Agentic AI in der Finanzbranche: Chancen und Herausforderungen für Unternehmen

Revolution in der Finanzwelt: Wie Agentic AI Arbeitsabläufe transformiert

Die Finanzbranche steht an der Schwelle einer signifikanten Transformation, angetrieben durch die rasche Entwicklung der Agentic AI. Diese fortschrittliche Form der Künstlichen Intelligenz verspricht, die Art und Weise, wie Finanzinstitute operieren, grundlegend zu verändern. Im Gegensatz zu herkömmlichen Automatisierungslösungen, die vordefinierten Regeln folgen, sind Agentic AI-Systeme in der Lage, autonom zu agieren, komplexe Probleme zu analysieren, mehrstufige Arbeitsabläufe zu planen und Aufgaben selbstständig auszuführen, während sie kontinuierlich aus ihren Erfahrungen lernen und sich anpassen.

Von assistierender zu autonomer KI: Ein Paradigmenwechsel

In den letzten zwei Jahren haben Unternehmen verstärkt automatisierte Agenten in verschiedenen Geschäftsbereichen eingesetzt, von der Kundenbetreuung bis zu Back-Office-Operationen. Diese Werkzeuge sind effizient bei der Informationsbeschaffung, stoßen jedoch oft an ihre Grenzen, wenn es darum geht, in komplexen Szenarien konsistente und nachvollziehbare Begründungen zu liefern.

Agentic AI, auch als "Agenten-KI" bezeichnet, geht über diese assistierenden Funktionen hinaus. Sie ermöglicht die Koordination von Arbeit über verschiedene Systeme hinweg und passt sich dynamisch an veränderte Bedingungen an. Dies bedeutet, dass ein AI-System nicht nur auf Anfragen reagiert oder Daten verschiebt, sondern auch:

• Die Ziele und den Geschäftskontext des Anwenders versteht.
• Kontext aus verschiedenen ERP-, Gehaltsabrechnungs-, Beschaffungs- und Spesenverwaltungssystemen zieht.
• Entscheidet, welche Aktionen als Nächstes erforderlich sind.
• Diese Aktionen innerhalb bestehender Systeme ausführt.
• Überprüft, ob der Arbeitsablauf tatsächlich abgeschlossen wurde.

Dieser Wandel ist besonders relevant für Branchen wie das Finanzwesen, wo die Verarbeitung großer Mengen unstrukturierter Daten für Investitionsanalysen, Ursachenforschung und Compliance-Prüfungen unerlässlich ist. Das Scheitern, eine genaue Logik nachzuvollziehen, kann hier zu erheblichen regulatorischen Strafen oder Fehlallokationen von Vermögenswerten führen.

Herausforderungen und Lösungen bei der Implementierung

Eine der größten Herausforderungen bei der Einführung von Agentic AI in Finanzworkflows ist die Gewährleistung von Vertrauen, Transparenz und Auditierbarkeit. Finanzinstitute benötigen Systeme, die nicht nur leistungsfähig, sondern auch zuverlässig sind und deren Entscheidungsfindung nachvollziehbar ist.

Das Open-Source-AI-Labor Sentient hat mit "Arena" eine Umgebung geschaffen, die es Entwicklern ermöglicht, konkurrierende computergestützte Ansätze unter anspruchsvollen kognitiven Problemen zu bewerten. Dieses System simuliert reale Unternehmensabläufe, indem es Agenten bewusst unvollständige Informationen, mehrdeutige Anweisungen und widersprüchliche Quellen zuführt. Anstatt nur die Korrektheit des Ergebnisses zu bewerten, zeichnet die Plattform den gesamten Begründungspfad auf, um Ingenieurteams bei der Fehlerbehebung zu unterstützen.

Julian Love, Managing Principal bei Franklin Templeton Digital Assets, betont die Wichtigkeit einer solchen Sandbox-Umgebung, um vielversprechende Ideen von produktionsreifen Fähigkeiten zu trennen und das Vertrauen in die Integration und Skalierung dieser Technologie zu stärken.

Himanshu Tyagi, Mitbegründer von Sentient, hebt hervor, dass Agentic AI keine Experimente mehr sind, sondern in Arbeitsabläufe integriert werden, die Kunden, Geld und operative Ergebnisse betreffen. Daher sei es entscheidend zu wissen, ob Agenten in der Produktion zuverlässig agieren können, wo Fehler kostspielig sind und Vertrauen fragil ist.

