Bernstein-Analyse: Verbraucher-Agenten sind im Trend, wer ist in der Finanzbranche am gefährdetsten?

Zusammenfassung: Versicherungen und Banken stehen unter Druck, während Zahlungsnetzwerke profitieren.

TL;DR:

· Die erste Auswirkung von AI-Agenten betrifft nicht die Finanzprodukte selbst, sondern die "Verbraucherträgheit", auf die die Finanzbranche seit langem angewiesen ist. Die Erneuerung von Versicherungen, Niedrigzins-Sparkonten, ungenutzte Bargeldbestände bei Brokern und die bevorzugte Kreditkarte könnten durch automatisierte Preisvergleiche und Kapitaloptimierung unter Druck geraten.

· Der wahre Engpass für Bernstein ist nicht die Technologie, sondern die Berechtigungen, das Vertrauen und die Verantwortung. Banken, Broker und Versicherungsunternehmen haben weiterhin die Kontrolle über Konten und Datenzugänge, und Verbraucher sind eher bereit, AI zur "Unterstützung bei Entscheidungen" zu nutzen, als vollständig autonom zu handeln.

· Die Auswirkungen von Bernstein werden nicht gleichmäßig verteilt sein. Unternehmen, die auf Nutzerbindung und Wechselkosten angewiesen sind, stehen unter größerem Druck, während Zahlungsnetzwerke wie Visa und Mastercard möglicherweise von einem Anstieg der Anforderungen an Identitätsprüfung, Tokenisierung, Risikomanagement und Streitbeilegung profitieren könnten.

· Der wichtigste Beobachtungspunkt nach Bernstein ist, ob Agenten tatsächlich "Ausführungsrechte" erhalten. Dazu gehören der Grad der Verbraucherautorisierung, ob Finanzinstitute Daten-Schnittstellen öffnen und ob sich betriebliche Kennzahlen wie die Erneuerungsrate von Versicherungen, die Bindung an Einlagen und Cash-Sweep ändern.

Redaktioneller Hinweis: Verbraucher-AI-Agenten entwickeln sich von "Fragen beantworten" hin zu "Aufgaben für Nutzer erledigen". Bernstein erwähnt in seinem neuesten Bericht, dass Muse nach dem Start schnell die Spitze der US-App-Store-Charts erreichte, mit etwa 2,8 Millionen Downloads. Nutzer beginnen, es für Terminbuchungen, Abonnements, Versicherungsvergleiche, Formularausfüllungen und Kundenservice zu verwenden. In der Zwischenzeit zeigen einige Finanzaktien, die auf Verbraucherbindung und operationale Reibung angewiesen sind, deutliche Rückgänge.

Die offensichtlichste Sorge des Marktes ist, ob AI-Agenten Banken, Versicherungen, Broker und Kreditkarten direkt umgehen könnten. Doch Bernstein diskutiert nicht einfach "technologischen Ersatz", sondern eine grundlegendere Frage: Wenn AI weiterhin Preisvergleiche für Verbraucher durchführen, Produkte wechseln und Geld bewegen kann, wird der Gewinn der Finanzbranche, der auf Verbraucherträgheit, Informationsreibung und Wechselkosten basiert, beginnen zu schrumpfen?

Der Bericht stellt fest, dass die Erneuerung von Versicherungen, Bankeinlagen, ungenutzte Bargeldbestände bei Brokern und die "bevorzugte Kreditkarte" betroffen sein könnten. Aber das bedeutet nicht, dass Agenten bald die vollständige Kontrolle über finanzielle Entscheidungen übernehmen können. Finanzinstitute kontrollieren weiterhin Konten, Daten und Transaktionsberechtigungen, und Verbraucher sind möglicherweise nicht bereit, ihr Geld vollständig AI anzuvertrauen, während Verantwortung und regulatorische Rahmenbedingungen nicht mit der technologischen Entwicklung Schritt halten.

Daher könnte die Auswirkung dieser Agenten auf die Finanzbranche nicht eine vollständige Umwälzung sein, sondern eine Neubewertung von Werten: Je mehr auf der "Nicht-Handeln" der Verbraucher basierende Geschäftsmodelle, desto größer der potenzielle Druck; je mehr Infrastruktur, die Identitätsprüfung, Zahlungssicherheit, Risikomanagement und Daten-Schnittstellen bieten kann, desto wichtiger könnte sie werden.

