IoT-Payments – Eine Übersicht

In diesem Artikel beschäftigen wir uns gezielt mit dem Bereich des Bezahlens, in dem IoT bisher nur auffällig begrenzt eingesetzt wird. Wir werden den Themenbereich der IoT-​Payments mit Beispielanwendungen und konkreten Anwendungsfällen verdeutlichen. Zudem werden wir uns mit den Fragen beschäftigen, warum IoT-​Payments im Markt noch nicht verbreitet sind und wie wir es voranbringen können. Oder ist die Idee einfach zu unrealistisch?

Was sind IoT-​Payments?

IoT-​Payments sind Zahlungen, die von Maschinen basierend auf Echtzeit-​Datenanalysen initiiert werden. Daten werden von den IoT-​Geräten durch die Sensoren oder Nutzereingaben gesammelt und ausgewertet. Als Beispiel könnte ein Drucker mit seinem Sensor die Füllmenge der Tinte erkennen und, wenn sie einen vordefinierten Wert unterschreitet, eine Nachbestellung abgeben und die Bezahlung veranlassen. Die Datenanalyse, Bestellung und vor allem Bezahlung werden automatisch in Echtzeit von dem Gerät – in dem Fall dem Drucker – übernommen.

Aber Vorsicht: Wenn wir eine Smart-​Watch anstatt einer Debitkarte zur Bezahlung im Geschäft nutzen, handelt es sich nicht um IoT-​Payment, da immer noch ein Mensch den Bezahlvorgang startet und es nicht die Entscheidung der Smart-​Watch war.

Nutzen und Potenziale

Anhand des Drucker-​Beispiels sehen wir, dass derartige Zahlungen uns das Leben einfacher machen könnten. IoT-​Payments fördern die Digitalisierung und Automatisierung im Zahlungsverkehr-​Management, welche die manuelle Arbeit und die damit verbundenen menschlichen Fehler reduziert. Die Echtzeitdaten vermeiden zudem redundante Bestellungen wie es gegebenenfalls bei einem Standard-​Abo-Modell der Fall ist. Also erreichen wir hier eine höhere Flexibilität und Kosteneffizienz.

Zugegeben hält sich der Mehrwert bei einem Drucker zuhause noch stark in Grenzen. Bei 20 Druckern in einem 6-​stöckigen Büro ersparen die Smart-​Drucker jedoch viel Arbeit und reduzieren Verschwendung. Mit der Geschäftsgröße steigt auch der interne Systemwartungsaufwand, der bei manuellen Prozessen nur mit erhöhten Kosten und Fehleranfälligkeit abgedeckt werden kann. Die Automatisierung ist wichtig für die Skalierbarkeit eines Geschäfts. Denn ein automatisiertes System ist mit kleinem Aufwand erweiterbar und verändert sich prozessual bei kleinen und großen Belastungen kaum. Ebenfalls kann dieses bei Betrugsprävention helfen. Sensoren lügen grundsätzlich nicht!

Um das Potenzial zu verdeutlichen, schauen wir uns das Szenario eines Autovermieters an:

Ein Kunde hat sich bei dem Vermieter mit seinen Zahlungsdaten registriert und mietet sich einen Wagen, um nach Kroatien in den Urlaub zu fahren. Das Auto als IoT-​Gerät kann uns diverse Tank- und Parkkarten, Recherchen und Planung rundum Mautentgelt für Österreich, Slowenien und Kroatien abnehmen. Das spart dem Kunden die Suche nach Vignettenverkaufsstellen mitten in der Nacht auf einer fremden Autobahn und ermöglicht dem Vermietungsbüro die Automatisierung der Geschäftsprozesse. Das Auto meldet sich bei den Service-​Anbietern wie Mautstellen, Parkhäusern und Waschstraßen an, bezahlt selbst für die Services und erstellt eine Abrechnung, die der Kunde am Ende des Mietvertrags begleichen muss oder direkt von der Kreditkarte abgebucht wird. Nach der Rückgabe des Fahrzeugs können Servicetechniker und Mechaniker genauso die Rechnung für die durchgeführte Wartung oder Reparatur an das Auto stellen, die der Autovermieter kontrollieren und freigeben kann. Das Auto ist die zentrale Verwaltungsstelle für das Vertrags-​ und Rechnungs-​Management.

Die folgenden Grafiken verdeutlichen die aktuellen Zahlungsflüsse (Abb. 1) und eine Zukunftsvision mit einem Payment-​enabled Fahrzeug (Abb. 2).

Technologisch gesehen ist das kein Hexenwerk mehr und es hört sich hervorragend an.

Doch was steht zwischen uns und dem Zukunftsszenario?

