Agentic AI-Finanzbenchmark: FinRobot vs FinRL vs FinGPT

79 % der Führungskräfte berichten, dass ihre Unternehmen begonnen haben, AI-Agenten einzuführen, doch nur 34 % setzen sie derzeit in der Buchhaltung und im Finanzwesen ein.¹

Wir führen ein Benchmark-Test an 3 agentic AI-Finanztools durch, die für Finanzworkflows entwickelt wurden. Die Ergebnisse deuten darauf hin, dass

• FinGPT besser für die Analyse von Finanzberichten geeignet erscheint,
• FinRobot relative Stärken bei Bewertungsaufgaben zeigt und
• FinRL in beiden angewandten Bereichen trotz Übereinstimmung mit den anderen im konzeptionellen Finanzwesen schlechter abschnitt.

Dieser Artikel stellt Benchmark-Ergebnisse zusammen mit Anwendungsfällen und Implementierungsherausforderungen vor.

Agentic-Finanzbenchmark

Ergebnisse

Die Ergebnisse heben mehrere wichtige Muster hervor:

• Konzeptuelles Wissen: Alle drei Tools schnitten gleich gut ab (88 %), was auf fundierte Finanzkenntnisse über alle Plattformen hinweg hindeutet.
• Analyse von Finanzberichten: Es wurden erhebliche Unterschiede festgestellt. FinGPT erzielte die höchste Punktzahl (86 %), während FinRL deutlich zurückfiel (29 %). Dies deutet darauf hin, dass FinGPT über stärkere Fähigkeiten im Umgang mit tabellarischen Finanzdaten und buchhalterischen Berechnungen verfügt.
• Bewertung: FinRobot schnitt besser ab als die anderen (75 %), was auf eine bessere Leistung bei der Anwendung quantitativer Finanzmodelle wie Dividendendiskontierung und Anleihebewertung hindeutet. Im Gegensatz dazu zeigte FinRL in diesem Bereich nur begrenzte Fähigkeiten (25 %).
• Durchschnittliche Leistung: FinGPT erzielte insgesamt die höchste Punktzahl (79 %), gefolgt von FinRobot (74 %). FinRL war weniger konsistent und erzielte eine Gesamtpunktzahl von 53 %.

Aus Sicht des Workflows und der Organisation:

• FinGPT:² Mit seiner starken Leistung bei der Analyse von Finanzberichten (86 %) ist FinGPT gut für Workflows geeignet, die Berichterstattung, Buchhaltung und Controlling-Funktionen umfassen. Es kann Finanzteams bei der Analyse von Budgetabweichungen, der Quartalsberichterstattung und der Diagnose der finanziellen Gesundheit unterstützen und eignet sich somit gut für Unternehmensfinanzierung und Buchhaltungsteams.
• FinRobot:³ Durch die Demonstration überlegener Genauigkeit bei Bewertungsaufgaben (75 %) ist FinRobot eher für Investitionsanalysen, Aktienforschung und Workflows der Unternehmensentwicklung geeignet. Es kann Teams bei M&A-Bewertungen, Investitionsbudgetierung und Investitionsentscheidungen unterstützen und ist somit wertvoll für Investmentbanken, Strategie und Finanzplanung & -analyse (FP&A)-Teams.
• FinRL:⁴ Obwohl FinRL bei angewandten Finanzaufgaben zurückfiel, deutet seine gleichwertige Leistung beim konzeptionellen Wissen (88 %) auf Potenzial als Trainings-, Bildungs- oder Entscheidungshilfsmittel hin. Es könnte eher für akademische Zwecke, Finanztrainingsprogramme oder Teams geeignet sein, die Reinforcement-Learning-Ansätze in experimentellen Settings erkunden, anstatt für direkte Finanzanalysen.

