Am 5. Mai 2026 trifft sich die Finanzbranche in Bonn zum VÖB KI-Camp 2026. Nach der erfolgreichen Erstauflage im Vorjahr verbindet das Format erneut klassische Konferenzbestandteile mit dem offenen Austausch eines Barcamps. Genau diese Kombination macht die Veranstaltung besonders wertvoll: Fachliche Impulse von Experten treffen auf interaktive Sessions, die von den Teilnehmern selbst gewählt und gestaltet werden.
Unter dem Motto „KI trifft Expertise – innovative Lösungen für die Finanzwelt von morgen“ steht 2026 die Verbindung von technologischer Innovation und menschlichem Know-how im Mittelpunkt. Gerade für Finanzinstitute wird immer deutlicher, dass KI nicht isoliert als Technologiethema betrachtet werden darf. Entscheidend ist, wie sie in bestehende Prozesse, regulatorische Anforderungen und fachliche Entscheidungsstrukturen eingebettet wird. Genau an dieser Schnittstelle zwischen Innovation, Governance und operativer Umsetzbarkeit setzt der Austausch auf dem KI-Camp an.
Consileon ist auch dieses Jahr wieder mit dabei: Dr. Thilo Gaul, Dr. Jörg Schlösser und Sebastian Wagmann stehen für den fachlichen Austausch rund um KI, Regulatorik und konkrete Anwendungsfälle in der Finanzbranche zur Verfügung:
Für viele Banken ist die Einhaltung der Mindestanforderungen an das Risikomanagement (MaRisk) mit erheblichem Aufwand verbunden. Die Pflege der schriftlich fixierten Ordnung, die Prüfung umfangreicher Dokumentationen und die Anpassung an neue regulatorische Anforderungen erfolgen in vielen Häusern noch immer manuell. Das bindet Ressourcen, erschwert die Nachweisführung und erhöht den Abstimmungsaufwand zwischen Fachbereichen, Compliance und Revision.
Genau hier setzt der Consileon Compliance Manager an. Die Lösung unterstützt Finanzinstitute dabei, MaRisk-relevante Dokumente KI-gestützt zu analysieren, Abweichungen transparent zu machen und Lücken systematisch zu identifizieren. So entsteht eine belastbare Grundlage für interne Prüfungen, externe Audits und die laufende Weiterentwicklung regulatorischer Dokumentationen.
In der Praxis bedeutet das: Richtlinien, Risikohandbücher und weitere relevante Unterlagen können automatisiert auf Konsistenz und MaRisk-Konformität geprüft werden. Die KI identifiziert fehlende Regelungen, Inkonsistenzen und kritische Passagen und liefert zugleich nachvollziehbare Hinweise zur Verbesserung. Die fachliche Validierung bleibt dabei bewusst beim Menschen. Auf diese Weise verbindet der Ansatz technologische Effizienz mit regulatorischer Sorgfalt und schafft eine revisionssichere, nachvollziehbare Prüfungsgrundlage.
Ein leistungsfähiger KI-Einsatz im regulatorischen Umfeld erfordert mehr als nur ein Sprachmodell. Entscheidend sind die Qualitätssicherung der Ergebnisse und die Einbettung in belastbare Prozesse. Der Consileon Compliance Manager basiert auf leistungsfähigen Large Language Models und ergänzt diese um ein Qualitätssicherungs-Framework, das die Stabilität und Kontexttreue der Ausgaben zusätzlich absichert.
Damit entsteht ein Ansatz, der nicht nur technische Automatisierung ermöglicht, sondern auch den Anforderungen an Governance, Transparenz und Verlässlichkeit gerecht wird. Gerade mit Blick auf die steigende regulatorische Relevanz von KI und die Anforderungen des EU AI-Acts wird deutlich, wie wichtig diese Kombination aus KI, Qualitätssicherung und fachlicher Kontrolle ist.
Ein konkretes Beispiel aus dem Projektkontext zeigt den Mehrwert: Wenn Institute nach regulatorischen Änderungen eine Vielzahl bestehender Richtlinien prüfen und anpassen müssen, verkürzt die KI-gestützte Voranalyse den manuellen Sichtungsaufwand erheblich. Gleichzeitig lassen sich Prüfergebnisse strukturierter dokumentieren, was die Zusammenarbeit mit Revision, Wirtschaftsprüfung und Aufsicht spürbar erleichtert.
