Agentic AI im Banking: Der Login ist nicht mehr die Beziehung. Die Berechtigung ist es.
CCO Managing Partner
HSBC hat am 29. September HSBCnio gestartet. Firmenkunden können damit Cash-Positionen, Transaktionen, FX und Payment Tracking in die Tools bringen, in denen ihre Treasury-Teams ohnehin arbeiten. Der spannendere Teil ist aber nicht die neue Oberfläche, sondern der Zugang dahinter. Autorisierte Konto- und Transaktionsdaten können über das Model Context Protocol der Bank von den eigenen KI-Tools des Kunden abgefragt werden, ergänzt durch APIs und Developer Tools. „Ask HSBC“ soll noch folgen. Die Verfügbarkeit wird je nach Markt und Kunde unterschiedlich sein. Die Richtung ist klar.
Ich war lange genug in einer Bank, um zu wissen, wie das alte Modell funktioniert hat. Der Kunde kam zu uns. Ins Portal, zum Relationship Manager, zum nächsten Reporting Pack. Wenn der Einstieg langsam war, begann auch die Beziehung schleppend. Wenn die Unterlagen besonders umfangreich waren, nannten wir das Service. Für den Kunden gab es kaum eine andere Möglichkeit, sich selbst ein vollständiges Bild zusammenzustellen.
Diese Annahme gilt nicht mehr. Ein Treasurer kann heute ein Modell bitten, seine Position zusammenzufassen. Ein Private-Banking-Kunde kann mit einem eigenen Briefing ins Gespräch kommen. Anthropic hat im September Claude for Financial Advisors eingeführt und mit Custodians, Planungstools und Plattformen wie BlackRock, Charles Schwab und Addepar verbunden. Nur wenige Tage zuvor hatte OpenAI ChatGPT for Financial Services vorgestellt, unter anderem für Research, Modellierung und Kundenunterlagen.
HSBC hat den Agenten des Kunden nicht erfunden. Die Bank hat ihm einen Schlüssel gegeben. Die Beziehung entsteht zunehmend im Workflow eines anderen. Damit wird nicht mehr der Login zum entscheidenden Produkt, sondern die Berechtigung.
Was sich tatsächlich verändert hat
Drei Dinge verschieben sich gleichzeitig, und nur eines davon ist technisch. Erstens die Oberfläche. Cash, FX und Zahlungen müssen nicht mehr auf dem Bildschirm der Bank gelesen werden. Sie können dort verfügbar sein, wo der Kunde seine Entscheidungen ohnehin trifft.
Zweitens verschiebt sich, wer über das Tool entscheidet. Die Person, die das KI-System auswählt, ist häufig nicht dieselbe Person, die das Bankmandat unterschrieben hat. Es kann der Treasurer sein, ein Family Office oder der CFO. Sie werden dem Tool Zugriff geben, das Teil ihres täglichen Arbeitsablaufs ist, und nicht zwangsläufig dem Portal, das sie zweimal im Monat öffnen.
Drittens verschiebt sich die Kontrolle. Jemand muss entscheiden, welcher Agent Live-Salden sehen darf, welche Felder freigegeben sind, für welche juristische Einheit die Berechtigung gilt und wer sie noch am selben Tag wieder entziehen kann. Das ist sowohl eine Treasury- als auch eine Bankkontrolle. Eine Sandbox beantwortet diese Fragen nicht.
Der Global AI in Financial Services Report 2026 aus Cambridge zeigt, wie schnell sich diese Entwicklung vollzieht. 52 Prozent der befragten Finanzunternehmen setzen Agentic AI bereits aktiv ein. 23 Prozent befinden sich in der Skalierung oder Transformation, weitere 29 Prozent noch in Pilotphasen. Accenture zeigt in eine ähnliche Richtung: 57 Prozent der Führungskräfte erwarten, dass Agentic Commerce innerhalb von drei Jahren zum Mainstream wird. Gleichzeitig geben 76 Prozent der Finanzinstitute an, dass ihnen noch wichtige Voraussetzungen fehlen, um „Smart Money“ wirklich zu ermöglichen.
Der Zugang verändert sich schneller als der Kontrollrahmen dahinter.
