Traditionelle Finanzwelt, Krypto und KI verschmelzen und verändern so das Finanzsystem sowie unseren Umgang mit Geld. In den jüngsten Finanzdiskussionen ging es vor allem darum, wie traditionelle Finanzen und Krypto zusammenwirken und wie Krypto-Infrastrukturen die KI unterstützen können. Der eigentliche Umbruch entsteht jedoch erst durch das Zusammenspiel aller drei Säulen. Unserer Ansicht nach wird diese große Konvergenz sowohl die Infrastruktur verändern, über die das Finanzwesen funktioniert, als auch die Schnittstelle, über die wir es nutzen. Unser erster Convergence Report beleuchtet die finanziellen Grundbausteine hinter dieser Evolution des Finanzwesens sowie die Fakten und Zahlen dazu, wie Institutionen der traditionellen Finanzwelt (TradFi) Blockchain- und KI-Technologie einführen. Alle Aussagen sind sorgfältig belegt.
Die wichtigsten Kennzahlen zum Ausmaß von The Convergence.
Einführung in The Great Convergence
Die rasante Entwicklung digitaler Vermögenswerte parallel zu einer regelrechten Explosion leistungsstarker KI-Agenten hat das Fundament für eine Disruption der globalen Finanzwelt gelegt. Stablecoins und tokenisierte Vermögenswerte ermöglichen es Software, Gelder zu transferieren, Trades abzuwickeln und Sicherheiten nach festgelegten Regeln zu bewegen – während KI die Absicht eines Nutzers interpretieren und diese Aktivitäten über ein fragmentiertes Finanzsystem hinweg koordinieren kann. Wenn diese Fähigkeiten zusammenwachsen, erwarten wir, dass Agenten zu unserer zentralen Benutzeroberfläche für Finanzen werden: Menschen geben nur noch an, was sie erreichen möchten, statt jeden Dienst selbst zu bedienen.
Programmierbare Vermögenswerte repräsentieren bereits erhebliche Wertpools: Am 23. September 2026 verzeichnete RWA.xyz eine Stablecoin-Marktkapitalisierung von rund $306.3bn sowie $14.9bn an verteilten, tokenisierten US-Staatsanleihenprodukten \[4, 57]. Diese Werte messen das ausstehende Volumen; die Liquidität hängt vom jeweiligen Markt und den Rücknahmemechanismen ab.
Neben der Einführung digitaler Vermögenswerte richten Finanzinstitute ihren Blick verstärkt auf KI-Agenten. Der „2026 Global AI in Financial Services Report“ der Universität Cambridge ergab, dass 52 % der befragten Finanzdienstleister agentic KI pilotierten oder einsetzten, obwohl erst 23 % der Befragten fortgeschrittenere Phasen der Skalierung oder Transformation erreicht hatten [[21]](https://www.jbs.cam.ac.uk/faculty-research/centres/alternative-finance/publications/2026-global-ai-in-financial-services-report/). Diese Ergebnisse deuten auf umfangreiche Experimente und erste operative Einsätze hin, während eine vollständig autonome Ausführung weiterhin selten bleibt \[22,70].
Die ersten institutionellen Anwendungen dieser Konvergenz dürften die drei Fähigkeiten innerhalb klar definierter Strategien vereinen: TradFi liefert die Vermögenswerte, Verwahrung, Distribution und rechtliche Verantwortung, Decentralized Finance (DeFi) macht die Ausführung programmierbar und den finanziellen Status beobachtbar, und KI-Agenten können die Informationen interpretieren und die erforderlichen Aktionen koordinieren. Die in diesem Bericht untersuchten Fälle umfassen Live-Settlements, die Nutzung von Sicherheiten und Enterprise-KI, bedeuten aber noch nicht, dass alle drei Komponenten bereits im institutionellen Maßstab zusammenspielen.
Unsere Einschätzung bei Cambrian lautet: Automatisierung innerhalb definierter Grenzen ist der glaubwürdigere kurzfristige Weg zur breiten Adoption, denn ein Institut kann die Befugnisse eines Agenten schrittweise erweitern, sobald dieser innerhalb eines festgelegten Mandats zuverlässig arbeitet. Die folgenden fünf Abschnitte untersuchen, wie sich diese Konvergenz von Einzelanwendungen zu einem Finanzsystem entwickeln könnte, in dem Agenten Dienste anbieterübergreifend koordinieren. Wir beginnen mit der heutigen Infrastruktur und den Nutzungsbelegen, betrachten dann, wie viel Entscheidungsgewalt an Agenten delegiert werden kann und welche Daten und Kontrollmechanismen dafür nötig sind. Abschließend analysieren wir, wie dies das Verhältnis zwischen Nutzern und Finanzanbietern verändern könnte und was das für Institutionen, Entwickler und Kapitalallokatoren bedeutet.
1. Programmierbare Finanzinfrastruktur
Der grundlegende Aktionszyklus für KI-Agenten sieht wie folgt aus: Ein Agent erfasst den relevanten Zustand, interpretiert ein Ziel und entscheidet über das weitere Vorgehen, nutzt dann erlaubte Werkzeuge zum Handeln und prüft das Ergebnis, bevor er fortfährt. Agenten könnten die Finanzen eines Nutzers anbieterübergreifend über Software koordinieren, die in seinem Namen handelt. Der „Unbundling“-Trend der Fintech-Branche im vergangenen Jahrzehnt zerlegte Finanzdienstleistungen in spezialisierte Produkte, während das anschließende Rebundling sie wieder in größere Plattformen integrierte. Azeem Khan von Forbes (@azeemk) verbindet diese Entwicklung mit der Konvergenz von Banking, Fintech und Digital-Asset-Infrastruktur [[63]](https://www.forbes.com/sites/azeemkhan/2026/06/23/the-rebundling-of-finance-is-really-a-story-about-digital-assets/). Ein Agent könnte es dem Nutzer ermöglichen, ein Ziel samt Rahmenbedingungen zu definieren und anschließend die entsprechenden Dienste zu koordinieren.
