Das Front-Office im Immobilienkreditgeschäft hat sich bereits verändert. Und das steht als Nächstes an.

„Ich habe Anfang dieses Jahres einen Bericht mit dem Titel ‚A Blueprint for the AI-Native Lender‘ verfasst. Doch Berichte landen oft einfach im Posteingang. Mit dieser Serie möchte ich dieselben Argumente in einem Format vermitteln, das eine größere Reichweite hat – aufgeteilt in drei Teile und direkt an die Verantwortlichen für das Hypothekengeschäft in ganz Europa gerichtet. Die Ideen sind dieselben. Die Dringlichkeit hat sich nicht geändert.“ – Geert van Kerckhoven

Alle paar Jahre verkündet jemand, dass KI das Bankwesen revolutionieren wird. Meistens ist das nicht der Fall – nicht, weil die Vision falsch war, sondern weil die Technologie noch nicht ausgereift war.

Diesmal ist es anders. Und wenn Sie im Jahr 2026 ein Hypothekengeschäft betreiben, spüren Sie das bereits.

Die Modelle haben eine Schwelle überschritten. Nicht in einer Dimension – sondern in allen gleichzeitig. Logisches Denken, Bildverarbeitung, Multimodalität, Werkzeuggebrauch, Codegenerierung, Auslegung von Rechtstexten. Jede dieser Fähigkeiten war für sich genommen schon interessant. Zusammen sind sie bahnbrechend. Denn zum ersten Mal können wir KI-Systeme entwickeln, die nicht nur Fragen beantworten oder Dokumente klassifizieren – sondern Ergebnisse liefern. Sie denken auch in Grenzfällen logisch durch. Sie kennen Ihre Prozesse. Sie passen sich den Umständen an, statt vordefinierten Arbeitsabläufen zu folgen.

Das verstehen wir unter „agentisch“. Kein Chatbot. Kein Automatisierungsskript. Nicht tausend aneinandergereihte Wenn-Dann-Regeln. Ein Agent gleicht eher tausend Arbeitsabläufen, die zu einer einzigen Intelligenz verdichtet wurden – einer Intelligenz, die mit der Variabilität, den Ausnahmen und den Ermessensentscheidungen umgeht, für die zuvor ein Mensch am Schreibtisch sitzen musste.

Die Auswirkungen auf die Hypothekenvergabe, die Kreditentscheidung und das Kreditlebenszyklusmanagement sind tiefgreifend. In dieser dreiteiligen Serie werde ich einen umfassenden Plan von Anfang bis Ende skizzieren: wo die Chancen liegen, welche Muster sich bereits abzeichnen und wie ein wirklich „agentischer“ Kreditgeber über die Neugestaltung seiner Wertschöpfungskette nachdenken sollte. Wir beginnen dort, wo der Wandel am deutlichsten sichtbar wird – im Front Office.

Der KI-gestützte Berater

Die unmittelbarste Anwendung ist die Unterstützung menschlicher Kreditberater. Stellen Sie sich einen Berater vor, der mit einem Kreditnehmer zusammensitzt und dabei von einem Agenten unterstützt wird, der bereits das gesamte Rahmenwerk der Risikopolitik des Kreditgebers, die aktuellen Zinsstrukturen und die regulatorischen Anforderungen verinnerlicht hat. Der Berater stellt Fragen; der Agent liefert in Echtzeit maßgeschneiderte, richtlinienkonforme Empfehlungen.

Das geschieht bereits. In den USA werden Plattformen wie Addy AI anhand kreditgeberspezifischer Richtlinien – Fannie Mae, Freddie Mac, Non-QM – trainiert und liefern während der Gespräche mit Kreditnehmern Echtzeitanalysen. Die Frost Bank, die mit Technologie als Kernkompetenz wieder in das Hypothekengeschäft eingestiegen ist, schloss das Jahr 2025 mit einem ausstehenden Hypothekensaldo von 595 Millionen US-Dollar ab und übertraf damit ihre Ziele um 19 %. Eine Kreditgenossenschaft berichtete, dass ihr KI-Assistent über 90 % der Kundenanfragen sofort klären konnte, wodurch die Anzahl der Supportanrufe um 20 % sank.

