Mit ihrem Aufsatz „Agentic Payments: Wenn Zahlungen denken lernen“ hat die Deutsche Bundesbank ein Thema aufgegriffen, das in den kommenden Jahren weit über reine Zukunftsmusik hinausgehen dürfte: Zahlungen, die nicht nur automatisiert ausgeführt, sondern von KI-Agenten autonom geplant, initiiert oder gesteuert werden. Die Bundesbank beschreibt damit einen möglichen strukturellen Wandel im Zahlungsverkehr und trifft zugleich einen Nerv aktueller Markt- und Regulierungstrends. Veröffentlicht wurde der Beitrag im Monatsbericht der Bundesbank am 21. September 2026.
Inhaltsverzeichnis
Noch befindet sich der Markt in einer frühen Entwicklungsphase. Die Veröffentlichung der Bundesbank zeigt jedoch, dass Agentic Payments zunehmend aufsichtsrechtlich relevant werden und sich Zahlungsrecht, KI-Governance, DORA und Datenschutz dabei kaum mehr voneinander trennen lassen.
Mehr als nur Automatisierung
Bei Agentic Payments trifft der KI-Agent nicht mehr nur vorbereitende oder unterstützende Entscheidungen, sondern wird selbst Teil des Zahlungsvorgangs. Innerhalb eines vorgegebenen Mandats kann er etwa Zahlungsmittel, Zahlungszeitpunkt oder Abwicklungsweg auswählen und anschließend eine Zahlung anstoßen. Viele moderne KI-Agenten nutzen dabei probabilistische KI-Modelle: Ihre Entscheidungen folgen nicht ausschließlich fest programmierten Regeln, sondern werden auf Grundlage verfügbarer Informationen und Wahrscheinlichkeiten getroffen.
Einsatzfelder von Agentic Payments
Besonders naheliegend ist der Einsatz von KI-Agenten im Retail-Zahlungsverkehr. Dieser ist durch hohe Transaktionsvolumina, vergleichsweise geringe Einzelbeträge und eine Vielzahl standardisierter Zahlungsmittel geprägt. Genau diese Standardisierung erleichtert den Einsatz agentischer Systeme. KI-Agenten können Zahlungswege vergleichen, Zahlungsdaten übermitteln, Zahlungsmittel auswählen und Zahlungen auslösen.
Eine zentrale Rolle spielt derzeit das Zusammenspiel mit Agentic Commerce. Während Agentic-Commerce-Anwendungen Waren und Dienstleistungen suchen, vergleichen und auswählen können, übernehmen Agentic-Payments-Lösungen die eigentliche Zahlungsabwicklung. Der Zahlungsprozess kann dadurch für den Nutzer weitgehend in den Hintergrund treten. Typische Anwendungsfälle reichen von automatisierten Bestellungen über die Verwaltung von Abonnements und Rechnungen bis hin zu regelbasierten Ausgabenmodellen. Auch bei der Auswahl des Zahlungsmittels können Agenten optimieren, etwa um Rabatte, Skonti, Loyalty-Punkte oder Cashback-Vorteile zu nutzen.
Agentic Payments sind jedoch nicht auf Agentic Commerce beschränkt. Denkbar sind auch klassische Check-out-Situationen, in denen der Nutzer die Kaufentscheidung selbst trifft, während der KI-Agent lediglich die Zahlungsabwicklung übernimmt. Ebenso kommen Anwendungen im Finanz- und Vermögensmanagement in Betracht, etwa wenn Agenten überschüssige Liquidität anhand vorgegebener Rendite-, Risiko- oder Liquiditätsparameter automatisch umschichten und die hierfür erforderlichen Zahlungen veranlassen.
Weitere Einsatzmöglichkeiten bestehen bei Mikro- und Teilzahlungen. KI-Agenten können sehr kleinteilige oder an bestimmte Bedingungen geknüpfte Zahlungen automatisiert auslösen und damit stärker nutzungsabhängige Geschäftsmodelle unterstützen. Auch im grenzüberschreitenden Zahlungsverkehr sieht die Bundesbank Potenzial: Agenten könnten Anbieter, Gebühren, Wechselkurse und Ausführungszeiten vergleichen und den für den Nutzer günstigsten oder schnellsten Zahlungsweg auswählen.
