Es ist 7 Uhr morgens an einem Montag.
Eine Compliance-Beauftragte öffnet ihr Dashboard. Über Nacht hat ein KI-Agent eine verdächtige Transaktion markiert, die relevanten Daten zusammengestellt und einen Bericht vorbereitet.
Was früher Tage dauerte, geschieht jetzt in Stunden.
Das ist Agentische KI, live im Einsatz in den Workflows von ServiceNow.

Ich habe sie gesehen. Ich habe sie implementiert.
Das ist kein Versprechen, das ist Transformation.

Was ist Agentische KI?

Agentische KI bezeichnet KI-Agenten, die autonom handeln können, über Systeme und Workflows hinweg, ohne jede Schritt-für-Schritt-Anweisung eines Menschen.
Das sind keine Chatbots. Diese Agenten können beobachten, schlussfolgern und Entscheidungen ausführen.

Sie arbeiten kontinuierlich, reagieren kontextbezogen und skalieren sofort.
Agentische KI ist probabilistisch, das heißt, sie bewertet Muster, um wahrscheinliche Ergebnisse zu bestimmen, und passt sich neuen Daten und Bedingungen an, anstatt starr festgelegten Regeln zu folgen.

Sie agiert mit einem hohen Grad an Selbstbestimmung, analysiert ständig Informationen, passt Strategien an und trifft Entscheidungen, ohne ständige menschliche Eingriffe.

Mit ServiceNow werden diese Agenten zu echten digitalen Teammitgliedern.
Sie unterstützen nicht nur, sie handeln.

Von Automatisierung zu Autonomie

Klassische Automatisierung folgt Regeln.
Agentische KI passt sich an.

Sie reagiert dynamisch auf Veränderungen, wiederholt Aufgaben bei Bedarf und leitet Workflows neu, basierend auf Echtzeitlogik.
Wenn sich eine Vorschrift ändert, kann der Agent reagieren.
Wenn ein Schritt fehlschlägt, findet er einen alternativen Weg.

Das bedeutet: Workflows entwickeln sich dynamisch weiter, jenseits der starren Grenzen klassischer RPA (Robotic Process Automation), hin zu adaptiven Prozessen, die sich an Kundenbedürfnisse und regulatorische Anforderungen anpassen.

Stell Dir einen ServiceNow-Workflow vor, in dem ein KI-Agent Support-Tickets priorisiert, Antworten verfasst und abgeschlossene Fälle zusammenfasst.
Das spart nicht nur Zeit, es skaliert Intelligenz, ohne mehr Personal einzusetzen.

Agentische KI kann komplexe, mehrstufige Workflows steuern, während sie in Echtzeit lernt und plant, also während der Laufzeit intelligent agiert.

Die fünf Phasen des Handelns agentischer KI

Agentische KI arbeitet typischerweise in fünf Schritten:

1. Identifizieren & Datenerfassung:
   Die KI sammelt und verarbeitet Informationen aus Datenbanken, APIs und anderen Quellen, erkennt Muster und strukturiert die Daten zur Analyse.

2. Schlussfolgern:
   Sie analysiert die Daten, bewertet Zusammenhänge, Risiken und Wahrscheinlichkeiten, um fundierte Entscheidungen vorzubereiten.

3. Planung:
   Statt sofort zu handeln, erstellt die KI einen Plan, priorisiert Aufgaben, erkennt Hindernisse und passt ihre Strategie dynamisch an.

4. Handeln:
   Die KI führt Aufgaben aus, konfiguriert Systeme, startet Prozesse oder löst Workflows aus.
   Wenn ein unerwartetes Ergebnis auftritt, pausiert sie, bewertet und eskaliert.

5. Lernen:
   Nach Abschluss bewertet sie die Ergebnisse, integriert Feedback und verbessert ihre Entscheidungslogik kontinuierlich.

Reale Anwendungen im Bankwesen

Der Finanzsektor profitiert besonders stark von agentischer KI:

Risikomanagement & Compliance

• Automatisiertes, kontinuierliches Risikotracking und Compliance-Prüfungen

• Statt vierteljährlicher Audits überprüft KI täglich Anomalien

• Eine ServiceNow-Implementierung ermöglichte 100 % Audit-Trail-Abdeckung und reduzierte die Vorbereitungszeit um 80 %

• Mit Predictive Analytics werden potenzielle Compliance-Probleme proaktiv erkannt

Audit-Vorbereitung

• KI-Agenten erstellen Audit-Trails automatisch

• Governance-Daten werden in Echtzeit gesammelt und organisiert

• Bei Eintreffen der Prüfer ist der digitale Audit-Ordner bereits vollständig und konform

Case Management

• Ob Kundenservice, Betrugsfälle oder Kreditausnahmen, agentische KI liest Fallinhalte, priorisiert, routet und eskaliert

• Ein Fintech-Kunde reduzierte falsch zugewiesene Tickets drastisch und verbesserte die Erstreaktionszeit um über 40 %

Betrugs- & Streitfallbearbeitung

• Die Commonwealth Bank of Australia nutzt ServiceNow + Agentische KI, um Kartendispute in Minuten zu lösen

