Agentische KI im Finanzwesen: Wie Datenführer sicher skalieren

In ganz Europa bewegen sich Datenverantwortliche im Finanzdienstleistungssektor auf einem schmalen Grat: Sie wollen KI-Tools implementieren und skalieren, sind aber gleichzeitig durch Compliance, Risikomanagement und die Herausforderung, einen greifbaren Mehrwert zu beweisen, eingeschränkt. Laut unserer CDO Insights 2025-UmfrageMehr als 97 % der weltweit führenden Datenexperten geben an, dass es ihnen schwerfällt, den Geschäftswert generativer KI klar zu belegen. Und während 87 % planen, ihre Investitionen in KI zu beschleunigen, geben 67 % zu, dass sie weniger als die Hälfte ihrer KI-Pilotprojekte in den Volleinsatz überführt haben.

Eines der größten Hindernisse ist die Sicherung der Zustimmung der Führungsebene. Über ein Drittel (35 %) gibt an, dass die Sicherung der Unterstützung und der Nachweis des Nutzens eine zentrale Herausforderung für die Einführung von KI darstellen. Das bedeutet, dass viele in einer Warteschleife stecken bleiben und zögern, sich ohne messbare Belege auf umfassendere Rollouts einzulassen.

Dieses Zögern steht in krassem Gegensatz zum Potenzial der Technologie. McKinsey Schätzungen zufolge könnten KI und Analytik dem globalen Bankwesen jährlich bis zu einer Billion US-Dollar zusätzlichen Wert liefern, während generative KI allein dazu beitragen könnte bis zu 340 Milliarden US-Dollar zum Betriebsgewinn. Diese Chance ist zu groß, um sie zu ignorieren – aber man muss sie so angehen, dass die Compliance gewährleistet, Vertrauen aufgebaut und nachweisbare Erträge erzielt werden.

Der Weg nach vorne

Trotz erheblicher Herausforderungen treiben Organisationen in Europa und weltweit die Einführung von KI voran und erforschen, wie sie die Vorteile von KI-Agenten optimal nutzen können. Diese Unternehmen tun dies jedoch nicht, indem sie sich kopfüber in komplexe, langwierige Implementierungen stürzen. Stattdessen verfolgen sie einen maßvollen Ansatz: Sie beginnen klein, bauen Vertrauen auf, beweisen den Nutzen und skalieren erst, wenn die Technologie ihre Wirksamkeit bewiesen hat.

Erfolgreiche KI-Rollouts passieren nicht über Nacht. Sie beginnen mit kleinen, wirkungsvollen Schritten, die Vertrauen schaffen und Ergebnisse liefern. Hier sind drei Schritte für den Einstieg.

1. Verwenden Sie KI, um Daten vor der Skalierung zu bereinigen

Selbst mit Compliance-Abnahme sind KI-Systeme nur so stark wie die Daten, auf denen sie basieren. Schlechte Datenqualität beeinträchtigt Genauigkeit, Effizienz und Vertrauen. Tatsächlich geben 43 % der Datenverantwortlichen an, dass Datenprobleme ihr größtes Hindernis für die Skalierung generativer KI darstellen.

Erfreulicherweise kann KI selbst zur Lösung dieser Datenprobleme beitragen. Im Finanzdienstleistungssektor beispielsweise nutzen einige Unternehmen KI-Tools, um Debitorendaten zu bereinigen, Duplikate zu entfernen, veraltete Einträge zu korrigieren und nicht übereinstimmende Datensätze aufzulösen. Sobald die Daten einheitlich und zuverlässig sind, können Unternehmen Nachverfolgungen automatisieren, den Cashflow verbessern und mit größerem Vertrauen in die KI-gestützten Erkenntnisse agieren. Dies hat auch höchste Investitionspriorität. 86 % der Datenverantwortlichen planen, ihre Ausgaben für das Datenmanagement zu erhöhen. Fast die Hälfte nennt als Hauptmotivation die Anpassung der Daten an KI.

2. Beginnen Sie mit fokussierten Testamentsvollstreckern

Der Einsatz von Executor-Agenten mit eng gefasstem Aufgabenbereich ist eine der schnellsten Möglichkeiten, messbare Erfolge zu erzielen. Diese Agenten sind für die Ausführung sehr spezifischer, klar definierter Aufgaben konzipiert, wie z. B. das Erstellen von Besprechungszusammenfassungen, die Verarbeitung von Standardtransaktionen oder die Kategorisierung eingehender Kundenanfragen.

