Die Migros Bank hat die Phase von KI-Piloten hinter sich gelassen und zeigt am Beispiel des Customer Supports, wie GenAI nicht nur als isoliertes Tool, sondern als integraler Bestandteil des Customer Supports und des Case Managements in der Bank eingebettet wurde. GenAI unterstützt sozusagen den gesamten «Lebenszyklus» eines Geschäftsfalls. 

Mastercard präsentierte an der Konferenz des IFZ in Rotkreuz den aktuellen Stand des Agentic Commerce: KI-Agenten, die im Auftrag von Kundinnen und Kunden autonom Zahlungen tätigen und Käufe abschliessen. KI verändert damit nicht nur bestehende Prozesse, sondern auch die Rollen im Markt: «Neu treten Agenten wie ChatGPT oder Gemini selbst als Marktteilnehmer auf», sagte Daniela Massaro, Country Manager Switzerland, Mastercard.

Viele offene Fragen

Agentic Commerce sei dabei längst kein Zukunftsszenario mehr. Im Zentrum stehen bereits die Schaffung geeigneter Rahmenbedingungen und die Beantwortung konkreter Fragestellungen: Wer haftet, wenn ein KI-Agent einen Fehler macht? Wie lässt sich Betrug verhindern, wenn der Auslöser kein Mensch ist? Wie viel Transparenz brauchen Regulatoren? Mastercard adressiert diese Fragen mit dem «Agent-Pay Framework» – einem Regelwerk für Sicherheit, Vertrauen und Nachvollziehbarkeit bei KI-gesteuerten Transaktionen.

Agentic Transactions entwickeln sich stufenweise: Single-Merchant-Purchases sind technisch vergleichsweise einfach umsetzbar und dürften sich rasch etablieren. Deutlich komplexer sind Multiple-Merchant-Purchases, bei denen verschiedene Anbieter, Prozesse und Zahlungsflüsse orchestriert werden müssen. Noch anspruchsvoller sind Delayed Purchases, bei denen autonome Systeme Entscheidungen zeitlich verzögert und abhängig von Bedingungen (z.B. Preis, Verfügbarkeit oder Präferenzen) auslösen.

KI als «unsichtbare Infrastruktur

Die UBS versteht KI nicht als Sammlung einzelner Tools, sondern als unternehmensweiten Backbone beziehungsweise «unsichtbare Infrastruktur», die Geschäftsprozesse proaktiv unterstützt. Die UBS KI-Plattform «Red» wurde entsprechend so entwickelt, dass sie sich nahtlos in unterschiedliche Bereiche integrieren lässt – von Compliance über Kundenberatung bis hin zum E-Banking Self-Service.

Zentral sei dabei die veränderte Denkweise: KI soll nicht nur Antworten liefern, sondern Prozesse aktiv unterstützen («The AI tells you»). Dies kann beispielsweise durch intelligente Hinweise, wann und mit welchem Ziel Kunden kontaktiert werden sollten, umgesetzt werden.

Organisatorisch kombiniert die UBS eine zentrale KI-Orchestrierung sowie gemeinsame Standards, Governance und Wissensmanagement mit dezentralen, fachbereichsspezifischen Teams, die Anwendungen eigenständig entwickeln und betreiben. «Diese hybride, modulare Struktur ermöglicht konsistente Daten- und Wissensnutzung, parallele Entwicklung sowie flexible und skalierbare Innovationen», erläuterte Michel Neuhaus, Head AI, Data & Analytics, bei der UBS.