AMINA: eine gesteuerte Bibliothek von KI-Agenten für eine Schweizer Bank unter FINMA-Aufsicht

Wie kann eine Bank KI-Agenten unter zentraler Kontrolle betreiben?

Mit einer Bibliothek von Agenten und klaren Regeln dazu, wer welchen Agenten nutzen darf, mit welchem Zugriff und in welchem Prozess. Ein Agent ohne solche Regeln skaliert nicht: Jeder Agent wird zu einem eigenen Risiko, und niemand kann sagen, wer was betreibt. Der Bedarf von AMINA war eine zentrale Steuerung der KI-Agenten und Regeln für ihre Nutzung.

Wer ist der Kunde?

AMINA ist eine Schweizer Bank unter FINMA-Aufsicht. Sie beschreibt sich selbst als von der Eidgenössischen Finanzmarktaufsicht (FINMA) zugelassen und beaufsichtigt und bedient professionelle und institutionelle Kunden. S-PRO hat mit AMINA auch an der digitalen Banking-Plattform gearbeitet: siehe die Fallstudie zum Digital Banking.

Was waren die Ziele und Herausforderungen?

Die Bank brauchte drei Dinge: eine zentrale Steuerung der KI-Agenten, Regeln für ihre Nutzung und eine bequeme Arbeit mit den internen Richtlinien.

Warum braucht eine Agentenbibliothek Governance?

Weil ein KI-Agent schnell gestartet, aber schwer zu überblicken ist. Sobald mehrere Teams eigene Agenten betreiben, ändert sich die Frage von «welcher Agent?» zu «wer darf ihn nutzen, mit welchem Zugriff und in welchem Prozess?».

Die Schweizer Aufsicht schaut bereits darauf. Die FINMA-Aufsichtsmitteilung 08/2024 (18. Dezember 2024) berichtet, dass die FINMA geprüft hat, ob Institute mit vielen oder wesentlichen KI-Anwendungen über eine KI-Governance verfügen, einschliesslich eines zentral geführten Inventars mit Risikoklassifizierung und klar definierten Verantwortlichkeiten. Die Mitteilung hält zudem fest, dass es in der Schweiz bislang keine KI-spezifische Gesetzgebung gibt. Das beschreibt den Aufsichtskontext. Es ist keine Aussage, dass AMINA die Mitteilung erfüllt.

Zur regulatorischen Sicht auf KI-Agenten in Banken: EU-AI-Act-konforme KI-Agenten für Banken und Sicherheit und Compliance für Finanzinstitute.

Was hat S-PRO umgesetzt?

S-PRO hat eine Bibliothek von KI-Agenten und die Governance-Regeln darum herum umgesetzt. Die Erstberatung bestand aus zwei Strängen zu je zwei Wochen: Business Requirements und technische Architektur. Der Vorschlag wurde umgesetzt, einschliesslich Einrichtung und erstem Go-live auf dem Azure-Tenant der Bank. Drei Bausteine wurden eingeführt:

• Rollen. Rollen für die Arbeit mit Agenten in der Bank.
• Zugriffe. Zugriffsrechte für die Nutzung von Agenten.
• Nutzungsprozesse. Prozesse für den Einsatz von Agenten in der Bank.

Ein Agent für interne Richtlinien. S-PRO stellte einen Agenten bereit, der Fragen zu den internen Richtlinien der Bank beantworten kann.

Was die Agenten sind. Die Agenten sind die Arbeitseinheiten: Sie übernehmen definierte Aufgaben im Bankumfeld, und ihr Einsatz wird aus einer Bibliothek gesteuert. Wie S-PRO Agenten baut, die nur über kontrollierte Schnittstellen handeln, zeigt die Seite KI-Agenten-Entwicklung für Banken.

Was macht eine Bibliothek «gesteuert»? Das Referenzmodell von S-PRO

Referenzmodell von S-PRO, nicht die Konfiguration von AMINA.

Nach der Definition von S-PRO ist eine gesteuerte Agentenbibliothek eine zentrale Sammlung von Agenten, in der jeder Agent eine Prüfung durchläuft, von der IT mit zugewiesenen Zugriffsrechten bereitgestellt und im Betrieb überwacht wird. Unser Referenzmodell hat zwei Teile.

Eine Agent Control Plane. Modellzugriff, Orchestrierung, Leitplanken, Protokollierung und Evaluation für jeden Agenten. Agenten handeln nur über kontrollierte Schnittstellen.

Ein Lebenszyklus in fünf Phasen.

1. Experimentieren und Testen. Ein neuer Agent wird aufgesetzt, seine Prompts werden versioniert, das Modell wird gewählt, Wissen wird angebunden und Antworten werden in einer Sandbox getestet.
2. Formalisierung. Problemstellung und Business Case werden eingereicht, das Risikoprofil wird geprüft und der Agent priorisiert.
3. Freigabe und Bereitstellung. Ein Governance-Gremium prüft den Agenten, die IT stellt ihn bereit, Zugriffsrechte werden zugewiesen und Nutzende geschult.
4. Betrieb und Überwachung. Nutzung, Qualität und Kosten pro Agent werden verfolgt, Auffälligkeiten gemeldet.
5. Versionierung und Ausserbetriebnahme. Modell- und Wissensupdates werden versioniert, ein Rollback auf eine stabile Version ist möglich, ungenutzte Agenten werden stillgelegt und ihre Daten archiviert.

Welches Governance-Modell passt zu einer Bank? Das Rahmenwerk von S-PRO

Referenzmodell von S-PRO, nicht die Konfiguration von AMINA. Die Bewertungen sind eine Einschätzung von S-PRO, kein Branchenstandard.

Nach der Einschätzung von S-PRO bringt das Hybridmodell für eine regulierte Bank Tempo und Kontrolle am besten in Balance: Das Business kann bauen, Freigabe und Bereitstellung bleiben bei einem Governance-Gremium und der IT. Welches Modell eine Bank wählt, hängt von ihrer Risikobereitschaft und Organisation ab. Wir sagen nicht, welches Modell AMINA nutzt.

Was waren die Ergebnisse?

• Eine gesteuerte Bibliothek von KI-Agenten wurde für die Bank entworfen, eingerichtet und auf dem Azure-Tenant der Bank in Betrieb genommen, entsprechend dem Vorschlag an AMINA.
• Ein Business-Requirements-Dokument und ein technischer Architektur-Blueprint definierten Rollen, Governance und die Azure-basierte Plattform.
• Ein KI-Governance-System (Rollen, Zugriffsrechte, Nutzungsprozesse) wurde für die Agenten geschaffen und eingeführt.
• Ein Agent für interne Richtlinien kann Fragen zu den internen Richtlinien der Bank beantworten.

Zahlen zu Nutzung oder Effizienz werden nicht veröffentlicht. Modelle, Anzahl der Agenten und Team werden nicht veröffentlicht.

Wie geht es weiter?

Von einzelnen KI-Experimenten zu einer gesteuerten Bibliothek von Bankagenten. Eine Bank, die denselben Schritt plant, kann mit einem kurzen Design-Thinking-Pilot beginnen und danach zu einer Agentenbibliothek mit klaren Rollen und Zugriffsregeln übergehen. Wie wir arbeiten, zeigt die Seite KI-Agenten-Entwicklung für Banken; zur Integrationsseite siehe die Schwesterfallstudie zur digitalen Banking-Plattform von AMINA.