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Im heutigen Newsletter, Vincent Chok von First Digital erläutert den Aufstieg der „agentischen Finanzen“, bei denen KI-Agenten über die Beratung hinausgehen und Finanztransaktionen ausführen, wodurch Krypto zur wesentlichen finanziellen Grundlage für diese maschinengesteuerte Wirtschaft wird.
Dann stellten wir im Abschnitt „Frag einen Experten“ drei führenden KI-Systemen — Grok, Gemini und Claude — zwei Fragen zu Anwendungsfällen von KI im Zahlungsverkehr und den erforderlichen Schritten zur Skalierbarkeit.
Hinweis: Die Antworten wurden von KI-Assistenten generiert und spiegeln die Perspektive jedes Modells wider. Sie sind nicht als Finanz- oder Rechtsberatung zu verstehen.
- Sarah Morton
KI-Agenten im Kryptobereich: Was Berater wissen müssen
Das explosive Wachstum von KI-Agenten
KI-Agenten sind im letzten Jahr zu einem der meistdiskutierten Themen geworden. Eine aktuelle PwC-Umfrage unter mehr als 300 Unternehmen ergab, dass 79 % bereits in irgendeiner Form KI-Agenten einsetzen. Dieses explosive Wachstum spiegelt einen breiteren Wandel wider: KI-Agenten entwickeln sich von beratenden zu ausführenden Rollen.
Ursprünglich zur Unterstützung von Chatbot-Diensten und Co-Pilotrollen eingesetzt, planen, entscheiden und handeln KI-Systeme nun aktiv anhand von vordefinierten Parametern, die von Menschen festgelegt wurden, einschließlich finanzieller Transaktionen. Das Ergebnis ist die frühe Entstehung der „agentischen Finanz“. Dabei handelt es sich um ein neues primitives Konzept, bei dem KI-Agenten im Wesentlichen finanzielle Aktionen innerhalb vordefinierter Regeln wie Grenzen, Berechtigungen und Zielen ausführen.
Analyse der agentischen Finanzwirtschaft
Agentische Finanzen lassen sich in drei Ebenen verstehen. Die Ebene des agentischen Handels konzentriert sich auf Entdeckung und Entscheidungsfindung. Zum Beispiel kann ein KI-Agent das beste Hotelangebot für eine bevorstehende Reise suchen. Die Ebene der agentischen Zahlungen übernimmt die Ausführung, bei der der Agent eine Transaktion abschließt, sobald sie genehmigt wurde.
Schließlich stellt die Vermögensverwaltungsebene den vollständigen Stack dar, in dem der Agent Portfolios verwalten, Zahlungen abwickeln und finanzielle Strategien dynamisch basierend auf Echtzeit-Marktentwicklungen optimieren kann. Obwohl es den Anschein haben mag, dass wir KI-Agenten vollständige Autonomie verleihen, ist dem nicht so. Es handelt sich um eine bedingte Delegation, bei der die Nutzer durch Vorgaben die Kontrolle behalten und gleichzeitig die Ausführung auslagern.
Theoretisch haben KI-Agenten einen Anwendungsfall im Finanzsektor; jedoch fügen sie sich nicht nahtlos in die bestehende traditionelle Finanzinfrastruktur ein. Strukturell fehlt KI-Agenten der direkte Zugriff auf globale Bankeninfrastrukturen, und sie sind darauf ausgelegt, rund um die Uhr zu operieren. In dieser strukturellen Diskrepanz kommt die Kryptowährung ins Spiel.
Stablecoins bieten KI-Agenten Zugang zu programmierbarem, rund um die Uhr verfügbarem Geld, Blockchains ermöglichen sofortige und globale Abwicklung, und Krypto-Wallets gewährleisten erlaubnisfreien Zugriff auf Gelder. Im Wesentlichen bilden diese Komponenten eine Finanzschicht, die besser für maschinengesteuerte Aktivitäten geeignet ist. Krypto entwickelt sich somit zunehmend zur Infrastruktur für autonome Systeme, anstatt lediglich eine Anlageklasse zu sein.
Anwendungsfälle von KI-Agenten
Frühe Implementierungen sind bereits sichtbar. Maschinen-zu-Maschinen-Zahlungen, die durch API-Zugriffe und Datenanbieter ermöglicht werden, haben die Inter-Händler-Verbindungen stärker und schneller gemacht. Im Verbraucherkontext hat autonomer Handel es den Nutzern ermöglicht, die Einzelhandelsrecherche zu optimieren, indem Agenten eingesetzt werden, um die besten Angebote für Reisen, Abonnements und Einkäufe zu erhalten.
Unterdessen werden in kryptonativen Umgebungen Handelsagenten häufig für das Portfoliomanagement, die Ertragsoptimierung und Handelsstrategien eingesetzt. Auf der Unternehmensseite sind Lieferkettenmanagement und Lieferantenzahlungen dank KI-Agenten problemlos automatisiert worden, was Fehler und Ressourceneinsatz reduziert hat. In diesem Stadium bleibt die Mehrheit der Aktivitäten weiterhin business-to-business und infrastrukturbasiert, anstatt verbraucherorientiert zu sein.
Über die Anwendungsfälle hinaus spielen KI-Agenten auch eine wesentliche Rolle bei der Entstehung neuer investierbarer Kategorien sowie bei der Nachfrage nach Kryptowährungen selbst. Da KI-Agenten nicht auf bestehender Infrastruktur basieren können, wächst die Nachfrage nach agenten-nativen Wallets, Stablecoin-Zahlungsnetzwerken und Daten- oder Rechenmarktplätzen.
