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 sicherzustellen, dass es immer der Erste ist, der ans Ziel kommt.

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

Dieser Kontrast ist die Art von Sache, die Cullens Welt definiert. CIBC Mellon ist eines der größten Vermögensverwaltungsunternehmen Kanadas, das für die Verwaltung von 3,5 Billionen Dollar an Vermögenswerten verantwortlich ist. 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 im letzten Monat. “In unserem Geschäft kann es enorm sein.”

Diese Frage ist nun der Auslöser für eine der folgenreichsten KI-Einsätze in den kanadischen Finanzdienstleistungen, und die Lehren daraus reichen weit über die Kapitalmärkte hinaus.

Das Problem mit 30 Jahren Prozess

CIBC Mellon ist seit 30 Jahren im Geschäft. Es ist ein Joint Venture zwischen BNY – das mehr als 59 Billionen Dollar an Vermögenswerten weltweit verwaltet – und CIBC, einer der größten Banken Kanadas. Diese Herkunft bringt enormes Know-how und institutionelle Glaubwürdigkeit mit sich. Es bringt jedoch 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 eingesetzt 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 gebrochen hatte.

Von Fließbändern zu KI

Der erste große Einsatz betraf das Fonds-Controlling – ein Prozess, den CIBC Mellon in enormem Umfang durchführt. Das Unternehmen produziert etwa 350.000 Fonds-Bewertungen 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 Know-how basierte, was bedeutete, dass er auch auf individuellen Grenzen basierte und fast unmöglich zu skalieren war. Das Unternehmen entwarf ihn horizontal um, indem es die Arbeit auf spezialisierte Teams verteilte. Doch 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 Fonds-Buchhalter mit über einem Jahrzehnt Erfahrung, der den Prozess besser kannte als jeder andere im Gebäude, baute mithilfe der Low-Code-Plattform von Appian, was Cullen einen “Kontrollturm” nennt – ein Workflowsystem, das jedem Team eine Echtzeit-Einsicht in den Stand der Arbeit gibt, automatisiert die Übergaben, die zuvor Verzögerungen verursacht hatten.

Das Ergebnis war ein Gewinn an Effizienz von 34 Prozent bei einem einzigen Prozess. Bei 350.000 Bewertungen pro Monat summieren sich die Einsparungen schnell.

“Er erzählte mir, dass er alles, was er nicht an seinem Job mochte, entworfen habe”, sagte Cullen. “Wenn Sie die Menschen, die den Prozess verstehen, daran arbeiten lassen, automatisieren sie nicht die manuellen Dinge, die zuvor da waren. Sie konstruieren den Prozess neu und machen ihn besser.”

Das ETF-Problem

Das zweite Beispiel geht zurück auf die Geschichte des Bitcoin-ETF. Wenn ein ETF gestartet oder an die Anteilseigner verteilt wird, ist ein komplexes Netz von Kontrahenten beteiligt – der Fonds-Manager, der Verwahrer, die Börse, der Market-Maker und der Übertragungsagent. 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-Produkt-Experte bei CIBC Mellon baute einen Workflow auf Appian auf, der Transparenz über alle Kontrahenten an einem Ort bietet – und einen fragmentierten, email-lastigen Prozess in etwas Automatisiertes und überprüfbares umwandelt.

Drei Wochen vor der Appian World stellte CIBC Mellon die Anwendung Kanadas größten ETF-Anbietern in einer Kundenbenutzergruppe 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 einen wesentlichen Teil meines Tages 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. Jeder KI-Einsatz bis heute 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 es das Komfortlevel unserer Kunden zulässt”, sagte er. “Wir haben uns bewusst entschieden, KI nicht in clientenfacing-Anwendungen einzubetten, 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 Regeln-basierte Schutzvorkehrungen benötigen, um sicher zu operieren – aber weniger als die Hälfte hat sie tatsächlich definiert. CIBC Mellon gehört zu den Organisationen, die sich entschieden haben, die Grundlagen zu bauen, bevor sie den Einsatz 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 erstellen, und ein Mandat, Anwendungen in Sandboxes zu testen, bevor sie in die Produktion gehen. Sie führen wöchentliche interne Sitzungen durch, die “Künstlich sprechen” genannt werden, und laden Unternehmen wie Snowflake und Microsoft ein, um zu teilen, was funktioniert und was nicht.

Cullen hat dieses Muster zuvor beobachtet. Vor 20 Jahren hatte er Gespräche mit CTOs, die sagten, Cloud sei eine Modeerscheinung und würde nie mit sensiblen Daten vertraut werden. Dann kam die hybride Cloud, die Organisationen einen Mittelweg bot – die Effizienz der Cloud-Infrastruktur ohne den wahrgenommenen Verlust der Kontrolle. Er erwartet den gleichen Verlauf bei KI.

“Ich denke, Sie werden hybride KI sehen”, sagte er. “Eingeschränkt, reguliert, 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, bevor Sie bauen, setzen Sie die Menschen, die den Prozess am besten verstehen, direkt vor das Problem, und regeln Sie, bevor Sie skalieren.

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

“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 ausmachen kann, stellt sich diese Art von Geduld als eigenständiger Wettbewerbsvorteil heraus.