Methodik

Um die Wirksamkeit von agentic AI-Tools im Finanzwesen zu bewerten, wurden drei Plattformen getestet: FinRobot, FinGPT und FinRL. Das Benchmark-Test bestand aus 9 strukturierten Finanzfragen, die verschiedene Bereiche abdeckten:

• Konzeptuelles/theoretisches Finanzwissen – Fragen, die das Verständnis grundlegender Finanzkonzepte bewerten, wie z. B. Investitionsbudgetierung, Finanzierungsentscheidungen und Cashflow-Auswirkungen.
• Analyse von Finanzberichten – Übungen, die Berechnungen und Interpretationen auf Basis von Gewinn- und Verlustrechnungen und Bilanzen erfordern, einschließlich Nettoumlaufvermögen, Buchwert vs. Marktwert und Leistungskennzahlen wie EVA, ROC und ROE.
• Bewertung – Aktien- und Anleihebewertungsfragen, einschließlich Dividendendiskontierungsmodelle, Zeitwert des Geldes und Anleihebewertung bei verschiedenen Kreditratings.

Durchschnittliche Leistung – Ein gewichteter Durchschnittswert wurde über die drei Kategorien hinweg berechnet, wobei die Gewichtung entsprechend der Anzahl der zur Lösung der Fragen erforderlichen Schritte erfolgte. Die gewichteten Durchschnitte ermöglichten klarere Vergleiche zwischen den Tools und dienten als Grundlage für die gesamten Benchmark-Ergebnisse.

Um eine standardisierte Testumgebung für alle Tools sicherzustellen:

• Die Verbindungen wurden über die OpenRouter API zu GPT-3.5 turbo hergestellt.
• Jedem Tool wurde derselbe Fragenkatalog gestellt.
• Die Antworten wurden anschließend auf Genauigkeit, Vollständigkeit und Korrektheit der finanziellen Argumentation bewertet. Bei der Bewertung numerischer Antworten wurde eine Fehlermarge von 1 % angewendet, um geringfügige Rundungsunterschiede zu berücksichtigen.

Die Punktzahlen wurden aggregiert, um sowohl ergebnisse auf Kategorienebene als auch Gesamtergebnisse zu liefern.

Mögliche Gründe für die Unterschiede in der Benchmark-Leistung

Die Benchmark-Ergebnisse spiegeln Unterschiede im Aufgabenfokus wider, nicht jedoch Lücken im Kernwissen über Finanzen. Alle drei Tools erzielten bei konzeptionellen Finanzfragen identische Punktzahlen (88 %), was auf ein vergleichbares grundlegendes Verständnis hindeutet.

Die Leistung differierte bei angewandten Aufgaben. FinGPT erzielte bei der Analyse von Finanzberichten die höchste Punktzahl (86 %), was mit seiner stärkeren Handhabung von buchhalterischen Berechnungen und tabellarischen Finanzdaten übereinstimmt. FinRobot schnitt bei der Bewertung am besten ab (75 %), was auf eine effektivere Anwendung quantitativer Finanzmodelle wie Discounted-Cashflow und Anleihebewertung hindeutet. FinRL schnitt in beiden angewandten Kategorien schlechter ab, obwohl es konzeptionell mit den anderen übereinstimmte, was auf eine schwächere Ausführung bei rechenintensiven, mehrstufigen Finanzaufgaben hindeutet.

Die gesamten Unterschiede werden durch die Art und Weise bestimmt, wie jedes Tool das gemeinsame konzeptionelle Wissen in angewandte finanzielle Argumentation übersetzt, insbesondere für die Analyse der Buchhaltung im Vergleich zu bewertungsorientierten Workflows.

Wie agentic AI-Systeme im Finanzbetrieb eingesetzt werden

Agentic AI prägt zunehmend den Finanzbetrieb, indem es Entscheidungsfindung automatisiert und die Effizienz verbessert. Diese intelligenten Systeme werden im Bankwesen, in der Unternehmensfinanzierung und an den Kapitalmärkten eingesetzt, um operative Herausforderungen zu bewältigen, Risiken zu managen und den Kundenservice zu verbessern.

Quelle: PwC⁵

1. Betrugserkennung und Risikomanagement

Anwendungsfall: Überwachung von Transaktionen und Verhaltensmustern in Echtzeit.

