SINGAPUR / LONDON (IT BOLTWISE) – Sprachmodelle halten im Retailbanking deutlich schneller Einzug: Laut Branchenangaben stieg der Anteil großer Sprachmodelle im Schweizer Bankenumfeld von 6% (2025) auf 45% Mitte 2026. Gleichzeitig bündeln asiatische Großbanken und europäische Anbieter Banking, Vermögensverwaltung und Investitionen in plattformartigen Oberflächen. Der Artikel ordnet ein, welche technischen Bausteine wie offene Schnittstellen, Konto-Aggregator-Logik und KI-Assistenzsysteme zusammenwirken – und was das für Skalierung, Security und Regulierung in der Praxis bedeutet.
Für Vorstände und CIOs ist der KI-Sprung im Bankgeschäft derzeit weniger eine einzelne Produktankündigung als ein Signal für den Strukturwandel: Banking wird vom Kanalgeschäft zur Plattformlogik. Besonders sichtbar wird das an der Tempozunahme von KI-gestützten Sprachmodellen. Branchenberichten zufolge wuchs der Einsatz großer Sprachmodelle im Schweizer Retailbanking von 6% im Jahr 2025 auf 45% Mitte 2026. Diese Entwicklung fällt zeitlich mit einer zweiten Welle zusammen, in der Institute Kontoführung, Vermögensverwaltung und Anlagefunktionen stärker integrieren – teilweise über offene Bankschnittstellen, teilweise über unternehmensweite „Super-Apps“.
Technisch betrachtet bauen die neuen Plattformen auf mehreren Ebenen auf. Erstens braucht es eine stabile API- und Event-Architektur, um Konten, Karten, Zahlungen und Wertpapier-Services aus unterschiedlichen Quellsystemen zuverlässig zu orchestrieren. Zweitens verschiebt sich der Fokus von reiner Datenaggregation hin zu interpretierenden KI-Schichten: Sprach- und Assistenzsysteme nutzen Kontext, um Anfragen zu klassifizieren, Belege zu strukturieren und Vorschläge für Budgets oder Portfolios abzuleiten. Drittens werden Identität und Datenzugriff strenger geprüft, gerade wenn Konten über Institute hinweg zusammenlaufen. Das schafft eine neue Zielkonstellation aus MLOps, Observability und Sicherheitskontrollen im API-Gateway.
Im Markt verstärkt sich der Plattformdruck durch Beispiele in Asien und Europa. Die malaysische Maybank startete mit Maybank2E (M2E) eine Plattform, die Liquiditätsmanagement, Handelsfinanzierung und Devisendienstleistungen unter einem Dach bündelt; Zielgruppen sind KMU und Großkonzerne. In der Südregion plant auch die Shinhan Bank mit Shinhan Super SOL eine einheitliche App-Oberfläche für Services der gesamten Gruppe. Währenddessen wird in Europa „Multibanking“ zunehmend als Standard etabliert: Kunden können über Schnittstellen wie bLink Konten mehrerer Schweizer Banken zentral einsehen. Experten erwarten, dass der Wettbewerb künftig weniger über einzelne Features gewonnen wird, sondern über die Qualität der Integrations- und Orchestrierungsfähigkeit.
Ein weiterer Baustein ist der Griff nach Datenaustausch, aber mit regulatorischer Leitplanke. In Indien hat die Reserve Bank of India (RBI) Sahamati als Selbstregulierungsorganisation anerkannt, um das Account-Aggregator-Ökosystem über Kredite hinaus auf Versicherungen, Vermögensverwaltung und Steuerdaten auszuweiten. Der Hintergrund ist historisch: Open-Banking-Initiativen versprachen Transparenz und Wettbewerb, führten in der Frühphase jedoch oft zu Inseln, weil Datenzugriff, Consent-Management und Standardisierung nicht konsistent waren. Heute begegnen Anbieter diesen Lücken mit einheitlicher Governance, besseren Consent-Flows und einem stärker auditierbaren Zugriff auf personenbezogene Informationen. Das reduziert nicht nur Reibung, sondern ist auch für das Zusammenspiel von KI-Services mit Compliance-Anforderungen entscheidend.
