Programm - 23. Juni 2026

Die meisten Banken denken KI als Schicht über ihren Prozessen, ein Assistent hier, eine Automatisierung dort. AI-native Finance dreht die Logik um: Was, wenn Agenten nicht mehr nur unterstützen, sondern selbst zur Infrastruktur werden, über die Zahlungen ausgelöst und abgewickelt werden? Stephan A. Paxmann skizziert ein Operating Model, das von Grund auf um autonome Agenten herum gebaut ist und zeigt, wo sich Wertschöpfung und Kontrolle verschieben, wenn die Abwicklung selbst intelligent wird.

Abstract: "AI-Agents werden zur neuen Suchmaschine - und zum neuen Checkout. Händler, die AI-Agenten einsetzen, sehen viermal höhere Konversionsraten als im klassischen E-Commerce. Das B2C-Potenzial wird auf 5 Billionen US-Dollar bis 2030 geschätzt. Doch wie bleiben Händler in einer AI-vermittelten Welt sichtbar, behalten die Kontrolle über ihr Markenerlebnis und schützen sich vor neuen Betrugsmustern? In dieser Session zeigt Stripe, wie führende Brands heute schon über ChatGPT, Gemini und Meta verkaufen - mit dem Prinzip „Build once, sell everywhere" - ohne ihre bestehende Infrastruktur zu ersetzen.

Commerce-Agenten vergleichen Preise, nutzen Loyalty, wählen Zahlarten und optimieren Fees – damit verschieben sich Machtverhältnisse zwischen Issuern, Wallets, A2A-Rails, Schemes und BigTech.

Die Moderatoren Julian Prüfer & Marvin Vortkamp eröffnen offiziell das Lab

Warum verbringen hochqualifizierte Menschen noch immer so viel Zeit damit, Dokumenten hinterherzulaufen? In vielen Kreditprozessen entstehen Verzögerungen durch Dokumentennachforderungen, manuelle Prüfungen und wiederkehrende Abstimmungsschleifen. Gemeinsam zeigen wir, wie Fachlichkeit und Technologie zusammenwirken können, um diese operative Reibung zu reduzieren. Anhand eines Praxisbeispiels erleben Sie, wie intelligente Dokumentenprüfung Transparenz schafft, Prozesse beschleunigt und Mitarbeitende im regulierten Bankenumfeld spürbar entlastet.

Erlebt eine Live Demo, die einen Blick in die Zukunft des digitalen Forderungsmanagements gibt. Wir zeigen einen Voice Assistant, der direkt im coeo Service Portal eingebettet ist. Kundinnen und Kunden können ihre Anliegen sprachbasiert klären, Fragen stellen, Optionen verstehen und nächste Schritte direkt im digitalen Self Service auslösen. Der Voice Assistant verbindet natürliche Sprache zu einer neuen digitalen Experience. Wie stellen wir ein exzellentes Kundenerlebnis in Zeiten agentischer KI sicher? Und wie gelingt es, auch komplexere Anliegen zuverlässig, kundenzentriert und konsequent durch künstliche Intelligenz zu lösen?

Wenn Agenten nicht mehr nur antworten, sondern Prozesse durchlaufen, verändert sich die Organisation dahinter: Rollen, Verantwortlichkeiten, Kontrolle. Wie sieht ein Operating Model aus, in dem Mitarbeitende und KI-Agenten als hybride Teams arbeiten, in Service, Operations und Entwicklung? Was bleibt beim Menschen, was übernimmt der Agent, und wie steuert man ein System, das zunehmend selbst Schritte anstößt? Über den Umbau eines Maschinenraums, während er läuft.

In 2026 muss man kein Entwickler mehr sein, um etwas mit KI zu bauen. In einer Live-Demo zeigt Philipp Angermann, wie einfach es ist, eine Idee mit Vibe Coding zum Leben zu erwecken – auch ohne Programmierkenntnisse. Zusätzlich teilt er Tools und Best Practices, damit auch dein erstes Projekt gelingt.

