Digitale Mitarbeiter fürs Finanzwesen: Was KI-Agenten wirklich sind - und was sie leisten können.

Künstliche Intelligenz ist längst mehr als ein Buzzword - und noch nie war die Anwendbarkeit für Unternehmen so konkret und die Ergebnisse so direkt messbar wie heute. 

Doch während viele Entscheider:innen im Finanzbereich bereits Erfahrungen mit automatisierten Prozessen oder Tools wie ChatGPT gesammelt haben, beginnt mit agentischer KI ein neues Kapitel: KI-Agenten werden digitale Mitarbeiter von Finanzteams - mit klar spezifizierten Rollenprofil, eigenen Tools und der Fähigkeit, eigenständig zu denken und zu handeln.

In diesem Artikel geben wir Ihnen einen grundlegenden Überblick:  Was ist ein KI-Agent? Was macht ihn aus? Und wie unterscheidet sich dieser von herkömmlicher KI oder bisherigen Chatbots?

Was ist ein KI-Agent - und was bedeutet „agentisch“ überhaupt?

Ein KI-Agent ist eine Form von Software, die mit einer Kombination aus künstlicher Intelligenz, Prozesswissen und Handlungskompetenz ausgestattet ist: Ein Agent ist nicht darauf beschränkt, nur Informationen zu liefern - er kann auch eigenständig Aufgaben ausführen, auf deren Ergebnis reagieren und nächste Schritte planen. Das macht ihn „agentisch“.

Im Gegensatz zu klassischen, regelbasierten Automatisierungen oder generativen KI-Modellen (wie wir sie z.B. aus ChatGPT kennen), ist ein KI-Agent in der Lage, innerhalb eines Prozesses Entscheidungen zu treffen und Maßnahmen einzuleiten - wie ein kompetenter Mitarbeiter es tun würde.

LLMs als Herzstück: Warum große Sprachmodelle so wichtig sind

Das Denkvermögen eines KI-Agenten basiert auf einem großen LLM, einem großen Sprachmodell (v. engl. Large Language Model),  wie es z.B. auch bei ChatGPT zum Einsatz kommt. Dieses Modell analysiert komplexe Informationen, interpretiert Kontext, trifft Entscheidungen und plant die nächsten Schritte.

Aber im Gegensatz zu ChatGPT, das in der Regel isoliert auf Texteingaben antwortet, ist der Agent integriert in Ihre Systemlandschaft. Er kann z.B.:

• über APIs mit ERP- oder Banking-Systemen interagieren

• automatisch Daten abrufen oder verarbeiten

• Vorschläge für Tagesdispositionspläne machen

• Banktransaktionen anstoßen

  
  
  

  
  

Ein Agent ist wie ein digitaler Mitarbeiter - mit Verantwortung, Wissen und Tools

Wir bei Flowzar denken KI-Agenten wie neue Teammitglieder:

• Rollenprofil: Jeder Agent hat ein klar definiertes Aufgabengebiet - z.B. „Cash Manager“ oder „Kreditoren-Manager".

• Fachwissen: Der Agent bringt ein solides Grundverständnis für Finanzprozesse mit - etwa zu Zahlungsstandards, Bilanzierungsregeln oder Wechselkurseffekten.

• Unternehmensregeln: Zusätzlich lernt er firmenspezifische Vorgaben - z.B. Cash-Anforderungen, Zahlungsfreigaben oder Lieferantenbeziehungen.

• Tools: Über Integrationen greift er auf ERP-Systeme, Banking-Schnittstellen, Excel-Dokumente oder auch externe Datenquellen zu.

Das Ergebnis: Ein Agent arbeitet kontextbezogen, fundiert und nachvollziehbar - so wie Sie es von einem neuen Mitarbeitenden erwarten würden.

Onboarding statt Hiring: Schneller zum Ergebnis

Ein entscheidender Vorteil: Agenten werden nicht „eingestellt“, sondern „onboarded“. Sie haben ein klar definiertes Rollenprofil und erhalten passende Systemzugänge und – wenn sinnvoll – auch eine eigene E-Mail-Adresse, um z. B. Rückfragen an Mitarbeitende oder Lieferanten zu stellen.

Der Weg zu ersten messbaren Ergebnissen durch Agenten im Unternehmen ist daher deutlich kürzer als bei menschlichen Mitarbeitern. Keine Stellenausschreibungen, keine lange Ausbildung. Deutlich weniger initiale Kosten und Risiken, die falsche Person einzustellen. 

Deterministisch vs. agentisch: Warum es auf die richtige Balance ankommt

Nicht jeder Vorgang muss „denkend“ gelöst werden. Viele Prozesse im Finanzwesen folgen festen Regeln - z.B. die Prüfung von Minimalanforderungen von Cash auf den Konten des Unternehmens. Hier sind deterministische (also regelbasierte) Automatisierungen ideal.

Doch sobald Kontext, Interpretation oder Entscheidung gefragt sind - etwa beim Matching offener Posten in komplexen Intercompany-Strukturen - kann ein KI-Agent seine Stärken ausspielen.

Wir bei Flowzar verfolgen daher die Philosophie: Deterministisch, wo möglich - agentisch, wo nötig.

So stellen wir sicher, dass Finanzprozesse effizient, robust und zugleich intelligent gestaltet sind - mit voller Kontrolle über den Automatisierungsgrad.

Erklärbarkeit, Autonomie & Compliance: Was Sie als Entscheider wissen sollten

Gerade im Finanzbereich sind Transparenz, Prüfpfade und Regeltreue essenziell. Deshalb sind unsere Agenten so konzipiert, dass jede Entscheidung systemisch dokumentiert, erklärbar und bei Bedarf rückverfolgbar ist - inklusive der Denkpfade, die zu einer bestimmten Handlung geführt haben.

Wichtig: Der Autonomiegrad eines KI-Agenten ist konfigurierbar. Je nach Use Case kann der Agent:

• Aufgaben vollständig automatisiert erledigen

• Vorschläge zur Entscheidung vorlegen

• Human-in-the-Loop-Ansatz in einem hybriden Ansatz - umkehrbare Aktionen mit niedrigem Risiko werden automatisiert, andere kommen zur Entscheidungsvorlage

Agentische KI ist somit kein Kontrollverlust - sondern eine aktive Entscheidung, für welche Aktionen, welche Kompetenzen erforderlich sind.

Fazit: KI-Agenten sind die nächste Evolutionsstufe des Finanzbereichs

Während traditionelle Software ausschließlich nach Regeln arbeitet, die für alle “Sonderfälle” enormen manuellen Aufwand erfordern und Chatbots bestenfalls Antworten liefern, übernehmen KI-Agenten aktive Rollen in Prozessen - angepasst an die Prozessarchitektur und -Logik des eigenen Unternehmens.

Gerade für Unternehmen im produzierenden Gewerbe mit komplexen Lieferketten und internationalen Abhängigkeiten eröffnen sich dadurch ganz neue Möglichkeiten: Effizientere Prozesse, fundiertere Entscheidungen, und eine neue Qualität der Automatisierung.