Plattform · Customer Data Platform
AI Context Layer: der sichere Datenkontext für KI-Agenten
im Banking.
✓
Agenten sehen nur den Ausschnitt, den der Zweck erlaubt
✓
Regeln liegen als Daten vor, nicht als Prompt
✓
Jeder Auftrag, Werkzeugaufruf und Stopp im Protokoll
Modellunabhängig: Azure OpenAI Deutschland oder Gemini Frankfurt, eigene Modelle auf Anfrage. Agenten-Orchestrierung und Control Plane: in Entwicklung. Zuletzt aktualisiert: 20.10.2026
context.request
Beispiel
Anfrage
agent: service-agent · purpose: service_hint
consent: service, pfm · marketing: widersprochen
Kontext
12 Fakten, 3 Episoden, 9 Regeln · ausgeschlossen: besondere Kategorien, Beraternotizen
policy: pass · protokolliert
○
Illustratives Konzept
Ihre Regeln
Personal Finance Management
Next Best Action
Top of Wallet
Transaktionsdaten
EUDI Wallet
Virtueller Berater
Customer Data Platform
Hosting in Frankfurt
Einwilligung zuerst
98 %
der befragten CDP-Anwender halten die Plattform für wesentlich für eine agentische Zukunft
12 %
setzen KI-Agenten heute als Kernfunktion ein; 66 % planen es in drei Jahren
> 40 %
der agentischen KI-Projekte werden laut Prognose bis Ende 2027 eingestellt, auch wegen fehlender Risikokontrollen
17 %
der Kunden wären einverstanden, dass ein Agent finanzielle Entscheidungen für sie trifft
Ausgangslage
Der Agent ist so gut wie der Kontext, den er lesen darf.
Drei Abkürzungen, die in Pilotprojekten funktionieren und im Betrieb einer Bank nicht bestehen.
01 · Agent direkt auf den Daten
Der Agent liest den Golden Record und damit auch, was nicht in seinen Kontext gehört: besondere Kategorien, Beraternotizen, Transaktionen außerhalb des Zwecks. Was er gesehen hat, lässt sich nicht zurücknehmen.
02 · Regeln im Prompt
Kontaktpolitik, Eignung, Zweckbindung und Werbewiderspruch stehen in Arbeitsanweisungen. Sie sind nicht abfragbar, nicht versioniert und nicht nachweisbar. Für Compliance ist ein Prompt kein Regelwerk.
03 · Kill Switch im eigenen Stack
Ein Schalter im Arbeitsbereich des Agenten stoppt den Prozess, nicht die delegierte Arbeit: Warteschlangen, Unteragenten und noch gültige Zugangsdaten laufen weiter. Der Stopp braucht eine eigene Vertrauensgrenze.
Fünf Funktionen
Was der Context Layer liefert, bevor ein Modell antwortet.
Der Context Layer ist die Customer Data Platform mit Kontext. Fünf Funktionen, in jeder Bank dieselben, unabhängig vom Anbieter.
Datenmanagement
Kundenstamm, Verträge, Transaktionen, Service-Fälle und App-Ereignisse zusammenführen, anreichern und als Profil je Kunde halten. Anbindung an Kernbank, Kartenprozessor und CRM.
Identitätsauflösung
Beide Seiten meinen dieselbe Person, in derselben Rolle, für denselben Zweck. Gilt für den Kunden im Dialog ebenso wie für den Agenten, der anfragt.
Einwilligung und Zweck
Für welche Zwecke hat dieser Kunde eingewilligt, wo hat er widersprochen, wie viel Kontaktbudget ist frei. Abfragbar im Moment der Entscheidung.
Semantik und Beziehungen
Eine Buchung wird zu einer Bedeutung: Gehalt, Miete, Reise, Abo. Produkte, Haushalte und Verträge hängen zusammen. Das Modell bekommt Bedeutung, nicht Rohdaten.
Gedächtnis in vier Arten
Kurzfristiger Arbeitsstand, Episoden, Fakten und Regeln werden getrennt gehalten. Der Agent erhält den kleinsten Satz an Informationen mit hohem Signal, nicht das ganze Profil.
Architektur
Fünf Schichten, eine Governance-Spur.
Context, Decision, Activation, Orchestration und Interface Layer. Einwilligung, Richtlinienprüfung, Protokoll und Modellüberwachung sind keine eigene Schicht, sondern eine Eigenschaft jeder Schicht.
