CIBC Mellon verwaltet 3,5 Billionen Dollar an Vermögenswerten in einem Markt, in dem ein einzelner Tag Hunderte von Millionen kosten kann. Hier erfahren Sie, wie das Unternehmen KI einsetzt, um immer der Erste zu sein.

Am 18. Februar 2021 startete der erste Bitcoin-ETF in Nordamerika in Kanada und sammelte in der ersten Woche über 500 Millionen Dollar ein. Am nächsten Tag startete ein zweiter Bitcoin-ETF an der gleichen Börse. Der zweite, so Mal Cullen, CEO von CIBC Mellon, sammelte 35 Millionen Dollar ein. Obwohl es sich um ein ähnliches Produkt in demselben Markt handelte, das nur einen Tag auseinander startete, gab es einen großen Unterschied in den Zahlen, die sie jeweils einwarben.

Dieser Kontrast ist die Art von Sache, die Cullens Welt definiert. CIBC Mellon ist eines der größten Vermögensverwaltungsunternehmen Kanadas und verwaltet 3,5 Billionen Dollar an Vermögenswerten. In einer solchen Umgebung kann eine Verzögerung von einem Tag echtes Geld kosten – manchmal Hunderte von Millionen.

“Was ist der Wert eines Tages in Ihrem Geschäft?” fragte Cullen das Publikum auf der Appian World 2026 in Orlando vor einem Monat. “In unserem Geschäft kann es enorm sein.”

Diese Frage ist nun der Auslöser für eine der bedeutendsten KI-Implementierungen im kanadischen Finanzsektor, und die Lehren daraus reichen weit über den Kapitalmarkt hinaus.

Das Problem mit 30 Jahren Prozess

CIBC Mellon ist seit 30 Jahren im Geschäft. Es ist ein Joint Venture zwischen BNY – das weltweit über 59 Billionen Dollar an Vermögenswerten verwaltet – und CIBC, einer der größten Banken Kanadas. Diese Herkunft bringt enorme Größe und institutionelle Glaubwürdigkeit mit sich. Sie bringt auch Komplexität mit sich.

“Es gibt nur eine Sache, die besser ist, als von einer Bank besessen zu sein”, sagte Cullen mit einem gemessenen Lächeln, “und das ist, von zwei Banken besessen zu sein. Zwei Banken bedeuten zwei Compliance-Teams, zwei Risikoteams und zwei Meinungen zu fast allem.”

Ernst zu machen mit KI für CIBC Mellon bedeutete, den Drang zu widerstehen, schnell zu handeln. Bevor ein einzelnes Tool bereitgestellt wurde, kehrte das Unternehmen zu den Grundlagen zurück. Das Team kartierte jeden Arbeitsablauf, identifizierte, wo die Kapazität eingeschränkt war, wo das Risiko am höchsten war und wo manuelle Arbeit konzentriert war. Was sie fanden, überraschte sie.

“Die Menschen, die die Arbeit leisteten, waren nicht das Problem”, stellte Cullen fest. “Es war, wie die Arbeit zwischen den Teams floss, was die Einschränkungen verursachte.” Mit anderen Worten: Die Technologie würde nie das beheben, was der Prozess zerstört hatte.

Von Fließbändern zu KI

Die erste große Implementierung betraf die Fondsverwaltung – einen Prozess, den CIBC Mellon in enormem Umfang durchführt. Das Unternehmen produziert etwa 350.000 Fondsverwaltungen pro Monat, von denen jede strengen Deadlines und Genauigkeitsanforderungen unterliegt.

Über Jahre hinweg lief der Prozess vertikal ab: Ein Buchhalter besaß eine Datei von Anfang bis Ende. Es war ein Prozess, der auf individuellem Fachwissen basierte, was bedeutete, dass er auch auf individuellen Grenzen basierte und fast unmöglich zu skalieren war. Das Unternehmen entwarf ihn horizontal um, verteilte die Arbeit auf spezialisierte Teams. Aber das schuf ein neues Problem – die Übergabe zwischen den Teams wurde zu einer Quelle von Reibung und Verzögerung. Vorgesetzte hatten keine Einsicht in den Stand der Arbeit, ohne zu fragen.

Ein Fondsverwalter mit über einem Jahrzehnt Erfahrung, der den Prozess besser kannte als jeder andere im Gebäude, nutzte Appians KI-Automatisierungsplattform, um das zu bauen, was Cullen einen “Kontrollturm” nennt – ein Workflowsystem, das jedem Team Echtzeit-Einsicht in den Stand der Arbeit gibt, die Übergaben automatisiert, die Verzögerungen verursacht hatten.

Das Ergebnis war ein Effizienzgewinn von 34 Prozent bei einem einzigen Prozess. Bei 350.000 Verwaltungen pro Monat summieren sich die Effizienzgewinne schnell.

“Er sagte mir, er habe alles aus seinem Job herausentworfen, was er nicht mochte”, sagte Cullen. “Wenn Sie die Menschen, die den Prozess am besten verstehen, daran arbeiten lassen, automatisieren sie nicht die manuellen Dinge, die vorher da waren. Sie konstruieren den Prozess neu und machen ihn besser.”

