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Agentic AI für die Kreditrisikobewertung von Unternehmenskrediten

KI übernimmt die Routinearbeit. Ihre Kreditanalysten treffen bessere Entscheidungen

Finanzinstitute stehen vor einer doppelten Herausforderung: wachsende Datenmengen effizient verarbeiten – und dabei höchste Standards in der Risikosteuerung und regulatorischen Compliance einhalten.

Agentic AI eröffnet eine neue Arbeitsweise: KI-Agenten analysieren Daten, koordinieren Aufgaben und unterstützen komplexe Entscheidungsprozesse. In der Kreditrisikobewertung führen KI-Agenten Informationen zusammen, extrahieren Finanzdaten, erstellen strukturierte Analysen und bereiten Risikobeurteilungen für die Prüfung durch den Analysten vor.

Das Ergebnis: effizientere und konsistentere Prozesse – bei denen die finale Entscheidung klar beim Menschen liegt.

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Warum Agentic AI entscheidend ist

Manuelle Schritte, verstreute Daten, wachsender Druck

Für die Kreditrisikobewertung von Unternehmenskrediten müssen Daten aus einer Vielzahl von Quellen zusammengeführt werden – darunter Jahresabschlüsse, Marktdaten, interne Richtlinien und historische Kundeninformationen.

Viele Prozessschritte sind nach wie vor manuell und zeitintensiv:

  • Finanzdaten aus Jahresabschlüssen und Berichten extrahieren
  • Daten aus internen und externen Systemen zusammenführen
  • Financial Ratios berechnen und analysieren
  • Credit Memos und Risikoberichte erstellen
  • Konformität mit internen Kreditvergabe-Richtlinien prüfen

Klassische Automatisierung unterstützt einzelne Schritte – den gesamten Kreditprozess kann sie nicht steuern.

Agentic AI schließt diese Lücke: Credit Agents verfolgen definierte Ziele, planen Aufgaben eigenständig, beschaffen Informationen und führen strukturierte Analysen systemübergreifend aus.

Was ist Agentic AI?

Von Predictive Models zu autonomen Agenten

Künstliche Intelligenz im Banking hat sich in mehreren Stufen weiterentwickelt. Predictive AI ermöglichte Machine-Learning-Modelle, die Muster und Risiken in Finanzdaten erkennen. Generative AI eröffnete die Möglichkeit, Erkenntnisse, Zusammenfassungen und qualitative Beurteilungen zu generieren. Agentic AI ist der nächste Schritt: KI-Agenten kombinieren Reasoning, Planung und Automatisierung, um mehrstufige Workflows eigenständig auszuführen – und dabei eng mit menschlichen Experten zusammenzuarbeiten.

Drei Kerneigenschaften definieren Agentic AI:

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Autonomy

Agenten führen Aufgaben selbstständig innerhalb definierter Workflows aus.

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Zielorientierung

Agenten verfolgen konkrete Ziele – etwa die vollständige Vorbereitung einer Kreditrisikobewertung.

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Lernfähigkeit

Agenten lernen aus Feedback und verbessern ihre Ergebnisse kontinuierlich.

So unterstützen Credit Agents den gesamten Kreditrisiko-Workflow

Wie Agentic AI in der Kreditrisikobewertung funktioniert

Im Kreditrisiko-Workflow agieren KI-Agenten als operative Partner der Analysten. Sie übernehmen repetitive Aufgaben und bereiten strukturierte Analysen vor – damit sich Experten auf die Risikobewertung und die eigentliche Entscheidung konzentrieren können.

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Typischer Workflow mit Agentic AI:

  • Eine neue Kreditanfrage oder eine jährliche Überprüfung wird angestoßen.
  • Der Agent prüft, ob alle erforderlichen Daten vorliegen.
  • Jahresabschlüsse werden automatisch extrahiert und strukturiert.
  • Der Agent führt die Finanzanalyse und eine Peer-Group-Analyse durch.
  • Eine strukturierte Risikobeurteilung und ein Credit Memo werden erstellt.
  • Der Credit Analyst prüft die Analyse und trifft die finale Entscheidung.
  • Das Feedback des Analysten fließt in die Wissensbasis des Agenten ein.

Diese Zusammenarbeit reduziert den manuellen Aufwand erheblich – bei gleichzeitig vollständiger menschlicher Kontrolle über den Gesamtprozess.