Vorteil: Erkennt verdächtige Aktivitäten sofort und reduziert potenzielle finanzielle Verluste.

Transformation: Agenten scannen kontinuierlich Transaktionen, markieren Anomalien und ergreifen sofortige Maßnahmen wie das Sperrten von Konten oder das Benachrichtigen von Compliance-Teams. Dies schließt die Lücke zwischen Erkennung und Reaktion und verschiebt das Risikomanagement von reaktiv zu proaktiv.

2. Kreditwürdigkeitsprüfung und Kreditvergabe

Anwendungsfall: Bewertung der Kreditwürdigkeit von Kreditnehmern und Anpassung der Kreditvergabekriterien.

Vorteil: Verbessert die Genauigkeit und Inklusivität von Kreditentscheidungen.

Transformation: AI-Agenten analysieren Echtzeit-Finanzindikatoren und passen Bewertungen dynamisch an. Dies ermöglicht Teams, effizienter Kredite zu vergeben und gleichzeitig die Risikokontrolle aufrechtzuerhalten.

3. Compliance-Automatisierung und regulatorische Überwachung

Anwendungsfall: Sicherstellung der Einhaltung von Richtlinien, Vorschriften und internen Kontrollen.

Vorteil: Reduziert Compliance-Fehler und unterstützt die Prüfungsbereitschaft.

Transformation: Agenten validieren Dokumente automatisch, prüfen regulatorische Listen ab und führen kontinuierliche Prüfpfade. Aktualisierungen von Regeln werden sofort propagiert, wodurch Compliance proaktiv statt reaktiv wird.

4. Finanzanalyse und Buchhaltung

Anwendungsfall: Erlösanerkennung, Ausgabenmanagement und Berichterstattung.

Vorteil: Erhöht die Genauigkeit der Berichterstattung und reduziert manuellen Aufwand.

Transformation: Agentic AI konsolidiert Daten, identifiziert Diskrepanzen und erstellt prüfungsbereite Berichte. Es überwacht Transaktionen und Verträge kontinuierlich und ermöglicht schnellere und zuverlässigere Buchhaltungsworkflows.

5. Liquiditäts- und Portfoliomanagement

Anwendungsfall: Verwaltung des Cashflows, Umverteilung von Kapital und Neuabstimmung von Portfolios.

Vorteil: Verbessert die operative Effizienz und die Entscheidungsgeschwindigkeit.

Transformation: AI-Agenten überwachen Cash-Positionen, Marktbedingungen und Expositionsschwellenwerte in Echtzeit. Sie können interne Überweisungen initiieren, Vermögenswerte neu abstimmen oder Ausnahmen sofort eskalieren und ersetzen langsame Batch-Prozesse durch kontinuierliche, datengesteuerte Aktionen.

6. Intelligente Dokumentenverarbeitung (IDP)

Anwendungsfall: Extraktion von Erkenntnissen aus unstrukturierten Texten wie Verträgen, Einreichungen und Nachrichten.

Vorteil: Beschleunigt die Entscheidungsfindung und reduziert das Risiko, kritische Informationen zu übersehen.

Transformation: AI-Agenten klassifizieren, zusammenfassen und rufen relevante Daten automatisch ab und ermöglichen schnellere Investitionsempfehlungen und operative Entscheidungen ohne manuelle Dokumentenprüfung.

7. Automatisierung des Kundenservice

Anwendungsfall: Bearbeitung von Anfragen, Verarbeitung von Formularen und Unterstützung des Kontomanagements.

Vorteil: Reduziert operative Kosten, gewährleistet 24/7-Verfügbarkeit und minimiert menschliche Fehler.

Transformation: Agentic AI sortiert Anfragen automatisch, eskaliert komplexe Fälle mit vollem Kontext und bietet personalisierte Anleitung. Mitarbeiter können sich auf hochwertige, urteilsbasierte komplexe Aufgaben konzentrieren, anstatt Routineprozesse durchzuführen.

