Banken investieren in einem Tempo in Technologie, das nach jeder vernünftigen Logik zu sichtbaren Produktivitätsgewinnen führen müsste. Das ist nicht geschehen. Globale Retail- und Geschäftsbanken erzielten laut McKinseys Global Banking Annual Review 2026 2025 Rekordgewinne vor Steuern von rund 1,6 Billionen US-Dollar, was nach erfolgreicher Transformation klingt. Doch ein Blick darunter zeigt: eine Branche, die weiterhin Technologie einkauft, während ihre grundlegende Produktivität pro Mitarbeitendem seit über einem Jahrzehnt sinkt. Die Gewinne sind real. Die Transformation ist es in vielen Fällen nicht.
Dieser Artikel beleuchtet die Lücke zwischen diesen beiden Aussagen.
Die Technologieausgaben steigen. Die Produktivität nicht.
- Die digitale Transformation im Banking ist eine Veränderung des Betriebsmodells, kein Launch einer mobilen App und kein IT-Projekt.
- Banken, die mehr für Technologie ausgeben, haben ihr Produktivitätsproblem nicht gelöst, weil bis zu 70 % dieses Budgets in die Wartung bestehender Systeme fließen.
- Die Banken, die sich absetzen, verknüpfen Technologieinvestitionen mit messbaren Kunden- und Betriebsergebnissen – nicht mit der Anzahl ihrer Kanäle.
- Die Digitalisierung von Kanälen ohne Veränderungen im Backoffice bringt nur marginale Erträge. Jedes Mal.
Was digitale Transformation im Banking tatsächlich bedeutet
Eine Definition, die einer genauen Prüfung standhält, liefert IBM: Digitale Transformation im Banking ist die Integration digitaler Technologien und Strategien, um Abläufe zu optimieren und personalisierte Erlebnisse im gesamten Institut zu verbessern. Kein Kanal. Kein Produkt. Das gesamte Betriebsmodell.
Diese Wortwahl ist wichtig. Digitale Technologien und Strategien zu integrieren, ist nicht dasselbe wie eine App bereitzustellen. Es bedeutet, dass Technologie, Prozesse, Dateninfrastruktur und die Neugestaltung der Customer Experience gemeinsam umgesetzt werden und beeinflussen, wie die Bank tatsächlich arbeitet – von der Kreditvergabe über die Compliance-Prüfung bis hin dazu, wie ein Kunde 2026 eine Hypothek erhält.
Der Irrtum, den ich immer wieder sehe: Digitale Transformation wird mit der Digitalisierung des kundenorientierten Frontends gleichgesetzt. Eine mobile App launchen. Biometrische Anmeldung hinzufügen. Einen Chatbot auf der Startseite platzieren. Das ist Kanalverbesserung. Kanalverbesserung ist nützlich. Sie ist keine Transformation.
Digitale Transformation erfordert, das zu verändern, was passiert, nachdem der Kunde auf den Bildschirm tippt. Den Kreditprüfungsprozess. Den KYC-Workflow. Die Art, wie Daten zwischen Systemen fließen, die nie dafür gebaut wurden, miteinander zu sprechen. Digitale Transformation ermöglicht es einer Bank, in Echtzeit auf das Verhalten eines Kunden zu reagieren – nicht weil jemand eine bessere Benutzeroberfläche gebaut hat, sondern weil die Backoffice-Infrastruktur und die Datenebene neu aufgebaut wurden, um diese Reaktion zu ermöglichen.
Diese Unterscheidung ist nicht semantisch. Sie erklärt die Produktivitätslücke.
Warum die digitale Transformation in der Bankenbranche genau jetzt stattfindet
Der Druck kommt gleichzeitig aus drei Richtungen, und keine davon wird verschwinden.
Die Kundenerwartungen haben sich auf eine Weise verändert, die sich nicht umkehren lässt. Die Global Findex Database 2025 der Weltbank zeigt, dass Mobile und Internet Banking inzwischen sowohl in Schwellen- als auch in Industrieländern die primären Zugangskanäle sind. Kunden, die an einem Dienstagnachmittag ein Digital-First-Neobank-Konto eröffnen und es am Mittwochmorgen vollständig nutzen können, werden für Dinge, die wichtig sind, keinen fünftägigen Filialprozess akzeptieren. Die grundlegende Erwartung wurde dauerhaft neu gesetzt – durch Anbieter, die ohne die Einschränkungen eines Legacy-Kernsystems gebaut haben.
