Die technologische Grundlage dieser Entwicklung bilden unterschiedliche Modellklassen, deren Abkürzungen im Workshop eingeordnet wurden. LLM steht für Large Language Models, also große Sprachmodelle, die natürliche Sprache verstehen und generieren können. VLM bezeichnet Vision Language Models, die Bild- und Sprachinformationen kombinieren. VLA meint Vision Language Action Modelle, die zusätzlich Aktionen ausführen können. MMLLM steht für Multimodal Large Language Models, die verschiedene Datentypen integrieren. GPT bezeichnet Generative Pre-trained Transformer, eine spezifische Modellarchitektur für generative KI. DM steht für Decision Models, also Modelle zur Entscheidungsunterstützung. GNN sind Graph Neural Networks, neuronale Netze zur Analyse komplexer Beziehungsstrukturen. MOE bedeutet Mixture of Experts, ein Modellansatz, bei dem spezialisierte Teilmodelle kombiniert werden. SSM steht für State Space Models, die zeitliche Dynamiken abbilden. LBM kann als Large Behavioral Models verstanden werden, die komplexe Verhaltensmuster modellieren.

Ein zentrales Argument des Workshops war, dass Open-Source-KI zur tragenden Säule der Innovation geworden ist. Offene Modelle erreichen mittlerweile Leistungsniveaus an der technologischen Spitze und ermöglichen gleichzeitig größere Unabhängigkeit, insbesondere im Hinblick auf Datenhoheit und Kostenkontrolle. In diesem Kontext wurde auch die Modellfamilie NVIDIA Nemotron vorgestellt, die auf hohe Leistungsfähigkeit, Effizienz und Offenheit ausgelegt ist. Ergänzend dazu beschleunigt die sogenannte RAG-Technologie, Retrieval-Augmented Generation, Anwendungen, bei denen generative KI mit unternehmensspezifischem Wissen kombiniert wird, indem relevante Daten gezielt abgerufen und in die Antwortgenerierung integriert werden.

Die Umsetzung solcher Anwendungen erfolgt zunehmend über modulare Infrastrukturen, etwa durch Microservices, also kleine, spezialisierte Softwarekomponenten, die zusammen komplexe Systeme bilden. Diese treiben sogenannte RAG-Pipelines an, also Prozessketten, die Daten in verwertbares Wissen transformieren. Unterstützt werden sie durch optimierte Inferenz-Engines, also Systeme zur effizienten Ausführung trainierter Modelle, die auf Plattformen wie NVIDIA NIM, einer Laufzeitumgebung für KI-Modelle, basieren. Ziel ist es, hochgradig anpassbare, produktionsreife Systeme zu schaffen, die flexibel eingesetzt werden können und gleichzeitig eine schnelle Verarbeitung großer Datenmengen ermöglichen, etwa durch beschleunigte Vektorsuche.

Ein weiteres zentrales Konzept war die Idee von „AI Factories“, also KI-Fabriken, die als integrierte Systeme aus Rechenleistung, Netzwerken, Speicher und Software eine neue industrielle Infrastruktur bilden. Diese gelten als Treiber einer neuen industriellen Revolution, da sie die Skalierung und Industrialisierung von KI-Anwendungen ermöglichen. NVIDIA liefert hierfür Referenzarchitekturen, die Unternehmen als Blaupause für den Aufbau solcher Systeme nutzen können.

Im Bankenkontext wurde diese Entwicklung anhand von Architekturprinzipien für eine KI-getriebene Bank veranschaulicht. Dazu gehören souveräne Grundlagen durch Open-Source-Modelle zur Sicherstellung von Plattformunabhängigkeit, Datenschutz und geringeren Gesamtkosten, proprietäre Präzision durch die Nutzung und Veredelung interner Daten sowie die agentische Ausführung als „Intelligence Flywheel“, also ein sich selbst verstärkender Kreislauf aus Daten, Modellen und Entscheidungen. Praxisbeispiele wie die Royal Bank of Canada zeigen, dass durch den gezielten Einsatz solcher Technologien signifikante Wachstumsziele unterstützt werden können.

Abschließend wurde deutlich, dass sogenannte Transaction Foundation Models, also grundlegende Modelle für Transaktionsdaten, als nächste Entwicklungsstufe gelten. Insbesondere Graph Neural Networks spielen hierbei eine wichtige Rolle, da sie komplexe Beziehungen in Finanzdaten, etwa zwischen Kunden, Transaktionen und Netzwerken, besonders gut abbilden können. Insgesamt machte der Workshop klar, dass Agentic AI nicht nur einzelne Prozesse optimiert, sondern als umfassende Infrastruktur die Grundlage für eine tiefgreifende Transformation der Finanzindustrie bildet.

Im Kern beschreibt Bruckner eine Branche, in der sich die traditionellen Grenzen zwischen Eigenbetrieb, Plattformbezug und Orchestrierung verschieben. GenAI senkt die Produktionskosten vieler Bankfunktionen, während spezialisierte Plattformpartner in Bereichen wie Core Banking, Payment oder KYC/AML Skalenvorteile erzielen. Gleichzeitig bleibt der regulatorische Druck hoch, weil DORA, der EU AI Act, die Outsourcing-Leitlinien der EBA und der Cyber Resilience Act klare Anforderungen an Steuerbarkeit, Auditierbarkeit, Exit-Fähigkeit und technische Sicherheit stellen. Damit wird die alte Frage „kaufen oder selbst bauen?“ durch eine neue ersetzt: Was muss unter eigener Governance bleiben, und was kann unter externer Steuerung laufen?

