Die US-amerikanische Commodity Futures Trading Commission (CFTC) beginnt, sich mit einer regulatorischen Realität auseinanderzusetzen, über die viele in der Krypto- und der traditionellen Finanzwelt seit Monaten sprechen: Softwareagenten könnten schon bald mehr tun, als nur Trades zu empfehlen – sie könnten eigenständig Vermögenswerte halten, Transaktionen ausführen und möglicherweise mit digitalen Märkten interagieren.

CFTC-Vorsitzender Michael Selig vertrat diese Auffassung diese Woche in einer Rede beim ersten Frontier Forum der CFTC in Washington, D.C. Er argumentierte, dass Aufsichtsbehörden nicht davon ausgehen können, dass Menschen weiterhin die zentralen „Marktteilnehmer“ hinter jeder Marktaktion sind. Er beschrieb autonome KI-Agenten, die im Auftrag von Nutzern Trades platzieren könnten – was Fragen zu Registrierung, Haftung und dazu aufwirft, wie Aufsichtsbehörden feststellen können, wessen Interessen vertreten werden.

Die wichtigsten Erkenntnisse

• CFTC-Vorsitzender Michael Selig sagte, autonome KI-Agenten, die Vermögenswerte halten und Trades ausführen können, seien „keine Science-Fiction mehr“ – und drängten die Regulierungsbehörden dazu, bestehende Rahmenbedingungen zu überdenken.

• Selig stellte infrage, wie aktuelle Regeln – die auf identifizierbare menschliche Marktteilnehmer zugeschnitten sind – angewendet werden sollten, wenn Software im Auftrag eines Nutzers handelt.

• Er hob offene Fragen hervor, darunter die Registrierung von Entwicklern, die Verantwortung bei Fehlfunktionen eines Agenten und die Frage, wie Regulierungsbehörden nachverfolgen können, welcher Agent für welche Partei handelt.

• Selig argumentierte, KI könne das Risikomanagement für kleinere Trader verbessern. Autonomie berge jedoch auch Risiken wie korreliertes Verhalten und schnellere Marktreaktionen.

• Die Dynamik bei Börsenprodukten deutet bereits darauf hin, dass agentengesteuerte Handelsabläufe Einzug halten: Coinbase und Binance haben Anfang dieses Jahres Tools im Zusammenhang mit Agenten eingeführt.

Warum sich die CFTC jetzt auf autonome Agenten konzentriert

Auf dem CFTC Frontier Forum beschrieb Selig den bevorstehenden Wandel als mehr als eine schrittweise Automatisierung. Er bezog sich auf die Darstellung von „Superintelligenz“ durch Präsident Trump und deutete an, dass die Technologie inzwischen kommerziell ebenso greifbar sei wie historische industrielle Durchbrüche, etwa die Druckerpresse, die Dampfmaschine und das Internet.

Diese Einordnung ist wichtig, denn der Regulierungsansatz der CFTC basiert traditionell auf identifizierbaren Marktteilnehmern, die klar umrissene Funktionen ausüben. Selig zufolge stellt autonome Software diese Annahme infrage: Wenn ein KI-Agent Handelsgelegenheiten erkennen und im Auftrag eines Nutzers Transaktionen ausführen kann, wird es schwieriger, die Beziehungen zwischen Nutzer, Entwickler, Agent und Marktaktivität nachzuvollziehen.

Seine Äußerungen verwiesen auf praktische Dilemmata bei der Durchsetzung. Wenn beispielsweise der „Entwickler“ eines autonomen Agenten nicht selbst direkt handelt, müssen die Regulierungsbehörden dennoch klären, wer unter die bestehenden Registrierungs- und Compliance-Anforderungen fällt. Selig sprach auch die Haftungsfrage an, wenn sich ein Agent unerwartet verhält – sei es aufgrund eines Fehlers, eines Modellversagens oder einer unvorhergesehenen Reaktion auf schnelllebige Märkte.

Für die Marktaufsicht vielleicht am wichtigsten war seine Frage, wie Regulierungsbehörden feststellen können, welcher Agent – oder welche Gruppe von Agenten – im Auftrag welcher Partei Transaktionen durchführt. Er deutete an, dass die heutigen Compliance-Instrumente möglicherweise aktualisiert werden müssen, und brachte das Konzept „Know Your Agent“ als Ergänzung oder Alternative zu den geläufigeren Know-Your-Customer-Anforderungen ins Spiel.

Mögliche Vorteile: schnellere Verarbeitung und breiterer Zugang zu Risikoinstrumenten

Selig argumentierte, agentengesteuerte Finanzdienstleistungen könnten echte Vorteile bieten, insbesondere für kleinere Marktteilnehmer, die nicht über eine institutionelle Infrastruktur verfügen. KI könne große Informationsmengen schneller und möglicherweise präziser als Menschen verarbeiten – eine Fähigkeit, die das Risikomanagement unterstützen und die Entscheidungsfindung beschleunigen könnte.

In diesem Szenario geht es bei der „Automatisierungsschicht“ nicht nur darum, Aufträge zu platzieren. Sie könnte auch dabei helfen, Marktbedingungen zu beobachten, auf Signale zu reagieren und Risiken zu steuern – Aufgaben, für die bisher spezialisierte Teams, teure Tools oder umfangreiche Markterfahrung nötig waren. Diese Idee entspricht breiteren Branchentrends: Da Verbraucher zunehmend KI-Tools zur Unterstützung ihrer Anlageentscheidungen nutzen, verlagert sich die Compliance-Verantwortung mit zunehmender Autonomie von der Beratung allein auch auf die Ausführung.

