Vor zwei Jahren haben wir KI für Recherche, Schreiben und um Informationen leichter zugänglich zu machen genutzt. Dann kamen fortschrittlichere Möglichkeiten: Programmieren, in wenigen Minuten anspruchsvolle Apps und Systeme bauen, Geschäftsprozesse automatisieren sowie Bilder und Videos in Studioqualität erstellen. Jetzt führen KI-Systeme bereits Millionen von Zahlungen aus.
Die Regulierungsbehörden hingegen arbeiten nicht annähernd so schnell. Diese Entwicklung könnte gefährlich werden, wenn KI-Agenten immer mehr Kontrolle über Geld erhalten.
Im Hauptquartier der Vereinten Nationen in New York hat BeInCrypto kürzlich ein Regulierungs-Panel geleitet, das dieses Problem beim Future of Money Summit untersucht hat. An der Diskussion nahmen unter anderem Dottie Romo, Chief Risk and Control Officer beim US Internal Revenue Service, Dino Cataldo DellAccio vom UN Joint Staff Pension Fund und Julius Moye von Mastercard teil.
KI-Zahlungen finden bereits in großem Umfang statt
Laut der State of AI Agent Payments 2026Studie von BeInCrypto kann man bereits sehen, wie maschinengesteuerte Zahlungen ablaufen.
Zwischen dem 23. Juli und dem 26. August verfolgten Forscher 6,4 Millionen x402-Zahlungstransaktionen über Base und Solana, die 119.947 USD bewegten.
Die meisten Beträge waren sehr klein. 90,8% der Überweisungen waren weniger als ein Cent wert, doch laut der Studie hat der KI-Agent seit dem Start fast 200 Millionen Abwicklungstransaktionen durchgeführt.
x402-Agentenzahlungen, 23. Juli–26. August. Quelle: The State of AI Agent Payments in 2026
Die Beträge bleiben gering, weil Agenten vor allem für einzelne digitale Ressourcen bezahlen, zum Beispiel Daten, API-Zugänge oder Rechenleistungen. Die Häufigkeit der Transaktionen zeigt, wie anders maschineller Handel ablaufen kann.
Regulierer brauchen vielleicht Algorithmen, die andere Algorithmen überwachen
Die Risiko-Chefin des IRS warnte, dass herkömmliche Kontrollmechanismen mit diesem Tempo möglicherweise nicht mithalten können.
„Sie treffen Millionen von Entscheidungen in wenigen Minuten, sagte Dottie Romo vom IRS.
Sie erklärte, dass Regulierungsbehörden bislang stark auf regelmäßige Berichte angewiesen sind, um Betrug, Kontrollversagen und andere Risiken aufzudecken. Bei autonomem Finanzwesen könnte dieser Ansatz zu langsam sein.
Bedeutet das, dass Algorithmen andere Algorithmen überwachen müssen？ Romo meinte, irgendeine Form von automatisierter Überwachung werde wahrscheinlich nötig sein.
„Wir werden das nicht schnell genug schaffen, sagte Romo.
Sie plädierte für mehr Überwachung in Echtzeit auf den Märkten, wobei Menschen bei wichtigen Entscheidungen weiterhin einbezogen werden sollen.
Wer bekommt den Notausschalter？
Moye von Mastercard verwies auf die Knight-Capital-Handelskatastrophe von 2012 und das Terra/Luna-Desaster als Warnung vor automatisierten Systemen ohne ausreichende Sicherungen.
Sein Modell sieht vor, dass Maschinen ungewöhnliches Muster erkennen und das Problem automatisch eingrenzen. Bei schwerwiegenden Vorfällen sollen Menschen übernehmen.
„Es geht darum, KI und Maschinen einzusetzen, um den Schaden schnell einzudämmen, und dann Menschen für die Feinabstimmung hinzuzuziehen, sagte Julius Moye, Manager bei Mastercard Financial Crime Solutions.
DellAccio betonte, dass Automatisierung Verantwortung nicht aufheben kann. Am Ende müsse Verantwortlichkeit immer über drei Fragen nachvollziehbar sein:
Expertenrat
Wer hat den Code entwickelt？ Wer hat den Code umgesetzt und wer kontrolliert den Code？
Dino Cataldo Dell'Accio
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Eine dystopische Realität
Die unbequeme Wahrheit ist, dass KI immer sichtbarer und bestimmender Teil des modernen Finanzwesens wird, sodass diese Systeme monatlich Millionen Transaktionen ausführen.
Regulierer können diese Entwicklung praktisch nicht aufholen. Dieses Tempo ist für Menschen unmöglich einzuhalten. Daher stehen wir vielleicht bald vor einer neuen Realität, in der Maschinen andere Maschinen überwachen müssen.
Das klingt dystopisch, ist aber bereits Thema bei politischen Entscheidungsträgern.