Da Executor-Agenten einfach zu überwachen sind, erzeugen sie Ergebnisse, die klar nachvollziehbar und leichter auf ihre Genauigkeit zu überprüfen sind. Dies reduziert nicht nur das Betriebsrisiko, sondern liefert den Beteiligten auch frühzeitige Nachweise und trägt so zur Akzeptanz und breiteren Akzeptanz bei.

Sobald der Erfolg mit Einzelaufgabenagenten nachgewiesen wurde, können Unternehmen komplexere Agentenstrukturen wie Planer und Orchestratoren einführen, um mehrstufige Arbeitsabläufe zu bewältigen.

3. Optimieren Sie die Compliance-Berichterstattung durch Automatisierung

Compliance ist ein äußerst ressourcenintensiver Bereich im Finanzdienstleistungssektor. Für die regulatorische Berichterstattung müssen häufig Daten aus verschiedenen Quellen gesammelt und abgeglichen werden. Dieser Prozess kann Hunderte von Stunden in Anspruch nehmen und erfordert nur wenige geschulte Fachkräfte. KI bietet hier eine hervorragende Ausgangsbasis für das Testen und Skalieren der Technologie.

Sobald die zugrunde liegenden Daten bereinigt und strukturiert sind, kann KI einen Teil der Arbeit übernehmen. Beispielsweise kann die Erstellung BCBS 239-konformer Berichte durch Metadaten-Mapping in Kombination mit agentenbasierten KI-Modellen teilweise automatisiert werden. Diese Systeme können präzise Erstentwürfe erstellen, die anschließend von Compliance-Beauftragten geprüft werden. Dies verkürzt die Bearbeitungszeiten und gewährleistet gleichzeitig die Qualitätskontrolle.

Das Potenzial ist hier erheblich. McKinsey Eine globale Bank erzielte durch die Einführung eines „AI Agent Factory“-Ansatzes Produktivitätssteigerungen von 200 bis 2,000 Prozent bei Know-Your-Customer-Prozessen (KYC). Die Bank behielt die menschliche Aufsicht bei, automatisierte jedoch die zeitaufwändigsten Schritte.

Lehren aus der Datenreise einer multinationalen Bank

Eine niederländische multinationale Bank erkannte die Bedeutung des Aufbaus der Datengrundlagen für den Erfolg von KIDas Unternehmen erkannte die Bedeutung des Datenmanagements und machte es zu einer Priorität. Es investierte in die richtigen organisatorischen Prozesse, um eine skalierbare Bereitstellung zu ermöglichen, und traf bewusste Entscheidungen, um die Teams zu stärken. Außerdem gab es den Teams klare Anweisungen und eine starke funktionsübergreifende Zusammenarbeit, um erfolgreich zu sein. Diese Kombination aus vertrauenswürdigen Daten, leistungsfähigen Teams und einer klaren strategischen Ausrichtung ermöglicht es KI, geschäftlichen Mehrwert zu liefern – nicht nur technologische Ergebnisse.

Dynamik aufbauen, ohne die Kontrolle zu verlieren

Mit 76 % der Finanzdienstleistungsunternehmen Die Einführung von agentenbasierten KI-Lösungen in den nächsten zwölf Monaten ist in vollem Gange. Die erfolgreichsten Unternehmen stürzen sich jedoch nicht überstürzt auf eine umfassende Transformation. Sie setzen KI strategisch ein und konzentrieren sich auf kleine, überschaubare Anwendungsfälle, die messbaren Mehrwert liefern und die betriebliche Effizienz verbessern. Sie integrieren Governance in jede Phase und stellen sicher, dass Compliance-Teams frühzeitig und häufig eingebunden werden.

Mit diesem schrittweisen Ansatz können Unternehmen die KI-Einführung beschleunigen, ohne Vertrauen oder regulatorische Vorgaben zu opfern. So wird der „kleine Anfang“ von einer vermeintlichen Einschränkung zu einer bewussten, bewährten Wachstumsstrategie. Bei der KI-Einführung zählt Geschwindigkeit, aber Sicherheit und Skalierbarkeit sind wichtiger. Finanzdienstleister, die klein anfangen, ihren Wert beweisen und selbstbewusst skalieren, werden am besten in der Lage sein, das Billionen-Dollar-Potenzial der KI zu erschließen.