Aurélien Bonnel, CTO und Gründer von N3XT – Interviewreihe

Aurélien Bonnel, Chief Technical Officer und Gründer von N3XT, ist ein Finanztechnologie‑Executive und Ingenieur mit mehr als 14 Jahren Erfahrung im Aufbau sicherer, Echtzeit‑Banking‑, Zahlungs‑ und Kapitalmarktinfrastruktur. Vor der Gründung von N3XT hatte er leitende Ingenieurpositionen bei der Deutschen Bank, Nimbla, Symbiont und SADA inne und half bei der Entwicklung der Blockchain‑Zahlungsinfrastruktur, die von der Signet‑Plattform der Signature Bank verwendet wird. Seine Karriere konzentrierte sich auf die Modernisierung von Finanzsystemen durch cloud‑native Architektur, Blockchain, Automatisierung und skalierbare Zahlungstechnologie.

N3XT ist eine vollreservebank, die auf moderner Infrastruktur für sofortige, programmierbare Business‑to‑Business‑Zahlungen in US‑Dollar basiert. Im Gegensatz zu herkömmlichen Banken vergibt N3XT keine Kredite aus Kundeneinlagen; die Einlagen sind durch Bargeld oder kurzfristige US‑Staatsanleihen gedeckt. Das Unternehmen erweitert zudem die Schnittstelle von Banking und KI durch N3XT MCP, ein auf dem Model Context Protocol basierendes System, das KI‑Agenten und Assistenten mit Live‑Bankdaten verbindet und dabei bestehende Berechtigungen und Compliance‑Kontrollen beibehält. Dies könnte KI‑gesteuerte Workflows für Zahlungs‑vorbereitung, Reporting, Finanz‑Monitoring und andere Aufgaben der Unternehmensfinanzierung ermöglichen.

Ihre Karriere hat Sie von der Preisgestaltung und Hochfrequenz‑Handelstechnologie bei der Deutschen Bank über den Aufbau von Blockchain‑Zahlungsinfrastruktur, die Leitung der Technik bei Symbiont bis hin zur Mitbegründung von N3XT geführt. Welche Probleme traten in diesen Rollen immer wieder auf und überzeugten Sie davon, dass ein neuer Banktyp von Grund auf neu gebaut werden muss?

Unabhängig von meiner persönlichen Geschichte kann jeder die Probleme erkennen, die zur Gründung von N3XT geführt haben. Wir alle kennen das Problem, dass Zahlungen an einem Freitag getätigt werden und erst am darauffolgenden Dienstag im Konto des Empfängers ankommen. Der „verfügbare Kontostand“ in diesem Konto unterscheidet sich vom angezeigten Saldo, weil die „empfangenen“ Zahlungen noch nicht abgewickelt und nicht nutzbar sind.

Ich fragte mich, warum. Wer profitiert von all diesen Verzögerungen? Es stellt sich heraus, dass die Banken es tun. Jeder Verzögerungstag ist Zinsen, die sie auf Kosten ihrer Kunden erwirtschaften. Banken haben seit Jahren Zugriff auf dieselbe Technologie, die N3XT nutzt, aber sie haben sie nicht übernommen – vielleicht weil sie ihr Geschäftsmodell damit offenbaren würden.

All das machte mir deutlich, dass der einzige Weg, dieses System zu beheben, darin besteht, ein radikal neues Modell von Grund auf zu entwickeln, mit neuen Ideen: Eine schmale Basis, bei der eine Bank nicht verleiht und Zahlungen sofort abwickelt.

N3XT MCP ist darauf ausgelegt, KI‑Assistenten direkt mit Live‑Bankdaten und Workflows zu verbinden. Was ermöglicht das Model Context Protocol, das mit herkömmlichen Banking‑APIs, Unternehmens‑Integrationen oder Robotic‑Process‑Automation nicht so effektiv erreicht werden kann?

Zunächst sei erwähnt, dass N3XT MCP unsere bestehende API‑Infrastruktur nicht ersetzt, sondern darauf angewiesen ist. Wir benötigten eine ausgereifte und robuste API‑Infrastruktur, die bereits vorhanden war, bevor wir N3XT MCP erstellen konnten. Unsere APIs (die Sie hier lesen können) bleiben das Kernstück für die Verwaltung des Zugriffs auf Live‑Kontodaten und Workflows.

Wo das Model Context Protocol (MCP) etwas verändert, ist die Art und Weise, wie KI‑Modelle damit interagieren.

