Autonome KI-Agenten revolutionieren die Kreditvergabe: Sie analysieren Daten, bewerten Risiken und erstellen individuelle Angebote – bei Bedarf ganz ohne menschliches Zutun. Das ermöglicht schnellere Entscheidungen, mehr Präzision und bessere Kundenerlebnisse.
KI Agenten verändern die Prozesse im Bankgeschäft.
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Die Kreditvergabe gehört zu den komplexesten und ressourcenintensivsten Prozessen im Bankgeschäft. Traditionelle Methoden erfordern umfangreiche manuelle Arbeit, von der Datensammlung über die Bonitätsprüfung bis zur finalen Entscheidung. In vielen Banken dauert der Prozess, trotz Teilautomatisierung, mehrere Tage oder gar Wochen, was weder den Kundenerwartungen noch dem Wettbewerbsdruck gerecht wird. Hier setzt ein neuer Weg an, wie künstlicher Intelligenz eingesetzt werden kann: Agentic AI.
Anders als frühere generative KI-Systeme (wie z.B. ChatGPT) handeln Agentic-AI-Lösungen eigenständig und verfolgen selbstständig zuvor definierte Ziele. Sie orchestrieren komplexe Workflows, treffen datenbasierte Entscheidungen und kommunizieren sowohl mit Menschen als auch mit anderen Systemen.
Was macht Agentic AI so anders und besonders?
Der entscheidende Unterschied zwischen herkömmlicher Künstlicher Intelligenz in Form von einzelnen Modellen und Agentic AI liegt in der Autonomie der Systeme. Während traditionelle KI-Lösungen auf vordefinierte Entscheidungsbäume und Regelsysteme zur Orchestrierung angewiesen sind, können KI-Agenten weitgehend selbstständig handeln und dabei auch weitere Aktionen anstoßen, die zur Erreichung des vorgegebenen Ziels relevant sind. Sie analysieren Daten, erkennen Muster, lernen aus Erfahrungen und passen ihre Strategien dynamisch an.
Im Bankwesen ermöglicht dies einen grundlegenden Wandel: Statt isolierter Automatisierungsinseln entsteht ein durchgängiger, intelligenter Prozess. KI-Agenten sind dabei keine passiven Werkzeuge, sondern können wie aktive Mitarbeiter im digitalen Raum eingesetzt werden, die komplexe Aufgaben eigenständig bewältigen können. Sie verbinden Daten aus verschiedenen Quellen, prüfen deren Qualität und leiten Handlungsempfehlungen ab – und technisch möglich – alles ohne menschliche Intervention.
Agentic AI am Beispiel der Vergabe von Immobilienkrediten
Bei der Kreditvergabe können mehrere spezialisierte KI-Agenten als virtuelles Team zusammenarbeiten. Für Immobilienkredite beispielsweise übernimmt ein Agent die Bonitätsprüfung, indem er Einkommensnachweise, Vermögenswerte und bestehende Verbindlichkeiten analysiert und einen Risiko-Score ermittelt (natürlich können auch bestehende Risiko-Scoring Systeme integriert werden).
Ein zweiter Agent bewertet die Immobilie, analysiert Wertgutachten, Grundbuchauszüge und Marktdaten und führt eine Standortanalyse durch.
Ein dritter Agent entwickelt auf Basis dieser Informationen maßgeschneiderte Finanzierungsvorschläge, berücksichtigt dabei Zinsentwicklungen und passt die Angebote an das Risikoprofil des Kunden an.
Dieser Prozess, der traditionell Tage beansprucht, kann durch Agentic AI in Minuten abgewickelt werden. Eine führende US-Privatkundenbank konnte so die Bearbeitungszeit für Kreditanträge um 88 Prozent verkürzen, was zu 45 Prozent mehr Kreditabwicklungen und 20 Prozent höheren Margen führte – bei gleichzeitiger Reduzierung des Kreditrisikos um 50 Prozent.