Aus menschlicher Perspektive verschiebt sich der Fokus: Statt jeden Finanzdienst einzeln auszuwählen und zu bedienen, überwacht man nun das Ergebnis eines Prozesses, der mehrere Dienste umfasst. In diesem Szenario bleiben die einzelnen Ebenen des Stacks bestehen: Die Bank führt weiterhin das Konto, der Asset Manager verantwortet den Fonds, der Broker führt die Order aus und – falls zutreffend – zeichnet eine Blockchain die Transaktion auf. Die Aufgabe des Agenten besteht darin, die Absicht des Nutzers in Anweisungen zu übersetzen, die jeder Anbieter autorisiert und technisch umsetzen kann. So kann sich die Kontrolle über die Schnittstelle verändern, ohne dass die dahinterliegenden Institutionen verschwinden.
Was jedes System zur Konvergenz beiträgt
Säule
Bisheriger Beitrag
Was die Konvergenz erfordert
TradFi
Kapital und finanzielle Vermögenswerte, gestützt durch Verwahrung, Regulierung, Vertrieb, rechtliche Verantwortung und Rechtsbehelfe
Programmierbare Finanzprozesse und Daten, die anbieterübergreifend konsistent gelesen und abgeglichen werden können
DeFi
Beobachtbarer Zustand, kombinierbare Märkte, kontinuierliche Ausführung und offene Finanzdaten
Rechtliche Durchsetzbarkeit, verlässliche Identitäten, institutionelles Reporting und Vertrieb
KI
Interpretation, Überwachung, Routing und Entscheidungsunterstützung
Verlässliche Finanzdaten, explizite Befugnisse und eine Ausführung, die gegen das Mandat geprüft werden kann
Ein Institut kann auswählen, welche dieser Fähigkeiten es für einen bestimmten Prozess benötigt. Ein permissioned Netzwerk kann programmierbares Settlement bieten, ohne auf öffentliches DeFi zurückzugreifen, während ein offenes Lending-Protokoll nützliche Mechanismen für Sicherheiten liefern kann, ohne die Bonitätsprüfungen des Emittenten zu ersetzen. Die Konvergenz muss daher nicht zwangsläufig eine einzige Marktarchitektur hervorbringen. Sie kann bestehende rechtliche Rahmenwerke bewahren und programmierbare Ausführung sowie KI dort einsetzen, wo diese Technologien die Verwaltung, Finanzierung oder Übertragung rechtlicher Ansprüche verbessern.
Die Herausforderung besteht darin, Informationen aus diesen unterschiedlichen Systemen innerhalb derselben Entscheidung nutzbar zu machen. Ein Saldo braucht einen Eigentümer und einen Kontokontext, ein Preis benötigt eine Quelle und einen Zeitstempel, und eine Sicherheit erfordert sowohl einen durchsetzbaren Anspruch als auch einen Marktwert. Ein Agent muss über ausreichend Kontext verfügen, um eine gültige Anweisung zu erstellen – ergänzt durch Berechtigungen, die festlegen, ob er fortfahren darf, sowie durch eine Protokollierung, die es Institutionen ermöglicht, das Ergebnis zu prüfen.
2. Bestehende Berührungspunkte der Konvergenz
Wie die Konvergenz Einzug in den Finanzbetrieb hält
Eine Bank oder ein Asset Manager kann programmierbare Infrastruktur für einen Teilbereich seines Geschäfts einführen und dabei seine Gegenparteien, Rechtsform und Kontrollpflichten beibehalten. Das macht einen klar definierten Finanzprozess zu einem realistischeren Ausgangspunkt für die Konvergenz als einen kompletten Umbau der Marktstruktur, denn das Institut kann den Nutzen messen und die damit verbundene Übertragung von Befugnissen begrenzen.
Man denke an einen tokenisierten Geldmarktfonds für das Treasury-Management. Traditionelle Finanzen stellen den Vermögenswert, die Verwahrung und die rechtliche Verantwortung bereit, während die Fondszinsen oder deren Abwicklung auf einer Blockchain abgebildet werden können. In diesem Beispiel überwacht Software die Cash-Position, Berechtigung und Rendite, während ein LLM eine Anweisung interpretiert oder eine vorgeschlagene Allokation vorbereitet. Schließlich prüfen deterministische Kontrollmechanismen diesen Vorschlag gegen das Treasury-Mandat, bevor eine Anweisung signiert wird. Dieser Ansatz für das Treasury-Management kombiniert programmierbares TradFi mit KI und könnte zusätzlich einen offenen DeFi-Markt oder ein Lending-Protokoll nutzen – wobei das Institut die Kontrolle über den Gesamtprozess behält. Der wirtschaftliche Prüfstein ist, ob dieser Prozess das Liquiditätsmanagement verbessert, manuelle Arbeit reduziert oder Sicherheiten bei vergleichbaren Kosten und Kontrollmöglichkeiten besser nutzbar macht.
