Global Banking Annual Review 2026: Wie KI und Präzision die Zukunft des Bankings definieren

Die Zukunft des Bankings wird von Kräften geprägt, die wenige Schlagzeilen genau erfassen. Es wäre leicht zu denken, dass die letzten Jahre ein mittelmäßiges Jahr für den Bankensektor waren, wenn man die Schlagzeilen über Entlassungen und die Besorgnis über die Wirtschaftsabkühlung bedenkt. Tatsächlich haben Banken einen Rekord nach dem anderen aufgestellt, ohne viel vorherige Aufmerksamkeit oder Aufhebens. Wie in McKinseys Global Banking Annual Review detailliert beschrieben, erreichte die Branche 2024 einen Umsatz von 5,5 Billionen Dollar, dennoch bleiben die Märkte skeptisch bezüglich der Nachhaltigkeit. Die Navigation durch diese Veränderung erfordert scharfe IT-Strategieberatung und die Bereitschaft, herkömmliche Ansätze neu zu denken.

Dieser Bericht ist ein gemeinsames Unterfangen von Darius Imregun, Ido Segev, Jon Steitz, Klaus Dallerup, Marti Riba, Miklos Dietz, Pradip Patiath und Saptarshi Ganguly und ist die Meinung der Financial Services Practice. Gelder, die vom globalen Bankensystem vermittelt werden, ob von traditionellen Banken oder Nichtbanken-Anbietern, stiegen um 122 Billionen, oder etwa 40 Prozent, angetrieben vom weltweiten Haushalts- und Institutionenvermögen. Die Einnahmen von Banken, die Risikokosten überlebten, erreichten 2024 mit 5,5 Billionen Dollar einen Rekord, was zum hohen Nettoeinkommen in der Branche beitrug, dem höchsten Wert aller Branchen. Dennoch sind die Kapitalmärkte noch nicht vom potenziellen Wertschöpfungspotenzial der Banken überzeugt: Die Performance des Bankensektors liegt meist 70 Prozent unter dem Durchschnitt aller anderen Sektoren.

Warum die Diskrepanz?

Die jüngste Performance der Banken wurde von guten Bedingungen unterstützt, nämlich dem Höhepunkt im internationalen Vermögenszyklus, außergewöhnlich hohen Ertragsmargen aufgrund gestiegener Zinssätze und niedrigen Risikokosten, doch diese Rückenwinde sind bekannt dafür, zu verblassen. Die Eigenkapitalrendite deckt kaum die Kapitalkosten. Das Kurs-Buchwert-Verhältnis in der Branche liegt bei 1, was 67 Prozent niedriger ist als das anderer Branchen.

Nachdem der Bankensektor in den letzten Jahren stark gestiegen ist, besteht die Möglichkeit einer Rückkehr zum Durchschnitt, reduziertem Wachstum und zunehmendem Druck auf die Rentabilität. Um die neue Wachstumskurve abzufangen, müssen Banken ihr Muster ändern, traditionelle, abgenutzte Methoden zur Wertschöpfung zu nutzen, hin zu anspruchsvolleren Strategien.

Nicht nur wird die wahrscheinliche Rückkehr zum Durchschnitt von makroökonomischen Faktoren unterstützt, einschließlich der Änderungen der Zinssätze und Demografie, sondern auch von der Störung, die durch KI-Entwicklung und Blockchain-Technologie induziert wird, dem Anstieg der Konkurrenz durch Nichtbanken-Entitäten, einschließlich Fintechs, und der Veränderung der Kundenerwartungen. Die Banken müssen über traditionelle Methoden hinausgehen, die sie im Laufe der Zeit verwendet haben, um sich auf Präzisionsstrategien zu konzentrieren, die Wert in anspruchsvolleren Umgebungen schaffen, um die nächste Wachstumskurve zu erfassen.

Die aktuellen Strategien sind gescheitert

Über 600 Milliarden Dollar pro Jahr werden von Banken für Technologie ausgegeben, doch die Produktivität ist niedrig. Die allgemeine Kundensegmentierung hat sich nicht ausgezahlt. Bei der Kapitaleffizienz gibt es keine ausreichenden umfassenden Umschichtungen und breiten Bilanzanpassungen. Die Jagd nach Skaleneffekten durch M&A-Deals und nichts weiter hat sich nicht ausgezahlt. Banken brauchen neue Lösungen, um zu gedeihen. Die einst makroorientierten und skalengetriebenen Strategien garantierten einst Resilienz, aber nicht mehr. Der wichtigste Unterscheidungsfaktor ist Präzision, der zwischen den Vorreitern und den Nachzüglern im Bankensektor unterscheidet und eine Veränderung in der Kurve der Branchenperformance bringt.