Fintech-Wettbewerb verändert die Bankenbranche auf struktureller Ebene, nicht nur auf Produktebene. Neue Marktteilnehmer konkurrieren nicht mit einem einzelnen Produkt. Sie konkurrieren mit einem Geschäftsmodell: geringere Kosten pro betreutem Kunden, schnellere Entscheidungen, kein Overhead für ein Filialnetz.
Hinzu kommt regulatorischer Druck, der sich nicht nur in eine Richtung bewegt. Banken sehen sich zunehmenden Vorgaben für Data Governance, Kundenschutz und transparente Entscheidungsfindung gegenüber, die Investitionen erfordern, welche Compliance statt Wettbewerbsvorteile schaffen. Dieses Geld wird ausgegeben, bevor die Transformation überhaupt beginnt.
Das Produktivitätsparadox, das in Support-Warteschlangen immer wieder auftaucht
Hier ist die Zahl, die sich einem Bankvorstand nur schwer erklären lässt: Die Produktivität von US-Banken ist laut McKinsey-Forschung seit 2010 um rund 0,3 % pro Jahr gesunken, obwohl die Technologieausgaben gestiegen sind. Die Initiativen zur digitalen Transformation waren real. Die Budgets waren real. Die Auswirkungen der digitalen Transformation auf die Produktivität lagen für viele Institute nahe null.
Der Mechanismus ist nicht rätselhaft. Bei großen Banken fließen bis zu 70 % des Technologieetats in „Run-the-Bank“-Ausgaben – also in die Wartung bestehender Infrastruktur, die Erfüllung regulatorischer Änderungsanforderungen und den Betrieb von Legacy-Systemen. Für diskretionäre Innovation bleiben die übrigen 30 %. Nur ein Bruchteil dieser 30 % erreicht die Prozesse, die die Effizienzquote tatsächlich verbessern könnten.
Also kündigt die Bank ein Transformationsprogramm an. Das Programm finanziert einen neuen digitalen Kanal. Der neue digitale Kanal läuft auf einem unveränderten Backoffice. Fünf Jahre später ist die Effizienzquote ungefähr gleich.
Dort beginnt das Ticket normalerweise.
Was Fintech und digitale Finanzdienstleistungen tatsächlich verändern
Die Einordnung der Weltbank sollte ernst genommen werden: Fintech und digitale Finanzdienstleistungen sind nicht einfach neue Produkte; sie verändern die Marktstruktur und erweitern die finanzielle Inklusion auf eine Weise, die etablierte Anbieter gleichzeitig auf regulatorischer und wettbewerblicher Ebene unter Druck setzt. Finanzinstitute, die für ein bestimmtes Kundensegment der einzige Zugangspunkt waren, sind es nicht mehr.
Die sich entwickelnde Digital-Banking-Landschaft bedeutet, dass Banken und Finanzinstitute vor einer strukturellen Frage stehen, nicht vor einer Produktfrage. Die Finanzdienstleistungsbranche wird rund um Datenzugang und Vertriebsgeschwindigkeit neu organisiert, und traditionelle Banken-Infrastrukturen wurden für keines von beidem entwickelt. Der Druck auf Banken besteht nicht darin, Features hinzuzufügen. Er besteht darin, ihre Arbeitsweise grundlegend zu verändern, bevor Margendruck die Finanzierung dieser Veränderung erschwert.
Die zentralen Bereiche der digitalen Transformation im Banking
Es gibt eine Version dieses Themas, die zu einer Liste von Technologie-Stacks wird. Diese Version ist nicht hilfreich. Was sich in einer Bank, die Transformation ernst nimmt, tatsächlich ändern muss, sind fünf operative und kundenorientierte Bereiche – und sie verändern sich nicht unabhängig voneinander.
Customer Experience und Personalisierung
Digitale Transformation im Banking nutzt Kundendaten, um von produktgetriebener Ansprache zu datenbasierter Personalisierung überzugehen. Die Bank behandelt nicht mehr jeden Kunden als Teil desselben Segments, sondern reagiert auf tatsächliches Verhalten: was Kunden gekauft haben, was sie als Nächstes benötigen und wann sie wahrscheinlich abwandern.