Stablecoins und Smart Contracts können Zahlungen als Schritt in einem Softwareprozess definieren – dank Blockchain-Netzwerken, die rund um die Uhr verfügbar sind. Mit Protokollen wie x402 fordert ein Client eine Ressource (z. B. Daten) an, erhält Zahlungsanweisungen und liefert eine signierte Autorisierung über HTTP; die gewünschte Ressource wird zurückgegeben, sobald das Settlement verifiziert ist. Software kann also Daten oder Dienste im Rahmen ihrer Arbeit beziehen und bezahlen, ohne einen klassischen Checkout-Prozess zu durchlaufen [[64]](https://www.coinbase.com/developer-platform/discover/launches/x402). Die x402 Foundation nahm im Juli 2026 unter der Governance der Linux Foundation ihre Arbeit auf; zu den Mitgliedern zählen Visa, Mastercard, Stripe, Google und Coinbase. Ihre Beteiligung bringt Finanz- und Technologieunternehmen direkt in die Entwicklung des Standards ein. [[69]](https://www.linuxfoundation.org/press/linux-foundation-announces-operational-launch-of-x402-foundation-to-standardize-internet-native-payments-for-ai-agents-and-applications).
Das Papier „The Machine-Native Economy“ von BlackRock vom September 2026 argumentiert, dass häufige Käufe von Daten und Rechenleistung mit geringem Wert besonders gut für Blockchain-Settlements geeignet sind, während Agenten bei Einkäufen von bestehenden Händlern weiterhin konventionelle Zahlungssysteme wie Kreditkarten nutzen können [[77]](https://www.blackrock.com/us/individual/literature/whitepaper/the-machine-native-economy.pdf). Ein Agent könnte beides innerhalb derselben, von einem Menschen zugewiesenen Aufgabe nutzen – die Wahl hängt vom Kauf und den jeweils unterstützten Diensten ab.
Ein Treasury-Team muss Verbindlichkeiten begleichen, überschüssige Liquidität investieren und Vermögenswerte als Sicherheiten verfügbar halten. Die folgenden Beispiele zeigen, wo Software Teile dieses Prozesses bereits übernehmen kann – und bilden damit das operative Fundament, auf dem Agenten Entscheidungen anbieterübergreifend koordinieren können.
Welche Komponenten des Konvergenz-Stacks sind heute schon live?
Anwendung
Nachweis aus der Praxis
Was der Nachweis belegt
Was der Nachweis offenlässt
Stablecoin-Settlement
Am 8. September 2026 meldete Visa eine annualisierte Stablecoin-Settlement-Rate von über
$
20bn
.
Stablecoins werden zur Begleichung von Zahlungsverpflichtungen genutzt.
Marktübergreifendes Zahlungsvolumen und Resilienz über Emittenten, Verwahrlösungen und Chains hinweg.
Tokenisierte Treasury-Sicherheiten
Berechtigte OKX VIP- und institutionelle Kunden können BUIDL im Rahmen des OKX Middle East Framework als Sicherheit bei Standard Chartered Custody hinterlegen
.
Ein tokenisierter Fondsanteil kann als Sicherheit genutzt werden.
Relevante Transaktionsvolumina, Sekundärmarktliquidität und Rücknahmeverhalten unter Stressbedingungen.
Institutionelle Tokenisierung
Im Juli 2026 wickelte DTCC über mehrere Stunden Produktionstransaktionen mit mehr als 30 Unternehmen in den Bereichen Sicherheiten, Kreditvergabe und Settlement ab
[[13]](https://www.dtcc.com/press-releases/2026/dtcc-turns-tokenization-into-reality
.
Bestehende Wertpapiere können über Tokenisierungs-Infrastruktur im Produktivbetrieb bewegt werden.
Adoption des breiteren Serviceangebots, Interoperabilität und Wirtschaftlichkeit im großen Maßstab.
Agentic KI
Cambridge-Umfrage 2026: 52 % der Finanzinstitute pilotieren oder implementieren agentic KI, davon 23 % in den Phasen Skalierung oder Transformation
.
Agentic KI geht bei einigen Unternehmen in den Produktivbetrieb, andere verbleiben in Pilotphasen.
Die den Agenten eingeräumten Befugnisse und ihre Performance bei folgenreichen Finanztransaktionen.
Zahlungsabwicklung ist die erste Verbindung. Die von Visa gemeldeten Aktivitäten zeigen, dass Stablecoins zur Erfüllung von Zahlungsverpflichtungen genutzt werden, während x402 Software eine Möglichkeit gibt, eine Ressource direkt innerhalb der laufenden Aufgabe zu bezahlen. Dies sind unterschiedliche Anwendungsfälle für programmierbares Geld, wobei die Wahl der Zahlungsmethode von der Transaktion und den dem Zahler verfügbaren Diensten abhängt \[6, 64]. Das Institut muss dennoch sein Risiko gegenüber dem Emittenten verstehen und wissen, wie die Rücknahme funktioniert, wenn herkömmliches Bargeld benötigt wird.
Auch das regulatorische Umfeld für Stablecoins verdient Erwähnung, da es je nach Jurisdiktion variiert. Die Stablecoin-Vorschriften der EU-MiCA gelten bereits, während die USA den GENIUS Act umsetzen \[40, 41, 74]. Großbritannien hat die finalen FCA-Emissionsregeln für ein Regime veröffentlicht, das im Oktober 2027 ausgeweitet werden soll, während die Bank of England ihren Code of Practice für systemrelevante Stablecoins bis Ende 2026 finalisieren will \[42, 75]. Ein Institut muss den Emittenten und die Rücknahmerechte anhand der Vorschriften bewerten, die für das jeweilige Produkt gelten, das es entwickelt.