Nach dem Start von Muse begann der Finanzmarkt schnell, eine neue Frage zu diskutieren: Wenn Verbraucher einen AI-Agenten haben, der kontinuierlich Preisvergleiche durchführt, Produkte wechselt, Abonnements kündigt oder sogar Geld bewegt, wie können traditionelle Finanzinstitute weiterhin Kunden halten?

Bernstein hat festgestellt, dass seit der Einführung von Muse Versicherungen, große Banken und Kreditkartenanbieter, regionale Banken, Broker und Hypothekengeber in unterschiedlichem Maße Rückgänge verzeichnet haben, wobei die Unternehmen im Hypothekenbereich die größten Rückgänge erlitten haben; der Zahlungssektor wurde relativ wenig betroffen.

Die Logik hinter dieser Marktreaktion ist nicht kompliziert.

Ein erheblicher Teil des Gewinns in der Finanzbranche resultiert nicht daraus, dass Verbraucher jedes Mal falsche Entscheidungen treffen, sondern weil Verbraucher ihre Entscheidungen nicht kontinuierlich optimieren.

Und genau das könnte der AI-Agent ändern.

Der erste Bereich, den AI-Agenten angreifen, ist die "Verbraucherträgheit" in der Finanzbranche.

Versicherungen sind das typischste Beispiel.

Viele Nutzer erneuern ihre Policen direkt nach Ablauf, anstatt jedes Jahr Preise, Deckungsumfang und Produkte verschiedener Anbieter zu vergleichen. Solange diese Erneuerungsträgheit besteht, haben Versicherungsunternehmen einen gewissen Spielraum bei der Preisgestaltung.

Ähnliche Logik gilt für Banken und Broker.

Verbraucher vergleichen nicht täglich die Zinssätze verschiedener Banken und verwalten nicht kontinuierlich ungenutzte Bargeldbestände auf Brokerkonten. Daher können Niedrigzins-Sparkonten langfristig bei Banken verbleiben, und Broker können Einnahmen aus Cash-Sweep-Operationen erzielen.

Die Kreditkartenbranche hingegen basiert auf einem anderen Verhalten.

Verbraucher verwenden oft über längere Zeiträume dieselbe Kreditkarte, und dieser Status als "Standardkarte" wird oft als top-of-wallet bezeichnet. Banken verwandeln eine Karte durch Punkte, Cashback und langfristige Nutzung in die Standardwahl der Verbraucher beim Bezahlen.

AI-Agenten könnten diese Vorteile gleichzeitig schwächen.

Wenn Agenten automatisch Versicherungsangebote vergleichen, in Echtzeit höhere Zinssätze für Einlagen suchen, ungenutzte Bargeldbestände bei Brokern in höher verzinste Produkte umschichten oder vor jedem Kauf verschiedene Kreditkarten hinsichtlich Cashback, Punkten und Zinssätzen vergleichen können, dann wird der bisher erforderliche Prozess des "Suchens - Vergleichens - Wechselns" erheblich verkürzt.

Bernstein ist daher der Ansicht, dass automatisiertes Cash-Management die Migration von Einlagen erleichtern könnte, was die Finanzierungskosten der Banken erhöhen und die Nettozinsspanne verringern könnte; die Einnahmen aus Cash-Sweep bei Brokern könnten unter Druck geraten; und Kreditkartenanbieter könnten einen Teil ihres top-of-wallet-Vorteils und der langfristigen Nutzung verlieren.

Was sich hier tatsächlich ändert, ist nicht unbedingt das Finanzprodukt selbst. Vielmehr sinken die Kosten für Verbraucher, um Finanzprodukte zu optimieren.

Früher mussten Verbraucher Zeit und Energie investieren, um jährlich Versicherungen zu wechseln, die Zinssätze von fünf Banken zu vergleichen und herauszufinden, welche Kreditkarte die besten Rückzahlungen bietet; wenn diese Aufgaben von Agenten kontinuierlich im Hintergrund erledigt werden können, könnte der wirtschaftliche Wert der "Unwilligkeit der Nutzer zu wechseln" sinken.

