LONDON (IT BOLTWISE) – Banken sperren KI-Agenten zunehmend von Kontozugriffen und Zahlungsaufträgen, wie Aussagen von JPMorgan Chase und Charles Schwab zeigen. Der Kernpunkt ist das gleiche Problem: Wie lässt sich das Verhalten autonomer Software prüfen, wenn sie mehr tun kann als nur Daten lesen? Gregg Bell, CIO bei Hashgraph, argumentiert dagegen mit einem manipulationssicheren Audit Trail auf der Blockchain. Damit sollen Regulierer künftig nachvollziehen können, welche Daten ein Agent genutzt hat und welche Aktionen er tatsächlich ausgeführt hat.
Agentic Finance steht bei Banken derzeit eher im Wartestatus als im Live-Betrieb. In der Praxis geht es um die Frage, ob externe KI-Agenten nicht nur Kontostände auslesen, sondern auch Zahlungen auslösen oder im Namen von Kundinnen und Kunden handeln dürfen. JPMorgan Chase formulierte dafür eine klare Grenze: Der Bankchef Jamie Dimon sagte laut Bericht vom 13. Oktober 2026, dass das Institut keine außerhalb eingebundenen KI-Agenten an Kundenkonten lassen werde, um Zahlungen oder andere Handlungen in deren Auftrag auszuführen. Aus Sicht der Bank stehen dabei nicht nur Sicherheitsaspekte im Vordergrund, sondern auch die Verantwortung gegenüber Kundinnen und Kunden sowie gegenüber dem eigenen Compliance- und Regulierungsrahmen.
Dass es nicht um generelle Ablehnung von KI-Agenten geht, zeigt der Weg, den einige Anbieter ihren Systemen bereits heute erlauben: Agenten dürfen dem Bericht zufolge Kontostände lesen, allerdings nur mit autorisierten Konnektoren wie etwa dem bei Finanz-Apps verbreiteten Zugriff über Plaid. Sobald es jedoch um Aktionen geht, kippt der Ton: Ein KI-Agent, der Informationen konsumieren kann, ist technologisch und organisatorisch leichter zu kontrollieren als ein System, das Überweisungen anstößt oder Rechnungen bezahlt. Genau diese Unterscheidung spiegelt auch das Vorgehen von Charles Schwab wider. Deren CEO Rick Wurster erklärte im Anschluss, dass das Unternehmen Agenten wie Meta’s Muse daran hindere, im Wochenrhythmus Geldbewegungen zu initiieren.
Gregg Bell, Chief Investment Officer bei Hashgraph, widerspricht den pauschalen Befürchtungen nicht vollständig, stellt aber den Prüf- und Nachweisansatz in den Mittelpunkt. Er nimmt die Aussage der Banken ernst, betont zugleich jedoch, dass Banken weiterhin alle bestehenden regulatorischen Pflichten erfüllen müssten, wenn sie neue Technologien einsetzen. Der zentrale Unterschied liegt aus Bells Perspektive darin, wie sich das Verhalten von Software nachträglich nachvollziehen lässt: Nicht das „Sehen“ des Agenten in Echtzeit sei die alleinige Lösung, sondern die Verfügbarkeit eines Audit Trails, den Aufsicht und Prüfstellen lesen können. Seine Formulierung zielt dabei auf ein erweitertes Vertrauensmodell ab: Wenn der „Gegenüber“ nicht nur ein Kreditinstitut oder eine Gegenpartei ist, sondern ein Softwareagent, braucht man einen gleichwertigen Nachweis darüber, was der Agent wirklich getan hat.
Technisch knüpft Bell an die Idee an, dass Blockchains Vertrauen schaffen können, indem sie ein revisionssicheres Protokoll liefern. Er verweist darauf, dass sich die Logik von Gegenparteirisiken von klassischen Finanztransaktionen auf Software übertragen lässt: Entscheidend sei eine dokumentierte Kette von Ereignissen, in der nachvollziehbar wird, welche Daten der Agent verwendet hat und welche Aktionen daraus resultierten. Für Regulierer ließe sich das als zusätzliche Sicherheitsschicht interpretieren: Statt nur auf interne Kontrollen zu vertrauen, könnte eine Aufsicht einen on-chain Datensatz nutzen, um zu überprüfen, ob der Agent die vorgesehenen Informationen „richtig“ verarbeitet und keine sensiblen Daten geleakt hat. Bell stellte die Argumentation zudem im Kontext von SWIFTs Konferenzen (Sibos) dar und machte dabei den Punkt, dass ein on-chain Record nicht nur Transaktionsereignisse betrifft, sondern auch die Datenbasis, die ein Agent im Entscheidungsprozess benutzt.
