FRANKFURT / LONDON (IT BOLTWISE) – Union Investment sieht die Deutsche Bank heute stabiler als noch 2019, macht aber klar: Für das aktuelle Makro-Umfeld zählt vor allem konsequente Kostenkontrolle. Fondsmanagerin Alexandra Annecke warnt davor, dass der Markt trotz Rekordjahr 2025 noch keine ausreichende „Wasser-unterm-Kiel“-Sicherheit für 2028 einpreist. Gleichzeitig verweist Vorstandschef Christian Sewing auf operativen Ausbau von Effizienzpotenzialen und betont dabei den Einfluss Künstlicher Intelligenz. Der Beitrag ordnet die Aussagen in einen breiteren Wettbewerbskontext ein und leitet daraus ab, welche technologischen und regulatorischen Hebel Banken jetzt priorisieren sollten.
Union Investment zeichnet in der Vorbereitung auf die diesjährige Präsenz-Hauptversammlung der Deutschen Bank ein zweigeteiltes Bild: Die Bank wirke stabiler als noch vor sieben Jahren, aber die eigentliche Bewährungsprobe liege nun im Umgang mit einem weiterhin schwierigen Makroumfeld. Alexandra Annecke, Fondsmanagerin des Hauses, stellt dabei eine historische Referenz her und erinnert an die frühere Charakterisierung der Deutschen Bank als „Koloss auf tönernen Füßen“. Entscheidend ist die Gegenwartsperspektive: Wer 2025 als Rekordjahr erlebt hat, muss trotzdem akzeptieren, dass Prognosen unsicher bleiben und operative Ergebnisse weniger automatisch „durchkommen“ als in ruhigeren Phasen. Genau hier setzt der Appell an.
Technisch betrachtet ist Kostendisziplin für Banken kein reines Controlling-Thema, sondern ein Engineering- und Betriebsmodell-Framing: Prozesse müssen so gestaltet werden, dass Kosten nicht nur kurzfristig gedrückt, sondern dauerhaft „systemisch“ sinken. Annecke formuliert dies als Abhängigkeit vom Makroumfeld: Reduzierte Kosten verringern den Hebel, den externe Zins- und Konjunkturschwankungen auf die Ertragsseite ausüben. Für die Deutsche Bank bedeutet das unternehmensweit, dass Kostenblöcke entlang der Wertschöpfungskette identifiziert, priorisiert und über tragfähige Betriebsprozesse abgesenkt werden müssen. Als Leitplanken werden Effizienz-Programme wie bereits angekündigte „operative Effizienzen“ im Milliardenbereich in Richtung Umsetzung konkretisiert.
Im Kern geht es um ein Zielbild, das zeitlich auf die Strategie 2028 einzahlt: Union Investment erwartet zwar Fortschritte, sieht aber noch keine Marktbewertung, die Störfestigkeit ausreichend einpreist. Annecke nennt den Punkt sehr direkt: Der Ertragsmix sei wichtiger als die Fortschrittskommunikation allein. Sie betont, dass Erträge aus vergleichsweise stabileren Geschäftsfeldern wie Unternehmensbank, Privatkundenbank und Assetmanagement aus Sicht des Kapitalmarkts wertvoller seien als die Investmentbank, die im Vorjahr Wachstumstreiber war. Damit spielt der Markt indirekt auf das klassische Zins-, Kapitalmarkt- und Risikozyklus-Problem an: Umsatzschwankungen aus zyklischen Segmenten treffen in Stressphasen besonders hart auf Planbarkeit.
Als technologischen Beschleuniger führt Christian Sewing Künstliche Intelligenz ins Spiel, um das Effizienzpotenzial zu erweitern. Er argumentiert, dass Tempo und Wirkung gerade in KI-nahen Bereichen die Erwartungen übertreffen. Übertragen auf die Praxis heißt das für Banken typischerweise: KI-gestützte Automatisierung darf nicht bei punktuellen Use-Cases stehen bleiben, sondern muss in Architektur, Datenqualität, Modellbetrieb und Sicherheitskonzepte eingebettet werden. Im Vergleich zu früheren Rationalisierungswellen, etwa in der Post-2010-Ära mit stärkerem Fokus auf Prozessdigitalisierung und Datenintegration, verschiebt sich der Schwerpunkt: Heute geht es stärker um „laufende“ Optimierung im Betrieb, also um MLOps-ähnliche Disziplinen, Monitoring und robusten Zugriff auf Regelwerke. Genau diese Tiefe entscheidet, ob KI tatsächlich Kosten und Risiken gleichzeitig reduziert.