Besuchen Sie Consileon beim VÖB KI-Camp 2026 in Bonn und tauschen Sie sich mit unseren Experten über aktuelle KI-Trends, regulatorische Herausforderungen und konkrete Anwendungsfälle rund um die MaRisk-Compliance aus:
Mit dem Consileon Compliance Manager zeigen wir vor Ort in einer Live-Demo anhand des Beispiels MaRisk, wie sich KI sinnvoll in bestehende Compliance- und Prüfprozesse integrieren lässt. Unser Ansatz verbindet regulatorisches Fachwissen, technologische Kompetenz und Erfahrung aus Umsetzungsprojekten in der Finanzbranche. So entstehen Lösungen, die nicht nur innovativ wirken, sondern auch im Tagesgeschäft tragfähig sind.
Außerdem gehen unsere Experten mit der Session „Effiziente Compliance mit KI: Wie KI Compliance-Prozesse wirklich automatisiert – am Beispiel MaRisk“ ins Rennen. Wir sind gespannt darauf, welche Sessions die Teilnehmer gemeinsam auf die Agenda setzen und freuen uns auf neue Impulse!
Heutzutage kommt man am Thema Künstliche Intelligenz (KI) kaum noch vorbei. Während manche KI als Heilsbringer für Innovation und Effizienz ansehen, befürchten andere, dass sie den Menschen langfristig ersetzen soll. Heilsbringer oder Untergang, die Wahrheit liegt wie bei anderen Innovationen und technischen Entwicklungen wahrscheinlich dazwischen und wird am Ende durch die Art der Anwendung bestimmt. Schon jetzt zeichnet sich ab, dass KI als Schlüsseltechnologie auch den Bankensektor grundlegend verändern wird. Jedoch setzen viele Finanzdienstleister sie ein, ohne zu prüfen, ob die Nutzung wirklich angemessen ist und einen Mehrwert gegenüber existierenden Prozessen bietet. Um den Trend nicht zu verschlafen, werden KI-Anwendungen implementiert, ohne ausreichende Prüfung der Datenqualität und im schlimmsten Fall unter Vernachlässigung von Governance und ethischen Leitlinien. Dabei rückt ESG (Environmental, Social, Governance), das noch vor einigen Jahren Trendthema Nummer 1 war, in den Hintergrund.
ESG ist, getrieben durch gesellschaftliche Erwartungen und regulatorische Vorgaben, in den vergangenen Jahren aus der Nische ins Zentrum des Handelns von Finanzdienstleistern gerückt. Für viele Banken ist es kein Trendthema mehr, mit dem man Kunden gewinnen kann, sondern Pflichtprogramm. Beispielsweise müssen Banken laut MiFID II Nachhaltigkeitspräferenzen in der Anlageberatung berücksichtigen und gemäß MaRisk und EBA-Guidelines die Umwelt- sowie Klimarisiken im Risikomanagement integrieren. Die CSRD macht, trotz der aktuellen Überarbeitungen, Vorgaben zur Nachhaltigkeitsberichterstattung und die SFDR stellt Anforderungen zur unternehmens- und produktbezogenen Offenlegung im Wertpapierbereich. Mit dem EU AI Act kommt zudem erstmals ein spezifischer Rechtsrahmen für KI hinzu. Der risikobasierte Ansatz sieht vor, dass KI-Systeme je nach Risiko Anforderungen erfüllen müssen, um in der EU zugelassen zu werden. Bei einem geringen Risiko gelten begrenzte Informations- und Transparenzpflichten, hochriskante KI-Systeme, beispielsweise in den Bereichen kritischer Infrastruktur, Gesundheits- und auch Bankenwesen, müssen deutlich höhere Anforderungen erfüllen. Die Klassifizierung adressiert bisher vor allem Risiken in Bezug auf Grundrechte der Bürger und Diskriminierung und macht Vorgaben zu notwendigen Governance- und Risikomanagement-Strukturen. Ökologische Auswirkungen von KI werden bislang nur am Rande über Transparenz- und Energieeffizienzanforderungen aufgegriffen.