Der Vortrag macht deutlich, dass Banken nicht nur technologisch, sondern vor allem organisatorisch unter Veränderungsdruck stehen. Bruckner ordnet KI in mehreren Stufen ein, von klassischer KI über GenAI und KI-Agenten bis zu Multi-Agent-Systemen, und zeigt, dass besonders operative Bereiche, Dokumentenverarbeitung, Kreditvergabe, Compliance und Risikomanagement von Effizienzgewinnen betroffen sind. Zugleich verweist er darauf, dass bereits heute ein großer Teil der Bank-FTEs in Operations gebunden ist und dass Agentic AI diese Tätigkeiten zunehmend automatisieren kann. Für Banken entsteht dadurch nicht nur ein Effizienzthema, sondern auch ein strategisches Risiko: Wer heute ohne klare Leitplanken investiert, baut Datenarchitekturen, Abhängigkeiten und Governance-Strukturen auf, die später schwer korrigierbar sind.

Besonders prägnant ist die Gegenüberstellung zweier tragfähiger Betriebsmodelle. Das erste Modell ist der fokussierte Spezialist, der seine Ressourcen auf einen klar definierten Kern konzentriert und dort mit hoher operativer Exzellenz, geringer externer Abhängigkeit und robuster Resilienz arbeitet. Das zweite Modell ist der souveräne Orchestrator, der die Kundenschnittstelle und die Steuerung eines Partner-Ökosystems behält, während Leistungserbringung und Spezialisierung weitgehend ausgelagert werden. Beide Modelle können erfolgreich sein, aber sie verlangen völlig unterschiedliche Investitionsprioritäten, Fähigkeiten und Governance-Logiken. Die eigentliche Gefahr liegt laut Vortrag nicht in der Wahl eines der beiden Wege, sondern in der unentschlossenen Mitte, die hohe Komplexität, regulatorische Exposition und fehlenden Wettbewerbsvorteil miteinander verbindet.

Der regulatorische Teil des Vortrags verleiht dieser strategischen Entscheidung zusätzliches Gewicht. DORA zwingt Banken, kritische IKT-Funktionen nachweisbar steuerbar zu halten und Drittparteien transparent zu kontrollieren; der EU AI Act erhöht die Anforderungen an Erklärbarkeit, menschliche Aufsicht und Auditierbarkeit von KI-gestützten Entscheidungen; der Cyber Resilience Act erweitert den Fokus auf Produktsicherheit in vernetzten Systemen. Für Banken bedeutet das: Governance ist nicht mehr nur eine Unterstützungsfunktion, sondern eine Kernkompetenz. Gerade im Orchestrator-Modell wird die Fähigkeit, Partner zu überwachen, Datenflüsse zu kontrollieren und Exit-Optionen vorzuhalten, selbst zum Wettbewerbsvorteil.

Am Ende ist die Botschaft des Vortrags klar: KI ist nicht das Betriebsmodell, sondern das Instrument. Die eigentliche Managemententscheidung besteht darin, die Wertschöpfung der Bank sauber zu kartieren, das passende Modell bewusst zu wählen und Governance-Kompetenz als strategisches Investitionsfeld zu behandeln. Resilienz entsteht dann nicht zufällig, sondern durch Kohärenz zwischen Strategie, Operating Model und regulatorischer Umsetzung. Wer diesen Zusammenhang heute ernst nimmt, gestaltet die Bank von 2030 aktiv; wer ihn ignoriert, wird durch Kosten, Regulierung und neue Marktstrukturen dazu gezwungen.

Die Konferenz „Finanzdienstleister der nächsten Generation“ an der Frankfurt School of Finance & Management hat sich als zentrale Plattform etabliert, auf der sich Entscheiderinnen und Entscheider aus Banken, Versicherungen, Technologieunternehmen und Aufsicht über die Zukunft der Finanzindustrie austauschen. Im Mittelpunkt stehen dabei die tiefgreifenden Veränderungen durch Künstliche Intelligenz, Cloud-Technologien und neue regulatorische Rahmenbedingungen, die das Zusammenspiel von Innovation, Risiko und Governance neu definieren. Charakteristisch für die Veranstaltung ist die enge Verzahnung von wissenschaftlicher Analyse, praktischer Umsetzung und strategischer Perspektive, wodurch nicht nur Trends diskutiert, sondern konkrete Transformationspfade aufgezeigt werden. Die Konferenz schafft damit einen Raum, in dem die Finanzbranche ihre Rolle zwischen technologischer Disruption und stabilitätsorientierter Verantwortung neu verhandelt und sich auf die nächste Entwicklungsstufe digitaler Finanzdienstleistungen ausrichtet.

Mit Vertreterinnen und Vertretern aus Instituten wie der Deutsche Bank AG, der Deutsche Kreditbank AG sowie der DZ PRIVATBANK S.A. und einem führenden Technologieanbieter wurde deutlich, dass sich Risikomodellierung und Entscheidungsfindung zunehmend von statischen Verfahren hin zu dynamischen, KI-gestützten Systemen entwickeln. Diese Entwicklung ist nicht nur technologisch getrieben, sondern stellt insbesondere Governance, Organisation und regulatorische Aufsicht vor neue Anforderungen.

