur Entwicklung einer fundierten Taxonomie dargelegt.
6 Taxonomie von IoT-datengetriebenen Zahlungen: In diesem Kapitel werden die Ergebnisse der taxonomischen Arbeit präsentiert, indem Dimensionen und deren Charakteristiken für IoT-Zahlungssysteme klassifiziert werden.
7 Archetypen von IoT-datengetriebenen Zahlungen: Basierend auf der Taxonomie werden mithilfe einer Clusteranalyse zwei Haupt-Archetypen von Zahlungssystemen identifiziert und hinsichtlich ihrer Marktcharakteristik differenziert.
8 Leistungsparameter: Die Analyse der technischen Leistungsfähigkeit erfolgt anhand der drei Parameter Latenz, Durchsatz und Transaktionsgebühren, um die Skalierbarkeit zu bewerten.
9 Möglichkeiten und Anwendungsgebiete: Das Kapitel bietet eine detaillierte Übersicht spezifischer Branchen, in denen automatisierte, datengetriebene Zahlungen bereits Anwendung finden oder signifikante Potenziale aufweisen.
10 Resümee: Dieses abschließende Kapitel fasst die Kernergebnisse zusammen, diskutiert die Beschränkungen der Arbeit und bietet einen Ausblick auf künftige Entwicklungen und Forschungspotenziale.
Schlüsselwörter
Internet of Things, datengetriebene Zahlungen, Distributed Ledger, Kryptowährungen, Smart Contracts, M2M-Zahlungen, Taxonomie, Clusteranalyse, Blockchain, industrielle Transaktionen, Automatisierung, IT-Sicherheit, Skalierbarkeit, digitale Währung, Wertschöpfung.
Häufig gestellte Fragen
Was ist das grundlegende Thema dieser Bachelorarbeit?
Die Arbeit befasst sich mit der Integration von Internet of Things (IoT) und Distributed Ledger Technologien (DLT), um automatisierte, datengetriebene und programmierbare Zahlungssysteme im industriellen Umfeld zu ermöglichen.
Welche zentralen Themenbereiche werden behandelt?
Die Arbeit deckt die technologischen Grundlagen des IoT und der DLT, Smart Contracts, die moderne Geldpolitik sowie die methodische Klassifizierung von Zahlungsinfrastrukturen mittels einer Taxonomie ab.
Was ist die primäre Forschungsfrage der Untersuchung?
Die Arbeit untersucht, welche Eigenschaften und Charakteristiken IoT-datengetriebene Zahlungssysteme besitzen, ob sie konventionelle Zahlungsmethoden ersetzen können und welche Anwendungsgebiete kurz- bis mittelfristig den höchsten Nutzen versprechen.
Welche wissenschaftliche Methode wurde für die Analyse verwendet?
Es wurde eine Taxonomie-Entwicklung nach Nickerson et al. (2013) angewandt, kombiniert mit einer hierarchischen Clusteranalyse, um typische Archetypen der untersuchten Zahlungssysteme zu isolieren.
Was bildet den inhaltlichen Schwerpunkt im Hauptteil?
Neben der theoretischen Erarbeitung der Basistechnologien steht die Klassifizierung von 39 ausgewählten Zahlungsinfrastrukturen in einer Taxonomie und deren anschließende Gruppierung (Clusteranalyse) im Mittelpunkt.
Welche Schlagwörter charakterisieren die Untersuchung am besten?
Die Arbeit ist geprägt durch die Begriffe Internet of Things, datengetriebene Zahlungen, Distributed Ledger, Kryptowährungen und Smart Contracts.
Was unterscheidet „zentralisierte“ von „dezentralisierten“ IoT-Zahlungen laut der Arbeit?
Der Hauptunterschied liegt laut der Clusteranalyse im verwendeten Value Transfer System: Zentralisierte Systeme setzen auf Drittparteien und etablierte Geldmittel, während dezentrale Lösungen DLT und Kryptowährungen zur automatisierten Ausführung nutzen.
Welche Rolle spielen Smart Contracts bei der automatisierten M2M-Zahlung laut der Veröffentlichung?
Smart Contracts fungieren als technisches Mittel zur Umsetzung von Wenn-Dann-Bedingungen, die bei Erfüllung vordefinierter Kriterien (z.B. Leistungsnachweis durch IoT-Daten) einen automatischen Werttransfer ohne menschliches Zutun auslösen und somit Verwaltungskosten senken.
Warum ist laut der Arbeit die Skalierbarkeit für M2M-Zahlungen entscheidend?
Das sogenannte Skalierbarkeitstrilemma verdeutlicht, dass aktuelle öffentliche Blockchains oft zu hohe Latenzzeiten und Transaktionsgebühren für hochfrequente Mikrozahlungen aufweisen, was die Effizienz für ein industrielles M2M-Szenario einschränkt.
Welche künftige Bedeutung sieht die Arbeit für den Bereich der Stablecoins?
Aufgrund ihrer Wertstabilität und der potenziellen Issuance durch regulierte Einrichtungen haben Stablecoins ein hohes Potenzial, die Lücke zwischen volatilen Kryptowährungen und den Erfordernissen industrieller Geschäftsprozesse zu schließen.
- Citation du texte
- Valentin Dahms (Auteur), 2021, IoT-Integration zur Auslösung programmierter Verträge. Die Zukunft der industriellen Transaktionen?, Munich, GRIN Verlag, https://www.grin.com/document/1259331
