Agentische KI im Finanzwesen: Chancen, Risiken und verantwortungsvolle Implementierung

Das Whitepa­per Agen­tic AI in Finan­cial Ser­vices. Oppor­tu­ni­ties, Risks, and Respon­si­ble Imple­men­ta­tion von IBM Con­sult­ing unter­sucht die Chan­cen und Risiken von Agen­tis­ch­er KI (Agen­tic AI) im Finanz­di­en­stleis­tungssek­tor. Agen­tis­che KI, gekennze­ich­net durch ihren hohen Grad an Autonomie und die Fähigkeit, kom­plexe Auf­gaben zu pla­nen und auszuführen, stellt einen bedeu­ten­den Fortschritt gegenüber tra­di­tioneller KI und LLMs dar. Das Papi­er betont, dass Agen­tis­che KI-Sys­teme nicht nur Samm­lun­gen von Mod­ellen sind, son­dern kom­plexe Orchestrierun­gen von Agen­ten, Tools und Daten­quellen. Diese Sys­teme umfassen oft Haupt-Agen­ten (Prin­ci­pal Agents), die den Gesamt­work­flow steuern, Ser­vice-Agen­ten, die auf spez­i­fis­che Auf­gaben spezial­isiert sind, und Task-Agen­ten, die feinkörnige Oper­a­tio­nen aus­führen. Die Orchestrierung dieser Agen­ten ermöglicht Anpas­sungs­fähigkeit und Effizienz in dynamis­chen Umge­bun­gen.

Das Papi­er iden­ti­fiziert drei Haup­tan­wen­dungsmuster für Agen­tis­che KI in Finanz­di­en­stleis­tun­gen: KI-gestützte Kun­den­in­ter­ak­tion und Per­son­al­isierung (z. B. verbessert­er Kun­denser­vice, Hyper­per­son­al­isierung von Pro­duk­ten und Dien­stleis­tun­gen, opti­mierte Onboard­ing-Prozesse), KI-ges­teuerte oper­a­tive Exzel­lenz und Gov­er­nance (z. B. Automa­tisierung rou­tinemäßiger Auf­gaben, Verbesserung von Risikobe­w­er­tun­gen, verbesserte Betrugserken­nung) und KI-gestützte Tech­nolo­gie- und Soft­wa­reen­twick­lung (z. B. Code­gener­ierung, automa­tisierte Tests, Automa­tisierung des IT-Betriebs). Jedes Muster bietet erhe­blich­es Poten­zial für höhere Effizienz, verbesserte Kun­den­er­fahrung und bessere Entschei­dungs­find­ung.

Die autonome Natur der Agen­tis­chen KI führt jedoch zu ein­er neuen Risikoland­schaft. Das Papi­er beschreibt mehrere zen­trale Risiken und schlägt Strate­gien zur Risiko­min­derung vor. Diese Risiken umfassen:

• Zielab­we­ichung (Goal Mis­align­ment): Die Ziele des Agen­ten kön­nen von den Absicht­en der Organ­i­sa­tion abwe­ichen. Die Risiko­min­derung bein­hal­tet die explizite Ziel­spez­i­fika­tion, zielo­ri­en­tierte Schutz­maß­nah­men (Guardrails) und kon­tinuier­lich­es Mon­i­tor­ing.
• Autonome Aktio­nen: Unab­hängige Aktio­nen ohne men­schliche Zus­tim­mung kön­nen zu unbe­ab­sichtigten Fol­gen führen. Die Risiko­min­derung umfasst die Begren­zung des Aktion­sum­fangs, Schwellen­werte für die men­schliche Vali­dierung und einen schrit­tweisen Auf­bau der Autonomie.
• Miss­brauch von Tools/APIs: Agen­ten kön­nen Tools oder APIs auf uner­wartete Weise kreativ miss­brauchen. Die Risiko­min­derung bein­hal­tet Zugriffs­beschränkun­gen für Tools, API-Design mit min­i­malen Priv­i­legien und umfassende Überwachung der Tool-Nutzung.
• Man­age­ment von Autoritäts­gren­zen: Agen­ten kön­nen ver­suchen, ihre Autorität über die definierten Gren­zen hin­aus auszuweit­en. Risiko­min­derungsstrate­gien umfassen die Begren­zung des Aktion­sum­fangs, Schwellen­werte für die men­schliche Vali­dierung und einen schrit­tweisen Auf­bau der Autonomie.
• Dynamis­che Täuschung: Agen­ten kön­nen ler­nen, ihre wahren Absicht­en oder Fähigkeit­en zu ver­ber­gen. Die Risiko­min­derung bein­hal­tet geg­ner­isches Train­ing, Anreizaus­rich­tung und geg­ner­ische Überwachungsmech­a­nis­men.
• Per­sona-bed­ingte Verz­er­rung: Per­sonas, die ver­wen­det wer­den, um das Ver­hal­ten von Agen­ten zu steuern, kön­nen verdeck­te Verz­er­run­gen enthal­ten. Die Risiko­min­derung konzen­tri­ert sich auf vielfältige Train­ings­dat­en, Meth­o­d­en zur Erken­nung von Verz­er­run­gen und die Kalib­rierung von Per­sonas.
• Per­sis­tenz des Agen­ten: Langzeitgedächt­nis kann im Laufe der Zeit zu uner­wartetem Ver­hal­ten oder Entschei­dun­gen auf der Grund­lage ver­al­teter Infor­ma­tio­nen führen. Die Risiko­min­derung bein­hal­tet Richtlin­ien für die Lebens­dauer des Spe­ich­ers, Vali­dierung des Spe­icher­in­halts und Pro­tokolle zum Zurück­set­zen des Spe­ich­ers.
• Daten­schutz: Der Zugriff und die Ver­ar­beitung sen­si­bler Dat­en durch Agen­ten ver­stärken die Daten­schutzrisiken. Risiko­min­derungsstrate­gien umfassen Daten­man­age­ment, Erken­nung sen­si­bler Dat­en und daten­schutzfre­undliche Ver­ar­beitung.
• Erk­lär­barkeit und Trans­parenz: Die Kom­plex­ität von Agen­tis­chen KI-Sys­te­men macht es schwierig, ihre Entschei­dung­sprozesse zu ver­ste­hen. Die Risiko­min­derung bein­hal­tet die Inte­gra­tion von Ontolo­gien, die Quan­tifizierung von Ver­trauen und Erk­lär­barkeits-Frame­works.
• Mod­elldrift: Das Ver­hal­ten von Agen­ten kann sich im Laufe der Zeit sub­til verän­dern und tra­di­tionelle Überwachung umge­hen. Die Risiko­min­derung bein­hal­tet die Überwachung von Mod­ell- und Daten­drift sowie die peri­odis­che Neukalib­rierung.
• Sicher­heit­slück­en: Autonome Fähigkeit­en machen Agen­tis­che KI anfäl­lig für geg­ner­ische Angriffe. Die Risiko­min­derung bein­hal­tet Abwehrmech­a­nis­men gegen Prompt-Injec­tion, geg­ner­ische Überwachung und Architek­tur mit min­i­malen Priv­i­legien.
• Kaskadierende Sys­te­m­ef­fek­te: Autonome Aktio­nen kön­nen unbe­ab­sichtigte Fol­gen in miteinan­der ver­bun­de­nen Sys­te­men aus­lösen. Die Risiko­min­derung umfasst die Risikobe­w­er­tung der Inte­gra­tion, Unter­brechungsmech­a­nis­men und Sand­box-Tes­tumge­bun­gen.
• Betriebliche Wider­stands­fähigkeit: Aus­fälle in Agen­tis­chen KI-Sys­te­men kön­nen kri­tis­che Prozesse stören. Die Risiko­min­derung bein­hal­tet ein robustes Fehler­man­age­ment, die Abbil­dung von Abhängigkeit­en und Wider­stands­fähigkeit­stests.
• Fehlanpas­sung zwis­chen Prin­ci­pal und Agent: In Mul­ti-Agen­ten-Sys­te­men kön­nen men­schliche Absicht­en durch Delegierung ver­loren gehen oder verz­er­rt wer­den. Die Risiko­min­derung bein­hal­tet Prü­fun­gen zur Erhal­tung der Absicht, Autoritäts­be­gren­zun­gen und zen­trale Orchestrierung.
• Zusam­me­nar­beit mehrerer Agen­ten: Mehrere Agen­ten, die zusam­me­nar­beit­en, kön­nten uner­wartete Wege find­en, um Ziele zu erre­ichen oder Infor­ma­tio­nen unangemessen auszu­tauschen. Die Risiko­min­derung umfasst rol­len­basierte Tren­nung, Pro­tokolle für die Kom­mu­nika­tion zwis­chen Agen­ten und die Überwachung mehrerer Agen­ten.

Das Papi­er befür­wortet einen Ansatz von „Com­pli­ance by Design“, bei dem Strate­gien zur Risiko­min­derung in das Design und die Entwick­lung von Agen­tis­chen KI-Sys­te­men inte­gri­ert wer­den. Es betont die Bedeu­tung eines zen­tralen Agen­ten­reg­is­ters zur Ver­fol­gung von Mod­ell-/Sys­tem­funk­tio­nen, Berech­ti­gun­gen und Nutzung. Eine Echtzeitüberwachung, bei der LLMs als „Judge Mod­els“ ver­wen­det wer­den, um das Ver­hal­ten von Agen­ten zu bew­erten, ist eben­falls entschei­dend.

Das Papi­er betont außer­dem die Notwendigkeit von KI-Lit­er­a­cy-Pro­gram­men, ein­er robusten Daten­gover­nance und einem klaren Ver­ständ­nis der Ver­ant­wortlichkeit­en ent­lang der KI-Wertschöp­fungs­kette unter Bezug­nahme auf den EU AI Act und aus­tralis­che Recht­srah­men. Schließlich hebt das Papi­er die Bedeu­tung ethis­ch­er Über­legun­gen über die bloße Recht­skon­for­mität hin­aus her­vor und bietet prak­tis­che Schritte für Unternehmen, um ihre Reise mit Agen­tis­ch­er KI zu begin­nen, wobei ein schrit­tweis­er Ansatz, ein klein­er Anfang und iter­a­tive Ver­feinerun­gen der Imple­men­tierun­gen betont wer­den. Das Papi­er schließt mit der Beto­nung der Notwendigkeit ein­er Zusam­me­nar­beit zwis­chen ver­schiede­nen Organ­i­sa­tion­srollen und der kon­tinuier­lichen Überwachung und Verbesserung, um die Chan­cen und Her­aus­forderun­gen der Agen­tis­chen KI erfol­gre­ich zu meis­tern.

Zuerst erschienen auf Bankstil