Anwendungsfälle von Agentic AI im Finanzwesen

Agentic AI bietet eine Vielzahl von Anwendungsmöglichkeiten, die Finanzprozesse effizienter und präziser gestalten können:

• Transaktionsverarbeitung und Abgleich: Automatisierung von Zahlungsein- und -ausgängen sowie Bankabstimmungen.
• Betrugserkennung und Risikomanagement: Echtzeit-Überwachung und prädiktive Analysen zur Identifizierung verdächtiger Muster.
• Regulatorische Compliance und Audit-Vorbereitung: Sicherstellung der Einhaltung von Vorschriften, Identifizierung von Compliance-Lücken und Generierung von Berichten.
• Finanzplanung und Prognose: Erstellung dynamischer Prognosen und Szenariomodelle, die sich an Marktveränderungen anpassen.
• Kontinuierlicher Abschluss und Echtzeit-Berichterstattung: Automatisierung von Buchungseinträgen und Abstimmungen während des gesamten Berichtszeitraums.
• Rechnungsprüfung und -freigabe: Automatisierte Überprüfung, Weiterleitung und Genehmigung von Rechnungen basierend auf Schwellenwerten und Kostenstellen.
• Spesenmanagement: Überprüfung von Belegen, Einhaltung von Unternehmensrichtlinien und automatische Bearbeitung von Erstattungen.
• Procurement-to-Payment (P2P)-Operationen: Automatisierung des gesamten P2P-Zyklus von der Bestellanforderung bis zur Validierung von Lieferanteninformationen.
• Finanz-Helpdesk für Mitarbeiter: Bereitstellung sofortiger, präziser Antworten auf Fragen zu Kostenstellen, Budgets und Erstattungen.
• Echtzeit-Sichtbarkeit von Ausgaben und Budgetanfragen: Bereitstellung transparenter Einblicke in Budgets, Lieferantenausgaben und prognostizierte Überschreitungen.
• Mahnwesen und Forderungsmanagement: Konsolidierung von Zahlungsinformationen und Kommunikation für überfällige Rechnungen.
• Stärkung von Compliance und Auditfähigkeit: Kontinuierliche Überwachung von Transaktionen und Aktivitäten zur Sicherstellung der Einhaltung von Richtlinien und zur Erstellung von Audit-Trails.

Architekturmuster für Agentic AI in Finanzsystemen

Die Implementierung von Agentic AI in Finanzsystemen erfordert durchdachte Architekturansätze. Zwei zentrale Muster haben sich dabei als besonders relevant erwiesen:

1. Router-Muster: Dies ist ein grundlegender Ansatz, bei dem ein zentrales Sprachmodell (LLM) eine eingehende Anfrage klassifiziert und an einen spezialisierten Handler weiterleitet. Jeder Handler ist für eine spezifische Aufgabe konzipiert, sei es ein weiteres LLM mit einem fokussierten Prompt, eine deterministische Funktion oder ein API-Aufruf. Dieses Muster bietet:

• Vorhersehbares Verhalten: Jeder Pfad hat einen begrenzten Umfang, was die Kontrolle erleichtert (z.B. kann ein Compliance-Agent nicht versehentlich einen Handel auslösen).
• Auditierbarkeit: Jede Weiterleitungsentscheidung wird protokolliert, was einen Audit-Trail ermöglicht.
• Inkrementelle Anpassung: Man kann mit wenigen Routen beginnen und diese schrittweise erweitern.
• Spezialisierte Prompts: Jeder Agent erhält einen fokussierten System-Prompt mit domänenspezifischen Anweisungen, was Halluzinationen reduziert.

2. Plan-and-Execute-Muster: Dieses Muster kommt zum Einsatz, wenn Aufgaben eine mehrstufige Argumentation erfordern und die Schritte nicht von vornherein bekannt sind. Ein LLM-Planer zerlegt eine komplexe Anfrage in eine Abfolge von Schritten. Ein Executor führt jeden Schritt aus und speist die Ergebnisse an den Planer zurück, der den Plan bei Bedarf anpasst. Wichtige Elemente sind hierbei:

• Der Planer: Ein LLM-Aufruf, der eine strukturierte Liste von Schritten ausgibt.
• Der Executor: Wählt für jeden Schritt die passenden Tools aus (Datenbankabfragen, Dokumentenabruf, Berechnungen etc.).
• Die Evaluationsschleife: Entscheidet, ob der nächste Schritt ausgeführt, der Plan angepasst oder die Aufgabe beendet werden soll. Hier können auch "Human-in-the-Loop"-Prüfpunkte für risikoreiche Entscheidungen eingefügt werden.
• Expliziter Zustand: Der aktuelle Plan, alle Schritt-Ergebnisse und der Schrittindex werden durch die Pipeline geführt, was die Ausführung auditierbar und reproduzierbar macht.