Konkrete Anwendungsfelder im Kreditgeschäft
Die Automatisierung durch KI-Agenten erstreckt sich über den gesamten Kreditprozess. Bei der Antragsbearbeitung übernehmen Agenten die Aufnahme der Antragstellerdaten, führen Berechtigungsprüfungen durch und priorisieren Anfragen. Im Bereich der Bonitätsbewertung analysieren sie den Kreditverlauf, berechnen Kennzahlen wie den Schuldendienstdeckungsgrad und bewerten das Risiko.
Besonders wertvoll ist der Einsatz bei der Betrugserkennung, wo KI-Agenten Anomalien identifizieren, die Integrität von Dokumenten prüfen und verdächtige Muster erkennen (ein heute bereits sehr weit verbreiteter KI Use Case im Bankwesen). Bei der Dokumentüberprüfung sorgen intelligente Extraktionsverfahren für die automatische Validierung von Unterlagen und die Überprüfung regulatorischer Anforderungen. In der risikobasierten Entscheidungsfindung führen die Agenten Szenarioanalysen durch, orchestrieren dynamisch Workflows und generieren automatisierte Empfehlungen, die alle relevanten Faktoren berücksichtigen.
Regulatorische Herausforderungen bewältigen
Mit dem seit Februar 2025 geltenden EU AI Act steht die Finanzbranche vor neuen regulatorischen Anforderungen. Das Gesetz unterteilt KI-Anwendungen in vier Risikoklassen, wobei KI-Systeme zur Kreditwürdigkeitsprüfung als Hochrisiko-KI-Systeme gelten.
Dies bedeutet, dass Banken bei der Implementierung von KI-Agenten in der Kreditvergabe besondere Sorgfalt walten lassen müssen. Sie müssen Transparenz schaffen, indem sie offenlegen, wo und wie KI eingesetzt wird, und kontinuierliche Schulungen für Mitarbeiter anbieten.
Die Verordnung ist jedoch kein Hindernis für Innovation, sondern schafft vielmehr einen klaren Rahmen, in dem Banken ihre KI-Strategien sicher umsetzen können. Für die erfolgreiche Integration von Agentic AI ist eine starke technische Infrastruktur ebenso wichtig wie kontinuierliches Training des Personals, um Compliance und Effizienz zu gewährleisten.
Erste Schritte zur Implementierung
Der Einsatz von Agentic AI erfordert einen strukturierten Ansatz. Banken sollten zunächst eine sichere, gut strukturierte und einfach zu handhabende KI-Plattform als Grundlage etablieren, die den Mitarbeitern praktische Erfahrungen mit KI-Technologien ermöglicht. Dieser Hands-on-Ansatz fördert das Verständnis für weitere Anwendungsfälle und schafft eine Kultur der Innovation, was insbesondere in KI-Umfeld essenziell ist.
Darüber hinaus ist es wichtig, sich im Zuge der Anpassung bzw. Erarbeitung einer KI-Strategie einen visionären organisatorischen Rahmen zu setzen, innerhalb dessen man sich bewegen möchte. Nur weil aktuelle KI-Systeme zum Teil bereits in der Lage sind vollständig autonom zu agieren, bedeutet das nicht, dass man nicht unbedingt noch einen „human-in-the-loop“ behalten möchte.
Fazit: Agentic AI markiert einen Wendepunkt
Agentic AI markiert einen Wendepunkt der KI-Implementierung, der weit über bisherige Automatisierungsansätze hinausgeht. Die Finanzbranche insgesamt, aber insbesondere Banken, die traditionell einer Vielzahl an Regularien unterliegen aber gleichzeitig Zugang zu umfassenden elektronisch erfassten Daten haben, können signifikante Wettbewerbsvorteile erzielen – durch schnellere Prozesse, präzisere Risikoeinschätzungen und verbesserte Kundenerlebnisse.
Die Herausforderung besteht nicht nur in der technischen Implementierung von Daten- und KI-Lösungen, sondern auch in der kulturellen und strategischen Transformation der Organisation. Entscheidend wird sein, die richtige Balance zwischen autonomer KI und menschlicher Expertise zu finden, wobei die KI Routineaufgaben übernimmt, während Menschen sich auf komplexe und high-value Fälle konzentrieren können.