Gemeinsam ist diesen Einsatzfällen, dass der Agent nicht lediglich einen vorgegebenen Zahlungsauftrag technisch ausführt, sondern innerhalb bestimmter Grenzen eigene Entscheidungen über den Zahlungsvorgang treffen kann.
Auch im institutionellen Zahlungsverkehr ergeben sich daraus neue Einsatzfelder. Banken, Zahlungsdienstleister und Unternehmen könnten Agenten etwa für Routing, Bündelung von Zahlungen, Liquiditätssteuerung oder die Auswahl geeigneter Abwicklungswege einsetzen. Die Bundesbank betont allerdings zugleich, dass sich der Markt noch in einer frühen Entwicklungsphase befindet und viele Anwendungen bislang nur getestet oder pilotiert werden.
Zahlungsrechtliche Kernfragen: Autorisierung und SCA
Aus rechtlicher Sicht rückt vor allem die Autorisierung des Zahlungsvorgangs in den Mittelpunkt. Maßgeblich ist derzeit noch die PSD2; künftig werden die entsprechenden Anforderungen im Zusammenspiel von PSD3 und der unmittelbar geltenden Payment Services Regulation (PSR) geregelt. Auch der neue Rechtsrahmen enthält allerdings keine spezifischen Vorgaben für Agentic Payments. Die grundlegende Frage bleibt deshalb bestehen: Wie lassen sich die allgemeinen Regeln über Autorisierung, Authentifizierung und Haftung auf Zahlungsvorgänge übertragen, bei denen zwischen dem Mandat des Kunden und der konkreten Zahlung eine autonome Entscheidung eines KI-Agenten liegt?
Insbesondere stellt sich die Frage, ob ein dem KI-Agenten vorab erteiltes Mandat bereits als Autorisierung im Sinne von Art. 64 PSD2 bzw. § 675j BGB ausreicht oder ob die Tätigkeit des Agenten selbst in den Bereich eines erlaubnispflichtigen Zahlungsdienstes, etwa eines Zahlungsauslösedienstes, fallen kann. Damit verbinden sich weitere Abgrenzungsfragen: Wie konkret müssen die Vorgaben des Kunden sein, welche Handlungsspielräume darf der Agent haben und wie lässt sich im Streitfall nachweisen, dass eine konkrete Zahlung noch vom erteilten Mandat gedeckt war? Wenn ein Agent innerhalb eines Rahmens selbst entscheidet, braucht es klare Regeln für Mandatsgrenzen, Überschreitungen, Widerruf, Priorisierung und Notfallstopps. Wo endet die vom Nutzer gedeckte Handlung, und ab welchem Punkt liegt eine nicht autorisierte Zahlung vor? Diese Fragen sind keineswegs akademisch. Sie betreffen die zivilrechtliche Haftung ebenso wie Reklamationsprozesse, Beweislastverteilungen und die praktische Gestaltung von Kundenschnittstellen.
Mit der Autorisierungsfrage verknüpft ist die starke Kundenauthentifizierung (SCA). Wenn nicht der Nutzer selbst den Zahlungsvorgang im letzten Moment anstößt, sondern ein Agent in seinem Namen handelt, stellt sich die Frage, an welchem Punkt die Authentifizierung rechtlich und technisch anzusetzen ist. Muss jede konkrete Zahlung nochmals abgesichert werden? Reicht eine vorgelagerte, ausreichend granulare Ermächtigung? Oder sind neue Modelle der delegierten Authentifizierung erforderlich? Bei autonomen Agentenmodellen muss außerdem geklärt werden, wie sich die SCA-Anforderungen praktisch umsetzen lassen und ob bestehende Ausnahmen genutzt werden können, etwa für Kleinbetragszahlungen, Whitelisting, transaktionsrisikobasierte Ausnahmen oder merchant-initiated transactions. Mit zunehmender Autonomie der Systeme dürften diese Auslegungsfragen deutlich an Bedeutung gewinnen.