Tokenisierte Treasury-Produkte erweitern die programmierbare Infrastruktur auf Vermögenswerte, die Institutionen ohnehin für Cash-Management und als Sicherheiten nutzen. Am 23. September 2026 verzeichnete die Analyseplattform für tokenisierte Vermögenswerte RWA.xyz rund $14.9bn an verteilten, tokenisierten US-Staatsanleihenprodukten, darunter etwa $2.23bn in BUIDL [[4]](https://app.rwa.xyz/treasuries). Die Kategorie „distributed“ umfasst Vermögenswerte, die über die emittierende Plattform hinaus bewegt und zwischen Wallets übertragen werden können – auch wenn für diese Übertragungen Berechtigungsprüfungen erforderlich sind [[62]](https://app.rwa.xyz/blog/a-new-framework-for-tokenized-assets-distributed-and-represented). BUIDL steht allerdings nicht jedem zur Verfügung. Es bleibt ein befreites Privatplatzierungsangebot für qualifizierte Käufer – ein Zugangsmodell, das andere Fintechs und Institutionen möglicherweise kopieren wollen \[7, 58, 60].
Die Nutzung von BUIDL als Sicherheit zeigt, warum die Onchain-Abbildung eines Fondsanteils über den reinen Vertrieb hinaus wichtig ist: Eine Anlage kann eine weitere Finanztransaktion absichern, ohne vorher verkauft werden zu müssen [[10]](https://investors.securitize.io/news/news-details/2026/OKX-BlackRock-and-Standard-Chartered-Launch-Joint-Framework-to-Establish-New-Utility-for-Tokenized-Real-World-Assets/default.aspx). Whitelist-Investoren können BUIDL zudem über die im Februar 2026 gestartete UniswapX Request-for-Quote-Integration von Securitize gegen USDC handeln, während die primäre USD-Rücknahme weiterhin an Bearbeitungszeiten an Werktagen gebunden ist \[54, 67]. Ein Agent, der eine Zahlungsverpflichtung erfüllen muss, braucht Klarheit darüber, wie viel tatsächlich verkauft werden kann, zu welchem Preis und wann der Erlös verfügbar ist – denn allein durchgehende Handelszeiten beantworten diese Fragen nicht.
Der rechtliche Anspruch bleibt ein eigenständiger Teil der Anlageentscheidung. Eine unverbindliche Erklärung dreier SEC-Abteilungen unterschied kürzlich zwischen vom Emittenten ausgegebenen Token und Custodial- sowie synthetischen Strukturen Dritter. Darin wurde erläutert, dass einige Token Dritter die Rechte des eigentlichen Inhabers möglicherweise nicht übertragen und zusätzlich ein Insolvenzrisiko des Drittanbieters mit sich bringen [[59]](https://www.sec.gov/newsroom/speeches-statements/corp-fin-statement-tokenized-securities-012826-statement-tokenized-securities).
Mit dem Launch von Intelligent Portfolios am 24. September 2026 erweitert Ondo die Tokenisierung auf die Portfolioimplementierung. Die ersten drei Portfolios nutzen nondiskretionäre Strategien, die BlackRock für Ondo entwickelt hat; Ondo setzt die Allokationen und das geplante Rebalancing über Smart Contracts um [[80]](https://ondo.finance/blog/introducing-ondo-intelligent-portfolios). Die Produkte bieten berechtigten Nicht-US-Investoren ein tokenisiertes Exposure auf ein Portfolio, statt direktem Eigentum an den zugrunde liegenden Fonds. Dies zeigt, wie institutionelles Portfoliodesign über vordefinierte Regeln onchain umgesetzt wird – ohne dass BlackRock die Token verwaltet oder ein KI-Modell diskretionäre Anlageentscheidungen trifft [[81]](https://ondo.finance/intelligent-portfolios).
Institutionelle Netzwerke liefern weitere Belege für den Einsatz im Produktivbetrieb, auch wenn ihre Zahlen lediglich Aktivitäten innerhalb der eigenen Systeme der Betreiber abbilden. Am 12. August 2026 berichtete J.P. Morgan, dass seine Digital-Asset-Plattform Kinexys seit ihrem Start mehr als $4tn verarbeitet habe, bei einem durchschnittlichen Tagesvolumen von $7bn [[11]](https://www.jpmorgan.com/payments/newsroom/kinexys-future-of-finance-awards-2026). DTCC nutzte tokenisierte, bei DTC gehaltene Vermögenswerte in Produktionstrades mit über 30 Unternehmen, während der breitere Service weiterhin für Oktober 2026 geplant blieb [[13]](https://www.dtcc.com/press-releases/2026/dtcc-turns-tokenization-into-reality).
Aave Horizon, der institutionelle Kreditmarkt von Aave, zeigt, wie institutionelle Kontrollmechanismen mit DeFi-Lending-Mechaniken koexistieren können. Qualifizierte Nutzer stellen vom Emittenten genehmigte Real-World-Assets als Sicherheit bereit und leihen sich Stablecoins über Aave-Smart-Contracts, während die Emittenten die Verantwortung für Allowlisting und KYC behalten [[16]](https://aave.com/blog/horizon-launch). Seit August 2026 erfordern neue Listings von Sicherheiten zudem eine Governance-Genehmigung, die durch Risiko- und Technikbewertungen gestützt wird [[73]](https://governance.aave.com/t/update-on-aave-horizon-asset-onboarding-process/25481). Diese Struktur macht die Kontrolle über den Bestand an Vermögenswerten transparent, doch die Kreditvergabe hängt weiterhin von aktuellen Nettoinventarwerten, belastbaren Preisen sowie Liquidations- und Rücknahmepfaden ab, die Sicherheiten schnell genug verwerten können, um die Verpflichtungen aus dem Kreditvertrag zu erfüllen. Die BIZ beschreibt den entsprechenden Trade-off bei Orakeln: Eine zentrale Quelle führt eine vertrauenswürdige Partei ein, während dezentrale Alternativen Komplexität und Ineffizienz erhöhen können [[37]](https://www.bis.org/publ/bisbull76.htm).
