Digitale Transformation im Bankwesen

1. Was versteht man unter digitaler Transformation im Bankwesen?

Die digitale Transformation im Bankwesen bezieht sich auf die Integration digitaler Lösungen in allen Bereichen des Bankbetriebs, einschließlich Finanzprodukten, Bankdienstleistungen und Backoffice-Prozessen.

Das Bankwesen hat sich seit den 1990er Jahren mit der Einführung grundlegender Online-Bankdienstleistungen wie Überweisungen und Kontostandsabfragen konsequent digitalisiert. Heute ist das Umfeld wesentlich fortschrittlicher. Neue Technologien wie KI, Automatisierung und Cloud Computing treiben ungeahnte Fortschritte in Effizienz, Genauigkeit und Servicequalität voran.

Da das Tempo des technologischen Fortschritts keine Anzeichen einer Verlangsamung zeigt, geht es bei der erfolgreichen digitalen Transformation nicht mehr darum, einen bestimmten Endpunkt zu erreichen. Es geht darum, sich schneller, einfacher und effektiver an Veränderungen anpassen zu können. Auf kontinuierlicher Basis.

• Lesen Sie unseren Artikel „Von der digitalen Transformation zur kontinuierlichen Anpassung: Wie Banken ihre Abläufe angesichts des ständigen Wandels neu gestalten“

2. Was treibt die digitale Transformation im Bankwesen heute an?

Heute muss sich das Bankwesen wandeln, um sich zu behaupten. Banken und andere Finanzorganisationen befinden sich in einem Zustand reaktiver Veränderungen und müssen sich in einem volatilen und wettbewerbsintensiven Markt sowie mit immer ausgeklügelteren Formen der Finanzkriminalität auseinandersetzen. Die vielen Faktoren, die den digitalen Wandel im Bankwesen vorantreiben, lassen sich jedoch auf drei Kernpunkte reduzieren:

2.1. Den Erwartungen des Kunden gerecht werden

So wie andere Branchen auf Hyper-Convenience und Instant-Access-Services setzen, müssen auch Banken die wachsenden Erwartungen ihrer Kunden an Geschwindigkeit erfüllen, ohne dabei Kompromisse bei der Sicherheit oder Benutzerfreundlichkeit einzugehen. Laut dem Bericht von Alkami zu den Leistungskennzahlen des digitalen Bankwesens lag der Anteil der Kontoinhaber, die digitale Bankdienstleistungen für Girokonten nutzten, im Jahr 2024 bei 77 %.

Die neuen „Neobanken“ haben neue Maßstäbe für das mobile Banking gesetzt, mit einer Personalisierung der nächsten Generation, ansprechenden Tools zur Budgetplanung und leicht zugänglichen Optionen für Funktionen wie Zahlungen von Person zu Person. Aber die traditionelle Bank muss nicht nur mit diesen neuen digitalen Dienstleistungen Schritt halten, sondern auch ihre anderen Kontaktkanäle pflegen und optimieren. Laut dem CX-Trendbericht von Zendesk zeigen die Daten, dass Verbraucher nach wie vor die Sicherheit einer menschlichen Präsenz wünschen – 29 % geben an, komplexe Probleme lieber telefonisch zu lösen.

Um mit diesen sich wandelnden Kundenbedürfnissen Schritt zu halten, müssen traditionelle Banken und andere Finanzinstitute vollständig anpassungsfähig werden und darauf hinarbeiten, Veränderungen anzunehmen und kontinuierlich zu nutzen.

• Lesen Sie, wie eine große US-Bank Celonis zur digitalen Transformation und Kostensenkung einsetzt und dabei gleichzeitig eine hervorragende Kundenerfahrung bietet.

2.2. Modernisierung zur Ermöglichung intelligenterer Abläufe

Es ist kein Geheimnis, dass der Bankensektor nur langsam vorankommt. Angesichts der jeden Monat neu entstehenden digitalen Alternativen müssen Finanzinstitute modernisieren, um sich zu behaupten, oder gar zu wachsen. Laut einem Revolut-Bericht sind jedoch zwei Drittel der Unternehmen der Meinung, „traditionelle Banken” seien zu langsam, um sich an ihre Anforderungen anzupassen.

