BANKINGNEWS: Herr Klotz, KI-Agenten gehören derzeit zu den meistdiskutierten Entwicklungen rund um künstliche Intelligenz. Warum erleben wir gerade jetzt diesen Sprung von generativer KI hin zu agentischen Systemen?
Maik Klotz: Weil die Sprachmodelle inzwischen gut genug sind. Sie geben nicht mehr nur Antworten auf Fragen, sondern erfassen Zusammenhänge und Kontext und das deutlich besser als noch vor ein paar Monaten. Wenn Chatbots das Gehirn waren, sind Agenten der Körper: Sie können nicht nur antworten, sie können Dinge erledigen. Der Sprung vom Chatbot zum Agenten fühlt sich groß an, aber trotzdem stehen wir noch am Anfang. Was Agenten heute zuverlässig erledigen, findet vor allem im Office-Umfeld statt. Echte Alltags-Agenten für die breite Masse entstehen gerade erst. Mit jedem neuen Sprachmodell wachsen die Fähigkeiten. Parallel dazu wird es immer mehr spezialisierte Agenten geben. Ein Agent, der meine Steuererklärung macht, muss nicht wissen, wie man Programmcode schreibt. Und diese spezialisierten Agenten lassen sich natürlich auch deutlich einfacher realisieren.
Wo sehen Sie heute bereits sinnvolle Einsatzmöglichkeiten für KI-Agenten im Banking, sowohl auf Kundenseite als auch innerhalb einer Bank?
Für Banken gilt das Gleiche wie für fast alle Unternehmen: KI-Agenten machen Backend-Prozesse effizienter und günstiger. Im Kern also Prozessoptimierung, wie bei jeder neuen Technologie. Für mich ist das der weniger spannende Teil, das passiert ohnehin. Der größere Impact liegt auf der Kundenseite. Laut einer Bitkom-Studie vom April 2026 nutzen rund zwei Drittel der Menschen in Deutschland ab 16 Jahren Anwendungen wie ChatGPT oder Claude. Tendenz steigend. Mit dieser Nutzung verändert sich die Erwartungshaltung an digitale Lösungen. Auch an die von Banken. Vergleichbar ist das mit dem Start des App Store 2008. Das iPhone hat verändert, wie Menschen mit digitalen Diensten umgehen. Beim Thema KI erleben wir denselben Wirkmechanismus, nur viel schneller und noch grundlegender. Waren die Apps damals nur ein weiteres Frontend, sind Chatbots oder AI Agenten viel mehr, denn sie liefern Antworten auf jedwede Frage.
„Kunden nutzen das, was für sie am besten passt. Das lässt sich teils steuern, am Ende ist es aber ein Kampf gegen Windmühlen“
Wie weit sind Banken bei diesem Thema tatsächlich schon?
Pauschal lässt sich das nicht beantworten, und wir wissen nicht immer, was im Hintergrund passiert. Da, wo ich arbeite, in der Sparkassen-Finanzgruppe, würde ich sagen: weiter, als man vielleicht glaubt. Die gute Nachricht: ich sehe das Thema Chatbots, also das, was Kunden am meisten nutzen gar nicht als den spannendsten Anwendungsfall. Interessant wird es bei Agentic, wenn Agenten anfangen, Aufgaben proaktiv zu erledigen. Open-Source-Projekte wie OpenClaw oder Hermes zeigen, wohin die Reise geht, die großen Plattformen haben das Thema für sich entdeckt, und im E-Commerce ist mit Agentic Commerce ein regelrechter Goldrausch ausgebrochen. Beim Endkunden ist davon aber noch nicht viel angekommen. Zurücklehnen sollte man sich trotzdem nicht, denn das Zeitfenster ist eher klein als groß. Für Banken sehe ich im Bereich Agentic AI sogar den größeren Hebel als im E-Commerce. Einkaufen ist für viele Menschen mit Belohnung verbunden. Will man das wirklich an einen Agenten abgeben? Bei Toilettenpapier vielleicht. Bei anderen Dingen bin ich skeptisch. Und selbst beim Toilettenpapier bleibt die Frage, ob ich mich auf den Agenten verlassen will. Amazon hat es mit Alexa nicht geschafft, dass Menschen ihre Alltagseinkäufe per Sprachbefehl erledigen. Beim Banking ist die Lage eine andere: Rechnungen zu bezahlen ist schlicht lästig. Ein Agent könnte das autark übernehmen und dabei nicht nur zahlen, sondern auch den richtigen Zeitpunkt wählen, damit der Cashflow stimmt. Agentic AI kommt so oder so. Die Frage ist nicht ob, sondern wann und welche Anwendungsfälle am Ende wirklich tragen.
