Wie Databricks Banken dabei unterstützt, Effizienz und Profitabilität neu zu denken
Die Finanzbranche steht seit Jahren unter enormem Anpassungsdruck. Niedrige Zinserträge, verschärfte regulatorische Anforderungen und der Wettbewerb durch agile Fintechs lassen Banken kaum Spielraum, während Effizienzgewinne und Produktivitätssteigerungen mehr denn je gefordert werden. Dabei setzt Databricks mit modernen Data- und KI-Lösungen wichtige Impulse für Banken, um im Zeitalter datengetriebener Entscheidungen erfolgreicher zu agieren.
Herausforderungen für Banken: Strukturprobleme als Innovationsbremse
Banken müssen es heute schaffen, trotz knapper Ressourcen stärker zu wachsen, ihre Bilanz optimal zu nutzen und die Produktivität ihrer Teams zu erhöhen. Doch genau diese Produktivität sinkt seit Jahren kontinuierlich – beispielsweise verloren US-Regionalbanken jährlich rund 30 Basispunkte an Effizienz. Ein dramatischer Hebel: Bereits eine Steigerung der Produktivität um ein Prozentpunkt kann die Eigenkapitalrendite (ROE) um bis zu 150 Basispunkte erhöhen.
Mit dem erheblichen Innovationsdruck reicht es nicht aus, nur punktuell in Technologien zu investieren. Vielmehr ist die Herausforderung strukturell: Veraltete IT-Landschaften, fragmentierte und isolierte Datenbestände sowie fehlende Governance verhindern, dass Daten ihr volles Potenzial entfalten. Studien zeigen, dass gerade einmal fünf Prozent der Banken, die in Data & AI investieren, daraus wirklich messbare Geschäftserfolge ziehen. Der Hauptgrund: Daten bleiben Silos, Initiativen scheitern an fehlender Integration, mangelnder Governance und zu wenig Nutzerorientierung.
Unified Data – Die Basis für intelligente Bankenprozesse
Die erfolgreichsten Banken machen mangelnde Produktivität zur Chance: Sie schaffen die technologische Basis für gemeinsame, zentral verwaltete Daten. Diese Unified-Data-Plattform bildet die Grundlage, auf der fortschrittliche Analytik, KI und Automatisierung skalierbar greifen können. Damit lassen sich Performance, neue digitale Geschäftsmodelle und Produktivität messbar steigern.
Für Führungskräfte ist es entscheidend, eine einzige, verlässliche Datenquelle zu etablieren, um Kundenpotenziale, Bankmitarbeiter-Leistungen und Margen absolut transparent zu überwachen. Mit Databricks Unity Catalog gelingt genau das: Bankinterne Daten aus Kredit-, CRM-, Depot- und Treasury-Systemen werden auf einer einheitlichen, lückenlos nachvollziehbaren Plattform zusammengeführt – ein entscheidender Schritt hin zu einer datengesteuerten Organisation.
Konkurrenz in der Fläche und individuelle Kundenbindung stärken
Insbesondere im Bereich Commercial Banking wächst der Anspruch, mit weniger Ressourcen mehr zu erreichen: Banken stehen vor der Aufgabe, komplexere Produkte zu managen, Kunden personalisierter zu betreuen und dies mit schlankeren Teams. Relationale Bankmanager betreuen deutlich größere Portfolios, haben aber oft nicht die nötigen Einblicke, um Prioritäten zu setzen oder umsatzstark zu cross-sellen.
Die Ursache dafür liegt auch in fragmentierten Daten: Ohne einheitliche Sicht auf Kunden, Leistungen und Aktivitäten fehlt die Basis für gezielte Incentivierung und ein Steuerungsinstrument für gewinnbringende Cross-Selling-Strategien. Mit Databricks können Führungskräfte und Bankberater in BI-Dashboards oder mit KI-gestützten Assistenztools wie AI/BI Genie in Echtzeit Prioritäten setzen, Kunden mit Potenzial identifizieren oder Handlungsfelder gezielter angehen. So werden Vertriebschancen schneller erkannt und Bearbeitungszeiten deutlich verkürzt.
Produktivitätsgewinne: Von der Datenintegration zur Automatisierung
Ein gutes Beispiel für die Wirkkraft: Einer Databricks-Kundenbank gelang es, durch die Vereinheitlichung von Kunden-, Produkt- und Kanal-Daten plattformübergreifend ihre Cross-Sell-Quoten um 90% zu steigern – und das bei über 30% gesunkenen Akquisitionskosten. Das zeigt: Investitionen in eine gemeinsame, KI-fähige Datenbasis liefern real messbare betriebswirtschaftliche Vorteile.
Doch hier endet das Potenzial nicht: Mit der schnellen Verlagerung in Richtung agentenbasierter KI-Workflows (“Agentic Workflows”) gelingt Banken der nächste Effizienzsprung. Tools wie Databricks AgentBricks orchestrieren selbstständig KI-Agenten, die interne wie externe Datenquellen – etwa von FactSet, Moody’s oder S&P – analysieren, um Aktionen zu priorisieren oder repetitive Aufgaben wie Kundenrecherche, Kreditprüfungen oder die Erstellung von Kreditmemos eigenständig auszuführen.
Im Ergebnis können Bankberater mehr Kunden in kürzerer Zeit fundiert betreuen und operative Kosten senken. So konnte eine nordamerikanische Bank beispielsweise die Zeit für Kundenrecherchen um 70% reduzieren und die Beratungskapazität ihres Teams deutlich erhöhen – ohne zusätzliches Personal.
Neue Arbeitsmodelle und Wachstumsperspektiven für Banken
Mit Automatisierung und KI eröffnen sich Banken nicht nur kurzfristige Effizienzvorteile, sondern die Möglichkeit, das Arbeitsmodell der Zukunft aktiv zu gestalten: Routinearbeiten werden automatisiert, Berater können sich auf Beziehungen und Beratung statt auf Administration konzentrieren. KI-basierte Empfehlungen und Analysen unterstützen fundierte Entscheidungen in Echtzeit, sowohl im Vertrieb als auch im Risikomanagement oder Treasury.
Erfolgreiche Banken verbinden diese Fortschritte mit gezieltem Change Management und organisatorischer Transformation – hin zu einer “Agentic” Operating Model, in dem Datenintelligenz kontinuierlich neue Werte schafft. Dafür braucht es die enge Verzahnung moderner Data/AI-Plattformen wie Databricks, Change-Expertise und praxiserfahrene Partner, um die Potenziale ganzheitlich zu heben und nachhaltig im Unternehmen zu verankern.
Fazit: Data & AI als Produktivitätshebel für Banken
Der Technologiewandel ist längst zum entscheidenden Hebel für Effizienz, Wachstum und Innovationsfähigkeit in der Bankenbranche geworden. Banken, die konsequent auf vereinheitlichte Daten- und KI-Plattformen setzen, können ihr Geschäft flexibel skalieren, operative Komplexität abbauen und sich auch im Wettbewerb mit Fintechs als zukunftsstarke Organisationen positionieren. Die Ailio GmbH begleitet Banken von der Strategie bis zur Umsetzung moderner Data-Science- und KI-Lösungen – für messbar mehr Effizienz, Wachstum und Kundennähe.
