Digitale Kundennähe und Contextual Banking

Von Dr. Oliver Everling | 3.Dezember 2025

Auf der Handelsblatt Konferenz BankenTech 2025 erläuterte Dr. Stefanie Auge-Dickhut vom Business Engineering Institute St. Gallen, wie digitale Kundennähe und Contextual Banking in der Praxis funktionieren und welche tiefgreifenden Veränderungen Banken dafür bewältigen müssen. Aus der wissenschaftlichen Perspektive, angereichert mit zahlreichen Praxisbeispielen, zeigte sie, dass Digital Banking längst über funktionale Services hinausgeht: Kunden erwarten heute kontextbezogene Unterstützung, eingebettet in ihre alltäglichen Situationen, nicht mehr nur in klassischen Bankmomenten. Contextual Banking bedeutet, dass Finanzdienstleistungen dann und dort auftauchen, wo sie gebraucht werden, sei es beim Online-Shopping, bei der Wohnungs- oder Mobilitätssuche, bei Finanzentscheidungen im Familienalltag oder in Unternehmensprozessen. Diese Form der integrierten Kundennähe fordert Banken heraus, ihre Daten, Prozesse und Technologieplattformen neu zu denken und stärker zu vernetzen.

Auge-Dickhut betonte jedoch, dass technologische Exzellenz nicht ausreicht. Mit ihrem Satz „Culture eats Strategy for Breakfast and Technology for Lunch“ fasste sie den Kern ihrer Forschung und Erfahrung zusammen: Die besten Strategien und modernsten Technologien verpuffen, wenn die kulturellen Voraussetzungen fehlen. Gemeint ist damit, dass eine Organisation nur dann erfolgreich digital transformieren kann, wenn sie eine offene, lernorientierte, kollaborative und kundenzentrierte Kultur etabliert. Technologie ist ein Werkzeug, doch ohne Mut zum Experiment, ohne Fehlerlernkultur, ohne bereichsübergreifendes Denken und ohne echte Kundenausrichtung bleibt sie wirkungslos. Eine innovationsfreundliche Kultur schafft erst den Raum, in dem Kontextdaten sinnvoll genutzt, KI-Modelle produktiv eingesetzt, Partnerschaften aufgebaut und neue Geschäftsmodelle ausprobiert werden können.

In ihrem Vortrag zeigte sie anhand aktueller Forschungsprojekte, wie Banken Cultural Readiness messbar machen und wie sich organisationale Rahmenbedingungen so gestalten lassen, dass Teams neue digitale Services entwickeln können. Entscheidend sei, Mitarbeitenden Vertrauen und Handlungsspielräume zu geben, starre Strukturen aufzubrechen und einen gemeinsamen Purpose zu schaffen, der Kundennähe in den Mittelpunkt stellt. Culture, Strategy und Technology greifen dabei ineinander, doch die Kultur ist der stärkste Treiber, weil sie bestimmt, wie eine Organisation mit Strategie und Technologie umgeht. Auge-Dickhut machte deutlich, dass Contextual Banking kein rein technisches Thema ist, sondern eine Transformation, die in Köpfen und Verhalten beginnt.

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Quantum, KI und DLT: Die Innovationsagenda der nächsten Finanzmarkt-Generation

Von Dr. Oliver Everling | 2.Dezember 2025

Auf der Handelsblatt Tagung BankenTech 2025 präsentierte das TechQuartier gemeinsam mit drei ausgewählten Startups einen Blick in die technologische Zukunft des Finanzsektors. Die Session „Startup Pitches: Quantum, AI & DLT“ stellte Entwicklungen vor, die in den kommenden Jahren grundlegende Umbrüche auslösen könnten. Moderiert von Philip Viertel, Innovation Manager des Frankfurter TechQuartiers, zeigte die Runde, wie rasant sich die Innovationslandschaft bewegt und wie wichtig die Verzahnung von Finanzindustrie, Forschung und Regulierung geworden ist.

Viertel stellte das FinTech Hub Frankfurt vor: Es gilt als eines der zentralen Innovationsökosysteme für Finanztechnologie in Europa und vereint in einzigartiger Weise die Nähe zu Banken, Aufsicht, Wissenschaft und Startups. Getragen von einer lebendigen Community und institutionellen Ankern wie der Deutschen Bundesbank, der EZB, zahlreichen internationalen Banken, Beratungen und Tech-Unternehmen, bietet der Standort ein Umfeld, in dem neue Finanztechnologien nicht nur entwickelt, sondern auch direkt in die Praxis überführt werden können. Im Mittelpunkt stehen Coworking-Spaces, Acceleratoren, Forschungskooperationen und Netzwerkformate, die Gründern Zugang zu Kapital, Kunden und regulatorischer Expertise verschaffen. Durch Initiativen wie das TechQuartier hat sich Frankfurt zu einem Hub entwickelt, der Innovation skalierbar macht – von der frühen Ideenphase bis zur Integration in das operative Geschäft großer Finanzinstitute. Diese enge Verzahnung von Startup-Dynamik und institutioneller Stärke macht den Standort zu einem Motor für Zukunftstechnologien wie KI, DLT und Quantencomputing.