Die Präzisions-Toolbox

Die Präzisions-Toolbox, die sowohl auf große als auch kleine Banken zutrifft, transformiert die Strategie in vier Schlüsselbereichen:

• Technologie: Chirurgische Investitionen in Technologien mit dem größten Einfluss zu werden – sogar in Agentic und Gen-KI – fortgeschrittene KI-Technologielösungen zu nutzen, während Investitionen zurückgefahren werden, die Workflows, Kundenerlebnis oder Geschäftsmodelle nicht verbessern
• Der neue Konsument: Nicht mehr breite Segmentierung, sondern Individualisierung (ein Konsumentensegment von eins), hyperpersonalisierte, datengesteuerte Zugänge zu Produkten und Dienstleistungen anzubieten, die sich in einem Zeitalter verminderter Loyalität bei Kunden beliebt machen
• Kapitaleffizienz: Nicht mehr massive Umschichtungen durchzuführen, sondern Millionen von kleinen, datengesteuerten Optimierungen vorzunehmen

Im Jahr 2024 nahm der Bankensektor weiter Fahrt auf. Das Tempo der Zunahme von Geldern, die im Bankensystem zirkulieren, war schon immer höher als das allgemeine Wirtschaftswachstum. Gelder, die vom globalen Bankensystem vermittelt werden, konventionelle Banken aber auch Nichtbanken-Anbieter, stiegen in einem viel höheren Tempo als das globale BIP (durchschnittlich 7,0 Prozent pro Jahr im Vergleich zu 4,8 Prozent). Diese Tendenz wurde durch hohe Zinssätze, Ersparnisse während der COVID-19-Pandemie, verursacht durch staatliche Konjunkturprogramme und veränderte Konsumgewohnheiten und die starke Investitionstätigkeit, die noch mehr Geld über Banken und Vermögensverwalter leitete, was zum Volumen der Gelder beitrug, die sie vermitteln. Zur gleichen Zeit wuchs das Einzelhandelsvermögen, das von Finanzinstitutionen verwaltet wird, um 6,0 Prozent pro Jahr und das institutionelle Vermögen um 7,7 Prozent pro Jahr. Banken im Bankensystem wuchsen am schnellsten aufgrund der Kapitalisierung des Bankensystems in Form von Geldern, die um 17,2 Prozent pro Jahr wuchsen, ein Hinweis auf die zunehmende Stärke der Rolle des privaten Kapitals an den globalen Märkten. Innovationen wie die Tokenisierung von Vermögenswerten und Smart Contracts beschleunigen diesen Trend weiter, indem sie Liquidität freisetzen und Vereinbarungen in bisher unzugänglichen Anlageklassen automatisieren. Das globale Vermögen von Haushalten und Institutionen ist eine Untergruppe der vermittelten Gelder, die auf einem ansteigenden Trend waren, der zum Wachstum der Einnahmen in der Bankenbranche beigetragen hat. Während der letzten fünf Jahre lag das Weltvermögen bei mehr als 350 Prozent des nominalen BIP. Darüber hinaus ist das verteilbare Kapital oder der freie Cashflow zum Eigenkapital, der von den Banken in 2021-24 geschaffen wurde, enorm im Vergleich zur Summe anderer Branchen. Die Aktionäre erhielten einen riesigen Anteil, doch die Banken haben historisch große Rücklagen als mögliche Investitionen und Akquisitionen angesammelt.

Haben sich Banken auf die Zukunft vorbereitet?

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Banken, die bereits mit sinkenden Einnahmen zu kämpfen haben, brauchen dringend Produktivitätssteigerungen, und KI- und Machine-Learning-Lösungen können dies bieten. Für einen tieferen Blick darauf, wie Machine Learning bereits die Umsatzoptimierung antreibt, siehe unseren Leitfaden über Maximierung der Bankrenditen mit KI und Machine Learning. Dennoch ist KI zweischneidig, und sie wird nicht nur Kosteneinsparungen einführen, sondern auch Störungen. Die Agentic KI im Spezifischen kann das Bankgewerbe radikal transformieren, und nicht immer zum Vorteil der Branche insgesamt. Sie mag Effizienzen und neuen Kundenwert erzeugen, wie nie zuvor gesehen, doch es sei denn, die Banken handeln entschlossen, sich anzupassen, wird sie die traditionellen Gewinnpools kannibalisieren.

Da dies noch frühe Stadien von Agentic und Gen-KI sind, ist es erst jetzt, dass chirurgische Präzision – unterstützt durch Technologieberatung und Strategie – notwendig ist, um herauszufinden, wo diese Technologien tatsächlich Geld verdienen können, und nicht schwer in sie zu investieren aufgrund des FOMO.

