Das Bankensystem erfährt eine fundamentale Transformation unter dem Einfluss von künstlicher Intelligenz, und das Jahr 2026 könnte ein Wendepunkt in diesem Prozess sein. Laut einer Studie der Beratungsfirma Celent setzen zwei Drittel der Kreditgeber bereits Strategien für generative KI um oder planen, dies in den nächsten zwei Jahren zu tun – dies sind die schnellsten Implementierungsraten unter allen Finanztechnologien in den letzten Jahren.
Von Papierformularen zu digitaler Aufsicht
Jahrzehntelang folgten Bankprüfungen einem Schema: Prüfer kamen mit Checklisten, studierten Dokumente und präsentierten Ergebnisse nach Wochen. Ein solcher reaktiver Ansatz funktionierte in einer analogen Welt, entspricht aber nicht dem modernen Tempo der Risikowachstums.
Im Jahr 2026 werden die Regulierungsbehörden beginnen, KI aktiv in ihren Arbeitsabläufen für Bankprüfungen zu nutzen. Sie werden von vierteljährlichen 'Momentaufnahmen' zu kontinuierlichem Monitoring übergehen, von Stichprobenprüfungen zu umfassenden Analysen, von retrospektiven Berichten zu Risikodetektion in Echtzeit.
Künstliche Intelligenz wird menschliches Urteilsvermögen nicht ersetzen, sondern Prüfern die Möglichkeit geben, Muster schnell zu erkennen und Erkenntnisse aus Daten zu gewinnen. Dies wird helfen, Probleme zu erkennen, bevor sie sich ausweiten. Finanzinstitute werden unter kontinuierlicher intellektueller Kontrolle arbeiten, erhalten im Gegenzug jedoch etwas Wertvolles: Konsistenz und Transparenz in der Bewertung ihrer Aktivitäten.
Bombe mit verzögerter Zündung in $2,2 Billionen
Obwohl die Branche bereits den Zusammenbruch der Silicon Valley Bank vergessen hat, sind die Bedingungen, die dazu führten, nicht verschwunden. Untersuchungen aus dem Jahr 2023 haben gezeigt, dass das amerikanische Bankensystem nicht realisierte Verluste von etwa $2,2 Billionen angehäuft hat — eine Zahl, die jedem Bankvorstand den Schlaf rauben sollte.
Die Silicon Valley Bank ist teilweise deshalb zusammengebrochen, weil traditionelle Risikomanagementsysteme den Regulierungsbehörden keine aktuellen Informationen über bekannte Bedrohungen liefern konnten. Zinsrisiken, Konzentrationsrisiken und Liquiditätsrisiken häuften sich schneller, als es jemand verfolgen konnte.
Aber in den drei Jahren seit dem Zusammenbruch der SVB haben sich die Möglichkeiten der KI weit über das hinaus entwickelt, was wir uns im Jahr 2023 vorgestellt haben. Moderne Systeme modellieren kontinuierlich die Auswirkungen verschiedener Szenarien, führen Stresstests von Portfolios in Echtzeit durch und identifizieren Konzentrationsrisiken, bevor sie zu existenziellen Bedrohungen werden. Dies gibt den Regulierungsbehörden mehr Möglichkeiten für rechtzeitige Maßnahmen.
Im Jahr 2026 werden Institute ihr Denken von reaktiver Rettung auf proaktive Verhinderung durch strategische Implementierung von KI ändern.
Öffentliche Banken: Digitaler Graben
Das langsame Verschwinden öffentlicher Banken ist eine der stillen Tragödien der amerikanischen Finanzen. Im Jahr 2026 könnte dieser Trend von allmählich zu rasch übergehen.
Der Katalysator wird die Lücke im Bereich KI sein, die kleine und mittlere Finanzinstitute zurücklässt. Große Banken investieren enorme Summen in KI-Systeme, um Vorschriften einzuhalten, Kredite zu vergeben und Risiken zu managen.
Viele öffentliche Banken bleiben vorsichtig und betrachten KI als zu teuer oder komplex. Ohne Veränderungen könnte das öffentliche Bankwesen eine warnende Geschichte für Finanzprofis werden. Kunden erwarten zunehmend Geschwindigkeit und Raffinesse – sei es bei sofortigen Kreditentscheidungen, personalisierten Produkten oder proaktiven finanziellen Empfehlungen.