Niklas Hegemann, Co-Founder von JoS QUANTUM, eröffnete die Reihe mit einem Einblick in den Weg hin zu relevanten Quantencomputing-Anwendungen im Finanzsektor. Hegemann, Physiker und Ökonom mit Wurzeln in der Hochenergieforschung am DESY und langjähriger Erfahrung im Banken-Consulting, skizzierte den aktuellen Stand der Technik: echte Quantenüberlegenheit im Finanzsektor existiert zwar noch nicht, doch die Entwicklungsdynamik sei enorm. Banken müssten sich bereits heute „quantum-ready“ machen – organisatorisch, technologisch und strategisch. Potenziale liegen in der Optimierung komplexer Portfolios, der Risikomodellierung, dem Pricing strukturierter Produkte oder der Simulation extremer Marktereignisse. Hegemann betonte, dass die Frage nicht sei, ob Quantencomputing relevant werde, sondern wie schnell Finanzinstitute Kompetenzen aufbauen, um die Technologie produktiv nutzen zu können.

Mit Darren Douglas, CEO und Gründer von Regsearch AI, rückte anschließend ein Thema in den Mittelpunkt, das angesichts der EU-Regulierung zur KI-Transformation besondere Dringlichkeit hat: Responsible AI. Douglas, seit fast zwei Jahrzehnten im europäischen Risikomanagement und in der Compliance-Beratung tätig und als Ambassador für Responsible AI eng in regulatorische Entwicklungen eingebunden, erläuterte, warum statische Modelle für Risiko- und Compliance-Prozesse nicht mehr ausreichen. Finanzinstitute stehen vor der Herausforderung, KI sicher, transparent und nachvollziehbar einzusetzen. Regsearch AI entwickelt dafür Systeme, die Risiko- und Compliancefunktionen dynamischer, kontinuierlicher und KI-gestützt überwachen – von AML/CFT über DORA und GDPR bis zum EU AI Act. Douglas zeigte, wie eingebettete Assurance und KI-basierte Kontrollmechanismen schon heute menschliche Entscheidungsprozesse skalieren und Risiken minimieren können, ohne Innovation auszubremsen.

Den Abschluss bildete Michael Duttlinger, CEO und Co-Founder von Cashlink, Europas führender token-basierter Kapitalmarkt-Infrastruktur. Duttlinger, seit Jahren ein zentraler Treiber der DLT-Entwicklung in Deutschland und der EU, zeigte, wie Distributed-Ledger-Technologie den Kapitalmarkt 2.0 vorbereitet. Während Kryptowährungen und Stablecoins längst im Bankensektor angekommen sind, steht nun der nächste große Schritt bevor: der vollständig digitale, tokenisierte Kapitalmarkt. Duttlinger erklärte, dass das regulatorische Fundament – insbesondere durch die EU-DLT-Pilotverordnung – gelegt sei und Banken nun beginnen, skalierbare Anwendungsfälle zu entwickeln. DLT ermöglicht effizientere Abwicklungsprozesse, kürzere Time-to-Market-Zyklen, Fractional Ownership und eine radikale Vereinfachung von Emission, Handel und Custody digitaler Wertpapiere. Als mehrfacher FinTech-Germany-Award-Gewinner betonte er, dass Europa jetzt die Chance habe, mit regulierten, interoperablen Infrastrukturen eine globale Vorreiterrolle einzunehmen.

Nach jedem Pitch war das Publikum eingeladen, kritisch nachzufragen und mit den Startups in Diskussion zu gehen. Dieser Dialog zwischen Innovatoren, etablierten Banken und Regulatorik machte die Session zu einem der lebendigsten Programmpunkte noch am Ende des ersten Konferenztages. Die Vielfalt der Themen – von Quantencomputing über verantwortungsvolle KI bis hin zu DLT-basierten Kapitalmärkten – spiegelte eindrucksvoll wider, wie tief der technologische Wandel reicht und wie stark er die Finanzindustrie der kommenden Jahre prägen wird.

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Agentic AI: Kein Add-on, sondern das neue Fundament des Bankings

Von Dr. Oliver Everling | 2.Dezember 2025

Auf der Handelsblatt Tagung BankenTech 2025 skizzierte Eugen Ensinger, Associate Partner bei Wavestone, eine Zukunft des Bankings, in der Agentic AI nicht länger ein Zusatzmodul, sondern das tragende Betriebssystem der gesamten Finanzindustrie ist. Ensinger ordnete diese technologische Entwicklung in eine historische Linie ein: von der Filialbank der Nachkriegszeit über Online-Banking ab 1995, Mobile Banking seit 2010 bis zu den ersten Conversational Interfaces ab 2016. Jeder dieser Schritte hat die Rolle der Bank grundlegend verändert – doch keiner so tiefgreifend wie der Übergang zu Agentic AI.

Agentic AI bedeutet nicht einfach klügere Chatbots, sondern die Fähigkeit autonomer Systeme, Aufgaben selbstständig auszuführen. Während klassische GenAI Antworten generiert, planen Agentic Systeme eigenständig mehrschrittige Abläufe, ziehen Kontext heran, wählen geeignete Werkzeuge aus, orchestrieren Prozesse kontinuierlich und beziehen bei Bedarf Menschen ein, um komplexe Fragestellungen zu lösen. Ensinger beschreibt dies als Zusammenspiel aus Ziel, Regeln, Kontext, Werkzeugen und einer KI, die schlussfolgert, entscheidet und ausführt. Die Entwicklung befinde sich aber erst am Anfang: Heute dominieren noch einfache Tool-Aufrufe und Einzelschritt-Reaktionen. Die nächsten Stufen reichen von mehrschrittiger Planung über die Orchestrierung ganzer Agentennetzwerke bis hin zu autonomer, selbstoptimierender KI, die im Hintergrund kontinuierlich arbeitet.

