KYC-Automatisierung: Google Cloud und Kyndryl erreichen 99% Genauigkeit
Veröffentlicht am: 01.09.2026 um 21:48 Uhr | Redaktion boerse-global.de
In einem gemeinsamen Pilotprojekt haben Kyndryl, die Incore Bank und Google Cloud den Einsatz von agentic AI zur Automatisierung von Identitätsprüfungen erfolgreich getestet. Der Proof of Concept zeigt erhebliche Effizienzgewinne bei der Risikobewertung von Neukunden, während die Branche zeitgleich mit sinkendem Vertrauen in automatisierte Systeme kämpft.
Die Partnerunternehmen gaben zum Ende des vergangenen Monats den Abschluss ihres Proof of Concept bekannt, bei dem Gemini-Modelle zur Datenextraktion und Risikobewertung im Rahmen von Know-Your-Customer-Prozessen (KYC) eingesetzt wurden.
Laut den beteiligten Unternehmen erreichte die KI eine Genauigkeit von bis zu 99 Prozent bei der Extraktion relevanter Informationen. Die Zeitspanne für das Onboarding neuer Kunden konnte durch den Einsatz der agentischen KI von mehreren Monaten auf wenige Tage reduziert werden.
Effizienzsteigerung bei der Risikobewertung
Der Einsatz von KI-Agenten zielt darauf ab, die manuell aufwendigen Prozesse der KYC-Prüfung zu transformieren. Während herkömmliche Verfahren oft langwierige Dokumentenprüfungen erfordern, automatisiert der gewählte Ansatz die Risikoeinstufung durch intelligente Datenverarbeitung.
Ähnliche Bestrebungen zeigen sich branchenweit: Das Unternehmen OutSystems startete Anfang September eine Lösung für agentische Kreditanträge im Konsumentengeschäft. Durch die Auswahl spezifischer Modelle über Amazon Bedrock konnten hier die Kosten um bis zu 82 Prozent gesenkt werden. Institute wie die KeyBank, die Paragon Bank und die Axos Bank nutzen diese Plattform bereits.
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Parallel dazu hat Digital Onboarding mit DOBI einen KI-nativen Agenten für Business Intelligence eingeführt. Das System soll Punktlösungen in Banken ersetzen und jährliche Einsparungen im sechsstelligen Bereich ermöglichen. Dabei werden sämtliche Aktionen für die Compliance protokolliert, während personenbezogene Daten intern verbleiben. Mehr als 170 Finanzinstitute nutzen diese Plattform gegenwärtig.
Die Herausforderung der Datenqualität und des Vertrauens
Trotz der technologischen Fortschritte bleibt die Integration von KI im kommerziellen Bankwesen von Skepsis begleitet. Eine aktuelle Untersuchung von SAS und IDC verdeutlicht die Diskrepanz: Während vertrauenswürdige KI-Praktiken zu einem 15-mal höheren Return on Investment führen können, sinkt das allgemeine Vertrauen beim Übergang von generativer KI zu agentischen Systemen von 76 Prozent auf 66 Prozent. Ein Hauptgrund hierfür ist die mangelnde Erklärbarkeit der Ergebnisse; fast alle Nutzer überschreiben KI-Entscheidungen manuell.
Zudem mangelt es an der technologischen Basis. Laut einer Umfrage von Dun & Bradstreet betrachten nur 8 Prozent der Finanzinstitute ihre Daten als bereit für den KI-Einsatz. Nur etwa 17,5 Prozent der Unternehmen verfügen über eine optimierte Dateninfrastruktur.
Die United Overseas Bank (UOB) weist zudem auf die Gefahr der Fehlerverstärkung hin: Wenn zehn hintereinandergeschaltete Agenten jeweils eine Genauigkeit von 95 Prozent aufweisen, kann die Gesamtgenauigkeit des Prozesses auf unter 60 Prozent fallen.
Regulatorischer Druck und Risikomanagement
Der Handlungsdruck auf Banken wächst durch strikte regulatorische Vorgaben. Seit 2021 hat die britische Finanzaufsicht FCA 13 Geldstrafen in einer Gesamthöhe von über 300 Millionen Pfund wegen Versäumnissen bei der Geldwäschebekämpfung (AML) verhängt.
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Eine Studie von PwC zeigt, dass das Vertrauen in bestehende Überwachungssysteme von 75 Prozent im Jahr 2024 auf unter 30 Prozent im Jahr 2026 gefallen ist. Infolgedessen planen 61 Prozent der Banken Investitionen in neue Werkzeuge bis zum Sommer 2027.
Unternehmen wie spektr reagieren darauf mit Plattformen, die KYC-Prozesse mit Echtzeit-Transaktionsüberwachung kombinieren. Die Leitung der Datenwissenschaft bei Napier AI empfiehlt in diesem Zusammenhang, Zwischenschritte wie einfache Copilots zu überspringen und direkt auf agentic AI zu setzen, sofern eine menschliche Kontrolle für Hochrisiko-Entscheidungen gewährleistet bleibt.
Während Gartner prognostiziert, dass über 40 Prozent der Projekte im Bereich agentischer KI bis 2027 aufgrund mangelnder Planung oder Sicherheitsbedenken abgebrochen werden könnten, investieren Schwergewichte wie Lloyds bereits massiv.
Das Institut erwartet für das Jahr 2026 einen Wertbeitrag von 100 Millionen Pfund durch den Einsatz von KI-Agenten. Auch Goldman Sachs entwickelt derzeit Agenten auf Basis von Anthropic-Modellen, um komplexe Aufgaben im Treasury-Management zu bewältigen.
