Digitalisierung

05.08.2026

Schnellere Finanzierung von Fitnessgeräten

© EGYM SE

EGYM und Kyndryl trainieren KI-Agenten

EGYM und Kyndryl, ein führender Anbieter unternehmenskritischer Technologiedienstleistungen, kündigen KI-gestützte Finanzierungsprüfungen für Fitnessstudios auf der Google Cloud an. Ziel ist es, Kreditbewertungen zu standardisieren und zu beschleunigen.

Kyndryl Consult entwickelt für EGYM einen KI-Agenten auf Basis des Kyndryl Agentic AI Framework. Er nutzt anonymisierte Kundendaten, um Risiken im Finanzierungsprozess zu analysieren und Bewertungen auf Grundlage einer vordefinierten Scorecard zu unterstützen. Die Entscheidungen bleiben dabei jederzeit nachvollziehbar und prüfbar; wo erforderlich, erfolgt weiterhin eine menschliche Kontrolle. Kreditentscheidungen werden damit nicht automatisiert, sondern durch eine konsistentere, KI-gestützte Bewertung effizienter vorbereitet.

„Bei der Finanzierung von Fitnessgeräten zählt Tempo – entscheidend ist jedoch Vertrauen. Für EGYM gehört Innovation deshalb nicht nur auf die Trainingsfläche, sondern ebenso in die Finanzierung. Kyndryls Policy-as-Code-Funktion und der neue KI-gestützte Agent können für EGYM zu einem wichtigen Differenzierungsmerkmal werden“, sagt Friedrich von Gottberg, Senior Director Financial Services bei EGYM. „Freigaben erfolgen schneller, Kreditbewertungen werden standardisiert, Entscheidungen werden transparenter und besser nachvollziehbar.“

„Der Agent übernimmt einen Teil der Bewertung eigenständig im Hintergrund. Das reduziert den manuellen Aufwand für die EGYM Teams und unterstützt schnellere, konsistentere Ergebnisse. Entscheidend ist nicht Autonomie um jeden Preis, sondern die richtige Autonomie, mit klarer Governance, wirksamen Kontrollen und eindeutiger Verantwortlichkeit“, so Frank Becker, Complexity Scientist und Practice Leader Data & AI bei Kyndryl.

Der Risiko-Agent wird auf Google Cloud entwickelt und betrieben. Er ist auf die cloud-native Umgebung von EGYM abgestimmt und bezieht Datenquellen je nach Kundenprofil und gewünschtem Detailgrad dynamisch ein. Alle Analysen werden historisch dokumentiert, einschließlich zugrunde liegender Daten, KPIs und Scoring-Logik. Das unterstützt Transparenz, Nachvollziehbarkeit und Prüfbarkeit.