KI-Agenten stecken im Pilotstadium fest, weil Banken ihnen immer noch nicht vertrauen

Agentic AI gewinnt in der Finanzbranche zunehmend an Aufmerksamkeit, doch das größte Hindernis der Branche ist nicht mehr, ob die Modelle leistungsstark genug sind. Das schwierigere Problem ist, ob Banken, Asset Manager und Treasury-Abteilungen die Infrastruktur besitzen, um finanzielle Aufgaben an autonome Systeme zu delegieren, ohne die Kontrolle über Geld, Rechenschaftspflicht oder Compliance zu verlieren.

Eine Deloitte-Umfrage von mehr als 3.300 Finanz- und Buchhaltungsprofis zeigte die Lücke deutlich: 80,5 % gaben an, dass KI-gestützte Tools wie Agenten und GenAI-Chatbots innerhalb von fünf Jahren Standard werden könnten, aber nur 13,5 % gaben an, dass ihre Organisationen bereits agentic AI nutzen.

Citi Sky zeigt, warum die Infrastrukturdebatte wichtig ist

Citi hat am 22. April Citi Sky gestartet, einen KI-gestützten Wealth-Assistenten, der mit Google Cloud und Google DeepMind-Technologien entwickelt wurde. Das Tool wurde mit der Gemini Enterprise Agent Platform von Google erstellt und soll diesen Sommer in einer phasenweisen Einführung für Citigold-Kunden in den USA verfügbar sein.

Der Launch gab der Debatte über agentic AI ein Live-Beispiel aus dem Bankensektor. Dipendra Malhotra, Leiter der Wealth-Technologie bei Citi, wies auf den Speicher als zentrale Einschränkung für hochriskante Advisory-AI hin und fragte, wie lange ein Kunde ein Gespräch führen kann, bevor das System beginnt, Halluzinationen zu produzieren.

Die meisten Agenten verlassen sich auf Retrieval-Augmented Generation (RAG), um den Speicher durch externe Datenbanken zu erweitern. Kontextfenster begrenzen jedoch weiterhin, wie viel Information ein Agent gleichzeitig halten kann.

In der Finanzberatung, Treasury-Management oder Portfolio-Exekution wird diese Speichergrenze mehr als ein technisches Problem. Sie wird zu einem operativen Risiko.

MihnChi Park, Co-Gründerin von CoinFello, sagte, die Bedingungen für vertrauenswürdige Delegation seien einfach: Der Agent darf nur innerhalb der Anweisungen des Nutzers handeln, der Nutzer kann ihn stoppen, und die zugrunde liegenden Vermögenswerte werden niemals an einen Drittanbieter übertragen.

Ethereum-Entwürfe für On-Chain-Primitiven zur Agenten-Identität

Der Ethereum-Vorschlag ERC-8004 führt Systeme für Agenten-Identität, Reputation und Validierung ein. Der Entwurf des Standards legt drei Register fest: ein Identity Registry, ein Reputation Registry und ein Validation Registry.

Zusammen sollen sie autonomen Agenten helfen, ihre Identität nachzuweisen, eine Historie ihres Verhaltens aufzubauen und die Verifizierung durch andere Marktteilnehmer zu unterstützen.

ERC-8183 geht einen engeren Weg. Er schlägt einen Job-Escrow-Standard mit Evaluatoren-Attestierung vor, bei dem ein Kunde einen Job finanziert, ein Anbieter die Arbeit einreicht und ein Evaluierer das Ergebnis abschließt oder ablehnt.

Der Vorschlag bietet keine Schiedsgerichtsbarkeit oder formelle Streitbeilegung, bietet aber agentenbasierten Märkten einen Rahmen für treuhänderische Aufgaben und überprüfbare Abschlüsse.

Das arXiv-Papier „The Agent Economy: A Blockchain-Based Foundation for Autonomous AI Agents“ skizziert eine fünfschichtige Architektur für diesen Wandel, die physische Infrastruktur, On-Chain-Identität, kognitive Tooling, wirtschaftliche Abwicklung und kollektive Governance abdeckt.

Die Reputationsschicht weist weiterhin eine strukturelle Verwundbarkeit auf. Agenten können Aktivitäten in einem Tempo und Umfang generieren, das Menschen nicht erreichen können, was es möglich macht, Vertrauenssignale über kurze Zeiträume aufzublähen.

Das stellt Finanzinstitute vor eine schwierige Frage: Wenn ein Agent eine gute Historie hat, ist diese Historie ein Beweis für Zuverlässigkeit oder nur ein Beweis für wiederholte automatisierte Aktivitäten?

McKinsey stuft 50% bis 60% der Bankoperationen als relevant ein

McKinsey schätzt, dass 50 % bis 60 % der Vollzeitäquivalente (FTE) in Banken mit Operationen verbunden sind. Experten warnen vor einem „Pilot-Purgatory“, in dem Institutionen enge Proof-of-Concept-Projekte durchführen, ohne das Betriebsmodell grundlegend zu ändern.

Wie Cryptopolitan vom Hong Kong Web3 Festival berichtete, prognostiziert McKinsey, dass der Markt für agentic AI von 5,25 Milliarden US-Dollar im Jahr 2024 bis etwa 2034 auf rund 200 Milliarden US-Dollar wachsen wird.

Porter Stowell, CEO von W3.io, sagte: „Unternehmen haben keine Möglichkeit zu sehen, zu kontrollieren oder zu prüfen, was autonome Systeme mit ihrem Geld tun. Die menschliche Aufsicht verschwindet nicht. Sie verschiebt sich nur in der Hierarchie nach oben.“

Vier Fragen bleiben ungeklärt: Wer ist verantwortlich, wenn ein KI-Agent finanzielle Verluste verursacht, ob seine Reputation vertrauenswürdig ist, wer die Kontrolle hat, wenn diese Systeme im großen Maßstab eingesetzt werden, und welcher regulatorische Rahmen gilt, wenn ein Agent außerhalb seines Aufgabenbereichs handelt.