Die Entwicklungen im Bereich der Künstlichen Intelligenz stehen kurz davor, die Finanzbranche in Europa grundlegend zu transformieren. Doch eine zentrale Frage bleibt weiterhin bestehen: Können Herausforderungen KI-basierte Projekte ins Wanken bringen? Und wie lässt sich der langfristige Erfolg mit skalierbaren Lösungen sichern?
Diese Fragen diskutiere ich regelmäßig mit Kunden und anderen Finanzexperten. Eine Erkenntnis kristallisiert sich dabei immer klarer heraus: KI bietet enorme Chancen, insbesondere für Finanzinstitute in Europa. Diese Chancen sind allerdings nur für jene Institutionen zugänglich, die zwei wesentliche Aspekte priorisieren – Datenqualität und Compliance. Nur ein strategisches Vorgehen, das eng an die jeweiligen Geschäftsanforderungen ausgerichtet ist, gewährleistet dauerhafte Erfolge.
Die Zukunft mit Generativer KI und KI-Agenten
Die langfristige Wettbewerbsfähigkeit der Finanzdienstleistungen in Europa hängt maßgeblich von der Nutzung generativer KI und KI-Agenten ab. Diese Technologien sind längst eine Zukunftsmusik mehr. Generative KI ermöglicht bereits heute die Entwicklung personalisierter Produkte und Dienstleistungen, während KI-Agenten Routineprozesse wie Zahlungsprüfungen, die Berichterstellung oder die Dokumentenanalyse automatisieren.
Zudem optimieren KI-Agenten bestehende IT-Infrastrukturen, indem sie alte Programmiersprachen wie COBOL effizient modernisieren und dabei Verbesserungspotenziale in Protokollen und Prozessen identifizieren. Europäische Finanzakteure profitieren von diesen Möglichkeiten in vielerlei Hinsicht, nicht zuletzt dank ihrer langjährigen Tradition und den vergleichsweise strengen regulatorischen Vorgaben.
Daten und Compliance als Basis für Erfolg
Eine der dringendsten Herausforderungen für europäische Banken besteht in der Modernisierung ihrer oft veralteten Kernbanksysteme. Diese sogenannten Legacy Systeme sind häufig nicht in der Lage, mit den Anforderungen heutiger digitaler Agilität Schritt zu halten. Besonders in einem streng regulierten Markt wie Europa müssen regulatorische Änderungen pünktlich umgesetzt werden.
Dieser Spagat zwischen Innovation und regulatorischer Effizienz kann den Einsatz von KI zwar erschweren, liefert aber gleichzeitig den notwendigen Impuls für deren Integration. Eine bewusste und durchdachte Herangehensweise ist hier entscheidend.
Zentralisierung und Nutzung von Daten
Viele Finanzinstitute kämpfen weiterhin mit fragmentierten IT-Landschaften, die einen zentralen Überblick über Kundendaten erschweren. Nur eine verbesserte Datenverfügbarkeit und -qualität ermöglicht es, KI-Lösungen nachhaltig zu skalieren.
Regulatorische Anforderungen und Sicherheitsvorgaben
Zuverlässigkeit, Regelkonformität und Sicherheit sind Kernelemente jeder KI Implementierung in der Finanzbranche. Ohne die Einhaltung regulatorischer Rahmenwerke riskieren Banken empfindliche Strafen seitens der EBA, ESMA oder EIOPA.
Erfolgsfaktoren für skalierbare KI-Lösungen
Wie können europäische Finanzinstitute sicherstellen, dass ihre KI-Projekte skalierbar, langfristig erfolgreich und regelkonform sind? Vier zentrale Maßnahmen sind hierbei entscheidend:
- Klare Geschäftsziele definieren:
Es ist essentiell, eindeutige Anwendungsfälle auszuwählen, die unmittelbar mit den Unternehmenszielen verbunden sind. Frühzeitige Investitionen in die Qualität und Zugänglichkeit von Daten legen den Grundstein für den Erfolg.
- Einbindung von Business-Stakeholdern:
Transparenz und aktive Zusammenarbeit mit Entscheidungsträgern schaffen Vertrauen. Nur so können isolierte Projekte vermieden und unternehmensweite Ziele erreicht werden.
- Regulatorische Automatisierung:
Die Einbettung regulatorischer Anforderungen durch automatisierte Prozesse ist der einzig verlässliche Weg, um Regelkonformität und Sicherheit zu gewährleisten.
- Strategische Partnerschaften:
Partnerschaften mit Technologiedienstleistern schließen Know-how-Lücken und helfen dabei, Barrieren bei der Skalierung zu überwinden. Dies beschleunigt die Implementierung in bestehende Systeme erheblich.
Weg in eine erfolgreiche KI-Zukunft
KI ist heute ein integraler Bestandteil der strategischen Ausrichtung führender Finanzinstitute. Ihr Erfolg hängt jedoch davon ab, wie strategisch und bewusst sie implementiert wird. Robuste Datenfundamente, klare Governance-Rahmenwerke und eine enge Zusammenarbeit aller Stakeholder sind dafür unerlässlich.
Mehr dazu erfahren Sie in meinem nächsten Beitrag, in dem ich die Vorteile der COBOL-Modernisierung durch KI-Agenten detailliert erläutere. Bleiben Sie über die neuesten Entwicklungen informiert und verpassen Sie unsere Masterclass bei der Veranstaltung „AI in Banking 2025“ am 3. und 4. September nicht.
Autorin
Antonina Skrypnyk is a Head of FSI EMEA at SoftServe, with more than 11 years extensive industry experience delivering high-impact results.
Antonina oversees the business of SoftServe financial services Clients portfolio in Europe, Canada, Singapore, and the Middle East.
Antonina’s experience extends from leading projects in Enterprise crediting, credit portfolio management, and financial investment projects. She also leads high-profile initiatives in development cycles of innovative products acceleration via SoftServe’s Financial Services Lab.
Antonina supports complex negotiations on delivering IT solutions during pre- and post-sales, and the on-site activities with financial Services clients.