Künstliche Intelligenz entwickelt sich über die Experimentierphase hinaus und wird zunehmend Teil des täglichen Betriebs – insbesondere in regulierten Branchen wie der Vermögens- und Assetverwaltung. Da Unternehmen komplexe Prozesse automatisieren möchten, ohne Compliance oder Kontrolle zu gefährden, stellt sich eine praktische Frage: Wie baut man KI-Agenten, die zuverlässig, transparent und regulatorisch konform sind?

In der Finanzdienstleistungsbranche sind KI-Agenten keine generischen Chatbots. Es handelt sich um zweckorientierte digitale Mitarbeiter, die spezifische Aufgaben übernehmen – etwa die Überwachung von Portfolios, das Auslösen von Compliance-Prüfungen, das Management von Entitäten oder die Unterstützung der Kundenkommunikation. Dieser Artikel erläutert, wie KI-Agenten in einem professionellen Kontext entwickelt, eingesetzt und gesteuert werden können, basierend auf dem Ansatz von Performativ und dem AI-AgentKit-Framework.

Die Rolle von KI-Agenten in modernen Finanzplattformen

Bevor auf die Umsetzung eingegangen wird, ist es wichtig zu verstehen, was KI-Agenten in einem regulierten Umfeld tatsächlich leisten. KI-Agenten agieren innerhalb klar definierter Grenzen und führen Aufgaben auf Basis von Regeln, Berechtigungen und Echtzeitdaten aus – nicht durch freie Entscheidungsfindung.

In der Vermögens- und Assetverwaltung werden KI-Agenten häufig eingesetzt, um:

• Portfolios zu überwachen und Abweichungen oder Risiken zu erkennen
• Operative Entitäten zu automatisieren
• Compliance- und Auditprozesse zu unterstützen
• Berater mit Analysen und Reports zu unterstützen
• Wiederkehrende manuelle Aufgaben zu reduzieren

Im Gegensatz zu isolierten KI-Tools arbeiten in Plattformen integrierte Agenten direkt mit vertrauenswürdigen Datenquellen und folgen den Governance-Regeln der Organisation.

Wie man KI-Agenten für den professionellen Einsatz erstellt

Zu verstehen, wie man KI-Agenten erstellt, beginnt mit der klaren Definition des Zwecks vor der Technologie. In regulierten Branchen sind erfolgreiche Agenten aufgabenorientiert, auditierbar und vorhersehbar.

Schritt 1: Den Anwendungsfall klar definieren

Die effektivsten KI-Agenten lösen eng abgegrenzte Probleme. Beispiele sind:

• Überwachung von Allokationsschwellen in Portfolios
• Erkennung von Compliance-Triggern
• Erstellung von Entwürfen für Berichte oder Zusammenfassungen
• Verfolgung operativer Aufgaben oder Warnmeldungen

Ein klarer Scope reduziert Risiken und stellt sicher, dass der Agent innerhalb akzeptabler Grenzen arbeitet.

Schritt 2: Agenten mit vertrauenswürdigen Daten verbinden

KI-Agenten müssen mit präzisen, konsolidierten Daten arbeiten. Im Performativ-Ökosystem greifen Agenten auf einheitliche Portfolio-, Transaktions- und Compliancedaten zu – nicht auf externe oder ungeprüfte Quellen.

Das gewährleistet:

• Konsistente Ergebnisse
• Weniger Datenabweichungen
• Vollständige Nachvollziehbarkeit aller Aktionen

Schritt 3: Governance und Berechtigungen anwenden

KI-Agenten auf professionellem Niveau erfordern eine strikte Governance. Dazu gehören:

• Rollenbasierte Zugriffskontrollen
• Klar definierte Berechtigungen für Aktionen und Datensichtbarkeit
• Transparente Protokollierung aller Agentenaktivitäten

Das AgentKit-Framework von Performativ wurde speziell entwickelt, um Unternehmen die Entwicklung, Steuerung und den Einsatz von KI-Agenten unter Einhaltung regulatorischer Anforderungen zu ermöglichen.

Wie man KI-Agenten sicher und effektiv nutzt

Zu wissen, wie man KI-Agenten einsetzt, ist genauso wichtig wie ihr Aufbau. In der Finanzbranche sollen Agenten Fachkräfte unterstützen – nicht Verantwortung ersetzen.

Human-in-the-Loop-Design

KI-Agenten funktionieren am besten, wenn Menschen die Kontrolle behalten. Gängige Modelle sind:

• Agenten, die Empfehlungen zur Freigabe erzeugen
• Warnmeldungen, die eine menschliche Bestätigung erfordern
• Automatisierte Aufgaben mit vollständigen Audit-Trails

Dieser Ansatz schafft regulatorisches Vertrauen und ermöglicht gleichzeitig Effizienzgewinne.

In bestehende Entitäten eingebettet

KI-Agenten sollten in bestehende Systeme integriert werden und nicht als isolierte Werkzeuge agieren. Eingebettet in eine Wealth-Management-Plattform können Agenten:

• Aktionen auf Basis von Echtzeitereignissen auslösen
• Über Dashboards oder Benachrichtigungen mit Beratern kommunizieren
• Konsistent über Portfolios und Kunden hinweg arbeiten

Dies reduziert Reibung und erhöht die Akzeptanz.