McKinseys Forschung zu einer großen asiatischen Bank zeigte, dass digitale Kunden doppelt so hohe Erträge und eine um 20 Prozentpunkte niedrigere Effizienzquote erzielten als nicht digitale Kunden. Das ist ein bemerkenswerter Unterschied. Doch diese Zahl ergibt nur Sinn, wenn man den Grund versteht: Digitale Kunden interagieren über Kanäle, die die Bank kontinuierlich beobachten kann, benötigen weniger manuelle Bearbeitung und reagieren auf personalisierte Angebote, weil die Bank tatsächlich über die Daten verfügt, um diese zu erstellen. Das Ergebnis personalisierten Bankings ist eine Folge der Investition in Dateninfrastruktur. Kundenbedürfnisse lassen sich ohne Echtzeitdaten nicht in Echtzeit erfüllen, und Echtzeitdaten existieren nicht, wenn das Backoffice auf Batch-Prozessen und manuellen Abstimmungen basiert.
Mobile-Banking-Funktionen und Self-Service
Leistungsfähiges Mobile Banking ist wichtig. Eine benutzerfreundliche Mobile-Banking-Erfahrung ist 2026 eine wettbewerbliche Notwendigkeit, kein Differenzierungsmerkmal. Der Financial Access Survey des IWF berichtet in vielen Rechtsräumen von zweistelligen jährlichen Wachstumsraten bei Mobile- und Internet-Banking-Transaktionen. Mobile-Banking-Apps sind der Ort, an dem Kunden tatsächlich unterwegs sind.
Doch diese Unterscheidung ist wichtig: Mobile-Banking-Kapazität ist ein Kanal. Eine Mobile-First-Banking-Erfahrung ist keine Transformation. Transformation entsteht, wenn der mobile Kanal mit neu gestalteten Prozessen, einer Echtzeit-Datenebene und einer Entscheidungsfindung verbunden ist, die darauf reagiert, was der Kunde in der App tatsächlich getan hat – nicht darauf, was ein Segmentmodell vermutet, dass ein ähnlicher Kunde tun könnte.
Eine mobile App zu launchen, während der Kreditgenehmigungsprozess weiterhin über E-Mails und PDFs läuft, ist eine Frontend-Renovierung an einem Gebäude mit strukturellen Problemen. Der Kunde sieht die schöne Lobby. Die Bank hat weiterhin dasselbe Backoffice.
Backoffice-Abläufe und die Automatisierungsebene
Hier entstehen Produktivitätsgewinne tatsächlich – oder eben nicht. Bankprozesse wie Kreditbearbeitung, KYC-Prüfung, Betrugserkennung und Abstimmung bestimmen die Effizienzquote. Kernbankensysteme und Banken-Infrastruktur so zu modernisieren, dass automatisierte Entscheidungsfindung unterstützt wird, unterscheidet eine Bank mit einer guten App von einer Bank, deren Betrieb tatsächlich kostengünstiger ist.
Die McKinsey-Erkenntnis zur Produktivität verweist direkt auf Backoffice-Veränderungen als fehlende Variable. Wenn Kernbankensysteme unverändert bleiben und die Automatisierungsebene nie aufgebaut wird, verschiebt der neue digitale Kanal lediglich manuelle Arbeit von der Filiale ins Backoffice. Anderes Gebäude. Gleiche Mitarbeiterzahl. Gleiche Effizienzquote. Der operative Business Case für Transformation führt über den Betrieb, nicht über das Frontend.
Technologien, die die digitale Transformation im Banking vorantreiben
Technologiekategorien sind wichtig, aber nur insoweit, wie sie gegen tatsächliche Prozessprobleme eingesetzt werden. Dies ist keine Liste von Technologien, die in einer Präsentation gut klingen. Es sind die Kategorien, die in einer realen Bank echte Arbeit leisten – mit Hinweisen darauf, wo sie Mehrwert schaffen und wo sie stattdessen Komplexität erhöhen.