Das liegt nicht an mangelnden Bemühungen. Tatsächlich ergab eine Autorek-Umfrage unter Finanzdienstleistern, dass 50 % der Befragten aus den USA und Großbritannien die Effizienz ihres Backoffice jedes Jahr überprüfen. Was die Banken zurückhält, ist eine übermäßige Abhängigkeit von arbeitsintensiven manuellen Prozessen, isolierten Abteilungsstrukturen und Kommunikationswegen sowie fragmentierten Technologieinfrastrukturen. Dies wiederum führt zu Ineffizienzen, verschwendeten Ressourcen und stellt ein Hindernis für die erfolgreiche Implementierung neuer Technologien wie KI dar. Um wettbewerbsfähig zu bleiben, müssen Banken ihre Abhängigkeit von veralteten Systemen verringern, einen prozessorientierten Ansatz zur Modernisierung verfolgen und Tools einsetzen, die datenreiche Systeme sicher verarbeiten können.

2.3 Umgang mit einem sich wandelnden Risikoumfeld und sich ändernden Vorschriften

Das Risikomanagement war für den Finanzsektor noch nie so wichtig wie heute, da die illegalen Finanzströme bis 2030 voraussichtlich 6 Billionen US-Dollar erreichen werden. Die Bedrohungen werden nicht nur vielfältiger, sondern auch immer ausgefeilter. Zwar treibt KI die digitale Transformation voran, doch wird sie auch von Cyberkriminellen zur Erweiterung ihrer Fähigkeiten genutzt, was zu produktiveren und ausgefeilteren Formen des Betrugs wie personalisierten Phishing- und Social-Engineering-Angriffen führt.

Zur Minderung dieses Risikos werden regelmäßig und kontinuierlich regulatorische Reformen durchgeführt, die jedoch je nach Region und Markt sehr unterschiedlich ausfallen. Das Vereinigte Königreich führt beispielsweise einen neuen Straftatbestand für Unternehmen ein, der als „Failure to Prevent Fraud” bezeichnet wird.

Die Agilität von Banken ist von entscheidender Bedeutung, um mit den sich ändernden Compliance-Vorschriften Schritt zu halten. Die Modernisierung von Abläufen und Prozessen wird jedoch auch die Abwehrmaßnahmen gegen Cybersicherheitsbedrohungen verbessern. Dank Transparenz in Echtzeit über die gesamte Technologieplattform hinweg sowie verbesserten Berichts- und Überwachungsfunktionen können Finanzinstitute an der Schließung von Lücken arbeiten, die von Kriminellen ausgenutzt werden.

• Lesen Sie, wie eine deutsche Universalbank mithilfe von Celonis Process Intelligence einen unmittelbaren Mehrwert sowohl beim Kunden-Onboarding als auch bei Compliance erzielen konnte.

3. Die Rolle der KI bei der digitalen Transformation des Bankwesens

Schon vor dem jüngsten Hype um generative KI hatte sich künstliche Intelligenz als zentraler Bestandteil der digitalen Transformation des Bankwesens herauskristallisiert. Es ist schwer, genau zu definieren, was eine so vielseitige, amorphe Technologie für den Bankensektor in Zukunft bedeuten könnte – doch dürfte sie die Automatisierung und Effizienz grundlegend verändern.

Banken beginnen heute damit, KI für relativ einfache Anwendungsfälle wie Chatbots im Kundenservice einzusetzen. Doch das sind nur kleine Beispiele für die Leistungsfähigkeit der KI. Der wahre Wert der KI wird sich zeigen, wenn Banken sie zur Verbesserung der Kundenerfahrung, Optimierung ihrer Abläufe und Reaktion auf sich ändernde Risiken und Vorschriften einsetzen.

Hierfür müssen Banken und alle anderen Finanzinstitute ihre Herangehensweise an den Einsatz von KI verbessern. Nur 61 % der für unseren Prozessoptimierungsbericht 2025 befragten Bankexperten geben an, derzeit den erwarteten ROI für KI zu erzielen, verglichen mit 73 % der Befragten aus allen Branchen.

