Die Agenten großer Technologiekonzerne dringen geschlossen in das Kerngebiet der Finanzbranche vor

Der Schreibtisch von Finanzfachleuten wird zu einem neuen Eingangstor, um das sich große Technologiekonzerne streiten.

Am 3. September hat Tencent offiziell die Finanzversion von WorkBuddy vorgestellt, auf der mehr als 80 Finanz-Experten und Expertenteams für Institutionen wie Banken, Wertpapierhäuser und Versicherungen online gestellt wurden. Von der Due-Diligence-Prüfung im Unternehmenskreditgeschäft und der Fondsforschung bis zur Kundenbetreuung von Versicherungsvertretern versucht Tencent, Agenten wirklich in die Geschäftsprozesse von Finanzinstituten zu integrieren.

Vor weniger als einem Monat hat Baidu dem allgemeinen intelligenten System GenFlow gerade den chinesischen Namen „Kuku AI“ gegeben und eine unabhängige Büroanwendung online gestellt. Der Finanzbereich wurde von Baidu als erstes Schlüsselszenario ausgewählt, in dem Kuku AI vom allgemeinen Bürobetrieb zum professionellen Bürobetrieb übergeht.

Schon früher hat das zu ByteDance gehörende Kouzai bereits Finanzagenten und Fähigkeiten von Institutionen wie Huatai Securities, GF Securities und Guosen Securities eingeführt, um Funktionen wie Marktdaten, Finanzdaten, ETF-Auswahl und Fondsvergleiche in die Agentenplattform zu integrieren.

Von ByteDance über Baidu bis Tencent: Der Wettbewerb um allgemeine Agenten dringt rasch in die Finanzbranche vor.

Es ist leicht verständlich, dass große Technologiekonzerne den Finanzbereich wählen. In Geschäftsfeldern wie Investmentbanking, Investmentforschung, Kreditgeschäft und Versicherungen wird noch immer ein großer Teil der kostspieligen professionellen Zeit für die Abfrage von Daten, das Durchsuchen von Mitteilungen, die Überprüfung von Kalibrierungsstandards, die Aktualisierung von Modellen und die Erstellung von Materialien aufgewendet. Solange der Agent einen Teil dieser Aufgaben übernehmen kann, besteht die Möglichkeit, dies direkt in Effizienz umzuwandeln, für die Finanzinstitute bereit sind zu zahlen.

Aber der Finanzmarkt ist auch ein schwer zu erschließender Markt. Die Genauigkeit der Daten, die Rückverfolgbarkeit der Schlussfolgerungen und die Ausführungsberechtigungen müssen allen Prüfungen standhalten. Ein allgemeiner Agent, der im offenen Netz gut funktioniert, ist nach dem Eintritt in den Finanzbetriebsablauf möglicherweise nicht mehr zuverlässig.

Derzeit gibt es unter den großen Technologiekonzernen noch keinen Konsens darüber, ob der Finanzbereich eine eigene Agentenversion wert ist.

Die Trennlinie der Kundengruppen

Obwohl ByteDance, Baidu und Tencent ihre Agenten bereits in den Finanzbereich ausgedehnt haben, zielen sie derzeit nicht auf denselben Markt ab.

Derzeit liegt der Hauptfokus von Kouzai (ByteDance) und Kuku AI (Baidu) im Finanzszenario eher auf dem Endkundenmarkt (C-Ende).

Das Konzept von Kouzai besteht darin, professionelle Finanzfunktionen direkt in den Agenten zu integrieren. Derzeit sind im Fähigkeitenshop von Kouzai eine Reihe von Finanzfähigkeiten von Institutionen wie GF Securities und Guosen Securities online gestellt worden. Zum Beispiel decken die 8 von GF Securities bereitgestellten Fähigkeiten häufige Investmentforschungsszenarien wie Finanzvergleich, Top-Handelsliste, ETF-Auswahl, ungewöhnliche ETF-Kapitalbewegungen und Fonds-Sparpläne ab.

Das bedeutet, dass die Aktionen, die ursprünglich in der App von Wertpapierhäusern, auf Finanzterminals oder verschiedenen Datenseiten ausgeführt werden mussten, in Fähigkeiten unterteilt werden, die der Agent direkt aufrufen kann.