Für Banken markiert dieser Wandel den Sprung vom reaktiven Transaktionsanbieter zum proaktiven Lebenspartner. Agentic AI ermöglicht Dienstleistungen, die heute kaum vorstellbar scheinen: Ein System, das nicht nur auf Kundenanfragen reagiert, sondern finanzielle Bedürfnisse antizipiert, passende Optionen vorschlägt, Schritte automatisiert vorbereitet und nur dann ein menschliches Gespräch initiiert, wenn es wirklich notwendig ist. Statt Formularen entstehen dialogbasierte Prozesse, die sich wie natürliche Interaktionen anfühlen. Ensinger zeigte in einer Live-Demonstration per Video, wie ein persönlicher Dialog mit einer KI künftig aussehen kann – ein Assistent, der versteht, nachfragt, plant und ausführt.

Diese Vision prägt auch die Erwartungen an das Banking im Jahr 2030. Kommunikation ersetzt Formulare, proaktive Vorschläge ersetzen reaktive Services. Eine Bank wird zum kontinuierlichen Begleiter, der steuerrelevante Daten zusammenträgt, Spar- und Investitionspläne ausarbeitet, Liquiditätsbedarfe vorhersieht oder auf veränderte Lebenssituationen hinweist – ohne dass der Kunde selbst starten muss. All dies setzt Vertrauen voraus, weshalb Ensinger betont, dass Agentic AI nicht nur autonom, sondern auch persönlich und glaubwürdig sein muss.

Der Wandel ist aus seiner Sicht technologisch wie gesellschaftlich unvermeidbar. Die Geschwindigkeit der KI-Entwicklung, steigende Erwartungen an Personalisierung und intuitive Interaktion, Talentknappheit in vielen Fachbereichen sowie regulatorische Anforderungen an Effizienz und Transparenz schaffen einen Transformationsdruck, dem Banken sich nicht entziehen können. Die zentrale Frage sei daher nicht, „ob“ Agentic Banking kommt, sondern „wann“ – und Ensingers Antwort ist eindeutig: Jetzt ist der richtige Zeitpunkt, weil die Grundlagen erstmals reif genug sind, um skalierbare Produktivsysteme zu bauen.

Agentic AI wird damit zu mehr als einer Innovation. Sie wird zur neuen Infrastruktur des Bankings, zu einem Fundament, das Rollen, Wertschöpfungsketten und die Beziehung zwischen Bank und Kunde neu definiert.

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Private Banking für alle: Wie die DKB mit GenAI das Nutzererlebnis neu definiert

Von Dr. Oliver Everling | 2.Dezember 2025

Der Praxisbericht von Torsten Nahm, Head of Data Science der DKB, zeigt auf der Handelsblatt Tagung BankenTech 2025 eindrucksvoll, wie konsequent die Bank GenAI einsetzt, um ein neues digitales Nutzererlebnis zu schaffen – und ihre Vision umzusetzen, die schnellste und kundenzentrierteste Bank Deutschlands zu werden. Statt auf langwierige Entwicklungszyklen zu setzen, entschied sich die DKB bewusst für einen Minimum-Viable-Product-Ansatz. Ende April 2024 ging der erste GenAI-Chatbot in Produktion, mit klarer Priorität: schnell an realen Kundeninteraktionen zu lernen. Anfangs wurde er noch überwiegend per Stichworten genutzt, doch durch das systematische Nachschärfen der Wissensbasis konnte das Team die Qualität der Antworten rasch steigern.

Schon der frühe MVP konnte allgemeine Fragen zu Produkten und Services beantworten. Seit Juli 2024 ist der Chatbot in der Lage, kundenspezifische Daten wie Kontostände oder individuelle Produktinformationen einzubeziehen. Im November 2024 kam eine dialoggesteuerte Gesprächsführung hinzu, die Kundinnen und Kunden aktiv leitet und den Ausstieg in andere Servicekanäle intelligent anbietet. Seit Juni 2025 ermöglichen integrierte Deep Links per Button den direkten Übergang in Antragsstrecken – ein entscheidender Schritt, um aus Beratung echte Interaktion und schließlich Transaktion zu machen. Heute verarbeitet der Chatbot rund 10.000 Sessions pro Tag und hat bereits mehr als 2,5 Millionen Konversationen geführt. Die Lösungsquote von etwa 80 Prozent zeigt, wie stark der Ansatz skaliert. Und selbst dort, wo der Chatbot an den Kundenservice übergibt, sind Zufriedenheit und First Contact Resolution höher als vorher – ein Beleg dafür, dass menschlicher Service durch intelligente Vorqualifizierung profitiert.

