Die Einführung von Künstlicher Intelligenz ist für viele Unternehmen im Banking- und Financial-Services-Sektor strategisch gesetzt. Sinkende Nettozinsmargen, steigende regulatorische Anforderungen, komplexere Cyberangriffe und wachsender Wettbewerb durch Fintechs erhöhen den Druck, Prozesse zu automatisieren und datengetrieben zu steuern.
Gleichzeitig offenbart die technologische Basis vieler Institute erhebliche Schwächen. Laut einer aktuellen Studie von Cognizant sehen 85 Prozent der befragten Führungskräfte ihre bestehende IT-Landschaft als Risiko für eine erfolgreiche KI-Integration. Für die Untersuchung wurden 1.000 Entscheider aus Global-2000-Unternehmen befragt.
Veraltete Systemarchitekturen gelten demnach als zentrale Hürde. Um KI-Anwendungen umfassend nutzen zu können, müssen Legacy-Systeme modernisiert werden. Mindestens drei Viertel der Befragten planen, wesentliche Modernisierungsziele innerhalb der kommenden zwei Jahre umzusetzen. Dazu zählen Cloud-Modernisierung, Migration geschäftskritischer Anwendungen sowie die Erneuerung kundenorientierter Applikationen.
Technische Schulden als Bremsklotz
Der ambitionierte Zeitplan trifft jedoch auf strukturelle Hindernisse. 63 Prozent der Führungskräfte nennen die Komplexität der Transformation als größtes Problem. Zudem verweisen 50 Prozent auf fehlende personelle Ressourcen und 48 Prozent auf begrenztes Kapital.
Ein zentrales Thema bleibt der Abbau technischer Schulden. Zwar gilt dieser als strategische Priorität. Dennoch erwarten 93 Prozent der Unternehmen, bis 2030 weniger als ein Viertel ihrer technischen Schulden reduziert zu haben. Gleichzeitig planen viele, den Anteil ihres IT-Budgets für die Wartung bestehender Systeme von derzeit 61 Prozent auf 27 Prozent bis 2030 zu senken.
Die erwarteten Einsparungen aus dem Schuldenabbau dürften jedoch nur rund ein Viertel der Modernisierungskosten decken. Damit steigt das Risiko, dass zahlreiche Unternehmen ihre selbst gesetzten Zwei-Jahres-Ziele verfehlen.
Drei Phasen zur zukunftsfähigen IT
Gordon Hoff, Head of Banking & Financial Services bei Cognizant Switzerland, beschreibt einen dreistufigen Transformationsansatz. In einer ersten Phase stehe die kurzfristige Effizienzsteigerung im Fokus. Ziel sei es, Betriebskosten zu senken, zusätzliche Einnahmen zu generieren und operatives Kapital freizusetzen. Maßnahmen umfassen unter anderem eine flexiblere IT-Organisation, höhere Transparenz in Prozessen, Produktivitätsgewinne sowie stärkere Cybersicherheitsstrukturen, so Hoff.
In der zweiten Phase folgt die systematische Modernisierung der IT-Landschaft und die Integration von KI. Der Abbau technischer Schulden spielt laut Hoff hierbei eine Schlüsselrolle. KI kann zudem helfen, Qualifikationslücken zu überbrücken, etwa bei der Analyse bestehender Geschäftslogik oder der Datenmigration. Laut Studie lassen sich Modernisierungsprojekte mit KI-Unterstützung in 30 Prozent weniger Zeit und zu 30 Prozent geringeren Kosten umsetzen.
Die dritte Phase zielt auf Wachstum und Innovation. Mit moderner Infrastruktur gewinnen Unternehmen Spielraum für neue Geschäftsmodelle, schnellere Markteinführung und die Entwicklung digitaler Produkte. Voraussetzung bleibt jedoch, dass die technologische Basis rechtzeitig an die Anforderungen einer zunehmend KI-getriebenen Wirtschaft angepasst wird.
„Unternehmen müssen jetzt handeln, um den Anschluss an die KI-Entwicklung nicht zu verlieren. Die Studienergebnisse zeigen deutlich, dass die aktuelle technologische Infrastruktur für die KI-Integration bei weitem nicht ausreicht. Dabei muss sich die Modernisierung am Zeitplan der KI orientieren. Kommen Firmen der Zwei-Jahres-Frist nahe, sind sie für eine zunehmend KI-gesteuerte Welt bestens gerüstet“, sagt Hoff.