Im Bereich Vermögensverwaltung zeigt sich, wie KI konkrete Prozesse beschleunigt. Vault22 hat seinen KI-gestützten Digital-Wealth-Ansatz in den Vereinigten Arabischen Emiraten ausgebaut: Der Assistent Tara analysiert Einkommen, Ausgaben und Verbindlichkeiten und erstellt Budget- und Portfolio-Vorschläge. Ergänzend dazu starten europäische Anbieter wie Qonto zusammen mit Upvest neue Investmentfunktionen für Firmengelder; in Deutschland sollen KMU bereits ab einem Euro über die Banking-App in Geldmarktfonds investieren können. In der Praxis bedeutet das: KI wird vom „Front-End-Bot“ zum Orchestrator für Entscheidungsunterstützung – vorausgesetzt, die Modelle sind an Produktlogik, Risikoklassen und Plausibilitätsregeln gekoppelt. Sonst entsteht zwar Gesprächsflow, aber kein belastbarer Investment-Output.
Auch bei Zahlungsverkehr und Cross-Border-Services verschiebt sich das Leistungsversprechen in Richtung integrierter Wallets und besserer Nutzungsketten. GoTyme Bank führte einen „Send Money Abroad“-Service ein, der Überweisungen in vielen Ländern und Währungen ermöglicht und dabei auf eine Partnerschaft mit der Wise Platform setzt; die Nutzung internationaler Zahlungen soll im Zuge der Zusammenarbeit deutlich gestiegen sein. In Ägypten kombinieren Telda und Mastercard Zahlungs- und Investmentfunktionen in einer Wallet, die mit nationaler ID arbeitet und Erträge direkt auf einer Karte ermöglicht. Gleichzeitig tritt Verschlüsselung als Qualitätsfaktor stärker in den Vordergrund, etwa bei Verum Messenger mit „Verum Finance“: verschlüsselte Kommunikation wird mit Finanzdiensten wie Kartenausstellung und Vermögensaustausch kombiniert. Diese Beispiele zeigen, dass KI-Interaktion allein nicht genügt; Zuverlässigkeit, Latenz und Datenschutz bleiben die wirtschaftlichen Hebel.
Die Geschwindigkeit, mit der KI in den Kernprozess rückt, bringt aber auch Risiken, die in der Unternehmenspraxis nicht wegdiskutiert werden können. Sprachmodelle können falsche oder unvollständige Informationen produzieren, und im Finanzkontext kann bereits ein falsches Risiko-Label Kosten verursachen. Deshalb braucht es „Guardrails“ entlang der gesamten Pipeline: sichere Prompt- und Content-Policies, Retrieval über freigegebene Datenquellen, und eine nachvollziehbare Audit-Trail-Logik, die für regulatorische Prüfungen taugt. Ergänzend sind Datenschutzmechanismen nötig, insbesondere wenn Daten aus unterschiedlichen Instituten zusammenlaufen. Banken müssen sicherstellen, dass Consent-Management und Datenminimierung so implementiert sind, dass KI nur dort lernt oder rechnet, wo es rechtlich und technisch erlaubt ist.
Für die nächsten 12 bis 24 Monate zeichnet sich eine klare Ausrichtung ab: Plattformkonsolidierung wird stärker mit KI-Operationalisierung gekoppelt. Temenos, ein Anbieter von Banking-Software, hat beispielsweise eine bindende Vereinbarung zur Übernahme von Additiv angekündigt; der Abschluss wird für das dritte Quartal 2026 erwartet. Solche Zukäufe deuten darauf hin, dass Integrations- und Orchestrierungskompetenz zum strategischen Kern wird – nicht nur die Modellqualität. Gleichzeitig bleibt der Wettbewerb dynamisch: Institute, die offene Schnittstellen konsequent nutzen und zugleich KI-gestützte Beratung mit robusten Datenflüssen kombinieren, werden Kundengewinnung und Cross-Sell wahrscheinlicher in den Griff bekommen. Wie Branchenexperten betonen, entscheidet letztlich die Umsetzbarkeit: „Unser Fokus liegt auf der Verbesserung der Nutzererfahrung durch integrierte Lösungen“, sagte Mehmet Fatih Yorulmaz, stellvertretender Generaldirektor für Marketing bei Vakıf Katılım. Für Entwickler bedeutet das: KI-Entwicklung, Security Engineering und Plattformarchitektur müssen zusammen gedacht werden.
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