Die Relevanz der Diskussion liegt vor allem darin, dass sie die Schnittstelle zwischen Innovation und Verantwortung adressiert. Während der Einsatz moderner Modelle und KI-Systeme erhebliche Effizienzgewinne in der Kreditvergabe, im Fraud Detection und im Compliance-Management ermöglicht, entstehen gleichzeitig neue Fragestellungen hinsichtlich Modelltransparenz, Validierung und Kontrolle. Genau an diesem Punkt wird die Transformation für Finanzinstitute strategisch bedeutsam: Es geht nicht mehr nur um die Einführung neuer Technologien, sondern um die Fähigkeit, diese in bestehende Entscheidungsarchitekturen sicher und nachvollziehbar zu integrieren.

Besonders hervorzuheben ist zudem die Rolle der Diskussion als Brücke zwischen verschiedenen Funktionsbereichen innerhalb der Finanzindustrie. Risk Management, IT, Produktentwicklung und Regulierung rücken enger zusammen, da KI-basierte Entscheidungsmodelle diese Bereiche zunehmend miteinander verschränken. Dadurch entsteht ein interdisziplinärer Dialog, der für die Weiterentwicklung der Branche entscheidend ist, da isolierte Betrachtungen einzelner Funktionen nicht mehr ausreichen, um die Komplexität moderner Modelle zu beherrschen.

Insgesamt zeigte die Podiumsdiskussion exemplarisch, dass die Transformation im Bereich Risk Modelling und Decisioning weit über technische Implementierungsfragen hinausgeht. Sie ist vielmehr Ausdruck eines grundlegenden Wandels in der Finanzindustrie, in dem datengetriebene Entscheidungen zur neuen Norm werden und gleichzeitig neue Anforderungen an Kontrolle, Governance und Vertrauen entstehen. Damit wurde die Runde zu einem zentralen Baustein der Konferenz, der die strategische Tragweite der KI- und Modelltransformation im Bankensektor besonders deutlich machte.

Die Konferenz „Finanzdienstleister der nächsten Generation“ an der Frankfurt School of Finance & Management hat sich als zentrale Plattform etabliert, auf der sich Entscheiderinnen und Entscheider aus Banken, Versicherungen, Technologieunternehmen und Aufsicht über die Zukunft der Finanzindustrie austauschen. Im Mittelpunkt stehen dabei die tiefgreifenden Veränderungen durch Künstliche Intelligenz, Cloud-Technologien und neue regulatorische Rahmenbedingungen, die das Zusammenspiel von Innovation, Risiko und Governance neu definieren. Charakteristisch für die Veranstaltung ist die enge Verzahnung von wissenschaftlicher Analyse, praktischer Umsetzung und strategischer Perspektive, wodurch nicht nur Trends diskutiert, sondern konkrete Transformationspfade aufgezeigt werden. Die Konferenz schafft damit einen Raum, in dem die Finanzbranche ihre Rolle zwischen technologischer Disruption und stabilitätsorientierter Verantwortung neu verhandelt und sich auf die nächste Entwicklungsstufe digitaler Finanzdienstleistungen ausrichtet.

Marktlage im Jahr 2026: Ein Überblick

Der Finanzsektor steht im Jahr 2026 vor erheblichen Veränderungen. Die Dynamik an den globalen Finanzmärkten hat neue Höhen erreicht, wobei technologische Innovationen und geopolitische Entwicklungen eine zentrale Rolle spielen. In diesem Kontext gewinnen strategische Vermögensbewertungen zunehmend an Bedeutung. Diese Bewertungen sind entscheidend, um die Performance von Finanzinstituten zu bestimmen und deren Ratings zu beeinflussen. Ratings sind für Banken und Investmentgesellschaften essenziell, da sie die Kreditwürdigkeit und die Risikoeinschätzung widerspiegeln, was letztlich die Konditionen für Kapitalbeschaffung und Investitionen beeinflusst.

Die globalen Märkte zeigen eine zunehmende Volatilität, die durch politische Ungewissheiten und wirtschaftliche Verschiebungen getrieben wird. Einer der Hauptfaktoren, der die Marktlage prägt, ist der technologische Fortschritt, insbesondere im Bereich FinTech. Neue Technologien ermöglichen effizientere Bewertungen und Analysen von Vermögenswerten, was die Transparenz und Genauigkeit der Finanzberichterstattung erhöht. Dies hat direkte Auswirkungen auf die Ratings, da präzisere Daten zu einer realistischeren Einschätzung der Risiken und Chancen führen.

Zusätzlich zu den technologischen Einflüssen spielen auch regulatorische Änderungen eine wichtige Rolle. Die Einführung strengerer Vorschriften zur Risikobewertung und Kapitalausstattung zwingt Finanzinstitute dazu, ihre Bewertungsstrategien kontinuierlich zu überdenken und anzupassen. Diese regulatorischen Veränderungen zielen darauf ab, die Stabilität des Finanzsystems zu erhöhen und das Vertrauen der Anleger zu stärken.