KI und Datenanalysen in der Banking-Landschaft
KI und Datenanalysen leisten echte Arbeit bei Kreditbewertung, Betrugserkennung, Kundenpersonalisierung und Prozessautomatisierung. Der Wert hängt fast vollständig von Datenqualität und Integrationstiefe ab, nicht davon, welches KI-Modell im Vertriebsgespräch eines Anbieters erwähnt wird.
Finanzdaten, die in Legacy-Batch-Systemen eingeschlossen sind, können keine Betrugserkennung in Echtzeit speisen. Kundendaten, die über sieben isolierte Systeme verteilt sind, können keine Personalisierung unterstützen. Das KI-Label verändert das zugrunde liegende Problem der Datenarchitektur nicht. Wo Banken in saubere, kontrollierte und integrierte Datenpipelines investiert haben, erzielen digitale Plattformen, die auf diesen Pipelines basieren, messbare Ergebnisse – schnellere Entscheidungen, bessere Kreditmodelle, weniger False Positives bei der Betrugserkennung und eine signifikante digitale Akzeptanz bei kundenorientierten Produkten. Wo die Dateninfrastruktur nicht angefasst wurde, schafft KI lediglich eine anspruchsvollere Methode, schlechte Daten zu verarbeiten.
Deloitte schätzt, dass KI, angewandt über den gesamten Softwareentwicklungszyklus, Banken bis 2028 helfen könnte, 20–40 % der Softwareentwicklungskosten einzusparen. Das ist eine relevante Zahl, wenn Sie in der Größenordnung investieren, in der die meisten großen Banken investieren. Doch die Schlussfolgerung gilt in beide Richtungen: Die Einsparungen entstehen durch die Anwendung von KI auf den Entwicklungsprozess selbst, nicht nur auf Produkte. Banken, die ihre Engineering-Tools gemeinsam mit ihrem Produkt-Stack modernisieren, werden ihre Kosten schneller verändern als jene, die KI ausschließlich in kundenorientierten Features nutzen.
Cloud-Infrastruktur und Migration von Legacy-Systemen
Bei der Cloud-Migration geraten Projekte zur digitalen Banking-Transformation am häufigsten ins Stocken. Der Nutzen der Cloud ist real: Skalierbarkeit, schnellere Bereitstellungszyklen, geringerer Infrastrukturwartungsaufwand und bessere Grundlagen für die Echtzeit-Datenarchitektur, die Transformation erfordert. Die traditionelle Bankenlandschaft ist rund um Kernsysteme aufgebaut, die nicht für cloudnative Integration entwickelt wurden, und die Migration regulatorisch relevanter Daten ist kein einfaches Infrastruktur-Upgrade.
Das Fehlermuster, das ich immer wieder beschrieben sehe, ist ein Transformationsprogramm, das die Cloud-Migration als technisches Projekt definiert, Abhängigkeiten von Legacy-Systemen unterschätzt, auf nicht erwartete Data-Governance-Anforderungen stößt und dann entweder mitten in der Migration stecken bleibt oder die Migration abschließt, ohne die Prozesse zu verändern, die die Infrastruktur eigentlich unterstützen sollte. Am Ende laufen Legacy-äquivalente Workflows auf einem Cloud-Backend, das niemand verändert hat.
Der Weg der digitalen Transformation über Cloud-Infrastruktur erfordert dasselbe wie jeder andere Bereich: jemanden, der für das Ergebnis auf der anderen Seite verantwortlich ist, nicht nur für die Migration selbst.
Open Banking, APIs und Drittanbieterintegration
Open-Banking-Frameworks erweitern das Angebot von Banken und schaffen die technische Grundlage für die Verbindung mit dem Fintech-Ökosystem, das sich seit einem Jahrzehnt unabhängig entwickelt. APIs ermöglichen Banken, Daten und Funktionen für Dritte bereitzustellen, auf externen Fähigkeiten aufzubauen, ohne intern entwickeln zu müssen, und digitale Banking-Services sowie Banking-Anwendungen zu schaffen, die in einer Welt geschlossener Architekturen nicht existierten.
Die tatsächliche Chance ist real. Die Integrationskomplexität ebenfalls. Banking-Lösungen auf API-Ebenen erfordern Wartung, Versionsmanagement, Sicherheits-Governance und Monitoring, für die die meisten Bank-Technologieteams nicht auf Skalierung ausgelegt waren. Eine Open-Banking-Initiative, die ein Dutzend neuer Drittanbieterintegrationen bereitstellt, schafft zugleich ein Dutzend neuer Fehlerquellen. Das ist kein Grund, darauf zu verzichten. Es ist ein Grund, den operativen Aufwand ehrlich einzugrenzen, bevor die Ankündigung erfolgt.