Aber was Agenten tun können, bedeutet nicht, dass sie das Recht dazu haben.

Wenn man diese Logik weiterverfolgt, könnte man leicht zu einem extremen Schluss kommen: AI-Agenten werden letztendlich Banken, Versicherungen und Broker umgehen und alle finanziellen Entscheidungen direkt für Verbraucher treffen.

Bernstein glaubt, dass die Dinge nicht so einfach sind.

Drittanbieter-Agenten stehen vor einem grundlegenden Dilemma: Ohne die Kooperation von Händlern und Finanzinstituten ist es schwierig, komplexe Transaktionen tatsächlich abzuwickeln; aber wenn der Zugang zur Öffnung bedeutet, Kundenbeziehungen, Transaktionszugänge oder Teile der Einnahmen zu verlieren, haben Finanzinstitute keinen Grund, bedingungslos zu kooperieren.

Banken, Broker und Versicherungsunternehmen kontrollieren weiterhin mehrere wichtige Kontrollpunkte: Kontologins, Identitätsprüfung, Datenberechtigungen, offizielle Angebote und ob Nutzer für ein bestimmtes Produkt qualifiziert sind.

Das ist auch der Grund, warum einige Plattformen bereits begonnen haben, den Zugang für Agenten zu beschränken.

Bernstein erwähnt, dass Amazon Muse blockiert hat, da es Streitigkeiten über die Identifizierung von Agenten und die Nutzung von Benutzeranmeldeinformationen gab; die Versicherungsvergleichsplattform Insurify hat auch Muse daran gehindert, Angebote zu erfassen, mit der Begründung, dass Versicherungen nicht einfach ein Preisvergleich sind - neben den Prämien gibt es viele Informationen wie Deckungssummen, Selbstbehalte, Rabattbedingungen, Versicherungsqualifikationen und regulatorische Offenlegungen. Wenn Agenten letztendlich nur einen "niedrigsten Preis" präsentieren, erhalten Verbraucher möglicherweise kein wirklich vergleichbares Produkt.

Das bedeutet, dass der zentrale Engpass für Finanzagenten von "Kann das Modell das tun?" zu "Wer erlaubt es, das zu tun?" wechselt.

Daten sind dabei die wichtigste Hürde. Finanzinstitute kontrollieren die Kontobestätigung, Kontodaten und die Berechtigungen für den Datenaustausch. Daher hat Bernstein eine Möglichkeit vorgeschlagen, die im Gegensatz zu "AI-Plattformen, die Banken Gebühren berechnen" steht: Werden Banken in Zukunft Agenten Gebühren für den Datenzugang berechnen?

Der Bericht erwähnt, dass die offenen Bankregeln in den USA, die ursprünglich Banken dazu aufforderten, über sichere APIs kostenlos Kontodaten an Verbraucher und deren autorisierte Dritte bereitzustellen, später blockiert wurden, während JPMorgan begonnen hat, Gebühren für den Zugang zu Kundendaten von Datenaggregatoren zu erheben. Bernstein glaubt, dass es in Zukunft rund um den Datenzugang für Agenten wahrscheinlich mehr Blockaden, kostenpflichtige Vereinbarungen und die aktive Kontrolle durch Finanzinstitute geben wird, welche Informationen Agenten angezeigt werden.

Selbst wenn die Technologie und die Daten-Schnittstellen vorhanden sind, ist der Verbraucher selbst eine weitere Einschränkung.

Eine Umfrage von TD Bank aus dem Jahr 2026 unter mehr als 2500 US-Verbrauchern zeigt, dass 55 % bereits AI zur Verwaltung ihrer Finanzen nutzen, aber nur 18 % bereit sind, AI eigenständig wichtige finanzielle Entscheidungen zu treffen. Verbraucher scheinen das Modell "AI gibt Empfehlungen, der Mensch behält das letzte Entscheidungsrecht" deutlich mehr zu akzeptieren.