Analyse von Vermögensbewertungen und deren Einfluss auf Ratings

Strategische Vermögensbewertungen sind ein wesentlicher Bestandteil der Finanzanalyse und haben einen direkten Einfluss auf die Ratings von Finanzinstituten. Eine fundierte Bewertung der Vermögenswerte ermöglicht es Institutionen, ihre finanzielle Gesundheit und den potenziellen ROI (Return on Investment) besser zu verstehen. Dies ist entscheidend, um den Anforderungen der Ratingagenturen gerecht zu werden und ein positives Rating zu erhalten.

Die Bewertung von Vermögenswerten umfasst mehrere Aspekte, darunter die Analyse von Cashflows, Marktbedingungen und zukünftigen Wachstumschancen. Es ist wichtig, sowohl quantitative als auch qualitative Faktoren zu berücksichtigen, um eine umfassende Bewertung zu gewährleisten. Quantitative Analysen konzentrieren sich auf finanzielle Kennzahlen wie die Rendite und das Risiko, während qualitative Analysen die Marktposition und das Management der Institution bewerten.

Ein weiterer wichtiger Aspekt ist die Berücksichtigung von Marktdaten und Trends. Historische Daten bieten wertvolle Einblicke in die Leistung von Vermögenswerten und deren potenzielle Entwicklung. Diese Daten werden häufig in Form von Charts und Diagrammen dargestellt, um Muster und Anomalien zu erkennen, die die Bewertungen beeinflussen können.

Im Folgenden einige der wichtigsten Faktoren, die bei der Vermögensbewertung berücksichtigt werden sollten:

• Marktliquidität: Die Fähigkeit, Vermögenswerte schnell und ohne signifikante Preisnachlässe zu verkaufen.
• Volatilität: Maß für die Schwankungsbreite der Preise eines Vermögenswertes, was zur Risikoabschätzung beiträgt.
• Zinsumfeld: Einfluss der aktuellen Zinssätze auf die Bewertung von festverzinslichen Wertpapieren.

Strategien zur Optimierung von Vermögensbewertungen

Die Entwicklung effektiver Strategien zur Vermögensbewertung erfordert eine Kombination aus technologischer Innovation und fundierter Marktkenntnis. Eine der vielversprechendsten Ansätze ist der Einsatz von Künstlicher Intelligenz (KI) und maschinellem Lernen, um große Datenmengen zu analysieren und präzise Vorhersagen über die Wertentwicklung von Vermögenswerten zu treffen.

Durch den Einsatz von KI können Finanzinstitute Muster und Trends identifizieren, die menschliche Analysten möglicherweise übersehen würden. Dies ermöglicht eine genauere Risikobewertung und verbessert die Entscheidungsfindung. Darüber hinaus können Algorithmen zur Datenanalyse verwendet werden, um die Effizienz von Bewertungsprozessen zu steigern und die Genauigkeit der Ergebnisse zu erhöhen.

Ein weiterer strategischer Ansatz ist die Diversifikation der Vermögenswerte. Durch die Streuung von Investitionen über verschiedene Anlageklassen und geografische Regionen können Risiken minimiert und die Chancen auf eine höhere Rendite verbessert werden. Dies ist besonders wichtig in einem volatilen Marktumfeld, in dem einzelne Vermögenswerte starken Schwankungen unterliegen können.

Zudem spielt die Schweizer Vermögensverwaltung eine entscheidende Rolle bei der Entwicklung von Bewertungsstrategien. Die langjährige Erfahrung und das Fachwissen in der Vermögensverwaltung machen die Schweiz zu einem Vorreiter in der Anwendung innovativer Bewertungsmethoden.

Risikobewertung und deren Einfluss auf Ratings

Eine präzise Risikobewertung ist entscheidend, um die Gesundheit eines Finanzinstituts zu beurteilen und dessen Ratings zu beeinflussen. Die Risikobewertung umfasst die Analyse potenzieller Bedrohungen und Unsicherheiten, die die finanzielle Stabilität beeinträchtigen können. Dazu gehören Marktrisiken, Kreditrisiken und operationelle Risiken.

Marktrisiken beziehen sich auf die potenziellen Verluste aufgrund von Preisänderungen auf dem Markt. Diese Risiken können durch Faktoren wie Zinsänderungen, Wechselkursschwankungen und Rohstoffpreise beeinflusst werden. Kreditrisiken entstehen, wenn Kreditnehmer ihre Verpflichtungen nicht erfüllen können, während operationelle Risiken aus internen Prozessen und Systemen resultieren.

Ein fundierter Ansatz zur Risikobewertung beinhaltet die Verwendung von Szenarioanalysen und Stresstests. Diese Methoden ermöglichen es Finanzinstituten, potenzielle Risiken zu quantifizieren und Strategien zur Risikominderung zu entwickeln. Szenarioanalysen simulieren verschiedene Marktsituationen, um die Auswirkungen auf die Vermögenswerte zu bewerten, während Stresstests extreme Marktbedingungen nachahmen, um die Widerstandsfähigkeit der Institution zu testen.

Die folgende Tabelle zeigt einige der wichtigsten Faktoren, die bei der Risikobewertung berücksichtigt werden sollten:

Die Ergebnisse dieser Analysen haben direkte Auswirkungen auf die Ratings von Finanzinstituten. Eine präzise Risikobewertung verbessert das Verständnis der finanziellen Gesundheit und erhöht die Wahrscheinlichkeit, ein positives Rating zu erhalten. Dies wiederum beeinflusst die Konditionen für Kapitalbeschaffung und Investitionen erheblich.

