Die IT-Landschaft der Finanzindustrie steht 2026 am Wendepunkt zwischen Stabilität und Modernisierung. Wie Daniel Maier, Co-Founder von Chartered Investment, betont, spielen Legacy-Systeme eine entscheidende Rolle für die Zukunftsfähigkeit des Finanzsektors. Zwar sind diese Systeme oft stabil und geschäftskritisch, aber ihre begrenzte Adaptionsfähigkeit wird zunehmend zum strategischen Flaschenhals. Die Herausforderungen wachsen, insbesondere durch die steigenden regulatorischen Anforderungen und die Erwartungen an Transparenz und Geschwindigkeit.
Die enge Verknüpfung von fachlicher Geschäftslogik und technischer Umsetzung in vielen Legacy-Systemen erschwert notwendige Anpassungen. Dies führt nicht nur zu operationellen Risiken, sondern auch zu einer Abhängigkeit von einzelnen Systemen oder Experten, was die Flexibilität der Banken beeinträchtigt. Um auf die sich verändernden Marktbedingungen zu reagieren, verfolgen Banken unterschiedliche Strategien: Während einige auf punktuelle Modernisierung setzen, schaffen andere neue Entitäten, um sich von den Legacy-Systemen zu befreien. Partnerschaften mit Fintechs werden ebenfalls eingegangen, um Teile der Wertschöpfungskette zu optimieren.
Der Weg zur erfolgreichen Transformation
Ein zentraler Aspekt für eine erfolgreiche Transformation ist die Trennung von fachlicher Logik und technischer Umsetzung. Digitalisierung wird oft als Projekt und nicht als dauerhafte Fähigkeit verstanden, was zu Schwächen in der Umsetzung führt. Hier kommt das Konzept eines „AI Operating Model“ ins Spiel, das KI in digitale Geschäftsprozesse integriert und den Umgang mit Daten und Entscheidungen neu definiert. Zudem wird Tokenisierung als Schlüssel betrachtet, um eine digitale, standardisierte und datengetriebene Kapitalmarktinfrastruktur zu schaffen.
Eine interessante Entwicklung ist, dass viele Unternehmen zwischen 60-80% ihres IT-Budgets für die Wartung von Legacy-Systemen aufwenden. Diese Systeme sind nicht nur in der Finanzbranche weit verbreitet, sondern auch in anderen Sektoren wie Gesundheitswesen, Fertigung und Regierung. Der Markt für die Modernisierung von Legacy-Anwendungen wird bis 2031 voraussichtlich ein Volumen von 66,21 Milliarden USD erreichen, was eine jährliche Wachstumsrate von 17,64% bedeutet. Hier zeigt sich, dass die Notwendigkeit zur Modernisierung nicht nur eine Frage des Wandels, sondern auch der Effizienz ist.
Herausforderungen und Chancen der KI
Die Implementierung von KI-Tools kann dabei helfen, Code-Analysen, Dokumentationen und Refaktorisierungen zu automatisieren. Generative KI hat das Potenzial, die Zeitrahmen für die Anwendungsmodernisierung um bis zu 40% zu verkürzen. Allerdings gibt es auch Herausforderungen, wie Daten-Silos, Integrationsschwierigkeiten und fehlende Fachkenntnisse, die überwunden werden müssen. Ein strukturierter Fahrplan für die KI-gesteuerte Modernisierung sollte eine Infrastruktur-Bewertung, Identifizierung von Chancen, KI-Implementierung und Leistungsbewertung umfassen.
Gerade im Banking-Bereich ist die Modernisierung von Legacy-Systemen entscheidend, um mit der fortschreitenden Digitalisierung Schritt zu halten. 88% der Experten sehen starre Prozess-Silos als große Hürde, während 61% der Meinung sind, dass deutsche Banken im europäischen Vergleich Aufholbedarf haben. Zukünftige Kernbankensysteme benötigen eine hohe Cyber-Resilienz, modulare Software-Architekturen und technologische Offenheit, um den steigenden Anforderungen gerecht zu werden.
Zusammenfassend lässt sich sagen, dass die Bankenwelt vor einer bedeutenden Transformation steht. Die Kombination aus autonomer KI, Legacy-Modernisierung und der kontinuierlichen Integration innovativer Technologien wird entscheidend dafür sein, wie Banken ihre Geschäfts- und Betriebsmodelle in Zukunft gestalten. Die Herausforderung, die Komplexität bei der Modernisierung zu beherrschen, bleibt jedoch bestehen. Nur durch Modularisierung und API-Integration kann ein verbesserter Datenaustausch und ein effektives Datenmanagement gewährleistet werden.
Für weitere Informationen zu diesem Thema, werfen Sie einen Blick auf die ausführlichen Analysen in den Quellen: IT-Finanzmagazin, eSparkInfo und Der Bank Blog.