Diese Entwicklungen erfordern immer größere Mengen an Daten und Datenpunkten, die aufgenommen und ausgewertet werden müssen. Hier bietet KI Chancen, schneller, effizienter und verlässlicher zu werden, wirft jedoch gleichzeitig Fragen zur Einwertung von KI entlang der drei ESG-Dimensionen (Environmental, Social, Governance) und zur Vereinbarkeit mit nachhaltiger Unternehmensführung auf.
Dieser Beitrag schafft Transparenz über die Auswirkungen von künstlicher Intelligenz auf die drei Dimensionen von ESG, betrachtet aktuelle Anwendungsfälle an der Schnittstelle von KI- und ESG-Aspekten und gibt Impulse zu einer ESG-gerechten KI-Implementierung.
Künstliche Intelligenz hat großes Potenzial, Nachhaltigkeitsziele entlang der drei ESG-Dimensionen durch Prozessoptimierung und Ressourceneinsparung zu unterstützen. Insbesondere die ökologische Dimension kann profitieren: In der Landwirtschaft lässt sich beispielsweise die Bewässerung durch KI so steuern, dass bis zu 30 % weniger Wasser verbraucht und dennoch höhere Ernteerträge erzielt werden. 1 Äquivalent dazu können in Industrie und Gebäudetechnik KI-basierte Steuerungen den Energieverbrauch senken und so Emissionen reduzieren. Mithilfe von KI lassen sich außerdem Umweltprobleme schneller erkennen und bewältigen. So können KI-gestützte Analysen Ölverschmutzung in Meeren frühzeitig entdecken, Landnutzungsänderungen wie Entwaldung präzise erfassen, Treibhausgasemissionen quantifizieren und die Überwachung des Zustands von Wäldern verbessern, um negativen Effekten frühzeitig gegenzusteuern. Auch im Klimaschutzmanagement (z. B. bei Smart Grids) hilft KI, Energiesysteme effizienter und umweltfreundlicher zu gestalten. Sie kann außerdem auf dem Weg zur Kreislaufwirtschaft helfen, indem sie Sortierprozesse im Recycling optimiert, Verschwendung reduziert und ressourcenschonende Produktion fördert.
Mit Blick auf Banken ist der Nutzen von KI insbesondere in der Governance-Perspektive zu sehen, beispielsweise in der Risikoanalyse. Durch die Erkennung von Mustern in Verbindung mit der Verarbeitung und Auswertung großer Datenmengen, lassen sich Risiken frühzeitig erkennen und mitigieren.
Die Kehrseite stellt die negative Wirkung von KI auf alle drei ESG-Perspektiven dar.
Der ökologische Impact von KI erstreckt sich über den gesamten Lebenszyklus: Von der Herstellung der Hardware und dem Bau neuer Rechenzentren über den Energieverbrauch für Training und Betrieb der Modelle bis hin zu einem höheren Bedarf an neuen Elektrogeräten sowie deren Entsorgung (Elektronikschrott). Trotz dieser starken Umweltbelastungen mangelt es an belastbaren Daten, standardisierten Messmethoden und Transparenz über die Auswirkungen. Viele Betreiber und Anbieter veröffentlichen kaum Informationen über den Ressourcenverbrauch ihrer KI-Systeme.
Die prominenteste negative Auswirkung ist der Stromverbrauch von KI-Modellen. Eine Anfrage an ChatGPT verbraucht gegenüber einer Google-Suche laut IEA etwa das Zehnfache an Strom. Die Integration von KI in Suchmaschinen und die wachsende Zahl an Anfragen täglich führt zu einer globalen Zunahme des Energieverbrauchs. Dieser Trend wird sich in kommenden Jahren noch verstärken. 2
Neben Strom verbraucht KI auch große Mengen Wasser und andere Ressourcen. Um die Hitzeentwicklungen in Rechenzentren unter Kontrolle zu halten, ist eine intensive Kühlung erforderlich, häufig mit Frischwasser. In wasserarmen Regionen führt der Kühlungsbedarf zu Wettbewerb mit anderen Nutzenden (z. B. Landwirtschaft, Bevölkerung) und kann lokale Ökosysteme belasten.
