AI-Agent ab Frame Null: Alles über das "Finanzintelligenz-Agenten" in einem Artikel verstehen

2025 wird als das Jahr der Entstehung von KI-Agenten (Künstliche Intelligenz-Agenten) bezeichnet. Genauer gesagt, ist es das Jahr, in dem diese Technologie von der Forschungsfront zur praktischen Anwendung gelangt.

Wenn man die Technologie der großen Sprachmodelle als einen Alleskönner ansieht, dann ist ein KI-Agent wie eine klare Anleitung oder ein greifbares Mittel, das Unternehmen schnell mit der Tür zum „Neuen Zeitalter“ verbinden kann, diese Tür öffnen und hineintreten lassen.

KI-Agenten beschränken sich nicht auf unterstützende Aufgaben wie Marketing und Kundenservice, sondern können direkt in die „Kernproduktionsprozesse“ eingreifen. Sie ermöglichen es Unternehmen, „Produktivitätsumwandlungen“ mit geringeren Kosten und höherer Effizienz umzusetzen und den Geschäftsaufschwung anzutreiben.

Die Finanzbranche hat in diesem Jahr ihren eigenen Zeitalter der KI-Agenten begrüßt. Einige führende Finanztechnologieunternehmen wie Ant Group und Qifu Technology haben offiziell Finanz-KI-Agentenprodukte vorgestellt.

Natürlich gibt es in der Branche unterschiedliche Meinungen zu diesem neuen Phänomen. Einige warten ab, andere sind neugierig und wieder andere verstehen es nicht ganz.

Aber es ist unbestreitbar, dass die „unwiderrufliche Produktivitätsrevolution“ bereits begonnen hat.

Heute versuchen wir, die wichtigsten Fragen zu Finanz-KI-Agenten zu beantworten: Was sind sie eigentlich? Was können sie tun? Und was ist ihr größter Wert für ein Finanzinstitut?

„Digitale Experten“: Von der Kognition zur Umsetzung

Wenn man über KI-Agenten spricht, ist die populärste Metapher der „digitale Mitarbeiter“, der viele Aufgaben anstelle von Menschen übernehmen kann.

Aber auf den ersten Blick könnte man diesen Begriff mit der Digitalisierung der Finanzbranche oder der RPA (Robotic Process Automation) in der Finanzbranche verwechseln. Diese Technologien gibt es doch schon seit Jahren?

In den 1990er Jahren begannen viele Unternehmen, Automatisierungssoftware einzusetzen, um repetitive Aufgaben wie Mausklicks, Texteingaben und Dateikopien zu übernehmen.

Diese Software zeichnet sich durch hohe Stabilität und Genauigkeit aus, aber sie erfordert voreingestellte Regeln und feste Abläufe. Sie kann nur klar definierte Aufgaben lösen und ist daher eher ein Werkzeug.

Im Zuge der Digitalisierung der Finanzbranche entstanden intelligentere Produkte, die komplexere Prozesse bewältigen können.

Vor etwa 10 Jahren hat der Online-Bank Alibaba „310-Modus“ eingeführt: drei Minuten Antragszeit, eine Minute Kreditvergabe und null menschliche Beteiligung. In den letzten Jahren werden auch die Risikobewertungen und Auszahlungen in der Versicherungsbranche von KI-Systemen durchgeführt. Kunden müssen nur die erforderlichen Dokumente fotografieren und hochladen, um binnen Sekunden eine Entscheidung zu erhalten.

All diese Technologien haben in gewissem Maße die „Entmenschlichung“ erreicht. Aber wie unterscheidet sich der „digitale Mitarbeiter“ im Zeitalter der KI-Agenten?

Hier ist eine formelle Definition aus dem „Report über die tiefe Anwendung von Finanz-KI-Agenten 2025“:

Ein Finanz-KI-Agent ist eine autonome KI-Entität, die ihre finanzielle Umgebung wahrnehmen, auf der Grundlage interner Modelle oder Wissen schließen und Entscheidungen treffen, Schritte zur Erreichung von Zielen planen und externe Werkzeuge oder System Schnittstellen nutzen kann, um komplexe finanzielle Aufgaben auszuführen. Darüber hinaus kann er auf die Ergebnisse seiner Handlungen reagieren und sich anpassen.

