Kein Vertrauensverlust, keine Schlangen vor Bankfilialen, keine panischen Abhebungen: Der nächste Angriff auf die Einlagen der Banken könnte vollkommen unspektakulär aussehen. Eine Software prüft die Konten ihres Nutzers, findet anderswo höhere Zinsen und verschiebt überschüssiges Geld automatisch. Für den Kunden wäre das effizient. Für Banken könnte es teuer werden.
Das Geld, das einfach liegen bleibt
Banken verdienen nicht nur daran, wem sie Geld leihen und welchen Zinssatz sie dafür verlangen. Entscheidend ist auch, wie teuer sie sich selbst finanzieren.
Dabei spielen Kundeneinlagen eine zentrale Rolle. Insbesondere Giro- und klassische Sparkonten stellen vielen Banken vergleichsweise günstiges Kapital zur Verfügung. Während Kredite und andere Anlagen höhere Renditen erwirtschaften, erhalten Kunden auf einen Teil ihrer Guthaben nur niedrige Zinsen. Die Differenz trägt zur Nettozinsmarge der Banken bei.
An diesem Mechanismus könnte künstliche Intelligenz ansetzen.
Torsten Slok, Chefökonom des Vermögensverwalters Apollo Global Management, stellte Ende September die Frage, ob ein »agentic bank run« bevorstehen könnte. Seine Überlegung: Persönliche KI-Agenten könnten künftig Haushaltskonten überwachen und überschüssiges Geld automatisch dorthin verschieben, wo höhere Zinsen geboten werden.
Der Unterschied ist erheblich. Nach den von Slok verwendeten Daten liegt der durchschnittliche Zins auf amerikanischen Girokonten bei lediglich etwa 0,1 Prozent. Verschiedene Onlinebanken und Finanzplattformen bieten dagegen zwischen 3,3 und fünf Prozent.
Aktuelle Hochzins-Sparkonten in den USA erreichen Anfang Oktober bis zu etwa 4,5 Prozent. Der landesweite Durchschnitt klassischer Sparkonten liegt dagegen bei weniger als 0,4 Prozent.
Für Verbraucher existiert dieser Unterschied schon lange. Trotzdem wechseln viele ihr Konto nicht regelmäßig. Aufwand, Gewohnheit und der Wunsch, alle Finanzgeschäfte bei einer Bank zu bündeln, schützen die Institute bislang vor einem permanenten Wettbewerb um jeden Basispunkt.
Ein KI-Agent könnte genau diese Reibung beseitigen.
Von der Empfehlung zur automatischen Aktion
Bislang helfen digitale Finanzdienste vor allem beim Vergleichen. Der Nutzer muss Angebote suchen, Entscheidungen treffen und Überweisungen auslösen.
Agentische KI soll eine Stufe weitergehen. Solche Systeme beantworten nicht nur Fragen, sondern können selbstständig mehrstufige Aufgaben erledigen und dafür auf andere Anwendungen zugreifen.
Meta hat mit Muse Anfang September einen persönlichen KI-Agenten auf den Markt gebracht. Im Finanzbereich kann Muse nach Angaben des Unternehmens Bankkonten über Plaid einbinden, Kontoauszüge analysieren, Budgets erstellen, wiederkehrende Ausgaben identifizieren und beispielsweise ungenutzte Abonnements mit Zustimmung des Nutzers kündigen.
Das automatische Verschieben von Bankguthaben zu den jeweils höchsten verfügbaren Zinsen gehört derzeit allerdings nicht zu den von Meta beschriebenen Standardfunktionen.
Sloks Szenario ist deshalb eine mögliche nächste Entwicklungsstufe – keine Beschreibung dessen, was Millionen Muse-Nutzer heute bereits tun.
Technisch istt die Richtung jedoch erkennbar: Je mehr Finanzdaten ein Agent auswerten und je mehr Transaktionen er im Auftrag seines Nutzers ausführen darf, desto geringer wird der Aufwand, Geld immer wieder neu zu optimieren.
Warum das für Banken problematisch wäre
Für ein einzelnes Konto klingt der Effekt klein. Auf die gesamte Einlagenbasis des Bankensystems übertragen verändert sich die Rechnung.
Verlangen Kunden für ihre Guthaben höhere Zinsen oder wechseln sie schneller zu Konkurrenten, steigen die Finanzierungskosten der Banken. Institute können darauf reagieren, indem sie selbst höhere Einlagenzinsen zahlen. Das schützt die Kundengelder, verringert aber die Zinsmarge.
Alternativ können sie versuchen, geringere Margen durch höhere Kreditzinsen, Gebühren oder Kostensenkungen auszugleichen. Auch die Kreditvergabe könnte selektiver werden.
2025 erzielten die von der amerikanischen Einlagensicherung FDIC erfassten Banken zusammen einen Nettogewinn von 295,6 Milliarden Dollar. Gleichzeitig betonte die Behörde, dass sinkende Finanzierungskosten zu den Faktoren gehörten, die die Ertragslage stützten.
Ein struktureller Wettbewerb um Einlagen würde genau an dieser Seite der Bilanz ansetzen.
Slok warnt deshalb, dass Banken einen erheblichen Teil ihrer günstigen Einlagen verlieren könnten, falls Haushalte flächendeckend KI-Agenten zur Renditeoptimierung einsetzen.
Von einem klassischen Bank Run unterscheidet sich dieses Szenario allerdings grundlegend.
Kein Bank Run wie 2008
Bei einem traditionellen Bankansturm ziehen Kunden Geld ab, weil sie die Zahlungsfähigkeit eines Instituts anzweifeln. Die Dynamik entsteht aus Angst: Jeder möchte sein Geld erhalten, bevor es möglicherweise zu spät ist.
