Von Ralf Keuper

Die Digi­ta­li­sie­rung treibt die IT-Sys­te­me der Ban­ken an ihre Leis­tungs­gren­zen. Um die ste­tig wach­sen­den Daten­men­gen mana­gen zu kön­nen, sind sie immer häu­fi­ger auf die Cloud-Lösun­gen der sog. Hypers­ca­ler wie Goog­le, Ama­zon oder Micro­soft ange­wie­sen. Damit gera­ten sie in den Sog der Daten­gra­vi­ta­ti­on und dadurch bedingt in die Abhän­gig­keit von Goog­le & Co[1]Ban­king: Im Sog der Daten­gra­vi­ta­ti­on.

Ein Dilem­ma.

Aktu­el­les Bei­spiel: Die Deut­sche Bank

Mit der Hil­fe der Goog­le Cloud hofft die Deut­sche Bank, die digi­ta­le Trans­for­ma­ti­on beschleu­ni­gen zu kön­nen[2]Deut­sche Bank und Goog­le wer­den Part­ner. So will man den Kun­den neue, digi­ta­le Pro­duk­te und Leis­tun­gen anbie­ten, die den Dia­log mit der Bank erleich­tern und ver­bes­sern sol­len. Um die gro­ßen Daten­men­gen gezielt für die Ver­bes­se­rung der eige­nen Ser­vices und Pro­duk­te ver­wen­den zu kön­nen, sind Aus­wer­tun­gen mit den Mit­teln der Künst­li­chen Intelligenz/​Machine Lear­ning erfor­der­lich. Allei­ne ist die Deut­sche Bank dazu, sowohl von den tech­ni­schen wie auch den per­so­nel­len Kapa­zi­tä­ten her, nicht in der Lage.

Die Deut­sche Bank begibt sich damit in die Abhän­gig­keit von Goog­le, eines Mit­be­wer­bers im Zah­lungs­ver­kehr und im Geschäft mit Privatkunden.

War­um die Daten­gra­vi­ta­ti­on eine der größ­ten Her­aus­for­de­run­gen für die Ban­ken ist, beschreibt Simon Axon …