„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 Baufinanzierung 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 Baufinanzierung tätig sind, spüren Sie das bereits.

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

Genau das meinen wir mit „agentisch“. Kein Chatbot. Kein Automatisierungsskript. Nicht tausend aneinandergereihte Wenn-Dann-Regeln. Ein Agent ist eher wie tausend Arbeitsabläufe, die zu einer einzigen Intelligenz verdichtet wurden – einer Intelligenz, die mit der Variabilität, den Ausnahmen und den Ermessensentscheidungen umgeht, für die früher ein Mensch am Schreibtisch sitzen musste.

Die Auswirkungen auf Baufinanzierung , die Kreditentscheidung und das Kreditlebenszyklusmanagement sind tiefgreifend. In dieser dreiteiligen Serie werde ich einen umfassenden Leitfaden vorlegen: wo die Chancen liegen, welche Muster sich bereits abzeichnen und wie ein wirklich proaktiver Kreditgeber die Neugestaltung seiner Wertschöpfungskette angehen sollte. Wir beginnen dort, wo die Umwälzungen am deutlichsten zu spüren sein werden – im Front Office.

Der KI-gestützte Berater

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

Dies ist bereits Realität. 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 Analysen in Echtzeit. Die Frost Bank, die mit Technologie als Kernkompetenz wieder Baufinanzierung eingestiegen ist, schloss das Jahr 2025 mit Baufinanzierung ausstehenden Baufinanzierung 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 Support-Anrufe um 20 % reduziert wurden.

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

Der für den Kreditnehmer zuständige Sachbearbeiter

Diese Frage führt direkt dazu, dass der Kundenbetreuer vor den Kreditnehmer tritt. Ein KI-Modell – rund um die Uhr verfügbar, in jeder Sprache, unendlich geduldig –, das einen Kreditnehmer von der ersten Anfrage über die Prüfung der Bonität und die Zusammenstellung der Unterlagen bis hin zur Vorabgenehmigung begleitet. Kein Formular, an das ein Chatbot angehängt wurde. Eine echte Konversationserfahrung, die den Kontext versteht, konkrete Fragen beantwortet und den Prozess vorantreibt.

Infosys bezeichnet dies als „Conversation Agent“ – einen stets verfügbaren Assistenten, der dem Kreditnehmer vom Zinsvergleich bis nach dem Vertragsabschluss als zentraler Ansprechpartner zur Seite steht. ServisBOT setzt bereits KI-gestützte Kreditnehmerassistenten ein, die Kundeninteraktionen per Sprache, Chat oder E-Mail verwalten und den Kunden bei der Vorabprüfung und Antragstellung unterstützen. Im März 2026 führte Baufinanzierung Technologies BIG AI ein – eine ChatGPT-ähnliche Schnittstelle, die speziell für Baufinanzierung entwickelt wurde und natürliche Sprachabfragen, Tilgungspläne sowie Kundenangebote unterstützt, wobei sie auf den eigenen Kreditvergabe-Daten des Kreditgebers basiert.

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

Wenn Kreditnehmer ihre eigenen Makler mitbringen

Und jetzt wird es erst richtig interessant – und genau an dieser Stelle hören die meisten Banken viel zu früh auf, weiterzudenken.

Viele Menschen nutzen ChatGPT und Claude bereits, um sich in Sachen Baufinanzierungen 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 Baufinanzierung einsetzen. In der Generation Z haben 74 % mindestens einmal einen KI-Chatbot genutzt.

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

Es dauert nicht mehr ein Jahr, bis Verbraucher Makler für die Suche nach Baufinanzierungen in Anspruch nehmen. Das ist bereits Realität.

Nun stellen Sie sich Folgendes vor: Heute bittet ein Verbraucher ChatGPT um allgemeine Baufinanzierung . Morgen – und „morgen“ kann schon in wenigen Monaten sein, nicht erst in Jahren – kontaktiert der Berater des Verbrauchers Ihre Bank direkt. Er fragt Ihre Zinssätze ab. Er reicht einen Vorab-Kreditantrag mit dem Finanzprofil des Kreditnehmers ein. Er vergleicht Ihr Angebot mit denen von drei Mitbewerbern. 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 Akteure nachzudenken – so wie es APIs für das Open Banking getan haben, nur 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 für die Anbindung von KI-Agenten an externe Systeme. Das Agent-to-Agent (A2A)-Protokoll von Google bietet einen weiteren Weg. Beide finden rasche Verbreitung – Hunderte von Tool-Anbietern und großen Plattformen haben MCP bereits im ersten Jahr integriert.

Insbesondere im Bankwesen hat Block (Square) MCP in interne 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 Wahrung der OAuth 2.1-Sicherheit, die mit den Anforderungen von PSD2, BSA/AML, GLBA und EU DORA kompatibel ist.

Und die rechtlichen Rahmenbedingungen stehen kurz vor der Verabschiedung. Die 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 für die Verwaltung von Berechtigungen vor. Geplante Inkraftsetzung: 2. bzw. 3. Quartal 2028. Parallel zur technologischen Entwicklung wird die regulatorische Infrastruktur für die Kommunikation zwischen Zahlungsdienstleistern und Banken aufgebaut.

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

Agentische Baufinanzierung . Dabei handelt es sich nicht um menschliche Makler, die KI-Tools nutzen, sondern um KI-basierte Maklerplattformen, die programmgesteuert Banken um Angebote bitten, diese innerhalb von Sekunden bei Dutzenden von Kreditgebern vergleichen und den Kreditnehmern optimierte Empfehlungen unterbreiten. Das Muster ist eindeutig: 82 % der Makler nutzen bereits KI, die Verbreitung nimmt zu, und die wirtschaftliche Logik, menschliche Vermittlung durch agentengestützte Vergleichsdienste zu ersetzen, ist überwältigend. Ob sich dies als eigenständige „Agentic-Broker“-Plattformen, als Funktionen innerhalb von KI-Assistenten für Verbraucher oder als spezialisierte Marktplätze herausbildet, bleibt abzuwarten – doch die Richtung ist unverkennbar.

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

Die Banken, die dies als Zukunftsmusik abtun, werden in Schwierigkeiten geraten, wenn ein erheblicher Teil der Baufinanzierung nicht mehr von Internetnutzern, sondern von Maklern kommt.

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