Was eine Strategie für die digitale Transformation von Banken tatsächlich erfordert
Eine Strategie zur digitalen Transformation einer Bank, die Ergebnisse erzielt, sieht anders aus als eine, die Ankündigungen produziert. Die folgende Liste beschreibt, was tatsächlich zutreffen muss – nicht, was in der Vorstandspräsentation gesagt werden muss.
- Ein Führungsauftrag, der das Betriebsmodell benennt, nicht nur die IT-Roadmap
Digitale Transformation kann Banken helfen, wettbewerbsfähig zu bleiben – aber nur, wenn der Transformationsumfang einschließt, wie die Bank Entscheidungen trifft, Kunden betreut und ihren Betrieb führt, nicht nur, welche Technologie gekauft wird. Wenn der Auftrag bei „Wir werden digital“ endet, endet das Programm bei der Digitalisierung von Kanälen. Jemand auf Führungsebene muss die Veränderung des Betriebsmodells ausdrücklich verantworten, sonst wird das Programm von der IT gesteuert und als IT-Projekt eingegrenzt.
- Umschichtung des Budgets weg von Legacy-Wartung
Das 70-%-Problem bei „Run-the-Bank“-Budgets löst sich nicht von selbst. Digitale Transformationen erfordern, Ausgaben für die Wartung von Legacy-Systemen aktiv zu reduzieren, um Kapital für diskretionäre Innovation freizusetzen. Das bedeutet, Systeme abzuschalten, nicht nur neue Ebenen darüberzulegen. Der Fehlermodus: Die Finanzierung der Transformation wird als Ergänzung zum bestehenden Budget genehmigt, Legacy-Systeme werden nie stillgelegt und die Bank betreibt nun auf unbestimmte Zeit zwei Architekturen.
- Kennzahlen für Kundenergebnisse als Transformationsziel
Digitale Transformation hilft, wenn sie daran gemessen wird, was sich für Kunden und das Unternehmen verändert, nicht daran, welche Technologie bereitgestellt wurde. „Wir haben eine mobile App gelauncht“ ist eine Aktivitätskennzahl. „Digitale Kunden erzielen jetzt doppelt so hohe Erträge bei einer um 20 Punkte niedrigeren Effizienzquote“ ist eine Ergebniskennzahl. Der Unterschied ist als Führungsdisziplin wichtig, weil Aktivitätskennzahlen leicht zu erreichen sind, ohne etwas Wesentliches zu verändern.
- Dateninfrastruktur als Voraussetzung, nicht als Ergebnis
Neue digitale Kanäle und Produkte hängen von zugänglichen, kontrollierten Echtzeitdaten ab. Wird die Dateninfrastruktur als etwas behandelt, das erst nach dem Produktlaunch aufgebaut wird, starten die Produkte ohne die Fähigkeit, die sie wertvoll macht. Die Bank endet mit Personalisierungsfunktionen, die nichts personalisieren können, weil die Kundendaten drei Tage alt und auf fünf Systeme fragmentiert sind.
- Talente und Change Management als unverzichtbare Faktoren
Digitale Kanäle betreiben sich nicht selbst. Automatisierte Workflows benötigen Menschen, die sie erstellen, verstehen und reparieren können, wenn sie ausfallen. Eine Bank, die eine Automatisierungsplattform kauft, ohne in die Personen zu investieren, die sie sechs Monate nach Abgang des Anbieters betreuen werden, hat ein System gekauft, das an Leistungsfähigkeit verlieren wird. Change Management ist keine weiche Anforderung, die parallel zur eigentlichen Arbeit bearbeitet wird. Es ist Teil der eigentlichen Arbeit.