• KI analysiert den Fall, wendet Richtlinien an und verfasst Antwortentwürfe

• Nicht berechtigte Dispute werden automatisch abgefangen

• Ergebnis: Schnellere Bearbeitung, geringere Kosten, vollständige Compliance

AML (Anti-Money Laundering) Untersuchungen

• Mehrere KI-Agenten arbeiten zusammen:
  einer sammelt Daten, ein anderer prüft Risikotypologien, ein dritter erstellt Berichte

• Vollständige Fallabdeckung in Minuten statt Wochen

• Menschliche Freigabe erfolgt nur noch am Ende

Autonome Kreditagenten

• Validierung von Krediten, Abruf von Scores, Dokumentenprüfung (OCR/NLP), Entscheidung in Echtzeit

• 60 % weniger Bearbeitungszeit, 30 % geringere Betriebskosten

Die Ergebnisse sprechen für sich

Laut ServiceNow-Studien:

• 18 % weniger Eskalationen

• 33 % schnellere Problemlösungen

• 15–25 Minuten Zeitgewinn bei kritischen Vorfällen

Im Finanzwesen, wo Zeit = Vertrauen, ist das entscheidend.

Banken, die agentische KI einsetzen, berichten von höheren Margen, weniger Fehlern und schnellerem Service.
Eine Umfrage aus 2024 zeigte:

• 22 % der Banken nutzen sie bereits

• 41 % planen die Einführung innerhalb eines Jahres
  KI-reife Banken erzielten ein Margenwachstum von 10,9 % gegenüber 7,8 % im Durchschnitt.

Aber es geht nicht nur um Zahlen:
Mitarbeitende konzentrieren sich auf wertvolle Analysen statt Routinearbeit.
Kunden erhalten schnelle, personalisierte Antworten.
Vertrauen wächst.

Die Realität: Herausforderungen und Erkenntnisse

Es ist kein Zauber, aber es funktioniert.
Erfolg hängt von mehr als Software ab.

1. Datenqualität

KI braucht saubere, verknüpfte Daten.
Viele Banken kämpfen mit Datensilos.
Schritt eins: Integration und Bereinigung.
ServiceNow spricht von einer „Workflow Data Fabric“, die Daten über Silos hinweg verbindet.
Standardisierte Formate, Governance und Duplikatbereinigung sind entscheidend.

2. Altsysteme

Viele Banken arbeiten noch mit alter Technologie.
Lösung: Smart Overlays, KI-Agenten, die per API über bestehende Systeme gelegt werden.
So entstehen moderne Workflows ohne Systemwechsel.
ServiceNow ist dafür prädestiniert, da es sich leicht integrieren und koordinieren lässt.

3. Vertrauen

Menschen trauen KI nicht automatisch.
Starte klein, mit niedrigrisikobehafteten Aufgaben und Human-in-the-Loop-Ansätzen.
Erkläre Entscheidungen („Warum wurde diese Transaktion markiert?“).
Binde Compliance-Teams früh ein und definiere Stop-Bedingungen für sensible Aktionen.

4. Kulturwandel

KI verändert Rollen.
Einige Tätigkeiten entwickeln sich, andere verschwinden.
Positioniere KI als Co-Pilot, nicht Konkurrent.
Schule Teams, beantworte Fragen, zeige konkrete Vorteile (z. B. weniger Überstunden, schnellere Bearbeitungen).
Neue Rollen wie AI Controller können helfen, Vertrauen aufzubauen.

5. Regulierung

Regulatoren verlangen Nachvollziehbarkeit.
Jede Aktion eines Agenten muss protokolliert und erklärbar sein.
Baue Schutzmechanismen ein, Agenten dürfen kritische Schritte nur nach Freigabe ausführen.
Definiere Governance-Policies gemeinsam mit Risiko- und Compliance-Teams.

Der Blick nach vorn

ServiceNow ist bereits für agentische KI gebaut.
Mit dem AI Agent Studio kannst du eigene digitale Mitarbeitende designen.
Vorgefertigte Agentenpakete automatisieren hunderte Workflows.

Beispiel: KPMG Velocity, eine globale Lösung auf Basis der ServiceNow AI Platform, die Finanzen, Beschaffung, HR und IT intelligent vernetzt.

Führende Analysten sprechen von „unsichtbarer Intelligenz“, KI, die tief integriert ist und Prozesse nahtlos antreibt.
Deloitte beschreibt KI-Agenten als „stille Mitarbeiter“, die unauffällig, aber wirksam Prozesse beschleunigen.

Fazit

Ich habe Banken erlebt, die innerhalb eines Jahres von
„Wir trauen KI nicht“ zu
„Wir können ohne sie nicht mehr arbeiten“
gewechselt sind.

Starte klein.
Bereinige deine Daten.
Setze klare Leitplanken.
Schule dein Team.
Und, behandle KI als strategisches Projekt, nicht als Tool.

Die Banken, die jetzt experimentieren und lernen, werden morgen führend sein,
mit geringeren Kosten, höherer Kundenzufriedenheit und mehr Agilität.

Agentische KI ist nicht die Zukunft des Finanzsektors.
👉 Sie ist schon da.
Sie lernt.
Und sie ist bereit, für dich zu arbeiten.