Damit verschiebt sich der Schwerpunkt von „Dürfen Agenten handeln?“ hin zu „Wie lässt sich Agentenhandeln beweisen?“ Für Unternehmen bedeutet das: Der regulatorische Aufwand verlagert sich stärker auf Architektur- und Nachweismechanismen. Der Bericht nennt dafür konkrete Infrastrukturbausteine, die bereits existieren sollen. Bell verweist auf Hedera-Partner, die eine tamper-proof „Fingerprint“-Erzeugung einsetzen, um die Aktionen eines KI-Agenten später kontrollierbar zu machen. Das Ganze wird im Kontext genannt, dass dafür Chips von NVIDIA und Intel zum Einsatz kommen. In der Praxis entspricht das dem Muster, bei dem Hardware-gestützte Vertrauensanker (zum Beispiel zur Integritätsprüfung) und eine verteilte, manipulationssichere Speicherung zusammenkommen. Der Nutzen liegt dabei weniger in Marketingbegriffen, sondern in einer technisch überprüfbaren Historie: Welche Operationen wurden ausgeführt, welche Eingaben waren dabei referenziert, und wie kann ein Prüfer später die Lücke zwischen „was behauptet wird“ und „was passiert ist“ schließen?
Auch die Marktmechanik spielt in die Debatte hinein. Bell erwartet, dass Stablecoins die Bewegung von Geld für agentische Workflows beschleunigen können, weil weniger Zwischenstationen und damit potenziell geringere Wartezeiten entstehen, wenn ein Agent Handel oder Kompensation anstößt. Dennoch reduziert sich sein Ausblick nicht auf schnellere Zahlungen. Der größere Hebel liegt aus seiner Sicht im Aufbau von Vertrauen: Ein Audit Trail könne sowohl für Geldanwendungen genutzt werden als auch als Vertrauensgrundlage, wenn Menschen KI-Agenten immer häufiger mit Geld, Daten und weiteren sensiblen Aufgaben betrauen. Gerade im Unternehmensumfeld ist das ein relevanter Perspektivwechsel: Wenn der Nachweis der Agentenhandlung standardisiert wird, sinkt die Hürde für Banken, Agenten zumindest in eng definierten Rollen zuzulassen. Das gilt besonders dann, wenn die Agenten nicht „blind“ agieren, sondern über klar autorisierte Datenzugänge und definierte Ausführungspfade verfügen.
Für Banken und FinTechs ergibt sich daraus ein unmittelbarer Umsetzungsdruck: Wer Agentic Finance aus der Pilotphase in den produktiven Betrieb bringen will, muss nicht nur KI-Modelle integrieren, sondern auch Nachweisfähigkeit als Systemanforderung behandeln. Das kann bedeuten, dass Konnektoren, Entscheidungslogik und Ausführungswege stärker instrumentiert werden, sodass sie in einem Prüfprotokoll wiederauffindbar sind. Gleichzeitig bleibt die Frage offen, wie gut sich solche on-chain Prüfbarkeit mit Latenz- und Kostenanforderungen im Tagesgeschäft vereinbaren lässt. Klar ist jedoch: Die aktuelle Branchenlinie – „lesen ja, senden nur eingeschränkt“ – wirkt wie eine Sicherheits- und Haftungsbremse. Bell versucht diese Bremse mit einem technischen Gegenentwurf zu lösen: nachvollziehbares Agentenhandeln statt Vertrauensvakuum. Solange diese Nachvollziehbarkeit nicht als belastbarer Standard greift, werden viele Institute ihren KI-Agenten-Zugang weiter begrenzen.
In der Summe zeigt der Bericht eine typische Reifephase neuer Finanztechnologien: Erst scheitert der Einsatz nicht an der KI-Funktionalität, sondern an Auditierbarkeit, Kontrollierbarkeit und der Frage, wer im Ernstfall Verantwortung übernehmen kann. Blockchain-basierte Audit Trails und hardwaregestützte Integritätsmechanismen sind dabei der Versuch, den letzten großen Hebel zu bedienen. Ob das Modell schnell genug skaliert, um die Zurückhaltung von Großbanken zu beenden, hängt weniger von einzelnen Demonstratoren ab als von der Interoperabilität zwischen Agentenplattformen, Bankenschnittstellen und regulatorischer Auswertbarkeit. Genau dort wird sich 2026/2027 entscheiden, ob agentische Systeme in der Breite wachsen dürfen oder weiter nur als „lesende“ Assistenzsysteme starten.
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