Banking Trend Report 2026

Der Bankensektor steht auch 2026 weiter unter hohem Veränderungsdruck. Technologische Umbrüche, ein verdichtetes regulatorisches Umfeld, struktureller Wettbewerbsdruck durch neue Marktteilnehmer und grundlegende Fragen zum künftigen Geschäftsmodell stellen Institute vor Herausforderungen. Gleichzeitig steigt die Kundenerwartung an die Marktteilnehmer.

Als Unternehmensberatung mit langjähriger Erfahrung im Finanzdienstleistungssektor beobachten wir diese Entwicklungen kontinuierlich. Im Rahmen unsers jährlich stattfindenden Offsites, haben wir uns innerhalb unserer Banking Practice die aus unserer Sicht zentralsten Themen genauer angesehen und analysiert (siehe Bild).

In diesem Beitrag möchten wir sowohl inhaltliche als auch strategische Impulse aus fünf ausgewählten Trendthemen geben.

Hier fokussieren wir uns auf drei zentrale Trends, die sowohl einen Einfluss auf das Geschäftsmodell als auch auf interne operative Prozesse von Instituten haben. Wir geben einen Einblick in den produktiven Einsatz von KI, die zunehmende Konsolidierung des Marktes durch Fusionen und Übernahmen sowie die schrittweise Öffnung von Finanzdaten im Zuge von Open Finance.

 

1. KI in Banking

KI-Systeme lernen aus Daten und können darin Muster erkennen sowie darauf basierend Entscheidungen treffen. Nicht zuletzt deshalb ist KI inzwischen für Finanzinstitute strategisch unverzichtbar geworden. Zudem schaffen es neue Teilnehmer des Ökosystems, wie Neo-Banken oder andere FinTechs, ihre Betriebskosten unter anderem durch die Nutzung von KI auf ein Niveau zu senken, welches für klassische Institute nur schwer erreichbar ist. Für Institute, die von dieser Entwicklung profitieren und ihre eigene KI-Reife systematisch bewerten möchten, bieten wir mit unserer KI Readiness Studie einen pragmatischen Einstieg.
 

Ein Blick in die Praxis: Fraud Detection

Nach KI-Pilotphasen in den Vorjahren setzt sich KI 2026 immer stärker operativ durch. In der Praxis können die Betriebskosten im Bankensektor beispielsweise durch die Nutzung von KI zur Unterstützung von Fraud Detection gesenkt werden. Klassische Systeme sperren Transaktionen nach fixen Schwellwerten, etwa jede Auslandszahlung über einem bestimmten Betrag. Durch die Nutzung von KI-unterstützten Systemen kann jeder Transaktion in Echtzeit ein dynamischer Risiko-Score zugeordnet werden, welcher bis zu 200 Merkmale berücksichtigt. Dadurch sinken die False Positives um 40 bis 60 Prozent, während die Erkennungsrate echter Betrugsversuche steigt. Fraud Detection eignet sich gut als KI-Einstiegfall für Banken, weil die Datenbasis bereits in jeder Bank vorhanden ist. Zudem ergibt sich ein direkt messbarer Return on Investment (ROI). Intero Consultings KI-Readiness-Ansatz stellt dabei sicher, dass neben den Algorithmen auch Datenqualität, Governance und Mitarbeitende frühzeitig in eine gemeinsame Roadmap einbezogen werden.

 

2. Post Merger Integration

Angesichts des anhaltenden Konsolidierungsdrucks im deutschen Bankenmarkt, nimmt die Zahl der Bankenfusionen weiter rasant zu. Post Merger Expertise wird dabei zu einem entscheidenden Erfolgsfaktor, um die Wertschöpfung nach einer Transaktion zu maximieren. Durch eine sauber umgesetzte technische, kulturelle und organisatorische Integration können Synergien gehoben werden.
 

