KI wird beenden, was Neobanken begonnen haben — und traditionelle Banken werden es nicht kommen sehen

Das Muster, dem jede gestörte Branche folgt

Es gibt ein Muster, wie etablierte Branchen auf technologische Durchbrüche reagieren. Zuerst beobachten sie aus sicherer Entfernung. Dann zögern sie, Komplexität oder Regulierung als Grund anführend. Schließlich adoptieren sie, aber wenn sie es tun, sind die wertvollen Kunden bereits gegangen.

Die Bankenbranche erlebt genau diesen Moment und KI ist das, was es unumkehrbar machen wird.

Wie Neobanken die Ziele verschoben

Jahrelang war der Abfluss von technisch versierten Unternehmenskunden von traditionellen Banken langsam und leicht abtunbar. Neobanken nagten an den Rändern mit besserer Benutzeroberfläche, schnellerer Onboarding, sauberen Oberflächen. Aber große Banken konnten immer auf Stabilität, langfristige Beziehungen und die Trägheit der Unternehmensbeschaffung verweisen, um ihre Position zu behaupten.

Dieses Argument läuft jedoch aus.

Die Unternehmen, die zuerst gehen, tun dies leise. Es gibt keine Pressemitteilung, keine öffentliche Trennung. Die Adoption von Geschäftskonten ist zu einem strukturellen Trend bei Neobanken geworden, wobei dieser Sektor nun etwa 67% des Neobank-Umsatzes im Jahr 2025 ausmacht. Dies wird genau von Unternehmen getrieben, die den operativen Nachteil von Legacy-Banking-Beziehungen nicht bezahlen können. Die Aufschrift auf der Wand: Geschwindigkeit ist für die Betriebsebene nicht verhandelbar.

Man kann nicht ein modernes KI-getriebenes Unternehmen führen und eine Bankbeziehung tolerieren, bei der eine Überweisung eine managerische Genehmigung erfordert, um ein Formular auszudrucken, zehn Unterschriften zu sammeln und es manuell in ein System einzugeben. Man stelle sich vor, was eine einzelne verzögerte Überweisung einem Unternehmen kostet, das über drei Währungen hinweg Löhne zahlt oder Zeit-sensibel mit Verträgen verbundene Zahlungen an Lieferanten leistet. Die Diskrepanz geht über Unannehmlichkeiten hinaus. Sie schneit sich über jede Transaktion allmählich zusammen, bis jemand mit Budget den Fuß auf den Boden setzt.

Warum KI die Frage ändert, die Banken gestellt werden

Sobald man sein Unternehmen um KI herum aufgebaut hat, sieht man jeden Lieferanten anders. Man fragt: Warum ist dies noch manuell? Warum dauert dies Tage? Die Bank ist keine Ausnahme. Für die meisten traditionellen Banken gibt es keine gute Antwort.

Der Anwendungsfall ist konkreter. Ein Unternehmen, das über einen KI-Agenten seine Zahlungen leistet, benötigt eine Infrastruktur, die eine eingehende Rechnung lesen, die richtige Währung bestimmen, Stakeholder-Genehmigungen über einen integrierten Workflow auslösen und die Zahlung ohne menschliche Vermittlung an jedem Übergabepunkt freigeben kann. Dies ist kein Spekulation. Finanzteams bauen genau diese Workflows heute auf, und jeder manuelle Schritt, den ihre Bank am Ende der Kette wieder einführt, ist ein Punkt des Versagens, den sie lieber eliminieren würden.

Eine Accenture-Analyse von 2024 ging davon aus, dass KI-Automatisierung die Kosten für Finanzoperationen in Schatz- und Zahlungsverkehr um bis zu 25% reduzieren könnte. Bis Ende 2025 ging McKinseys Global Banking Annual Review von einer Reduzierung der Netto-Betriebskosten durch agente KI um 20% oder mehr aus, während sie gleichzeitig warnte, dass diese Gewinne größtenteils konkurriert und nicht behalten würden. Eine separate PwC-Analyse fand heraus, dass Banken, die KI vollständig annehmen, bis zu 15 Prozentpunkte Verbesserung in ihrem Effizienzverhältnis sehen könnten, wobei eine Institution eine 40-prozentige Reduzierung der Kosten für die Verifizierung kommerzieller Kunden meldete.

Für Unternehmen, die bereits intern eine solche Effizienz erzielen, ist eine Bank, die am letzten Meilenstein manuelle Schritte wieder einführt, einfach eine Haftung.

Das Problem der architektonischen Inkompatibilität

Anstatt einfach eine Bank auszuwählen, bauen Startups und Technologieunternehmen ein Betriebsökosystem auf. Jedes Tool in diesem Ökosystem muss integrierbar sein, auf neue Technologie reagieren und seine Betriebs-effizienz über die Zeit steigern. Eine Bank, die keine Echtzeit-Bilanz (und erstaunlicherweise können viele der größten Institutionen der Welt dies immer noch nicht) bereitstellen kann, ist architektonisch nicht kompatibel mit moderner Geschäftsinfrastruktur.