Erstens benötigen APIs von Entwicklern geschriebene, fest codierte Integrationen für jeden Anwendungsfall. MCP hingegen fungiert als standardisierte Schnittstelle, die KI‑Modellen ermöglicht, unsere Bank‑Tools und Daten in Echtzeit zu entdecken und zu nutzen. Auf diese Weise reduzieren KI‑Assistenten Reibungen, weil sie das System abfragen und genehmigte Workflows leichter starten können.

Zweitens automatisiert Robotic Process Automation (RPA) wiederholende Aufgaben durch definierte Regeln, bricht jedoch zusammen, sobald etwas Unerwartetes auftritt. Bankinteraktionen mit MCP hingegen ermöglichen Echtzeit‑Kontext, sodass das Modell komplexe Aufgaben ohne feste Logik durchdenken kann. Ein Nutzer könnte eine mehrstufige Frage stellen oder den KI‑Assistenten bitten, Bankdaten im Kontext eines anderen Datensatzes zu berücksichtigen, der normalerweise außerhalb der Sicht des Banks liegt.

Anstatt für jeden neuen KI‑Assistenten oder jedes Tool im Unternehmens‑Stack individuelle Integrationen zu bauen, bietet MCP einen einheitlichen Standard. Sie stellen die Fähigkeit einmal über MCP bereit, und jedes konforme KI‑Modell kann sicher damit interagieren.

Letztlich liefern unsere APIs die Ausführungs‑Engine, aber MCP stellt die Sprache bereit, die KI‑Assistenten ermöglicht, sicher und präzise in Echtzeit mit der Umgebung zu arbeiten.

Die Plattform bietet gesteuerte Lese‑ und Schreib‑Funktionen, die KI‑Assistenten ermöglichen, Transaktionen zu analysieren, Aktivitäten abzugleichen und Zahlungen vorzubereiten. Was kann ein KI‑Agent heute eigenständig tun, und welche Aktionen müssen weiterhin von einem Menschen genehmigt werden?

Für das Treasury‑Management und Banking ist Geschwindigkeit wichtig, aber Sicherheit und Compliance sind nicht verhandelbar. N3XT MCP fungiert als gesteuerte Leitplanke und stellt sicher, dass dieselben Schutzmaßnahmen, die für Menschen entwickelt wurden, einen KI‑Agenten daran hindern, unautorisierte Aktionen auszuführen.

So funktioniert dieses Gleichgewicht in der Praxis:

KI‑Agenten übernehmen die Zugriffsrechte ihres Benutzers. Wenn Sie nur Einsicht in eine kleine Gruppe von Wallets haben, haben die von Ihnen erstellten Agenten dieselbe Einsicht. Der Agent kann also nur innerhalb seines Zugriffsbereichs operieren und Analysen durchführen.

Konkret kann ein Agent Live‑Kontofeeds überwachen und analysieren, um Cash‑Positionen zu bewerten und den Kontext über verschiedene Datenquellen hinweg zu verstehen, eingehende Zahlungen automatisch mit Rechnungen abzugleichen, Fehler zu kennzeichnen und Unstimmigkeiten zu identifizieren. All dies kann ein KI‑Agent heute eigenständig erledigen.

Wenn jedoch die Aktion vom Vorbereiten von Daten zum Durchführen von Zahlungen übergeht, sorgt eine zusätzliche Ebene von Governance und Berechtigungen dafür, dass agentische Aktionen den bestehenden Maker‑Checker‑Workflows entsprechen. Auf diese Weise können Zahlungen, die eine sekundäre Genehmigung erfordern, von einem Agenten initiiert werden, müssen jedoch vor jeder Geldbewegung zur sekundären menschlichen Genehmigung weitergeleitet werden. Außerdem sei erwähnt, dass kein Agent die Genehmigungsrichtlinien oder Governance‑Pfad ändern kann. Das liegt außerhalb seines Zuständigkeitsbereichs.

Damit ermöglichen wir maximale Autonomie und Analyse, ohne das Risiko, bestehende Governance‑ und Compliance‑Workflows zu gefährden.

Kurz gesagt, KI kann Ihnen 100 % der gewünschten Erkenntnisse und die meisten Ihrer Zahlungsbedürfnisse liefern, aber wenn es um das eigentliche Durchführen von Zahlungen, Überweisungen und Geldbewegungen geht, sind die Maker‑Checker‑Workflows weiterhin vorhanden, um sicherzustellen, dass jede Transaktion von einem Menschen geprüft und genehmigt wird, bevor eine Aktion erfolgt.