(Quelle: „Report über die tiefe Anwendung von Finanz-KI-Agenten 2025“)

Markieren wir die Schlüsselwörter: „Wahrnehmung - Schlussfolgerung - Planung - Umsetzung - Evolution“.

Im Stadium der Digitalisierung der Finanzbranche war die Entwicklung ähnlich wie bei der industriellen Produktion, die von der Handarbeit zur automatisierten Fließbandproduktion wechselte. Die Produktionslinie basiert auf einem vordefinierten Programm, und man kann keine Schritte überspringen. Darüber hinaus müssen die eingegebenen Daten standardisiert sein (z. B. waren unstrukturierte Daten in der Anfangsphase nicht akzeptabel).

Während dieses Stadiums hatten die KI-Systeme zwar eine gewisse Entscheidungs- und Leistungskapazität, aber sie arbeiteten hauptsächlich nach vordefinierten Szenarien. Viele KI-basierte Kundenservices können nur auf der Grundlage vorgegebener Muster und „Fragenkataloge“ antworten. Bei etwas komplexeren Fragen oder anderen Fragestellungen geben sie oft irrelevante Antworten.

Im Stadium der Intelligenz der Finanzbranche hat die Entwicklung der Technologie der großen Sprachmodelle der KI ein „klügeres Gehirn“ verliehen.

Im Vergleich zu früheren Technologien können die großen Sprachmodelle eine breitere Palette von Informationen verstehen und „lernen“, einschließlich Texten, Bildern, Audio- und Videodaten. Durch das Training mit einer riesigen Menge an Daten können sie natürliche Sprache verstehen, generieren und sogar schließen. Sie können logische Analysen durchführen und hochwertige Inhalte erstellen.

KI-Agenten, die auf der Technologie der großen Sprachmodelle basieren, gehen einen Schritt weiter. Mit ihrem „klügeren Gehirn“ müssen sie keine vordefinierten Abläufe oder Szenarien haben. Sie können wie Menschen wahrnehmen, denken und Probleme lösen und „End-to-End“ Ergebnisse liefern, anstatt nur unterstützende Aufgaben zu erledigen.

Wenn man die großen Sprachmodelle als ein „kluges Gehirn“ ansieht, dann ist ein Finanz-KI-Agent der Brücke oder der schnelle Weg zwischen der Technologie der großen Sprachmodelle und der realen Finanzwelt. Er kann die kognitive und Verständniskraft des „Gehirns“ in die Fähigkeit umsetzen, finanzielle Geschäfte auszuführen, einschließlich der Planung von mehrstufigen Strategien und der Nutzung interner und externer Werkzeuge. Darüber hinaus kann er anhand der Ergebnisse seiner Handlungen lernen und sich verbessern.

Einfach ausgedrückt, ist ein Finanz-KI-Agent wie ein erfahrener und kompetenter Experten-Mitarbeiter. Er hat ein hohes Niveau an Denk-, Planungs- und Umsetzungskompetenz und kann auch Probleme außerhalb seiner bisherigen Erfahrungen flexibel lösen. Seine Fähigkeiten entwickeln sich ständig weiter.

Ant Group hat in einer internen Präsentation über Finanz-KI-Agenten festgehalten, dass ein Finanz-KI-Agent mehrere Schlüsselkomponenten haben sollte: ein großes Finanzmodell, ein Finanzwissensspeicher, ein Set von Finanzwerkzeugen und eine sichere und professionelle Bewertung. Das heißt, es handelt sich nicht um ein einzelnes Modell, sondern um ein „Systemprojekt“.

Der „digitale Mitarbeiter“ im Zeitalter der KI-Agenten ist also „menschenähnlicher“, aber seine Fähigkeiten übertreffen weit die eines Durchschnittsmenschen.

Produktivitätsrevolution: Von der Peripherie zum Kern

Wenn man die Fähigkeiten von Finanz-KI-Agenten versteht, ist es nicht schwer zu verstehen, warum sie in der Finanzbranche eine neue „Produktivitätsrevolution“ auslösen können.

KI-Agenten sind nicht nur eine einfache Verbesserung bestehender Werkzeuge. Ihre Fähigkeit, autonom zu arbeiten, verändert grundlegend die Produktionsweise der Finanzbranche und löst daher eine enorme Produktivitätssteigerung aus.