Der Wert liegt nicht mehr in den Unterlagen
Allgemeines Wissen ist günstig geworden. Ein Kunde kann sich heute selbst ein schlüssiges Bild über ein Portfolio, eine Zinsbewegung oder eine Cash-Position erstellen, bevor in der Bank überhaupt jemand die Akte geöffnet hat. Wenn ein Institut genau dieses Bild noch immer als den wertvollen Teil der Beziehung verkauft, hat die Gebührendiskussion bereits begonnen.
Kosten und Komfort sind relevant. Gleichzeitig sind sie genau die Dinge, die sich durch das Tool des Kunden am einfachsten reproduzieren lassen. Schwieriger zu kopieren ist die Verantwortung dafür, dass die Antwort belastbar ist: eine Definition des Kunden, ein verbindlicher Kontostand, eine Akte, die auch dann noch aufgeht, wenn zwei Agenten sie gelesen haben, und ein Mensch, der die Schlussfolgerung erklären kann, ohne den Prompt-Verlauf öffnen zu müssen.
Genau dort sollten etablierte Institute ihren Vorteil suchen. Nicht beim Zugang zur Information selbst, sondern bei der Sicherheit, dass diese Information auch dann noch dasselbe bedeutet, wenn sie die Bank verlässt. Nordea hat es auf Vorstandsebene treffend formuliert: KI ist nicht die Strategie. Das Geschäft ist die Strategie.
HSBC hat sich in dieser Frage klar positioniert. Lieber die autorisierte Datenquelle innerhalb der Software des Kunden sein als ein Portal verteidigen, das der Kunde immer seltener öffnen muss. Das ist eine erwachsene Entscheidung. Und gleichzeitig eine Wette darauf, dass die Daten auch außerhalb der Bank weiterhin eindeutig bleiben.
Wo Banken tatsächlich investieren
Der Evident AI Index 2026 ist dafür ein guter Realitätscheck. JPMorganChase liegt zum fünften Mal an der Spitze, gefolgt von Capital One und der Royal Bank of Canada. Wells Fargo belegt Platz fünf. UBS liegt auf Platz sechs und ist damit die einzige europäische Bank in den Top Ten. HSBC folgt auf Platz elf.
Interessanter als das Ranking selbst ist das Tempo. Bei den 50 untersuchten Banken hat sich der Einsatz von KI fast dreimal schneller entwickelt als im Durchschnitt der drei Jahre zuvor. Gleichzeitig berichten oder prognostizieren nur zwölf Banken einen Return aus ihren KI-Aktivitäten.
Auch die Stellenanzeigen erzählen diese Geschichte recht deutlich. KI-bezogene Ausschreibungen bei großen Banken stiegen in diesem Jahr um 49 Prozent auf fast 140.000. Erwähnungen von Agent Orchestration stiegen von 108 im Jahr 2025 auf 1.967 im Jahr 2026. Gleichzeitig wächst die Nachfrage nach Responsible AI, Governance und Risk Management. Banken suchen also längst nicht mehr nur Menschen, die Modelle bauen. Sie brauchen Menschen, die Agenten in echte Prozesse bringen, definieren, worauf sie zugreifen dürfen, und festlegen, an welcher Stelle wieder ein Mensch übernehmen muss.
JPMorgan spricht bereits öffentlich über den nächsten Schritt: von Agenten, die heute zwei oder drei Minuten selbstständig arbeiten, hin zu Agenten, die ein oder zwei Stunden autonom Aufgaben bearbeiten können. Damit verändert sich die Kontrollfrage erheblich. US-Regulatoren haben diese Lücke inzwischen ebenfalls sichtbar gemacht. Die überarbeitete Model-Risk-Guidance von 2026 lässt generative und Agentic AI ausdrücklich außerhalb ihres Geltungsbereichs, weil diese Systeme noch neu sind und sich schnell entwickeln. Banken müssen trotzdem angemessene Governance und Kontrollen schaffen. Wie genau die Übergabe zwischen Agent und Mensch funktioniert, müssen sie selbst gestalten.
Ein Ranking nimmt ihnen diese Entscheidung nicht ab.
Was ich nicht kopieren würde
Ich würde nicht die Pressemitteilung kopieren. Einen neuen Kanal mit MCP-Label anzukündigen ist einfach. Ihn später tatsächlich verantworten zu können, ist deutlich schwieriger.