Die Interaktion eines KI‑Systems mit einem Firmenbankkonto birgt erhebliche Sicherheits‑ und Betriebsrisiken. Wie stellt N3XT sicher, dass ein Agent die Berechtigungen eines Benutzers nicht überschreiten, nicht auf ein nicht autorisiertes Wallet zugreifen oder eine unzulässige Transaktion initiieren kann?

Sicherheit bei KI dreht sich nicht darum, dem Modell zu vertrauen, dass es sich korrekt verhält, sondern darum, Systeme so zu konstruieren, dass selbst bei Fehlverhalten des Modells die Systemarchitektur eine unautorisierte Aktion verhindert.

Aus diesem Grund haben wir N3XT MCP nach dem Zero‑Trust‑Prinzip aufgebaut, sodass ein KI‑Agent niemals einen „Super‑User“-Schlüssel oder unabhängige Zugriffsrechte besitzen kann. Wenn eine Person sich mit N3XT MCP verbindet, übernimmt der KI‑Agent die Zugriffsrechte dieses Benutzers. Hat ein Benutzer keine Berechtigung, ein bestimmtes Wallet einzusehen oder Zahlungen über einer bestimmten Dollar‑Schwelle zu entwerfen, gelten dieselben Einschränkungen für den Agenten. Punkt.

N3XT MCP bietet KI‑Agenten zudem einen begrenzten Funktionsumfang. Berechtigungen zu ändern gehört nicht dazu. Tatsächlich ist es über die API nicht einmal möglich, Berechtigungen und Workflows zu ändern. Das macht es für einen Agenten unmöglich, in diesem Bereich Änderungen vorzunehmen.

Schließlich werden Regeln wie Maker‑Checker‑Workflows auf Wallet‑Ebene und nicht auf Benutzerebene durchgesetzt. Das bedeutet, ein Agent kann die erforderlichen sekundären menschlichen Freigaben niemals umgehen.

N3XT behauptet, dass seine bestehenden Maker‑Und‑Approver‑Workflows erhalten bleiben, wenn Kunden KI‑Assistenten einsetzen. Wie gewährleisten Sie Verantwortlichkeit und eine klare Prüfspur, wenn eine finanzielle Aktion einen Mitarbeiter, ein KI‑Modell und mehrere automatisierte Systeme einbeziehen kann?

Wenn mehrere Akteure – ein Mensch, ein KI‑Modell und Backend‑Systeme – eine Finanztransaktion berühren, reicht das standardmäßige API‑Logging nicht aus. Für die Nachvollziehbarkeit müssen wir nicht nur wissen, was geschehen ist, sondern wer es initiiert hat, welche Überlegungen die KI angestellt hat und wer es autorisiert hat.

Wir gewährleisten absolute Verantwortlichkeit, indem wir sicherstellen, dass jede Anfrage von N3XT MCP ein Tag enthält, das die Sitzung des menschlichen Benutzers, die spezifische KI‑Interaktions‑ID und den Backend‑Tool‑Aufruf verknüpft. Wenn ein KI‑Agent eine Zahlung entwirft, protokollieren wir, welcher Mitarbeiter die Eingabe getätigt hat, die Sitzung und die vom KI‑Modell genutzten Tools. Es gibt keine anonymen Aktionen in unseren Logs.

Wenn ein KI‑Agent als „Maker“ fungiert, indem er eine Zahlung vorbereitet, kann er die Ausführung nicht selbst autorisieren. Die vorbereitete Transaktion wird in die standardmäßige Maker‑Checker‑Warteschlange der Bank eingespielt. Wenn der menschliche „Checker“ die Auszahlung prüft und genehmigt, signiert sein persönliches Authentifizierungstoken die endgültige Aktion. Die Verantwortlichkeit bleibt erhalten.

Welche anfänglichen Anwendungsfälle erzeugen das größte Interesse bei Unternehmens‑Treasury‑Teams und Handelsorganisationen: Abstimmung, Liquiditäts‑Monitoring, Fehlermeldung, Zahlungs‑Vorbereitung, Reporting oder etwas anderes?

Jedes Finanzteam strebt nach End‑to‑End‑Automatisierung, doch trotz dessen sind Unternehmens‑Treasurer und Handelsdesks recht pragmatisch. Niemand möchte mit komplexen und riskanten Workflows beginnen; sie starten dort, wo ihr operatives Problem am größten und das Risiko am geringsten ist.