5. Herausforderungen der digitalen Transformation im Bankwesen

Wie bereits erwähnt, ist die größte Herausforderung für die digitale Transformation im Bankwesen eine komplexe, isolierte Systemarchitektur. Da der Bankensektor zu den ersten gehörte, der digitale Technologien einsetzte, verfügen sowohl Privatkundenbanken als auch Geschäftsbanken heute über für die moderne Landschaft ungeeignete, veraltete Systeme und erhebliche technische Schulden. Laut einer Studie von McKinsey nutzen Universalbanken beispielsweise IT-Anwendungen, die im Durchschnitt 14 Jahre alt sind, während digitale Banken nur Anwendungen einsetzen, die gerade einmal drei Jahre alt sind.

Werden diese technischen Schulden nicht bewältigt, müssen Banken jede Initiative zur digitalen Transformation mit fragmentierten Systemen und einer übermäßigen Abhängigkeit von umständlichen manuellen Prozessen angehen. Schlechte Kommunikation und Zusammenarbeit zwischen isolierten Teams tragen zu diesem Problem weiter bei.

Im Bereich der KI-gestützten digitalen Transformation stellt diese Fragmentierung eine besondere Herausforderung dar. Um effektiv zu sein, müssen KI-Lösungen verstehen, welche Prozesse in welchen Systemen ablaufen, wo Übergaben zwischen Prozessen stattfinden und warum Ausnahmen auftreten. KI muss auch die relevanten Geschäftsregeln verstehen und wissen, wie jede Bank ihre KPIs individuell festlegt. Derzeit können die meisten Banken der KI nicht die für ihren Erfolg notwendigen Daten liefern, da sie keinen Einblick in ihre Geschäftsprozesse haben.

6. So unterstützt Prozessintelligenz Banken bei der digitalen Transformation

Die Celonis Process Intelligence-Plattform unterstützt Banken bei der digitalen Transformation, indem sie Prozessdaten, standardisiertes Prozesswissen und künstliche Intelligenz nutzt, um einen digitalen Prozesszwilling des Bankbetriebs zu erstellen.

Mit der Transparenz über die system- und abteilungsübergreifenden Abläufe und Interaktionen können Banken Verbesserungspotenziale identifizieren und Veränderungen in allen Prozessen vorantreiben, darunter Kreditanträge, grenzüberschreitende Zahlungen und regulatorische Meldepflichten.

So unterstützt Prozessintelligenz die drei zuvor beschriebenen Veränderungsfaktoren:

• Mit den Kundenerwartungen Schritt halten: Prozessintelligenz bietet End-to-End-Transparenz der Kundenreise, sodass Banken sehen können, was an jedem Interaktionspunkt geschieht, und Prozesse optimieren können, um das Erlebnis für den Einzelnen zu verbessern.
• Modernisierung für intelligentere Abläufe: Prozessintelligenz integriert sich in eine unbegrenzte Anzahl von Banksystemen, um eine durchgängige Verbesserung und Automatisierung der Kernbankprozesse zu ermöglichen.
• Navigation in einer sich entwickelnden Risikolandschaft: Prozessintelligenz ermöglicht Banken die Einhaltung sich ständig ändernder Vorschriften, die Reduzierung operativer Risiken und die Verbesserung von Mechanismen zur Betrugsbekämpfung.

Prozessintelligenz ermöglicht Banken auch einen effektiveren Einsatz von KI, indem sie ihr das erforderliche Prozessverständnis und den Geschäftskontext vermittelt, die für den Erfolg notwendig sind. Da Prozessintelligenz versteht, wie Bankgeschäfte ablaufen, kann sie KI-Anwendungsfälle mit echtem Geschäftswert finden – von Co-Piloten für die Betrugserkennung und -untersuchung bis hin zu KI-Agenten für das Kunden-Onboarding – und sie mit hochwertigen Prozessdaten versorgen.

Beispiele aus der Praxis, wie Prozessintelligenz die kontinuierliche digitale Transformation im Bankensektor unterstützt, finden Sie in unserem neuen Leitfaden: Prozessintelligenz für Banken: Der ultimative Leitfaden.