Ein Blick in die Praxis: Wenn eine Bank und ein Wohnimmobilienfondsmanager zusammenwachsen

Nach der Übernahme eines Wohnimmobilienfondsmanager durch eine Bank müssen IT-Systeme zusammenwachsen oder übernommen, Shared Services (Rechnungswesen mit SAP, Compliance/Informationssicherheit) aufgebaut, Personal überführt sowie gesellschaftsrechtliche Themen geklärt werden. Solch eine Transformation geschieht nicht ohne eine intensive Mitnahme der Belegschaft durch vollumfängliche Change Management Maßnahmen.

An genau diesem Zusammenspiel setzt Intero Consulting an und begleitet Banken dabei, diese Bausteine so ineinandergreifen zu lassen, dass aus zwei getrennten Organisationen ein Institut wächst, das seine Marktposition tatsächlich stärkt statt sie durch eine holprige Integration zu gefährden.

 

3. Open Finance

Open Finance erweitert den bisherigen Status Quo des Open Bankings auf weitere Finanzprodukte wie Versicherungen, Altersvorsorge, Investments und Kredite. Dabei ist es ein zentrales Ziel der EU, die Kontrolle über Finanzdaten zunehmend zum Verbraucher zu verschieben. Mit der FiDA-Verordnung plant die EU, einen verbindlichen Rahmen zu schaffen, der Drittanbietern nach Zustimmung des Endverbrauchers über standardisierte Schnittstellen Zugriff auf dessen Daten erlaubt.
 

Ein Blick in die Praxis: Open Insurance im schwedischen Markt

Wie das in der Praxis aussehen kann, zeigt Schweden bereits heute: SEB (eine schwedische Bank) ist eine strategische Partnerschaft mit dem Insurtech-Unternehmen Insurely eingegangen, das mithilfe offener Daten neue Standards für die Versicherungsbranche setzen will. Der Nutzen von Echtzeit-Versicherungsdaten für Finanzinstitute zeigt sich dabei auf mehreren Ebenen:

• Vertriebskanäle lassen sich effizienter steuern, da Kundendaten kanalübergreifend für mehr Umsatz genutzt werden können
• Durch personalisierte Angebote auf Basis der eigenen Versicherungsdaten der Kunden lässt sich die Kundenbindung stärken
• Cross- sowie Upselling lassen sich gezielter gestalten, da Kundenprofile mit besserer Datengrundlage präziser angesprochen werden können.

Zudem gewinnt SEB tiefere strategische Einblicke in Kundenstruktur, Markt sowie Wettbewerbsprodukte und -preise.

Bemerkenswert ist, dass SEB hier bereits aktiv wird, obwohl die entsprechende EU-Verordnung zum Datenzugang (FIDA) noch gar nicht final beschlossen ist: Die Trilog-Verhandlungen zwischen Kommission, Parlament und Rat ruhen seit der letzten Runde im Juni 2025, ein verbindlicher Zeitplan für das Inkrafttreten steht weiterhin nicht fest, weshalb viele Institute aktuell abwarten. Derzeit ist unklar, wann und in welcher Form FiDA kommt. Die Voraussetzungen im eigenen Datenhaushalt zu schaffen, bleibt aber unabhängig davon notwendig, wie das Beispiel SEB zeigt.

Parallel zum geschäftlichen Wandel verdichtet sich auch der regulatorische Rahmen, in dem Banken agieren. Sowohl verschärfte Anforderungen an Risikodatenmanagement als auch neue technologie-politische Initiativen wie der EU Quantum Act zwingen Institute dazu, ihre Daten- und IT-Architekturen grundlegend zukunftsfest zu gestalten.

