Kategorie: AI

Banking-as-a-Service in der Schweiz: Zwischen Wachstumsmotor und Marktrealität

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Banking-as-a-Service wird oft als grosser Wachstumsmarkt beschrieben. Der Weg zu einem profitablen Geschäft ist aber anspruchsvoller, als es zunächst wirkt.
Dr. Roger Heines hat untersucht, wie sich BaaS in der Schweiz entwickelt und woran sich entscheidet, welche Anbieter damit Geld verdienen.
Was dabei auffällt:
1. Die Grenzen zwischen Bank, Technologieanbieter und Servicepartner lösen sich auf. Viele Anbieter sind heute alles drei zugleich.
2. Der Unterschied liegt selten im Produktangebot. Wichtiger sind die Integration in bestehende Systeme und eine saubere operative Umsetzung.
3. Ohne Skalierung bleibt das Geschäft schwierig. Standardisierung und Automatisierung sind dafür Grundvoraussetzung.

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Souveränität im KI-Zeitalter: Was Banken wirklich entscheiden können

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Wie souverän sind Banken beim Einsatz von Künstlicher Intelligenz wirklich?

Viele Institute setzen auf KI. Doch die eigentliche Frage lautet nicht mehr, welche Anwendung eingeführt wird, sondern wo echte Gestaltungsfreiheit noch besteht.

Unser aktueller Beitrag zeigt:

• Warum Banken bei Chips, Infrastruktur und Standards zunehmend von wenigen Anbietern abhängig sind
• Weshalb Dual-Sourcing zwar Ausfälle reduziert, aber keine strategische Unabhängigkeit schafft
• Warum eigene Daten heute der wichtigste Hebel für Differenzierung sind
• Welche Rolle europäische KI-Modelle, Cloud-Anbieter und regulatorische Initiativen spielen

Die entscheidende Unterscheidung ist nicht mehr „Make or Buy“, sondern:

Redundanzstrategie gegen Ausfall oder Souveränitätsstrategie gegen Kontrollverlust?

Welche Priorität hat KI-Souveränität aktuell in Ihrem Institut?

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Agentic Wallets – Der nächste Baustein zu autonomen AI-Assistenten

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Der neue Blogbeitrag von Dr. Roger Heines zeigt, wie KI-Agenten mit Agentic Wallets, Stablecoins und dem neuen x402-Protokoll als autonome Akteure wirtschaften können – ohne menschliche Freigabe, aber mit klaren Regeln und Governance.

Was Sie erwartet:

– Warum klassische Zahlungswege für KI-Agenten ungeeignet sind
– Wie Wallets und Protokolle wie x402 eine neue Zahlungsinfrastruktur schaffen
– Was „Know Your Agent“ für Banken, Compliance und Risk bedeutet

Ein Ausblick in die maschinelle Wirtschaft der Zukunft – und eine Einladung an Banken, diese aktiv mitzugestalten.

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OpenAI Agents SDK – Ein Leitfaden für Finanzinstitute

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Die OpenAI Agents SDK ermöglicht es Finanzinstituten, komplexe KI‑Workflows standardisiert, sicher und skalierbar umzusetzen.
Seit 2025 stellt die SDK einen integrierten Rahmen für agentische KI bereit, der Agenten, Werkzeuge, Delegation (Handoffs), Kontext, Gedächtnis und Guardrails in einer Bibliothek vereint.
Der Beitrag zeigt anhand praxisnaher Beispiele, wie Agenten autonom handeln, Funktionen und Unteragenten nutzen, kontextsensitiv reagieren und regulatorische Anforderungen erfüllen können. Neue Entwicklungen bis Anfang 2026 – darunter TypeScript‑Support, Human‑in‑the‑Loop‑Freigaben und verbesserte Observability – machen die SDK besonders attraktiv für produktive Enterprise‑Szenarien im Finanzumfeld.

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Portfolio-Management-Infrastruktur für eine Open-Banking-Welt

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Effizienzsteigerung im Schweizer Wealth Management: Der Beitrag beleuchtet, wie Open Banking und die Standardisierung von Daten und Berechnungen die Grundlage für innovative Portfolio-Management-Infrastrukturen schaffen – und warum erst diese Basis den erfolgreichen Einsatz von Künstlicher Intelligenz ermöglicht. Ein Ausblick auf die Zukunft des Finanzplatzes Schweiz.

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Von Daten zu Entscheidungen – KI entlang der Hypothekar-Wertschöpfungskette

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Künstliche Intelligenz bietet entlang der gesamten Hypothekar-Wertschöpfungskette ein enormes Transformationspotenzial. Ob bei der Immobiliensuche, der Antragsverarbeitung, der Objektbewertung oder dem Kreditentscheid – KI kann Prozesse nicht nur beschleunigen und effizienter gestalten, sondern auch qualitativ verbessern.

Entscheidend ist dabei ein verantwortungsvoller Umgang mit den Technologien: Erklärbare Modelle, robuste Datenqualität und klare regulatorische Rahmenbedingungen bilden das Fundament. Ergänzend dazu spielt das Prinzip des „Human in the Loop“ eine zentrale Rolle – denn in kritischen Phasen bleibt der Mensch als prüfende Instanz unersetzlich.