Diese Fragen werden auch mit PSD3 und PSR nicht gegenstandslos. Der neue Rechtsrahmen entwickelt insbesondere die Vorgaben zu starker Kundenauthentifizierung, Betrugsprävention, Haftung und Open Banking weiter, enthält aber bislang keine eigenständige Systematik für autonome KI-Agenten. Agentic Payments werden deshalb auch unter dem künftigen Zahlungsdiensterahmen zunächst anhand der allgemeinen Regelungen eingeordnet werden müssen.
Vom technischen Agentenanbieter zum regulierten Marktakteur?
Spannend ist auch die von der Bundesbank angesprochene Marktseite: Es entstehen bereits technische Protokolle und Frameworks rund um Agentic Payments, die genau diese Brücke schlagen sollen – etwa AP2, Visa TAP, Mastercard Agent Pay oder das von OpenAI und Stripe entwickelte Agentic Commerce Protocol (ACP).
Die Ansätze setzen dabei an unterschiedlichen Punkten an: TAP und Agent Pay nutzen HTTP-Nachrichtensignaturen, um die Identität eines Agenten verifizierbar zu machen, ohne dass dafür zwingend eine proprietäre Identitätsinfrastruktur erforderlich ist. AP2 setzt demgegenüber auf dezentrale Identifikatoren (DIDs) und verifizierbare Credentials, um die Identität des Agenten sowie dessen Befugnisse technisch nachweisbar zu machen; hierfür ist allerdings eine entsprechende Infrastruktur erforderlich, die bislang noch nicht flächendeckend vorhanden ist. ACP ist ein offener Standard für die Interaktion zwischen Käufern, ihren KI-Agenten und Händlern und soll es ermöglichen, Kaufprozesse agentenbasiert abzuwickeln, ohne dass der Agentenanbieter selbst zum Merchant of Record werden muss. Zugleich können Zahlungsdienstleister sichere Zahlungstoken über den Agenten zwischen Käufer und Händler übermitteln. ACP adressiert damit vor allem die Transaktions- und Checkout-Ebene: Es übersetzt die zuvor erteilte Befugnis des Agenten in einen konkret ausführbaren Kauf- und Zahlungsvorgang.
Die Lösungen adressieren unterschiedliche Ebenen eines agentischen Zahlungsvorgangs, von der Identifizierung und Authentifizierung des Agenten über die Abbildung seiner Transaktionsbefugnisse bis hin zur technischen Übersetzung eines Mandats in eine konkrete Zahlungsanweisung. Gerade die Frage, welcher Agent für wen und innerhalb welcher Grenzen handeln darf, wird damit zunehmend technisch standardisiert. Regulatorisch ist damit jedoch nicht geklärt, wie der jeweilige Agentenanbieter einzuordnen ist. Entscheidend dürfte die jeweilige konkrete Funktion im Zahlungsprozess sein. Beschränkt sich ein Anbieter darauf, Software bereitzustellen, die lediglich Informationen aufbereitet oder eine Entscheidung des Nutzers technisch unterstützt, spricht viel für eine reine technische Dienstleistung. Je stärker der Agent selbst in die Initiierung eines Zahlungsvorgangs, die Übermittlung einer Zahlungsanweisung oder die Steuerung des Zahlungsvorgangs eingebunden ist, desto näher rückt seine Tätigkeit an einen regulierten Zahlungsdienst nach dem geltenden PSD2-/ZAG-Regime. Diese Abgrenzungsfrage wird sich auch unter PSD3 und PSR stellen, die den europäischen Zahlungsdiensterahmen künftig neu ordnen werden.
Die Bundesbank nennt ausdrücklich die Möglichkeit, dass ein agentenbasiertes Zahlungsmodell einen Zahlungsauslösedienst darstellen kann. Ob dies der Fall ist, lässt sich jedoch nicht pauschal für „KI-Agenten“ beantworten. Maßgeblich wird vielmehr sein, wer die Zahlungsanweisung gegenüber dem kontoführenden Zahlungsdienstleister auslöst, welche technische und rechtliche Rolle der Agentenanbieter dabei übernimmt und wie weit seine eigenen Entscheidungs- und Handlungsmöglichkeiten reichen.
Gerade bei hochautonomen Agenten wird diese Abgrenzung anspruchsvoll. Denn der Agent kann zugleich Produkte auswählen, Zahlungswege vergleichen, das Zahlungsmittel bestimmen und anschließend die Zahlung veranlassen. Die klassische Trennung zwischen einer vorgelagerten technischen oder kommerziellen Entscheidung und der eigentlichen Zahlungsauslösung wird dadurch unschärfer.