KI-Impact-Szenarien

Zwei wichtige Faktoren werden die Größe der Auswirkung von KI auf das Banking bestimmen, nämlich wie sehr Banken vollständig Agentic werden können mit KI-first IT-Dienstleistungen und wie sehr sie die Betriebskosten drastisch reduzieren können, und wie sehr Kunden KI nutzen, um ihre Finanzfunktionen zu erledigen. Es gibt neun Szenarien, die mit Hilfe unserer Analyse beschrieben werden. Im mittleren Fall, wie wir berechnen, eine 30-prozentige Wahrscheinlichkeit, dass das Szenario eintritt, verändert KI das Bankgeschäft grundlegend, sowie das Konsumentenverhalten. Andere Situationen scheinen weniger wahrscheinlich. Als Illustration ist das Szenario C3, bei dem Konsumenten den gesamten Finanzentscheidungsprozess an KI-Agenten delegieren und die Banken ihre Mitarbeiterzahlen auf drastische Niveaus reduzieren, durch zwei unrealistische Aspekte bedingt, die mittelfristig nicht eintreten können: die Akzeptanz von Agenten, die autonom im Namen von Kunden handeln, und die Kapazität von KI, Entscheidungen auf Senior-Ebene zu treffen. Nichtsdestotrotz, selbst wenn Konsumenten weiterhin die endgültige Genehmigung für Transaktionen geben, die von KI-Agenten durchgeführt werden, was bedeutet, dass sie nicht vollständig autonom sind, wird dieses Modell eine signifikante Störung der Branche verursachen, wie in unserem Zentralfall. Der Zeitpunkt der Störung ist ungewiss. Wir glauben jedoch, dass wir innerhalb der nächsten drei bis fünf Jahre ein herausragendes Agentic-Geschäftsmodell haben werden, das einen Wendepunkt bringen wird.

Kosteneinsparungen und Gewinnerosion

Während sich KI über den Bankensektor ausbreitet, wird sie Bruttokostensenkungen von bis zu 70 Prozent in einigen Bereichen vorantreiben. Da diese Einsparungen teilweise durch steigende Technologiekosten ausgeglichen werden, prognostizieren wir eine Gesamtkostensenkung von 15 bis 20 Prozent in der aggregierten Kostenbasis der Banken. Langfristig wird KI die Bankrentabilität untergraben, da Konsumenten beginnen, KI-Agenten zu nutzen, um ihre Finanzen zu rationalisieren (wie z.B. automatisch Einlagen auf Konten mit besserer Vergütung zu transferieren), was Kunden weniger träge macht und die Branchenökonomik transformiert.

Es ist ausreichend, um durchschnittliche Renditen unterhalb der Kapitalkosten zu machen. Die Auswirkungen werden nicht gleich erlebt werden. Durch die Nutzung ihres Vorteils können KI-Pioniere einen Anstieg der Rendite auf das materielle Eigenkapital (ROTE) um vier Prozentpunkte realisieren, indem sie Modelle neu erfinden und Werte erobern. Andererseits werden langsame Konkurrenten wahrscheinlich langfristig reduzierte Gewinne erleben.

KI stört die Beziehung zwischen Kunden und Banken, baut Anforderungen an reibungslose, KI-gesteuerte Personalisierung Erlebnisse auf, besonders bei jüngeren Generationen. Kunden sind digitaler, weniger loyal und bewusster in ihrer Auswahl von Finanzdienstleistungsanbietern.

Die Konsumenten-Entscheidungsreise

Sobald ein Konsument dazu gebracht wird, nach einem Finanzprodukt zu suchen, beginnt die Konsumenten-Entscheidungsreise (CDJ) normalerweise mit dem anfänglichen Konsiderationsset (ICS), oder dem ersten Satz von Banken, die der Konsument in Betracht zieht. Der Konsument fährt dann mit der aktiven Evaluierung fort, wo Banken entweder hinzugefügt oder eliminiert werden können. Diese Reise kann auch eine Loyalitätsschleife beinhalten, wo Kunden neue Produkte bei der Bank kaufen, ohne andere Alternativen zu betrachten, aber das ist heutzutage viel weniger wahrscheinlich. Es gibt eine Transformation der CDJ von Bankkäufen. In den USA wählen nur 4 Prozent der neuen Kreditkarteninhaber ihren aktuellen Kreditkartenanbieter, ohne ihn zuvor mit anderen verglichen zu haben, im Vergleich zu 10 Prozent im Jahr 2018. US-Girokonten sind noch beeindruckender, wobei Loyalitätsschleifen-Öffnungen 4 Prozent ausmachen, gegenüber 25 Prozent im Jahr 2018. Vielmehr legen Kunden mehr Gewicht auf die ersten wenigen Banken, die sie während ihres Kaufprozesses betrachten, was impliziert, dass jede Bank, die in der Lage ist, Awareness angemessen zu entwickeln, in der Lage sein wird, in das ICS zu gelangen und in die richtige Position zu gelangen, um erfolgreich zu sein.