Die Architektur, wie sie die Blogserie „Agentic Experience Platform für Banken“ beschreibt.
Kontextanfrage
Eine Kontextanfrage, Schritt für Schritt.
Vom Auftrag des Agenten bis zum protokollierten Werkzeugaufruf. Der Agent bekommt den begrenzten Kontext, nie die Datenbank.
Der Prüfschritt läuft in den meisten Fällen automatisch, weil die Regeln als Daten vorliegen.
Orchestrierung · in Entwicklung
Fachagenten mit begrenztem Auftrag.
Jeder Agent hat vor dem ersten Einsatz vier Dinge schriftlich: Auftrag, Werkzeuge, Abbruchkriterien, Übergabe. Was dort nicht steht, darf er nicht.
Marketing-Agent
Bereitet vor, sendet nie selbst.
Auftrag
Segmente und Angebote vorbereiten
Werkzeuge
Kontext lesen, Vorschlag erzeugen, Prüfung anstoßen
Abbruch
fehlende Eignung, erschöpftes Kontaktbudget, zu hohe Unsicherheit
Übergabe
Fachbereich gibt die Kampagne frei
Service-Agent
Klassifiziert, schlägt vor, übergibt.
Auftrag
Fälle einordnen, Hinweise vorschlagen
Werkzeuge
Service-Fall lesen, Kontext abrufen, Hinweis formulieren
Abbruch
Reklamation, Betrugsverdacht, emotionale Situation
Übergabe
Mitarbeitende übernehmen den Dialog
Analyse-Agent
Antwortet, meldet, ändert nichts.
Auftrag
Fragen des Fachbereichs beantworten, Anomalien melden
Werkzeuge
Lesezugriff, Visualisierung, Reporting
Abbruch
personenbezogene Rohdaten außerhalb des Zwecks
Übergabe
Fachbereich entscheidet die Maßnahme
Regel zwischen Agenten
Ein Hinweis des Service-Agenten sperrt jedes Angebot des Marketing-Agenten für sieben Tage. Der Analyse-Agent sieht den Fall nur als anonymisierte Zählung.
Illustratives Beispiel aus der Blogserie. Agentenzuschnitt und Regeln werden mit Fachbereich und Compliance festgelegt.
Autonomiematrix · in Entwicklung
Autonomie ist eine Eigenschaft der Aufgabe, nicht des Agenten.
Vier Stufen, jede mit demselben Protokolleintrag. Der Unterschied ist die Freigabe, nicht die Nachvollziehbarkeit. Jede Stufe kann jederzeit entzogen werden.
Vorbereiten
Der Agent stellt Kontext, Segmente oder Entwürfe zusammen. Nichts verlässt die Plattform.
Stufe 1
Vorschlagen
Der Agent legt einen begründeten Vorschlag vor. Ein Mensch entscheidet, ob und wie er umgesetzt wird.
Stufe 2
Ausführen im Rahmen
Der Agent handelt innerhalb von Kontaktbudget, Betrag und Zweck. Alles darüber hinaus geht an einen Menschen.
Stufe 3
Ausführen mit Freigabe
Hohe Wirkung oder Unumkehrbarkeit: Der Agent bereitet vor, ein Mensch gibt frei. Kreditentscheidungen trifft die Plattform nicht.
Stufe 4
Control Plane · in Entwicklung
Fünf unabhängige Wege, einen Agenten zu stoppen.
Ein Kill Switch im Stack des Agenten reicht nicht. Die Stoppwege liegen außerhalb seiner Berechtigungen und teilen sich kein Admin-Konto.
Ein Stopp gilt als ausgeführt, wenn widerrufene Berechtigungen fehlschlagen, Worker keine Jobs mehr erhalten und ausgehender Verkehr endet.
Vergleich
Agent auf der Datenbank, generischer Copilot oder Context Layer mit Orchestrierung?
Drei Architekturen, die derzeit in Banken diskutiert werden. Der Unterschied liegt darin, was der Agent sieht, was ihn begrenzt und was nachweisbar bleibt.
