Die deutsche Bankenlandschaft steht vor einem Paradox: Noch nie waren so viele Institute operativ so stabil wie heute, gleichzeitig war der Veränderungsdruck selten größer.
Während die kurzfristigen Erträge der vergangenen Jahre von der Zinswende profitierten, zeichnen aktuelle Studien von Oliver Wyman1 und EY2 ein klares Bild: Die eigentlichen Herausforderungen liegen nicht im nächsten Quartal, sondern in der Transformation des Geschäftsmodells bis 2035. Banken müssen sich auf neue Kundenbedürfnisse, veränderte Wettbewerber, höhere regulatorische Anforderungen und einen tiefgreifenden wirtschaftlichen Strukturwandel einstellen.
Die zentrale Frage lautet daher:
Wie können Banken in einer Welt erfolgreich bleiben, in der Daten zum wichtigsten Produktionsfaktor werden?
Die Antwort liegt bei den Banken selbst und in einem neuen Paradigma: Data inspired banking.
Herausforderung 1: Von der Zinsbank zur Beratungsbank
Über Jahrzehnte basierte die Profitabilität vieler Banken vor allem auf dem Zinsüberschuss. Dieses Modell gerät zunehmend an seine Grenzen.
Sinkende Zinsen, steigende Refinanzierungskosten und intensiver Wettbewerb führen dazu, dass klassische Zinserträge künftig weniger Wachstum liefern. Gleichzeitig entstehen neue Potenziale in den Bereichen Vermögensaufbau, Altersvorsorge, Anlageberatung und Finanzierung der Transformation von Wirtschaft und Infrastruktur.
Die Herausforderung:
Viele Banken kennen ihre Kunden zwar gut, nutzen vorhandene Daten aber nur begrenzt zur Prognose zukünftiger Bedarfe.
Data inspired banking als Lösung
Was wäre, wenn Daten nicht mehr lediglich zur Dokumentation verwendet würden, sondern zur aktiven Steuerung von Kundenbeziehungen?
Beispiele:
- Erkennung von Lebensereignissen und Beratungsanlässen
- KI-gestützte Next-Best-Offer-Systeme
- automatisierte Vorsorge- und Vermögensanalysen
- individualisierte Produktangebote in Echtzeit
Mit Kundendaten wird dadurch ein strategischer Beratungsvorsprung.
Herausforderung 2: Steigende Kreditrisiken
Steigende Insolvenzen, geopolitische Unsicherheiten und der Umbau ganzer Industrien erhöhen die Risiken in den Kreditportfolios.
Traditionelle Risikomodelle basieren häufig auf historischen Informationen. Die Zukunft verlangt jedoch nach der Fähigkeit, Entwicklungen frühzeitig zu erkennen und Vorhersagen aktiv zu nutzen.
Data inspired banking als Lösung
Moderne Banken nutzen:
- Echtzeitdaten
- KI-basierte Frühwarnindikatoren
- Lieferketten- und Netzwerkanalysen
- Sentiment-Analysen aus Nachrichtenquellen
- Szenariosimulationen
Dadurch erkennen Banken Risiken früher und können aktiv handeln, bevor Kredite ausfallen. Die Risikosteuerung entwickelt sich von einer rückwärtsgerichteten Kontrollfunktion zu einem vorausschauenden Steuerungsinstrument.
Herausforderung 3: Digitale Wettbewerber greifen die Kundenschnittstelle an
FinTechs, Neobanken, Plattformanbieter und internationale Wettbewerber gewinnen kontinuierlich Marktanteile.
Die größte Gefahr besteht dabei nicht nur im Verlust einzelner Produkte, die eigentliche Gefahr besteht darin, dass Banken die Beziehung zum Kunden verlieren.
Wer die Kundenschnittstelle kontrolliert, kontrolliert langfristig die Wertschöpfung.
Data inspired banking als Lösung
Data Inspired Banking verbindet:
- Kunden
- Analytik
- digitale Kanäle
- Automatisierung
zu einem integrierten Kundenerlebnis.
Statt auf Produkte fokussiert zu sein, werden Banken kundenzentriert organisiert:
- Welche Bedürfnisse entstehen?
- Welche Probleme müssen gelöst werden?
- Welche Services werden zukünftig benötigt?
Die Bank wird vom Produktanbieter zum datengetriebenen Lösungsanbieter.
Herausforderung 4: Die Finanzierung der Transformation Deutschlands
Bis 2035 werden Investitionen von mehr als 1,5 Billionen Euro für Energie, Infrastruktur, Digitalisierung und Zukunftsindustrien benötigt.
