Agentic AI in der AML-Compliance: Diese 5 Anwendungsfälle bringen Sie weiter 

27/10/2025

Stellen Sie sich vor: Ihr Onboarding-Team klärt einen vermeintlichen Sanktionstreffer in drei Minuten statt in dreißig. Ihre AML-Analysten starten die Fallbearbeitung nicht mehr mit leeren Händen, sondern mit einer präzisen Zusammenfassung aller relevanten Fakten. Und Ihr Transaktionsmonitoring erkennt verdächtige Muster, bevor sie zu echten Problemen werden. Das ist kein Blick in die Glaskugel: Finanzinstitute setzen diese Szenarien bereits um – mit Agentic AI. 

Das Wichtigste vorab: 

• AI Agents arbeiten mit Menschen, nicht statt ihnen 
• Sie docken an bestehende Systeme an und eliminieren repetitive Aufgaben 
• Starten Sie mit einem konkreten Use Case und skalieren Sie schrittweise 
• Produktivitätsgewinne von 200-2.000 % sind laut McKinsey realistisch 
• Die Technologie ist reif – erfolgreiche Pilotprojekte beweisen es 

Was unterscheidet Agentic AI von bisheriger KI? 

Bisherige KI-Lösungen in der Compliance arbeiten reaktiv: Sie klassifizieren Dokumente, bewerten einzelne Datenpunkte oder schlagen Alarm bei Regelverstößen. Agentic AI geht mehrere Schritte weiter. 

Ein Agent ist ein autonomer digitaler Mitarbeiter, der eigenständig komplexe Aufgaben von Anfang bis Ende bearbeitet. Er plant seine Vorgehensweise, nutzt verschiedene Werkzeuge und Datenquellen, passt sich an neue Situationen an und dokumentiert seine Entscheidungen transparent. Dabei arbeitet er nicht isoliert, sondern im Team – mit anderen Agenten und menschlichen Experten. 

Der entscheidende Unterschied: Während klassische Automatisierung starren Regeln folgt („wenn X, dann Y“), kann ein Agent mit Kontext umgehen, Prioritäten setzen und begründete Empfehlungen aussprechen. Er versteht, warum er etwas tut, nicht nur was er tun soll. 

Die 5 Anwendungen, die Ihren Compliance-Alltag erleichtern 

1. Onboarding-Screening: Von 95 % Fehlalarmen zu präzisen Treffern 

Das kennen Sie: Ein Neukunde heißt „Maik Brenner“. Ihr System schlägt Alarm, weil 47 Personen mit diesem Namen auf Sanktionslisten stehen. Ihr Team verbringt Stunden damit, Geburtsdaten, Nationalitäten und Karrierewege abzugleichen. Am Ende: 46 Fehlalarme, ein relevanter Treffer. 

Bis zu 95 % der Alerts bei hochriskanten Entitäten oder PEP-Prüfungen sind Fehlalarme, die wertvolle Ressourcen binden und das Kundenerlebnis belasten. 

So arbeitet ein Screening-Agent: 

Der Agent erhält den Namen und die Basisdaten des Kunden. Er durchsucht nicht nur Sanktionslisten, sondern gleicht semantisch und kontextuell ab – er versteht, dass „Maik Brenner, geboren 1942″ nicht dieselbe Person ist wie „Maik Brenner, geboren 1988″. Er zieht zusätzliche Datenquellen hinzu: Geburtsort, frühere Wohnsitze, berufliche Stationen, Familienverbindungen. Für jeden potenziellen Treffer erstellt er eine Wahrscheinlichkeitsbewertung mit klarer Begründung: „Hohe Übereinstimmung wegen identischem Geburtsdatum und Geburtsort“ versus „Keine Übereinstimmung – unterschiedliche Nationalität und Altersgruppe“. 

Das Ergebnis landet strukturiert bei Ihrem Team: drei echte Verdachtsfälle mit vollständiger Dokumentation, 44 automatisch ausgeschlossene Fehlalarme mit nachvollziehbarer Begründung. 