Agentic AI Insight Guide lesen

Ein Agent. Viele Aufgaben

Was Credit Risk AI Agents leisten

Von Automated Financial Spreading bis zur kontinuierlichen Risikoüberwachung:

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Jahresabschluss-Analyse

Der Credit Agent digitalisiert, strukturiert und analysiert Bilanzen, Gewinn- und Verlustrechnungen sowie Kapitalflussrechnungen und überführt diese Daten in ein standardisiertes Spreading-Template.

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Automated Financial Spreading

Automatische Extraktion und Strukturierung von Finanzdaten aus Berichten durch intelligente Dokumentenverarbeitung und KI.

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Risk Assessment und Rating

Analyse finanzieller und nicht-finanzieller Risikofaktoren zur Unterstützung von Credit Scoring und Risikoklassifizierung.

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Peer-Group und Markt Analyse

Kreditnehmer werden mit Branchenpeers und Markt-Benchmarks verglichen.

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Credit Memo erstellen

Strukturierte Credit Memos und Risikoberichte werden automatisch auf Basis interner Richtlinien erstellt.

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Kontinuierliche Risikoüberwachung

Frühwarnsignale werden erkannt und Risikoüberprüfungen automatisch ausgelöst.

Effektive und verantwortungsvolle Agent-Systeme gestalten

Entwickelt für Governance, Compliance und Skalierbarkeit

Erfolgreiche agentenbasierte Systeme folgen einer klaren Architektur und einem durchdachten Governance-Modell. Finanzinstitute operieren in einem hochregulierten Umfeld – das bedeutet, dass Agentic AI von Beginn an mit robusten Kontrollmechanismen ausgestattet sein muss.

  • Definierte Rollen – Credit Agents haben klar abgegrenzte Verantwortlichkeiten und Aufgaben innerhalb des Workflows.
  • Strukturierter Datenzugriff – Agenten greifen auf relevante interne und externe Datenquellen zu, z. B. Jahresabschlüsse, interne Richtlinien und Marktdaten.
  • Definierte Aktionen und Prompts – Agenten führen spezifische Aufgaben aus, etwa Finanzanalyse, KPI-Berechnungen und Abweichungsanalysen.
  • Guardrails und Compliance Controls – Strikte Leitplanken stellen sicher, dass Agenten ausschließlich relevante Daten verwenden, innerhalb definierter regulatorischer Grenzen agieren und keine unbelegten Schlussfolgerungen ziehen.
  • Native Platform Integration – Credit Agents sind direkt in die Credit Risk Platform eingebettet und ermöglichen effiziente Workflows und kontinuierliche Verbesserung.

Governance-Anforderungen, die standardmäßig erfüllt sind:

Traceability

Alle Agentenaktionen, Prompts und Outputs werden protokolliert – für vollständig nachvollziehbare Entscheidungsprozesse.

Human-in-the-Loop Control

Die finale Entscheidung liegt stets beim Credit Analyst.

Secure Data Processing

Die Plattform gewährleistet Datenschutz und die Einhaltung regulatorischer Anforderungen im Finanzbereich.

Business Outcomes

Schneller entscheiden. Besser entscheiden. Weniger Aufwand.

Der Einstieg in Agentic AI ist mehr als ein technologisches Upgrade – es ist eine messbare geschäftliche Transformation. Durch den Einsatz autonomen Agenten in Kreditrisiko-Workflows können Finanzinstitute End-to-End-Prozesse straffen, Analysten-Kapazitäten freisetzen und die Qualität jeder Entscheidung steigern. Das Ergebnis: ein schnellerer, konsistenterer Betrieb, der mit wachsender Komplexität umgeht – ohne proportional mehr Personal zu benötigen.

Schnellere Kreditentscheidungen

Kürzere Bearbeitungszeiten durch automatisierte Datenbeschaffung und Analyse.

Höhere Konsistenz

Standardisierte Analysen reduzieren Variabilität in der Risikobeurteilung.

Weniger manuelle Arbeit

Repetitive Aufgaben wie Jahresabschluss-Analyse und Reporting werden automatisiert.

Bessere Entscheidungsqualität

Eine vollständigere und strukturiertere Datenbasis führt zu fundierteren Risikobewertungen.

Agentic AI übernimmt die zeitintensive operative Arbeit – damit Kreditanalysten ihre Zeit dort einsetzen können, wo es wirklich zählt.

In unserem Webinar gemeinsam mit Accenture zeigen wir, wie Agentic AI in der Kreditrisikobewertung für Unternehmenskredite den Schritt von der Theorie in die Praxis vollzieht – mit Live-Demo, konkreten Banking-Use-Cases und einem praxisnahen ROI-Walkthrough. In unter einer Stunde.