Golden Record, vollständig
Dokumente und Chat-Verlauf
Begrenzter Kontext je Zweck: Identität, Erlaubnis, Bedeutung, Gedächtnis
Nachgelagert geprüft
Nicht Teil des Systems
Abfragbar im Moment der Entscheidung, Widerspruch wirkt sofort
Im Prompt
Im Prompt
Als Daten: versioniert, abfragbar, prüfbar
Direkte Systemzugriffe
Plugins nach Anbieter
Tool Gateway mit Berechtigung je Agent und Aufgabe
Prozess beenden
Sitzung schließen
Fünf unabhängige Wege: Compute, Zugangsdaten, Netz, Werkzeuge, Control Plane
Anwendungslog
Chat-Verlauf
Agent-Protokoll: Auftrag, Werkzeugaufruf, Abbruch, Übergabe, Begründung
Fest verdrahtet
Vorgegeben vom Anbieter
Austauschbar: Azure OpenAI Deutschland, Gemini Frankfurt, eigenes Modell auf Anfrage
Die Architektur hinter dieser Tabelle beschreibt unser Blogartikel zum Orchestration Layer.
Datenschutz & Sicherheit
Datenschutz ist Architektur. Gebaut für reguliertes Banking.
Datenschutz ist bei uns Architektur, kein Feature. Die Plattform verbindet sich mit Kernbank, Kartenprozessor, CRM und App und läuft dort, wo Ihre Aufsicht es erwartet.
Datenschutz by Design
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Einwilligung je Zweck
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Hosting in Frankfurt
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PII-Filter vor dem Modell
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Kein mandantenübergreifendes Training
01
DSGVO & AVV
Auftragsverarbeitungsvertrag, Zweckbindung und Löschkonzepte sind Teil jedes Projekts, eine Datenschutz-Folgenabschätzung auf Wunsch gemeinsam. Jede Nutzung von Kundendaten ist an einen dokumentierten Zweck und eine Einwilligung gebunden.
02
Hosting in Frankfurt
Private Cloud im ISO-27001-zertifizierten Rechenzentrum in Frankfurt, On-Premise optional. Die Daten bleiben in Deutschland.
03
PII-Filter vor dem Modellaufruf
Personenbezogene Daten werden erkannt und maskiert, bevor ein Sprachmodell eine Anfrage sieht. Kein mandantenübergreifendes Training: Kundendaten trainieren ausschließlich die eigenen Modelle der Bank.
04
Mandantentrennung
Jede Bank läuft in einer eigenen, logisch getrennten Umgebung mit eigenen Schlüsseln, Rollen und Protokollen.
05
SOC 2 Type I zertifiziert
ACCELERAID ist nach SOC 2 Type I zertifiziert, der Bericht ist unter NDA verfügbar. Revisionssichere Protokollierung ist Standard.
06
Enterprise-Hosting
Enterprise-Hosting im PCI-DSS-zertifizierten Rechenzentrum. Die Zertifizierungen nach ISO 27001 und PCI DSS beziehen sich auf das Rechenzentrum.
Agenten erhalten nur den Kontext, den der Zweck erlaubt, und handeln innerhalb definierter Regeln mit menschlicher Kontrolle. Automatisierte Einzelentscheidungen im Sinne von Art. 22 DSGVO sind nicht vorgesehen; die Bewertung einzelner Verarbeitungen liegt bei Ihrem Datenschutzbeauftragten.
Maßgeblich sind die vereinbarte Konfiguration, der Vertrag und die zugehörigen Nachweise, etwa der SOC-2-Type-I-Bericht.
FAQ
Häufige Fragen zum AI Context Layer.
Was Architektur, Data und Compliance vor dem Start wissen wollen.
Wie schützt der Context Layer personenbezogene Daten?
Was ist ein AI Context Layer?
Warum nicht den Agenten direkt an die Datenbank anschließen?
Was bedeutet Fachagent mit begrenztem Auftrag?
Welche Aufgaben übernimmt die Orchestrierung?
Wie wird ein Agent sicher gestoppt?
Welche Modelle lassen sich anbinden?
Wie passt das zu Artikel 26 der KI-Verordnung?
Wie sieht ein Einstieg aus?
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Wie es weitergeht.
Welchen Agenten begrenzen wir zuerst?
In 45 Minuten skizzieren wir mit Ihnen einen Fachagenten: Auftrag, Werkzeuge, Abbruchkriterien, Übergabe. Danach wissen Sie, welche Daten der Context Layer braucht und was im Protokoll steht.