Für ein Institut stellt sich letztlich der Vergleich zwischen zwei Wegen zum selben finanziellen Ergebnis: seinen bestehenden Prozessen und einem Ablauf mit programmierbaren Vermögenswerten. Tokenisierung spielt ihre wirtschaftliche Stärke dort aus, wo sie Sicherheiten leichter einsetzbar macht, Abstimmungsprozesse reduziert oder den Zugang zu akzeptablen Gesamtkosten verbessert. KI fügt dann die Fähigkeit hinzu, das Ziel des Instituts zu interpretieren und diese Funktionen zu koordinieren – womit die dem Agenten gewährten Befugnisse zur nächsten entscheidenden Frage werden.
3. Finanzielle Befugnisse delegieren
Befugnis definiert, was ein Agent tun darf, während Autonomie beschreibt, wie unabhängig er seine Aktionen auswählt und ausführt. Ein Agent kann mehrere Konten überwachen und eine vorgeschlagene Allokation vorbereiten, ohne Transaktionen durchführen zu dürfen, während ein eng definierter Transfer unter festen Regeln automatisch ausgeführt werden kann. Dieser Unterschied ist wichtig, denn der Nachweis, dass ein Unternehmen KI nutzt, sagt nichts darüber aus, welche finanziellen Entscheidungen es delegiert hat.
Die Branchenstichprobe von Cambridge umfasste 352 Finanzdienstleistungsorganisationen, darunter 203 Fintechs und 149 traditionelle Finanzinstitute; die Feldarbeit lief von Oktober 2025 bis Januar 2026. Die genannten 52 % der Finanzorganisationen setzen sich aus 29 % zusammen, die agentic KI pilotieren, und 23 %, die deren Nutzung skalieren oder transformieren [[21]](https://www.jbs.cam.ac.uk/faculty-research/centres/alternative-finance/publications/2026-global-ai-in-financial-services-report/). Die Belege zur Gewährung von Autonomie fallen schmaler aus: Der Konsultationsbericht des FSB vom Juni 2026 fand kaum Hinweise darauf, dass generative KI für vollständig autonomen Handel eingesetzt wird, während die Einschätzung der Bank of England vom Juli den Großteil der autonomen KI-Nutzung in den Bereichen Finanzresearch, Coding-Unterstützung, Überwachung und risikoärmere Operationen verortete \[22,70].
Institutionen können sich nützliche Fähigkeiten aneignen, bevor sie die eigentliche Ausführung delegieren. In seinem Jahresbrief 2025, der im April 2026 veröffentlicht wurde, berichtete JPMorganChase, dass sein System zur Transaktionsprüfung mehr als doppelt so viele Vorgänge wie bisher durchleuchtete und gleichzeitig manuelle Kontrollen halbierte [[25]](https://www.jpmorganchase.com/ir/annual-report/2025/ar-ceo-letter-petno-rohrbaugh). Das Unternehmen legte die zugrunde liegenden Basiswerte nicht offen, was den Vergleich mit Ergebnissen anderer Institute erschwert. Dabei geht es um Reichweite und Effizienz eines bestehenden Prozesses – eine völlig separate Frage ist hingegen, wie viel Verantwortung einer Software übertragen wird, sobald sie ihre Analyse abgeschlossen hat.
Für Privatpersonen und kleinere Institutionen könnte der Zugang zu kontinuierlicher Recherche, Szenarioanalyse und Portfoliomonitoring Fähigkeiten eröffnen, für die früher ein deutlich größeres Team nötig war. Weit verbreitete Modelle werden es Wettbewerbern allerdings auch erleichtern, diese Fähigkeiten nachzubauen. Unsere Einschätzung: Ein dauerhafter Vorteil hängt weniger vom Zugang zu einem allgemeinen Modell ab, sondern vielmehr von besseren Daten, nutzerspezifischem Kontext sowie der Qualität der Entscheidungen und deren Umsetzung.
Die Befugnisse eines Financial Agent lassen sich auf drei Ebenen bewerten:
- Informieren und empfehlen: Freigegebene Informationen abrufen, erklären und eine Handlung vorschlagen, ohne den finanziellen Status zu verändern.
- Vorbereiten: Eine Anweisung für einen definierten Vorgang erstellen und gegen Unternehmensrichtlinien prüfen, wobei die Entscheidung über die Freigabe separat bleibt.
- Innerhalb von Grenzen ausführen: Im Rahmen eines expliziten Mandats handeln, wobei Aktivitäten überwacht werden und Befugnisse jederzeit entzogen werden können.
Der Koordinierungsspielraum eines Agenten ist von seiner Ausführungsbefugnis zu trennen. Er könnte zur zentralen Finanzschnittstelle des Nutzers werden, indem er anbieterübergreifend Anweisungen vorbereitet, während jede einzelne Transaktion weiterhin menschlich freigegeben werden muss.