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Häufig gestellte Fragen

Was ist Agentic AI?

Agentic AI bezeichnet KI-gestützte Systeme, die komplexe, mehrstufige Aufgaben autonom planen und ausführen, um ein definiertes Ziel zu erreichen. Anders als klassische Automatisierung oder Generative AI sind Agenten in der Lage zu schlussfolgern, sich an neue Informationen anzupassen und systemübergreifend zu koordinieren – stets innerhalb klar definierter Grenzen.

Wie unterscheidet sich Agentic AI von Generative AI?

Generative AI beantwortet Fragen und erstellt Inhalte auf Anfrage – Schritt für Schritt. Agentic AI geht weiter: Sie zerlegt ein Ziel in Teilaufgaben, führt diese sequenziell aus, reagiert auf Zwischenergebnisse und liefert einen strukturierten Output, der für die menschliche Prüfung bereit ist. Sie handelt – nicht nur antwortet.

Werden KI-Agenten Credit Analysts ersetzen?

Nein. Agentic AI übernimmt zeitintensive operative Arbeit – Datenbeschaffung, Finanzextraktion, Analysevorbereitung – damit Analysten sich auf ihr fachliches Urteil und die finale Entscheidung konzentrieren können. Die menschliche Kontrolle bleibt zentraler Bestandteil des gesamten Prozesses.

Welche spezifischen Aufgaben kann ein Credit Agent übernehmen?

Ein Credit Agent kann eingehende Kreditanfragen validieren, Jahresabschlussdaten extrahieren und strukturieren, Kennzahlenanalysen und Peer-Vergleiche durchführen, qualitative und quantitative Risikobeurteilungen erstellen, Credit Memos generieren und Frühwarnsignale identifizieren – alles innerhalb Ihrer bestehenden Credit Risk Platform.

Wie wird der ROI von Agentic AI im Kreditrisiko berechnet?

Der ROI ergibt sich aus zwei Faktoren: dem geschaffenen Mehrwert und den anfallenden Kosten. Auf der Nutzenseite sind die zentralen Kenngrößen die Reduktion der Bearbeitungszeit je Workflow (Financial Spreading, Risk Ratings, Credit Memos) sowie die dadurch freigesetzte Analysten-Kapazität. Auf der Kostenseite stehen Implementierung, Prompt Engineering und Wartung sowie nutzungsbasierte Verbrauchsgebühren. In der Praxis lassen sich realistisch 50–60 % Zeitersparnis je Entscheidungsprozess erzielen, mit einem ROI von etwa 3x bei Skalierung über den initialen Pilot hinaus.

Kann Agentic AI regulatorisch konform eingesetzt werden?

Ja. Ein verantwortungsvoller Einsatz erfordert vollständige Nachvollziehbarkeit aller Agentenaktionen und Outputs, strikte Datenzugriffskontrollen nach dem Need-to-know-Prinzip, Human-in-the-Loop-Checkpoints für alle Kreditentscheidungen sowie die Einhaltung regulatorischer Rahmenbedingungen wie dem EU AI Act und DORA. Die ACTICO-Plattform ist mit diesen Anforderungen im Blick entwickelt worden.

Können die Agent-Funktionen aus anderen Systemen heraus genutzt werden?

Ja. ACTICO stellt Agent-Funktionen über MCP (Model Context Protocol) Server bereit, sodass Drittsysteme Funktionen wie Financial Spreading oder die Vorbereitung von Risk Ratings über eine API aufrufen können. Die Funktionalitäten sind damit nicht auf die ACTICO-Oberfläche beschränkt.

Wie lange dauert die Implementierung?

Das hängt vom Umfang und der bestehenden Infrastruktur ab. Ein fokussierter Pilot – etwa für einen oder zwei Workflows wie Financial Spreading oder Risk Rating – kann typischerweise innerhalb weniger Wochen in Betrieb gehen. Die Ausweitung auf weitere Workflows erfolgt, sobald der Pilot validiert ist.

Wie starte ich mit der Implementierung von Agentic AI in unseren Kreditrisikoprozessen?

Der beste erste Schritt ist eine Bestandsaufnahme Ihrer aktuellen Kredit-Workflows und die Identifikation der manuell- und zeitintensivsten Prozessschritte. Von dort aus unterstützt ACTICO bei der Konzeption eines Proof of Concept, der ROI-Modellierung auf Basis Ihrer spezifischen Volumina und der Demonstration der Funktionalitäten anhand Ihrer eigenen Daten.

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