Außerdem benötigt die Herstellung der Hardware (Rechenzentren, Server, Chips) große Mengen an Rohstoffen, deren Abbau oft ökologisch problematisch ist. Der Bau und die Erweiterung von Rechenzentren (Baumaterialien, Infrastruktur, Transport) verursacht „eingebettete“ CO₂-Emissionen (sogenanntes „embodied carbon“), da sowohl die Herstellung vieler Baumaterialien, wie beispielsweise Zement, als auch der Transport schwerer Güter mit hohen CO₂-Emissionen verbunden ist. Die verwendete Hardware enthält oftmals giftige Stoffe (z. B. Quecksilber, Blei), die am Ende der Lebensdauer Entsorgung und Recycling erschweren.
Zudem können KI-Anwendungen auch indirekt Umweltbelastungen erzeugen, z. B. wenn autonome Fahrzeuge statt öffentlicher Verkehrsmittel genutzt werden. 3
In Bezug auf die soziale und Governance-Perspektive birgt KI das Risiko, menschliche Vorurteile oder Fehlinformationen als Fakten darzustellen, abhängig davon, mit welchen Daten sie trainiert wurde. Eine neue Studie der Europäischen Rundfunkunion zeigt, dass 45 % aller Antworten verschiedener KIs mindestens ein signifikantes Problem enthielten. Dies waren beispielsweise falsch zitierte Quellen, Aussagen, die ohne Quellenangaben als Fakt präsentiert wurden, oder sogar Falschaussagen. KI wird oft als neutrale Instanz gesehen, die sie jedoch oftmals nicht ist, und kann somit dazu verleiten, falsche oder problematische Informationen als wahr anzusehen. Auch der Einfluss auf Datenschutz und Urheberrecht ist noch nicht in vollem Ausmaß geklärt und wird von KI-Systemen ausreichend berücksichtigt. Politisch versucht die EU, diesen Risiken mit dem AI Act zu begegnen. Dieser Rechtsrahmen legt strenge Vorgaben in Bezug auf Governance, Datenqualität, Transparenz und Risikomanagement für Hochrisiko-Systeme („high risk systems“) fest, etwa im Kredit-Scoring oder bei der Bewertung von Kreditwürdigkeit. Damit adressiert der AI Act vor allem die soziale und Governance-Perspektive von KI, während ökologische Auswirkungen wie Energie- und Ressourcenverbrauch bislang nur teilweise (z. B. zur Energieeffizienz von Rechenzentren) widergespiegelt werden.
Der Nutzung von KI sollten demnach die gesamten ökologischen und sozialen Kosten den Effizienzgewinnen gegenübergestellt werden. Diese ganzheitliche Betrachtung ist notwendig, um abzuwägen, in welchen Anwendungsfällen der Nutzen die Kosten für die Gesellschaft und die Umwelt rechtfertigt. So darf der Einsatz von KI im Namen der Effizienz nicht zulasten sozialer Aspekte wie Fairness oder Datenschutz gehen. KI sollte verantwortungsvoll entwickelt und eingesetzt werden, um Nachhaltigkeitsziele zu fördern, statt ihnen entgegenzuwirken. Ein möglicher Lösungsansatz ist die Entwicklung und Einführung echter verbindlicher Standards für die transparente Messung und Berichterstattung des Ressourcenverbrauchs (bspw. Energie, Wasser) solcher Systeme und die regelmäßige Prüfung, ob die verwendete Hardware noch auf dem neuesten technischen und energetischen Stand ist. Ergänzt durch konkrete Zielwerte, ein Beschaffungsmanagement und ein Entsorgungssystem für Altgeräte, das auf Recycling, Ressourcenschonung und Kreislaufwirtschaft ausgelegt ist, könnten Unternehmen sicherstellen, dass KI aktiv zur Erreichung von Nachhaltigkeitszielen beiträgt.