Mit dem nächsten technologischen Sprung, Agentic AI, öffnet die DKB die Tür zu einer völlig neuen Form der digitalen Finanzbegleitung. Während klassische GenAI auf konkrete Anweisungen reagiert, arbeitet Agentic AI zielorientiert: Das Modell plant eigenständig, führt Aktionen aus, sammelt Informationen, validiert Ergebnisse und optimiert den Lösungsweg. Damit entsteht die Grundlage für einen persönlichen digitalen Finanzagenten, der Aufgaben übernimmt, die bislang menschlicher Beratung vorbehalten waren. Der im Rahmen eines Hackathons entwickelte Prototyp zeigt bereits, wie weitreichend die Potenziale sind. Kunden könnten den Agenten etwa beauftragen, alle steuerrelevanten Transaktionen des Jahres zusammenzustellen oder eine individuell kuratierte Finanzübersicht zu erstellen.

Nahms Vision ist klar: Mit GenAI und Agentic AI entsteht eine Form von „Private Banking für alle“ – personalisiert, proaktiv, datenreich und in Echtzeit verfügbar. Die DKB demonstriert damit eindrucksvoll, wie sich moderne KI nicht nur effizient operationalisieren lässt, sondern das Banking-Erlebnis grundlegend transformiert.

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Von der KI-Strategie zum Use Case im digitalen Banking

Von Dr. Oliver Everling | 2.Dezember 2025

Die Diskussionsrunde „KI operationalisieren: Von der Strategie zum Use Case im digitalen Banking“ zeigt auf der Handelsblatt Tagung BankenTech 2025, wie weit Banken inzwischen beim Einsatz künstlicher Intelligenz sind – und wie groß gleichzeitig die Herausforderungen bleiben, wenn aus Ideen skalierbare, regulatorisch belastbare Lösungen werden sollen. Dr. Christoph Auerbach von der NORD/LB, Dr. Carsten Esbach von BNP Paribas und Christoph Rabenseifner von der Deutschen Bank bringen drei unterschiedliche Perspektiven zusammen: die operativ-prozessuale Sicht, die internationale Konzernperspektive und die innovationsgetriebene Produkt- und Strategieseite. Gemeinsam zeichnen sie ein Bild davon, wie Banken KI nicht nur ausprobieren, sondern in ihren operativen Alltag integrieren.

Ein zentrales Thema der Runde ist die Frage, wie KI so operationalisiert werden kann, dass sie sicher, skalierbar und effizient bleibt. Die Teilnehmenden betonen, dass Modellrisikomanagement, Datenqualität, Governance und Transparenz der Entscheidungen inzwischen ebenso wichtig sind wie die technische Exzellenz der Modelle selbst. Banken können es sich nicht leisten, KI als Experimentierfeld zu behandeln; sie müssen regulatorische Vorgaben wie DORA, EBA-Leitlinien oder die Anforderungen an Modellvalidierung von Beginn an mitdenken. Erfolgreiche KI-Einführungen entstehen daher aus einem integrierten Ansatz, der Technologie, Risiko, Fachabteilungen und Compliance eng verzahnt.

Besonders spannend wird es bei der Frage nach Use Cases, die heute bereits echten Mehrwert liefern. Beispiele sind automatisierte Dokumentenverarbeitung, KI-gestützte Kundeninteraktion, smarte Workflows im Kreditprozess, Betrugsprävention, Liquiditätsprognosen oder verbesserte Risikomodelle. Entscheidend ist, dass der Sprung vom Prototypen in den Produktivbetrieb gelingt – ein Schritt, der erfahrungsgemäß weniger an der Technologie scheitert als an der Datenpipeline, an fehlender Verantwortlichkeit, an überkomplexen Prozessen oder an einer unklaren Skalierungsstrategie. Erfolgreiche Projekte zeichnen sich dadurch aus, dass sie früh Nutzen stiften, messbare KPIs besitzen und über eine klare End-to-End-Verantwortung verfügen.

KI hilft, Kunden Zugang zu Produkten zu verschaffen, die diesen vorher nicht hatten. Auch die Retailisierung des Firmenkundengeschäfts werde sich beschleunigen. Die Diskutanten machen deutlich, dass Schwierigkeit aber dort entsteht, wo die Erwartungen überhöht sind, die Fachbereiche nicht ausreichend eingebunden wurden oder KI als reine IT-Frage betrachtet wird. Erfolgreiche Projekte setzen hingegen auf ein tiefes Verständnis der Geschäftsprozesse, iterative Entwicklung, gemeinsame Entscheidungswege und die Fähigkeit, frühzeitig regulatorische Anforderungen zu integrieren. Zudem braucht es eine Kultur, die Experimente zulässt, aber gleichzeitig strukturiert evaluiert und priorisiert.

Mit der Einführung von GenAI und Agentic AI verändern sich die Arbeitsweisen in den Fachabteilungen noch einmal grundlegend. Aufgaben im Kundenservice, in der Marktfolge, im Risikomanagement oder in der Analyse werden schneller, datenreicher und stärker automatisiert. Mitarbeitende werden entlastet und können sich auf wertschöpfende Tätigkeiten konzentrieren, doch gleichzeitig entstehen neue Anforderungen an Kompetenzprofile, Governance und Qualitätssicherung. Die Runde macht deutlich, dass KI nicht nur Prozesse transformiert, sondern auch Rollen, Verantwortlichkeiten und das Zusammenwirken zwischen Mensch und Maschine neu definiert.