Banken haben enorme Summen investiert, um ihre digitalen Kundenschnittstellen selbst zu kontrollieren. Droht diese Schnittstelle nun zu ChatGPT, Claude und anderen KI-Plattformen abzuwandern?
Ja. Aber muss man diesen Kampf überhaupt führen? Die Vergangenheit zeigt: Kunden nutzen das, was für sie am besten passt. Das lässt sich in Maßen steuern, am Ende ist es aber ein Kampf gegen Windmühlen. Die wichtigere Frage ist, dort zu sein, wo die Kunden sind. Wenn sie künftig mehr im Chatbot unterwegs sind als im Browser, muss man diesen Kanal eben gut bespielen. Und eines darf man bei aller Aufregung um die Kundenschnittstelle nicht vergessen: Es hat noch kein Kunde in Europa ein Girokonto bei Google oder Apple eröffnet. Die Kundenbeziehung liegt nach wie vor zu 100 Prozent bei den Banken.
Sie haben mit simplebanking selbst einen Banking-Agenten gebaut. Was wollten Sie damit ursprünglich herausfinden?
Ich bin ein großer Freund von „eat your own dog food“: über Technologie nicht nur reden, sondern sie auch einsetzen. simplebanking war mein Lackmustest: kann ein Mensch mit einer Produktidee und etwas technischem Verständnis mit Hilfe von KI eine echte, produktive App bauen? Kurze Antwort: ja. Lange Antwort: Es ist viel Arbeit. Der Agent stand dabei anfangs gar nicht im Fokus, sondern die Banking-App selbst. simplebanking ist für den Mac gebaut und hat einen einfachen Use Case: Überblick geben. Die einfachste Form von Überblick ist der Kontostand. Warum den also nicht mit einem Klick zeigen? Genau das macht die App: Sie sitzt in der Menüleiste und zeigt Kontostand und Umsätze. Mit der Zeit kamen weitere Übersichten dazu, immer mit derselben Frage im Kopf: Wo steht der Nutzer finanziell? Die App wechselt je nach Kontostand die Farbe, und sie zeigt, wie viel Geld bis zum nächsten Gehaltseingang tatsächlich noch zur Verfügung steht. Visuell reduziert, ohne Zahlenfriedhof. Die wichtigste Lernkurve war das Nutzerfeedback. Ich musste es nicht einmal einfordern, es kam von allein. Der Ausbau zu einem einfachen Agenten war dann der nächste logische Schritt. Ich wollte wissen: Wie geht das und wie muss es für Nutzer aussehen?
Wie funktioniert simplebanking konkret – und was kann der Agent heute?
Technisch ist simplebanking eine native Mac-App, die per reguliertem Open Banking API, in meinem Fall YAXI, lesend auf Konten zugreift. In Deutschland deckt YAXI nahezu alle Institute ab, dazu kommen Banken in Österreich, Frankreich, Italien, Spanien, den Niederlanden, Belgien, Luxemburg und Großbritannien. Es wird kein neues Konto eröffnet und nichts umgezogen, die App legt sich über das, was ohnehin da ist. Im Alltag ist das erst einmal simpel: ein Klick in die Menüleiste, Kontostand da. Dahinter liegen kategorisierte Umsätze, Multibanking mit einer gemeinsamen Inbox, eine Fixkosten- und Abo-Übersicht, ein Ausgabenkalender und ein Financial Health Score. Über das Add-on simplesend lassen sich SEPA-Überweisungen direkt aus der Menüleiste anstoßen, inklusive Rechnungserkennung per PDF. Der Agenten-Teil läuft über MCP, das Model Context Protocol. Vereinfacht gesagt ist das eine Steckdose: simplebanking stellt die Finanzdaten bereit, ein Modell wie Claude steckt sich an. Dann kann man einfach fragen: „Wo geht mein Geld hin?“ oder „Kann ich mir das gerade leisten?“ und bekommt eine Antwort auf Basis der eigenen echten Umsätze statt auf Basis von Allgemeinplätzen. Wichtig ist mir dabei die Grenze: Der Agent liest und analysiert, er handelt nicht eigenmächtig. Eine Zahlung wird vorbereitet, freigegeben wird sie vom Nutzer. Das Ganze ist heute noch Beta und genau das ist die richtige Reihenfolge. Erst Vertrauen, dann Autonomie.
„KI verschiebt den Aufwand, sie schafft ihn nicht ab.“
Welche Erfahrungen beim Bau von simplebanking haben Ihre Sicht auf KI-Agenten im Banking verändert? Gab es etwas, das überraschend einfach oder überraschend schwierig war?
