Wenn Geschwindigkeit nicht ausreicht – das Argument für Agentic AI im Post-Trade-Bereich
Die Umstellung auf T+1-Settlement hat das Volumen der Reconciliation-Arbeit nicht erhöht – sie hat die verfügbare Zeit zur Erledigung verkürzt. Für Finanzinstitute, die große Exception-Warteschlangen verwalten, reicht das traditionelle Modell nicht mehr aus, bei dem Analysten eingreifen, untersuchen und Abweichungen beheben. Das Zeitfenster ist kürzer, aber der Genauigkeitsstandard bleibt unverändert.
Robin Hasson, Leiter der Reconciliation-Lösungen bei Smartstream, formuliert die Herausforderung klar: Unternehmen müssen das gleiche Niveau an Datenqualität, Vollständigkeit und Genauigkeit erreichen – innerhalb eines engeren Zeitrahmens und ohne die Möglichkeit, die Mitarbeiterzahl zu erhöhen, um den Druck aufzufangen.
Permanente Untersuchung – vom reaktiven zum präventiven Ansatz
Eine der bedeutendsten Veränderungen, die Smart Agents in den Post-Trade-Bereich einführt, ist der Übergang vom reaktiven Exception-Management zur präventiven Analyse. Anstatt ein Problem erst nach einem Fehler zu identifizieren, analysieren Agentic Workflows die Daten im Vorfeld – sie untersuchen und korrigieren Probleme, bevor diese zu einer Abweichung führen. Dieser frühere Eingriff reduziert das Settlement-Risiko und beseitigt die Kosten nachgelagerter Korrekturen.
Im Gegensatz zu menschlichen Analysten arbeiten KI-Agenten kontinuierlich und sind nicht durch Arbeitszeiten oder Schichtmuster eingeschränkt. Untersuchungswarteschlangen bauen sich nicht über Nacht oder am Wochenende auf. Agenten beginnen mit der Analyse von Abweichungen, der Sammlung von Informationen und der Erstellung von Empfehlungen, sobald Exceptions auftreten – wobei die menschliche Überprüfung an Governance-Kontrollpunkten integriert ist und nicht zu Beginn jeder Aufgabe.
Governance und menschliche Aufsicht bleiben unverzichtbar
Hasson stellt klar, dass die aktuelle Phase der Agentic-AI-Implementierung keine vollständige Autonomie darstellt. Unternehmen behalten einen Human-in-the-Loop-Ansatz bei, insbesondere in regulierten Umgebungen, in denen Kontrollen über Entscheidungsfindung, Nachvollziehbarkeit und Datenherkunft zentrale Anforderungen sind. Die Rolle des Operations-Analysten entwickelt sich weiter – vom manuellen Ermittler zum Supervisor KI-generierter Empfehlungen – aber die Verantwortung für die endgültige Entscheidung verbleibt beim Nutzer.
Die Risiken unkontrollierter Automatisierung werden direkt anerkannt. KI-Halluzinationen, unbeabsichtigte Folgen in Produktionssystemen und Governance-Fehler in regulierten Umgebungen sind reale Überlegungen. Für Hasson darf Nachvollziehbarkeit kein nachträglicher Gedanke sein: Jede von einem Agenten durchgeführte Aktion muss protokolliert, nachverfolgbar und rechenschaftspflichtig sein. Die Smart Agents-Plattform von Smartstream ist mit diesem eingebetteten Prinzip entwickelt – sie bietet vollständige Erklärbarkeit und Maker-Checker-Workflows neben ihren autonomen Fähigkeiten.
Elastische Kapazität – Skalierung der Abläufe ohne Erhöhung der Mitarbeiterzahl
Die Agentic-Infrastruktur führt auch ein neues Modell für die operative Kapazitätsplanung ein. Anstatt zusätzliches Personal vor Spitzenzeiten einzustellen – Monatsendspitzen, Marktstressereignisse oder Settlement-Rückstände – können Unternehmen Rechenressourcen und Agentenkapazität bei Bedarf skalieren und dann wieder reduzieren, wenn sich die Volumina normalisieren. Hasson beschreibt dies als elastische Belegschaft: eine, die kein Onboarding, keine Schulung und keinen festen operativen Overhead erfordert.
Die langfristige Implikation ist eine grundlegende Veränderung der Strukturierung von Back-Office-Betriebsmodellen. Agentic AI ist nicht nur ein Werkzeug zur Bewältigung des T+1-Drucks – sie ist ein Mechanismus zur Neugestaltung der Ökonomie und Architektur von Finanzoperationen im weiteren Sinne.
Lesen Sie das vollständige Interview in Asset Servicing Times
Dieser Artikel basiert auf einem Interview mit Robin Hasson, das in Asset Servicing Times Ausgabe 390 veröffentlicht wurde. Um mehr darüber zu erfahren, wie Smartstream Agentic AI auf Reconciliation und Exception Management anwendet, besuchen Sie die Lösungsseite zu Smart Agents.