Insgesamt zeigt die Diskussion, dass KI in Banken längst kein Zukunftsthema mehr ist, sondern ein betriebswirtschaftlicher Hebel, der Effizienz, Qualität und Kundenerlebnis tiefgreifend verändert. Die Herausforderung besteht nicht darin, KI zu entwickeln, sondern darin, sie in der ganzen Organisation wirksam zu machen – sicher, skalierbar und mit echtem Nutzen für Kunden und Mitarbeitende.

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Treasury im Wandel: KI formt Transaction Banking weltweit neu

Von Dr. Oliver Everling | 2.Dezember 2025

Im Fireside Chat „Treasury im Wandel: Wie Künstliche Intelligenz einen beispiellosen Umbruch vorantreibt“ führt Stefanie Auge-Dickhut ein tiefgehendes Gespräch mit Marion Reuter, Head of Transaction Banking UK & Europe bei Standard Chartered. Reuter bringt mehr als 25 Jahre internationale Erfahrung aus Europa, Asien, Afrika und dem Nahen Osten mit und gewährt einen seltenen Einblick in die globalen Unterschiede beim Einsatz von KI im Treasury- und Transaction-Banking-Umfeld.

Reuter beschreibt zunächst den Status quo: KI wird weltweit sehr unterschiedlich genutzt, und diese Unterschiede lassen sich nicht allein durch regulatorische Rahmenbedingungen erklären. In Asien und im Nahen Osten ist die Geschwindigkeit der Implementierung deutlich höher, innovative Anwendungen kommen schneller in die Praxis und technologische Experimente sind stärker akzeptiert. Europa dagegen geht zurückhaltender vor, mit einem ausgeprägten Fokus auf Risiken, Datenschutz und regulatorische Konformität. Diese Vorsicht sei einerseits ein Schutz, andererseits ein Wettbewerbsnachteil, weil sie die Adoptionsgeschwindigkeit reduziert. Reuter betont, dass Europa zu wenig in KI-Talente investiert habe und nun aufholen müsse, um im globalen Wettbewerb bestehen zu können.

Auge-Dickhut hakt nach und fragt nach den kulturellen Faktoren, die diese Unterschiede prägen. Reuter erklärt, dass Mentalität, Offenheit, Innovationsfähigkeit und die Dynamik der lokalen Märkte wesentlich beeinflussen, wie KI wahrgenommen und eingesetzt wird. Asiatische Gesellschaften wachsen technologisch anders auf und haben eine höhere Affinität zu digitalen Lösungen, während Europa stärker von kritischer Reflexion und datenschutzrechtlichen Erwartungen geprägt ist. Auch Führungsstile unterscheiden sich: In ihren asiatischen Teams etwa werden Manager durch US-Universitäten online weitergebildet, um global einheitliche Fähigkeiten aufzubauen.

Besonders wichtig ist für Reuter das Konzept einer human-led AI. KI sei kein Ersatz für Menschen, sondern ein Werkzeug, das menschliche Entscheidungen und Prozesse stärkt. Beispiele aus dem Transaction Banking zeigen dies deutlich: KI-gestützte Mustererkennung in der Transaktionsüberwachung hat „false positives“ drastisch reduziert und damit Effizienz und Präzision erhöht. Auch in der Dokumentenprüfung hat KI entscheidende Fortschritte ermöglicht. Dennoch bleibe der Mensch zentral, insbesondere in der Überprüfung von Modellen, der Sicherstellung ethischer Nutzung und der kontinuierlichen Weiterentwicklung von Prüfmechanismen. Auch in Hongkong und Singapur werde an klaren ethischen Leitlinien für KI gearbeitet – ein Zeichen dafür, dass schnelles Wachstum und verantwortungsvolle Nutzung sich nicht ausschließen müssen.

Reuter weist zudem darauf hin, dass eine globale Bank wie Standard Chartered nicht einseitig von einzelnen Hyperscalern abhängig sein kann. Vielfalt bei Technologiepartnern sei notwendig, um Resilienz, Flexibilität und regionale Anforderungen zu gewährleisten. KI werde in jedem Markt anders eingesetzt, und genau in dieser Vielfalt liege eine Stärke, wenn sie strategisch genutzt wird.

Das Gespräch macht deutlich, wie tiefgreifend KI das Treasury verändert: Operativ durch effizientere Prozesse, strategisch durch neue Entscheidungslogiken und kulturell durch veränderte Erwartungen an Führung, Talente und Geschwindigkeit. Reuter beschreibt einen globalen Umbruch, der längst begonnen hat – und in dem Europa nur dann mithalten kann, wenn es den Mut findet, schneller zu werden, ohne seine Stärken in Ethik, Datenschutz und Risikobewusstsein aufzugeben.

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Tradition trifft Disruption: Der Weg zur Neo-Privatbank

Von Dr. Oliver Everling | 2.Dezember 2025

Im Interview „Tradition trifft Disruption: Wie Banken den Innovationssprung schaffen“ bringt Stefanie Auge-Dickhut auf der Handelsblatt Tagung BankenTech 2025 zwei Perspektiven zusammen, die auf den ersten Blick kaum unterschiedlicher sein könnten: die einer Fintech-Seriengründerin und die eines Vorstandssprechers einer der ältesten Privatbanken Deutschlands. Doch gerade diese Gegensätze machen das Gespräch zwischen Jessica Holzbach und Ingo Mandt von der Fürstlich Castell’schen Bank zu einem eindrucksvollen Beispiel dafür, wie Tradition und Innovation sich gegenseitig befruchten können.