Eine im September veröffentlichte eToro-Umfrage stützt diesen Trend: 79 % der US-amerikanischen Millennial-Anleger und 77 % der Anleger der Generation Z nutzten KI bereits, um Anlagen auszuwählen oder anzupassen, oder waren dafür offen. Die Umfrage misst zwar nicht, wie viele Nutzer vollständig autonomes Trading einsetzen, verdeutlicht aber, wie schnell KI-gestützte Finanzdienstleistungen zum Mainstream werden könnten – und dass Regulierungsbehörden sich wahrscheinlich eher früher als später mit diesen Fragen befassen müssen.

Neue Risiken: korreliertes Verhalten, unerwartete Reaktionen und schwierigere Überwachung

Neben den möglichen Vorteilen betonte Selig, dass größere Autonomie neue Risiken mit sich bringen kann. Er beschrieb Szenarien, in denen Agenten unerwartet auf veränderte Marktbedingungen reagieren könnten. Das ist nicht rein hypothetisch: Wenn mehrere Trader oder Institutionen auf ähnliche Modelle, Strategien oder zugrunde liegende Datenquellen setzen, besteht das Risiko korrelierten Handels – bei dem sich viele unabhängige Agenten ähnlich verhalten und die Volatilität verstärken.

Auch die Geschwindigkeit ist ein Problem. Autonome Transaktionen können so schnell erfolgen, dass herkömmliche Überwachungsabläufe nicht mithalten können. Dadurch werden die Marktüberwachung und das Risikomanagement komplexer. Für die Regulierungsbehörden besteht die Herausforderung dann nicht nur darin, Fehlverhalten aufzudecken, sondern auch legitimes Agentenverhalten von schädlichen Systemdynamiken zu unterscheiden, die unbeabsichtigt entstehen.

Auch in der Branche wurde bereits auf das Problem gemeinsamer Eingaben und gemeinsamer Ergebnisse hingewiesen. Animoca-Brands-Vorsitzender Yat Siu sagte kürzlich gegenüber Cointelegraph, dass sich die Antworten angleichen könnten, wenn eine große Gruppe von Menschen dieselbe KI nach demselben Trade fragt – insbesondere, wenn die Nutzer mit ähnlichen Prompts beginnen. Er ergänzte, dass das eigene Wissen der Nutzer und ihre Folgefragen die Personalisierung beeinflussen könnten. Das Kernrisiko bleibe jedoch bestehen: Gemeinsame Modelle und gemeinsame Annahmen können zu gemeinsamem Verhalten führen.

Auch Regulierungsbehörden außerhalb der USA haben ähnliche Bedenken geäußert. Im vergangenen Jahr warnte der Ausschuss für Finanzpolitik der Bank of England, dass die weitverbreitete Nutzung ähnlicher Modelle Marktschocks verstärken könnte. Dies spiegelt die wachsende Erkenntnis wider, dass die Homogenität von Modellen ein systemisches und nicht nur ein technisches Problem sein kann.

Produkte für den Agentenhandel kommen bereits auf den Markt

Seligs Äußerungen fallen in eine Zeit, in der Kryptobörsen Tools entwickeln, die agentengesteuerte Abläufe praktikabler machen. Diese Produktdynamik zeigt, dass die Frage „Wie überwachen Regulierungsbehörden das?“ nicht mehr nur theoretischer Natur ist.

Coinbase führte beispielsweise im Februar „Agentic Wallets“ ein. Dabei können KI-Agenten innerhalb vom Nutzer festgelegter Grenzen Geld ausgeben und handeln. Auch Binance hat sich in diese Richtung bewegt: Das Unternehmen brachte im März „AI Agent Skills“ auf den Markt, mit denen Agenten auf Marktdaten zugreifen sowie Spot-Aufträge platzieren oder verwalten können.

Diese Funktionen beantworten zwar nicht die von Selig aufgeworfenen Regulierungsfragen, verdeutlichen aber einen Trend: Die Ausführung lässt sich zunehmend an Software delegieren, und die Absichten der Nutzer können ohne ständige manuelle Kontrolle in Transaktionen umgesetzt werden. Dieser Wandel beeinflusst, wie Compliance-Verantwortlichkeiten möglicherweise strukturiert werden müssen – insbesondere im Hinblick auf die Authentifizierung von Gegenparteien, Prüfpfade und die Klarheit darüber, wer letztlich das Verhalten eines Agenten kontrolliert.

Was als Nächstes zu beobachten ist

Wenn sich agentengestützte Finanzdienstleistungen von „unterstützten Entscheidungen“ hin zur „autonomen Ausführung“ entwickeln, werden die nächsten regulatorischen Knackpunkte wahrscheinlich praktischer Natur sein: die Festlegung, wer für das Verhalten eines Agenten verantwortlich ist, die Nachverfolgung der Verbindung zwischen Agenten und Nutzern und die Frage, ob Compliance-Rahmenwerke um eine parallele „Know Your Agent“-Perspektive ergänzt werden müssen. Für Anleger und Entwickler lautet die entscheidende Frage, ob sich die Regeln im Gleichschritt mit den Fähigkeiten eingesetzter Systeme weiterentwickeln – bevor Autonomie zum Standard für den Umgang mit Märkten wird.

Dieser Artikel wurde ursprünglich unter dem Titel „CFTC Chair Suggests Fridges Could Future-Stake Ether and Launch Memecoins“ auf Crypto Breaking News veröffentlicht – Ihrer zuverlässigen Quelle für Kryptonachrichten, Bitcoin-Nachrichten und Blockchain-Updates.