Banken rüsten Ingenieure für das KI-Zeitalter auf: Eine Branchenübersicht

Die Finanzbranche erlebt einen beispiellosen technologischen Wandel, der die Anforderungen an Softwareentwickler und Ingenieure grundlegend verändert. Während früher größere technologische Umbrüche nur alle paar Jahre stattfanden, erfolgen diese heute im Monatsrhythmus. Finanzinstitute reagieren darauf mit massiven Investitionen in Künstliche Intelligenz (KI) und umfassenden Weiterbildungsprogrammen für ihre Mitarbeiter, um wettbewerbsfähig zu bleiben und die Vorteile der neuen Technologien voll auszuschöpfen.

Der rasante Wandel und die Notwendigkeit kontinuierlichen Lernens

Ingenieure in der Finanzwelt befinden sich in einem "kontinuierlichen Lernmodus", um mit der Geschwindigkeit des Wandels Schritt zu halten, wie Trevor Brosnan, Global Head of Technology Strategy, Architecture, and Modernization bei Morgan Stanley, gegenüber Business Insider erklärte. Jonathan Lofthouse, Chief Information Officer bei Citi, betonte, dass Wissen über KI, das man vor drei Monaten erworben hat, heute bereits veraltet sein könnte. Diese Dynamik zwingt Banken dazu, ihre Belegschaft schnellstmöglich auf den neuesten Stand zu bringen.

Banken von JPMorgan bis Citi investieren Milliarden in KI, um ihre Belegschaft effizienter zu machen, bessere Kundenerlebnisse zu bieten und letztendlich Kosten zu senken. Gleichzeitig ringen sie darum, die Talente zu rekrutieren, die diese Strategien umsetzen können. Alexandra Mousavizadeh, Mitbegründerin und Co-CEO von Evident, einem Unternehmen, das den Einsatz von KI in der Finanzbranche verfolgt, merkte an, dass Banken alle darum wetteifern, ihre Ingenieure schnell auf den neuesten Stand der KI zu bringen.

Banken setzen auf interne Weiterbildungsprogramme

Um ihre Ingenieure fit für das KI-Zeitalter zu machen, setzen führende Finanzinstitute auf eine Vielzahl von internen Schulungsmaßnahmen:

• Morgan Stanley: Trevor Brosnan berichtet, dass das Unternehmen Videos und interne Kurse einsetzt. Dov Katz, ein Distinguished Engineer bei Morgan Stanley, erwähnt, dass viel Zeit darauf verwendet wird, Entwicklern die Einführung von KI zu erleichtern, damit sie ihre Kapazitäten besser nutzen können. Morgan Stanley beschäftigt rund 15.000 Entwickler.
• Citi: Jonathan Lofthouse bestätigte ebenfalls den Einsatz von Videos und internen Kursen. Citi führte kürzlich eine "Techflix"-Reihe ein, bei der Mitarbeiter des Technologie- und Business-Enablement-Teams Videos ansehen und an Herausforderungen teilnehmen konnten, von denen einige KI-bezogen waren. Citi beschäftigt etwa 30.000 Entwickler.
• **Capital One:** Nish Rana, Senior Director of Enterprise Data bei Capital One, hob die Entwicklung eigener "AI Academies" hervor. Diese dienen als zentrale Anlaufstelle für das Erlernen von Grundlagen bis hin zu fortgeschrittenen KI-Kenntnissen. Die Kurse decken interne Tech-Initiativen ab, darunter AI/ML Foundations, ML Modeling und Research & Prototyping. Capital One hat rund 15.000 Ingenieure.

Diese Programme sind darauf ausgelegt, neue Ingenieure schnell und umfassend zu schulen, auch wenn sie noch keinen umfangreichen KI-Hintergrund mitbringen. Viele Banken nutzen auch kurze Video-Module, die nur fünf Minuten dauern können, da sich Videos als effektives Lernwerkzeug erwiesen haben.

Kommunikation als Schlüsselkompetenz im Umgang mit KI

Ein wesentlicher Bestandteil der Weiterbildung ist die Fähigkeit, mit KI-Agenten zu kommunizieren. Entwickler müssen lernen, mit der neuesten Generation generativer KI-Tools in natürlicher Sprache – also Englisch – zu interagieren, nicht in Code. Dov Katz von Morgan Stanley wies darauf hin, dass nicht jeder in der Technologiebranche den Ruf eines exzellenten Kommunikators genießt. Jonathan Lofthouse von Citi ergänzte, dass die zweite Sprache der meisten Entwickler Java sei und es manchmal einfacher sei, Probleme in Java auszudrücken als in der Muttersprache, insbesondere bei der Beschreibung der Komplexität der Finanzmärkte.