Holzbach schildert aus ihrer Startup-Erfahrung, wie entscheidend das richtige Team für den Erfolg junger Unternehmen ist. Geschwindigkeit, Anpassungsfähigkeit und ein pragmatischer Umgang mit Risiken seien grundlegende Voraussetzungen, um schnell zu ausreichenden Umsätzen zu kommen – die Währung, die im Startup-Ökosystem über das Überleben entscheidet. Banken hingegen lebten in einem völlig anderen Zeithorizont. Entscheidungen müssen fundiert sein, regulatorische Anforderungen sind hoch, und selbst einfache Schritte wie das Nachholen von Kundengenehmigungen in einer traditionsreichen Privatbank erfordern viel Geduld und präzise Prozesse. Gerade in älteren Häusern sei die Historie ein Schatz, aber manchmal auch ein Hindernis, das modernisiert werden müsse.

Ingo Mandt beschreibt, wie die Fürstlich Castell’sche Bank diesen Spagat zwischen Jahrhunderten gewachsener Tradition und dem Anspruch an moderne Exzellenz meistert. Er plädiert für eine klare Vision, die beide Welten verbindet, und führt die Idee der Neo-Privatbank ein: eine Bank, die ihre historische Identität nicht abstreift, sondern weiterentwickelt. Die Neo-Privatbank ist für Mandt ein Haus, das die persönliche Beziehung, Diskretion und Stabilität einer klassischen Privatbank mit den digitalen Fähigkeiten, der Geschwindigkeit und der Kundenzentrierung moderner Fintechs kombiniert. Es geht nicht um Disruption im Sinne eines radikalen Bruchs, sondern um eine Weiterentwicklung, bei der Technologie die traditionelle Beratung stärkt und erweitert.

Auge-Dickhut gelingt es, im Gespräch herauszuarbeiten, wie eng kulturelle Fragen, technologische Modernisierung und die Fähigkeit zum Wandel miteinander verwoben sind. Holzbach macht deutlich, wie Banken vom agilen Mindset der Startups lernen können, während Mandt zeigt, welche Stärken etablierte Häuser in diese Partnerschaft einbringen: Vertrauen, ein stabiles Geschäftsmodell und jahrhundertelange Kundennähe. Zusammen entsteht ein Bild davon, wie Banken den Innovationssprung schaffen können – nicht durch das Kopieren von Startups, sondern durch eine bewusste Verbindung aus Tradition, moderner Technologie und einer Kultur, die Veränderungen nicht fürchtet, sondern gestaltet.

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Wie Decision Intelligence das Banking neu definiert

Von Dr. Oliver Everling | 2.Dezember 2025

Martin Wiersch zeigt in seinem „Vortrag Smarter Decisions, Better Outcomes: The Power of Decision Intelligence Platforms“ auf der Handelsblatt Tagung BankenTech 2025 eindrucksvoll, wie sehr der Erfolg moderner Unternehmen von der Qualität ihrer Entscheidungen abhängt – und wie stark sich diese Qualität durch Decision Intelligence steigern lässt. Er beginnt mit einem alltäglichen Beispiel: dem Frühstück. Viele Entscheidungen werden intuitiv getroffen, ohne dass wir merken, wie komplex sie eigentlich sind. FICO dagegen beschäftigt sich mit der mathematischen Optimierung solcher Entscheidungssituationen im großen Maßstab. So sorgt etwa intelligente Prognosetechnologie dafür, dass Produkte bei Handelsunternehmen wie Amazon bereits im Lieferwagen liegen, bevor der Kunde sie überhaupt bestellt hat.

Wiersch überträgt diesen Gedanken auf Banken und deren Kundinnen und Kunden. Er zeigt anhand aktueller Daten, wie wechselbereit Kunden geworden sind: 50 Prozent besitzen zwei oder drei Bankkonten, 40 Prozent nur eines, aber 32 Prozent haben in den vergangenen Jahren ihre Hauptbank gewechselt. Für 74,5 Prozent ist die Customer Experience genauso wichtig wie Produkte oder Services. Der Grund dafür liegt für Wiersch auf der Hand: Menschen wünschen sich das digitale Äquivalent des Tante-Emma-Ladens – ein personalisiertes Erlebnis, bei dem ihre Bedürfnisse erkannt und passende Angebote gemacht werden.

Hier setzt Decision Intelligence an. Sie verbindet Daten, statistische oder KI-basierte Modelle, Features, Wissen und operative Leistungskennzahlen zu einer integrierten digitalen Entscheidungslogik. Während menschliche Entscheidungen weiterhin notwendig bleiben – geprägt von Erfahrung, Strategie, Marktverständnis und Kontext –, sorgt KI für Präzision, Schnelligkeit und Skalierbarkeit. Decision Intelligence kombiniert somit menschliches Können und künstliche Intelligenz zu einem System, das bessere, nachvollziehbare und konsistente Entscheidungen ermöglicht. Wiersch verweist dabei auf das berühmte Zitat von George Box aus dem Jahr 1976: „All (statistical) models are wrong, some are useful.“ Für ihn ist entscheidend, Modelle so zu nutzen, dass sie optimalen geschäftlichen Nutzen erzeugen.