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Brauckmann skizzierte die Strategie der DZ Bank entlang eines klaren Grundsatzes: Abhängigkeiten reduzieren, Innovation steigern. Dies zeigt sich besonders in der Modelloffenheit der hauseigenen GenAI-Plattform, auf der Lösungen wie der DZ Chat betrieben werden. Die Bank setzt bewusst auf verschiedene Anbieter, um technologische Flexibilität zu sichern und Exit-Strategien jederzeit möglich zu halten. Diese Offenheit schützt nicht nur vor Lock-in-Effekten, sondern erlaubt es auch, stets die besten Modelle und Technologien einzusetzen, ohne langfristig an einen Hyperscaler oder ein proprietäres Ökosystem gebunden zu sein.

Von zentraler Bedeutung ist für Brauckmann die Frage, wo und wie Daten verarbeitet werden. Die DZ Bank verfolgt deshalb eine Cloud-Strategie, die auf Rechenzentren in Europa setzt und die regulatorische wie technologische Souveränität in den Mittelpunkt stellt. Europäische Standorte für Datenhaltung und Compute sind kein politisches Statement, sondern eine geschäftskritische Notwendigkeit, um langfristige Sicherheit, Compliance und Kontrolle zu garantieren. Gleichzeitig erlaubt diese Architektur die konsequente Umsetzung von Exit-Szenarien, sollte sich die Abhängigkeit von einem Cloud-Anbieter technologisch oder geopolitisch als kritisch erweisen.

Das Herzstück dieser Strategie bildet das Zielbild der Virtual Hybrid IT-Infrastructure. Brauckmann beschreibt es als hochstandardisierte, übergreifende Plattform, die Cloud-Umgebungen und eigene Rechenzentren so miteinander verbindet, dass Anwendungen immer dieselbe Umgebung vorfinden – unabhängig davon, wo sie tatsächlich betrieben werden. Die IT bestimmt dynamisch den optimalen Ausführungsort, während die Anwendungen einheitliche Operations- und Runtime-Plattformen nutzen können, basierend auf Containern, virtuellen Maschinen und standardisierten Integrations- und Datenbankdiensten. Zero-Trust-Ansätze sichern die Perimeter, während eine konsolidierte Netzwerkarchitektur die Komplexität reduziert.

Dieses Modell ermöglicht Effizienz durch Arbeitsteilung, Kostenvorteile durch intelligente Steuerung von Compute-Kapazitäten und eine signifikante Verringerung technologischer Komplexität. Die Bank schafft damit eine Infrastruktur, die flexibel skaliert, regulatorisch sauber bleibt und Innovation nicht behindert, sondern beschleunigt.

Besonders eindrücklich wurde Brauckmanns Souveränitätsverständnis im Blick auf den Zahlungsverkehr. Während viele Wettbewerber ihre Infrastruktur an externe Dienstleister ausgelagert haben, ist die DZ Bank bewusst den gegenläufigen Weg gegangen und hat den Zahlungsverkehr zurück ins eigene Haus geholt. Damit setzt sie ein starkes Signal: kritische Kerninfrastruktur gehört in die eigene Verantwortung, weil sie zentrale Grundlage für Stabilität, Sicherheit und Unabhängigkeit ist.

Der Single Euro Payments Area (SEPA) war „ein riesengroßer Schritt hin zu europäischer Souveränität“, so Brauckmann, weil es erstmals gelungen ist, den Zahlungsverkehr im gesamten Euroraum zu vereinheitlichen und damit eine eigenständige, robuste Infrastruktur zu schaffen, die nicht von außereuropäischen Systemen abhängig ist. Indem Überweisungen und Lastschriften in Europa genauso einfach und effizient funktionieren wie nationale Zahlungen, wurde ein Binnenmarkt für Zahlungsdienste geschaffen, der Effizienzgewinne, Wettbewerb und Innovation ermöglicht. SEPA hat die technische Grundlage gelegt, auf der heute Echtzeitverfahren, digitale Identitäten und neue europäische Zahlungslösungen aufbauen können. Vor allem aber hat SEPA gezeigt, dass Europa gemeinsame Standards schaffen kann, die wirtschaftliche Integration vertiefen und die strategische Autonomie stärken – ein Prinzip, das angesichts geopolitischer Spannungen und der Dominanz globaler Tech-Plattformen aktueller ist denn je.

Zum Abschluss wurde deutlich, dass Brauckmann nicht technologische Euphorie predigt, sondern strategische Konsequenz. GenAI, Cloud und moderne Zahlungsverkehrsplattformen sind für ihn keine isolierten Innovationen, sondern Bausteine einer Zukunft, in der Banken nur dann erfolgreich bleiben, wenn sie ihre technologische Basis selbst beherrschen. Die DZ Bank setzt dafür auf Diversifikation, europäische Infrastruktur, klare Governance und eine IT-Architektur, die Wandel nicht nur ermöglicht, sondern voraussetzt. Damit lieferte Brauckmann einen kraftvollen Impuls für die gesamte Branche: Souveränität entsteht nicht durch Abschottung, sondern durch bewusste, strategische Gestaltung technologischer Abhängigkeiten – und durch den Mut, kritische Infrastruktur in die eigene Hand zu nehmen.

