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Northern Trust setzt KI-Agenten ein, um das Onboarding von Kunden zu beschleunigen
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Northern Trust und Microsoft gaben am 9. November 2026 bekannt, dass ein gemeinsam entwickelter Agent für das Kunden-Onboarding die Zeit für die Datenaufbereitung um 83 % verkürzt hat – von etwa zweieinhalb Wochen auf drei Tage. Mit diesem Einsatz beginnt eine erweiterte KI-Zusammenarbeit. Der Agent unterstützt Kunden auf der Plattform Front Office Solutions von Northern Trust Asset Servicing.
Das System verarbeitet historische Anlage- und Transaktionsdaten aus mehreren Jahren und bringt sie für die Berichterstattung in das standardisierte Datenformat von Northern Trust. Institutionelle Kunden wie Pensionskassen, Stiftungen, gemeinnützige Organisationen und große Family Offices nutzen Front Office Solutions für die Analyse und Darstellung ihrer Anlageperformance. Um die Performancehistorie eines neuen Kunden zu rekonstruieren, müssen Implementierungsteams unter Umständen Daten aus mehreren Quellen zusammenführen. Alternative Anlagen erhöhen dabei die Komplexität.
Messungen im Produktivbetrieb und Qualitätstests
Nach der Einführung maß Northern Trust die Zeitersparnis in realen Szenarien des Kunden-Onboardings. Die Analyse umfasste die Datentransformation, die Prüfung durch Analysten, den Umgang mit Ausnahmefällen und die abschließende Validierung. Dabei wurde der Ausgangswert des bisherigen Ablaufs mit der durchschnittlichen Bearbeitungszeit von Produktivfällen verglichen, bei denen der Agent unterstützend zum Einsatz kam. Die Messung berücksichtigt somit auch die begleitende Arbeit der Analysten, statt nur den automatisierten Konvertierungsschritt zu betrachten.
Die Unternehmen meldeten außerdem einen F1-Wert von 96,5 % für die Qualität im ersten Durchlauf. Dieser Bewertungsmaßstab kombiniert Präzision und Trefferquote. Der Testsatz umfasste sieben repräsentative Fälle aus realen historischen Arbeitsmappen mit Kundentransaktionen, die Northern Trust in anonymisierter Form bereitgestellt hatte.
Die vom Agenten erzeugten Werte wurden mit Referenzausgaben von Analysten verglichen, die während der Ausführung zurückgehalten worden waren. Das Ergebnis des ersten Durchlaufs wurde vor Rückmeldungen oder Korrekturen durch Analysten erfasst. Es misst daher die anfängliche Ausgabe des Agenten und nicht deren Qualität nach der Prüfung durch Menschen. Diese Unterscheidung trennt den kontrollierten Qualitätstest von der Zeitmessung im Produktivbetrieb, die die Prüfung und Validierung durch Analysten einschließt.
Azure-Architektur und menschliche Kontrolle
Northern Trust entwickelte das System gemeinsam mit den Forward-Deployed-Engineering-Teams der Microsoft Frontier Company. Microsoft Foundry stellt die KI-Werkzeuge für Unternehmen bereit; Microsoft Azure bildet die zugrunde liegende Plattform. Durch die Anbindung an Excel, SharePoint und andere Microsoft-365-Werkzeuge können Analysten die Ergebnisse prüfen, anpassen und freigeben. Azure unterstützt außerdem eine durch Governance abgesicherte Intelligenzschicht, die freigegebenes Wissen aus dem Onboarding speichert, sodass das System im Laufe der Zeit auf das institutionelle Fachwissen zurückgreifen kann.
Der gesamte Arbeitsablauf bleibt unter menschlicher Aufsicht. Analysten können die Schlussfolgerungen des Agenten beurteilen, Ausnahmefälle klären und fachliches Feedback geben. Während der Implementierung, bevor ein Kunde den Betrieb aufnimmt, können sie den Agenten nutzen, um Fehler zu identifizieren und abzugleichen, während sie die Ausgangsdaten des Kunden validieren. So können die Implementierungsteams sowohl die eingehende Historie als auch die Ergebnisse des Agenten überprüfen.
Microsoft verwendete im Entwicklungsprozess einen sogenannten „Ohne-Einblick“-Ansatz. Microsoft optimierte den F1-Wert für die Qualität im ersten Durchlauf und weitere Bewertungskennzahlen ausschließlich anhand anonymisierter Daten, während die Kundendaten von Northern Trust unter der Kontrolle des Unternehmens blieben und dessen Governance unterlagen. Diese Vereinbarung war auf die Anforderungen der Finanzdienstleistungsbranche an Datenschutz, Sicherheit und verantwortungsvolle Datenverwaltung ausgelegt und ermöglichte es zugleich dem gemeinsamen Entwicklungsteam, das System zu verbessern.
Pete Cherecwich, Chief Operating Officer von Northern Trust, sagte, der Agent verkürze die für die Aufbereitung und Validierung von Kundendaten benötigte Zeit und wahre dabei „die Aufsicht und die Kontrollen, die unsere Kunden erwarten“. Dadurch entstehe auf beiden Seiten mehr Kapazität, um sich auf höherwertige Aufgaben zu konzentrieren. Im Rahmen des umfassenderen Ansatzes des Unternehmens für erweiterte Intelligenz ergänzt KI das menschliche Fachwissen, während Urteilsvermögen und Verantwortung beim Menschen bleiben.
Der Einsatz verknüpft eine messbare Verkürzung der Aufbereitungszeit mit einer klaren Aufgabenteilung: Die KI übernimmt die Datenkonvertierung, die Analysten kümmern sich um Ausnahmefälle und Validierung, und Northern Trust behält die Kontrolle über die Kundendaten. Für einen breiteren Einsatz stellt sich die Frage, ob die gemessenen Zeitersparnisse und die Qualität im ersten Durchlauf auch bei unterschiedlichen Kundenhistorien unter denselben Kontrollen konstant bleiben.