 

4. RDARR / BCBS239

BCBS239 definiert die Baseler Grundsätze für Risikodaten-Aggregation und Risikoberichterstattung, formuliert als Antwort auf die Finanzkrise 2008. Der EZB RDARR-Guide vom Mai 2024 macht unmissverständlich deutlich, dass die meisten Institute diese Anforderungen bis heute nicht vollständig erfüllen. Mit den aktuellen Aufsichtsprioritäten 2026-2028 hat die EZB RDARR daher zu einem ihrer zentralen aufsichtsrechtlichen Schwerpunkte erhoben, der bis 2028 mit Nachdruck verfolgt wird. Konkret müssen Banken ihre Datenarchitekturen überarbeiten, Datenherkunft und -qualität lückenlos nachvollziehbar machen, Governance-Prozesse für Risikodaten etablieren und ihre Risikoberichterstattung automatisieren.
 

Ein Blick in die Praxis: Data Lineage als Grundlage

In der Praxis beginnen Banken selten mit einer vollständigen Kartierung aller Datenflüsse – bei gewachsenen IT-Landschaften mit einer hohen Anzahl verschiedener Systeme ist das schlicht nicht leistbar. Stattdessen priorisieren Institute zunächst aufsichtsrelevanteste Risikokennzahlen und bauen für diese eine Lineage bis ins Quellsystem auf. Dabei kommen regelmäßig Überraschungen zutage – manuelle Excel-Zwischenschritte oder undokumentierte Transformationslogiken, die teils seit Jahren unangetastet liefen. Der Aufwand ist beträchtlich, aber nur so entsteht eine Datenbasis, die einer EZB-Prüfung tatsächlich standhält.

 

5. EU Quantum Act

Der EU Quantum Act verfolgt das Ziel, Europa als führende Kraft im Bereich der Quantentechnologien zu positionieren und so die Abhängigkeit von anderen Ländern zu reduzieren. Im Kern geht es um technologische Souveränität in diesem Feld bis 2030, durch die gezielte Förderung von Quantencomputing, Quantenkommunikation, Sensorik und verwandten Anwendungen sowie um einen regulatorischen Rahmen für Dual-Use-Aspekte. Die Initiative folgt dabei einer Zwei-Säulen-Struktur: eine kurzfristige sicherheitspolitische Notwendigkeit (Post-Quantum-Kryptographie) und eine langfristige Innovationschance.
 

Ausblick: Organisatorische Auswirkungen

Für Unternehmen ergeben sich daraus zwei parallele Handlungsfelder. Kurzfristig stellt Quantencomputing Sicherheitsherausforderung dar. Durch "Harvest now, decrypt later" – also das heutige Sammeln verschlüsselter Daten durch Angreifer, um sie zu entschlüsseln, sobald Quantencomputer ausgereift sind – müssen Banken bereits den Übergang zu Post-Quantum-Kryptographie (Verschlüsselungsverfahren, die auch Quantencomputern standhalten) einleiten. Institute, die diese Transformation in die Zukunft schieben, riskieren erhebliche Sicherheitslücken.

Langfristig eröffnet sich jedoch auch eine Innovationschance: Der Aufbau gemeinsamer Ressourcen wie einer europäischen Quantenkommunikationsinfrastruktur und von Kompetenzclustern schafft die Grundlage, um Quantenalgorithmen für komplexe Optimierungsprobleme zu erproben – etwa im Portfoliorisikomanagement, Liquiditätsmanagement oder in der hochdimensionalen Betrugserkennung.

Abschließend zeigt sich, dass sich der Bankensektor weiterhin in einer Transformationsphase befindet. Die Definition zentraler Leitplanken für Themen wie Datenqualität oder technologische Souveränität zählen dabei zu den zentralen Herausforderungen vor denen Institute stehen, um den transformativen Trends gerecht zu werden. Durch die holistische Weiterentwicklung in den Dimensionen Innovation und Regulatorik sehen wir die Chance, einen nachhaltigen Wettbewerbsvorteil für Banken aufzubauen. Wer hingegen isoliert an einzelnen Themen arbeitet, riskiert Doppelarbeit und Zielkonflikte zwischen Fachbereichen.