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Der Zahlungsplattform-Anbieter Volante hat am 9. Juni 2026 'Vol360i' eingeführt. Nach Firmenangaben trifft die agentische KI autonome und halbautonome Entscheidungen in Live-Zahlungsworkflows, um Ausnahmen zu reduzieren, Straight-Through-Processing über 95 Prozent zu erreichen und SLA-Erfüllung proaktiv zu steuern.
In einer Pressemitteilung vom 9. Juni teilte Volante mit, dass die KI-Funktionen von Vol360i sofort für Kunden der cloud-nativen Zahlungsplattform verfügbar seien. Die Agenten übernehmen laut Unternehmen Aufgaben unter den Labels Prevent, Repair, Predict und Sense und sollen Fehler verhindern, in Echtzeit reparieren, Ergebnisse vorhersagen und Risiken erkennen.
Volante nennt Produktionsreife, Nachvollziehbarkeit und operatorgesteuerte Eingriffsmöglichkeiten als zentrale Eigenschaften. Ziel sei, manuelle Ausnahmebearbeitung zu verringern, Straight-Through-Processing (STP) auf über 95 Prozent zu bringen und Service-Level-Agreements proaktiv zu steuern.
Ob sich die angekündigten STP-Steigerungen im Live-Betrieb messen lassen und wie Anforderungen an Aufsicht und Compliance, etwa Audit-Trails und Fehlerrückverfolgung, praktisch umgesetzt werden, bleibt offen.
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Mastercard hat am 10. Juni 2026 'Agent Pay for Machines' eingeführt, eine Infrastruktur für automatisierte, hochfrequente Kleinstzahlungen von Software- und KI-Agenten über das Mastercard-Netzwerk. Der Dienst bietet Agenten-Credentialing, Autorisierungsorchestrierung und Abwicklung über Karten, Stablecoins und Layer-1-Netze und soll klassische Kartenrails mit programmierbaren Settlement-Schichten verbinden.
OpenAI bündelt seine Forschungs und Sicherheitsteams. Johannes Heidecke soll das Unternehmen verlassen, während Saachi Jain seine Aufgaben vorerst übernimmt.
Google erweitert die Transparenzhinweise für Anzeigen, die mit generativer KI erstellt oder bearbeitet wurden. Nutzer sollen die Angaben künftig über den Bereich „How this ad was made“ im My Ad Center abrufen können.
Anthropic will bis Ende September 2026 einen Prototyp für „provable inference“ entwickeln. Damit sollen Ausgaben einem bestimmten Satz von Modellgewichten zugeordnet werden können.
Ein internes Audit von OpenAI stuft rund 30 Prozent der öffentlichen Aufgaben als fehlerhaft ein. Damit verliert der Benchmark seine Aussagekraft als Messlatte für die Leistungsfähigkeit von KI-Coding-Modellen.