Für Anbieter entsprechender Lösungen bedeutet dies, dass die regulatorische Rollenbestimmung frühzeitig Teil des Produktdesigns sein sollte. Relevant sind insbesondere die konkrete Prozesskette, die vertraglichen Beziehungen zwischen Kunde, Agentenanbieter, Händler und Zahlungsdienstleister sowie die Frage, welche Partei tatsächlich Zugriff auf Zahlungskonten oder Zahlungsdaten erhält und welche Handlungen technisch im Namen des Kunden vorgenommen werden.
Agentic Payments als regulatorisches Querschnittsthema
Agentic Payments lassen sich regulatorisch nicht allein aus der Perspektive des Zahlungsdiensteaufsichtsrechts betrachten. Mit zunehmender Autonomie der Systeme greifen vielmehr Zahlungsrecht, DORA, Datenschutz, KI-Governance und allgemeine Aufsichtsanforderungen ineinander. Gerade darin liegt eine der wesentlichen Herausforderungen: Der Zahlungsvorgang wird Teil eines technisch und organisatorisch deutlich komplexeren Systems, das auf KI-Modellen, Datenquellen, Schnittstellen und häufig mehreren Drittanbietern beruht.
Für beaufsichtigte Institute rücken damit zunächst Anforderungen an die digitale operationale Resilienz in den Vordergrund. Agentic-Payments-Modelle schaffen neue Abhängigkeiten von Modellen, APIs, Cloud- oder sonstigen Technologieanbietern. Fragen des IKT-Risikomanagements, der Zugriffskontrolle, des Incident Managements, der Protokollierung und der Überwachung von Agentenhandlungen werden daher unmittelbar relevant. Auch muss nachvollziehbar bleiben, welche Komponenten für die Durchführung eines Zahlungsvorgangs kritisch sind und welche Auswirkungen ein Ausfall oder eine Manipulation einzelner Komponenten auf den Gesamtprozess haben kann. Agentic Payments sind damit zugleich ein Thema der ICT- und Third-Party-Governance unter DORA.
Parallel stellen sich erhebliche datenschutzrechtliche Fragen. KI-Agenten können im Rahmen ihrer Entscheidungen auf hochsensible Zahlungs-, Transaktions-, Konsum- oder Verhaltensdaten zugreifen und diese miteinander verknüpfen. Zu klären ist daher insbesondere, auf welcher Rechtsgrundlage die Verarbeitung erfolgt, für welche Zwecke die Daten genutzt werden dürfen und wie Datenminimierung und Zweckbindung gewährleistet werden. Bei lernenden oder kontextsensitiven Agenten kommt hinzu, dass die Datenverarbeitung und die darauf beruhenden Entscheidungen für den Nutzer hinreichend nachvollziehbar bleiben müssen. Allgemeine Datenschutzhinweise allein werden hierfür regelmäßig nicht ausreichen; erforderlich sind vielmehr belastbare Konzepte zu Rollenverteilung, Datenflüssen, Zugriffsrechten und Dokumentation.
Besondere Bedeutung gewinnt außerdem die Identität des Agenten selbst. Für einen verlässlichen agentischen Zahlungsverkehr muss technisch nachvollziehbar sein, welcher Agent handelt, für welchen Nutzer er tätig wird, über welche Befugnisse er verfügt und ob eine konkrete Handlung noch von seinem Mandat gedeckt ist. Sichere Identitäts- und Berechtigungsmodelle sowie eine manipulationssichere Protokollierung der Agentenhandlungen sind daher nicht nur für Autorisierung und Haftung relevant. Sie spielen ebenso für AML/CFT, Fraud Detection, Compliance und Incident Management eine zentrale Rolle.
Auch die vertragliche Verantwortungsverteilung zwischen Kunde, Agentenanbieter, Händler und Zahlungsdienstleister gewinnt an Bedeutung. Fehlentscheidungen eines Agenten können beispielsweise dazu führen, dass Zahlungen außerhalb des Mandats ausgelöst, nicht gewünschte Produkte erworben oder Transaktionen mit betrügerischen Händlern durchgeführt werden. Umso wichtiger werden klare Verantwortlichkeits- und Haftungsregeln, eine beweissichere Dokumentation des Mandats sowie technische und organisatorische Mechanismen zur Begrenzung des Handlungsspielraums des Agenten.
