Wie KI-Agenten Bankeinlagen, Liquidität und Zinsüberschuss unter Druck setzen

Wenn die Trägheit verschwindet

Ende September 2026 stellte Torsten Slok, Chefökonom von Apollo Global Management, eine unbequeme Frage: Steht ein Agentic Bank Run bevor? Gemeint ist kein Ansturm auf die Filialen. Gemeint sind persönliche KI-Agenten, die Bankeinlagen ihrer Nutzer still und automatisch dorthin verschieben, wo die Verzinsung höher ist. Slok nannte als Beispiel Metas neuen Assistenten Muse und verwies auf die Zinslücke in den USA: rund 0,1 Prozent auf Girokonten, 3,3 bis 5 Prozent bei Fintechs und Onlinebanken.

Die Warnung ist als Bedingung formuliert: Würden alle Haushalte ihre Guthaben per Agent optimieren, verlören Banken einen großen Teil der günstigen Einlagen, mit denen sie Kredite finanzieren. Ein Bank Run steht damit nicht unmittelbar bevor. Slok beschreibt aber einen Mechanismus, den jede Bank kennt: Ein großer Teil ihrer günstigen Refinanzierung beruht darauf, dass Kunden ihr Geld nicht laufend optimieren. Vergleichen kostet Zeit, Wechseln kostet Nerven. Genau diese Reibung nehmen Agenten den Kunden ab.

Für europäische Banken ist das keine ferne US-Debatte. Die Infrastruktur für schnelles Umschichten ist hier bereits vorhanden. Über Open Banking nach der PSD2 können Drittanbieter mit Zustimmung des Kunden auf Kontodaten zugreifen. Und seit dem 9. Oktober 2025 müssen Banken im Euroraum ihren Kunden das Senden von Echtzeitüberweisungen anbieten. Die Frage ist also nicht, ob sich Kundenverhalten verändert, sondern wie robust die eigene Einlagenbasis darauf vorbereitet ist.

Der Preis gerät zuerst unter Druck

Auf den ersten Blick wirkt das Thema wie eine Frage von Abflüssen. Die wahrscheinlichere erste Wirkung ist aber steigender Preisdruck. Wenn bessere Angebote laufend sichtbar werden, erwarten Kunden mehr Zins, auch ohne die Bank zu wechseln. Kein Abfluss bedeutet deshalb noch lange nicht, dass die Marge stabil bleibt. Insgesamt berührt das Thema drei Steuerungsfelder, und alle drei beruhen auf Annahmen über Kundenverhalten.

Das erste Feld ist der Zinsüberschuss. Wie empfindlich er auf verändertes Kundenverhalten reagiert, hat die Zinswende gezeigt. Die Bundesbank erwartete im September 2024, dass die Umschichtung von Sichteinlagen in höher verzinste Termineinlagen den Zinsüberschuss der deutschen Banken eher belastet. Für diesen Effekt muss kein Geld das Institut verlassen. Agenten können ihn verstärken und beschleunigen, weil sie Zinsunterschiede laufend auswerten.

Das zweite Feld sind die variablen Einlagen. Banken modellieren, welcher Teil von Tagesgeld und Sichteinlagen als Bodensatz langfristig im Haus bleibt und wie stark Zinsänderungen an Kunden weitergegeben werden müssen. Wenn Agenten die Zinssensitivität erhöhen, verkürzt sich die effektive Bindung. Bodensatz und Zinsweitergabe stimmen dann nicht mehr mit der Realität überein.

Das dritte Feld ist der Liquiditätsstress. Klassische Stressszenarien gehen davon aus, dass Kunden zeitversetzt und unterschiedlich reagieren. Agenten, die auf dieselben Zinssignale optimieren, können dagegen gleichgerichtet und schnell handeln. Abflüsse werden stärker korreliert, auch untertägig. Das verändert den Überlebenshorizont, selbst wenn die regulatorischen Rechenregeln für die LCR unverändert bleiben.

Wichtig ist eine Unterscheidung, die in der Debatte oft untergeht: Verschiebungen zwischen Banken sind nicht automatisch ein Abfluss aus dem Bankensystem. Für das einzelne Institut ist das allerdings ein schwacher Trost. Ob ein Haus zu den Gewinnern oder Verlierern gehört, hängt von seiner Einlagenstruktur, seinen Kundensegmenten und seiner Preispolitik ab.

Quantifizieren statt spekulieren

Niemand kann heute seriös sagen, wie schnell sich persönliche Finanzagenten in Deutschland verbreiten. Genau deshalb ist Abwarten keine gute Strategie. Wer die Wirkung erst misst, wenn sie in den Zahlen sichtbar wird, hat kaum noch Handlungsspielraum. Der bessere Weg: die Agentenverbreitung als offen benannte Annahme behandeln und in Szenarien durchrechnen.

Daraus ergeben sich drei Fragen, die ein Vorstand beantworten sollte. Welche Einlagen sind exponiert, nach Produkt, Segment und Verwendungszweck? Was steht unter verschiedenen Szenarien auf dem Spiel, für Zinsüberschuss und Liquiditätsbedarf? Und welche Gegenmaßnahme rechnet sich: gezielte Neubepreisung, stärkere Kundenbindung oder Ersatzrefinanzierung?

