Spar­kas­sen und Genos­sen­schafts­ban­ken haben sich über Jahr­zehn­te als zen­tra­le Finan­zie­rungs­part­ner für klei­ne und mitt­le­re Unter­neh­men (KMU) eta­bliert. Ihre Stär­ke liegt in der tie­fen Ver­wur­ze­lung in der Regi­on und dem dar­aus resul­tie­ren­den Ver­ständ­nis für loka­le Wirt­schafts­struk­tu­ren, Bran­chen­be­son­der­hei­ten und Unter­neh­mens­kul­tur. Die­se Nähe ermög­licht es ihnen, indi­vi­du­el­le Finan­zie­rungs­lö­sun­gen zu ent­wi­ckeln und lang­fris­ti­ge Geschäfts­be­zie­hun­gen aufzubauen.

Im tra­di­tio­nel­len Fir­men­kun­den­ge­schäft fun­gie­ren Regio­nal­ban­ken als mehr als nur Kre­dit­ge­ber. Sie sind Bera­ter, Ver­mitt­ler und oft auch Tür­öff­ner für geschäft­li­che Kon­tak­te. Ihre Kun­den­be­ra­ter ken­nen nicht nur die Zah­len ihrer Kun­den, son­dern auch deren Geschäfts­mo­del­le, Her­aus­for­de­run­gen und Wachs­tums­plä­ne. Die­se per­sön­li­che Bezie­hung schafft Ver­trau­en und ermög­licht fle­xi­ble Lösun­gen, die über stan­dar­di­sier­te Finanz­pro­duk­te hinausgehen.

Her­aus­for­de­run­gen im moder­nen Firmenkundengeschäft

Kom­ple­xe­re Geschäfts­mo­del­le und Risikostrukturen

Die Geschäfts­welt hat sich fun­da­men­tal gewan­delt. Unter­neh­men sind heu­te oft in kom­ple­xe, über­re­gio­na­le oder inter­na­tio­na­le Wert­schöp­fungs­ket­ten ein­ge­bun­den. Ihre Geschäfts­mo­del­le wer­den digi­ta­ler, ver­netz­ter und dyna­mi­scher. Tra­di­tio­nel­le Ana­ly­se­me­tho­den wie die rei­ne Bilanz­be­trach­tung oder der Ver­gleich mit loka­len Peer-Groups sto­ßen bei der Bewer­tung sol­cher Unter­neh­men an ihre Grenzen.

Ver­schärf­ter Wett­be­werb und ver­än­der­te Kundenerwartungen

Regio­nal­ban­ken ste­hen heu­te einem inten­si­vier­ten Wett­be­werb gegen­über. Neben ande­ren Ban­ken kon­kur­rie­ren sie mit Fin­tech-Unter­neh­men, Platt­form­an­bie­tern und direk­ten Kapi­tal­markt­fi­nan­zie­run­gen. Gleich­zei­tig erwar­ten Fir­men­kun­den schnel­le­re Ent­schei­dun­gen, digi­ta­le Pro­zes­se und inno­va­ti­ve Finan­zie­rungs­lö­sun­gen, ohne dabei auf die per­sön­li­che Bera­tung ver­zich­ten zu wollen.

Regio­na­li­sie­rung des Finanz­sys­tems als gesell­schaft­li­che Aufgabe

Prof. Becker von der Hoch­schu­le Darm­stadt betont in einem Gespräch mit Bank­stil, dass die Regio­na­li­sie­rung des Finanz­sys­tems nicht nur eine wirt­schaft­li­che, son­dern auch eine gesell­schaft­li­che Auf­ga­be ist. Sie sichert Frei­heit, Viel­falt und demo­kra­ti­sche Teil­ha­be im Finanz­we­sen. Regio­na­li­sie­rung bedeu­tet, dass die Finanz­ent­schei­dun­gen nah an den Bedürf­nis­sen von Men­schen, Unter­neh­men und Kom­mu­nen getrof­fen wer­den. Dabei ist es wich­tig, dass Spar­kas­sen und Genos­sen­schafts­ban­ken ihr Selbst­be­wusst­sein stär­ken und sich gegen­über glo­ba­len Finanz­ak­teu­ren klar posi­tio­nie­ren, um ihre beson­de­re Rol­le als regio­na­le Part­ner des Mit­tel­stands zu ver­tei­di­gen. Auch die Ein­füh­rung regio­na­ler Fonds, in die nur Bür­ger und Inves­to­ren aus der jewei­li­gen Regi­on ein­zah­len und inves­tie­ren kön­nen, sieht Becker als wich­ti­gen Schritt zur Stär­kung regio­na­ler Finanzstrukturen.

Stra­te­gi­sche Hand­lungs­fel­der für Regionalbanken

Risi­ko­ma­nage­ment: Von der Ein­zel­be­trach­tung zur Netzwerkanalyse

Das Risi­ko­ma­nage­ment im Fir­men­kun­den­ge­schäft muss sich von der tra­di­tio­nel­len Ein­zel­fall­be­trach­tung hin zu einer ganz­heit­li­chen Netz­werk­ana­ly­se ent­wi­ckeln. Statt nur das indi­vi­du­el­le Unter­neh­men zu bewer­ten, gilt es, des­sen Posi­ti­on im Wert­schöp­fungs­netz­werk zu ver­ste­hen und die damit ver­bun­de­nen Chan­cen und Risi­ken zu identifizieren.

Tra­di­tio­nel­le Ansät­ze wie Jah­res­ab­schluss­ana­ly­se, Cash­flow-Pro­gno­sen und Bran­chen­ver­glei­che blei­ben wich­tig, müs­sen aber durch erwei­ter­te Ana­ly­se­me­tho­den ergänzt wer­den. Dazu gehö­ren die Bewer­tung von Lie­fe­ran­ten­be­zie­hun­gen, die Ana­ly­se von Markt­po­si­tio­nen in der Wert­schöp­fungs­ket­te und die Ein­schät­zung von Tech­no­lo­gie- und Transformationsrisiken.

Gene­ra­ti­ve KI als Unter­stüt­zung: Moder­ne KI-Sys­te­me kön­nen dabei hel­fen, gro­ße Daten­men­gen aus ver­schie­de­nen Quel­len zu ana­ly­sie­ren und…