Jenseits von Skripten: Warum Corporate Banking Agentic AI statt bloßer Automatisierung braucht

Agentic AI ist mehr als nur eine Weiterentwicklung von Chatbots. Es ist ein Wandel hin zu autonomen Systemen, die komplexe Prozesse ausführen, Integrationen verwalten und Governance-Anforderungen erfüllen – und das alles mit minimalem personellem Aufwand. Die traditionelle Prozessautomatisierung reicht nicht mehr aus. Technologie muss sich zu einer programmierbaren Intelligenz weiterentwickeln, die sich in die bestehende Infrastruktur einfügt, aber wie eine Entscheidungsinstanz agiert.

von Manikandan Ganesan, Finastra

Agentic AI entschlüsseln

Agentic AI-Systeme basieren auf einer modularen, mehrschichtigen Architektur. Ihr Kernstück ist eine Agentenschicht, die in der Regel auf LLMs wie GPT-4 oder Claude aufbaut und durch Planungs- und Ausführungsmodule erweitert wird. Diese ermöglichen es den Agenten, Ziele in Aufgaben zu zerlegen, Speichersysteme wie Vektordatenbanken oder Wissensgraphen zu nutzen und über Frameworks wie LangChain oder Semantic Kernel mit externen Tools zu interagieren.
Eine Orchestrierungsschicht koordiniert Workflows mithilfe von Tools wie Apache Airflow oder Temporal. Die ereignisgesteuerte Interaktion zwischen den Systemen wird durch Technologien wie Kafka oder EventBridge gewährleistet. Die Integration mit Unternehmenssystemen – einschließlich CRMs, ERP und Compliance-Engines – erfolgt über sichere APIs und Middleware-Komponenten, die Authentifizierung, Drosselung und Datenkonsistenz durchsetzen.

Konsistente API-Integration, Protokollierung und Datenvalidierungsmechanismen sind wichtige Komponenten jeder agentenbasierten KI-Implementierung im Bankwesen.”

Solche Systeme werden in der Regel in containerisierten Umgebungen (z. B. Docker oder Firecracker) mit streng kontrollierten Berechtigungen und Protokollierung ausgeführt. Rollenbasierter Zugriff und Tools wie Open Policy Agent (OPA) setzen Compliance-Richtlinien durch, während Human-in-the-Loop-Überprüfungen risikoreiche Entscheidungen absichern. Jede Aktion eines Agenten ist von ihrer Konzeption her überprüfbar und erklärbar.

Praxisbeispiele aus dem Corporate Banking

Im Kreditwesen beispielsweise werden agentenbasierte KI-Lösungen in digitale Plattformen integriert, um Unternehmensnutzer proaktiv bei der Verwaltung komplexer Kreditentscheidungen wie Mittelabrufe, Rollover und Rückzahlungen zu unterstützen. Dazu werden Finanzdaten, Markttrends und Kreditbedingungen in Echtzeit analysiert.

Durch die Integration in ERP-Systeme kann KI vorausschauende, datengestützte Empfehlungen liefern, die die Kreditauslastung optimieren und Zinskosten senken, sodass Finanzteams schnellere, intelligentere und strategischere Entscheidungen treffen können.”

Im Bereich Risikomanagement können diese Systeme Finanztransaktionen autonom überwachen, potenzielle Betrugsfälle erkennen und die Einhaltung gesetzlicher Vorschriften sicherstellen. Durch die Analyse von Echtzeitdaten können agentenbasierte KI-Tools Anomalien identifizieren und verdächtige oder betrügerische Aktivitäten melden, bevor sie eskalieren, wodurch letztlich die Compliance-Rahmenbedingungen gestärkt werden.
Beispielsweise kann agentenbasierte KI im Bereich Handelsfinanzierung die End-to-End-Transaktionsverarbeitung automatisieren und so eine zeitnahe Ausführung und genaue Datenverwaltung gewährleisten, indem sie proaktiv Duplikate und Abweichungen zwischen Systemen erkennt und Übergaben wie SWIFT und APIs verwaltet. Durch Mustererkennung, Fuzzy-Matching und regelbasierte Validierung verbessert sie die operative Genauigkeit, die Audit-Bereitschaft und die Widerstandsfähigkeit gegen Betrug. Dieser autonome Ansatz reduziert Kosten und minimiert menschliche Fehler in komplexen Finanzabläufen.

KI stärkt auch die Kundenbeziehungen, indem sie Bedürfnisse antizipiert, maßgeschneiderte Beratung liefert und Probleme schnell löst.”

Ein Beispiel ist das digitale Onboarding. Ein Agent überprüft die Identität mit KYC-APIs, prüft auf CRM-Duplikate, erstellt Onboarding-Checklisten und koordiniert die nächsten Schritte – alles wird zu Compliance-Zwecken nachverfolgt. Orchestrierungs-Engines steuern die Ausführungssequenzen im Hinblick auf Robustheit, Überprüfbarkeit und Beobachtbarkeit.

Herausforderungen und Überlegungen bei der Implementierung

Der Erfolg von Agentic AI hängt stark von der Datenqualität ab. Durch die Analyse großer Datensätze identifizieren KI-Systeme Muster, sagen Ergebnisse voraus und treffen proaktive Entscheidungen, um bestimmte strategische Geschäftsziele zu erreichen. Eine schlechte Datenqualität kann dazu führen, dass KI-Systeme ungenaue Vorhersagen oder Risikobewertungen treffen.

Um die Wirkung von agentenbasierten KI-Tools zu maximieren, müssen Banken sicherstellen, dass diese Systeme flexibel genug sind, um sich an spezifische betriebliche Anforderungen anzupassen.”

Maßgeschneiderte KI-Systeme können ihre Aktionen autonom an die Geschäftsprioritäten anpassen und so die Gesamteffektivität steigern.
Darüber hinaus besteht ein Bedarf an robuster Sicherheit. Obwohl die Autonomie der agentenbasierten KI verschiedene Geschäftsfälle ermöglicht, muss ihre Anwendung strengen Vorschriften wie DSGVO, CCPA, AML und Basel III entsprechen.
Die Systemintegration ist ein weiterer wichtiger Aspekt: Altsysteme können Probleme bei der Echtzeit-Datenerfassung und beim Zugriff auf API-Gateways verursachen. Darüber hinaus müssen ethische KI-Praktiken vorhanden sein, um unbeabsichtigte Verzerrungen in Entscheidungsprozessen zu vermeiden, die sich auf das Kundenerlebnis auswirken könnten.

Die Zukunft von Agentic AI im Corporate Banking

Da Banken zunehmend agentenbasierte KI-Tools einsetzen, entwickeln sie sich von einfacher Automatisierung hin zu einer intelligenten Orchestrierung, die Reibungsverluste reduziert, die Bereitstellung beschleunigt und die Widerstandsfähigkeit auf allen Ebenen des Firmenkundengeschäfts verbessert.

Für IT-Führungskräfte bietet Agentic AI eine skalierbare Möglichkeit, Logik, Entscheidungsfindung und Überprüfbarkeit direkt in die operative Infrastruktur zu integrieren.”

Banken, die agentenbasierte KI-Tools effektiv integrieren, können sich durch die Optimierung von Arbeitsabläufen, die Senkung von Kosten und die Verbesserung des Kundenangebots und der Kundenerfahrung einen Wettbewerbsvorteil verschaffen. Manikandan Ganesan, Fi­nas­tra