Eine besondere Herausforderung liegt schließlich in der unterschiedlichen Funktionslogik von KI und Zahlungsverkehr. Klassische Zahlungsverkehrssysteme beruhen auf deterministischen Regeln: Ein Zahlungsvorgang muss eindeutig ausgelöst, ausgeführt, gebucht und finalisiert werden können. KI-Systeme treffen Entscheidungen dagegen häufig probabilistisch. Sie bewerten Wahrscheinlichkeiten und wählen auf dieser Grundlage eine Handlungsoption aus.
Das ist nicht per se problematisch, kann aber zu Ergebnissen führen, die nicht vollständig vorhersehbar oder reproduzierbar sind. Im Zahlungsverkehr kann dies erhebliche Folgen haben. Schon die Reihenfolge, in der Zahlungen ausgeführt werden, kann sich etwa auf Liquidität, Zinsen oder die Erfüllung vertraglicher Verpflichtungen auswirken. Eine rein probabilistische Entscheidungslogik stößt deshalb dort an Grenzen, wo Rechtssicherheit, Finalität und eindeutige Verantwortlichkeit erforderlich sind.
Für Agentic Payments dürfte deshalb ein Governance-Modell erforderlich sein, das die probabilistische Entscheidung des KI-Agenten vor der tatsächlichen Zahlungsausführung in einen verbindlichen deterministischen Prozess überführt. Der Agent kann beispielsweise eine Handlung auswählen oder vorschlagen; die konkrete Zahlungsanweisung muss anschließend nach klar definierten Regeln validiert, autorisiert und ausgeführt werden. Zahlungsdienstleister, Agentenanbieter und Finanzmarktinfrastrukturen werden hierfür technische und organisatorische Kontrollmechanismen entwickeln müssen.
Risiken agentischer Zahlungssysteme
Mit zunehmender Autonomie und Vernetzung von KI-Agenten treten neben rechtlichen Fragen auch operationelle, technische und systemische Risiken stärker in den Vordergrund. Fehlentscheidungen lassen sich selbst bei leistungsfähigen Modellen nicht vollständig ausschließen. Ursachen können unter anderem Modellverzerrungen, Fehlinterpretationen von Nutzerpräferenzen, Softwarefehler oder Halluzinationen sein. Im Retail-Bereich können daraus unbeabsichtigte Käufe, ein geringerer Überblick über das eigene Ausgabeverhalten oder ein verspätetes Erkennen fehlerhafter Transaktionen resultieren.
Entsprechend wichtig sind geeignete Kontroll- und Begrenzungsmechanismen. Denkbar sind etwa Betrags- und Händlerlimits, zusätzliche Prüfungen vor Ausführung einer Zahlung oder eine verpflichtende menschliche Freigabe bei außergewöhnlichen oder besonders hohen Transaktionen. Bei komplexen Modellen erschweren allerdings inhärente Verzerrungen und die Intransparenz komplexer Algorithmen („Black-Box“-Problem) die Nachvollziehbarkeit von Entscheidungen und damit auch die nachträgliche Fehleranalyse.
Mit der stärkeren Vernetzung agentenbasierter Systeme gewinnen zudem Interoperabilität und IT-Sicherheit an Bedeutung. Damit unterschiedliche Agenten, Händler, Zahlungsdienstleister und Zahlungsinfrastrukturen sicher miteinander kommunizieren können, bedarf es geeigneter Schnittstellen und technischer Standards. Gleichzeitig erweitert jede zusätzliche Schnittstelle die potenzielle Angriffsfläche. Risiken können insbesondere durch manipulierte Agenten, kompromittierte Zugangsdaten, den Missbrauch von Schnittstellen oder Angriffe auf die Verfügbarkeit der beteiligten Systeme entstehen. Die zunehmende Vernetzung macht es daher erforderlich, auch neu zu bewerten, welche Akteure und technischen Komponenten für die Funktionsfähigkeit des Gesamtsystems kritisch sind und wie deren Resilienz sichergestellt werden kann.