📊 Die Zahlen:
McKinseys zehnjährige Analyse ergab, dass Banken im obersten Dezil von 2013 bis 2023 eine durchschnittliche jährliche Gesamtrendite für Aktionäre von 18 % erzielten – 14 Prozentpunkte mehr als das unterste Dezil im selben Zeitraum. Dieser Abstand ist zu groß, um ihn allein durch Marktbedingungen oder Geografie zu erklären. Der Unterschied liegt in der Strategieumsetzung: insbesondere darin, ob Technologieinvestitionen mit messbaren Kunden- und Betriebsergebnissen verbunden wurden oder als von der Geschäftsleistung entkoppelte Infrastrukturausgaben behandelt wurden.
Beispiele für digitale Transformation im Banking, die zeigen, was sich praktisch verändert
Die hilfreichsten Beispiele zeigen, was sich operativ verändert hat, nicht nur, welche Technologie angekündigt wurde. Zwei Muster sind einen genaueren Blick wert.
Wenn digitale Kunden nachweislich profitabler werden
Das McKinsey-Beispiel der asiatischen Bank verdient Aufmerksamkeit, weil die Zahl ungewöhnlich konkret ist: Digitale Kunden erzielten doppelt so hohe Erträge und eine um 20 Prozentpunkte niedrigere Effizienzquote. Das ist keine marginale Verbesserung. Es ist ein struktureller Unterschied in der Stückkostenökonomie.
Der Mechanismus ist nicht die App. Digitale Kunden haben eine andere Banking-Gesamterfahrung, weil sie über Kanäle interagieren, die die Bank kontinuierlich beobachten kann, die digitale Kontoverwaltung strukturierte Daten erzeugt, welche die Entscheidungsfindung der Bank speisen, und die Bank relevante, personalisierte Angebote auf Grundlage tatsächlicher Kundendaten statt statischer Segmentprofile machen kann. Die digitale Produktebene funktioniert, weil sie mit einem Backoffice und einer Dateninfrastruktur verbunden ist, die zu ihrer Unterstützung neu aufgebaut wurden.
Ein Operations Manager einer mittelgroßen Bank, von dem ich kürzlich gehört habe, lud weiterhin manuell Onboarding-Dokumente für KMU herunter, kopierte Felder in eine Tabellenkalkulation und schickte der Compliance-Abteilung E-Mails für zusätzliche Prüfungen – während das Frontend-Portal eine saubere digitale Customer Experience zeigte. Die Kundendaten existierten. Der operative Prozess war trotzdem manuell. Das ist die Lücke. Sie zu schließen, führt zur Verbesserung der Effizienzquote, nicht das Portal selbst.
Genau hier wird ein Workflow wie der im KMU-Onboarding-Workflow von Latenode relevant: Neue Anträge werden über eine von Latenodes mehr als 5.500 Integrationen aus dem CRM der Bank abgerufen, Dokumente durch KI-Modelle geleitet, um Felder zu extrahieren und zu klassifizieren, benutzerdefinierte Validierungslogik in einem JavaScript-Node angewandt und markierte Fälle mit strukturierten Zusammenfassungen statt roher PDFs weitergeleitet. Für den Kunden sieht das Frontend gleich aus. Die Backoffice-Arbeitslast ist tatsächlich eine andere.
Wo der Prozess der digitalen Transformation in der Praxis scheitert
Die Fehlermodi sind nicht überraschend, wenn Sie einige Programme ins Stocken geraten gesehen haben. Digitale Transformationen scheitern, wenn der Umfang als IT definiert wird, das Budget für Technologie bereitgestellt wird, ohne die Legacy-Wartung anzutasten, und die Verbindung zwischen Technologieausgaben und Kundenergebnissen nie formalisiert wird.
Der Rückgang der McKinsey-Produktivität ist ein struktureller Beleg: US-Banken geben jedes Jahr mehr für Technologie aus und erhalten weniger Produktivität pro Mitarbeitendem. Die Erklärung ist das 70-%-Problem bei „Run-the-Bank“-Budgets – der Großteil der Ausgaben entfällt auf die Wartung, sodass fast nichts für die diskretionäre Innovation übrig bleibt, die die Arbeitsweise tatsächlich verändert.
Neue digitale Kanäle werden aufgebaut. Die Backoffice-Prozesse, die sie unterstützen, verändern sich nicht. Die Effizienzquote bleibt unverändert. Und drei Jahre nach Beginn des Transformationsprogramms fragt jemand im Vorstandszimmer, warum die Zahlen es noch nicht zeigen.
