Teil zwei einer dreiteiligen Serie über die „Agentic Bank“, verfasst von Geert van Kerckhoven, CEO und Mitbegründer von Oper.

Das Front Office steht im Rampenlicht. Aber wenn man mich fragt, wo KI derzeit Baufinanzierung den unmittelbarsten und messbarsten Nutzen bringt, lautet die Antwort: im Mid-Office und im Back-Office. Und wenn man fragt, wo die langfristig größten Chancen für tiefgreifende Veränderungen liegen, überrascht die Antwort die meisten: Sie liegen in dem, was nach der Kreditvergabe geschieht.

Dokumentenintelligenz in großem Maßstab

Der zentrale Engpass bei Baufinanzierung hat sich seit Jahrzehnten nicht geändert: die Unterlagen. Sie einsammeln, lesen, prüfen, mit den Richtlinien abgleichen, bei Unvollständigkeiten zurücksenden, auf die erneute Einreichung warten – und der Kreislauf beginnt von vorne.

Agentic AI überwindet diesen Engpass grundlegend. Die Agenten analysieren PDFs, Kontoauszüge, Ausweisdokumente, Immobilienunterlagen und Einkommensnachweise. Sie klassifizieren Dateien, erkennen fehlende Seiten und extrahieren Entitäten – Namen, Angaben zum Arbeitgeber, Zahlungsströme, Kontostände – aus mehrsprachigen Eingaben in verschiedenen Formaten. Das ist nicht mehr die unzuverlässige OCR von vor fünf Jahren. Echte Verständnisfähigkeit: zu begreifen, was ein Dokument bedeutet, und nicht nur, was darin steht.

Die Zahlen sind beeindruckend. Durch KI-gestützte Kreditprüfungen lassen sich 70–85 % der Kreditanträge ohne menschliches Zutun bearbeiten. Agentenbasierte Arbeitsabläufe senken die Bearbeitungskosten pro Kredit um 35–50 %. Freddie Mac schätzt, dass Kreditgeber, die die KI-Automatisierung voll ausschöpfen, bis zu 1.500 US-Dollar pro Kredit einsparen und die Bearbeitungszyklen um durchschnittlich fünf Tage verkürzen können. Automation Anywhere berichtet, dass die agentenbasierte Prozessautomatisierung die Bearbeitungszeit um 88 % verkürzt.

Und das ist keine Pilotphase mehr. Laut Celent planen 83 % der Kreditinstitute, ihre Budgets für generative KI im Jahr 2026 aufzustocken. Zwei Drittel haben bereits GenAI-Strategien umgesetzt oder werden dies noch in diesem Jahr tun. Der Markt hat die Experimentierphase endgültig hinter sich gelassen.

Sowohl bei konventionellen als auch bei nicht-konventionellen Kreditgeschäften – wo die Komplexität der Unterlagen und Sonderfälle zunehmen – werden wir die größten Fortschritte erleben. Durch den Einsatz von Tools wird es für Sachbearbeiter zum Kinderspiel, externe Datenbanken abzufragen, Beschäftigungsnachweise zu überprüfen, Steuererklärungen abzugleichen und behördliche Register zu kontrollieren. Der Analyst im Mid-Office oder Back-Office, der früher Stunden damit verbrachte, ein Dossier zusammenzustellen, wird nun nur noch wenige Minuten benötigen, um eines zu prüfen.

Der KI-Kreditausschuss

Hier ist ein Konzept, das radikal klingt, bis man fünf Minuten darüber nachdenkt: Multi-Agenten-Kreditberatung.

Heutzutage besteht ein Kreditausschuss aus einer Gruppe erfahrener Fachleute, die ein Antragsdossier prüfen und darüber beraten, ob ein Kreditnehmer kreditwürdig ist. Sie bringen unterschiedliche Perspektiven ein – Risikobereitschaft, Kenntnis der regulatorischen Rahmenbedingungen, Portfolioausgewogenheit und den Kontext der Kundenbeziehung. Der Prozess funktioniert, ist jedoch langsam, kostspielig und von der Verfügbarkeit der Mitarbeiter abhängig.

Stellen Sie sich nun vor, mehrere Agenten – die möglicherweise auf unterschiedlichen Modellen basieren und unterschiedliche Spezialisierungen haben – würden dieselbe Abwägung vornehmen. Ein Agent analysiert das finanzielle Risiko. Ein anderer bewertet das Geschäftsmodell. Ein dritter prüft die Einhaltung gesetzlicher Vorschriften. Sie legen ihre Ergebnisse offen, weisen auf Meinungsverschiedenheiten hin und erstellen eine strukturierte Empfehlung. McKinsey beschreibt diese als „Multiagententeams“, die vollständige Kreditprüfungsabläufe ermöglichen, und berichtet, dass ein Finanzinstitut bereits ein Multiagentensystem nutzt, um Finanzrisikobewertungen für Firmenkunden zu erstellen.