6 Herausforderungen von agentic AI im Finanzdienstleistungssektor

Agentic AI bringt leistungsstarke Fähigkeiten ins Finanzwesen, führt aber auch zu neuen Risiken und Komplexitäten. Autonome Systeme beseitigen nicht die Verantwortung, sondern verlagern, wie und wo sie verwaltet werden muss.

Datenschutz und Sicherheit

AI-Agenten verarbeiten sensible Finanz- und Personendaten. Sie müssen strenge Datenschutzvorschriften einhalten, wie z. B. DSGVO und CCPA. Klare Berechtigungen, Verschlüsselung und sichere Datenverarbeitung sind unerlässlich. Autonomie bedeutet nicht, dass keine Regulierung besteht. Schwache Sicherheit kann sowohl die Bank als auch die Kunden gefährden.

Menschliche Aufsicht

Die Delegation von Routineaufgaben an AI verändert die Verantwortung, statt sie zu beseitigen. Menschliche Teams müssen Ausnahmen überwachen, ethische Bedenken prüfen und Richtlinien verfeinern. AI funktioniert am besten, wenn Eskalationswege klar sind und die Verantwortlichkeit definiert ist.

Bias und Erklärbarkeit

AI lernt aus historischen Daten. Wenn diese Daten voreingenommen oder unvollständig sind, können AI-Entscheidungen unfair sein. Banken sollten:

• Verschiedene, repräsentative Datensätze verwenden.
• Erklärbare AI-Modelle implementieren, die Entscheidungen rechtfertigen können.
• Regelmäßige Audits und Fairness-Tests durchführen.

Transparente Entscheidungsprotokolle und vorhersehbares Verhalten sind entscheidend für das Vertrauen.

Regulatorische Compliance

Agentic AI wirft neue Compliance-Fragen auf:

• Wer ist für autonome Entscheidungen verantwortlich?
• Kann das System erklären, warum es auf bestimmte Weise gehandelt hat?
• Wie kann die Bank die Compliance nachweisen, wenn AI die Führung übernimmt?

In der Europäischen Union legt der EU AI Act (Verordnung (EU) 2021/0106) strenge Anforderungen an Hochrisiko-AI-Systeme fest, einschließlich solcher, die im Finanzwesen eingesetzt werden.⁶ Banken müssen sicherstellen, dass AI-Systeme nachvollziehbar, überprüfbar und rechenschaftspflichtig sind. Dies umfasst die Führung detaillierter Protokolle von Entscheidungen, die Durchführung von Risikobewertungen und den Nachweis, dass menschliche Eingriffe für kritische Prozesse existieren.

In den Vereinigten Staaten gibt es noch kein einzelnes umfassendes AI-Gesetz. Banken müssen jedoch Anweisungen mehrerer Behörden befolgen:

• Das Office of the Comptroller of the Currency (OCC) und die Federal Reserve geben Erwartungen zur Modellvalidierung und Governance für AI im Bankwesen vor.⁷
• Das NIST AI Risk Management Framework bietet freiwillige Leitlinien zur Zuverlässigkeit, Rechenschaftspflicht und Risikobewertung von AI.⁸

Die Aufrechterhaltung eines „Human-in-the-Loop"-Modells für kritische Entscheidungen und die Führung detaillierter Aufzeichnungen helfen, diese regulatorischen Anforderungen zu erfüllen. Die Aktualisierung mit sich entwickelnden Gesetzen ist für die sichere und konforme Nutzung von agentic AI unerlässlich.

Bestehende Bank-Identitätssysteme gehen nur von menschlichen Akteuren aus und lassen AI-Agenten im Blindflug. KYC-Prozesse verifizieren menschliche Identitäten; es gibt keinen gleichwertigen Rahmen für AI-Agenten.⁹ Infolgedessen könnte ein AI-Assistent mit Zugriff auf Transaktionen von einem Angreifer geklont werden und Trades oder Überweisungen ausführen, während er in Audit-Protokollen legitim erscheint. Traditionelle IAM-Systeme basieren auf Single-User-Sitzungen und festen Berechtigungen, die zusammenbrechen, wenn AI-Agenten Aufgaben autonom verketten.¹⁰ Diese Diskrepanz schafft Verantwortlichkeitslücken: Es kann unklar werden, welcher Agent eine Transaktion initiiert hat oder ob eine Person sie genehmigt hat, was neue Audit-Mechanismen erfordert.