Warum ist dies immer noch der Fall? Laut einem 2024-Bericht von 10x Banking nennen 55% der Banken die Einschränkungen von Legacy-Systemen als größte Hürde, um ihre Geschäftsziele zu erreichen, wobei mehr als die Hälfte Daten-Silos und Produktions-Engpässe als Grund anführen, warum sie nicht skaliert werden können. COBOL, die 1959 entwickelte Programmiersprache, treibt immer noch mehr als 40% der Kernbankensysteme weltweit an. 45 der 50 größten Banken weltweit setzen weiterhin auf Mainframes als ihre mission-kritische Infrastruktur. Die ursprünglichen Entwickler sind größtenteils in den Ruhestand gegangen, und die Institutionen, die diesen Code ausführen, verfügen oft nicht über die interne Expertise, um vollständig zu verstehen, was er tut.

Es ist nicht so, dass traditionelle Banken nicht modernisieren wollen, sondern dass inkrementelles Patchen eines 60-jährigen Kerns keine API-erste, ereignisgetriebene Infrastruktur hervorbringen kann, die KI-nativen Unternehmen als ihre Bankenebene benötigen. Man kann nicht einfach ein Batch-Abwicklungs-System so umrüsten, dass es wie eine Echtzeit-Infrastruktur funktioniert, da diese architektonischen Einschränkungen fundamental sind.

Traditionelle Banken haben gelernt, Karten-Zahlungen anzubieten. Dann Mobile-Apps. Dann, schließlich, eine Form von API-Zugang. Jedes Mal behandelten sie die neue Fähigkeit als Ziel anstelle einer Richtung, indem sie es implementierten, den Sieg erklärten und dann hinter der nächsten Kurve zurückblieben.

Die Institutionen, die darauf reagieren, indem sie einen KI-Chatbot auf einen Legacy-Kern montieren, werden sich in der gleichen Position wiederfinden, in der sie waren, als Neobanken zuerst auftraten, d. h. sie werden Kunden verlassen, ohne zu verstehen, warum.

Wer als Nächstes geht — und Wann

Die Unternehmen, die zuerst gegangen sind (KI-native Startups, crypto-nahe Fintechs, Tech-Operatoren), haben größtenteils ihre Entscheidungen getroffen. Die zweite Welle wird aus mittelständischen Unternehmen und größeren Konzernen bestehen, die bereits gefühlt haben, wie KI ihre eigenen Branchen umgestaltet hat. Entweder durch interne Automatisierung, die ihre Kostenstrukturen veränderte, oder durch Wettbewerbsdruck, der ihre Märkte vollständig veränderte.

Die Loyalitätsverschiebung ist bereits messbar. McKinseys 2025 Global Banking Annual Review stellte fest, dass in den Vereinigten Staaten nur 4% der neuen Konteneröffnungen jetzt von bestehenden Bankkunden stammen — gegenüber 25% im Jahr 2018. Das ist kein Ausreißer, sondern eine strukturelle Entflechtung der Trägheit, auf die traditionelle Banken lange vertraut haben, um ihre Kundenbasis zu halten.

Der gleiche Bericht geht davon aus, dass Banken, die nicht anpassen, ihre globalen Gewinn-Pools um 170 Milliarden Dollar, etwa 9%, über das nächste Jahrzehnt hinweg reduzieren könnten. Noch auffälliger ist die Bedrohung, die McKinsey identifiziert, nicht nur von Neobanken oder Fintechs ausgeht. Sie kommt von Kunden selbst, die KI-Agenten verwenden, um ihre eigenen Finanzen zu optimieren: Einlagen zu besseren Zinssätzen zu verlagern, Kreditnutzung zu verwalten, Zahlungen über bessere Infrastruktur zu leiten. Ein Kunde, der eine KI-nativen Treasury-Funktion intern aufbaut, benötigt nicht, dass seine Bank dies für ihn tut. Tatsächlich benötigt er, dass seine Bank aus dem Weg geht.

Die Trennlinie

Die kommende Spaltung in der Bankenbranche ist zwischen Banken, die für diesen Moment gebaut wurden, und Banken, die sich an ihn anpassen. Nicht zwischen großen und kleinen Institutionen. Nicht zwischen Etablierten und Herausforderern.

Für diesen Moment gebaut bedeutet, dass die API-Ebene das Produkt ist und nicht ein Aufsatz. Echtzeit-Infrastruktur ist die aktuelle Betriebsrealität. Compliance-Workflows, FX-Execution und Genehmigungslogik sind alle für die Systeme des Kunden programmierbar und nicht mehr über den Posteingang eines Relationship-Managers geroutet.

Laut The Financial Brands 2025 Retail Banking Trends-Bericht haben nur 25% der Banken die Modernisierung ihrer Back-Office-Infrastruktur priorisiert, obwohl mehr als die Hälfte die digitale Erfahrung als strategische Priorität auflistet. Diese Lücke zwischen ausgesprochener Absicht und tatsächlicher architektonischer Investition ist genau der Ort, an dem die nächste Welle von Kunden-Abgängen entstehen wird.

Neobanken haben bewiesen, dass eine bessere Erfahrung möglich ist. KI wird beweisen, dass das menschliche-Im-Loop-Modell der Banken für die Unternehmen, die am schnellsten vorankommen, nicht mehr tragbar ist. Für die Banken, die zu lange gewartet haben, wird das Fenster auf einmal schließen, so wie es immer der Fall ist. Langsam, dann plötzlich.

Die interessantere Frage für mich ist, ob es eine traditionelle Institution gibt, die den Willen hat, vorher zu handeln, oder ob die Lücke zwischen Strategie-Decks und tatsächlicher Infrastruktur zu breit ist, um sie rechtzeitig zu schließen?