Andere Umfragen zeigen ähnliche Ergebnisse. Eine Umfrage von ACI Worldwide und YouGov zeigt, dass nur 7 % der Verbraucher in den USA und Großbritannien bereit sind, AI-Assistenten ohne Genehmigung direkt einkaufen zu lassen; eine Umfrage von Accenture zeigt, dass 32 % bereit sind, Agenten innerhalb eines festgelegten Rahmens Kaufentscheidungen zu treffen, aber in der tatsächlichen Zahlung nur 12 % bereit sind, Agenten vollständig autonom entscheiden zu lassen.

Daher könnte die früheste großflächige Implementierung von Finanzagenten nicht vollständig autonom sein, sondern: AI führt Suchen, Vergleichen, Filtern und Vorbereiten von Ausführungen durch, während Menschen das Bestätigungsrecht bei wichtigen finanziellen Entscheidungen und Zahlungen behalten.

Noch komplizierter wird es, wenn Agenten tatsächlich mit der Ausführung von Transaktionen beginnen, da auch Fragen der Verantwortung auftauchen.

Kann ein von Agenten eingereichter Kreditantrag die wirksame Genehmigung des Verbrauchers darstellen? Wenn Agenten veraltete Daten verwenden und ein technisch geeignetes, aber für den Nutzer ungeeignetes Produkt auswählen, wer trägt dann den Verlust - das Modellunternehmen, das Finanzinstitut oder der Verbraucher? Wenn Agenten beginnen, aktiv Versicherungen oder Anlageprodukte zu vergleichen und zu empfehlen, unter welchen Umständen könnte dies als regulierte Finanzberatung gelten?

Bernstein fasst diese ungelösten Fragen in mehreren Bereichen zusammen: Autorisierung, Identitätsprüfung, Finanzberatung, Lizenzen, Datenzugang und Verantwortlichkeit.

Daher könnte der größte Unterschied zwischen Finanzdienstleistungen und gewöhnlichem E-Commerce sein: Es ist einfach, Agenten zu beauftragen, um eine Mahlzeit für Nutzer zu bestellen, aber es erfordert die Lösung eines gesamten Systems von Berechtigungen, Vertrauen und Verantwortlichkeiten, um sie für die Vermögenszuweisung, die Beantragung von Krediten oder den Kauf von Versicherungen zu nutzen.

Die Auswirkungen werden nicht gleichmäßig verteilt: Visa und Mastercard könnten sogar profitieren.

Gerade deshalb wird die Auswirkung von AI-Agenten auf die Finanzbranche nicht gleichmäßig verteilt sein. Wenn ein Unternehmen hauptsächlich auf Verbraucherträgheit, Produktwechselkosten oder langfristige Nutzung angewiesen ist, könnte das Erscheinen von Agenten einige seiner Vorteile schwächen.

Aber für Unternehmen, die für die Lösung von Identitätsprüfungen, Zahlungssicherheit und Transaktionsverantwortung zuständig sind, könnte die Logik genau umgekehrt sein.

Visa und Mastercard sind einige der Unternehmen, die Bernstein am positivsten sieht.

Intuitiv könnte man denken, dass, wenn AI-Agenten selbstständig Zahlungen vornehmen können, Kartengesellschaften möglicherweise umgangen werden. Bernstein ist jedoch der Ansicht, dass Agentic Commerce für Visa und Mastercard eher positive Faktoren darstellt.

Der Grund dafür ist, dass, wenn Zahlungen von "Menschen, die selbst handeln" zu "Maschinen, die im Namen von Menschen handeln" übergehen, die gesamten Vertrauensprobleme, die im Zahlungssystem gelöst werden müssen, eher zunehmen: Wer initiiert die Transaktion? Für wen handelt es? Wurde die Genehmigung erteilt? Wie viel darf bezahlt werden? Wie wird im Falle von Betrug oder Streitigkeiten verfahren?

All dies erfordert komplexere Identitätsprüfungen, Risikomanagement, Tokenisierung und Streitbeilegungsmechanismen.

Hierbei bezieht sich Tokenisierung auf die Verwendung speziell generierter digitaler Zertifikate anstelle von echten Kreditkartennummern zur Durchführung von Zahlungen. Im Agenten-Szenario können diese Token auch mehr Informationen über die Transaktionsparteien, Nutzungsszenarien und den Genehmigungsrahmen enthalten.