Bevor KI-Use-Cases bewertet werden können, braucht es Klarheit darüber, womit wir es zu tun haben und eine ehrliche Einordnung, wo KI in Screening, Datenanalyse und Compliance heute echten Mehrwert stiftet, wo erst Piloten laufen und wo sie noch am Anfang steht. Vor jedem Einsatz steht das Fundament: Prozesse, Daten und Governance müssen zum eigenen Zielbild passen, während KI-Agenten mit ihrem Zugriff auf Systeme und ihrer Kommunikation untereinander neue, reale Sicherheits- und Compliance-Risiken schaffen. Das Panel zeigt, wie ein belastbarer Rahmen aussieht, task-based statt role-based Access, Audit-Logs und Policy-Gateway, damit KI-Einsatz im Payment-Stack nachvollziehbar und regelkonform bleibt.

Vibe Coding als neues Developer-Paradigma: Natural Language statt JIRA-Tickets, AI-Agenten als Co-Developer, Auswirkungen auf API-Design, Sandboxes, Testing und Security.

Multi-Agenten-Setup live — Pause & Networking

Europas Wealth-Management-Infrastruktur steht vor einer strukturellen Weggabelung. KI-native Ansätze wie OpenAI und Plaid verschieben die Kundenschnittstelle in Richtung LLM – und wer die Datenschicht nicht kontrolliert, verliert die Beratungshoheit!

Nicht “kann KI Routine-Aufgaben übernehmen?“. Sondern: was passiert, wenn der Agent autonom Entscheidungen trifft, die im Fehlerfall einen Brief vom Finanzamt produzieren? Wo zieht man die Linie zwischen “AI-assistiert” und “AI macht den Job”?

Drei Stunden Research-Arbeit eines M&A-Beraters – live in fünf Minuten. Claude Code liest ein 80-Seiten-Information-Memorandum, extrahiert Finanzkennzahlen, identifiziert Red Flags und schreibt erste Deal-Thesen. Auditierbar, EU-sovereign, DSGVO-konform - mit derselben Architektur, die in Banking-, Payment- und Insurance-Workflows trägt.

In diesem Vortrag werden wir uns damit befassen, wie KI-gestützte Automatisierung die Einhaltung der ZAG-MaRisk-Vorschriften verändert. Angesichts zunehmender regulatorischer Komplexität, sich wandelnder Anforderungen und der Ausweitung globaler Geschäftsaktivitäten werden manuelle Prozesse immer schwieriger zu bewältigen. Wir werden erörtern, wie eine intelligente Automatisierung von Compliance-Workflows dazu beitragen kann, Risiken zu minimieren, die Effizienz zu steigern und Compliance-Maßnahmen zu unterstützen.

Kund:innen holen sich Anlagetipps bereits vom Chatbot. Portfoliosimulationen und KI-basierte Optimierungsempfehlungen sind in Produktion. Der nächste Schritt – KI, die menschliche Berater:innen in der Beratungsqualität übertrifft – ist technisch nicht mehr die Frage. Die Frage ist: Welche Daten fließen in das Modell ein, und wie wird der regulatorische Rahmen der Anlageberatung dabei voll ausgeschöpft?

Erfahrungsberichte von Banken und Fintechs darüber, was produktiv läuft, was Hype war und wie AI Empowerment die Umsetzung voranbringt.

Ein reales Problem – live durchgearbeitet, keine aufbereiteten Slides. In kleiner Runde nehmen wir einen konkreten Use Case auseinander und zeigen Schritt für Schritt, wie KI zur Lösung beiträgt. Nicht wie es aussehen könnte, sondern wie es gemacht wird. Mitdenken ausdrücklich erwünscht.

Warum Governance der Schlüssel zu Skalierung und Vertrauen ist

Fünf Analysten, Charts, Marktdaten, On-Chain und MakroEvents & News — niemand sieht das alles gleichzeitig und kann 24h darauf reagieren. Genau da setzt ein autonomer LLM-Agent an: er synthetisiert die Quellen rund um die Uhr zu konkreten Trade-Setups und führt sie diszipliniert mit Risiko-Limits aus. Ein ehrlicher Blick auf Chancen und Grenzen und das, was KI im Trading kann und was nicht. Ein eskaliertes Hobbyprojekt mit 100.000 Zeilen Code, 2500 Testfällen im Vipecoding nach 3 Monaten.