Und ich würde nicht mit dem einfachen Fall beginnen, der noch vor dem Mittagessen abgeschlossen ist. Der eigentliche Test ist der Treasurer mit mehreren Gesellschaften, mehreren Banken und einem Agenten, der sich längst eine eigene Sicht auf die Lage gebildet hat. Wenn Ihre Daten und die Daten einer anderen Bank dasselbe Exposure unterschiedlich beschreiben, muss das Modell des Kunden die Lücke selbst schließen. Und das wird es wahrscheinlich sehr überzeugend tun.
Auch Logins würde ich nicht mehr als zentrale Kennzahl betrachten. Der Agent des Kunden loggt sich nicht ein. Er stellt eine Frage. Entscheidend ist, ob er darauf die autorisierte Antwort erhalten hat und ob jemand in der Bank diese Antwort ein Jahr später noch erklären kann.
Und ich würde das nicht als Spezialthema für Corporate Banking behandeln. Private Banking ist vielleicht einen Produktzyklus später dran, aber es ist keine andere Branche. Kunden, die heute bereits mit einem eigenen Briefing ins Meeting kommen, werden künftig mit einem Agenten kommen, der vorher die Custody-Daten gelesen hat. Ein Relationship Manager, der dann lediglich die Unterlagen mitbringt, wird sich dieselbe Frage anhören müssen, die andere Beratungsbranchen heute schon beschäftigt: Wofür bezahle ich Sie eigentlich?
Die Entscheidungen, die ich vor dem nächsten Connector treffen würde
Fünf Entscheidungen sollten vor der nächsten Integration stehen. Erstens: Definieren Sie die verbindlichen Objekte. Cash-Position, Kunde, Exposure, Transaktion. Wenn zwei Systeme widersprüchliche Angaben liefern, weiß der Agent des Kunden nicht, welche Version diplomatischer wäre. Er wird sich für eine entscheiden.
Zweitens: Definieren Sie die Berechtigung, nicht das Portal. Welcher Agent darf auf welche Felder welcher juristischen Einheit zugreifen? Und wer kann diese Berechtigung noch am selben Tag wieder entziehen? Das muss eine Kontrolle sein, die sowohl ein Treasurer als auch ein CRO verstehen und verantworten kann.
Drittens: Lassen Sie die Schlussfolgerung bei einem Menschen. Die Zusammenstellung kann automatisiert werden. Eine Zahlung, eine Kreditentscheidung oder eine Source-of-Wealth-Beurteilung braucht weiterhin einen Verantwortlichen. Ein Agent, der eine Stunde selbstständig arbeitet, ist nicht einfach ein Chatbot mit längerer Laufzeit. Es ist ein Prozess, der weit kommen kann, ohne dass jemand jeden einzelnen Schritt beobachtet.
Viertens: Konkurrieren Sie dort, wo der Kunde die Verantwortung nicht selbst tragen möchte. Konsistenz, Auditierbarkeit und eine verlässliche Geschichte über Konten und Systeme hinweg. Für dieses Vertrauen kann ein etabliertes Institut weiterhin einen Preis verlangen. Für einen schöneren Login nicht.
Und fünftens: Stellen Sie das Business-Problem vor das Modell. Nordea hat damit recht. Die entscheidende Frage für den Vorstand lautet nicht, ob die Bank eine KI-Strategie hat. Sie lautet, welches Ergebnis für den Kunden sich verändern darf und wer dafür verantwortlich ist, wenn die Antwort des Agenten die Bank verlässt.
Die Banken, die das richtig machen, werden von außen möglicherweise sogar ruhiger wirken. Weniger Portale. Weniger Piloten. Ein Kunde, der die Banking-App seltener öffnet und der Bank trotzdem stärker vertraut, weil die autorisierten Daten genau die sind, auf die sich seine eigenen Systeme verlassen.
Die anderen werden weiter den Haupteingang renovieren. Der Kunde hat längst einen anderen Zugang gefunden.
Wenn Sie prüfen möchten, wie Agentic AI, MCP und berechtigter Datenzugriff die Interaktion zwischen Ihren Kunden und Ihrer Bank verändern könnten, buchen Sie ein 30-minütiges Beratungsgespräch mit uns. Gemeinsam betrachten wir einen konkreten Kunden-Workflow, identifizieren, welche Informationen sicher außerhalb des klassischen Portals verfügbar werden können, und definieren, wo Berechtigungen, Governance und menschliche Verantwortung weiterhin eindeutig geregelt sein müssen.