Aber hier ist die Frage: Wenn der Mitarbeiter diese Beratung in Echtzeit, richtlinienkonform und für jedes Produkt bereitstellen kann – braucht man dann den Berater in dieser Form überhaupt noch?

Der für den Kreditnehmer zuständige Sachbearbeiter

Diese Frage führt unmittelbar dazu, den Kundenbetreuer an die Seite des Kreditnehmers zu stellen. Ein KI-Modell – rund um die Uhr verfügbar, in jeder Sprache, unendlich geduldig –, das einen Kreditnehmer von der ersten Anfrage über die Bonitätsprüfung und die Dokumentenbeschaffung bis hin zur Vorabgenehmigung begleitet. Kein Formular, an das ein Chatbot angehängt wurde. Eine echte Konversationserfahrung, die den Kontext versteht, spezifische Fragen beantwortet und den Prozess vorantreibt.

Infosys hat dies als „Conversation Agent“ bezeichnet – einen stets verfügbaren Assistenten, der dem Kreditnehmer vom Zinsvergleich bis hin zum Abschluss als zentraler Ansprechpartner zur Seite steht. ServisBOT setzt bereits KI-Kreditnehmerassistenten ein, die Kundeninteraktionen per Sprache, Chat oder E-Mail verwalten und bei der Vorabprüfung sowie der Antragstellung unterstützen. Im März 2026 brachte Mortgage Automation Technologies BIG AI auf den Markt – eine ChatGPT-ähnliche, speziell für Hypotheken entwickelte Schnittstelle, die Anfragen in natürlicher Sprache, Tilgungspläne und Kundenangebote unterstützt und auf den eigenen Kreditvergabe-Daten des Kreditgebers basiert.

Nur noch 9 % der amerikanischen Verbraucher bevorzugen heute den Besuch einer Filiale. 55 % nutzen Mobile-Banking-Apps als primären Kanal. Wir glauben, dass die Europäer nicht weit davon entfernt sind. Die Richtung ist klar: Kreditnehmer wollen „Digital-First“, und Makler können ein Erlebnis bieten, das nicht nur digital, sondern auch wirklich intelligent ist.

Wenn Kreditnehmer ihre eigenen Makler mitbringen

Jetzt wird es erst richtig interessant – und genau hier hören die meisten Banken viel zu früh auf, weiterzudenken.

Die Menschen nutzen bereits ChatGPT und Claude, um sich bei Hypothekenfragen beraten zu lassen. Das ist keine Spekulation. Eine Umfrage von LendingTree ergab, dass 51 % der Befragten sich für Finanzberatung an KI wenden, wobei 30 % angaben, dass KI ihre Entscheidung zur Eröffnung oder Schließung eines Finanzkontos oder zur Aufnahme eines Kredits beeinflusst habe. Eine Umfrage von Veterans United zeigte, dass 32 % der Immobilienkäufer KI-Tools nutzen und 22 % diese speziell zum Vergleich von Hypothekenanbietern einsetzen. Unter der Generation Z haben 74 % mindestens einmal einen KI-Chatbot genutzt.

Und das betrifft nicht nur Verbraucher. 82 % der Hypothekenmakler haben in den letzten drei Monaten ChatGPT oder andere KI-Tools genutzt. Fast die Hälfte nutzt KI täglich.

Es dauert nicht mehr lange, bis Verbraucher Agenten nutzen, um Hypotheken zu vergleichen. Wir sind bereits so weit.

Nun extrapolieren wir einmal. Heute bittet ein Verbraucher ChatGPT um eine allgemeine Hypothekenberatung. Morgen – und „morgen“ kann schon in wenigen Monaten sein, nicht erst in Jahren – kontaktiert der Verbraucherberater Ihre Bank direkt. Er fragt Ihre Zinssätze ab. Er reicht einen Antrag auf Vorabprüfung mit dem Finanzprofil des Kreditnehmers ein. Er vergleicht Ihr Angebot mit dem Ihrer drei Mitbewerber. Er verhandelt. Alles von Maschine zu Maschine.

Wie reagieren Sie als Bank darauf?