Ihr konkreter Nutzen: 

• Unterstützt Verkürzung der Onboarding-Zeit  
• Screening-Kosten reduzieren sich um bis zu 50 % Kunden erleben reibungslose Prozesse statt frustrierender Wartezeiten 
• Compliance-Qualität steigt durch konsistente, dokumentierte Prüfungen 

2. Alert-Handling: Der intelligente First Layer 

Ihre AML-Analysten starten den Tag mit 200 neuen Alerts. Jeder Fall beginnt bei null: Kundendaten zusammensuchen, Transaktionshistorie prüfen, Gegenparteien recherchieren, Medienberichte durchforsten. Die ersten zwei Stunden gehen für Datensammlung drauf, bevor die eigentliche Analyse beginnt. 

So arbeitet ein Alert-Agent: 

Sobald ein Alert ausgelöst wird, springt der Agent an. Er sammelt automatisch alle relevanten Informationen aus verschiedenen Systemen: vollständiges Kundenprofil mit Risikoklassifizierung, Transaktionshistorie der letzten 12 Monate mit Auffälligkeiten markiert, Informationen zu allen Gegenparteien inklusive deren Risikoprofile, aktuelle Adverse Media aus globalen Quellen in mehreren Sprachen. 

Statt in mehrere Systeme einloggen und verstreute Daten manuell sammeln zu müssen, erhalten Analysten eine strukturierte Übersicht mit bereits identifizierten Warnsignalen. 

Der Agent erstellt eine strukturierte Fallzusammenfassung auf einer Seite: Was ist passiert? (Sachverhalt in klaren Sätzen), Welche Belege liegen vor? (mit direkten Quellenverweisen), Was spricht dafür/dagegen? (Risikoeinschätzung mit Begründung), Was sind die nächsten sinnvollen Schritte? 

Ihr konkreter Nutzen: 

• Analysten starten mit vollständigem Kontext statt leeren Händen 
• Bearbeitungszeit pro Alert sinkt erheblich  
• Konsistente Dokumentation unterstützt die Erfüllung der Audit-Anforderungen  
• Team kann deutlich mehr echte Verdachtsfälle bearbeiten 

3. Transaktionsmonitoring: Muster erkennen statt Einzelteile sammeln 

Eine alleinstehende Überweisung über 9.800 Euro löst keinen Alarm aus. Zehn solcher Überweisungen in zwei Wochen ebenfalls nicht – wenn Ihr System sie als unabhängige Ereignisse betrachtet. Traditionelle regelbasierte Systeme sehen Transaktionen isoliert und übersehen systematische Muster. 

So arbeitet ein Monitoring-Agent: 

Der Agent etabliert Verhaltensbaselines für jeden Kunden und wendet kontextuelle Risikomodellierung an, um zwischen legitimer und verdächtiger Aktivität zu unterscheiden. 

Er lernt das normale Transaktionsverhalten Ihres Kunden: typische Beträge, übliche Gegenparteien, gewohnte Rhythmen, geografische Muster. Er erkennt Abweichungen über mehrere Dimensionen hinweg: ungewöhnliche Betragsstrukturen (z.B. zehn Transaktionen knapp unter der Meldeschwelle), neue Empfänger ohne erkennbaren Geschäftszweck, atypische geografische Verbindungen, verdächtige zeitliche Muster. 

Bei Trade-Based Money Laundering, wo gefälschte Rechnungen, zirkuläre Zahlungen und versteckte Verbindungen über verschiedene Länder und Konten laufen, zeichnet der Agent automatisch Verbindungen und markiert verdächtige Entitäten . 

Statt zehn separate Alerts zu generieren, erstellt der Agent ein Gesamtbild: „Kunde zeigt seit drei Wochen atypisches Verhalten: zehnfache Steigerung der Transaktionen an neue Empfänger in Hochrisikoländern, Betragsstruktur deutet auf Schwellenvermeidung hin, keine plausible geschäftliche Erklärung erkennbar. Wichtig: Die finale Bewertung verdächtiger Muster bleibt eine menschliche Aufgabe. Agentic AI kann Muster erkennen, aber keine SAR (Suspicious Activity Report) autonom auslösen. 