Warum Europa einen digitalen Euro braucht, wie eine solche Form digitalen Zentralbankgelds im Alltag funktionieren könnte und welche Rolle Banken künftig in diesem neuen Ökosystem einnehmen werden, darüber sprach Winter mit präziser Klarheit. Ihr Beitrag setzte einen zentralen Akzent im Programm der BankenTech 2025: Er machte deutlich, dass technologische Innovation im Finanzsektor nur dann nachhaltig sein kann, wenn sie auf einem souveränen, stabilen und vertrauenswürdigen Fundament aufbaut – und genau dieses Fundament soll der digitale Euro schaffen.

Souveränität, Effizienz und Resilienz – das sind nach Winter die drei zentralen Schlagworte, die den digitalen Euro begründen. Es soll ein Zahlungsmittel entstehen, das im gesamten Euroraum digital nutzbar ist und auch in Notsituationen funktionsfähig bleibt. Resilienz stand anfangs nicht im Mittelpunkt, rückte jedoch insbesondere durch die baltischen Staaten stärker in den Fokus, die die Offline-Fähigkeit als unverzichtbares Element der Krisenvorsorge betrachten.

Anpassungen werden notwendig sein, unter anderem im Blick auf Drittdienstleister, das sogenannte Wasserfallmodell und das Haltelimit – alles Punkte, über die der EU-Rat noch entscheiden muss. Winter geht jedoch nicht davon aus, dass die EU-Finanzminister ECOFIN-Rat „Wirtschaft und Finanzen“ am 12. Dezember 2025 das Haltelimit bereits in dieser Phase mit einer konkreten Zahl festlegen werden.

Winter erläuterte zudem, dass PayPal seine Banklizenz nicht in gleicher Weise für den Zahlungsverkehr nutzt wie klassische Banken. Für große Technologieunternehmen sei der Erwerb einer Banklizenz in Europa nicht schwierig, betonte sie: „Für uns ist es schwierig, aber nicht für die.“ Zugleich relativierte sie mögliche Veränderungen für Big-Tech-Unternehmen durch die Einführung des digitalen Euro und stellte klar, dass dieser keine radikalen Einschnitte für deren Geschäftsmodelle bedeute.

Der digitale Euro sei nicht einfach ein Verrechnungssystem, betonte Winter. Vielmehr werde der Euro in einer neuen Form herausgegeben. Banken hätten den digitalen Euro zwar nicht von Beginn an begeistert aufgenommen, hätten den Prozess inzwischen jedoch konstruktiv begleitet.

Besonders hervor hob Winter die höhere Privatsphäre im Offline-Modus. Die Bank sehe nur, wie viel Geld vom Konto abgehoben werde, aber nicht, wofür es verwendet wird. Eine begrenzte Form von Anonymität werde damit möglich. In manchen Kreisen sei lange die Ansicht vertreten worden, dass „offline“ niemand brauche. Mittlerweile habe sich jedoch eine spürbare Wertschätzung dafür entwickelt.

Zum Stand des Gesetzgebungsverfahrens erklärte Winter, dass der EU-Abgeordnete Fernando Navarrete Rojas zwar seinen Entwurf zur Positionierung des Parlaments vorgelegt habe, dieser aber noch nicht endgültig sei. Anschließend folge der Trilog, das informelle Verhandlungsverfahren zwischen Europäischem Parlament, Rat und Kommission, das eine politische Einigung beschleunigen soll. Die dort erarbeiteten Kompromisse müssten später noch formell bestätigt werden.

Max Linden, CEO von lemon.markets, und Chris Püllen, CEO von NaroIQ, skizzierten eindrucksvoll, wie stark globale Tech-Konzerne bereits heute zentrale Bausteine der europäischen Wertschöpfung dominieren – von Cloud-Diensten über Social-Media-Plattformen bis hin zu Zahlungstechnologien. Während die sicherheitspolitische Debatte über 5G und Huawei öffentlich geführt werde, bleibe die Diskussion über die Abhängigkeit der Finanzinfrastruktur fast unsichtbar, obwohl sie strategisch ebenso bedeutsam sei.

Linden und Püllen zeigten drei mögliche Zukunftsszenarien für Europas digitale Finanzarchitektur: eine vollständige Dominanz globaler Player, politische Ausschlüsse nicht-europäischer Anbieter oder – im ambitioniertesten Fall – europäische Technologieführerschaft.

Nur das dritte Szenario sichere langfristige digitale Souveränität, Innovationskraft und wirtschaftliche Unabhängigkeit. Wie diese Vision praktisch aussehen kann, erläuterten die Referenten anhand einer Case Study zu NaroIQ. Der ETF-Markt wächst rasant, während klassische Publikumsfonds Marktanteile verlieren. Doch viele Kapitalverwaltungsgesellschaften können mangels moderner digitaler Infrastruktur keine eigenen ETF-Produkte anbieten. Auf ihren häufig veralteten, analogen Systemen lassen sich ETFs schlicht nicht effizient abbilden – ein struktureller Wettbewerbsnachteil, der die Abhängigkeit von wenigen großen, globalen ETF-Anbietern verstärkt.