Der „Report über die tiefe Anwendung von Finanz-KI-Agenten 2025“ hat fünf revolutionäre Potenziale von Finanz-KI-Agenten zusammengefasst:

1. Überwindung von Prozessbarrieren und Erreichung der End-to-End-Automatisierung

Der Kernvorteil von KI-Agenten liegt darin, dass sie komplexe Aufgabenketten wahrnehmen, planen und ausführen können. Dadurch können sie die Automatisierungs-Lücken in traditionellen Prozessen überwinden und eine End-to-End-Prozessautomatisierung erreichen.

2. Autonome Wahrnehmung und Echtzeitreaktion

KI-Agenten können die interne und externe Umgebung in Echtzeit überwachen, z. B. Preisänderungen auf den Märkten, das Eintreten von Risikoereignissen, Veränderungen im Verhaltensmuster der Kunden oder unerwartete Ereignisse.

3. Intelligente Planung und Ausführung komplexer Aufgaben

Angesichts eines höheren Geschäftsziels (z. B. „Erstellung eines maßgeschneiderten Anlageberichts für einen Kunden“) kann ein KI-Agent dieses Ziel selbständig in eine Reihe von konkreten Teilaufgaben zerlegen (z. B. „Abfrage der Kundenportfolios, Erfassung der neuesten Marktinformationen, Ausführung eines Anlageallokationsmodells, Erstellung eines Berichtskonzepts auf der Grundlage der Modellresultate, Formatierung des Berichts“) und die Ausführungsreihenfolge planen. Durch die Nutzung entsprechender externer Werkzeuge (z. B. API eines Anlagemodells, Berichterstellungstool) kann der KI-Agent die gesamte komplexe Aufgabenkette selbständig ausführen.

4. Kontinuierliches Lernen und Selbstoptimierung

Ein guter Finanz-KI-Agent kann aus der Ausführung vergangener Aufgaben lernen. Durch die Analyse von erfolgreichen oder erfolglosen Fällen kann er seine Entscheidungslogik, Planungsstrategien und die Nutzung von Werkzeugen kontinuierlich verbessern. Dadurch kann er seine Fähigkeit, komplexe und unbekannte Situationen zu bewältigen, verbessern und seine Leistung und Genauigkeit im Laufe der Zeit steigern.

5. Senkung der Barrieren und Kosten für Finanzdienstleistungen

Die Automatisierung und die geringen Kosten von Finanz-KI-Agenten ermöglichen es ihnen, effektiv an Bevölkerungsgruppen und Regionen zu gelangen, die von traditionellen Finanzdienstleistungen bisher schlecht bedient wurden.

„Die Rolle von Finanz-KI-Agenten im Finanzsystem entwickelt sich stetig. Sie führen eine unwiderrufliche Produktivitätsrevolution an, die sich von der Rolle eines Hilfswerkzeugs zu einem höheren Niveau eines Partners entwickelt. In bestimmten Szenarien können sie sogar die Aufgabe des Leiters übernehmen.“, so lautet die Zusammenfassung des Berichts.

Als die generative KI erstmals aufgetaucht ist, waren die Menschen voller Hoffnung und Erwartungen in Bezug auf die Technologie der großen Sprachmodelle, und die Finanzbranche war keine Ausnahme. Aber in den letzten zwei Jahren hat die Begeisterung nachgelassen, und die Finanzinstitute sind eher zurückhaltend in Bezug auf die Technologie der großen Sprachmodelle.

Letztendlich handelt es sich bei KI-basierten Kundenservices und Marketing um periphere Anwendungen, die nicht direkt zum Wachstum beitragen. Kosten, Daten, technische Barrieren … Die Herausforderungen sind real, aber im Wesentlichen liegt es daran, dass die Menschen bisher keine signifikante Beiträge der neuen Technologie zu den Kerngeschäften und den Einnahmen gesehen haben.

Jetzt könnte die Entstehung von KI-Agenten diese Situation ändern, denn sie verändern die Produktivität und dringen von der Peripherie der Geschäfte in die Kernbereiche vor.