Derzeit ist die größte Nachfrage nach Reporting. Treasury‑Teams sind bereits mit Daten überflutet, die über mehrere Banken und Partner verteilt sind, sodass es schwer ist, sie zu rationalisieren. Sie nutzen bereits KI‑Assistenten, um das große Ganze zu erfassen, müssen jedoch momentan in verschiedene Portale einloggen, um Positionen und Statements herunterzuladen. Mit N3XT MCP ist kein Login für N3XT mehr erforderlich, und sie können stattdessen ein Gespräch über ihre Positionen führen.

Wir erwarten, dass die Zahlungs‑Vorbereitung der nächste Anwendungsfall wird. Wir sehen bereits erste Begeisterung dafür und ich erwarte, dass in naher Zukunft viele Zahlungs‑Flows erstellt werden.

N3XT agiert als Vollreserve‑Narrow‑Bank, die keine Kredite vergibt und Einlagen eins zu eins mit Bargeld oder kurzfristigen US‑Staatsanleihen deckt. Warum ist dieses Modell besonders geeignet für programmierbare Zahlungen und KI‑gesteuerte Finanzoperationen, und wie sollten Kunden seine Schutzmechanismen im Vergleich zu herkömmlichen FDIC‑versicherten Banken bewerten?

KI ist ein Beschleuniger für das Finanzwesen, doch die Antwort auf diese Frage dreht sich nicht nur um KI, sondern um die Abwicklung. Traditionelle Banken wurden für eine langsamere Welt gebaut. Sie verlassen sich auf einen mehrtägigen Float, um die Unterschiede zwischen operativen Einlagen und den kommerziellen Krediten der Bank zu verwalten und davon zu profitieren.

Die Einführung von Echtzeit‑ und 24/7‑Abwicklungsanforderungen, egal ob durch eine Person oder einen KI‑Agenten, deckt eine Schwäche im Teilreserve‑System auf: Um Gelder sofort abzuwickeln, müssen die Mittel verfügbar sein. In einer Welt, in der die Zahlungs‑Geschwindigkeit zunimmt, benötigen Banken eine gleichwertige oder höhere Erhöhung ihrer Reserven, um sicherzustellen, dass diese Mittel verfügbar sind.

Wir glauben, dass 24/7‑Abwicklung nicht sicher mit der Emission von langfristigen Schulden auf einer einzigen Bilanz koexistieren kann. Unser Narrow‑Bank‑Modell trennt die beiden und stellt sicher, dass wir liquide, vollständig gedeckt und von den Kreditrisiken eines Kreditgeschäfts isoliert bleiben.

Wenn Unternehmens‑Treasurer unser Vollreserve‑Narrow‑Bank‑Modell mit FDIC‑Versicherung vergleichen, sollten sie berücksichtigen, wie die „Sicherheit“ bereitgestellt wird. Die FDIC‑Versicherung deckt maximal 250 000 $ ab. Für Unternehmen, die Millionen bewegen, bleibt fast ihr gesamtes Betriebskapital den zugrunde liegenden Kredit‑ und Bilanzrisiken der Bank ausgesetzt.

Full‑Reserve‑Narrow‑Banking verlässt sich überhaupt nicht auf Versicherungen, weil wir keine Kredite vergeben. Unabhängig davon, ob Ihr Kontostand 100 000 $ oder 100 Millionen $ beträgt, verleihen wir Ihr Kapital niemals, sodass Sie wissen, dass es zur Unterstützung Ihrer Geschäftsabläufe und Zahlungsbedürfnisse verfügbar ist. Wir glauben, dass dies für eine 24/7‑Instant‑Settlement‑Wirtschaft notwendig ist.

N3XT hat zudem den N3XT Digital Dollar eingeführt, eine von der Bank ausgegebene tokenisierte Einzahlung, die für Rund‑um‑die‑Uhr‑Abwicklung konzipiert ist. Wie wird N3XT MCP mit tokenisierten Einlagen, Stablecoins und traditionellen US‑Dollar‑Zahlungswegen im selben Treasury‑Workflow interagieren?

Zunächst sei ein Punkt zu unserem Modell geklärt. N3XT ist speziell dafür gebaut, 24/7 B2B‑Zahlungen mit atomarer Abwicklung zu unterstützen. Legacy‑Zahlungswege wurden nicht für atomare Abwicklung konzipiert, daher interagieren sie dort nicht. Das war eine bewusste Entscheidung.