Ihr konkreter Nutzen: 

• Deutliche Reduzierung von Fehlalarmen bei gleichzeitig besserer Erkennung echter Bedrohungen  
• Früherkennung komplexer Geldwäschemuster über mehrere Transaktionen 
• Vollständiges Bild statt fragmentierter Einzelinformationen 
• Schnellere und fundiertere Entscheidungen durch kontextuelle Analyse 

4. Dynamisches Risk Scoring: Risiken ändern sich in Echtzeit 

Ihr Kunde hatte bei Onboarding ein niedriges Risikoprofil. Sechs Monate später expandiert er überraschend in Hochrisikoländer, ändert sein Geschäftsmodell und zeigt plötzlich ungewöhnliche Transaktionsmuster. Ihr jährliches Review findet das erst in vier Monaten. 

Perpetual KYC nutzt Automatisierung für kontinuierliches Monitoring von Kundenrisikoprofilen und löst Alerts aus, wenn signifikante Änderungen auftreten – etwa ein plötzlicher Anstieg grenzüberschreitender Transaktionen oder eine Änderung der wirtschaftlich Berechtigten. 

So arbeitet ein Risk-Scoring-Agent: 

Der Agent überwacht kontinuierlich Veränderungen aus verschiedenen Quellen: Transaktionsverhalten, neue Geschäftsbeziehungen, geografische Expansion, Änderungen in der Eigentümerstruktur, Medienberichte und regulatorische Updates, geopolitische Entwicklungen. 

Er passt den Risiko-Score dynamisch an, sobald relevante Ereignisse eintreten. Bei Überschreiten definierter Schwellenwerten startet er automatisch eine erweiterte Prüfung. Die Risikoeinschätzung ist nie veraltet, sondern spiegelt immer den aktuellen Stand. 

Ihr konkreter Nutzen: 

• Früherkennung von Risikoänderungen statt böser Überraschungen 
• Always-on Monitoring ersetzt starre zyklische Reviews 
• Ressourcen fließen automatisch zu den aktuell riskantesten Kunden 
• Regulatorische Anforderungen an kontinuierliches Monitoring werden erfüllt 

5. Alert-Triage: Intelligente Priorisierung für maximale Wirkung 

Montag, 8.00 Uhr: 200 neue Alerts in der Warteschlange. Welche sind wirklich kritisch? Welche können warten? Bei der traditionellen FIFO-Logik (First In, First Out) behandeln Sie alle gleich – und übersehen möglicherweise hochriskante Fälle, während Sie Zeit mit niedrigprioren Alerts verbringen. 

So arbeitet ein Triage-Agent: 

Der Agent empfiehlt Warteschlangen-Priorisierung basierend auf historischen Auflösungsmustern, um sicherzustellen, dass hochriskante Fälle umgehend Aufmerksamkeit erhalten. 

Er bewertet jeden Alert nach mehreren Dimensionen: Wahrscheinlichkeit eines echten Treffers (basierend auf ähnlichen historischen Fällen), potenzieller Schaden und regulatorische Relevanz, Komplexität der Prüfung, verfügbare Beweislage. 

Der Agent erstellt eine dynamische Prioritätenliste mit klaren Begründungen: „Hoch: Kunde mit PEP-Verbindung, ungewöhnliche Transaktionen in Sanktionsland, ähnliche Fälle führten in 78 % zu SARs“, „Mittel: Namensähnlichkeit zu Listeneintrag, aber abweichende Basisdaten“, „Niedrig: Technischer Fehlalarm aufgrund Systemfehler, automatische Klärung möglich (vorbehaltliche Freigabe)”.  

Ihr konkreter Nutzen: 

• Kritische Fälle werden sofort bearbeitet, nicht nach Zufall 
• Wesentlich schnellere Fallauflösungen durch intelligente Prioritätensetzung  
• Nachweisbare Risikosteuerung für Audit und Aufsicht 

So starten Sie mit Agentic AI: Der Vier-Schritte-Fahrplan 

Schritt 1: Wählen Sie den richtigen Piloten 

Nicht alle Use Cases eignen sich gleich gut für den Einstieg. Führende Finanzinstitute beginnen typischerweise mit der Definition eines Pilot-Perimeters – einem Teil des Kundenportfolios, den sie zum kontrollierten Testen mit einer digitalen Factory nutzen können. 