Der Nutzer muss Kouzai nur sagen, was er erforschen möchte, und es kann die entsprechenden Fähigkeiten aufrufen, um Marktdaten und Finanzdaten abzufragen, Unternehmen zu vergleichen, ETFs auszuwählen oder Fondsinformationen zu organisieren. Mehrere Fähigkeiten können zudem zu fortlaufenden Aufgaben kombiniert werden, die für die Organisation von Informationen vor Börsenbeginn, die Überwachung während des Handels und die Nachbereitung nach Börsenschluss verwendet werden.

Baidu geht ebenfalls von den Endnutzern aus. Kuku AI stützt sich auf die Inhalte, Dateien und Speicherfunktionen, die von Baidu Wenku, Baidu Akademia und Baidu Netdisk angesammelt wurden, und ist mit Finanzdaten wie börsennotierten Unternehmen, Aktienmarktdaten, Finanzberichten und Forschungsberichten ausgestattet.

Nachdem der Nutzer eine Forschungsaufgabe gestellt hat, kann Kuku AI die Informationssuche, Datenverarbeitung und Inhaltserstellung abschließen und schließlich direkt Forschungsberichte im Word-Format, Präsentationen für Finanzanalysen oder Finanzmodelle in Excel ausliefern. Aufgaben wie die langfristige Überwachung des Börsengeschehens können zudem in der Cloud weiter ausgeführt werden.

Die Finanzversion von Tencent WorkBuddy zielt dagegen auf den Unternehmensmarkt (B-Ende) ab: Finanzinstitute wie Banken, Wertpapierhäuser und Versicherungen.

Bei der Due-Diligence-Prüfung im Unternehmenskreditgeschäft kann WorkBuddy Materiallisten erstellen, fehlende Punkte identifizieren, Daten wie Gewerbe-, Finanz- und Justizdaten aufrufen, um Risiken kreuzweise zu überprüfen, und dann gemäß den internen Vorlagen der Bank einen ersten Entwurf der Due-Diligence-Unterlagen mit nachweisbaren Grundlagen erstellen. Im Szenario der Fondsforschung müssen Aufgaben wie Fondsauswahl und Portfoliodiagnose erledigt werden. Im Versicherungsszenario müssen zudem Kundendaten, Produktinformationen und die Einhaltung von Marketinginhalten verbunden werden.

Nach Angaben von Tencent ist WorkBuddy seit März dieses Jahres bereits in mehr als 100 Finanzinstitute eingetreten, darunter China International Capital Corporation, SDIC Securities, Ping An Bank und China Taiping.

Allerdings ist diese Anwendung möglicherweise noch auf einen kleinen Bereich innerhalb der Finanzinstitute beschränkt. Laut der Bestätigung von All Weather Technology bei mehreren Wertpapierhäusern werden Büroagenten wie WorkBuddy derzeit intern noch nicht in großem Umfang eingesetzt.

Es wurde noch kein Konsens erzielt

Unter den großen Technologiekonzernen gibt es tatsächlich noch keinen Konsens darüber, ob der Finanzbereich es wert ist, als separate Agentenversion entwickelt zu werden.

Zumindest nach der aktuellen Produktform haben außer Tencent andere große Unternehmen wie ByteDance und Baidu bei der Entwicklung von Agenten noch keine eigenständige „Finanzversion“ von Agenten für Finanzszenarien eingeführt.

Ein interner Mitarbeiter von Kuku AI sagte gegenüber All Weather Technology, dass die Positionierung von Kuku AI weiterhin ein allgemeiner Büroagent ist, und der Finanzbereich wird eher als „Beispiel“ verwendet, das die Fähigkeit zur Bewältigung komplexer Aufgaben demonstriert.

Der Grund ist leicht verständlich. Der Finanzbereich ist hochgradig spezialisiert und verfügt über eine große Datenmenge. Eine Aufgabe erfordert oft mehrere Schritte wie Informationssuche, Datenverarbeitung, Kreuzprüfung, Analyse und schließlich die Auslieferung. Wenn der Agent komplexe Aufgaben wie die im Finanzbereich erfolgreich ausführen kann, kann er auch intuitiv beweisen, in welchem Umfang ein allgemeiner Agent die Arbeit erledigen kann.

Der genannte Mitarbeiter sagte, dass Kuku AI in Zukunft weiterhin Fachwissen und Fähigkeiten für mehr Branchen erweitern wird, anstatt sich ausschließlich auf die weitere Entwicklung im Finanzbereich zu konzentrieren.