Der MCP-Moment: Entwicklung maschinenlesbarer Schnittstellen

Wir sind der Ansicht, dass Banken damit beginnen müssen, über programmatische Schnittstellen für externe Agenten nachzudenken – das Äquivalent zu dem, was APIs für das Open Banking geleistet haben, jedoch für die Interaktion zwischen KI-Systemen.

Die Infrastruktur entsteht gerade. Das Model Context Protocol (MCP) von Anthropic, das Ende 2024 eingeführt und im Dezember 2025 an die Agentic AI Foundation der Linux Foundation gespendet wurde, bietet einen offenen Standard zur Anbindung von KI-Agenten an externe Systeme. Das Agent-to-Agent (A2A)-Protokoll von Google bietet einen weiteren Ansatz. Beide finden rasche Verbreitung – Hunderte von Tool-Anbietern und großen Plattformen haben MCP bereits im ersten Jahr integriert.

Insbesondere im Bankwesen hat Block (Square) das MCP in die internen Zahlungsabläufe integriert. Untersuchungen zeigen, dass Banken, die MCP-ähnliche Protokolle implementieren, KI-Agenten Echtzeit-Zugriff auf Transaktionsdaten gewähren, eine dynamische Risikobewertung ermöglichen und eine Integration in bestehende Systeme vornehmen können – und das alles unter Beibehaltung der OAuth-2.1-Sicherheit, die mit den Anforderungen von PSD2, BSA/AML, GLBA und EU-DORA kompatibel ist.

Und die regulatorischen Rahmenbedingungen stehen kurz vor der Verabschiedung. PSD3, über die im November 2025 eine vorläufige politische Einigung erzielt wurde, standardisiert Open-Banking-APIs als zentralen Zugangspunkt für den Datenaustausch und sieht eine strengere Governance sowie Kunden-Dashboards zur Berechtigungsverwaltung vor. Geplante Inkraftsetzung: 2. bzw. 3. Quartal 2028. Die regulatorische Infrastruktur für die Kommunikation zwischen Agenten und Banken wird parallel zur Technologie aufgebaut.

Was wir erwarten – und worauf sich zukunftsorientierte Banken vorbereiten sollten:

Agentenbasierte Hypothekenvermittler

Dabei handelt es sich nicht um menschliche Makler, die KI-Tools nutzen, sondern um KI-native Vermittlungsplattformen, die programmgesteuert Angebote bei Banken einholen, diese innerhalb von Sekunden mit denen von Dutzenden Kreditgebern vergleichen und den Kreditnehmern optimierte Empfehlungen unterbreiten. Das Muster ist klar: 82 % der Makler nutzen bereits KI, die Verbreitung beschleunigt sich, und die wirtschaftliche Logik, menschliche Vermittlung durch agentengestützte Vergleiche zu ersetzen, ist überwältigend. Ob sich dies als eigenständige Plattformen für „agentenbasierte Makler“, als Funktionen innerhalb von KI-Assistenten für Verbraucher oder als spezialisierte Marktplätze herausbildet, bleibt abzuwarten – doch die Richtung ist unverkennbar.

Verbraucheragenten, die direkt mit Bankagenten verhandeln

Dies schafft ein neues Interaktionsparadigma: Welche Informationen möchten Sie einem externen Agenten offenlegen? Welche nicht? Wie legen Sie wettbewerbsfähige Preise fest, wenn jedes Angebot in Echtzeit algorithmisch verglichen wird? Banken, die diese Schnittstellen frühzeitig – mit entsprechenden Compliance-Sicherheitsvorkehrungen – aufbauen, werden einen strukturellen Vorteil in einer Welt haben, in der der erste Kontaktpunkt des Kreditnehmers nicht eine Website oder eine Filiale ist, sondern ein Agent, der in seinem Namen handelt.

Die Banken, die dies als Zukunftsmusik abtun, werden ins Straucheln geraten, wenn ein erheblicher Anteil der Hypothekenanfragen nicht mehr über Webbrowser, sondern über Vermittler eingeht.

Als Nächstes in dieser Reihe: Ich werde untersuchen, wo KI den unmittelbarsten ROI erzielt – im Mid-Office und im Back-Office – und warum die einschneidendsten Auswirkungen im Kreditgeschäft möglicherweise gar nichts mit der Kreditvergabe selbst zu tun haben.