Mit Blick auf den Finanzsektor ist Künstliche Intelligenz bereits als Unterstützung entlang der gesamten Wertschöpfungskette in der Praxis angelangt. Institute nutzen KI für viele Use Cases, mit dem Ziel, Kosten zu senken und Risiken früher zu erkennen. Kundinnen und Kunden können gleichzeitig noch zielgerichteter bedient werden. Der Weg dorthin folgt einem klaren Muster: Im ersten Schritt braucht es eindeutig definierte, belastbare Daten, die konsistent erhoben werden können und sich dauerhaft im Zugriff befinden. Anschließend müssen Governance- und Modellrisikomanagement ausgearbeitet und schriftlich fixiert werden: Rollen, Verantwortlichkeiten, Dokumentation, Erklärbarkeit und Kontrollen. Zudem beginnt eine erfolgreiche Umsetzung zunächst mit einem überschaubaren und geschäftsnahen Use Case, der schnell Wirkung zeigt und dann über Plattformen skalieren kann.
Auch im Zahlungsverkehr kommt KI zunehmend zum Einsatz. Insbesondere bei Echtzeitüberweisungen steigt dadurch der Energiebedarf der Bankinfrastruktur. Instant Payments erfordern permanente Systemverfügbarkeit, laufende Risiko- und Betrugsprüfungen sowie KI-basierte Mustererkennung in Millisekunden. Im Gegensatz zu klassischen Batch-Prozessen, die Aufgaben bündeln und in Zeiten niedriger Netzlast ausführen, müssen Echtzeitsysteme 24/7 Rechenkapazitäten vorhalten und auf Spitzenlasten vorbereitet sein. Das erhöht den Grundenergieverbrauch und vergrößert den ökologischen Fußabdruck pro Transaktion. Der Energie- und Rechenaufwand bei Instant Payments fällt nach Einschätzungen von Mitgliedern der European Automated Clearing House Association (EACHA) etwa dreimal höher aus als bei klassischen Batch-Verfahren. Ursache dafür ist vor allem der zusätzliche CPU-Bedarf, der für die Verarbeitung jeder einzelnen Echtzeittransaktion notwendig ist und sowohl Betreiber als auch Banken stärker beansprucht. Darüber hinaus treiben veraltete Softwarelandschaften diesen Verbrauch weiter nach oben, während moderne Anwendungen und cloudbasierte Infrastrukturen spürbare Effizienzgewinne ermöglichen. 4
Banken sollten daher abwägen, in welchen Bereichen Echtzeit wirklich notwendig ist und wie KI-gestützte Systeme energieeffizient gestaltet werden können, ohne den Verlust von Sicherheits- und Komfortgewinnen zu riskieren.
In Risikomanagement und Compliance unterstützt KI bereits heute bei der Unterscheidung zwischen statistischem Rauschen sowie relevanten Daten und Mustern. Moderne AML-Modelle reduzieren Fehlalarme und lenken die Aufmerksamkeit auf tatsächlich auffällige Muster. In der Betrugsabwehr erkennen Modelle Anomalien in Karten- und Online-Transaktionen in Echtzeit, was Verluste senkt und den Kunden mehr Sicherheit bietet. Im Kreditgeschäft werden durch Frühwarnsysteme, die Konto- und Marktsignale einspeisen, mögliche Ausfälle früher vorhergesagt.
Auch der Kundendialog verändert sich durch den Einsatz künstlicher Intelligenz: „Next Best Action“-Empfehlungen machen situative und personalisierte Angebote, Chat- und Voice-Assistenten beantworten Standardfragen rund um die Uhr und entlasten Hotlines.
Die größten Produktivitätsgewinne entstehen jedoch oft im Backoffice. Systeme verstehen und extrahieren Inhalte aus Verträgen oder KYC-Unterlagen, was somit Durchlaufzeiten reduziert und Medienbrüche vermeidet. Posteingänge werden automatisch sortiert und zusammengefasst. Durch eine automatische Weiterleitung landen Vorgänge ohne Umwege zudem direkt bei der zuständigen Bearbeitungsstelle. Im Reporting und bei der Regulatorik generieren Assistenzsysteme bereits erste Entwürfe, markieren Abweichungen und stellen Quellen zusammen, was Teams mehr Zeit für Analyse statt Fleißarbeit schafft. Auch bei Marktanalysen und in der Steuerung zeigt KI ihre Wirkung: Vorhersagen sind besser und Preismodelle robuster, was Margen stabilisiert.