Ich habe dasselbe Muster immer wieder in anderen Worten beschrieben gesehen: Transformationsinitiativen, die stark starten, Dynamik aufbauen und dann stillschweigend zu Tabellenkalkulationen und E-Mail-Freigaben zurückkehren, wenn das Programm seine Unterstützung verliert und sich herausstellt, dass die neuen digitalen Ebenen ohnehin manuelle Bearbeitung erfordern. Das Programm war nicht falsch. Der Umfang war es. Transformation, die nur als Frontend-Digitalisierung eingegrenzt wird, erzeugt Frontend-Verbesserungen und nichts weiter.
Vorteile der digitalen Transformation im Banking – und die Grenzen, die Sie kennen sollten
Die tatsächlichen Vorteile sind real und evidenzbasiert. Digitale Transformation im Banking auf Ebene des Betriebsmodells führt nachweislich zu besseren wirtschaftlichen Ergebnissen: die McKinsey-Daten zu Erträgen digitaler Kunden, die durchschnittliche jährliche Gesamtrendite für Aktionäre von 18 % bei Banken im obersten Dezil, die Deloitte-Prognose zur Senkung von Softwareentwicklungskosten durch KI-Tools. Die Finanzbranche honoriert Transformation, wenn sie richtig umgesetzt wird.
Verbesserungen der Customer Experience verstärken sich gegenseitig: Online Banking, das wirklich persönlich statt generisch ist; digitale Wallets mit sofortiger Abwicklung; Finanzberatung, die auf tatsächlichem Kundenverhalten statt auf demografischen Segmenten beruht. Produkte und Services, die rund um Echtzeitdaten entwickelt werden, verhalten sich anders als Produkte, die auf Monatsauszügen basieren. Maßgeschneiderte Finanzprodukte oder Anlageempfehlungen, die widerspiegeln, was ein Kunde tatsächlich getan hat, erfordern eine Dateninfrastruktur, die die meisten Banken noch aufbauen. Neue Produkte und Services werden überhaupt erst möglich, wenn die Architektur sie unterstützt – und wirtschaftlich sinnvoll, wenn die Stückkostenökonomie digitaler Kunden so unterschiedlich ist, wie die McKinsey-Daten nahelegen.
Für Finanzinstitute mit Fokus auf Inklusion unterstreichen die Global-Findex-Daten der Weltbank die Nachfrageseite: Digitale Kanäle sind in vielen Volkswirtschaften inzwischen der primäre Zugangspunkt für Bankdienstleistungen, was bedeutet, dass die Kundengruppe, die nur digital erreicht werden kann, groß ist und wächst.
Doch die Grenzen sollten direkt benannt werden.
Technologieausgaben führen nicht automatisch zu Produktivität. Die Beziehung hängt von einer Veränderung des Betriebsmodells ab, und diese Veränderung ist schwieriger und langsamer als die Bereitstellung von Technologie. Bankdienstleistungen, die im Frontend digital aussehen, können hinter der Oberfläche operativ weiterhin unverändert sein.
Compliance-Vorgaben begrenzen die Geschwindigkeit von allem. Eine Bank, die ihren Prozess zur Kreditvergabe transformiert, kann die regulatorischen Prüfschritte nicht einfach entfernen. Sie kann sie automatisieren, doch die Automatisierung eines Compliance-Prozesses ist komplexer als die Automatisierung eines Dateneingabeschritts.
Und die Digitalisierung von Kanälen ohne Backoffice-Veränderung ist die teuerste Form der Margenverbesserung: Sie investieren in den Kanal, Sie halten das Backoffice weiter aufrecht, Ihre Kostenbasis verändert sich kaum.
🤔 Moment.
Die Technologieausgaben von Banken erreichten 2023 weltweit 650 Milliarden US-Dollar und wuchsen jährlich um rund 9 %, während die Bankenumsätze um etwa 4 % stiegen und die Produktivität von US-Banken über mehr als ein Jahrzehnt sank. Die Kundenerwartungen steigen weiter. Die Frage lautet nicht, ob Banken sich transformieren müssen – sondern warum höhere Technologieausgaben das zugrunde liegende Problem bisher nicht gelöst haben. Die Antwort, auf die die Daten hindeuten: Der Großteil erreicht nicht die Prozesse, die die Effizienzquote verändern würden.