Hochrisiko-AI-Systeme im Rahmen des EU AI Act (z. B. bestimmte Kredit- oder Betrugsalgorithmen) erfordern detaillierte Dokumentation, Aufsicht und Transparenz gegenüber den Benutzern.¹¹ Verstöße gegen den AI Act können Bußgelder von bis zu 35 Millionen Euro (oder 7 % des weltweiten Umsatzes) auslösen.¹² Banken müssen diese Compliance-Kosten gegen eventuelle Automatisierungsvorteile abwägen.

Organisatorischer und kultureller Wandel

AI verändert Teamrollen und kann einen kulturellen Wandel auslösen. Mitarbeiter, die repetitive Aufgaben oder Dateneingaben erledigt haben, müssen möglicherweise AI-Agenten anleiten, überwachen oder schulen. Organisationen sollten Umschulung, klare Rollendefinitionen und kontinuierliche Unterstützung bieten.

Governance und Risikomanagement

Starke Governance ist für sichere, skalierbare AI unerlässlich. Dies umfasst:

• Datenschutz- und Datenschutzkontrollen
• Ethische Aufsicht und menschliche Überwachung
• Kontinuierliche Überwachung auf Bias und Fehler
• Klare Verantwortlichkeitsstrukturen

Wenn diese Maßnahmen gezielt angegangen werden, ermöglichen sie Finanzinstituten, agentic AI effektiv zu nutzen und Risiken zu minimieren.

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FAQs

Weiterführende Literatur

• Top AI-Forschungsplattformen für Investoren
• AI-Excel-Tools zur Steigerung der Produktivität
• AI-basierter Aktienhandel: Welches Gen AI-Tool ist besser

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  author = {PhD., Ezgi Arslan,},
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  year   = {2026},
  month  = apr,
  howpublished    = {\url{https://aimultiple.com/agentic-ai-finance}},
  note   = {AIMultiple. Abgerufen am 3. April 2026}
}

Referenzlinks

1.

AI agent survey: PwC

2.

[2306.06031] FinGPT: Open-Source Financial Large Language Models

3.

[2411.08804] FinRobot: AI Agent for Equity Research and Valuation with Large Language Models

4.

[2111.09395] FinRL: Deep Reinforcement Learning Framework to Automate Trading in Quantitative Finance

5.

AI agents for finance: PwC

6.

EU Artificial Intelligence Act | Up-to-date developments and analyses of the EU AI Act

7.

OCC Issues Updated Model Risk Management Guidance | OCC

8.

AI Risk Management Framework | NIST

9.

Know Your Machines: AI Agents and the Rising Insider Threat in Banking and Crypto

10.

Why AI Agents Need Adaptive Identity, Not An IAM Overhaul

Forbes

11.

EU AI Act Penalties: Up to €35 Million in Fines Are Now Enforceable | Protectron.ai

12.

EU AI Act Penalties: Up to €35 Million in Fines Are Now Enforceable | Protectron.ai

Ezgi Arslan, PhD.

Branchenanalyst

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Ezgi besitzt einen Doktortitel in Betriebswirtschaftslehre mit Schwerpunkt Finanzen und arbeitet als Branchenanalystin bei AIMultiple. Sie treibt Forschung und Erkenntnisse an der Schnittstelle von Technologie und Wirtschaft voran und verfügt über Expertise in den Bereichen Nachhaltigkeit, Umfrage- und Stimmungsanalyse, KI-Agentenanwendungen im Finanzwesen, Optimierung von Antwortsystemen, Firewall-Management und Beschaffungstechnologien.

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