NaroIQ setzt genau hier an: Das FinTech entwickelt ETF-Infrastruktur “made in Europe”, die es KVGen ermöglicht, auf ihrer bestehenden Systemlandschaft ETF-fähig zu werden. Damit entsteht eine souveräne europäische Alternative, die den Zugang zum ETF-Markt demokratisiert, Innovation fördert und Wettbewerb stärkt.

Der Impuls machte klar, dass die Zukunft nicht nur im sichtbaren Frontend des Bankings entschieden wird, sondern im unsichtbaren Backend – dort, wo Infrastruktur, Effizienz und Kontrolle über Datenströme den Spielraum für Innovation bestimmen. Europas Fähigkeit, eigene Infrastruktur-FinTechs aufzubauen und zu skalieren, wird damit zu einem entscheidenden Faktor für digitale Resilienz und wirtschaftliche Unabhängigkeit.

Binder sprach aus einer doppelten Erfahrung heraus: aus seiner Zeit bei der UniCredit, in der er MidCap-Unternehmen begleitete, und aus seinen Jahren als Gründer des Neo-Family-Office ZEITGEIST GROUP sowie als Managing Director des Venture-Capital-Fonds Zeitgeist X Ventures. Er hat Fintech-Entwicklungen aus nächster Nähe erlebt, an Investments in Bling, Timeless oder UnitPlus mitgewirkt und gleichzeitig die strukturellen Hürden beobachtet, die Privatanleger am Zugang zu privaten Märkten hindern. Aus dieser Erkenntnis entstand NAO – eine Multi-Asset-Plattform, die per App Investitionen ab einem Euro in Private Equity, Venture Capital, Infrastruktur oder Hedgefonds ermöglicht und dafür auf Co-Investments setzt. Das Ziel ist klar: eine Welt institutioneller Anlagemöglichkeiten für alle zugänglich machen, unabhängig vom Vermögen.

Binder erinnerte daran, dass Private Markets in institutionellen Portfolios bereits heute eine dominante Rolle spielen: 44 Prozent ihrer Anlagen sind dort gebunden. Für Privatanleger hingegen waren sie lange nahezu unzugänglich – aufgrund hoher Mindestbeträge, komplexer Strukturen und fehlender technischer Lösungen. Dies hat sich mit dem regulatorischen Rahmen von ELTIF 2.0 grundlegend verändert. Während ELTIF 1.0 noch von hohen Einstiegshürden, komplexen Geeignetheitsprüfungen, strengen Portfolioquoten und begrenzter Flexibilität geprägt war, bringt ELTIF 2.0 deutlich vereinfachte Zugangsvoraussetzungen, eine breitere Palette zulässiger Vermögenswerte, mehr Handlungsspielraum im Portfolioaufbau sowie eine deutlich verbesserte Vertriebsfähigkeit für Retail-Anleger. Die Mindestanforderungen an das investierbare Vermögen und die Beschränkung auf bestimmte Investorengruppen sind entfallen, gleichzeitig lassen die neuen Regeln eine diversifiziertere Struktur, Zwischenliquidität und moderne Fondsmechanismen zu. Für den Markt bedeutet das: Was früher ein Produkt für Wohlhabende war, wird nun massentauglich.

Diese Öffnung verbindet NAO mit einer besonders niedrigen Einstiegsbarriere: dem „Drei-Klick-Einstieg“ in Private Markets. Binder betonte, dass es nicht genügt, lediglich Zugang zu schaffen. Private Markets allein seien nicht die Zukunft; entscheidend sei die richtige Guidance. Anleger benötigen Transparenz, Einordnung, eine klare Navigation durch Anlageklassen, Risiken und Chancen. Genau hier setzt NAO an: Die Plattform verspricht institutionelle Qualität, vollständige Portfoliotransparenz, einen nachweisbaren Track Record des Fondsmanagements, faire und verständliche Kostenstrukturen, technologische Innovation und größtmögliche Flexibilität für Retail-Investoren.

Binder formulierte sein Fazit in einem einfachen Gedanken: Die Demokratisierung der Private Markets funktioniert nur, wenn man deren Qualität, die zuvor wenigen vorbehalten war, mit echter Nutzerorientierung verbindet. Private Markets werden so nicht zu einem Hype, sondern zu einem natürlichen Bestandteil einer modernen Anlegerwelt. Entscheidend sei, dass Menschen nicht nur investieren können, sondern auch verstehen, wie und warum sie investieren. Mit diesem Anspruch positioniert NAO sich als Wegbereiter für eine neue Ära des Retail-Investierens – niedrigschwellig, transparent und qualitativ auf institutionellem Niveau.

Gleich zu Beginn machte Sabrina Flunkert deutlich, dass BNPL und Instant Payments nicht miteinander verwechselt werden sollten: BNPL sei ein völlig anderer Use Case, denn hier gehe es für Kunden oft darum, die Ware zuerst zu prüfen – ob Kleidung richtig sitzt oder Produkte den Erwartungen entsprechen. Instant Payments spielen dagegen eher dann eine Rolle, wenn es um finanzielle Sicherheit im Moment des Kaufs geht – etwa die Frage, ob ausreichend Guthaben auf dem Konto ist. Katja Lehr erinnerte dabei an die deutsche Traditionslösung des Dispokredits, der seit Jahrzehnten eine Art Vorläufer flexibler Zahlungsmodelle darstellt.