Fragen Sie sich: 

• Wo verlieren wir am meisten Zeit mit repetitiven Aufgaben? 
• Welcher Prozess verursacht die meisten Fehlalarme? 
• Wo würde eine Verbesserung den größten Business-Impact haben? 

Praxistipp: Onboarding-Screening oder Alert-Triage eignen sich hervorragend als Einstieg – messbare Erfolge, überschaubares Risiko, schnelle Resultate. 

Schritt 2: Schaffen Sie die technischen Voraussetzungen 

Die Lösung funktioniert als Overlay, das auf bestehender AML-Infrastruktur aufsetzt und über APIs oder direkt über Benutzeroberflächen integriert – Institute müssen ihre bestehenden Systeme nicht ersetzen. 

Das brauchen Sie: 

• API-Zugang zu relevanten Datenquellen (Kundensystem, Sanktionslisten, Transaktionsdaten) 
• End-to-end optimierte Prozesse als Grundlage für die Automatisierung 
• Foundation Model Zugang (entweder Cloud-basiert oder On-Premise) 
• Audit-Trail-Infrastruktur für vollständige Nachvollziehbarkeit 
• Validierungsverfahren für regelmäßiges Backtesting, Bias-Checks und Explainability-Tests gemäß EU AI Act 

Starten Sie klein: Ein Agent für einen abgegrenzten Use Case benötigt keine komplette Plattform-Transformation. 

Schritt 3: Testen Sie mit echten Fällen 

Nehmen Sie 50-100 historische Fälle, bei denen Sie das Ergebnis kennen. Lassen Sie den Agenten diese Fälle bearbeiten und vergleichen Sie: 

• Wie viele Fehlalarme hätte der Agent verhindert? 
• Wie schnell kam er zu korrekten Ergebnissen? 
• Wie nachvollziehbar sind die Begründungen? 
• Wo macht er Fehler – und warum? 

Mit jedem bearbeiteten Fall verfeinert das System sein Urteilsvermögen und wird mit jeder Iteration schärfer.  

Wichtig: Testen Sie auch bewusst schwierige Grenzfälle. Sie wollen wissen, wo die Grenzen liegen, bevor Sie in Produktion gehen. 

Schritt 4: Skalieren Sie mit Augenmaß 

Sobald der Impact bewiesen ist, können Sie sich auf die Skalierung vorbereiten. Aber überstürzen Sie nichts. Die Erfahrung zeigt: Change Management dauert etwa doppelt so lange wie die technische Implementierung. 

Ihr Team muss neue Rollen lernen: 

• Von Datenbeschaffung zu Ergebnisvalidierung 
• Von Einzelfallbearbeitung zu Ausnahmenmanagement 
• Von manueller Prüfung zu Agent-Coaching 

Laut McKinsey kann ein Compliance-Mitarbeiter zwanzig oder mehr AI-Agent-Mitarbeiter „überwachen“, was zu Produktivitätsgewinnen von 200 bis 2.000 % führen soll. In unseren Projekten sehen wir noch kein Verhältnis 1:20, beobachten aber ebenfalls substanzielle Produktivitätsgewinne.  

Die kritischen Erfolgsfaktoren: Worauf Sie wirklich achten müssen 

Nachvollziehbarkeit: Transparenz ist nicht verhandelbar 

Agentic AI-Systeme werden häufig als „Black Boxes“ beschrieben aufgrund mangelnder Transparenz in ihren Entscheidungsprozessen. Das ist inakzeptabel in der regulierten Finanzwelt. 

Moderne Agentic-AI-Lösungen bieten detaillierte Logs jeder Aktion und eine visuelle Karte der Entscheidungsfindung, komplett mit Quellenangaben und Konfidenzwerten. 

Fordern Sie von jedem Anbieter: 

• Vollständige Dokumentation des Entscheidungswegs 
• Zitierbare Quellen für jede Aussage 
• Konfidenzwerte für Einschätzungen 
• Nachvollziehbare Begründungen in Klartext 

Datenqualität: Garbage in, garbage out 

Der beste Agent nützt nichts bei schlechten Daten. Die gute Nachricht: KI kann Finanzinstituten helfen, Datenqualitätsprobleme schnell zu identifizieren und zu beheben. 