Er erläutert, dass viele Banken heute noch in linearen, voneinander getrennten Silos entscheiden – im Kreditneugeschäft, im Forderungsmanagement, im Kundenmanagement, in der Kundenansprache, in der Betrugsprävention oder beim Onboarding. Eine moderne Decision-Intelligence-Plattform durchbricht diese Silos, indem sie ein dynamisches Kundenprofil erzeugt, das in allen Use Cases genutzt wird und so Kohärenz, Geschwindigkeit und Personalisierung ermöglicht. Entscheidungen werden dadurch skalierbarer, präziser und transparenter.

Wiersch zeigt am Beispiel der FICO-Plattform, wie datengetriebene und automatisierte Entscheidungen bessere Geschäftsergebnisse erzielen – vom präziseren Risikomanagement über effizientere Kreditvergabe bis hin zu personalisiertem Kundenservice. Für ihn verändern Decision-Intelligence-Plattformen grundlegend, wie Organisationen menschliche und künstliche Intelligenz kombinieren, um jeden Entscheidungsprozess smarter zu machen und damit kontinuierlich bessere Ergebnisse zu erzielen.

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M&A: Warum der COO zum Architekten erfolgreicher Integration wird

Von Dr. Oliver Everling | 2.Dezember 2025

Die Handelsblatt Tagung BankenTech widmet sich seit Jahren den entscheidenden Fragen der technologischen Transformation im Finanzsektor, und im Gespräch M&A im Banking: Die Rolle des COO bei der Harmonisierung von Prozessen, Kultur und Technologie wird eines der komplexesten Themen der Branche beleuchtet. Im Interview erläutert Veronika Missbichler, Chief Operating Officer von Teylor, warum gerade COOs beim Zusammenführen von Unternehmen eine Schlüsselfunktion einnehmen und wie tiefgreifend der Wandel ist, der sich hinter den üblichen Begriffen wie Integrationsmanagement oder Prozessharmonisierung verbirgt.

Missbichler macht deutlich, dass M&A im Banking weit mehr ist als die Zusammenführung von Bilanzen. Es geht um Strukturen, Abläufe und IT-Landschaften, die oft historisch gewachsen und stark verästelt sind. Der COO trägt dabei die Verantwortung, diese komplexen Systeme aufeinander abzustimmen, Redundanzen zu reduzieren und Synergien nicht nur auf dem Papier, sondern im operativen Alltag zu realisieren. Das bedeutet, Prozesse so zu gestalten, dass sie skalierbar, effizient und technologisch zukunftsfähig sind. Die Integration moderner Plattformen, Cloud-Architekturen und datengetriebener Entscheidungslogiken spielt dabei eine zentrale Rolle, weil sie letztlich bestimmt, ob ein fusioniertes Unternehmen seine Ziele in Geschwindigkeit, Kostenstruktur und Servicequalität tatsächlich erreicht.

Ein ebenso entscheidender Faktor ist für Missbichler die kulturelle Integration. Meist fehle am Anfang Vertrauen, denn die Befürchtungen sind groß. M&A-Projekte scheitern häufig nicht an der Technik, sondern an Menschen, Erwartungen und unausgesprochenen Konflikten. Der COO müsse daher Brücken bauen: zwischen Teams, die unterschiedlich arbeiten; zwischen Mindsets, die aus Startup-Umgebungen oder traditionellen Banken stammen; und zwischen Führungsstilen, die nach einer Fusion neu austariert werden müssen. Entscheidungsträger, die großes erreichen wollen, stehen solchen gegenüber, die an Bewährtem festhalten wollen. Sie betont, dass erfolgreiche Integrationen Transparenz, Klarheit über Rollen und Verantwortlichkeiten und eine Kommunikationskultur erfordern, die Unsicherheiten besprechbar macht und Mitarbeitende aktiv einbindet.

Missbichler beschreibt die Rolle der Technologie als Hebel und gleichzeitig als Katalysator. Moderne Tools bieten nicht nur neue Effizienzpotenziale, sondern schaffen auch gemeinsame Arbeitsgrundlagen, auf denen eine neue Organisation entstehen kann. Gemeinsam genutzte Systeme, vereinheitlichte Datenlogiken und integrierte Plattformen erleichtern es, Silos aufzubrechen und eine konsistente Kundenerfahrung zu schaffen. Für den COO stellt sich jedoch die Herausforderung, Technologieauswahl, Implementierung und Change-Management so zu steuern, dass der laufende Betrieb stabil bleibt und gleichzeitig der notwendige Wandel gelingt.

Das Interview zeigt, wie stark die Rolle des COO durch die digitale Transformation aufgewertet wurde. In einer Branche, in der M&A zugleich Wachstumsstrategie, Konsolidierungspfad und Antwort auf steigenden Kostendruck ist, wird der COO zum Architekten der operativen Zukunft. Veronika Missbichler macht deutlich, dass es ohne Verzahnung von Prozessen, Kultur und Technologie keine erfolgreiche Integration geben kann – und dass Banken nur dann dauerhaft erfolgreich aus M&A hervorgehen, wenn sie alle drei Dimensionen mit gleicher Konsequenz gestalten.