Cihan Duezguen betonte die starke Nachfrage nach Instant Payments auch im Zusammenhang mit Ratenkäufen. Händler hätten ein ureigenes Interesse daran, Liquidität sofort zu erhalten – insbesondere in Zeiten wirtschaftlicher Unsicherheit oder knapper Margen. Instant Payments könnten hier ein zentraler Baustein der Abwicklung werden, selbst wenn der Kunde in Raten zahlt.

Moderatorin Elisabeth Atzler warf anschließend die moralische Frage auf, ob es sinnvoll sei, Mode wie Sneaker auf Raten zu kaufen. Gehe es hier noch um Kundennutzen oder mehr um Konsumanreize? Sabrina Flunkert entgegnete, dass sich solche Formen des Konsums meist von selbst regulierten: Eine schlechte Kundenerfahrung – etwa wenn teure Sneaker auf Raten die finanzielle Lage belasten – liege weder im Interesse des Verbrauchers noch des Händlers. Für Anschaffungen wie eine kaputte Spül- oder Waschmaschine hingegen sei Ratenzahlung oft existenziell und absolut nachvollziehbar, fügt Cihan Duezguen hinzu.

Katja Lehr lenkte den Blick auf das kulturelle Umfeld. Sie erzählte von früheren Zeiten, in denen größere Anschaffungen erst dann getätigt wurden, wenn genug Geld gespart war – etwas, das für viele heute nicht mehr realistisch ist. In verschiedenen Ländern sei der Gedanke des Ratenkaufs tief verankert. Entscheidungen basierten dort weniger auf der Frage, ob man sich den vollen Preis leisten kann, sondern darauf, ob die monatliche Rate tragbar ist. Hier brauche es mehr finanzielle Bildung, um Konsumenten zu befähigen, verantwortungsbewusste Entscheidungen zu treffen.

Am Ende waren sich die Panelisten in einem Punkt einig: Der Kunde entscheidet. Händler gestalten ihr Angebot, Verbraucher wählen – und moderne Payment-Lösungen müssen so flexibel sein, unterschiedliche Lebensrealitäten abzubilden. Ob BNPL oder Instant Payment: Beide Modelle werden im Zahlungsverkehr der Zukunft eine Rolle spielen, aber mit klar voneinander abgegrenzten Funktionen und jeweils spezifischem Nutzen.

Holvi wurde genau aus diesem Problem heraus geboren. Die Plattform vereint Geschäftskonto, Buchhaltung, Ausgabenmanagement und E-Invoicing in einem einzigen digitalen Ökosystem – eine integrierte Lösung, die Bürokratie reduziert und Unternehmern Freiraum gibt, sich auf ihr Kerngeschäft zu konzentrieren. Toivonen beschreibt Holvi nicht als Bank im klassischen Sinne, sondern als Betriebsbetriebssystem für Selbstständige, das Finanzprozesse end-to-end automatisiert und administrative Aufgaben so weit wie möglich eliminiert. Besonders prägend sei die Organisationsstruktur von Holvi: Das Unternehmen arbeitet im Wesentlichen mit zwei klar abgegrenzten, hochspezialisierten Teams. Das eine ist vollständig auf regulatorische Anforderungen ausgerichtet und gewährleistet, dass Holvi die hohen europäischen Standards in Compliance, Sicherheit und Zahlungsverkehr erfüllt. Das andere konzentriert sich ausschließlich auf den Kunden, auf Nutzererlebnis, Produktfunktionalität und die kontinuierliche Weiterentwicklung der Services entlang der realen Bedürfnisse von Kleinunternehmen. Diese Balance aus regulatorischer Stabilität und radikaler Kundenzentrierung sei der Kern des Erfolgsmodells, so Toivonen.

In der Diskussion wurde deutlich, dass KMUs heute weit mehr erwarten als ein funktionierendes Konto oder eine Kreditlinie. Sie wünschen sich digitale Services, die in ihren täglichen Geschäftsablauf integriert sind, Transparenz bieten, Routineaufgaben automatisieren und den administrativen Aufwand spürbar reduzieren. Genau diese Lücke schließen neue Anbieter wie Holvi, indem sie traditionelle Bankleistungen mit Tools aus Buchhaltung, Steuer, Zahlungsverkehr und Liquiditätsmanagement verschmelzen. Toivonen machte klar, dass modernes SME Banking vor allem ein Produkt- und Technologieproblem ist: Wer die fragmentierte Toollandschaft kleiner Unternehmen zusammenführt, gewinnt ihr Vertrauen und langfristige Bindung.

Der Fireside Chat zeigte, wie stark sich der Markt für Unternehmenskunden wandelt. Klassische Banken bleiben wichtige Partner, doch spezialisierte Digitalanbieter setzen neue Standards – insbesondere bei Bedienkomfort, Integrationsfähigkeit und Prozessautomatisierung. Toivonens Botschaft war unmissverständlich: Die Zukunft des KMU-Bankings gehört jenen, die Komplexität reduzieren und die Bedürfnisse kleiner Unternehmen wirklich verstehen. Holvi sieht sich genau an dieser Schnittstelle und will damit die Art und Weise verändern, wie Selbstständige und KMUs in ganz Europa ihre Finanzen organisieren.