Visa hat Visa Intelligent Commerce eingeführt, Mastercard hat Mastercard Agent Pay eingeführt. Bernstein glaubt, dass mit zunehmenden Agententransaktionen solche Agentic Tokens und die dahinterstehenden Identitäts- und Risikomanagementfähigkeiten wichtiger werden könnten.

Das erklärt auch, warum die Auswirkungen auf Emittenten nicht unbedingt gleich sind.

Die ursprünglichen Vorteile der Emittenten könnten durch die Tatsache, dass Agenten jedes Mal die Belohnungen und Zinssätze neu vergleichen, geschwächt werden; aber die von Visa und Mastercard bereitgestellten Transaktionsnetzwerke, Identitätsprüfungen, Risikomanagement und Streitbeilegung könnten aufgrund der Zunahme von Maschinenkäufen wichtiger werden.

Die gleiche Logik gilt auch für PSPs wie Adyen und Stripe, also Payment Service Provider.

Je mehr Agenten es gibt, desto komplexer müssen die Plattformen, Protokolle und Zahlungs-Schnittstellen sein, die Händler unterstützen müssen. Bernstein glaubt, dass moderne PSPs Händlern helfen können, verschiedene Agentenkanäle einheitlich zu verwalten, was neue Differenzierungsräume schaffen könnte. Adyen hat Adyen Agentic eingeführt, damit Unternehmen nicht für jede AI-Plattform ein vollständiges Geschäftssystem neu aufbauen müssen.

Die Position von PayPal ist komplizierter.

Wenn Agenten bereits Zahlungen für Nutzer abwickeln, könnte der Wert von digitalen Geldbörsen, die früher dazu dienten, die Reibung bei Gastzahlungen zu verringern, sinken; andererseits könnte die digitale Geldbörse auch ihre Rolle in Bezug auf Vertrauen, Betrugsprävention, Streitbeilegung, Angebotsentdeckung und Zahlungsoptimierung erweitern.

Daher bedeutet die Einführung von Agenten nicht unbedingt das Verschwinden von Zahlungsintermediären. Es könnte vielmehr die Gründe verändern, warum verschiedene Intermediäre existieren.

Die nächsten entscheidenden Fragen sind: Wer hat die "Ausführungsrechte" der Agenten?

Das schnelle Wachstum von Muse hat bereits bewiesen, dass Verbraucher-Agenten in kurzer Zeit eine große Nutzerbasis gewinnen können. Aber für die Finanzbranche könnte es wichtiger sein, wie intelligent das Modell selbst ist, als die nächste entscheidende Variable.

Wirklich zu beobachten sind drei Fragen.

Erstens, werden Verbraucher von "AI Empfehlungen geben lassen" allmählich zu "AI direkt ausführen lassen" übergehen?

Zweitens, wie werden Banken, Broker und Versicherungen mit den Daten- und Kontozugriffsanforderungen von Agenten umgehen - werden sie einschränken, Gebühren erheben, kooperieren oder ihre eigenen Agenten einführen?

Drittens, und das ist der entscheidendste Punkt, werden sich die tatsächlichen Betriebskennzahlen wie die Erneuerungsrate von Versicherungen, die Bindung an Bankeinlagen, die Cash-Sweep-Bestände bei Brokern und die top-of-wallet-Position von Kreditkarten aufgrund der Verbreitung von Agenten nachhaltig verändern?

Nur wenn sich diese Kennzahlen tatsächlich ändern, wird der Einfluss von AI-Agenten auf das Geschäftsmodell der Finanzbranche von den Markterwartungen in die operative Ebene übergehen.

Daher stellt der Bericht von Bernstein die eigentliche Frage nicht: "Wird AI die Finanzbranche umwälzen?" Sondern: Wenn Verbraucher zum ersten Mal einen Agenten haben, der 24 Stunden am Tag nach niedrigeren Preisen, höheren Renditen und besseren Bedingungen sucht, welche Gewinne in der Finanzbranche basieren im Wesentlichen auf der Trägheit der Verbraucher in der Vergangenheit?

Gleichzeitig wird es immer wichtiger, welche Unternehmen tatsächlich die Kontrolle über Identität, Daten, Zahlungen und Verantwortungssysteme haben. Das könnte der Bereich sein, in dem die Finanzbranche im Zeitalter der Agenten tatsächlich neu bewertet werden muss.