Nach den gegenwärtigen Erfahrungen haben die eingeführten Finanz-KI-Agentenprodukte sich in verschiedene Teile der gesamten Finanzkette integriert. Beispielsweise hat Qifu Technology einen „Super Kredit-KI-Agenten“ entwickelt.

Ant Group hat sogar über 100 tiefe Anwendungsfälle von Finanz-KI-Agenten erforscht, die die Bereiche Banken, Wertpapiere, Versicherungen und allgemeine Finanzdienstleistungen abdecken. Sie haben sich in Szenarien wie Kundenservice, interne Betriebsabläufe, Marketing und Vertrieb, Risikomanagement, Produktinnovation und Entscheidungsunterstützung integriert.

Lassen Sie uns uns einen konkreten Anwendungsfall in der Vermögensverwaltung anschauen, um zu verstehen, was Finanz-KI-Agenten tun können und welche zusätzlichen Werte sie schaffen können.

Nehmen wir an, ein Kunde fragt: „Ist mein aktuelles Portfolio optimal? Bitte geben Sie mir einen Rat.“

Nachdem der Finanz-KI-Agent diese Frage erhalten hat, analysiert er zunächst die Kundenanfrage, einschließlich der versteckten Bedürfnisse hinter der Frage. Beispielsweise könnte die Unterstellung des Kunden sein: „Sollte ich mein Portfolio anpassen, da sich der Markt geändert hat? Ist mein aktuelles Portfolio zu riskant?“

Nach der Analyse der Anfrage teilt der Finanz-KI-Agent die Aufgabe in mehrere konkrete Teilaufgaben auf: Er muss das Kundenprofil, das Portfolio und die jüngsten Marktveränderungen kennen, dann die Analyse und Diagnose durchführen und entsprechende Empfehlungen geben. Anschließend nutzt er die relevanten Daten und Werkzeuge, um diese Aufgaben nacheinander auszuführen.

Darüber hinaus gibt der Finanz-KI-Agent eine Antwort, die verschiedene Aspekte wie Fachwissen und Emotionen berücksichtigt. Er kann sogar vorhersagen, welche weiteren Fragen der Kunde haben könnte.

So erhält der Kunde in kürzester Zeit eine hochwertige „Beratung“ und „Konsultation“ in Bezug auf seine Vermögensverwaltung.

Im Vergleich zu den relativ standardisierten Prozessen in der Kreditbranche besteht das Problem in der Vermögensverwaltung darin, dass die individuellen Situationen und Bedürfnisse der Kunden sehr unterschiedlich sind. Es ist daher schwierig, maßgeschneiderte Dienstleistungen anzubieten. Bisher gibt es immer noch „Lücken“ in der Kombination von Menschen und Digitalisierung, und die Kundenerfahrung ist nicht immer reibungslos.

Der „Wahrnehmung - Schlussfolgerung - Planung - Umsetzung - Evolution“ -Zyklus eines Finanz-KI-Agenten kann komplexere Vermögensverwaltungsfragen „End-to-End“ lösen und möglicherweise eine wirklich „personalisierte“ Vermögensverwaltungsdienstleistung ermöglichen.

Annahme von KI-Agenten: Letztendlich ein „Top-Management-Projekt“

Die Digitalisierung der Finanzbranche in den letzten Jahren hat eine gewisse Grundlage für die heutige Intelligenz geschaffen. Trotzdem stehen die Finanzinstitute in komplexeren Geschäftsszenarien immer noch vor Herausforderungen wie starren Prozessen, Dateninseln, hohen Personalkosten und mangelnden personalisierten Dienstleistungen.

Die Entstehung der generativen KI hat alle Branchen beeindruckt, aber für die Finanzinstitute gibt es immer noch viele Hindernisse bei der Implementierung und Anwendung der Technologie der großen Sprachmodelle. Viele Finanzinstitute, die zu Beginn des Jahres DeepSeek eingesetzt haben, haben keine weiteren Schritte unternommen.

Obwohl DeepSeek die Barrieren für die Implementierung und Nutzung von großen Sprachmodellen für Unternehmen gesenkt hat, bedeutet dies nicht, dass es keine Kosten gibt.

Es ist bekannt, dass die Finanzinstitute für die Infrastrukturinvestitionen und die Umsetzung der Anwendung mindestens