Wer es schafft, technische Innovation mit Vertrauen, Transparenz und Kundennutzen zu verbinden, kann die Hypothekarwelt der Zukunft aktiv mitgestalten.

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Creating Value from Data & AI: Strategie, Optionen, Priorisierung Einblicke in Forschungsergebnisse zur strategischen Wertschöpfung aus Daten

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Vom nächsten großen LLM-Release wie ChatGPT 5 bis zu autonomen Agents, aktuell spricht jeder über Artificial Intelligence (AI). Bei der praktischen Adoption der Technologien bleibt der erhoffte Nutzen jedoch häufig aus. In vielen Unternehmen kommen Daten- und AI-Initiativen nicht über Pilotphasen hinaus, während andere gänzlich scheitern (Estrada 2025; Haefner et al. 2023).
Ein wichtiger Grund dafür ist, dass die derzeitige Begeisterung oft zu sehr auf Technologien fokussiert und grundlegende geschäftliche Problemstellungen ausblendet. Letztendlich sollte das Ziel jeder Daten- und AI-Initiative darin bestehen, strategischen Geschäftswert zu schaffen, der Unternehmen einen Wett-bewerbsvorteil verschaffen kann (Grover et al. 2018). Hierfür benötigt es einen Perspektivwechsel hinzu den grundlegenden Daten-Assets und dem Ausschöpfen ihres inhärenten Potenzials, unabhängig von den eingesetzten Analysetechnologien wie Business Analytics, traditioneller oder generativer AI, gemäss dem Grundsatz: AI als Mittel und Data Value Creation als Ziel.
Nick Kakuschke stellt in diesem Blogbeitrag den Forschungsbereich „Wertschöpfung aus Daten und AI“ des Competence Centers Future Financial Services vor, indem wir anwendbare Tools entwickeln, die Unternehmen helfen, strategischen Wert aus Daten und AI zu heben.

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AI-Radar 2025: Warum Technologie allein nicht reicht – Insights von Banken und IT-Providern

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Die erste Version unseres AI Radars für den DACH-Raum aus dem Herbst 2024 zeigte deutlich, wie intensiv Banken künstliche Intelligenz bereits einsetzen (LINK). Wir haben auf Basis öffentlich verfügbarer Information die grössten Banken in der DACH-Region analysiert, welche AI Use Cases sie bereits realisiert haben und diese systematisch anhand diverser Kriterien strukturiert.
Doch wie hat sich die Realität seitdem verändert? Stefanie Auge-Dickhut beschreibt unsere aktuellen Erhebungen des AI Radars, in denen wir qualitative Interviews mit Partnerbanken und IT-Providern des Competence Centers Future Financial Services durchgeführt haben, um tiefere Einblicke, konkrete Erfahrungswerte und neue strategische Herausforderungen im Umgang mit AI in der Finanzindustrie zu identifizieren.

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Die richtigen Daten und AI Use Cases finden – Das Assessment Framework

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Künstliche Intelligenz (AI) und insbesondere generative AI (GenAI) ist in aller Munde. Abseits des Hype sind sich Führungskräfte bereits seit geraumer Zeit einig, dass Daten und deren Analysen (wie beispielsweise durch AI) eine wesentliche Rolle bei der Transformation ganzer Geschäftsmodelle spielen (Gartner, 2018) und als Investitionsschwerpunkt von Unternehmen weltweit betrachtet werden (IBM, 2023). Jedoch haben bis dato viele Unternehmen Schwierigkeiten aufgrund einer Vielzahl einhergehender Herausforderungen ihre Daten- und AI-Aktivitäten erfolgreich zu imple-mentieren. Aufgrund der Komplexität der zu berücksichtigenden Perspektiven stehen Unterneh-men immer wieder vor der Herausforderung die spezifischen Use Cases zu identifizieren, die am besten für sie geeignet sind und das meiste Wertpotenzial versprechen, egal ob klassische AI, Ge-nAI oder Datenverkauf.
Entsprechend ist es ein Forschungsschwerpunkt des Competence Center Future Financial Services (CC FFS) Unternehmen Orientierungshilfen zur Wertschöpfung aus Daten und AI zu geben. Dieser Blogbeitrag widmet sich den Entscheidungsfaktoren, die die Wahl der richtigen Daten und AI Use Cases unterstützen und stellt Auszüge aus einem wissenschaftlichen Paper vor, das im Rahmen der Forschung des CC FFS verfasst wurde (siehe Kakuschke et al., 2025).

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AI Cases im Banking – AI-Radar des Business Engineering Institute St.Gallen

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Die Finanzindustrie beginnt durch die Nutzung von AI einen tiefgreifenden Wandel zu durchlaufen. Insbesondere der Einsatz von generativer AI eröffnet die Möglichkeit, neue Inhalte wie Texte, Bilder, Videos oder Musik zu erstellen. Wir haben im Herbst 2024 mit dem Aufbau eines AI-Radars begonnen, der systematisch Anwendungsfälle von Banken im deutschsprachigen Raum analysiert. Dieser Blogbeitrag bietet einen Überblick über Use Cases und Reifegrade im Bankensektor und gibt spannende Einblicke in den Status quo.

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