Schlüssel zum Eindringen in das anfängliche Konsiderationsset

Banken, die am ehesten in das ICS fallen, tendieren dazu, in vier Hauptaspekten ausgezeichnet zu sein:

• hochgradige Awareness werden, z.B. durch Ausgaben von Medienressourcen, wo es die meiste Wirkung hat
• Handlung anregen, z.B. durch Nutzung von Präzision, um Mund-zu-Mund-Propaganda-Empfehlungen zu vervielfachen, z.B. datengesteuerte Empfehlungsprogramme
• Botschaft mit dem abgleichen, was Kunden schätzen
• Präferenz durch Primacy hervorrufen Die Tatsache, dass eine Bank die Primärbank eines Konsumenten ist (das heißt, die Bank hat die Mehrheit ihrer Gelder eingezahlt...

Die nächste Wachstumskurve der Bankenbranche wird nicht von der Skala bestimmt, sondern von Präzision. Führungskräfte, die Genauigkeit in ihre Pläne einbeziehen, die Technologien, Kundeninteraktion, Kapitaleinsatz und Fusionen und Übernahmen umfassen, werden überproportional hohe Gewinne erzielen, während langsame Konkurrenten, die am vorherigen Spielplan festhalten, zurückfallen werden. Das World Economic Forum hat Präzision ähnlich als den bestimmenden Wettbewerbsvorteil für Finanzinstitute hervorgehoben, die durch technologische Störungen und sich verändernde Konsumentenerwartungen navigieren. Präzision ist in dieser neuen Ära nicht nur eine Strategie, sondern auch der Weg zum profitablen Wachstum. Vorausgesetzt, dass Banken in der Lage sind, die Präzisions-Toolbox gut zu nutzen – Partnerschaften mit Full-Cycle KI-first IT-Dienstleistungen wo nötig – könnte die riesige Bewertungslücke in der Branche beginnen, sich zu schließen, wobei die Banken, die es richtig machen, mit einer echten Wertschöpfung zurückbleiben.

Darius Imregun ist Partner im Bostoner Büro, wo Saptarshi Ganguly, Ido Segev und Saptarshi Ganguly Senior Partner sind. Jon Steitz ist Senior Partner mit Sitz im Bay Area Büro, Klaus Dallerup ist Senior Partner mit Sitz im Kopenhagener Büro, Marti Riba ist Partner mit Sitz im Barcelonaer Büro und Miklos Dietz ist Senior Partner mit Sitz im Vancouverer Büro. Pradip Patiath ist Senior Partner des Miami-Büros mit Suhas Gudhe, der als Associate Partner im selben Büro arbeitet, Michael Kirchner als Associate Partner im New Yorker Büro und Valeria Laszlo als Senior Capabilities and Insights Expert im Budapester Büro.

Zusätzliche Mitwirkende

Die Autoren möchten auch den Beitrag der folgenden Kollegen zu diesem Bericht anerkennen: Partner und Senior Partner: Amit Garg, Dan Williams, David Remley, Federico Berruti, Felicia Tan, Felipe Costa, Felipe Villarreal, Fernando Ferrari-Haines, Fuad Faridi, Ishaan Seth, James Kaplan, Javier Martinez Arroyo, Jonathan Godsall, Joydeep Sengupta, Marukel Nunez Maxwell, Max Flototto, Paul Maia, Renny Thomas, Roberto Marchi, Roger Rudisuli Mitarbeiter Analytik und Lösungen: Anubhav Das, Belian Kiss-Borlase, Blanka Koji, Csanad Kortvelyessy, Debopriyo Bhattacharyya, Enrique Briega, Garima Ailawadhi, Istvan Rab, Jay Datesh, Luca Pato, Mayar Abdelaziz, Nurzhan Onashabay, Rauhan Nazir, Sanjana Agarwal, Sergey Khon, Shikha Gupta, Tanuj Sachdeva und Urvashi Jain Als Besatzungsmitglieder: Annie Tan, Anouk Frieden, Eszter Teszarik, Gretal Tang, Julia Shamayskaya, Lisa Kondo, Mark Staples, Matt Cooke, Matteo Camera, Polina Skladneva, Pomponia Orehoczki, Roberto Truque und Teresa Diviu Die Autoren möchten sich auch bei den folgenden Banken-Aktienanalysten und Experten bedanken; Brian Foran und John McDonald von Truist Securities; Guy Moszkowski, Mitbegründer von Autonomous Research US und jetzt Senior Berater; Mathias Nielsen von Nordea; und Mike Mayo...