Banken geben 93 % ihres KI-Budgets für Technologie aus. Nur 7 % fliessen in die Menschen. Und dann wundern sie sich, warum 95 % keinen Einfluss auf ihre Gewinn- und Verlustrechnung sehen.
Am 31. März 2026 habe ich eine Keynote am Zühlke Banking Talk in Schlieren gehalten. Mein Thema: Warum die Zukunft von AI “cybernetic” ist und was es braucht, um eine AI-native Bank zu werden. Der Abend brachte Perspektiven aus der Wissenschaft, einer grossen deutschen Bank und Praktikern aus Schweizer Finanzinstituten zusammen.
Der Event#
Der Zühlke Banking Talk wurde von Fabian Braunwalder (MD Banking CH, Zühlke) und Björn Lehnhardt (MD FSI Germany, Zühlke) moderiert. Das Programm umfasste drei Keynotes und eine Paneldiskussion:
- Prof. Dr. Andreas Dietrich (HSLU): “Auf dem Weg zur AI-native Bank” über die Positionierung Schweizer Banken in einem sich rasant entwickelnden Markt
- Stephan A. Paxmann (CIO, LBBW): “Agentic AI in Financial Services” über die Neugestaltung des Bankings durch Agentic AI
- Romano Roth (Zühlke): “Warum die Zukunft von AI ‘cybernetic’ ist” über den Aufbau adaptiver, AI-nativer Organisationen
- Paneldiskussion moderiert von Andrea Perl (Partner Data & AI, Zühlke) mit Lisa Zimmermann (PostFinance), Christophe Makni (Migros Bank) und Stephan A. Paxmann (LBBW)
Das Problem ist nicht das nächste Tool#
30 bis 40 Milliarden Dollar wurden weltweit in generative KI investiert. Die meisten Unternehmen haben Tools gekauft, Schulungen durchgeführt und gehofft. Das ist keine Strategie. Das ist eine Einkaufsliste.
Was fehlt, ist nicht das nächste Tool. Was fehlt, ist die Steuer- und Anpassungsfähigkeit.
Ein Cybernetic Enterprise funktioniert anders. Menschen und KI arbeiten in kontinuierlichen Feedback-Loops zusammen, um gemeinsam Wert zu schaffen. Drei Dimensionen, ein System: Organisation, Technologie und Prozesse.
Drei Thesen für die AI-native Bank#
1. Das E-Banking stirbt. Agenten arbeiten direkt auf den Daten. Keine App, keine Oberfläche. APIs und strukturierte Daten sind die neue Infrastruktur.
2. Wer den Agenten nicht besitzt, wird zum Zulieferer. Kontext schlägt Kontrolle. Wie das Hotel hinter Booking.com.
3. Eure Daten sind wertvoller als eure Produkte. Hypotheken, Konten, Kreditkarten: alles austauschbar. 156 Kunden-Touchpoints pro Jahr nicht.
Regulatorik ist kein Bremsklotz#
Regulatorik ist der einzige Burggraben der Banken gegen Big Tech. Big Tech hat unbegrenzte Rechenpower und generische Algorithmen. Banken haben Jahrzehnte gewachsenes Vertrauen, regulierten Zugang zu Finanzdaten und Governance. Das ist der echte Wettbewerbsvorteil.
Arbeitsverteilung Mensch und KI#
Die Frage ist nicht, ob KI den Menschen ersetzt. Die Frage ist, wie die Arbeit zwischen Mensch und KI verteilt wird. Ich habe ein Framework mit vier Quadranten und realen Beispielen aus der Bankenbranche vorgestellt:
- HSBC: AML-Monitoring mit 60 % weniger False Positives
- Lloyds/Experian: Perpetual KYC, keine periodischen Reviews mehr
- Julius Bär/Unique.ai: AI Investment Copilot, FINMA-konform
- Kyriba: AI Liquidity Manager, von “Cash verwalten” zu “Szenarien steuern”
Die Organisation der Zukunft#
Die Organisation der Zukunft besteht aus Teams von 3 +/- 2 Personen. Jeder Mensch orchestriert 4+ AI-Agenten. Keine Trennung zwischen Business und IT. Volle Ownership über den gesamten Wertstrom. Ein Platform Team dient als AI Enablement Layer: Agent Registry, Guardrails, Observability, A2A.
Stephan A. Paxmann von der LBBW hat es treffend formuliert: “Wir steuern nicht Code. Wir steuern Agenten. Wir weisen ihnen IDs, Budgets und Wallets zu, genau wie bei einem Mitarbeitenden.”
Erkenntnisse aus dem Panel#
Prof. Dr. Andreas Dietrich von der HSLU stellte die entscheidende Frage: Was passiert mit den Beratungsleistungen der Banken, wenn Kunden ihrem persönlichen KI-Bot mehr vertrauen als ihrem Bankberater?
Das Panel brachte drei sehr unterschiedliche Banken zusammen (PostFinance, Migros Bank, LBBW) mit verschiedenen Perspektiven, aber einer gemeinsamen Überzeugung: Es geht nicht nur um Technologie. Die Diskussion über Governance und wo die Grenze zwischen menschlichen und KI-Entscheidungen gezogen werden soll, war eine der ehrlichsten, die ich bisher erlebt habe.
Drei Dinge, die Sie morgen tun können#
- Budget umschichten. Die nächste Tool-Lizenz streichen. Das Geld in KI-Befähigung Ihres Teams investieren.
- Einen Value Stream neu designen. Business und IT gemeinsam. Klein. Messbar. Mit Feedback-Loop.
- Arbeitsverteilung Mensch und KI kartieren. Wo geben Sie Arbeit ab? Wo arbeiten Sie zusammen? Die Antwort bestimmt Ihre Roadmap.
Die Bank von morgen ist kein Tech-Unternehmen mit Banklizenz. Sie ist eine kybernetische Bank, die ihre Kunden besser versteht als jeder Silicon-Valley-Algorithmus.
KI wird nicht die letzte Technologiewelle sein. Nach KI kommt die nächste. Und die danach. Aber wenn Ihre Organisation die Fähigkeit hat, sich kontinuierlich anzupassen, spielt es keine Rolle, was als Nächstes kommt. Sie werden bereit sein.