Dies spiegelt tatsächlich ein ungelöstes Problem wider, das entsteht, wenn Büroagenten in vertikale Branchen vordringen: Sollte der allgemeine Agent seine Fähigkeiten durch Datenverbindungen, Wissensdatenbanken und Fähigkeiten ständig erweitern, oder sollte er tiefer gehen und für hochwertige Branchen wie Finanzen, Recht und Gesundheitswesen jeweils ein tiefergehendes eigenes Produkt entwickeln?

Die Antwort ist noch nicht gefunden, aber der Finanzbereich ist tatsächlich eine der Branchen, die bei Anbietern am ehesten den Drang auslösen, „eine Ebene tiefer zu gehen“.

Auf der einen Seite ist der Wert der Arbeitsstunden in Positionen wie Investmentbanking, Investmentforschung, Vermögensverwaltung und Kreditgeschäft hoch, aber ein großer Teil der Zeit wird für Prozesse wie die Suche nach Mitteilungen, das Extrahieren von Daten, die Aktualisierung von Modellen, die Überprüfung von Gewerbe- und Justizinformationen, die Organisation von Sitzungsprotokollen und die Erstellung von Materialien aufgewendet.

Auf der anderen Seite basieren viele Arbeiten im Finanzbereich bereits auf digitalen Materialien. Marktdaten, Finanzberichte, Mitteilungen, Forschungsberichte, Gewerbe- und Justizinformationen sowie interne Forschungsunterlagen von Institutionen liegen größtenteils bereits in Form strukturierter Daten oder elektronischer Dokumente vor.

Vielleicht gerade wegen dieser Vorteile hat WorkBuddy dieses Mal direkt die Finanzversion vorgestellt, um ein eigenes Produkt speziell für Institutionen wie Banken, Wertpapierhäuser und Versicherungen zu entwickeln.

Dies ist auch ein radikalerer Testlauf: Wenn Finanzinstitute bereit sind, für einen spezialisierten Branchenagenten zu zahlen, bedeutet dies, dass Büroagenten die Möglichkeit haben, vom Verkauf allgemeiner Produktivitätstools in einen Markt mit branchenspezifischer Preisgestaltung einzutreten.

Aber die Schwierigkeit in der Finanzbranche liegt auch darin, dass sie eine stark regulierte Branche ist.

Diesen Juni hat die Nationale Finanzaufsichtsbehörde die „Leitlinien für die sichere Entwicklung und Anwendung von künstlicher Intelligenz im Banken- und Versicherungsbereich“ veröffentlicht, die Geldtransaktionen, Vermögensbewertung, Kreditgenehmigung, Versicherungsannahme und -entschädigung sowie Risikomanagement als hochriskante Anwendungen von künstlicher Intelligenz einordnen und verlangen, dass für wichtige Gliederungen Mechanismen zur menschlichen Überwachung und Intervention eingerichtet werden.

Für wichtige Entscheidungen, die die Rechte und Interessen von Kunden berühren oder wesentliche finanzielle Auswirkungen haben, verlangt die Aufsichtsbehörde die Einrichtung von Knotenpunkten für menschliche Überprüfung und die Aufbewahrung von Aufzeichnungen wie Originaldaten und Inferenzpfaden. Das Dokument weist zudem ausdrücklich darauf hin, dass Agentensysteme Risiken wie Datenlecks, unbefugten Zugriff, Missbrauch von Tools und außer Kontrolle geratenen Betriebsabläufen vorbeugen müssen.

All dies stellt höhere Anforderungen an Finanzagenten. Auf der einen Seite ist der Finanzbereich möglicherweise einer der Märkte, bei denen sich die wirtschaftliche Rechnung für die Implementierung von Agenten leicht berechnen lässt, auf der anderen Seite ist er auch die Branche, die die Anbieter am frühesten dazu zwingt, Fragen zur Datensicherheit, Zuverlässigkeit von Modellen, Berechtigungsverwaltung und Verantwortungsgrenzen zu beantworten.

Die Wall Street hat die Preisgestaltung bereits vorgegeben

Auch große ausländische Unternehmen haben noch keine einheitliche Antwort darauf gefunden, ob der Finanzbereich als ein professionelles Szenario innerhalb eines allgemeinen Agenten behandelt oder weiter zu einem eigenständigen Branchenprodukt entwickelt werden soll.