Hinzu kommen neue Formen von Betrugs- und Manipulationsrisiken. Kriminelle könnten ihre Aktivitäten gezielt an der Entscheidungslogik von KI-Agenten ausrichten, sich etwa als vermeintlich legitime Händler präsentieren oder versuchen, Agenten durch manipulierte Informationen zu bestimmten Transaktionen zu bewegen. Auch direkte Angriffe auf den Agenten sind denkbar – beispielsweise zur Ausforschung von Sicherheitsmechanismen, zum Zugriff auf vertrauliche Kundendaten oder zur Manipulation des Entscheidungsprozesses mittels Prompt Injection. Schließlich könnten auch bewusst für betrügerische Zwecke entwickelte Agenten in Zahlungsökosysteme eingebracht werden.
Über den einzelnen Zahlungsvorgang hinaus können Agentic Payments systemische Risiken verstärken. Verwenden zahlreiche Agenten ähnliche Modelle, Datenquellen oder Zielfunktionen, können sie gleichzeitig gleichgerichtete Entscheidungen treffen. Solches Herdenverhalten kann insbesondere bei hohen Transaktionsvolumina zu erhöhtem Liquiditätsbedarf, technischen Belastungsspitzen oder prozyklischen Effekten führen. Auch implizite algorithmische Kollusion zwischen häufig miteinander interagierenden Agenten ist zumindest als mögliches Risiko zu berücksichtigen.
Besonders sensibel ist dies beim Einsatz von KI-Agenten im institutionellen Liquiditätsmanagement. Entscheidungen auf Grundlage historischer Daten können in ungewöhnlichen Markt- oder Krisensituationen an ihre Grenzen stoßen. Gleichzeitig könnten ähnlich optimierende Agenten systemweite Effekte wie Gridlock oder Free Riding verstärken, wenn sie beispielsweise Zahlungen zurückhalten, um den eigenen Liquiditätsbedarf zu minimieren. Denkbare Gegenmaßnahmen reichen von angepassten Zielfunktionen und transparenten Rückmeldemechanismen bis hin zu einer Begrenzung des Autonomiegrades. Für außergewöhnliche Situationen werden zudem Eskalations- und Interventionsmechanismen erforderlich sein, die eine menschliche Überprüfung oder Übersteuerung ermöglichen.
Eine weitere wesentliche Voraussetzung für funktionsfähige Agentic-Payments-Modelle ist schließlich die Qualität und Verfügbarkeit von Daten. KI-Agenten sind auf aktuelle, verlässliche Daten und standardisierte Schnittstellen angewiesen. Unterschiedlicher Datenzugang kann nicht nur die Qualität der Entscheidungen beeinflussen, sondern auch Wettbewerbsverzerrungen begünstigen. Für eine breitere Integration von Agentic Payments in bestehende Zahlungsökosysteme dürften daher Interoperabilität, harmonisierte Schnittstellen und belastbare Datenstandards eine zentrale Rolle spielen.
Insgesamt reichen die Risiken damit weit über die einzelne Fehlentscheidung eines KI-Agenten hinaus. Sie betreffen individuelle Transaktionen, Cyber- und Betrugsrisiken, Marktstrukturen sowie die Stabilität von Zahlungsinfrastrukturen. Je autonomer und stärker vernetzt Agentic Payments eingesetzt werden, desto wichtiger werden deshalb technische Schutzmechanismen, klare Mandatsgrenzen, menschliche Eingriffsmöglichkeiten (human-in-the-loop) und belastbare Governance-Strukturen.
Neue Herausforderungen für Aufsicht und Regulierung
Mit zunehmender Autonomie der Systeme stellt sich darüber die Frage, ob der bestehende regulatorische Rahmen in allen Punkten ausreicht. Zwar sind die einschlägigen europäischen Regelwerke grundsätzlich technologieoffen ausgestaltet. Agentic Payments können jedoch neue Akteure und Risikokonstellationen in den Zahlungsverkehr einführen, die bislang nicht im Mittelpunkt der Regulierung standen.
