Neun wichtige Banking-Trends zeigen, dass die Finanzdienstleistungsbranche vor einem dynamischen und herausfordernden Umfeld steht, das eine sorgfältige Strategie und Anpassung erfordert, um erfolgreich zu bleiben.
Zahlreiche Trends und Entwicklungen sind von übergeordneter strategischer Bedeutung für Banken und Sparkassen. Im Bank Blog finden Sie Studien zu den wichtigsten strategischen Trends und Entwicklungen im Finanzbereich.
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Die gegenwärtige Landschaft in der Finanzdienstleistungsbranche ist von einer Vielzahl von Einflüssen geprägt: Gesellschaftliche, technologische und regulatorische Faktoren stellen Akteure vor vielfältige Herausforderungen.
Vor diesem Hintergrund hat eine Expertenbefragung von ibi-Research neun relevante Trends für das Jahr 2024 identifiziert:
- Synthetische Daten,
- Generative KI,
- AI TRiSM / EU AI Act,
- Banking of Things,
- Legacy Modernisierung,
- Cloud Banking,
- Quantencomputing,
- Resilienz,
- Innovationsmanagement.
1. Synthetische Daten
Synthetische Daten werden von Experten als Möglichkeit angesehen, KI-Modelle deutlich effizienter zu betreiben, sei es durch Zeitersparnis oder Kostenreduktion. Dennoch bestehen auch Risiken: Die Gefahr der Verbreitung von Falschinformationen steigt, Diskriminierung kann nicht vollständig vermieden werden, und die Qualität der synthetisch erzeugten Daten muss kritisch betrachtet werden.
Das Marktpotenzial für synthetische Daten wächst besonders im BigTech- und FinTech-Sektor. Erst mit einigem Abstand wird dies auch für unabhängige und banknahe IT-Dienstleister anerkannt. Bei etablierten Kreditinstituten wird hauptsächlich von einem stabilen Marktpotenzial ausgegangen.
2. Generative Künstliche Intelligenz
Die Generierung geeigneter Daten ist für den Einsatz Generativer Künstlicher Intelligenz (GenKI) von entscheidender Bedeutung. Experten äußern sich skeptisch über die Verfügbarkeit solcher Daten in der Bankenbranche. Es wird erwartet, dass Kreditinstitute hauptsächlich auf vorgefertigte Basismodelle von GenKI zurückgreifen, die von spezialisierten Anbietern geliefert werden. Zudem könnten veraltete Informationstechnologien den Einsatz von GenKI behindern.
Der Erfolg des Einsatzes von Generativer KI hängt vor allem vom Unternehmensmanagement und den vorhandenen Daten ab. Dies wird zu unterschiedlichen Implementierungsgraden innerhalb der Bankenbranche führen.
3. AI TRiSM / EU AI Act
Die Implementierung eines Frameworks wie AI TRiSM (Trust, Risk and Security Management) erfordert von Kreditinstituten erhebliche Investitionen in Technologie, Prozesse und Schulungen. Insbesondere für kleinere Institute stellt dies eine Herausforderung dar, da neben der erforderlichen fachlichen Expertise auch Ressourcen vorgehalten werden müssen.
Daher werden Institute künftig verstärkt darauf achten, dass bei der Auswahl von KI-Lösungen die Operationalisierung von KI-Transparenz, -Vertrauen und -Sicherheit gewährleistet ist, beispielsweise durch AI TRiSM. Experten sind der festen Überzeugung, dass ein solches Framework für eine sichere, verantwortungsbewusste und ethisch vertretbare Entwicklung von KI unerlässlich ist.
Es ist noch weitgehend unklar, inwieweit der EU AI Act diesbezüglich förderlich oder hinderlich ist, so die Befragten.
4. Banking of Things
Obwohl Kunden sowohl Banking of Things erwarten als auch durch Banking of Things wichtige Einblicke in ihre Vorlieben und Verhaltensweisen gewonnen werden könnten, was zu präziseren Entscheidungen führen könnte, äußern sich Experten skeptisch über den tatsächlichen Einsatz und die potenziellen Geschäftsmöglichkeiten.
Der größte Bedarf an Lösungen im Bereich Banking of Things wird vor allem bei FinTechs gesehen. Für regional tätige Institute und Privatbanken wird derzeit nur ein vergleichsweise geringer Bedarf prognostiziert.
5. Legacy Modernisierung
Nach Expertenmeinung handeln deutsche Kreditinstitute in Bezug auf die Modernisierung ihrer Legacy-Systeme zu zögerlich, was sie im Wettbewerb zurückfallen lässt. Diese Zurückhaltung wird voraussichtlich auch in absehbarer Zukunft bestehen bleiben. Der Fachkräftemangel und die zunehmenden Anforderungen der Cybersicherheit stellen zusätzliche Herausforderungen dar.
Daher wird insbesondere die Cyber-Resilience als entscheidend für die Zukunftsfähigkeit von Kernbankensystemen betrachtet. Auch die Architektur der Schnittstellen bleibt ein wichtiges Merkmal; die Beschaffungskosten, der allgemeine Funktionsumfang und die technische Umsetzung sind eher nachgeordnete Aspekte.
Die größte Herausforderung bei der Modernisierung des Kernbankensystems besteht zweifellos darin, die Komplexität zu beherrschen.
6. Cloud Banking
Die Auslagerung in die Cloud wird allgemein nicht als universelle Lösung angesehen, insbesondere der Sicherheitsaspekt bleibt eine Herausforderung.
Es existiert keine allgemein richtige Cloud-Strategie. Während die Hälfte der Befragten eine Cloud-Too-Strategie bevorzugt (teilweise Ergänzung bestehender On-Premise-Systeme und -Anwendungen um Cloud-Lösungen), zieht mehr als ein Drittel eine Cloud-First-Strategie vor (bevorzugte, aber nicht zwingende Umsetzung neuer Systeme und Anwendungen in der Cloud; Migration bestehender Systeme und Anwendungen bei Bedarf).
7. Quantencomputing
Die breite Einführung von Quantencomputing in Kreditinstituten wird erst in mehreren Jahren erwartet und wird auf spezifische Anwendungsfälle beschränkt sein. Dennoch sehen fast die Hälfte der befragten Experten durchaus Potenzial, mittels Quantencomputing auch etablierte Verfahren und Prozesse zu revolutionieren.
8. Resilienz
Die Befragten betrachten Resilienz hauptsächlich als Reaktion auf zunehmende Umweltfaktoren. Gleichzeitig wird betont, dass Resilienz keine neue Erscheinung ist und die damit verbundenen Werte bereits immer Teil der Unternehmensstrategie waren.
Die Bewertung des erforderlichen Managementansatzes dafür wird jedoch als uneinheitlich angesehen.
9. Innovationsmanagement
Auch in Zukunft werden Kreditinstitute hauptsächlich nicht als Vorreiter für wegweisende Innovationen agieren. Die branchenübliche Vorgehensweise, Chancen und Risiken intensiv abzuwägen, bleibt bestehen. Allerdings setzen nicht alle Institute auf externe Dienstleister; einige verlassen sich auf ihr internes Innovationsmanagement, das jedoch hinsichtlich Kompetenzen und Ressourcen ausbaufähig zu sein scheint.
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