FRANKFURT AM MAIN / LONDON (IT BOLTWISE) – Laut BearingPoint sind Deutschlands Banken heute robuster als seit der Finanzkrise nicht mehr, auch weil CET1 seit 2013 von 15,7 auf rund 20 Prozent gestiegen ist. Gleichzeitig nimmt genau jetzt der Bestand notleidender Kredite zwischen 2019 und 2025 um 87 Prozent zu. Der Schwerpunkt liegt vor allem bei Gewerbeimmobilienfinanzierern, während viele andere Institute ihre Risikolage stabil halten. Für die nächste Wettbewerbsphase zählen daher Effizienz, Ertragskraft, Datenqualität und die Fähigkeit, KI in Kernprozesse zu integrieren.
Deutschlands Banken stehen in der aktuellen europäischen Vergleichslage bemerkenswert gut da – zumindest auf der Bilanz- und Kapitalseite. Die BearingPoint-Bankenstudie 2026 kommt zu dem Ergebnis, dass deutsche Institute im Zeitraum 2013 bis 2025 ihre Widerstandsfähigkeit deutlich erhöht haben. Die harte Kernkapitalquote (CET1) stieg seit 2013 von 15,7 auf rund 20 Prozent, während die durchschnittliche Problemkreditquote im europäischen Kontext von 1,9 Prozent auf einem niedrigen Niveau blieb. Damit verschiebt sich das Narrativ: Nicht die fehlende Kapitalstärke bestimmt demnach die Lage, sondern die nächste Phase der Banksteuerung rückt näher an operative Leistungsfähigkeit heran.
Spannungsreicher wird das Bild, wenn man auf die Risikoseite schaut. Laut der Studie baut Deutschland als einziger großer Markt Europas wieder Problemkredite auf: Zwischen 2019 und 2025 stieg der Bestand notleidender Kredite deutscher Banken um 87 Prozent. Während viele europäische Banken ihre Bestände an problembehafteten Krediten weiter abbauten, zeigt sich in Deutschland ein gegenläufiger Trend. Besonders auffällig ist die Konzentration auf den Gewerbeimmobiliensektor; bei spezialisierten Immobilienfinanzierern kletterte die Problemkreditquote von 0,85 auf 4,09 Prozent der Bilanzsumme, also auf ein Niveau, das nicht nur Prozentpunkte, sondern auch spürbar mehr Kreditrisiko in den Fokus rückt.
Auf der operativen Ebene liefert die Studie zugleich eine Erklärung, warum sich die Lage trotz stabiler Kapitalquoten so widersprüchlich anfühlen kann. Die Effizienz deutscher Banken hat sich laut Untersuchung in den vergangenen Jahren verbessert: Die Cost-Income-Ratio sank europaweit von 62,9 auf 52,7 Prozent zwischen 2019 und 2025. Deutsche Institute liegen inzwischen mit 54,8 Prozent nahezu auf Benelux-Niveau und sogar vor Österreich. Trotzdem bleibt Deutschland bei der Profitabilität hinter führenden Regionen zurück: Die Eigenkapitalrendite deutscher Banken liegt 2025 bei 8,6 Prozent, deutlich unter dem europäischen Durchschnitt von 10,4 Prozent und weit entfernt von Sonderspannen in Südeuropa sowie den nordischen Ländern, die laut Studie 14 bis 15,4 Prozent erreichen. Aus Sicht vieler Vorstände und CIOs klingt das nach einer klassischen Divergenz zwischen „sauberer Kostenbasis“ und fehlender Ertrags- oder Risikodynamik.
Damit stellt die Studie eine verbreitete Annahme infrage: Niedrige Kostenquoten allein seien kein belastbarer Beleg für ein widerstandsfähiges Geschäftsmodell. Die Autoren argumentieren, dass gerade jene Institute, die in der Vergangenheit als besonders effizient galten, heute zugleich zu den Häusern mit den höchsten Risikokonzentrationen zählen. Ergänzend kommt ein makroökonomischer Faktor hinzu, der die Renditelücke erklärt: Europas Banken verbesserten ihre durchschnittliche Eigenkapitalrendite zwar von 4,1 Prozent im Corona-Jahr 2020 auf 10,4 Prozent in 2025, doch ein wesentlicher Teil dieser Entwicklung sei auf die Zinswende zurückzuführen. In Deutschland stieg der Anteil des Zinsergebnisses am Gesamtertrag zwischen 2019 und 2025 von rund 46 auf 55 Prozent, während eine Diversifikation weg vom klassischen Zinsgeschäft bislang nicht in dem Maße stattgefunden habe, wie es die Branche mehrfach gefordert hat.
Technisch und strategisch leitet BearingPoint daraus ab, dass KI nicht als reines Innovationsthema behandelt werden darf, sondern als Wettbewerbsfaktor in der Wertschöpfung wirkt. Der entscheidende Punkt liegt dabei weniger in der Zahl von Pilotprojekten oder einzelnen Use Cases, sondern darin, ob Banken zentrale Prozesse neu organisieren und KI in Kerngeschäftsbereiche wie Kreditvergabe, Risikomanagement, Compliance oder Kundenservice integrieren können. Zentral ist zudem die Grundlage: Die Studie verweist auf die Notwendigkeit vertrauenswürdiger Daten, moderner Betriebsmodelle und skalierbarer KI-Fähigkeiten. Praktisch bedeutet das für Architektur und Betrieb, dass KI-Systeme nicht als isolierte Modelle laufen dürfen, sondern in Datenpipelines, Entscheidungsworkflows und Kontrollmechanismen eingebettet werden müssen.
Für IT-Leitung, Risk-Management und Finance entstehen daraus klare Leitplanken. Einerseits bleibt die Kapital- und Liquiditätslage laut Studie ein „Hygienefaktor“, auf dem man aufbauen kann; andererseits werden Effizienz, Ertragskraft und vor allem Datenqualität zu den Faktoren, die künftig über Gewinner und Verlierer entscheiden. Die Aussage von BearingPoint-Vertretern wie Alexander Beck, Partner bei BearingPoint, hebt genau diese Logik hervor: Differenzierung entsteht durch datengetriebene Steuerung, intelligente Automatisierung und die Fähigkeit, regulatorische Komplexität effizient zu beherrschen. Mit Blick auf Umsetzung und Priorisierung drängt sich damit eine operative Agenda auf, die KI- und Datenprogramme stärker mit der Produktivitäts- und Risikosteuerung verzahnt – statt sie als Nebenstraße im Projektportfolio zu führen.
Auch die konkrete Studiensystematik unterstreicht, warum die Ergebnisse für Vorstandsetagen belastbar sein sollen. BearingPoint basiert die Bankenstudie 2026 auf der Analyse veröffentlichter Geschäftsberichte und Pillar-3-Offenlegungsberichte europäischer Banken für den Zeitraum von 2013 bis 2025. Für das Berichtsjahr 2025 umfasst die Stichprobe 168 Institute, über den gesamten Untersuchungszeitraum fließen insgesamt 216 Banken in die Analyse ein; alle betrachteten Institute stehen laut Quelle unter der Aufsicht der Europäischen Zentralbank oder einer nationalen Aufsichtsbehörde. Für Entscheider ist vor allem relevant, dass die Studie damit nicht nur Momentaufnahmen liefert, sondern Trends über Jahre hinweg abbildet – und gerade deshalb den Blick von Kapitalkennzahlen auf operative Leistungsfähigkeit und KI-Integration lenkt.
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