Frau Wohlfarth, warum befinden wir uns gerade mitten in einem Wendepunkt für eine neue Finanzordnung? Das Finanzsystem durchläuft gerade einen tiefgreifenden Wandel: Viele alte Annahmen gelten nicht mehr. Jüngere erwarten digitale, schnelle und reibungslose Prozesse, während Ältere sich durch Filialschließungen abgehängt fühlen. Plattformen wie Amazon haben unsere Erwartungen an Geschwindigkeit, Einfachheit und personalisierte Angebote hochgeschraubt. Für Banken sind deshalb leistungsfähige Technologie und datengetriebene Ansätze wirklich entscheidend – doch viele stoßen hier an ihre Grenzen. Veraltete Legacy-Systeme großer Unternehmen erschweren die Einführung von Cloud, APIs und KI. Besonders bei KI gilt: „Shit in, shit out“. Ohne hochwertige, strukturierte Daten liefert selbst das beste Modell keinen Mehrwert. Oft wäre also ein kompletter Neuanfang effizienter als die ständige Reparatur bestehender, veralteter Systeme.

Wo und für wen sehen Sie hierbei die größten Chancen? Und wo lauern Risiken? Als Gründerin sehe ich natürlich vorrangig Chancen! (lacht). KI eröffnet insbesondere für agile, modulare Unternehmen tolle Möglichkeiten, denn sie kann Prozesse verschlanken und Produkte schnell anpassen. Auch Embedded Finance gewinnt an Bedeutung, die Distribution von Finanzprodukten in der Bankfiliale ändert sich gerade drastisch, Kredite lassen sich viel einfacher direkt über Marktplätze oder Softwarelösungen anbieten und anfragen – das ist sehr cool für Unternehmen, die bei klassischen Banken schlecht Zugang haben.

Risiken sehe ich vor allem in der Abhängigkeit vernetzter Systeme und der Notwendigkeit, KI transparent, verantwortungsvoll und nachvollziehbar einzusetzen. Entscheidend bleibt dabei die menschliche Expertise. Bei Banxware treffen wir datenbasierte Entscheidungen und teilen das Risiko mit Partnerbanken, sodass Kredite schneller bereitgestellt werden können, ohne die regulatorischen Rollen der Banken zu ersetzen. Der Schlüssel zum Erfolg liegt also nicht allein in der Technologie, sondern in deren kompetenter, reflektierter und verantwortungsvoller Nutzung.

Ohne hochwertige, strukturierte Daten liefert selbst das beste Modell keinen Mehrwert.

Was verstehen Sie unter einem kooperativen Finanzsystem, und wo fehlt heute noch etwas? Kooperative Modelle sind aus meiner Sicht zentral für die Zukunft des Finanzsystems. Früher gab es Generalisten, die alle Finanzbedürfnisse abdeckten, doch mit neuen Distributionskanälen und wachsender technologischer Komplexität funktioniert dieses Modell immer schlechter. Spezialisierte Anbieter können einzelne Wertschöpfungsstufen effizienter übernehmen, und Partnerschaften ermöglichen es Banken, Kreditprodukte deutlich schneller anzubieten. Kooperationen mit spezialisierten Partnern sind daher kein Zeichen von Schwäche, sondern Voraussetzung für Geschwindigkeit, Qualität und nachhaltige Innovation.

Wo könnten klassische Banken besser mit Fintechs zusammenarbeiten und dabei Blockchain-basierte Systeme nutzen? Klarer Fokus macht erfolgreich, auch in der Zusammenarbeit! Banken sollten zunächst analysieren, welche Probleme sie lösen möchten oder müssen, und wo ihre Schwächen liegen. Erst dann macht die gezielte Auswahl von Partnern wie Fintechs oder Technologieanbietern oder von Blockchain-Lösungen Sinn. Entscheidungen aus Druck oder „Wir müssen mitmachen“-Mentalität sind oft schlechte Entscheidungen. Leider treffen viele Führungskräfte auch schlechte Entscheidungen, weil ihnen technisches Wissen fehlt. Umso wichtiger ist es, sich seinen Laden ehrlich anzuschauen, eigenen Grenzen zu akzeptieren, klare Rollen zu definieren und vielleicht externe Expert:innen einzubinden, anstatt alles selbst steuern zu wollen.

Risiken sehe ich vor allem in der Abhängigkeit vernetzter Systeme und der Notwendigkeit, KI transparent, verantwortungsvoll und nachvollziehbar einzusetzen. Entscheidend bleibt dabei die menschliche Expertise.

Ist KI im Finanzsektor eher Effizienztreiber oder fördert sie auch Intransparenz? KI macht unseren Job so viel effizienter! Vorausgesetzt, sie wird richtig eingesetzt und vernetzt Daten und Prozesse über verschiedene Unternehmensbereiche. Zentrale Wissenssysteme wie unternehmensinterne KI-Modelle bündeln Informationen in Sekundenschnelle, vereinfachen die Kommunikation und erleichtern die Einarbeitung neuer Mitarbeitender. Ein solches Fundament steigert Transparenz und Produktivität erheblich, sofern die Mitarbeitenden wissen, wie sie KI effizient nutzen können. Denn sonst entstehen schnell neue Probleme.

Wer kontrolliert und haftet bei Entscheidungen, die KI-Agenten selbständig ausführen? Und wie sollten diese Vorgänge reglementiert werden? Ganz gleich, ob Geschäft, klassische Verkaufsplattform oder KI-Agent – grundsätzlich haftet bei Produkten und Dienstleistungen immer der Anbieter. Entscheidend ist, KI nachvollziehbar und regulatorisch abgesichert zu nutzen. Der Mensch bleibt „Dirigent“, überwacht die Modelle und sorgt für Transparenz. Zusätzlich brauchen wir Prüfprozesse, Stopptasten und Kontrollinstanzen, um KI verantwortungsvoll einzusetzen und Haftungsrisiken zu minimieren.

Factbox:

Miriam Wohlfarth…

• fühlt sich am wohlsten mit gutem Essen, Blick aufs Wasser und Sand unter den Füßen • würde sofort an Bord gehen, wenn Boris Herrmann ruft • träumt davon, sich einfach mal 12 Monate Zeit zu nehmen, um die Welt (und ihre Küchen) zu entdecken