LONDON (IT BOLTWISE) – BNY Mellons CFO McDonogh stellt KI-Investitionen unter strenge Kapitaldisziplin. Er betont, dass jedes Modell und jeder Vendor-Vertrag an ROI-Hürden gemessen werden muss, statt Budgets „auf Verdacht“ zu erhöhen. Wachstum soll vor allem organisch über Custody, Clearing und Treasury entstehen. Damit setzt die Bank ein Gegenzeichen zur Hektik im generativen-KI-Wettbewerb.
BNY Mellons CFO McDonogh versucht, das Thema Künstliche Intelligenz aus der Hype-Ecke zurück in die Steuerungslogik eines Finanzinstituts zu holen. Seine Grundbotschaft lautet, dass KI kein Selbstzweck ist, sondern ein Werkzeug, das sich nur dann rechtfertigt, wenn es messbar Kosten senkt oder Erträge verbessert. Genau in einer Phase, in der viele Banken generative KI mit kurzer Vorlaufzeit auf bestehende Kernsysteme aufsetzen, wirkt diese Haltung wie ein bewusstes Bremsen gegen Budgetspitzen.
Technisch betrachtet setzt diese Art von „ROI-first“-Vorgehen schon früh bei der Architektur an: Bevor ein Modell überhaupt in einen Arbeitsprozess gelangt, muss klar sein, welche Workflows davon betroffen sind, wie Datenzugriff und Berechtigungen organisiert werden und wo der erwartete Hebel sitzt. Wenn ein Vendor-Vertrag etwa Sprach- oder Extraktionsfunktionen für Dokumente liefern soll, hängt die Wirtschaftlichkeit nicht nur vom Modell ab, sondern auch vom Integrationsaufwand, vom Betrieb (zunehmende Inferenzkosten) und von der Qualitätssicherung. McDonoghs Forderung nach klaren ROI-Hürden trifft damit den Kern dessen, was in der Praxis über „Pilotitis“ entscheidet: Lässt sich die Wertschöpfung vom Labor in die Produktion überführen?
Auch die Marktlogik dahinter ist eindeutig. Der generative-KI-Wettbewerb unter Finanzinstituten hat in vielen Fällen mit „schnell verfügbaren“ Anwendungsfällen begonnen, weil sich damit intern Zustimmung sichern lässt. Doch gerade bei Legacy-Systemen wird die Reibung größer: Schnittstellen müssen stabil bleiben, Datenmodelle und Logging-Anforderungen kollidieren oft mit dem schnellen Versuch, bestehende Prozesse mit neuen Layern zu überkleben. Wo andere Banken zuerst implementieren und die Kennzahlen später nachziehen, verlangt BNY offenbar, dass die Entscheidungsgrundlage von Anfang an auf Effizienz- oder Umsatzwirkungen ausgerichtet ist.
Entscheidend ist zudem, dass McDonogh das Expansionsprogramm der Bank nicht an regulatorische Erleichterungen oder politische „Stützen“ koppelt. Stattdessen verweist er auf organische Kundengewinne und gebührenbasierte Erlöse. Für die Strategie heißt das praktisch: Wenn KI-Investitionen getätigt werden, müssen sie die Betreuung von High-Value-Kunden im Umfeld von Custody, Clearing und Treasury unterstützen – also dort, wo Transaktionsvolumen, Servicequalität und Prozessgeschwindigkeit direkt in Gebühren oder Risikoreduktionsnutzen übersetzen können. Diese Verbindung von Technologieausgaben und Kundenwert ist im Bankgeschäft nicht nur eine Finanzfrage, sondern auch eine Betriebsfrage: KI muss in die Prozesse passen, die täglich laufen.
Für Anleger verdichtet sich die Argumentation auf eine simple, aber harte Disziplin: Jede substanzielle KI-Ausgabe soll entweder in zukünftigen Effizienzkennzahlen oder in einem nachweisbaren Umsatzanstieg sichtbar werden. Andernfalls, so die Kernaussage, wird die Ausgabe gestrichen. Genau diese Form der Kapitalallokation war in den großen US-Banken prägend, bevor Risikofunktionen und Governance-Strukturen stärker in den Alltag eingriffen und Profitcenter-Logiken enger an Kontrollmechanismen koppelten. Aus Sicht des CFO ist das im Grunde eine Verteidigung gegen aufgeblähte Technologiebudgets: Wenn Geld fließt, muss es sich gegen eine Alternative messen lassen.
Gleichzeitig ist es kein blindes „Nein“ zu KI, sondern eher ein „Mehr Beweise“-Ansatz. Denn ROI-Hürden zwingen Teams, von der reinen Modellleistung wegzukommen und sich auf die End-to-End-Kette zu konzentrieren: Wie verbessert KI tatsächlich die Bearbeitungszeit bei Dokumenten, wie reduziert sie Fehlerquoten oder unterstützt im Hintergrund die Entscheidungsfindung? Gerade im Finanzkontext entscheidet die Umsetzung – Datenqualität, Monitoring, Rollback-Fähigkeit und die Frage, wie sich Ergebnisse erklären lassen – oft über den Nutzen. Insofern kann eine strenge Investitionslogik auch bedeuten, dass weniger Projekte starten, dafür aber die verbleibenden konsequent in Richtung produktiver Reife getrieben werden.
Für den weiteren Branchenverlauf ist die Positionierung von BNY damit mehr als eine interne Budgetnotiz. Sie sendet ein Signal an IT- und Fachbereiche, dass Künstliche Intelligenz nur dann skalieren kann, wenn sie betriebswirtschaftlich belegt wird und in klar definierte Zielgrößen eingebunden ist. Wer KI-Services anbietet, muss sich darauf einstellen, dass Vendor-Verträge stärker auf messbare Outcomes ausgerichtet werden. Umgekehrt profitieren Unternehmen, die KI-Projekte ohnehin an Prozess-KPIs koppeln und nicht nur an beeindruckenden Demo-Zahlen, weil sie besser in diese Entscheidungslogik passen.
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