Wie viel an der dritten Frage hängt, zeigt ein vereinfachtes Rechenbeispiel. Eine Bank mit 100 Millionen Euro Einlagen erhöht den Kundenzins um einen Prozentpunkt. Pauschal für alle Kunden kostet das eine Million Euro im Jahr. Sind nur 20 Millionen Euro tatsächlich wechselbereit und erhält nur dieser Teil das bessere Angebot, sind es 200.000 Euro. Die Differenz ist allerdings keine sichere Einsparung. Sie entsteht nur, wenn die Bank das wechselbereite Geld verlässlich erkennt und der übrige Bestand tatsächlich bleibt.

Die Antworten fallen von Haus zu Haus sehr unterschiedlich aus. Gehaltskonten mit Zahlungsverkehr sind anders exponiert als reine Tagesgeldbestände. Eine Direktbank mit zinsgetriebenen Kunden steht anders da als eine Regionalbank mit langjähriger Hausbankbeziehung. Deshalb hilft eine pauschale Branchenschätzung wenig. Entscheidend ist der Anschluss an die eigene Banksteuerung: an bestehende Einlagenmodelle, interne Stressszenarien und die Ergebnisplanung.

Dazu kommt eine zweite Perspektive. Agenten sind nicht nur ein Risiko für die Einlagenbasis, sondern auch ein neuer Vertriebsweg. Banken, deren Konditionen maschinenlesbar und wettbewerbsfähig sind, werden von Agenten gefunden. Und Banken, die ihren Kunden selbst eine intelligente Liquiditätssteuerung anbieten, halten die Einlage im eigenen Haus, statt sie an fremde Optimierer zu verlieren.

Drei Hebel für den Einstieg

Erstens: das Einlagenprofil ordnen. Am Anfang steht keine KI-Strategie, sondern eine nüchterne Bestandsaufnahme. Welche Produkte und Segmente tragen die Refinanzierung? Wie konzentriert sind die Bestände? Welche Guthaben dienen dem Zahlungsverkehr, welche liegen nur geparkt? Oft reichen Monatswerte zu Bestand und Zins für eine belastbare erste Einschätzung.

Zweitens: Szenarien abstimmen und rechnen. Sinnvoll sind drei Szenarien mit unterschiedlicher Agentennutzung, Zinsreaktion und Abflussgeschwindigkeit. Sie werden mit Treasury, Risikocontrolling und Vertrieb gemeinsam festgelegt. So entsteht eine Rechnung, die im Haus akzeptiert wird, statt einer externen Zahl, die niemand verteidigen will.

Drittens: Maßnahmen wirtschaftlich abwägen. Nicht jede Einlage ist es wert, mit höheren Zinsen gehalten zu werden. Die eigentliche Steuerungsfrage lautet: In welchem Segment ist die Konditionenanpassung günstiger als die Ersatzrefinanzierung? Und wo lohnt sich stattdessen eine stärkere Kundenbindung, etwa über eigene digitale Angebote?

Typische Stolpersteine liegen weniger in der Methodik als in der Organisation. Die Verantwortung für Einlagen ist häufig zwischen Banksteuerung, Treasury und Vertrieb verteilt. Das Thema gilt als zu früh für die Banksteuerung und als zu technisch für den Vertrieb. Wer es früh auf die Agenda des Aktiv-Passiv-Ausschusses setzt, bringt die richtigen Perspektiven an einen Tisch.

Fazit: Agenten sind nicht träge

Der Agentic Bank Run ist heute ein Szenario, kein Ereignis. Aber er macht eine Annahme sichtbar, auf der viele Banken ihre Refinanzierung aufbauen: dass Kunden bequem sind. Agenten sind es nicht. Wer jetzt quantifiziert, wie stark die eigene Einlagenbasis davon abhängt, kann in Ruhe entscheiden, statt später unter Druck zu reagieren.

Die Antwort darauf folgt drei Aufgaben: wertvolle Einlagen und Kundenbeziehungen schützen, jede Einlage zum passenden Preis steuern und neue Einlagen gezielt gewinnen. Wir fassen das unter Defend, Optimize und Capture zusammen.

Für den Einstieg haben wir den Agentic Deposits Quick Check entwickelt. In sechs Wochen ordnen wir die Einlagenstruktur, rechnen abgestimmte Szenarien für Preis und Abfluss, bestimmen wirtschaftliche Preisgrenzen und prüfen, wie agentenfähig die Produkte sind. Am Ende stehen eine Vorstandsvorlage und zwei bis drei pilotfähige Maßnahmen. Dabei arbeiten wir mit eigenen Analysewerkzeugen, die wir auf die Daten des Instituts konfigurieren und anschließend übergeben. Wenn Sie wissen möchten, wie robust Ihre Einlagenbasis gegenüber Kundenagenten ist, sprechen Sie uns an.

Mehr dazu lesen Sie in unserem Beitrag zu KI-Agenten im Zahlungsverkehr. Zur Anbindung von Einlagenplattformen an das Kernbanksystem finden Sie Informationen auf unserer Seite zur Consileon Raisin-Anbindung:

Mehr zur Raisin-Anbindung

Quellen