von Henrik Pfeiffer*, 8. Juni 2026
Mehr Alerts, mehr Monitoring, mehr Aufsicht: Viele Banken reagieren darauf noch immer mit dem naheliegendsten Hebel: mehr Personal. Das hilft zwar kurzfristig bei der Abarbeitung, langfristig ist diese Herangehensweise aber nicht nachhaltig. Denn wenn mit jedem zusätzlichen Alert auch der Headcount wächst, wird Anti-Financial-Crime vom Schutzschild zum Kostenblock und bremst genau die Skalierung aus, die Banken im Frontend mühsam aufgebaut haben.
Wie real dieser Druck ist, zeigen die Aufseher. Die britische Financial Conduct Authority (FCA) belegte Monzo 2025 wegen gravierender Mängel bei den Financial-Crime-Kontrollen mit einer Strafe von gut 21 Mio. Pfund. In Deutschland verhängte die Bundesanstalt für Finanzdienstleistungsaufsicht gegen J.P. Morgan SE ein Bußgeld von 45 Mio. Euro, unter anderem wegen systematisch verspäteter Verdachtsmeldungen. Die Botschaft dahinter ist klar: Zusätzliche personelle Ressourcen können kurzfristig entlasten, nachhaltige Verbesserungen entstehen jedoch vor allem durch effiziente und robuste Prozesse.
Gleichzeitig wächst die operative Last weiter. Laut EZB stieg im ersten Halbjahr 2025 die Zahl der bargeldlosen Zahlungen im Euroraum um 7,7%, E-Geld-Zahlungen legten sogar um 10,7% zu. Für Neobanken, Zahlungsanbieter und digitale Geschäftsmodelle ist das zunächst eine gute Nachricht. Für AFC-Teams heißt das allerdings vor allem: Mehr Datenpunkte, neue und sich ständig verändernde Muster, mehr Alerts und mehr Druck in der täglichen Fallbearbeitung.
Parallel verschärft das EU-Anti-Geldwäschepaket die Erwartungen an Wirksamkeit, Nachweisbarkeit und Aufsichtsdialog. Ab 2028 wird die neue EU-Behörde AMLA bis zu 40 der risikoreichsten Institute oder Gruppen direkt beaufsichtigen. Für viele Häuser ist das ein zusätzlicher Treiber, Risiken früher und belastbarer zu beherrschen, um nicht als besonders risikoreich eingestuft zu werden.
Unter diesen Bedingungen wirkt der reflexhafte Griff nach zusätzlichem Personal nachvollziehbar: Mehr Personal sichert zunächst einmal die unverzügliche Abarbeitung eingehender Alerts. Nur: Institute müssen dafür kurzfristig neues Personal finden, technisch und fachlich einarbeiten und in die bestehende Organisation integrieren. Genau das macht AFC auf Dauer zu einem linearen Kostenblock. Viele Banken versuchen zwar, den Druck zusätzlich über Near- und Offshoring-Kapazitäten abzufedern. Das bringt allerdings die bekannten regulatorischen und organisatorischen Probleme gleich mit.
Das Kernproblem ist selten die schiere Zahl der Alerts, sondern vor allem die Art, wie sie bearbeitet werden. In vielen Häusern springen Analysten noch immer zwischen Kernbankensystem, KYC-Datenbank, Customer-Relationship-Management-System, Dokumentationsoberfläche, externen Registern und Open-Source-Recherche hin und her, ziehen Daten manuell zusammen, kopieren Ergebnisse in andere Anwendungen und bauen daraus erst einmal einen Report.
Mit diesem Arbeitsansatz fließen oft 70-80% der Arbeitszeit in Datensammlung, -aufbereitung und Dokumentation, nicht in die eigentliche risikosensitive Bewertung. Während das Frontoffice digital arbeitet und skaliert, läuft das AFC-Backoffice vielerorts noch in manuellen Prozessen, die langsam und teuer sind. Dazu kommt das False-Positive-Problem. Klassische regelbasierte Monitoring-Systeme sind wegen ihrer starren Logik fehleranfällig. Selbst wenn Banken ihre Szenarien und Schwellenwerte laufend nachjustieren, bleibt das Dilemma bestehen: Weniger False Positives können schnell mehr False Negatives bedeuten. Und selbst wenn die Trefferquote steigt, bleibt der Prozess häufig manuell, langsam und teuer.
Wenn das eigentliche Problem in der Bearbeitung liegt, wird genau hier Agentic AI interessant. Zentral ist dabei aus unserer Sicht ein klarer Grundsatz: Die Entscheidungs- und Handlungshoheit bleibt beim Menschen, die Künstliche Intelligenz bereitet Entscheidungen autonom vor. Genau darin liegt der Unterschied zu einem Copiloten, der auf Anfrage Text produziert – ein Assistent hilft auf Zuruf, ein Agent arbeitet einen Fall selbstständig ab.