Die Maschinen haben noch keine rechtliche Identität. Der Grund ist vergleichbar mit dem Fall der autonomen Fahrzeuge: Technisch läuft es meistens gut. Nur, wer haftet für den Fehler, wenn nicht? Für die Fahrzeuge werden Pilotgebiete bereits definiert und getestet. Im Finanzbereich fehlt es noch nahezu komplett an Regulatorik und Definitionen. Dazu müssen beispielweise folgende Aspekte abgedeckt werden:

• Maschinenidentität: Die Geräte müssen eindeutig identifizierbar sein, genauso wie Menschen. Wenn die Identität noch nicht geklärt ist, können Maschinen nicht selbstständig Zahlungen durchführen. Sie können nur Zahlungen auslösen, die auf irgendeinem anderen Weg autorisiert werden müssen.
• Risiko vor Geldwäsche: Fehler kommen nicht nur von Maschinen. Der Mensch stellt meist die größte Sicherheitslücke dar oder nutzt Sicherheitslücken bewusst aus.Es reicht nicht zu wissen von welcher Maschine an welche Maschine das Geld fließt. Es muss bekannt sein, wem die Maschine gehört. Ähnlich zu Know Your Customer (KYC), ist hier Know Your Object (KYO) nötig. Dafür müssen Kriterien zur Überprüfung der Maschinen definiert und eine Lösung ausgearbeitet werden. Es wäre sehr nachteilig für diese Technologie, wenn der Maschinenzahlungsverkehr die moderne Geldwäscherei wird.
• Datenschutz und IT-​Sicherheit: Der moderne Klassiker. Welche Information wird wie und wo gespeichert, wenn überhaupt erwünscht? Wie sicher gehen die maschinellen Geschäftspartner mit unseren Daten um. Hier darf es keine Ungewissheit geben.

Diese Punkte sind rechtlich und regulatorisch noch offen.

Wenig überraschend ist diese Bewegung in der Industrie bereits zu spüren. Daimler und Commerzbank haben 2019 ein Pilotprojekt für Smart Truck mit einem eigenen Ausweis gestartet. Diese Smart-​LKWs können sich durch eine „Truck-​ID“ Ausweisen und selbstständig die Tankfüllung aus dem eigenen verschlüsselten „Truck-​Wallet“ bezahlen.

Auch das Konsortium IDUnion hat sich zum Ziel gesetzt, eine neutrale und transparente Identitätsmöglichkeit für Menschen, juristische Personen und IoT-​Geräte durch ein Ökosystem zu schaffen, mit dem Nutzer selbst frei bestimmen können, wie ihre Identitätsinformationen verwaltet und mit wem sie geteilt werden. Datenschutz-​ und Identitätslösung in einem.

Ein weiterer Schritt hin zur aktiven Nutzung der IoT-​Payments ist ein IoT-​Ökosystem mit einer entsprechenden Zahlungsverkehrinfrastruktur. Wie in Abbildung 2 zu sehen ist, sind mehrere Parteien in der Abwicklung involviert. Das Auto kann nur für das Tanken bezahlen, wenn die Tankstelle auch weiß, wie sie das Geld von dem Auto empfängt. Das gleiche gilt auch für andere Parteien: Mautstellen, Werkstätte, Parkhäuser bis hin zu Verwaltungsstellen von Blitzern. Die Einführung der Technologie muss parallel in allen Branchen stattfinden, um ein lückenloses digitales Zahlungsnetzwerk für IoT zu erreichen.

Aktivitäten

Genau da können wir aktiv werden. Die Technologie ist für die Umsetzung der IoT-​Payments bereit. Die ersten Lösungen um Zahlungen von Maschinen an Maschinen zu ermöglichen sind in der Entwicklung. Die Regulatorik wird durch Marktanforderungen angetrieben werden, wie wir bei der Einführung von PSD2 und autonomen Fahrzeugen gesehen haben. Wenn alle – Banken, Versicherungen, Energieanbietern, Mobilitätsdienstleistern und viele mehr – sich dem Potenzial der Maschinenzahlungen bewusst sind und alle sich zusammen tun, rückt die Vision näher.

Was denkt ihr darüber? Könnt ihr euch noch weitere Situationen vorstellen, in denen eure smarten Geräte eigenes Geld haben und ausgeben können. Könnt Ihr Euch vorstellen, Euren Geräten zu vertrauen, dass sie die Zahlungen in Eurem Sinn durchführen? Ist euer Unternehmen schon auf diesem Gebiet aktiv? Welche Branchen könnten dadurch optimiert werden?

Wenn ihr nach dem Lesen Lust drauf habt und Euch Gedanken drüber macht, ist der erste Schritt schon getan!