Der Marktblick verlangt zudem den Wettbewerbsgesichtspunkt: In Europa stehen große Universalbanken unter konstantem Druck, ihre Cost-Income-Ratios zu verbessern und gleichzeitig regulatorische Anforderungen zu erfüllen. Wettbewerber wie UBS oder auch die Commerzbank verfolgen seit Jahren unterschiedliche Effizienzpfade, wobei jeweils eigene Schwerpunkte sichtbar werden – von Restrukturierung über Spezialisierung bis hin zu Automatisierung in Back-Office und Compliance. Aus Expertensicht wird dabei häufig betont, dass KI allein keine Ergebnisgarantie liefert; entscheidend ist, wie konsequent Banken Daten- und Prozesslandschaften zusammenführen. Wenn die Deutsche Bank also von „operative Effizienzen“ spricht, muss das in der operativen Lieferfähigkeit messbar werden: Wie schnell wandeln sich Initiativen in wiederholbare, auditierbare Kostensenkungen? Und wie belastbar ist das in Stressszenarien?
Auch die regulatorische und datenschutzrechtliche Dimension ist dabei nicht nachgelagert. Gerade bei KI im Finanzkontext greifen mehrere Ebenen: Modelle benötigen oft Zugriff auf sensible Kundendaten oder Transaktionsinformationen, weshalb Governance, Rollen- und Rechtekonzepte sowie technische Schutzmaßnahmen unerlässlich sind. Für die Enterprise-Praxis bedeutet das: Datenminimierung, nachvollziehbare Datenflüsse und ein Sicherheitsdesign, das auch gegen Modellmissbrauch und ungewollte Leakage schützt. Zudem gelten Anforderungen an Erklärbarkeit und Nachvollziehbarkeit in regulierten Entscheidungen, selbst wenn KI eher als Unterstützungs- oder Optimierungswerkzeug eingesetzt wird. So wird aus dem „KI-Tempo“ in der Kommunikation ein konkretes Risiko- und Compliance-Engineering, das direkt die Umsetzbarkeit von Kostenzielen beeinflusst.
Aus der Perspektive der Kapitalmarkterwartungen fällt auf, dass Annecke den Zeitpunkt betont, nicht nur den Fortschritt: Die Bank habe trotz Rekordjahr 2025 und messbarer Schritte offenbar noch keine ausreichende Vertrauensprämie erhalten. Das wirkt wie ein klassisches Timing-Problem zwischen Strategiekommunikation und sichtbaren Ergebniseffekten. Wenn die Bank zusätzlich einen Anstieg der Erträge um 5 % im Jahr in Aussicht stellt, muss der Weg dahin zwei Dinge gleichzeitig leisten: Erstens die Ergebnisbasis stabilisieren und zweitens die Abhängigkeit von externen Faktoren reduzieren. Der erwähnte Plan von rund 2 Milliarden Euro operativer Effizienzen wird damit zum Prüfstein. Ob das gelingt, entscheidet sich in der Umsetzung – nicht in der Folie.
Für die nächsten Monate lässt sich daraus ein plausibles Zukunftsbild ableiten: Deutsche Bank und andere Universalbanken werden KI nicht nur als Automatisierer, sondern als Betriebs- und Kontrollschicht begreifen müssen, die Skalierbarkeit mit Sicherheit verbindet. Developers und Tech-Teams profitieren dabei vor allem von standardisierten Plattformen für Modellbetrieb, Datenverarbeitung und Auditierbarkeit, weil dadurch Kosten- und Qualitätskennzahlen schneller in reale Value-Streams überführt werden. Gleichzeitig wird der Markt genauer auf den Ertragsmix achten: Wenn Investmentbank-getriebene Wachstumsbeiträge wieder abflachen, zählen robuste Einnahmen aus stabileren Bereichen und glaubwürdige Kostentransformation. In der Konsequenz wird KI-gestützte Effizienz stärker zur Wettbewerbsfrage, und sie wird sich künftig daran messen lassen, ob Banken in der Lage sind, Prognoseunsicherheit durch weniger operative „Wackler“ zu kompensieren.
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