Das agentic Trading-Produkt von Robinhood zeigt, warum Ausführungs- und Datenberechtigungen getrennt bewertet werden sollten. Beim neuen agentengesteuerten Angebot von Robinhood sind Trades auf ein dediziertes Agentic-Konto beschränkt, und der Zugriff lässt sich widerrufen. Der Agent kann Salden, Positionen und Transaktionshistorien über alle Robinhood-Konten des Nutzers hinweg lesen \[65, 68]. Die aktuellen Regeln erlauben zulässige Krypto-Trades im Agentic-Konto, behalten Überweisungen, Staking und Lending jedoch dem Nutzer vor [[68]](https://robinhood.com/us/en/support/articles/agentic-trading-overview/). Ähnlich ermöglichen die Shared Payment Tokens von Stripe einem Agenten, eine Transaktion auszulösen, ohne die dahinterliegenden Zugangsdaten zu sehen – gleichzeitig lassen sich Empfänger, Zeitpunkt und Betrag einschränken und der Token widerrufen [[66]](https://stripe.com/blog/introducing-our-agentic-commerce-solutions). Diese von den Unternehmen selbst beschriebenen Designs veranschaulichen Grenzen der Befugnisse, belegen aber noch keine breite Marktdurchdringung.
Cambrians Agentic Finance Landscape trennt die Intelligenz, die einer Entscheidung zugrunde liegt, vom Grad der Autonomie bei ihrer Umsetzung. In der projektbezogenen Stichprobe waren die größten verwalteten Kapitalpools weiterhin regelbasierten Allokationen zugeordnet [[1]](https://www.cambrian.org/blog/agentic-finance-landscape-q2-2026). Dieser Befund beschreibt, wie das gemeldete Kapital verwaltet wird, und nicht etwa die Bereitschaft von Investoren zur Delegation. Er stützt somit die These, modellgesteuerte Urteile getrennt von automatisierter Ausführung zu betrachten.
Mehr Autonomie würde von Instituten verlangen, die Verantwortlichkeiten für Zugangsdaten, Vermögenswerte und mögliche Verluste durch fehlinterpretierte Anweisungen klar zu regeln. Ebenso müsste geklärt werden, welche Rückabwicklungsoptionen nach einer Ausführung bestehen und wie viel ein öffentliches Transaktionsprotokoll über die Position oder Strategie des Nutzers preisgibt. Die hier untersuchten institutionellen Fälle zeigen noch nicht, dass diese Fragen für eine offene finanzielle Autonomie bereits gelöst sind.
4. Daten und institutionelle Kontrolle
Agenten erben die Datenprobleme des Finanzsystems
Ein Financial Agent benötigt ein aktuelles Bild der Positionen und Verbindlichkeiten eines Nutzers – einschließlich des Gesamtrisikos über verschiedene Handelsplätze hinweg, der Liquiditätstiefe, Renditen und Liquidationsschwellen. Er muss zudem Marktgeschehnisse, Protokoll- oder Gegenparteirisiken sowie individuelle Einschränkungen berücksichtigen, denn der richtige Preis allein sagt nichts darüber aus, ob eine Aktion sinnvoll ist. Für die gewünschte Ordergröße steht vielleicht gar kein Kurs zur Verfügung, oder eine Sicherheit hat zwar einen Marktwert, lässt sich aber nicht verpfänden, verkaufen oder rechtzeitig einlösen.
Im TradFi-Bereich verteilt sich dieser Kontext auf Banken, Broker, Verwahrstellen, Administratoren und interne Systeme, wo Datensätze oft isoliert bleiben und manuell abgeglichen werden müssen. DeFi macht mehr Zustände öffentlich sichtbar und maschinell lesbar, doch eine Transaktionshistorie allein klärt weder den wirtschaftlich Berechtigten noch die Durchsetzbarkeit eines Anspruchs oder die Qualität eines externen Preises. Wenn ein Finanzprozess Blockchains und Offchain-Systeme überspannt, muss der Agent Aufzeichnungen desselben Vermögenswerts, Anspruchs und Abwicklungsvorgangs abgleichen, damit unvollständige Transfers oder doppelte Darstellungen nicht als nutzbare Sicherheiten zählen. Um die gesamte Finanzposition des Nutzers zu koordinieren, bräuchte der Agent Zugriff auf diese bereinigten Daten sowie entsprechende Berechtigungen bei allen relevanten Anbietern. Andernfalls optimiert er vielleicht nur die Abläufe eines einzelnen Instituts, während der Nutzer seine Dienste weiterhin mühsam selbst zusammenführen muss.
Wenn solche Datensätze darüber entscheiden, ob eine Aktion ausgeführt wird, kann ein Agent auf veraltete oder fehlerhafte Eingaben reagieren, bevor jemand sie geprüft hat. Ein falscher Saldo führt womöglich zu einer Allokation, die der Nutzer gar nicht finanzieren kann, während ein veralteter Sicherheitenwert Kredite über das geplante Limit hinaus ermöglicht. Datenfehler müssen daher vor der Ausführung erkannt werden – besonders dort, wo abgeschlossene Transaktionen nicht rückgängig gemacht werden können.
Visas Bericht vom September 2026 über die Zusammenarbeit mit Credit Coop liefert ein Praxisbeispiel: Mit Zustimmung des Kunden können Visa-Abwicklungsdaten und Onchain-Aufzeichnungen die Kreditprüfung sowie programmierbare Auszahlungen, Sicherheiten und Rückzahlungen steuern [[6]](https://visa.gcs-web.com/news-releases/news-release-details/visa-brings-onchain-lending-everyday-payments). Der beschriebene Prozess belegt keinen KI-Einsatz, zeigt aber, wie institutionelle Daten auf programmierbarer Infrastruktur finanzielle Aktionen bestimmen können. Sobald Informationen diese Rolle übernehmen, kann eine fehlerhafte Eingabe direkt finanzielle Risiken erzeugen – Quelle und Verarbeitung werden damit Teil des Kontrollumfelds.