Bauen Sie systematische Datenquellen-Governance auf: 

• Dokumentieren Sie, woher Ihre Daten stammen 
• Erfassen Sie Aktualisierungsfrequenzen 
• Bewerten Sie Zuverlässigkeit verschiedener Quellen 
• Prüfen Sie die gesamte Datenkette bis zur Ursprungsquelle 

Human-in-the-Loop: Menschen bleiben unverzichtbar 

Obwohl Agentic AI ein mächtiges Werkzeug zur Verbesserung der Compliance ist, sollte es menschliche Compliance-Teams ergänzen, nicht ersetzen. 

Das ist sowohl regulatorisch als auch praktisch geboten. AML-Regulierungen geben Behörden die Befugnis, Compliance-Officer für Compliance-Fehler verantwortlich zu machen, was Human-in-the-Loop-Systeme essenziell macht, damit Firmen audit-fähig bleiben. 

Definieren Sie klare Eskalationskriterien: 

• Welche Fälle entscheidet der Agent autonom (achtung: die regulatorische Verantwortung bleibt immer beim Institut)? 
• Wann braucht es menschliche Validierung? 
• Wer trägt die finale Verantwortung? 

Agenten übernehmen Routineaufgaben, etwa das Klären niedrigriskanter Alerts oder das Durchsetzen grundlegender Regeln, und ermöglichen es Analysten, sich auf höherwertige Entscheidungen zu konzentrieren. 

Regulatorische Perspektive: Aufsicht setzt auf Transparenz, nicht auf Technologieverbot 

Die gute Nachricht: Regulatoren verbieten Agentic AI nicht, sondern fordern klare Spielregeln. Explainability, Auditierbarkeit und Kontrolle bleiben zentral – jedes Ergebnis braucht eine vertretbare Begründung. 

Der Vorteil richtig implementierter Agentic AI-Systeme: Sie liefern bessere Compliance-Nachweise als manuelle Prozesse – konsistentere Entscheidungen, vollständige Audit-Trails und schnellere Anpassung an neue regulatorische Anforderungen. 

Fazit: Der Wettbewerbsvorteil liegt in der Geschwindigkeit 

Agentic AI ist kein Hype-Thema mehr, sondern praktische Realität. Finanzinstitute, die 2025 starten, bauen einen Vorsprung auf, den Nachzügler nur schwer aufholen können. 

Drei strategische Vorteile warten auf Sie: 

• Operational Excellence: Ihre Compliance-Kosten sinken bei gleichzeitig besserer Qualität. Die Erfahrung führender Institute zeigt, dass KI und besonders Agentic AI der nächste große Innovationshebel für KYC/AML sein könnte. 
• Market Differentiation: Während Ihre Wettbewerber noch manuell screenen, bieten Sie Ihren Kunden Onboarding in Minuten statt Tagen. Das wird zum Wettbewerbsfaktor. 
• Risk Management: Sie erkennen Risiken früher, reagieren schneller und dokumentieren lückenlos. Regulatoren sehen ein modernes, zukunftsfähiges Compliance-Programm. 

Unser Tipp: Starten Sie jetzt mit einem Pilotprojekt. Wählen Sie einen Use Case aus, bei dem Sie schnell Erfolge messen können – Onboarding-Fehlalarme, Alert-Handling oder Transaktionsmonitoring. Testen Sie mit 20-50 realen Fällen, messen Sie Vorher-Nachher, lernen Sie, was funktioniert. 

Die Technologie ist reif und die regulatorische Akzeptanz ist da. Die Frage ist nicht mehr ob, sondern wann Sie einsteigen – und ob Sie zu den Vorreitern gehören oder zum Mittelfeld. 

Möchten Sie konkret besprechen, welcher Use Case sich für Ihr Institut am besten eignet? Kontaktieren Sie uns für ein unverbindliches Erstgespräch: info@consalty.com oder linkedin.com/company/consalty/

Hinweis: Dieser Beitrag ersetzt keine rechtliche oder regulatorische Beratung. Alle quantitativen Angaben basieren auf Marktstudien und Pilotprojekten und können je nach Institut variieren.