Coinbase hat beispielsweise x402 eingeführt, ein offenes Zahlungsprotokoll, das für agenten-native Transaktionen entwickelt wurde. Diese Veränderung ist insbesondere für Mikrozah-lungen relevant, bei denen hohe Transaktionsvolumina und geringe Werte herkömmliche Zahlungsnetze ineffizient machen. Erstmals nehmen nicht-menschliche Nutzer am Finanzsystem teil und treiben die Aktivität voran. KI-Agenten sind zu einer neuen Klasse von „Nutzern“ für Krypto-Netzwerke geworden.
Risiken und zukünftige Aussichten
Trotz des momentanen Schwungs befinden wir uns noch in den frühen Phasen, und es bestehen Risiken und Beschränkungen. Sicherheit ist die Hauptsorge, insbesondere im Hinblick auf bösartige oder ausgenutzte Agenten, die unbeabsichtigte Transaktionen ausführen. Fragen der Autorisierung, Haftung und regulatorischen Behandlung werden weiterhin geprüft und aktiv definiert. Für eine breite Akzeptanz müssen wir Vertrauen bei den Nutzern aufbauen. Dies gelingt durch regulatorische Klarheit aller beteiligten Akteure, sodass Projekte mit Klarheit und Vertrauen entwickeln können, während gleichzeitig die Mittel und Interessen der Nutzer geschützt werden.
In den nächsten zwölf Monaten wird sich diese Technologie weiterhin entwickeln und reifen. Wichtige Indikatoren sind das Wachstum im von Agenten gesteuerten Transaktionsvolumen, das Aufkommen agenteneigener Wallets und Zahlungssysteme sowie eine tiefere Integration zwischen Stablecoins und KI-gesteuerten Systemen. Schließlich wird regulatorische Klarheit maßgeblich das Tempo und den Umfang der Akzeptanz in verschiedenen Branchen und Bereichen bestimmen.
Abschließend
KI-Agenten sind kein theoretisches Konzept; sie führen bereits in begrenzten Umgebungen Transaktionen aus. Mit der Entwicklung dieses Trends etabliert sich Krypto zunehmend als finanzielles Rückgrat für maschinengesteuerte Ökonomien. Derzeit handelt es sich um eine Infrastruktur- und langfristige Themenschwerpunktanlage; dies ändert sich jedoch mit steigenden Adoptionsraten. Berater sollten dies als nächsten Wachstumstreiber der Krypto-Nutzbarkeit beobachten.
- Vincent Chok, CEO und Mitgründer, First Digital
Fragen Sie einen Experten
Diese Woche machen wir etwas ein wenig anders. Anstelle eines einzelnen Experten haben wir ein Expertengremium — KI-Experten. Unten haben wir drei führenden KI-Modellen zwei Fragen gestellt, und zwar zur Gegenwart und Zukunft von KI-Zahlungen. Während es gemeinsame Themen gab — insbesondere darüber, was für zukünftiges Wachstum erforderlich ist — gibt es auch einige deutliche Unterschiede. Wir hoffen, dass Sie dieses Experiment genauso interessant und zum Nachdenken anregend finden wie wir.
Q1: Welche Anwendungsfälle für KI-Zahlungen sehen Sie heute?
Grok xAI |
Fraud detection is the most mature use case — AI spots anomalies rules-based systems miss. Intelligent payment routing dynamically selects the best rail by cost and speed. Emerging agentic payments let autonomous AI handle B2B treasury tasks and machine-to-machine micropayments using stablecoins, with Visa, PayPal, and Mastercard beginning to verify these agents. |
|---|---|
| Gemini Google | Three “Agentic Commerce” breakthroughs stand out: autonomous treasury and DeFi yield management where AI executes cross-chain swaps in real time; the “Inference Economy” where agents settle machine-to-machine micropayments instantly via stablecoins; and hyper-personalized wealth implementation — AI-powered direct indexing handling fractional trades and daily tax-loss harvesting at a scale no human advisor could manage manually. |
| Claude Anthropic | AI payments are moving from concept to infrastructure faster than most advisors realize. Clearest use cases: programmatic billing for AI services and agents that autonomously spend funds for compute or subtasks without human approval per transaction. On the wealth side, AI is augmenting rebalancing and tax-loss harvesting, with humans still in the loop on most material decisions today. |
Q2: Was ist erforderlich, damit KI-Zahlungen skalieren können?
Grok xAI |
Three gaps need closing: standardized agent identity with cryptographic proof of authorization and clear liability rules; governance and explainability for regulators including AML compliance in automated wealth flows; and high-quality real-time data infrastructure bridging fiat and crypto. Advisors must demonstrate AI augments rather than replaces fiduciary duty. |
|---|---|
| Gemini Google | Three things must converge: Verifiable Agent Identity using DIDs and cryptographically signed mandates so institutions can distinguish authorized AI from rogue bots; standardized governance protocols with universal spend limits and kill switches enforced at the protocol level; and legal liability frameworks clarifying who is responsible when an AI executes a flawed trade or falls victim to a prompt injection attack. |
| Claude Anthropic | Three things are genuinely missing: identity, accountability, and spending controls. AI agents lack a standardized identity layer — that's the fiduciary risk hiding inside all the excitement. Programmable guardrails built natively into the payment layer (like a corporate card with hard limits and audit trails) are needed, along with regulatory clarity on stablecoins. The technology is largely ready. What's lagging is governance — and that's an opportunity for advisors who get ahead of it. |
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