Wie man KI-Agenten teamübergreifend skalierbar macht

Um zu verstehen, wie man KI-Agenten skalierbar entwickelt, sollte der Fokus auf Architektur und Erweiterbarkeit liegen – nicht auf einmaliger Automatisierung.

Modulares Agentendesign

Skalierbare Agenten werden als modulare Komponenten aufgebaut, die:

• Teamübergreifend wiederverwendbar sind
• Für verschiedene Entitäten konfiguriert werden können
• Aktualisiert werden können, ohne den Betrieb zu stören

Der AgentKit Builder von Performativ unterstützt diesen modularen Ansatz und ermöglicht den Einsatz mehrerer Agenten bei zentraler Governance.

Integration auf Plattformebene

KI-Agenten lassen sich effektiver skalieren, wenn sie Teil einer umfassenden Plattform sind, die bereits folgende Bereiche abdeckt:

• Portfoliomanagement
• Compliance
• Reporting
• Kundenkommunikation

So werden doppelte Logik vermieden und konsistente Daten sichergestellt.

KI-Agenten in der Vermögens- und Assetverwaltung

KI-Agenten sind besonders wirkungsvoll in Umgebungen, in denen Komplexität und Regulierung zusammentreffen. Sie reduzieren manuellen Aufwand und erhöhen die Genauigkeit.

Portfolioüberwachung und Warnmeldungen

Agenten können Portfolios kontinuierlich überwachen, z. B. auf:

• Allokationsabweichungen
• Liquiditätsrisiken
• Performance-Anomalien

Teams erhalten proaktive, datenbasierte Benachrichtigungen statt reaktiver manueller Eingriffe.

Unterstützung von Compliance und Audits

KI-Agenten helfen dabei:

• Regulatorische Anforderungen zu verfolgen
• Aktionen und Entscheidungen zu protokollieren
• Unveränderliche Audit-Trails zu gewährleisten

Dies ist besonders relevant für Rahmenwerke wie MiFID II, ESG-Reporting und DORA.

Operative Effizienz

Agenten automatisieren wiederkehrende Entitäten wie:

• Aufgabenverfolgung
• Datenvalidierung
• Berichtserstellung

So können sich Fachkräfte stärker auf Kundenstrategie und Entscheidungsfindung konzentrieren.

Governance, Sicherheit und Compliance by Design

Ein häufiger Irrtum ist, dass KI-Agenten Kontrolle reduzieren. Richtig implementiert erhöhen sie die Transparenz.

Professionelle KI-Agenten sollten beinhalten:

• Vollständige Aktivitätsprotokolle
• Klare Entscheidungslogik
• Kontrollierte Deployment-Umgebungen

Der Ansatz von Performativ legt den Fokus auf governte, auditierbare KI-Agenten, die in sichere Infrastrukturen eingebettet sind.

Der Performativ-Ansatz für KI-Agenten

Die KI-Agenten und der AgentKit Builder von Performativ wurden speziell für regulierte Finanzumgebungen entwickelt. Statt generischer KI-Tools ermöglicht Performativ Unternehmen:

• Individuelle KI-Agenten im Einklang mit internen Entitäten zu entwickeln
• Agentenverhalten über Berechtigungen und Kontrollen zu steuern
• Agenten innerhalb derselben Plattform für Portfoliomanagement, Reporting und Compliance einzusetzen

So wird KI nicht zur Risikoquelle, sondern zur Verstärkung bestehender Prozesse.

Weitere Informationen zum KI-Agenten-Framework von Performativ finden Sie hier:
https://www.performativ.com/ai-agents

Häufige Fehler beim Aufbau von KI-Agenten

Beim Thema Wie man KI-Agenten baut treten häufig folgende Fehler auf:

• Zu breit gefasste Anwendungsfälle
• Fehlende klare Governance
• KI als Ersatz statt als Unterstützung zu betrachten
• Einsatz außerhalb zentraler Systeme

Das Vermeiden dieser Fehler schafft langfristigen Erfolg und regulatorisches Vertrauen.

Zukunftsausblick: KI-Agenten als Standardinfrastruktur

KI-Agenten werden zunehmend Teil der Standardinfrastruktur statt experimenteller Zusatzfunktionen. Mit der Reife der Plattformen werden Agenten verstärkt:

• Echtzeit-Entscheidungen unterstützen
• Die regulatorische Resilienz stärken
• Skalierung ohne zusätzlichen Personalaufwand ermöglichen

Unternehmen, die heute verantwortungsvoll KI-Agenten aufbauen, profitieren langfristig weit über reine Automatisierung hinaus.

Abschließende Gedanken

Zu verstehen, wie man KI-Agenten effektiv entwickelt, erfordert mehr als technisches Know-how. Es braucht einen plattformorientierten Ansatz mit Fokus auf Governance, Integration und Vertrauen.

In regulierten Branchen wie der Vermögens- und Assetverwaltung sind KI-Agenten dann erfolgreich, wenn sie in sichere Plattformen eingebettet sind, mit konsistenten Daten arbeiten und menschliche Expertise unterstützen – nicht ersetzen. Der Ansatz von Performativ zeigt, wie KI-Agenten verantwortungsvoll entwickelt werden können und dabei Effizienz und Erkenntnisse liefern, ohne Compliance und Kontrolle zu gefährden.

Mit der Weiterentwicklung von KI werden Unternehmen, die in strukturierte und governte Agenten-Frameworks investieren, am besten für nachhaltiges Wachstum positioniert sein.

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