Ein KI-Agent übernimmt den vollständigen Kaufprozess – von Auswahl bis Zahlung – live im Shop und zeigt, wie sich Kontrolle im Checkout tatsächlich verschiebt. Dabei wird sichtbar, welche Rolle Händler, PSPs und Netzwerke in einer Welt spielen, in der Entscheidungen und Transaktionen zunehmend von Agenten orchestriert werden. Die Demo zeigt konkret, was heute bereits produktiv möglich ist – und wo Fragen zu Kontrolle, Haftung und Trust neu gedacht werden müssen.

Anders als bei anderen Technologien ist bei Künstlicher Intelligenz die Anwendung entscheidend, um die richtigen Use Cases zu identifizieren und zu entwickeln. SIGNAL IDUNA zeigt, wie dieser Ansatz konkret umgesetzt wird – von AI-Champions, über Demo Days und einen zentralen AI Hub.

Wie verändert sich die Welten der IT von Unternehmen und SaaS-Anbietern, wenn KI die Geschwindigkeit der Entwicklung, Anpassung und Integration von Software stark erhöht und die Kosten reduziert. Wer setzt sich durch in dieser nächsten Phase der „Architecture Wars“ in der Enterprise IT? Welche neuen Unternehmen werden entstehen und welche alten Modelle verschwinden?

Damit ein KI-Agent Informationen, digitale Güter oder Warenkörbe bezahlen kann, braucht er ein Zahlungsmittel. Karten und Stablecoins sind die beiden ernstzunehmenden Kandidaten, mit jeweils eigenen Stärken und Schwächen in Sachen Reichweite, Programmierbarkeit, Regulatorik und Akzeptanz. Auf dem Panel sprechen Vertreter beider Welten darüber, wo die jeweiligen Methoden heute schon tragen, wo sie an Grenzen stoßen und welche Kombinationen sich abzeichnen.

Warum bleiben so viele gute Produktideen im Prototyp-Stadium stecken? Oft fehlt nicht die Vision, sondern der Weg vom schnellen Proof of Concept zum echten Produkt. Code wirkt wie eine Hürde, Entwicklung wie eine Blackbox, die nur Spezialisten beherrschen. Am Beispiel von simplebanking zeige ich, wie aus einem POC eine kleine, aktive Community wurde und warum Vibecoding kein Spielzeug ist, sondern echter Code. Ich zeige, wie Produkt-Denke, das richtige Prompten und ein klares Gefühl für das eigene Produkt zusammenwirken und warum genau das die neue Superkraft für Produktmenschen ist.

Betrüger arbeiten längst mit KI: Deepfakes, Payment Fraud, synthetische Identitäten in industrieller Skalierung, hyperpersonalisierte Scams gegen vulnerable Gruppen. Banken, Fintechs und PSPs antworten mit eigenen Modellen und stehen damit vor einer doppelten Aufgabe: Sie müssen Fraud abwehren, der schneller, billiger und überzeugender wird, und gleichzeitig die eigenen KI-Systeme so absichern, dass sie der KI-VO, dem AI Act und der Aufsicht standhalten. Der Vortrag zeigt, was wirklich funktioniert: in der operativen Praxis der Fraud-Teams, in der rechtlichen Architektur aus KI-VO und Haftungsregeln, und an der Schnittstelle, an der Modell und Mensch zusammenarbeiten müssen. Inklusive der unbequemen Fragen: Wo schützen Guardrails, wo bremsen sie die Abwehr aus?

KI als Effizienz-Tool zu begreifen, greift zu kurz. Die spannendere Frage ist, was passiert, wenn KI aufhört, ein isoliertes Werkzeug zu sein, und Teil der Art wird, wie eine Organisation entscheidet, führt und zusammenarbeitet. Das Panel blickt hinter die Automatisierungsversprechen: auf Vertrauen, Verantwortung, Kompetenzaufbau – und die Frage, welche Entscheidungen wir bewusst beim Menschen behalten wollen.

The Social Agent — Networking & Drinks