Diese Projekte unterscheiden sich deutlich von klassischen Unternehmenskrediten:
- längere Laufzeiten
- neue Risikoprofile
- komplexe Projektstrukturen
- stärkere Einbindung institutioneller Investoren
Banken verfügen hierfür noch nicht automatisch über die notwendigen Fähigkeiten.
Data inspired banking als Lösung
Daten schaffen Transparenz über:
- Projektfortschritt
- Risiken
- Cashflows
- ESG-Kriterien
- Szenarien und Stresstests
Gleichzeitig ermöglichen moderne Datenplattformen die Zusammenarbeit mit:
- Asset Managern
- Private-Credit-Investoren
- Versicherungen
- öffentlichen Institutionen
Die datengetriebene Bank wird dadurch zum Orchestrator komplexer Finanzierungsökosysteme.
Herausforderung 5: Regulatorik, Effizienz und Kosten
Banken müssen immer mehr Anforderungen erfüllen, gleichzeitig steigt der Kostendruck. Viele Häuser versuchen dieses Problem durch zusätzliche Mitarbeiterinnen und Mitarbeiter zu lösen. Dieses Modell stößt jedoch nicht nur aus Kostengründen an seine Grenzen.
Data inspired banking als Lösung
Eine moderne Datenarchitektur ermöglicht:
- automatisierte regulatorische Berichte
- konsistente Datenhaltung
- transparente Governance
- KI-gestützte Dokumentation
- durchgängige Prozessautomatisierung
Die Folge:
- geringere Kosten
- höhere Datenqualität
- schnellere Entscheidungen
- höhere Compliance-Sicherheit
Banken gewinnen Zeit für wertschöpfende Tätigkeiten.
Herausforderung 6: Der demografische Wandel
In den kommenden Jahren werden zahlreiche erfahrene Mitarbeiterinnen und Mitarbeiter die Banken verlassen. Parallel steigen die Anforderungen an Daten-, Technologie- und KI-Kompetenzen.
Das kritische Risiko dabei ist, dass Wissen schneller verloren geht, als es aufgebaut werden kann.
Data inspired banking als Lösung
Durch intelligente Datennutzung wird Expertenwissen digitalisiert und skalierbar gemacht.
Beispiele:
- digitale Wissensplattformen
- KI-Assistenzsysteme
- intelligente Entscheidungsunterstützung
- automatisierte Analysen
Dadurch wird Wissen von einzelnen Personen unabhängiger und die Organisation wird lernfähiger und resilienter.
Data inspired banking als neues Paradigma
Data inspired banking ist deutlich mehr als ein Technologieprojekt, es beschreibt ein neues Führungs- und Denkmodell.
Die Kernidee lautet: Entscheidungen werden systematisch durch Daten, Analytik und KI unterstützt. Dabei bleibt der Mensch und seine Erfahrung der letztlich entscheidende Faktor, aber die Entscheidungen sind durch Daten gehärtet, validiert oder erst möglich.
Dabei stehen drei Fragen im Mittelpunkt:
- Welche Daten helfen uns, die Zukunft besser vorherzusehen? Nicht mehr Rückspiegel, sondern Radar.
- Wie werden aus Daten Entscheidungen? Nicht Reporting, sondern Steuerung.
- Wie lassen sich Daten in Kundennutzen übersetzen? Nicht Information, sondern Interaktion und Kooperation mit den Kunden.
Data inspired banking - datenbasierte Kreativität gestaltet die Zukunft der Banken
Fazit
Woran sich die Zukunft der Banken entscheidet, ist sicherlich eine sehr komplexe Frage und die Antwort wird für jedes Institut leicht anders ausfallen. Wir sind in diesem Artikel, auf der Basis der Studien von Oliver Wyman1 und EY2 davon ausgegangen, dass es nicht primär Bilanzgröße, Filialnetz oder einzelne Produkte sind, die über die langfristige Zukunft der Banken generell entscheiden.
Aus unserer Einschätzung entscheidet sich die Zukunft über die Fähigkeit,
- Kunden besser zu verstehen,
- Risiken früher zu erkennen,
- Prozesse intelligenter zu steuern,
- regulatorische Anforderungen effizient zu erfüllen und
- neue Geschäftsmodelle datenbasiert aufzubauen.
Die Gewinner der kommenden zehn Jahre werden daher nicht zwangsläufig die größten oder die heute erfolgreichsten Banken sein, sondern es werden die Banken sein, die ihre Daten am besten nutzen.
Data inspired banking ist deshalb keine IT-Initiative. Es ist die strategische Antwort auf die zentralen Herausforderungen des Bankings der Zukunft.
