Künstliche Intelligenz und Automatisierung sind im Bankwesen seit Jahren etabliert. Banken nutzen KI für den algorithmischen Handel, die Betrugserkennung und die Risikomodellierung. Aktuell markiert jedoch eine neue Entwicklung einen Wendepunkt: Mit der sogenannten Agentic AI entsteht eine Systemgeneration, die nicht nur unterstützt, sondern eigenständig plant, Entscheidungen trifft und komplexe Finanz-Workflows ausführt – von Kreditprozessen bis hin zur Compliance.
Diese Entwicklung hebt KI vom Werkzeug zum operativen Partner und hat damit weitreichende Auswirkungen auf Effizienz, Kundenservice, Risikomanagement und regulatorische Governance.
Für den Schweizer Finanzplatz – geprägt von internationaler Vernetzung, hoher regulatorischer Dichte und ausgeprägtem Innovationsanspruch – ist diese Entwicklung nicht nur technologisch relevant, sondern strategisch entscheidend.
Vom GenAI-Vorreiter zum nächsten Evolutionsschritt
Der Schweizer Finanzsektor steht an der Spitze einer technologischen Transformation: Laut einer Studie der FINMA nutzen bereits 91 Prozent der KI-aktiven Institute Generative AI für Anwendungen von Chatbots bis hin zum Risikomanagement. Generative AI (GenAI) hat sich damit als dominierende Technologie etabliert.
Vor diesem Hintergrund ist Agentic AI weniger ein experimenteller Ansatz als vielmehr der nächste logische Evolutionsschritt für einen Markt, der technologische Innovation früh adaptiert. Während GenAI Inhalte erzeugt und Analysen liefert, erweitert Agentic AI diese Fähigkeiten um autonome Planung und Ausführung komplexer Prozesse.
Gerade für einen innovationsgetriebenen und zugleich stark regulierten Finanzplatz wie die Schweiz gewinnt diese Entwicklung strategische Bedeutung.
Was ist Agentic AI – und warum braucht die Finanzbranche sie jetzt?
Agentic AI bezeichnet eine neue Klasse von Künstlicher Intelligenz, die für autonomes und anpassungsfähiges Handeln konzipiert ist. Solche Systeme nutzen natürliche Sprachfähigkeiten, um Handlungen zu planen, greifen auf digitale Tools zu, arbeiten mit anderen Agenten und Menschen zusammen und verbessern kontinuierlich ihre Leistung.
Gerade im Finanzsektor ist diese Fähigkeit von entscheidender Bedeutung, da 80 bis 90 Prozent der Bankdaten in unstrukturierten Formaten vorliegen, die sich herkömmlicher Automatisierung entziehen. Agentic AI kann diese Komplexität interpretieren und Prozesse – von der Betrugsprävention bis zum Onboarding – autonom orchestrieren.
Für Institute, die weiterhin stark auf manuelle und arbeitsintensive Abläufe setzen – insbesondere in der Kreditprüfung und -abwicklung –, bedeutet dies einen Paradigmenwechsel. Studien – unter anderem von McKinsey – zeigen, dass Agentic AI hochwertige Inhalte erzeugen und Prüfzyklen im Vergleich zu traditionellen KI-Architekturen um bis zu 60 Prozent verkürzen kann. Gleichzeitig werden Reibungsverluste reduziert und operative Kosten gesenkt.
Auch der Marktausblick unterstreicht die Dynamik: Laut Gartner werden bis 2028 bereits 15 Prozent der täglichen Finanzentscheidungen automatisiert getroffen sein, mit einem Anstieg auf über 80 Prozent bis 2030. Für international tätige Schweizer Institute bedeutet dies, dass sich Entscheidungs-Architekturen strukturell verändern werden – mit direkten Auswirkungen auf Organisation, Kontrolle und Verantwortlichkeiten.
Effizienz als Wachstumstreiber
Operative Effizienz ist einer der zentralen Hebel im modernen Banking. Viele Institute arbeiten mit Effizienzquoten von rund 60 Prozent, während veraltete Kernsysteme den Grossteil der Technologie-Ausgaben binden. Hinzu kommt, dass siloartige Datenstrukturen Banken bis zu 30 Prozent ihres Jahresumsatzes kosten können.