Das ETF-Problem

Das zweite Beispiel geht auf die Geschichte des Bitcoin-ETF zurück. Wenn ein ETF startet oder Erträge an die Anleger verteilt, ist es ein komplexes Netz von Kontrahenten – der Fondsmanager, der Verwahrer, die Börse, der Market-Maker und der Transfer-Agent – involviert. Jeder von ihnen muss benachrichtigt werden. Jeder hat eine Rolle. Die Veröffentlichung eines Fonds einen Tag früher erfordert, dass alle Kontrahenten synchron agieren.

Ein ETF-Produktexperte bei CIBC Mellon baute einen Workflow auf Appian auf, der Transparenz über alle Kontrahenten an einem Ort bietet – und einen fragmentierten, e-mail-lastigen Prozess in etwas Automatisiertes und überprüfbares verwandelt.

Drei Wochen vor der Appian World stellte CIBC Mellon die Anwendung Kanadas größten ETF-Anbietern auf einer Client-User-Gruppe in Toronto vor. “Der Raum wurde stiller”, erinnerte sich Cullen. “Die Leute beugten sich vor. Einer unserer größten Kunden sagte zu seinen Kollegen: Das hat mir gerade eine erhebliche Menge an Zeit in meinem Tag gespart.”

Die Governance-Frage

Keine dieser Entwicklungen geschah schnell, und Cullen ist direkt darüber, warum. CIBC Mellon setzt KI noch nicht in clientenfacing-Anwendungen ein. Jede KI-Implementierung bis dato ist intern – in definierten Workflows, überprüfbar und von Menschen überprüft, bevor irgendein Output einen Kunden beeinflusst.

“Wir können nur so schnell mit KI vorankommen, wie unser Kundenkomfort es zulässt”, sagte er. “Wir haben uns bewusst entschieden, KI nicht in clientenfacing-Anwendungen zu integrieren, weil wir nicht glauben, dass die Governance dafür vorhanden ist.”

Die Zahlen des breiteren Marktes bestätigen, was Cullen bereits wusste. Laut einer neuen Studie von Harvard Business Review Analytic Services, die von Appian gesponsert und auf der Konferenz veröffentlicht wurde, stimmen 92 Prozent der Organisationen zu, dass KI-Agenten regelbasierte Schutzschilde benötigen, um sicher zu operieren – aber weniger als die Hälfte hat sie tatsächlich definiert. CIBC Mellon ist eine der Organisationen, die sich entschieden haben, die Grundlage zu bauen, bevor sie die Implementierung skalieren.

Innerhalb der Organisation formt diese Vorsicht, wie das Unternehmen seine Mitarbeiter vorbereitet. Das Unternehmen hat 100 Mitarbeiter von etwa 2.000 als KI-Champions ausgewählt. Diese Champions erhalten frühen Zugang zu Tools, Zeit, um Use-Cases zu bauen, und ein Mandat, Anwendungen in Sandboxes zu testen, bevor etwas in die Produktion geht. Sie führen wöchentliche interne Sitzungen durch, die “Künstlich sprechen” genannt werden, und laden Unternehmen wie Snowflake und Microsoft (MSFT ) ein, um zu teilen, was funktioniert und was nicht.

Cullen hat diesen Ablauf bereits zuvor beobachtet. Vor 20 Jahren führte er Gespräche mit CTOs, die sagten, Cloud sei ein Modetrend und werde nie mit sensiblen Daten vertraut werden. Dann kam Hybrid-Cloud auf, was Organisationen einen Mittelweg bot – die Effizienz von Cloud-Infrastruktur ohne den wahrgenommenen Verlust der Kontrolle. Er erwartet den gleichen Verlauf bei KI.

“Ich denke, Sie werden Hybrid-KI sehen”, sagte er. “Eingeschränkt, reglementiert, aber in Bewegung.”

Was der Rest des Marktes lernen kann

Die Geschichte von CIBC Mellon ist keine Geschichte über einen technologischen Durchbruch. Es ist eine Geschichte über organisatorische Disziplin, die auf ein leistungsfähiges Werkzeug angewendet wird. Messen Sie vor dem Bau, stellen Sie die Menschen, die den Prozess am besten verstehen, näher an das Problem heran, und regeln Sie vor dem Skalieren.

Diese Lehren gelten weit über die Vermögensverwaltung hinaus. In einem Markt, in dem nur 16 Prozent der Organisationen berichten, dass sie einen bedeutenden Wert aus KI ziehen, sind die Organisationen, die echte Ergebnisse erzielen, diejenigen, die Governance als Funktion und nicht als Einschränkung behandelt haben.

“Fangen Sie nicht mit der Technologie an”, sagte Cullen dem Publikum auf der Appian World. “Messen Sie alles zuerst.”

In einer Branche, in der ein Tag den Unterschied zwischen 500 Millionen und 35 Millionen Dollar bedeuten kann, stellt sich diese Art von Geduld als eigenständiger Wettbewerbsvorteil heraus.