Generative KI (Gen AI) bietet der Finanzbranche weit mehr als Technologie: Sie eröffnet Chancen für Optimierung und Innovationen, die die Branche von Grund auf verändern werden. Doch Gen AI ist kein Einzelspieler-Thema. Es bedarf vielmehr starker Partnerschaften, um die anstehenden Veränderungen umfassend sicherzustellen. Stephan Paxmann beleuchtet, wie Kooperationen das volle Potenzial der Technologie ausschöpfen und welche Strategien geeignet sind, regulatorische Hürden zu überwinden und technologische Abhängigkeiten zu reduzieren.

Generative KI (Gen AI) verändert die Finanzbranche grundlegend. Die neue Basistechnologie beschleunigt Prozesse, steigert die Produktivität und transformiert das Kundenerlebnis. Herausforderungen sind die hohen Kosten für Daten, Rechenleistung und Algorithmen sowie die Notwendigkeit angepasster Infrastrukturen und Sicherheitsstrategien. Eine erfolgreiche Nutzung erfordert neue Innovationsstrategien und verstärkte Kooperationen, da der zukünftige Wettbewerb auf Netzwerken basiert.

Potenzial ausschöpfen, Ressourcen bündeln

Gen AI benötigt zwei zentrale Elemente: Daten und Rechenleistung. Je vielfältiger die Daten und je höher die Rechenleistung, desto besser die Ergebnisse. Der Aufbau entsprechender Infrastrukturen ist jedoch teuer und komplex. Erfolgreiche Unternehmen konzentrieren sich daher auf ihre Kernkompetenzen und setzen auf Partnerschaften mit Technologieanbietern, Forschungseinrichtungen und anderen Finanzinstituten, um Mehrwertlösungen zu entwickeln. Diese Kooperationen kombinieren individuelle Stärken und führen zu maßgeschneiderten Lösungen, die technologische Herausforderungen meistern und Marktbedürfnisse erfüllen. So werden aus Technologieprojekten echte Marktinnovationen.

Partnerschaften als Wettbewerbsvorteil

Gen AI weist eine besonders dynamische Entwicklungskurve auf. Die Halbwertszeit von Fähigkeiten, Tools und Lösungen liegt unseren Beobachtungen nach aktuell bei ungefähr 6 Monaten. In diesem Zeitraum können sich technologisches Wissen und Produktivität verdoppeln. Während traditionelle Prozesse auf Kontinuität setzen, verlangt die KI von heute und morgen eine hochflexible Anpassung – in einem Tempo, das immer neue Herausforderungen an Unternehmen stellt.

Durch Kooperationen gelingt es, diese hohe Innovationsgeschwindigkeit auf mehrere Schultern zu verteilen. Ein Unternehmen kann sich auf spezifische Stärken konzentrieren, während die Partner das Know-how, die Infrastruktur oder gar die rechtliche Absicherung ergänzen.
Bei der Auswahl externer FinTechs muss Wert auf strategische Passfähigkeit gelegt werden, insbesondere hinsichtlich technologischer Innovation und Integrierfähigkeit. Und natürlich spielen die regulatorische und finanzielle Stabilität des Partners eine wichtige Rolle – denn nicht immer existiert ein gleiches Verständnis von Sicherheitsstandards und Compliance-Anforderungen bei den Kooperationspartnern.

Der regulatorische Rahmen als gemeinsames Spielfeld

Eine der größten Herausforderungen für KI-Projekte liegt in der Regulatorik. Die rechtlichen Vorgaben sind streng – vor allem in Europa. Hier schafft der geplante EU AI Act einen (ersten) Rahmen, der Transparenz und ethische Grundsätze vorschreibt. Gerade in der Finanzbranche, wo Vertrauen das höchste Gut ist, steht Compliance nicht zur Diskussion. Doch die strikte Einhaltung regulatorischer Vorgaben ist komplex.

Auch hier liegt der Schlüssel im Schulterschluss: Partnerschaften mit Rechtsberatern oder Technologielieferanten schaffen nicht nur die Absicherung bei regulatorischen Herausforderungen, sondern helfen dabei, die Entwicklung und Umsetzung von Standards aktiv mitzugestalten. Finanzinstitute, die ihre Expertise in diesen Bereichen einbringen, schaffen echten Mehrwert, der das Vertrauen der Kunden und der Aufsichtsbehörden stärkt. Sie agieren proaktiv, gestalten Best Practices und sichern gleichzeitig die nötige Flexibilität, um auch zukünftige regulatorische Anforderungen agil umzusetzen. Natürlich bedingt das auch die Bereitschaft der Behörden, wichtige Erfahrungen aus den Kooperationen in die Regulatorik zu überführen, um deren Anwendbarkeit sicherzustellen.

Strategische Freiheit durch Multi-Cloud und Open-Source

Mit der Entwicklung von Gen AI wächst das Bedürfnis nach Unabhängigkeit und Flexibilität. Eine Multi-Cloud-Strategie kann dabei helfen, technologische Abhängigkeiten von einzelnen Anbietern zu reduzieren, wodurch Kosten und Risiken minimiert werden. Abhängigkeit von einem einzigen Cloud-Anbieter kann zu Problemen wie Preisänderungen und Serviceausfällen führen.

Der Weg zur Resilienz führt über Open-Source-Lösungen, die im Gegensatz zu teuren proprietären Technologien Flexibilität und individuelle Weiterentwicklung bieten. Open-Source-Plattformen unterstützen eine breite Community, die kontinuierlich neue Lösungen entwickelt. Eine Open-Source-Strategie reduziert die Abhängigkeit von externen Anbietern und stärkt gleichzeitig die Innovationskraft und Flexibilität interner Teams.

Global denken, lokal handeln

Die Entwicklung von Gen AI schreitet weltweit rasant voran, besonders in den USA und Asien, die den Innovationsprozess durch Effizienz und Transparenz fördern. Deutschland hat die Chance, durch gezielte internationale Partnerschaften von der Kreativität und dem Fortschritt anderer Märkte zu profitieren.

Die Zukunft gehört den Vernetzten

Generative KI ist kein Sprint, sondern ein Marathon – und ein Teamwettbewerb. Die Finanzbranche hat die Chance, sich durch strategische Partnerschaften als Early Mover zu positionieren und neue Märkte zu erschließen. Durch die gezielte Zusammenarbeit mit Technologieanbietern, Regulatoren und internationalen Innovatoren können Banken das volle Potenzial von Gen AI mehr und mehr ausschöpfen und für zukünftige Entwicklungen, die heute noch nicht absehbar sind, vorbereitet sein. Es geht schließlich nicht um das, was theoretisch möglich ist. Sondern um das, was tatsächlich umgesetzt wird – und das geht besser gemeinsam.

Der Autor

Stephan Paxmann leitet den strategischen Entwicklungsbereich Digitalisierung & Innovation bei der LBBW und ist verantwortlich für den AI-Hub der Bank. Seit 2022 gestaltet er mit seinem Team digitale Innovationen für eine zukunftssichere Finanzindustrie.