Teylor ist in Europa ein führender Anbieter digitaler KMU-Finanzierungen und hat sich darauf spezialisiert, Kreditvergabeprozesse für kleine und mittelständische Unternehmen vollständig zu digitalisieren und radikal zu vereinfachen. Als Chief Operating Officer verantwortet Veronika Missbichler die operative Steuerung des Unternehmens und insbesondere die Integration von laufenden und geplanten Akquisitionen, ein zentraler Bestandteil der Wachstumsstrategie von Teylor. Mit über 15 Jahren internationaler Führungserfahrung bringt sie umfassende Expertise im Aufbau skalierbarer Strukturen und globaler Operating Models mit, die sie zuvor über viele Jahre beim Payment-Anbieter Paysafe entwickelt hat. Dort begleitete sie elf M&A-Transaktionen, zwei Börsengänge und führte große internationale Teams an mehr als 15 Standorten. Ihre berufliche Laufbahn begann sie als Management- und Technologieberaterin bei Accenture, wodurch sie früh Erfahrung darin sammelte, Technologie, Prozesse und Organisationen wirkungsvoll miteinander zu verbinden – eine Kompetenz, die sie heute in die Weiterentwicklung von Teylor einbringt.

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Mensch, Maschine, Miteinander: Wie Kultur und Kooperation die Zukunft des Bankings prägen

Von Dr. Oliver Everling | 2.Dezember 2025

Die Diskussionsrunde Mensch, Maschine, Miteinander: Kulturwandel und Kooperation im Banking auf der Handelsblatt-Konferenz BankenTech beleuchtet einen zentralen Aspekt der digitalen Transformation, der oft unterschätzt wird: die Art und Weise, wie Menschen, Technologien und Organisationen zusammenwirken müssen, damit Innovation gelingen kann. Im Austausch zwischen Marco Di Sazio vom Bankhaus Metzler, Ansgar Finken von Solaris und Prof. Dr. Silke Finken von der ISM München wird deutlich, wie unterschiedlich die Ausgangslagen in Banken sein können und wie ähnlich gleichzeitig die Herausforderungen sind, die der Einsatz neuer Technologien – insbesondere generativer KI – an Kultur, Zusammenarbeit und Führungsverständnis stellt.

Ansgar Finken beschreibt, wie Solaris die Vielzahl guter Ideen aus einer jungen Belegschaft mit einem Durchschnittsalter von etwas über 30 Jahren kanalisiert und in Strukturen überführt, die Innovation ermöglichen, ohne die notwendige Risikokultur auszuhebeln. Er betont, dass einige FinTechs Fehlerkultur zu weit verstanden haben und dadurch operative Risiken in Kauf nahmen, die langfristig schaden. Für ihn liegt die Kunst darin, eine Risikokultur zu schaffen, die mutige Experimente schützt, aber gleichzeitig die Balance wahrt und die Organisation nicht überfordert. Marco Di Sazio zeichnet ein kontrastierendes Bild: Im traditionsreichen Bankhaus Metzler liegt das Durchschnittsalter der Mitarbeitenden bei rund 45 Jahren, was andere Formen der Befähigung und Kommunikation erfordert. Hier geht es weniger um ungebremste Experimentierfreude als um die Entwicklung einer Innovationskultur, die Menschen mit großer Erfahrung und tief verwurzelten Prozessen abholt, stärkt und in den Wandel einbindet.

Prof. Dr. Silke Finken ergänzt die Perspektive um die psychologische Dimension der Transformation. Die hohe Geschwindigkeit technologischer Entwicklung – besonders getrieben durch generative KI – erzeugt Unsicherheiten, die professionell adressiert werden müssen. Sie spricht vom intelligenten Scheitern: der Fähigkeit, aus Fehlern systematisch zu lernen, Experimente bewusst zu gestalten und Misserfolge als notwendigen Bestandteil von Innovation zu akzeptieren. Gleichzeitig verweist sie darauf, dass Zusammenarbeit, Rollenbilder und Zufriedenheit der Mitarbeitenden sich durch KI tiefgreifend verändern werden und Führungskräfte lernen müssen, diese Dynamik aktiv zu gestalten.

Moderatorin Dr. Stefanie Auge-Dickhut vom BEI St. Gallen führt die Runde klug durch die zentralen Spannungsfelder. Mit präzisen Fragen zur Fehlerkultur und zu den menschlichen Voraussetzungen für digitale Transformation schafft sie Raum für offene und differenzierte Antworten. Sie zeigt, wie stark der Erfolg von Technologieprojekten davon abhängt, ob Mitarbeitende Vertrauen, Orientierung und Gestaltungsfreiheit erhalten und wie wichtig es ist, kulturelle Themen nicht als weiche Faktoren, sondern als entscheidende Wettbewerbsbedingungen zu verstehen.

Insgesamt macht die Diskussion deutlich, dass Innovation im Banking nicht nur eine Frage neuer Werkzeuge ist, sondern vor allem eine Frage des Miteinanders. Die Kombination aus unterschiedlichen Bankmodellen, akademischer Perspektive und erfahrener Moderation zeigt exemplarisch, wie Banken eine innovationsfreundliche Kultur schaffen können: durch strukturiertes Experimentieren, realistische Risikobalancen, gezielte Befähigung der Mitarbeitenden und eine offene Fehlerkultur, die klüger macht, ohne leichtfertig zu werden.

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