Die Integration in bestehende Finanzsysteme ist dabei oft komplex, da diese häufig auf Legacy-Systemen, unterschiedlichen APIs und internen Datenbanken basieren. Lösungen wie "Tool Wrapping" (Verkapselung externer Systeme als Tools mit klar definierten Schnittstellen) und "Human-in-the-Loop"-Prüfpunkte sind entscheidend, um die nötige Kontrolle und Sicherheit zu gewährleisten.

Vertrauen und Governance als Eckpfeiler

Untersuchungen zeigen, dass ein Großteil der Unternehmen zwar den Wunsch hat, als "Agentic Enterprise" zu agieren, jedoch nur wenige über ausgereifte Governance-Frameworks verfügen. Die Skalierung von Pilotprojekten auf einen vollständigen Betrieb erweist sich oft als schwierig, da Unternehmensumgebungen durchschnittlich zwölf separate Agenten in Silos betreiben.

Open-Source-Entwicklungsmodelle wie die von Sentient entwickelten Frameworks ROMA und Dobby bieten hier einen Weg, indem sie eine Infrastruktur für schnellere Experimente bereitstellen. Die Konzentration auf rechnerische Transparenz stellt sicher, dass menschliche Prüfer den genauen Weg einer Empfehlung nachvollziehen können. Dies ist entscheidend für den ROI und die Einhaltung regulatorischer Vorschriften.

Partnerschaften zwischen Technologieunternehmen und Finanzdienstleistern, wie die Zusammenarbeit von PwC und Anthropic, unterstreichen die Notwendigkeit, KI-Agenten mit den erforderlichen Governance-, Auditierbarkeits- und Risikokontrollen in regulierten Umgebungen einzusetzen. Ziel ist es, Arbeitsabläufe so zu gestalten, dass KI-Agenten verantwortungsvoll innerhalb der Kerngeschäftssysteme agieren.

Ausblick und strategische Bedeutung

Agentic AI ist keine Zukunftsvision mehr, sondern eine gegenwärtige Realität, die Finanzoperationen bereits heute transformiert. Unternehmen, die autonome Agenten einsetzen, erzielen Produktivitätssteigerungen, die noch vor wenigen Jahren undenkbar waren. Der monatliche Abschluss wird beschleunigt, Prognosen werden präziser und Finanzexperten erhalten mehr Freiraum für strategische Aufgaben.

Für CFOs und Finanzverantwortliche stellt diese Technologie eine Chance dar, die Rolle der Finanzfunktion neu zu definieren. Es geht nicht mehr um die Frage, ob Agentic AI eingeführt werden soll, sondern wie schnell und effektiv dies geschehen kann, um einen Wettbewerbsvorteil zu sichern.

Bibliografie

• Daws, R. (2026, 28. Februar). Upgrading agentic AI for finance workflows. AI News.
• AIPulse4U. (2026, 27. Februar). Upgrading agentic AI for finance workflows [Video]. YouTube.
• NewMaxx. (2026, 27. Februar). Upgrading agentic AI for finance workflows. NewMaxx's SSD Page.
• Moveworks. (2026, 13. Februar). Agentic AI in Finance: High-Impact Use Cases to Know.
• ChatFin Team. (2026, 27. Januar). Agentic AI in Finance: Autonomous Systems Transform Operations. ChatFin.
• PricewaterhouseCoopers. (2026, 24. Februar). PwC and Anthropic collaborate on Enterprise Agents.
• Aziz, B. (2025, 2. Juli). Agentic Workflows in Finance: The Smart CFO's Guide to AI That Actually Works. insightsoftware.
• Thomas, G. (2026, 11. Februar). Beyond Chatbots: Designing Agentic LLM architectures that actually work in Finance. Medium.
• Finastra. (2026, 23. Januar). Agentic AI: Finance Automation.