Wir haben zwei Jahre damit verbracht, ein modernes, blockchain‑basiertes Kernbankensystem zu entwickeln. Dieses umfasst eine private, genehmigte Chain, in der Kunden in Dollar transagieren, um Zahlungen mit anderen N3XT‑Kunden im Netzwerk zu tätigen, sowie einen öffentlichen Chain‑Zugang, über den viele unserer Kunden bereits transagieren. In der öffentlichen Chain können sie mit dem N3XT Digital Dollar (NDD) transagieren.

MCP ermöglicht KI‑Assistenten, Workflows zwischen diesen beiden Umgebungen zu orchestrieren. Zum Beispiel das Prüfen von NDD‑Salden in den öffentlichen Wallets eines Kunden und anschließend ein Sweep zwischen den Wallets bei Bedarf, oder das Überbrücken von Mitteln von einem privaten Wallet zu einem öffentlichen NDD‑Wallet – alles unter Einhaltung der Governance‑Workflows.

Somit bietet MCP eine gesteuerte Schnittstelle, um über N3XT’s 24/7‑digitale Architektur hinweg zu operieren, sowohl für USD als auch für NDD.

Ein großer Teil des Werts eines offenen Standards beruht auf Interoperabilität. Welche KI‑Assistenten, Unternehmenssysteme und Treasury‑Plattformen können derzeit mit N3XT MCP verbunden werden, und wie verhindern Sie, dass Kunden von einem Modell‑Anbieter oder einer proprietären Schnittstelle abhängig werden?

Der Grund, warum wir auf dem Model Context Protocol (MCP) aufgebaut haben, anstatt ein eigenes SDK herauszugeben, war die Ermöglichung von Interoperabilität. Unsere Kunden nutzen die Tools, die sie bereits verwenden, und im Zeitalter der KI könnten sie sogar häufiger wechseln als zuvor.

Da MCP eine offene Spezifikation ist, lässt sich N3XT MCP direkt in jede KI‑Host‑Umgebung integrieren, der ein Kunde bereits vertraut, wie Cursor, Anthropic, OpenAI oder Gemini. Es bietet zudem native Kompatibilität mit Orchestrierungs‑Frameworks wie LangChain und AutoGen. Bei Unternehmenssystemen wie ERP‑Systemen, wenn diese native MCP‑Verbindungen aufgebaut haben, können Kunden ebenfalls plattformübergreifend aus ihrer gewählten KI‑Plattform heraus arbeiten.

Mit MCP geben wir den Kunden also mehr Freiheit. Wenn sie sich entscheiden, den KI‑Anbieter zu wechseln oder das Modell auf das neueste und beste umzustellen, müssen sie keine Connectoren neu bauen. Sie zeigen das neue KI‑Modell einfach auf den N3XT MCP‑Server und können sofort loslegen.

N3XT beschreibt diesen Start als frühen Schritt hin zu autonomem Unternehmens‑Kapitalmanagement. Wie autonom sollte Unternehmens‑Finanzierung realistisch werden, und welche technischen, regulatorischen und kulturellen Hürden müssen überwunden werden, bevor Unternehmen KI‑Agenten erlauben, bedeutende Kapitalbeträge zu verwalten?

Das Ziel autonomer Finanzen ist nicht, eine „einmal einstellen und vergessen“ Black‑Box zu schaffen, die Geld ohne menschliche Aufsicht bewegt. Unüberwachte Autonomie ist keine Innovation; sie ist ein Risiko.

Realistischer sollte die Unternehmens‑Finanzierung zu einer engagierten Autonomie übergehen: KI‑Agenten übernehmen die Datenanalyse, das Monitoring und die Workflows, während Führungskräfte und Finanzteams von manueller Ausführung zu Richtlinien‑Festlegung, Strategie und Genehmigungen wechseln.

Um das Vertrauen von Unternehmen zu stärken und KI‑Agenten Zugriff sowie gesteuerte Kontrolle über Zahlungen und Betriebskapital zu geben, müssen die Fragen von Identität und Verantwortlichkeit gelöst werden.

Wer haftet, wenn ein KI‑Modell eine Rechnung missversteht und eine unzulässige Auszahlung auslöst? Unser Maker‑Checker‑Modell arbeitet darauf hin, dies zu verhindern.

Kulturell befinden wir uns noch am Anfang der Umstellung auf agentische Finanzen. Da KI größere operative Rollen übernimmt, glaube ich, dass die agentische Identität zu einem immer wichtigeren Thema wird, weil Vertrauen – in Menschen oder in KI – Verantwortlichkeit erfordert.

Vielen Dank für das großartige Interview, Leser, die mehr erfahren möchten, sollten N3XT besuchen.