Von Daten zur autorisierten Aktion
Abbildung 1. Ein illustrativer kontrollierter Finanzprozess
Die Abbildung zeigt ein Design, bei dem der Vorschlag des Agenten separate Prüfungen durchläuft, bevor er die Vermögenswerte des Nutzers berührt. Markt- und Kontodaten behalten ihre Quelle und ihren Zeitstempel, wobei die Aktualität anhand der geplanten Entscheidung bewertet wird. Die Empfehlung wird samt Modellversion und Hintergrundinformationen protokolliert und anschließend gegen das Mandat geprüft. Erforderliche Genehmigungen werden vor der Unterzeichnung eingeholt, und ein Abgleich stellt sicher, dass das abgewickelte Ergebnis der Anweisung entspricht. Befugnisse lassen sich entziehen, um künftige Aktivitäten zu stoppen – bereits abgewickelte Transaktionen werden dadurch allerdings nicht automatisch rückgängig gemacht.
Die Qualität dieser Informationen bestimmt auch, welche Entscheidungen der Agent treffen kann. In seinem Papier für das CFA Institute vom August 2026 argumentiert Joseph Simonian, dass günstigere Analysen öffentlicher Informationen Vorteile aus proprietären Daten, spezialisierter Ausführung und institutionellem Wissen nicht zunichtemachen [[82]](https://rpc.cfainstitute.org/sites/default/files/docs/research-reports/rpc_fti_simonian_theamh_online.pdf). Wir sind überzeugt: Die geschäftliche Chance liegt darin, Informationen in ein nutzbares Verständnis der Position des Nutzers zu übersetzen – welche Vermögenswerte verfügbar sind, welche Verpflichtungen sie decken und welche Chancen nach Abzug der Kosten tatsächlich umsetzbar bleiben. In Onchain-Märkten erfordern öffentliche Aufzeichnungen noch immer Interpretation und Abgleich, bevor sie dieses Bild liefern. Proprietäre Informationen können die Analyse stärken, doch Exklusivität allein sagt wenig über Relevanz oder Zuverlässigkeit aus.
5. Institutionelle Einführung und operative Auswirkungen
Die plausibelsten frühen Anwendungsfälle haben eine klar definierte finanzielle Aufgabe mit messbarem Ergebnis, etwa Cash-Management, Settlement oder die Nutzung von Sicherheiten. Abgleich und Reporting lassen sich verbessern, bevor die Ausführung delegiert wird – so können Institutionen testen, wo ein Agent echten Mehrwert schafft und wo etablierte Regeln bereits greifen.
KI kann zudem finanzielle Nachfrage durch den eigenen Ressourcenverbrauch erzeugen. Ein Agent könnte Modelle vergleichen, Daten kaufen und Rechenleistung innerhalb eines genehmigten Budgets bezahlen [[77]](https://www.blackrock.com/us/individual/literature/whitepaper/the-machine-native-economy.pdf). Stripes Vereinbarung vom August 2026 zur Übernahme von OpenRouter, das Anfragen anbieterübergreifend an Modelle weiterleitet, unterstreicht den Zusammenhang zwischen Zahlungsinfrastruktur und Modellauswahl [[78]](https://stripe.com/newsroom/news/stripe-agrees-to-acquire-openrouter). BlackRock denkt diesen Ansatz weiter und skizziert tokenisierte Ansprüche auf Rechenkapazität, die übertragen, finanziert oder als Sicherheit genutzt werden könnten. Ihr Nutzen hängt davon ab, ob ein durchsetzbarer Anspruch auf eine bestimmte Dienstleistung besteht und ob der Anbieter sie liefern kann. Unterschiedliche Hardware und Servicebedingungen erschweren Vergleiche, und die Liquidität bleibt begrenzt [[77]](https://www.blackrock.com/us/individual/literature/whitepaper/the-machine-native-economy.pdf).
Auswirkungen für Institutionen, Entwickler und Kapitalallokatoren
Institutionen müssen entscheiden, wie viel Koordinierungsrolle sie selbst übernehmen wollen. Produkte agententauglich zu machen, kann den Vertrieb sichern, während ein anbieterübergreifendes Verständnis der Kundenposition die Chance eröffnet, die Auswahl von Services zu beeinflussen. Diese Entscheidung bestimmt, welche Fähigkeiten intern aufgebaut werden und wo Partnerschaften sinnvoller sind.
Für Entwickler steigt mit leistungsfähigeren und breiter verfügbaren Modellen die Bedeutung von Informationen und Fachwissen, die spezifisch für eine Finanzaufgabe sind. Ein Service differenziert sich über die Qualität seiner Daten und die Fähigkeit, fragmentierte Aufzeichnungen in ein verlässliches Bild der Nutzerposition zu verwandeln. Zu wissen, was ein Nutzer besitzt, ist wenig wert, wenn Kontobeschränkungen und Liquiditätsinformationen fehlen, um zu bestimmen, was er damit tatsächlich tun kann.
Kapitalallokatoren sollten die Informationen und Annahmen eines Agenten ebenso prüfen wie die ausgewählten Vermögenswerte. Gemeinsame Abhängigkeiten können dazu führen, dass unterschiedliche Portfolios unter Stress ähnlich reagieren [[47]](https://www.bis.org/publ/arpdf/ar2024e3.htm). Eine einfachere Benutzeroberfläche ändert nichts an den zugrunde liegenden Ansprüchen und Rückgabebedingungen. Der Wert einer Delegation hängt davon ab, ob sie Entscheidungen und Ausführung innerhalb der Vorgaben des Investors verbessert.