Beim von Slok beschriebenen Szenario fehlt dieser Vertrauensverlust. Das Geld wird nicht aus Furcht bewegt, sondern weil ein Algorithmus irgendwo einen besseren Ertrag findet.
Hinzu kommt: Nicht jeder Transfer würde Geld aus dem Bankensystem entfernen. Wechselt ein Kunde lediglich von einer schlecht verzinsten Bank zu einer besser verzinsten Bank, verschiebt sich die Einlage innerhalb des Systems. Fließt das Geld dagegen in Geldmarktfonds oder andere Anlageprodukte, verändert sich die Finanzierungsstruktur stärker.
Der Begriff »Bank Run« beschreibt deshalb vor allem die mögliche Geschwindigkeit und Größenordnung der Bewegung, nicht zwingend eine Bankenkrise im klassischen Sinne.
Die größere Gefahr für die Institute wäre zunächst ein permanenter Margendruck.
Die Börse hat das Risiko bereits entdeckt
Dass Anleger die Entwicklung nicht mehr nur als Zukunftsexperiment betrachten, zeigte sich bereits im September.
Am 22. September verlor der S&P-500-Finanzsektor zwei Prozent, der Bankenindex im S&P 500 sogar drei Prozent. Die Aktie des Brokers Charles Schwab fiel um 6,1 Prozent, Ameriprise Financial um 4,4 Prozent und Raymond James um mehr als drei Prozent.
Neben Bewegungen am Anleihemarkt nannten Marktbeobachter die wachsende Sorge vor KI-Konkurrenz im Finanzgeschäft als Belastungsfaktor. Meta hatte Muse erst zwei Wochen zuvor veröffentlicht und innerhalb kurzer Zeit Millionen Downloads erreicht.
Besonders unmittelbar erscheint das Risiko zunächst für Vermögensverwalter, Broker und Finanzberater. Wenn KI Portfolios analysiert, Produkte vergleicht und Finanzplanung automatisiert, geraten Gebührenmodelle unter Druck.
Für Banken reicht die mögliche Disruption jedoch tiefer. Es geht nicht nur darum, ob ein Kunde seine Anlageberatung künftig von einer Software erhält. Es geht um die Frage, wer kontrolliert, wo sein Geld liegt.
Nicht jede Bank wäre gleich stark betroffen
Große Universalbanken besitzen dabei einen Vorteil: Sie können Kunden Girokonto, Kreditkarte, Wertpapierdepot, Hypothek und weitere Leistungen innerhalb eines Ökosystems anbieten. Wer mehrere Finanzprodukte eng miteinander verknüpft hat, wechselt möglicherweise auch dann nicht ständig den Anbieter, wenn anderswo etwas höhere Zinsen erhältlich sind.
Andere Institute sind stärker auf günstige Einlagen angewiesen oder unterscheiden sich für den Kunden kaum über zusätzliche Dienstleistungen.
Damit könnte KI einen Trend beschleunigen, den steigende Zinsen ohnehin bereits verstärkt haben. Seit Banken und Geldmarktfonds wieder attraktive Renditen bieten, achten Kunden stärker darauf, was mit nicht benötigtem Bargeld geschieht.
Die eigentliche Neuerung wäre nicht die Existenz besserer Angebote. Sie wäre die Automatisierung des Wechsels.
Auch Apollo hat ein Interesse an der Entwicklung
Sloks Warnung ist zugleich keine neutrale wissenschaftliche Prognose. Apollo gehört zu den weltweit größten alternativen Kreditgebern. Zum Ende des zweiten Quartals verwaltete das Unternehmen nach eigenen Angaben 849 Milliarden Dollar in seinen Kreditstrategien.
Private Kreditfonds und andere Kapitalmarktanbieter haben in den vergangenen Jahrzehnten bereits einen Teil der Finanzierung übernommen, die früher vor allem auf Bankbilanzen lag.
Wenn klassische Banken durch steigende Finanzierungskosten unter Druck geraten oder ihre Kreditvergabe einschränken, können alternative Kapitalgeber davon profitieren.
Das macht Sloks Argument nicht falsch. Es ist jedoch wichtig für seine Einordnung. Wie schnell KI-Agenten tatsächlich Zugang zu Bankkonten erhalten, wie viele Menschen ihnen eigenständige Geldtransfers erlauben und ob Regulierung solche Funktionen begrenzen wird, ist derzeit offen.
KI könnte die Bequemlichkeitsprämie abschaffen
Für Anleger liegt genau hier die entscheidende Frage.
Banken besitzen nicht nur Marken, Filialen, Kreditbücher und Technologie. Sie profitieren auch von Verhalten. Kunden wechseln ihr Konto selten, vergleichen nicht täglich Zinssätze und optimieren nicht jeden überschüssigen Dollar.
Diese Trägheit hat wirtschaftlichen Wert.
KI-Agenten könnten ihn verringern, weil sie Aufgaben übernehmen, die Menschen theoretisch schon heute erledigen könnten, praktisch aber häufig nicht erledigen.
Damit entsteht für den Finanzsektor eine ungewöhnliche Form der Disruption. Die KI muss keine bessere Bank bauen. Es könnte bereits reichen, wenn sie den Kunden dazu bringt, sich konsequenter wie ein rationaler Anleger zu verhalten.
Für Banken wäre das möglicherweise eine der teuersten Effizienzsteigerungen, die künstliche Intelligenz hervorbringt.
Stefanie S. Klief