Gerade in einem Markt mit strukturellem Margendruck und hohen regulatorischen Anforderungen wie der Schweiz gewinnt diese Effizienzsteigerung strategische Bedeutung – Agentic AI greift genau hier an. Sie automatisiert Abstimmungen, Compliance-Prüfungen und Tagesabschlussprozesse und schafft eine kontinuierlich prüfbereite Umgebung. Routinen laufen automatisiert und zuverlässig ab, sodass Kapital und Fachkräfte auf strategisch relevante Bereiche konzentriert werden können.
Hyperpersonalisierung und Kundenservice neu gedacht
Auch im Kundenservice verändert sich die Rolle von KI grundlegend. Trotz fortschreitender Digitalisierung bevorzugen 64 Prozent der Bankkundinnen und -kunden bei Problemen weiterhin ein persönliches Gespräch, und 60 Prozent wünschen sich bei komplexen Anliegen direkten menschlichen Kontakt (Quelle: Banking Consumer Study 2025, Accenture).
Agentische KI schliesst diese Lücke, indem sie Mitarbeiterinnen und Mitarbeiter in Echtzeit mit relevanten Informationen und automatisierten Workflows unterstützt. Ob bei der Kontoeröffnung oder bei der Erkennung von Betrugsmustern während eines Gesprächs – intelligente Agenten reduzieren Reibung und stärken zugleich die menschliche Interaktion.
Parallel dazu ermöglicht agentische KI echte Hyperpersonalisierung. Studien zeigen, dass 74 Prozent der Kundinnen und Kunden inzwischen individuell zugeschnittene Erlebnisse erwarten, während mehr als die Hälfte der Bankführungskräfte angibt, keinen konsolidierten Kundenblick zu besitzen. Durch die Zusammenführung von Daten und die Echtzeit-Analyse von Verhaltenssignalen entstehen adaptive Customer Journeys, die sich an individuellen Bedürfnissen orientieren.
Autonomie im regulierten Umfeld: Governance als Schlüssel
Mit wachsender Autonomie steigen jedoch auch die Anforderungen an Risikomanagement und Governance. Ohne robuste Steuerungsmechanismen kann KI operative Risiken verstärken, das Vertrauen von Kunden untergraben und regulatorische Konsequenzen nach sich ziehen.
Der EU AI Act verdeutlicht die Tragweite regulatorischer Anforderungen: Bei verbotenen KI-Praktiken drohen Strafen von bis zu 35 Millionen Euro oder 7 Prozent des weltweiten Jahresumsatzes. Auch Schweizer Unternehmen, die KI entwickeln oder einsetzen, müssen prüfen, ob ihre Systeme in den Anwendungsbereich dieser Regulierung fallen – insbesondere bei Geschäftsbeziehungen in die EU oder bei EU-Kunden.
Zu den zentralen Leitprinzipien gehören:
- Nachvollziehbare und auditierbare Entscheidungsprozesse
- Umfassende menschliche Aufsicht und klar definierte Freigabepunkte
- Strenge Datenqualitätsstandards und "Compliance by Design"
- Rollenbasierte Zugriffskontrollen (RBAC)
- Kontinuierliche Überwachung von Leistung, Modelländerungen und Anbieterabhängigkeiten
- Proaktive Anpassung an regulatorische Entwicklungen auf regionaler und globaler Ebene
Autonomie entsteht dabei nicht abrupt, sondern schrittweise. Erfolgreiche Institute beginnen mit klar definierten Anwendungsfällen mit hohem Nutzen und geringem Risiko und erweitern den Einsatzbereich erst, wenn sich die Technologie als zuverlässig erwiesen hat.
Laut Gartner werden bis 2028 voraussichtlich 33 Prozent der Unternehmens-Software Agentic AI enthalten.
Strategische Partnerschaften als Beschleuniger
Der Übergang von der Konzeptphase zur produktiven Anwendung erfordert neben technischer Exzellenz auch ein starkes Ökosystem. Statt Infrastruktur vollständig neu aufzubauen, setzen viele Institute auf modulare, interoperable Lösungen spezialisierter Partner. Solche Kooperationen beschleunigen Implementierungen, reduzieren Risiken und ermöglichen eine schnellere Wertschöpfung.
Agentische KI ist damit mehr als ein technologischer Trend. Sie markiert den Beginn eines neuen Kapitels im Banking – eines, in dem Systeme nicht nur prognostisch unterstützen, sondern proaktiv handeln. Banken, die ihre Kernsysteme modernisieren, Governance-Strukturen stärken und agentische Systeme kontrolliert implementieren, positionieren sich für eine Zukunft, in der Intelligenz zum strategischen Wettbewerbsfaktor wird.