Eine neue Zukunft für das Finanzwesen
Wir gehen davon aus, dass die Konvergenz einen größeren Teil der finanziellen Koordination hin zu Agenten verschiebt. Anbieter, denen Nutzer vertrauen, in ihrem Namen zu handeln, gewinnen dadurch mehr Einfluss auf Produktauswahl und Kundenbeziehung. Banken, Asset Manager und Verwahrstellen erfüllen weiterhin essenzielle Funktionen, konkurrieren aber darum, über diese Schnittstelle ausgewählt zu werden.
Die geschäftliche Chance erstreckt sich über alle Anlageklassen. Je breiter leistungsfähige Modelle verfügbar werden, desto stärker dürfte ein dauerhafter Vorteil von Finanzinformationen abhängen, die schwer zu reproduzieren und für eine konkrete Entscheidung nützlich sind. Wer diese Informationen mit zuverlässiger Ausführung innerhalb vereinbarter Berechtigungen kombiniert, gibt Nutzern einen Grund, mehr ihrer finanziellen Aktivitäten zu delegieren. Für Institutionen lautet die strategische Frage: Wollen sie um diese Koordinierungsrolle kämpfen oder sich darauf konzentrieren, die Produkte zu liefern, die darüber ausgewählt werden?
Dieser Artikel wurde von Jason Brannigan, COO von @CambrianNetwork, verfasst. Folge @Ja_Brann für weitere Neuigkeiten zu The Convergence.
Über Cambrian
Cambrian ist die Financial-Intelligence-Schicht für Agenten und Institutionen. Unsere API liefert Echtzeit- und historische Blockchain-Daten – darunter Renditen, Liquiditätspositionen, Risiken, Handelsaktivitäten und Marktstimmungen – für agentenbasierte und institutionelle DeFi-Anwendungen. Cambrian wurde 2024 gegründet und wird unter anderem von Polychain Capital, Franklin Templeton, a16z crypto, Flow Traders und Selini Capital unterstützt.
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Ausgewählte Quellen
Die Zitationsnummern folgen dem Master-Forschungsindex. Nachfolgend sind nur die in diesem Arbeitsentwurf verwendeten Quellen aufgeführt.
[1] Cambrian, „Agentic Finance Landscape Q2 2026“, 2. Juni 2026.
[4] RWA.xyz, Tokenized U.S. Treasuries, Daten angezeigt und geprüft am 23. September 2026.
[6] Visa, Visa Brings Onchain Lending into Everyday Payments,8. September 2026.
[11] J.P. Morgan, Kinexys-Aktivitätszahlen, berichtet in der Ankündigung der Future of Finance Awards,12. August 2026.
[13] DTCC, DTCC Turns Tokenization into Reality with First-Ever Production Trades,15. Juli 2026.
[16] Aave, Aave Horizon Launches,26. August 2025, geprüft am13. September 2026.
[22] Financial Stability Board, Sound Practices for Responsible Adoption of Artificial Intelligence (AI): Consultation report,10. Juni 2026.
[25] JPMorganChase, „2025 Corporate & Investment Bank annual letter“, 6. April 2026.
[41] Europäische Wertpapier- und Marktaufsichtsbehörde, MiCA: Inkrafttreten und Anwendung, geprüft am13. September 2026.
[42] Bank of England, Policy statement and draft rules on regulating systemic stablecoins,22. Juni 2026.
[57] RWA.xyz, Stablecoins, Daten angezeigt und geprüft am 23. September 2026.
[58] US Securities and Exchange Commission, BlackRock USD Institutional Digital Liquidity Fund Ltd.: Form D amendment,17. Juli 2025.
[60] Securitize, BlackRock USD Institutional Digital Liquidity Fund: Primärmarktangebot, geprüft am13. September 2026.
[62] RWA.xyz, „A New Framework for Tokenized Assets: Distributed & Represented“, 21. November 2025.
[[63] Azeem Khan, „The Rebundling of Finance Is Really a Story About Digital Assets“,](https://www.forbes.com/sites/azeemkhan/2026/06/23/the-rebundling-of-finance-is-really-a-story-about-digital-assets/)2323) Juni 2026.
[[64] Coinbase, „Introducing x402: a new standard for internet-native payments“,](https://www.coinbase.com/developer-platform/discover/launches/x402)66) Mai 2025.
[[65] Robinhood, „Robinhood is Now Open to Agents“,](https://robinhood.com/us/en/newsroom/robinhood-is-now-open-to-agents/)2727) Mai 2026.
[[66] Stripe, „Introducing our agentic commerce solutions“,](https://stripe.com/blog/introducing-our-agentic-commerce-solutions)77) Oktober 2025.
[67] Uniswap Labs, Uniswap Labs and Securitize Partner to Unlock DeFi Liquidity for BlackRock's BUIDL,11. Februar 2026.
[68] Robinhood, Agentic Trading overview, geprüft am 23. September 2026.
[69] Linux Foundation, Operational launch of the x402 Foundation to standardise internet-native payments for AI agents and applications,14. Juli 2026.
[70] Bank of England, Financial Stability Report: Juli 2026, Abschnitt 3.5 zu KI in Finanzmärkten, geprüft am13. September 2026.
[73] Aave Labs, Update on Aave Horizon Asset Onboarding Process,14. August 2026.
[74] Office of the Comptroller of the Currency, Statement on the GENIUS Act implementing-rule timetable,19. August 2026.
[75] Financial Conduct Authority, Cryptoasset regime: policy statements and final rules,30. Juni 2026, geprüft am13. September 2026.
[77] BlackRock, The Machine-Native Economy, September 2026, S. 5–9.
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