Der Mensch verschwindet nicht. Er übernimmt die Rolle des abschließenden Prüfers – er stellt sicher, dass die Sicherheitsvorkehrungen eingehalten wurden, achtet auf Diskriminierung und trifft in Grenzfällen eine Entscheidung. Doch die Vorbereitungen, die früher Tage dauerten, erfolgen nun nahezu in Echtzeit. McKinsey schätzt die Produktivitätssteigerung pro Anwendungsfall auf 40–80 % bei einer um etwa 30 % schnelleren Entscheidungsfindung.

Der Aspekt der Compliance ist von entscheidender Bedeutung. KI-Systeme analysieren mittlerweile Hunderte oder Tausende von Variablen, während herkömmliche Modelle weniger als 20 Datenpunkte verwenden, und erzielen so eine Steigerung der Kreditgenehmigungen um 25–50 % ohne zusätzliches Risiko. Doch mit dieser Macht geht auch Verantwortung einher. Die Strafen in Höhe von 89 Millionen US-Dollar, die 2024 gegen Apple und Goldman Sachs wegen Bedenken hinsichtlich algorithmischer Diskriminierung verhängt wurden, unterstreichen, warum die „Human-in-the-Loop“-Sicherheitsvorkehrung nicht optional, sondern existenziell ist. Best Practice: Richten Sie einen Modellrisikausschuss ein, der für Genehmigungen, Leistungsüberprüfungen, die Behandlung von Ausnahmen und Entscheidungen über die Auslaufphase zuständig ist.

Sicherheiten aus einer neuen Perspektive

Bei besicherten Krediten – Baufinanzierungen allem bei Baufinanzierungen – verändert multimodale KI auch die Art und Weise, wie Sie die Sicherheiten selbst bewerten.

Mithilfe von Computer Vision lässt sich der Zustand von Immobilien nun anhand von Bildmaterial in großem Maßstab beurteilen. Die im März 2025 bekannt gegebene Partnerschaft zwischen Restb.ai und HomeVision nutzt Computer Vision, um Unstimmigkeiten zwischen Bewertungsdaten und Immobilienbildern zu erkennen, den Zustand von Immobilien automatisch zu analysieren und visuelle Erkenntnisse zu gewinnen. Über 70 % der Immobilienunternehmen nutzen mittlerweile KI-gestützte Modelle für die Wertermittlung. Fannie Mae und Freddie Mac genehmigen automatisierte Bewertungsmodelle für bestimmte Baufinanzierung , wobei Fannie Mae berichtet, dass die standardisierte Datenerfassung den Verbrauchern im Vergleich zu herkömmlichen Gutachten Einsparungen von 350 bis 400 US-Dollar bringt.

Die CFPB hat im Juni 2024 neue Vorschriften zum Einsatz von KI und Algorithmen bei Immobilienbewertungen verabschiedet und damit Qualitätsstandards für automatisierte Bewertungsmodelle festgelegt. Der regulatorische Rahmen für KI-gestützte Immobilienbewertungen ist vorhanden. Die Technologie ist ausgereift. Und für Kreditgeber, die Tausende von Baufinanzierung bearbeiten, schafft die Kombination aus automatisierter Dokumentenanalyse und automatisierter Immobilienbewertung einen vollständig automatisierten Prozess vom Antrag bis zur Kreditentscheidung.

Über RPA hinaus: Lebenszyklusmanagement

Die meisten Diskussionen über KI im Kreditgeschäft beschränken sich auf die Kreditvergabe. Das ist ein Fehler. Die einschneidendsten Auswirkungen könnten sich erst nach der Kreditvergabe zeigen.

Heutzutage ist das Lebenszyklusmanagement eine Welt voller Formulare. Ein Kreditnehmer möchte Sicherheiten austauschen – Formular. Eine Immobilie wird aufgrund einer Scheidung aufgeteilt – Formular. Jemand verstirbt und der Nachlass muss neu geordnet werden – Formular. Jedes Formular löst eine Buchung im Kernbankensystem aus. RPA hat bereits viele dieser prozeduralen Aufgaben automatisiert, und man muss zugeben: Es hat geholfen.

Doch RPA ist anfällig. Sie folgt Skripten. Sie versagt, sobald sich der Prozess ändert. Sie kann nicht mit Mehrdeutigkeiten, Ausnahmen oder Aufgaben umgehen, die ein Verständnis des Kontexts erfordern.

Agentische KI ist anders. Ein Agent, der den Lebenszyklus des Vorgangs versteht, die Abläufe kennt, Zugriff auf die Tools hat – das Kernbankensystem, die Dokumentenmanagement-Plattform, die regulatorischen Datenbanken – und die Besonderheiten jedes einzelnen Falls durchdenken kann. Ein Kreditnehmer sendet eine E-Mail mit der Bitte um eine Vertragsänderung. Der Agent nimmt die E-Mail entgegen, interpretiert die Anfrage, prüft die Berechtigung, führt die Aufgabe systemübergreifend aus, sendet eine Bestätigung und plant Folgeaktionen. Kein vordefinierter Workflow – ein adaptiver Prozess, der die Variabilität des realen Lebens bewältigt.