Besonders relevant ist dies bei Anbietern, die bislang außerhalb des klassischen Finanzsektors stehen, deren Technologie aber faktisch zu einem wesentlichen Bestandteil der Zahlungsauslösung oder -steuerung wird. Für sie sollte grundsätzlich der Ansatz „same business, same risks, same rules“ gelten: Vergleichbare Risiken sollten unabhängig von der technischen oder unternehmerischen Struktur vergleichbaren regulatorischen Anforderungen unterliegen. Andernfalls drohen Wettbewerbsverzerrungen und Regulierungsarbitrage. Gleichzeitig bleibt das Proportionalitätsprinzip wichtig, um innovative Geschäftsmodelle nicht mit Anforderungen zu belasten, die außer Verhältnis zu ihrem tatsächlichen Risikoprofil stehen.
Die Bundesbank wirft in diesem Zusammenhang auch die weitergehende Frage auf, ob bestehende aufsichtsrechtliche Maßstäbe (z.B. die Principles for Financial Market Infrastructures) langfristig an agentische Zahlungssysteme angepasst oder zumindest in ihrer Anwendung weiterentwickelt werden müssen. Je stärker KI-Agenten Zahlungsströme, Liquidität und Routing beeinflussen, desto stärker werden sie auch für Zahlungsverkehrsüberwachung und Finanzmarktstabilität relevant.
Fazit
Agentic Payments sind mehr als eine weitere Stufe der Automatisierung im Zahlungsverkehr. Je autonomer KI-Agenten über Zahlungsmittel, Zeitpunkt oder Ausführung einer Zahlung entscheiden können, desto stärker verschiebt sich die zentrale regulatorische Frage: Wie wird aus einer probabilistischen Entscheidung eines KI-Systems eine rechtlich eindeutig zurechenbare, autorisierte und sichere Zahlungsanweisung?
Der bestehende Rechtsrahmen liefert hierfür bereits wichtige Anknüpfungspunkte – von Autorisierung und starker Kundenauthentifizierung nach der PSD2 über Datenschutz und DORA bis hin zu Governance- und Haftungsanforderungen. Auch PSD3 und PSR werden diese Fragen nicht vollständig auflösen. Der künftige Zahlungsdiensterahmen enthält bislang keine spezifische Systematik für Zahlungsmodelle, bei denen zwischen dem Mandat des Kunden und der konkreten Zahlung eine autonome Entscheidung eines KI-Agenten tritt.
Die eigentliche Herausforderung liegt deshalb weniger darin, ob die bestehenden und künftigen Zahlungsverkehrsregeln auf Agentic Payments anwendbar sind, sondern wie sie auf neue technische Rollen, Prozesse und Verantwortlichkeiten übertragen werden. Erforderlich sind insbesondere klar definierte Mandate und Autonomiegrenzen, verlässliche Identitäts- und Autorisierungsmechanismen, beweissichere Protokollierung sowie wirksame Kontroll- und Eskalationsmechanismen.
Hinzu kommt eine strategische Dimension, denn viele der derzeit entstehenden Agentic-Payment-Lösungen und technischen Standards werden von nicht europäischen Anbietern geprägt. Damit geht es nicht nur um regulatorische Compliance, sondern auch um die Frage, wer künftig zentrale Entscheidungs-, Identitäts- und Zugangsschichten des europäischen Zahlungsverkehrs kontrolliert. Konzentration auf wenige Plattformen oder Protokolle kann neue Abhängigkeiten schaffen und damit Fragen von Wettbewerb, Resilienz und technologischer Souveränität aufwerfen. Die Bundesbank sieht daher insbesondere Interoperabilität, offene Schnittstellen und Anbietervielfalt als wichtige Voraussetzungen für einen funktionsfähigen Markt.
Die Veröffentlichung der Bundesbank kommt damit zum richtigen Zeitpunkt. Während Europa mit PSD3 und PSR seinen Zahlungsdiensterahmen neu ordnet, entsteht mit Agentic Payments bereits eine weitere technologische Ebene des Zahlungsverkehrs. Dabei geht es nicht nur um die Frage, ob bestehende regulatorische Kategorien auch auf KI-Agenten angewendet werden können. Neu zu bestimmen sind insbesondere Mandat und Autorisierung, regulatorische Rollen, Verantwortlichkeiten, technische Kontrollmechanismen und die Grenzen autonomer Entscheidungen.