Trevor Brosnan betonte, dass es wichtig sei, einem KI-Agenten so viele Anweisungen wie möglich zur auszuführenden Aufgabe und zum gewünschten Ergebnis zu geben. Dies sei eine "grundlegende Verschiebung" in der Arbeit eines Entwicklers: von der Person, die den gesamten Code schreibt, hin zur Delegation größerer Aufgaben an einen Agenten. Trotzdem bleibt das Verständnis grundlegender Programmierkenntnisse entscheidend, da Menschen den von KI-Agenten geschriebenen Code überprüfen müssen.

Agentic AI: Ein neues Betriebsmodell für Kundenbeziehungen

Die Auswirkungen von KI reichen weit über die interne Entwicklung hinaus. "Agentic AI" – also KI-Systeme, die Ziele interpretieren, in Unteraufgaben zerlegen, mit Menschen und Systemen interagieren, Aktionen ausführen und sich dynamisch anpassen können – verspricht, die Kundenbeziehungen in Banken zu revolutionieren. Relationship Manager (RMs) kämpfen seit Jahren mit ineffizienten Systemen und zu viel Verwaltungsaufwand. Agentic AI kann hier Abhilfe schaffen.

Diese Technologie ermöglicht es, komplexe Arbeitsabläufe im Finanzdienstleistungsbereich zu automatisieren, was Bankern schon lange ein Anliegen war. Agentic AI kann als adaptiver Partner agieren, der in Echtzeit wahrnimmt, entscheidet und handelt. Anstatt auf menschliche Analysen zu warten, priorisieren Agentic-Systeme potenzielle Kunden, passen die Ansprache mit kontextreichen Nachrichten an und können sogar innerhalb vorgegebener Leitplanken verhandeln. Erste Ergebnisse sind vielversprechend: Banken, die Agentic AI in einem Frontline-Bereich implementieren, verzeichnen zwischen 3 und 15 Prozent höhere Umsätze pro RM und 20 bis 40 Prozent niedrigere Servicekosten. Eine Umfrage unter 400 US-amerikanischen und kanadischen Bankern zeigte, dass 85 Prozent bereits KI in irgendeiner Form nutzen und optimistisch bezüglich weiterer Anwendungen, einschließlich Agentic AI, sind.

KI beschleunigt Systemmigration und schafft Freiräume

Auch bei der Modernisierung der IT-Infrastruktur spielt KI eine entscheidende Rolle. Praveen Raina, Head of Group Operations and Technology bei OCBC, berichtete, dass KI die Zeit, die für die Neuschreibung von Altsystemen benötigt wird, drastisch reduziert. Ein Projekt in Hongkong zur Ablösung von Cobol-Systemen konnte durch KI um bis zu drei Jahre verkürzt werden. Raina zufolge werden "mindestens 40 bis 50 Prozent der Arbeit bereits erledigt", wodurch Ingenieure sich auf höherwertige Aufgaben wie Tests und Problemlösungen konzentrieren können.

Angst und Chancen im KI-Zeitalter

Der rasante Wandel und die zunehmende Rolle der KI sind für viele Ingenieure auch eine Quelle der Besorgnis. Einige befürchten, dass der Wert eines Informatikstudiums in einer Welt, in der Bots Code in Rekordgeschwindigkeit generieren können, schwindet. Die Technologieverantwortlichen sind jedoch optimistisch. Sie sind der Meinung, dass KI es ihren Ingenieuren, ausgestattet mit den richtigen Fähigkeiten, letztendlich ermöglichen wird, sich auf komplexere Denkprozesse und wirkungsvollere Aufgaben zu konzentrieren.

Jonathan Lofthouse von Citi fasste es zusammen: "Es gibt Ängste vor dem Wandel, aber diese werden durch die Aufregung darüber, wie spannend es sein wird, ausgeglichen." Nish Rana von Capital One betonte, dass alle Maßnahmen – von den AI Academies über Online-Videos bis hin zu Tech-Talks – darauf abzielen, Ingenieuren nicht nur die Werkzeuge zum Erfolg zu geben, sondern auch ein "psychologisches Sicherheitsnetz" des Lernens in einem komfortablen Unternehmensumfeld zu bieten.