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Agentic Engineering im Finanzsektor konzentriert sich auf die Schaffung von KI-Agenten, die über die reine Automatisierung vordefinierter Regeln hinausgehen. Diese Agenten können ihre Umgebung wahrnehmen, Informationen verarbeiten, eigenständige Entscheidungen treffen und mehrstufige Aktionen ausführen, während sie kontinuierlich lernen und sich verbessern. Im Gegensatz zu traditioneller Automatisierungssoftware, die starren Skripten folgt, oder generativer KI, die Inhalte auf Basis von Prompts erstellt, agieren agentische Systeme proaktiv und adaptiv. Sie nutzen maschinelles Lernen, quantitative Modelle und natürliche Sprachverarbeitung, um komplexe Aufgaben zu bewältigen, die zuvor menschliches Urteilsvermögen erforderten.

Ein zentrales Merkmal agentischer Systeme ist ihre Autonomie, die es ihnen ermöglicht, Finanzaufgaben wie die Analyse von Marktdaten, die Abwicklung von Transaktionen und die Anpassung von Strategien in Echtzeit durchzuführen. Beispielsweise können im Vermögensmanagement agentische KI-Systeme nicht nur Portfolios nach einem Zeitplan neu ausbalancieren, sondern auch Echtzeit-Marktdaten analysieren, Szenarien simulieren und autonome Trades ausführen, um reaktionsschnellere und maßgeschneiderte Anlagestrategien zu liefern. Im Bereich der Betrugserkennung nutzen agentische KI-Systeme fortschrittliche Mustererkennung, um verdächtiges Verhalten zu identifizieren und sofort einzugreifen, wodurch Betrug verhindert wird, bevor er Kunden oder Banken beeinträchtigt.

Die Anwendung von Agentic Engineering erstreckt sich über verschiedene Finanzbereiche. Dazu gehören algorithmischer Handel, Portfolio-Optimierung, Risikomanagement, Betrugserkennung, Kreditwürdigkeitsprüfung, Compliance-Überwachung und die Automatisierung von Buchhaltungs- und Finanzprozessen. Goldman Sachs setzt beispielsweise autonome KI-Agenten ein, um Kernfunktionen in den Bereichen Buchhaltung, Compliance und operatives Finanzwesen zu automatisieren, die traditionell arbeitsintensiv waren und große Datenmengen gegen strenge regulatorische Rahmenbedingungen verarbeiten müssen. Diese Systeme können auch bei der Erstellung von Finanzprognosen helfen, indem sie kontinuierlich Echtzeitdaten sammeln und Szenariomodelle ausführen, um täglich aktualisierte Prognosen zu erstellen.

Die Vorteile von Agentic Engineering im Finanzwesen umfassen eine erhebliche Steigerung der Effizienz, Genauigkeit und Geschwindigkeit bei Finanzoperationen sowie eine Reduzierung manueller Eingriffe und eine verbesserte Risikobewertung. Allerdings bringt die Einführung auch Herausforderungen mit sich, wie die Notwendigkeit robuster Governance-Frameworks, Transparenz der Entscheidungsfindung und die Bewältigung ethischer Fragen. Finanzinstitute müssen sicherstellen, dass die von Agenten abgerufenen Inhalte und durchgeführten Aktionen korrekt, richtlinienkonform und auditierbar sind.