Überraschend einfach war, wie schnell man zu einem MVP kommt. Was früher ein Projekt mit Team, Budget und Roadmap war, steht heute an einem Wochenende. Überraschend schwierig war alles danach. Die letzten zehn Prozent: Feintuning, Edge Cases, Fehlerverhalten, die richtige Formulierung an der richtigen Stelle haben um ein Vielfaches länger gedauert als der komplette erste Wurf. Das ist die eigentliche Lektion: KI verschiebt den Aufwand, sie schafft ihn nicht ab. Der Prototyp ist geschenkt, das Produkt nicht. Für meine Sicht auf Agenten im Banking heißt das: Die Demo ist nie das Problem. Das Problem ist der Tag, an dem etwas nicht funktioniert.
Was können Banken aus einem solchen Experiment lernen? Welche technischen und organisatorischen Voraussetzungen müssen sie schaffen, damit ihre Produkte und Dienstleistungen künftig überhaupt sinnvoll von KI-Agenten genutzt werden können?
Zwei Dinge. Erstens, organisatorisch: Prototyping dauert keine Wochen mehr, sondern Tage. Und mit so einem Prototypen holt man extrem schnell echtes Feedback ein. Von echten Nutzern. Wer das ernst nimmt, kann seine Entwicklungsgeschwindigkeit drastisch erhöhen. Die Frage dahinter ist weniger technisch als kulturell: Darf man einfach etwas bauen und mit Nutzern erproben, bevor ein Business Case dranhängt? Zweitens, technisch: Wenn Produkte künftig von Agenten genutzt werden sollen, brauchen sie eine maschinenlesbare Tür. Heute heißt die MCP, morgen vielleicht anders. Aber das Prinzip bleibt. Jede Bank sollte sich fragen: Was von dem, was ich anbiete, kann ein Agent überhaupt aufrufen? Wenn die Antwort „nichts“ lautet, existiert man in dieser Welt schlicht nicht. Eine schöne App hilft dann wenig, wenn niemand mehr hinschaut. Dazu gehört das Unangenehme: saubere APIs, klare Berechtigungen, nachvollziehbare Protokolle und die Fähigkeit, gegenüber einer Maschine zu belegen, wer hier gerade mit welchem Mandat handelt. Das ist im Kern keine KI-Frage. Das ist Hausaufgabe.
„Vertrauen entsteht nicht dadurch, dass etwas im Hintergrund passiert, sondern dadurch, dass ich es nachvollziehen kann.“
Wenn Sie fünf Jahre vorausblicken: Werden wir dann noch für jede Bank eine eigene App öffnen oder wird ein persönlicher KI-Agent zum zentralen Zugang zu unseren Finanzen?
Ja und ja. Ich sehe eine Welt, in der beides koexistiert. Für vieles wird der Agent der bequemere Weg sein: Rechnungen, Auswertungen, alles, was mehr als ein Klick dauert. Aber es gibt Momente, in denen Menschen sehen und selbst entscheiden wollen. Beim Hauskauf, bei der Altersvorsorge, wenn es am Monatsende knapp wird. Da will ich keinen Chat, da will ich hinschauen. Vertrauen entsteht nicht dadurch, dass etwas im Hintergrund passiert, sondern dadurch, dass ich es nachvollziehen kann. Die Banking-App verschwindet also nicht. Sie verliert nur ihre Rolle als singulärer Eingang. Die interessantere Frage ist ohnehin eine andere: Wem gehört dieser Agent? Das ist die Entscheidung, die Banken in den nächsten Jahren treffen müssen.
Interview: Daniel Fernandez
Maik Klotz ist Berater, Sprecher und Autor zu den Themen Banking, Payment und Retail. Er hat das globale Marketing von Paymenttools, einem Start-up der REWE Group geleitet und arbeitet seit September 2023 im Bereich Digital Payments beim DSGV. Seit vielen Jahren berät er Unternehmen zu kundenzentrierten Innovationsmethoden und der Fokussierung auf den Nutzer. Zudem ist er Mitbegründer von paymentandbanking.com.
Daniel Fernandez ist seit 2025 Chefredakteur der BANKINGNEWS. Seine journalistische Laufbahn begann er 2017 in der Redaktion als Volontär. Er studierte English Studies an der Universität Bonn (B.A. 2016) und vertiefte seine akademische Ausbildung mit einem Master in English Literatures and Cultures, den er ebenfalls in Bonn abschloss. Erste redaktionelle Erfahrungen sammelte er parallel zum Studium als freier Werbetexter.