Immer mehr Anlegerinnen und Anleger suchen nachhaltige Investments und Bestätigung, dass ihr angelegtes Geld etwas Gutes bewirkt. Finanzdienstleister sind gefordert zu liefern. Als gute Verbündete der Branche entpuppen sich digitale Technologien wie das Internet der Dinge (IoT), Künstliche Intelligenz (KI) und Blockchain.
Banken
Neobroker gewinnen Marktanteile bei einer gut informierten und investmentfreudigen Generation ETF – vor allem durch niedrige Trading-Gebühren. Aber der Preis ist kein nachhaltiger Wettbewerbsvorteil. Wir haben fünf Trends ausgemacht, die den Markt bestimmen werden.
Von der Optimierung des Portfolios bis zur Bewertung der Risiken im Derivat-Geschäft: Die Banken loten mehr als andere Branchen aus, wie ihnen Quantencomputing als Technologie weiterhelfen kann.
Zahlreiche Bankentscheiderinnen und Bankentscheider gaben für unsere Studie zum Thema Digital Banking Experience zu Protokoll, ihr Haus sorge für ein gutes bis exzellentes Kundenerlebnis. Woher kommt diese breite Brust, ist sie vielleicht sogar berechtigt – zumindest in einigen Ländern? Der Versuch einer Einordnung.
Beyond Banking gilt als ein Weg für die Banken, sich neue Ertragsquellen abseits ihres Brot- und Buttergeschäfts zu erschließen. Doch was hat es mit Beyond Banking eigentlich auf sich? Und wie schaffen Fintechs und etablierte Banken neue Ökosysteme? Diese Einordnung und Begriffsabgrenzung dient als kleine Orientierung.
Neobroker, Fintechs und junge Banken spalten die Wertschöpfungskette der Finanzindustrie auf. Statt alles aus einer Hand anbieten zu wollen, setzen sie auf Konzepte wie Brokerage as a Service und Banking as a Service. Etablierte Banken können davon lernen – und sollten dringend das eigene Geschäftsmodell überdenken.
Auf pures Scrum oder Kanban als Projekt-Framework zu setzen, ist bei Großprojekten schwierig. Agil ist in seiner Urform für einzelne Teams konzipiert. Für eine Skalierung gibt es Hybrid-Frameworks. Viele Entscheider grübeln allerdings, welche Ausgestaltung die Richtige ist. Einige Kriterien helfen bei der Bewertung, um die richtige Dosis Agilität zu finden
Geschwindigkeit wird für die Banken zu einem immer wichtigeren Wettbewerbsvorteil. Innovative Technologien tragen dazu bei, das Tempo der Banken zu erhöhen. Zugleich können Künstliche Intelligenz und Machine Learning ihre ganze Stärke nur dann ausspielen, wenn die Geschwindigkeit stimmt. Wer die Latenz seiner Systeme senkt und das Tempo seiner Prozesse erhöht, profitiert also gleich in mehrfacher Hinsicht.
2019 erfasste die Financial Intelligence Unit (FIU) schätzungsweise mehr als 100.000 Verdachtsmeldungen wegen Geldwäsche. Seit 2008 hat sich die Anzahl der Meldungen mehr als verzehnfacht. Für zu spät erstattete Verdachtsmeldungen wurden in der Vergangenheit bereits Rekordbußgelder gezahlt. Mithilfe von Künstlicher Intelligenz lässt sich zumindest die Vertextung der Fälle zu 98 Prozent automatisieren und damit der Prozess beschleunigen.