OpenAI neigt eher zum ersten Weg: Es integriert ChatGPT über das Plug-in für Investmentbanking in die Szenarien des Investmentbankings, wo Aufgaben wie Unternehmensübersicht, Analyse vergleichbarer Unternehmen, Erstellung von Pitchbooks und Due-Diligence-Unterlagen erledigt werden können. Gleichzeitig arbeitet es mit PricewaterhouseCoopers zusammen, um den Agenten auf die Arbeitsabläufe von Finanzvorständen wie Prognose, Berichterstattung und Monatsabschluss auszudehnen.

Anthropic baut die Fähigkeiten für Finanzszenarien ebenfalls auf dem allgemeinen Produktsystem von Claude auf.

Dieses Jahr hat Anthropic 10 Vorlagen für Finanzagenten vorgestellt, die Szenarien wie Pitchbook, KYC, Finanzmodellierung, Bewertungsprüfung und Monatsabschluss abdecken, und gleichzeitig Claude an professionelle Finanzdatenquellen wie Excel, PowerPoint, Word sowie FactSet, S&P Capital IQ und MSCI angeschlossen.

Im Gegensatz dazu hat Google den direkten Weg zur Entwicklung einer Branchenversion gewählt.

Diesen August hat Google Gemini Enterprise for Financial Services vorgestellt, das speziell für Kapitalmärkte und das Unternehmensbankgeschäft ausgerichtet ist, mit mehr als 50 integrierten Finanzfähigkeiten und Verbindungen zu professionellen Datenquellen wie FactSet, Moody’s, MSCI und PitchBook.

Obwohl die Branche noch keinen Konsens erzielt hat, hat die Wall Street bereits die Preisgestaltung dafür vorgegeben.

Im April 2025 hat das Finanz-KI-Unternehmen Rogo eine Finanzierungsrunde der Serie B in Höhe von 50 Millionen US-Dollar abgeschlossen, mit einer Bewertung von etwa 350 Millionen US-Dollar. Bis dieses Jahr ist die Bewertung bereits auf etwa 2 Milliarden US-Dollar gestiegen, was innerhalb eines Jahres fast dem Sechsfachen des ursprünglichen Werts entspricht.

Hinter der stetig steigenden Bewertung durch das Kapital löst Rogo tatsächlich die Lücke zwischen dem Basismodell und der praktischen Finanzarbeit.

Nach unten verbindet Rogo professionelle Datenbanken wie Capital IQ und FactSet. Nach oben kann es direkt nutzbare Excel-Modelle, Präsentationen und Forschungsberichte erstellen und gleichzeitig die Datenquellen und Zitate aus Originaldokumenten behalten, sodass Analysten zur Überprüfung der Ergebnisse zurück zu Finanzberichten, Telefonkonferenzen und Investorenmaterialien gelangen können.

Derzeit bedient Rogo bereits mehr als 300 Institutionen und deckt über 40.000 Finanzfachleute ab.

Insgesamt betrachtet gibt es noch keine Standardantwort darauf, in welcher Produktform Finanzagenten letztendlich existieren sollen. Es kann sich um Fähigkeiten innerhalb eines allgemeinen Agenten, um eine Reihe von Vorlagen für Finanzagenten oder wie bei Google und WorkBuddy um eine eigenständige Branchenversion handeln.

Wenn Finanzinstitute letztendlich bereit sind, für tiefere Datenverbindungen, Anpassungen von Arbeitsabläufen und Sicherheitsverwaltung zusätzlich zu zahlen, kann sich die Finanzversion des Agenten von einem heutigen Testprodukt zu einer eigenständigen Softwarekategorie entwickeln, und weitere hochwertige Branchen werden entlang dieses Weges neu segmentiert.

Wenn dagegen allgemeine Agenten durch leistungsstärkere Modelle, umfangreichere Fähigkeiten und Datenkonnektoren ausreichen, um den Großteil der Finanzanforderungen abzudecken, könnte der Spielraum für die sogenannte „Branchenversion“ wieder eingeschränkt werden.

Dieser Artikel stammt aus dem WeChat-Offiziellen Konto „All Weather Technology“ (ID: iawtmt), Autor: All Weather Technology, veröffentlicht mit Genehmigung von 36Kr.