KI-gestützte Nachprüfungen nach Abschluss können nun 100 % der Kredite überprüfen, im Gegensatz zu der bisherigen Stichprobe von 10 %, wodurch das Rückkaufrisiko und der Aufwand für die Prüfungsvorbereitung um etwa 50 % reduziert werden. Fannie Mae meldet einen durchschnittlichen Rückgang der Betriebskosten um 29 % für Kreditgeber, die KI einsetzen, sowie eine Verringerung Baufinanzierung im Bereich Baufinanzierung um 50 % durch maschinelles Lernen (ML)-basierte Erkennung.

Die These von den Token-Kosten

Hier ist das Argument, das meiner Meinung nach die Kreditvergabe grundlegend verändert – und es hat nichts mit der Kreditvergabe selbst zu tun.

Wenn die Kosten einer Kreditumschuldung in Token statt in Stunden gemessen werden, eröffnet sich ein ganz neuer Spielraum für die Produktgestaltung.

Heutzutage sind Kreditmodifikationen kostspielig. Sie erfordern, dass menschliche Analysten die Änderungen prüfen, bearbeiten und erfassen. Daher werden sie von den Kreditgebern auf ein Minimum beschränkt. Viele Maßnahmen, die die Situation der Kreditnehmer tatsächlich verbessern würden, werden einfach aus dem Produkt gestrichen, da die Betriebskosten den Nutzen nicht rechtfertigen. Zinsanpassungen nach einer Renovierung? Zu teuer, um sie manuell zu bearbeiten. Dynamische Tilgungsplanung auf der Grundlage von Lebensereignissen? Operativ nicht umsetzbar. Kontinuierliche Überwachung der Energieeffizienz, die Zinsverbesserungen auslöst? Dafür hat niemand das nötige Personal.

Wenn jedoch die Grenzkosten für die Bearbeitung einer Änderung auf einen Bruchteil der heutigen Kosten sinken – weil die Agenten rund um die Uhr arbeiten, sich elastisch skalieren lassen und zu symbolischen Preisen laufen, die von Jahr zu Jahr sinken –, kehren diese gestrichenen Aufgaben zurück. Und mit ihnen ganz neue Produktkategorien.

Dynamische Tilgungstabellen

Stellen Sie sich eine Baufinanzierung vor Baufinanzierung sich der Tilgungsplan automatisch an Lebensereignisse anpasst – Jobverlust, Gehaltserhöhung, Elternzeit, Ruhestand. Der Berater überwacht, überprüft und passt die Bedingungen an. Keine Formulare. Keine Wartezeiten.

Neubewertung der Energieeffizienz

Ein Kreditnehmer renoviert seine Immobilie und verbessert damit deren Energieeffizienzklasse. Der Makler erkennt diese Änderung anhand von Versorgungsdaten, Baugenehmigungen oder aktualisierten Energieausweisen, überprüft sie und passt den Zinssatz entsprechend an. Eine Aufgabe, die früher, als sie noch manuell bearbeitet werden musste, unmöglich war, wird so zu einer Standardfunktion des Produkts.

Laufende Überwachung nach Abschluss

Prüfungen, die aus Kostengründen gestrichen wurden – Einkommensnachweis, Zustand der Immobilie, Einhaltung der Versicherungspflichten – werden zur Standardpraxis, wenn sie nur noch ein paar Cent statt Stunden kosten. Das Risikomanagement des Kreditgebers verbessert sich, und der Kreditnehmer erhält bessere Konditionen, da der Kreditgeber über bessere Informationen verfügt.

‍

Eine Studie von Forrester bestätigt diesen Trend: 70 % der Befragten aus der Finanzdienstleistungsbranche gehen davon aus, dass sie agentische KI einsetzen werden, um maßgeschneiderte Lösungen anzubieten, die bislang nur vermögenden Privatkunden vorbehalten waren – darunter die automatische Refinanzierung bei sinkenden Zinsen und ein proaktives Portfoliomanagement. Ein Finanzdienstleister hat bereits 60 agentische KI-Agenten im Einsatz und plant, diese Zahl bis 2026 auf über 200 zu erhöhen.

Die Auswirkungen auf die Erschwinglichkeit sind erheblich. Flexiblere Produkte, ein kundenorientierterer Service und niedrigere Betriebskosten tragen dazu bei Baufinanzierung erschwinglicher, individueller und besser an die Lebensumstände der Kreditnehmer angepasst werden kann. Das ist keine schrittweise Verbesserung. Das ist eine völlig andere Art von Produkt.

Als Nächstes in dieser Reihe: Was muss tatsächlich gegeben sein, damit all dies funktioniert – Modellauswahl, staatliche Umsetzung und die Frist des EU-KI-Gesetzes, die näher rückt, als die meisten Banken glauben.

Geert ist CEO von Oper Credits, einer europaweiten Plattform Baufinanzierung . Herman ist Opers KI-Agent für Wohnbaukredite und wird bereits bei über 22 Finanzinstituten in sechs EU-Ländern produktiv eingesetzt.