Im konkreten AFC-Prozess bedeutet das: Ein Orchestrator-Agent nimmt den Alert entgegen und zerlegt die Investigation in Teilaufgaben. Sub-Agenten ziehen parallel KYC-Daten, Transaktionshistorien, CRM-Informationen, externe Registertreffer und OSINT-Hinweise. Ein weiterer Agent führt diese Informationen zusammen, gleicht sie mit dem bekannten Kundenprofil und dem bisherigen Transaktionsverhalten ab und markiert Abweichungen und Auffälligkeiten. Ein Dokumentations-Agent baut daraus auf Basis der zusammengetragenen Daten einen strukturierten Bericht mit Red Flags, Analyse und Handlungsempfehlung.
Der menschliche Analyst steigt also erst an dieser Stelle ein und trifft die finale Entscheidung. Genau dieses Zusammenspiel von Orchestrator, Sub-Agenten und Human-in-the-Loop beschreibt einen vielversprechenden Anwendungsfall für Agentic AI in AFC-Teams.
Der entscheidende Punkt dabei: Das Tool ersetzt keine Kernsysteme der jeweiligen Banken. Es legt sich als Overlay auf die bestehende Landschaft, bindet sich über APIs sowie Prozess- und User-Interface-Automation an relevante Anwendungen an und orchestriert den Fall systemübergreifend. Für Banken und Fintechs ist das zentral, weil der Schritt in Richtung Agentic AI damit kein jahrelanges Rip-and-Replace-Projekt voraussetzt. Zugleich gilt: Die Technik löst das Problem nicht von selbst.
Agenten sind auf qualitativ hochwertige Daten und klar definierte Regeln angewiesen. Unvollständige KYC-Daten, fragmentierte Systemlandschaften und uneinheitliche Richtlinien werden durch den Einsatz von KI nicht automatisch verbessert, sondern treten in ihrer Wirkung lediglich deutlicher hervor.
Die Einsparpotenziale dieses Ansatzes resultieren nicht aus einem einzelnen KI-Modell, sondern aus einer veränderten Arbeitsteilung. Ein wesentlicher Effekt liegt in der Reduktion manueller Aufwände für Suche und Datentransfer: Wenn KYC-Daten, Transaktionshistorien, externe Hinweise und interne Tickets zentral verfügbar sind, entfällt das separate Zusammenführen dieser Informationen weitgehend.
Zweitens laufen viele Schritte parallel statt nacheinander. Wo heute eine Analystin oder ein Analyst ein System nach dem anderen öffnet, Daten prüft, Screenshots erstellt und Notizen überträgt, können Sub-Agenten diese Aufgaben gleichzeitig bearbeiten.
Drittens arbeitet ein solches Agentennetzwerk rund um die Uhr. Das hilft, Rückstände über Nacht oder über das Wochenende abzubauen und Service-Levels stabiler einzuhalten.
Viertens steigt die Konsistenz. Jeder Fall wird nach derselben Logik dokumentiert, jede Quelle wird nachvollziehbar erfasst, jede Empfehlung ist auditierbar. Das reduziert Nacharbeiten und verbessert die Ergebnisse der internen Qualitätssicherung sowie den Aufsichtsdialog.
In einem belastbaren Setup mit Datenplattform, Policy-Anbindung und klaren Governance-Regeln sind deshalb Kostenreduktionen von 40 bis 60 Prozent im operativen Betrieb realistisch, vor allem dort, wo heute noch stark manuell gearbeitet wird. Zugleich wird das Transaktionsmonitoring insgesamt nicht nur effizienter, sondern auch aufsichtsfähig erklärbar, weil jede Entscheidung rückverfolgbar bleibt.
Die Technik in Form von Agentic AI steht bereit. Die zentrale Frage ist nun, welche Institute den nächsten Entwicklungsschritt vollziehen, also über reine Pilotanwendungen hinausgehen und digitale Analysten so in ihre AFC-Teams integrieren, dass im operativen Alltag messbare Entlastung, fundiertere Entscheidungen und eine höhere Skalierbarkeit erreicht werden.
Wer diesen Wandel sauber organisiert, gibt KI-Agenten nicht nur einen Platz im System, sondern heißt sie als neue operative Kraft im Team gewissermaßen willkommen.
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*Henrik Pfeiffer ist „Senior Process Officer“ im AFC-Team der Management- und Technologie-Beratung Sopra Steria. In einem Whitepaper stellt er die Ökonomie der Ineffizienz und die Möglichkeiten von Agentic AI im Transaktionsmonitoring dar. Sopra Steria ist Content-Partner von Finanz-Szene. Mehr zum Partner-Modell erfahren Sie hier.
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