Öffentliche Banken sollten auf KI setzen. Diese Institute verfügen über tiefe Kundenbeziehungen, Wissen über den lokalen Markt und eigene Daten über Kreditnehmer, die nationale Banken niemals reproduzieren können. Aber diejenigen, die ihre Barrieren nicht durchbrechen und technologische Innovationen nicht annehmen, werden in einer Ära arbeiten, in der Elvis im Radio spielte.
Daten als Wettbewerbsvorteil
Viele Institute beeilen sich, KI für Geschwindigkeit und Effizienz einzuführen, aber die meisten übersehen die eigentliche Quelle des Wettbewerbsvorteils – Daten.
Das komplexeste KI-Modell, das auf allgemeinen Daten trainiert wurde, wird einem anständigen Modell, das auf eigenen hochwertigen Daten trainiert wurde, die spezifisch für Ihre Kundenbasis und Marktdynamik sind, unterlegen sein. Im Jahr 2026 wird dies offensichtlich sein. Kreditgeber mit Jahren detaillierter Daten über Zahlungen werden in der Lage sein, Kreditmodelle zu erstellen, die die Konkurrenz übertreffen. Banken mit erheblichen Volumina an Transaktionsdaten werden in der Lage sein, Betrug und Risikopatterns zu erkennen, die für diejenigen, die keine tiefen Datenpools haben, unsichtbar sind.
Die Frage ist nicht nur, 'Wie implementieren wir KI?', sondern auch, 'Welche Daten haben wir, die niemand sonst hat, und wie werden wir unseren KI-Vorteil um sie herum aufbauen?'
Wo man einen Wettbewerbsvorteil finden kann
Während Finanzinstitute weiterhin KI implementieren und entwickeln, stellt sich die Frage, wer den größten Nutzen daraus ziehen wird. KI verspricht Geschwindigkeit und Effizienz, muss aber auf qualitativ hochwertigen Daten trainiert werden, die gleichzeitig genau und einzigartig sind.
Banken, die die Geschwindigkeit ihrer Arbeit bei gleichzeitiger Risikominderung erhöhen können, werden mit der Branche Schritt halten. Aber Finanzinstitute, die proaktiv neue Möglichkeiten finden, ihre Kreditpolitik zur Minimierung von Risiken optimieren und ihre Leistungen mit denen ihrer Kollegen vergleichen können, werden gute KI in großartige verwandeln.
Im Jahr 2025 begann die Finanzindustrie tatsächlich mit Experimenten in der KI. Im Jahr 2026 wird der Übergang von einfacher KI-Fähigkeit zu deren Nutzung, um sowohl Risiken als auch Wettbewerber zu überholen, stattfinden. Institute, die ihre einzigartigen Daten effektiv mit fortschrittlichen KI-Technologien kombinieren können, werden einen entscheidenden Wettbewerbsvorteil auf dem Markt erhalten.
Meinung der KI
Aus der Sicht historischer Muster finanzieller Innovationen erinnert die gegenwärtige Situation an die Einführung elektronischer Handelssysteme in den 1980er und 90er Jahren. Auch damals gab es eine Kluft zwischen großen Akteuren und regionalen Instituten, aber nicht nur technologische Möglichkeiten spielten eine Schlüsselrolle, sondern auch die Fähigkeit, Geschäftsprozesse anzupassen. Interessant ist, dass der Autor sich auf Daten als Wettbewerbsvorteil konzentriert, aber die Frage der regulatorischen Kompatibilität von KI-Systemen verschiedener Banken auslässt.
Wenn man die Situation durch die Linse systemischer Risiken betrachtet, kann die massenhafte Einführung ähnlicher KI-Modelle einen neuen Typ korrelierter Fehler schaffen – wenn Algorithmen gleichzeitig ähnliche Entscheidungen unter Stressbedingungen treffen. Dies ist potenziell gefährlicher als traditionelle Konzentrationsrisiken, da es nicht Vermögenswerte, sondern den Entscheidungsprozess selbst betrifft. Die Frage entsteht: Wird das Streben nach KI-Effizienz neue Formen systemischer Verwundbarkeit schaffen?
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