banKIng³ – Folge 10: Disruption der Banken-IT: Wie KI Architektur neu denkt

banKIng³ – Drei Generationen, eine Vision

Die Finanzbranche steht vor einem Generationenwechsel – nicht nur in der Führung, sondern auch in der Technologie. banKIng³ zeigt, wie künstliche Intelligenz das Banking neu definiert und welche Rolle verschiedene Generationen in dieser Transformation spielen. Experten diskutieren über innovative KI-Anwendungen, regulatorische Herausforderungen und den Balanceakt zwischen Erfahrung und technologischer Disruption.

Unabhängig davon, ob Sie Teil der jungen Generation im Banking sind oder auf bewährtes Wissen setzen – banKIng³ liefert Ihnen die Insights, mit denen Sie die Zukunft aktiv mitgestalten können.

Disruptive Dynamik: Wie künstliche Intelligenz die IT-Architektur in Banken herausfordert

Die Einführung von künstlicher Intelligenz (KI) in der Bankenwelt bringt nicht nur neue Tools und Anwendungen mit sich, sondern stellt die grundlegende Architektur bestehender IT-Systeme in Frage. Über Jahrzehnte gewachsene Strukturen – von papierbasierten Prozessen über hostbasierten Systemen bis hin zu Middleware- und GUI-gestützten Anwendungen – stoßen zunehmend an ihre Grenzen. Denn KI folgt anderen Prinzipien: Sie benötigt keine klassischen Benutzeroberflächen, keine arbeitsteiligen Prozessketten und keine linearen Datenflüsse. Vielmehr verlagert sich der Fokus auf automatisierte Entscheidungslogik, API-basierte Kommunikation und dezentrale Systemkomponenten.

Diese Entwicklung wirft zentrale Fragen auf: Wie lässt sich eine Architektur gestalten, die nicht nur KI „nutzt“, sondern wirklich KI-zentriert gedacht ist? Was bedeutet das für Legacy-Systeme, Schnittstellen, Datenhaltung und Prozesse im Kernbankbereich? Und wie lassen sich bestehende Strukturen überhaupt in eine zukunftsfähige Form überführen?

Agenten, Microservices und der Abschied vom Monolithen

Ein zentrales Konzept in diesem Zusammenhang ist der Einsatz von KI-Agenten, die in der Lage sind, komplexe Aufgaben eigenständig zu übernehmen und verschiedene Microservices zu orchestrieren. An die Stelle starrer Prozessfolgen treten flexible, modulare Strukturen, in denen spezialisierte Dienste über Schnittstellen kommunizieren. Beispiele wie der vollständig automatisierte End-to-End-Kreditprozess zeigen, welches Potenzial in einer neu gedachten IT-Logik steckt: Prozessschritte wie Bonitätsprüfung, Risikoanalyse oder Auszahlung können von intelligenten Systemen in Echtzeit abgewickelt werden – weitgehend ohne menschliches Zutun.

Diese Art der Automatisierung erfordert jedoch nicht nur technische Neuerungen, sondern auch ein tiefes Verständnis der regulatorischen Anforderungen. Denn gerade in hoch regulierten Branchen wie dem Bankwesen bleiben Dokumentation, Nachvollziehbarkeit und revisionssichere Abläufe essenziell.

Transparenz und Kontrollierbarkeit: Der Mensch bleibt im Prozess

Trotz aller Automatisierung gilt – wie auch schon in unseren letzten Folgen festgestellt: Der Mensch spielt weiterhin eine zentrale Rolle – insbesondere an den neuralgischen Punkten der Entscheidungsfindung. Das Prinzip „Human in the Loop“ ist kein Rückschritt, sondern ein notwendiger Bestandteil verantwortungsvoller KI-Nutzung. Anforderungen wie Erklärbarkeit, Audit-Trails und Kontrollpunkte sorgen dafür, dass KI-gestützte Entscheidungen nachvollziehbar und überprüfbar bleiben – sowohl intern als auch für externe Aufsichtsbehörden.

Technologisch zeigt sich dabei ein klarer Trend: Systeme, die auf Reasoning-Mechanismen und strukturierter Entscheidungsprotokollierung basieren, ermöglichen es, auch komplexe Prozesse transparent abzubilden. Gleichzeitig rückt das Thema KI-Governance stärker in den Fokus – mit zentralen Managementsystemen, die alle KI-Komponenten überwachen und standardisierte Regeln durchsetzen.

Pragmatische Wege in eine KI-fähige Zukunft

Für viele Banken stellt sich aktuell nicht die Frage, ob KI zum Einsatz kommt, sondern wie dieser Einsatz konkret gestaltet werden kann. Vollständige Neuentwürfe einer KI-nativen IT-Architektur sind in der Praxis selten realisierbar. Stattdessen erweist sich ein hybrider Ansatz als zielführend: punktuelle KI-Integration in bestehende Systeme – etwa zur Dokumentenanalyse, Prozessautomatisierung oder Entscheidungsunterstützung – gekoppelt mit einer strategischen Weiterentwicklung der IT-Architektur entlang von Microservices und Datenzentrierung.

Die Herausforderung liegt dabei in der Balance zwischen technologischem Fortschritt, regulatorischer Sicherheit und organisatorischer Umsetzbarkeit. Klar ist: KI wird nicht nur Prozesse verändern – sie hat das Potenzial, die gesamte Logik der IT-Architektur im Bankensektor neu zu definieren.