JPMorgan Chase nutzt mit „COiN“ die automatisierte Analyse von Kredit- und ISDA-Klauseln, um das Legal- und Operations-Backoffice deutlich effizienter zu machen. 5
HSBC hat im Bereich Financial-Crime gemeinsam mit Google Cloud ein dynamisches, KI-gestütztes Transaktionsmonitoring aufgebaut und berichtet von zwei- bis viermal so vielen erkannten Fällen bei gleichzeitig höherer Präzision. 6
ING beschleunigt im Bond-Trading mit „Katana“ und „Katana Lens“ die Preisfindung; Pilotergebnisse zeigen um 90 Prozent schnellere Pricing-Entscheidungen und 25 Prozent niedrigere Trading-Kosten. 7
Die Deutsche Bank setzt mit „DB Lumina“ auf eine RAG-basierte Research-Assistenz, die interne Dokumente auswertet, Zusammenfassungen liefert und Q&A ermöglicht. Ein spürbarer Produktivitätshebel für Analystinnen und Analysten im Unternehmen. 8
ABN AMRO skaliert Conversational Services und Hyperautomation mit MS Copilot und Copilot Studio über Millionen von Kundenkontakten und Prozessen hinweg. 9
Auch die Aufsicht sieht die Breitenwirkung: Die European Banking Authority beobachtet derzeit die stärkste KI-Nutzung in Credit Scoring, Kreditwürdigkeitsprüfung und Risikomodellen, aber Reporting und die Schätzung des ESG-Fußabdrucks holen auf. 10
Was heißt das also für die Betrachtung der Schnittstelle von KI und ESG? KI ist kein Selbstzweck, sondern ein operatives Werkzeug. Grundlage muss immer eine solide Datenbasis und gute Governance sein, um mit einem konkreten und greifbaren Use Case zu starten. Wenn ein Pilotprojekt erfolgreich war, ermöglicht eine schnelle Skalierung sichtbare Effekte und die Ausweitung über verschiedene Bereiche wie Risiko, Vertrieb und Märkte hinweg. So kann aus einem Piloten nachhaltige Wertschöpfung entstehen, die die Ressourcennutzung verringert.
Dennoch bleibt zu beachten, dass KI bereits heute eine negative ökologische und soziale Wirkung hat, die nicht ignoriert werden darf. Wer ESG ernst nimmt, muss zukünftig auch die Auswirkungen, insbesondere die negativen, berücksichtigen und die Nutzung gezielt steuern. Nicht jeder Prozess muss durch KI optimiert und unterstützt und nicht jeder Text muss von einer KI geschrieben oder geprüft werden. In der Praxis bewährt sich dabei eine klare Fokussierung auf Anwendungen mit echtem Risikobeitrag oder operativem Hebel, statt KI flächendeckend in „alles-wird-automatisiert“-Logiken zu denken.
Ein zentraler Hebel, um den KI-Einsatz nachhaltiger zu gestalten, ist beispielsweise die Optimierung der Verarbeitungsweise. Batchverarbeitung (Sammelverarbeitung) bündelt Aufgaben und führt sie gesammelt aus, anstatt Daten punktuell in Echtzeit zu verarbeiten. Studien zu Batchverarbeitung und carbon-aware Scheduling zeigen, dass sich der Stromverbrauch nicht-zeitkritischer Workloads um 20 bis 40 Prozent senken lässt; in idealisierten Szenarien werden sogar Einsparungen von bis zu 50 Prozent realisiert. 11, 12
Nicht zeitkritische KI-Workloads (z. B. das periodische Training von Modellen oder große Analysen) sollten daher im Batch-Modus geplant werden. Solche Jobs lassen sich z.B. nachts oder zu Zeiten geringer Netzlast ausführen, wenn zudem oft ein höherer Anteil an erneuerbarem Strom im Netz verfügbar ist. 13 Demgegenüber steht die Direktverarbeitung in Echtzeit, die immer dann erforderlich ist, wenn Ergebnisse ohne Verzögerung benötigt werden, z. B. bei Fraud Detection während einer laufenden Transaktion oder bei der Interaktion mit einem Servicechatbot. Hier muss das KI-System ständig verfügbar und reaktionsfähig sein, was einen höheren Grundenergieverbrauch bedeutet. Zudem werden bei strikter Echtzeitverarbeitung oft maximale Rechenressourcen vorgehalten, um Spitzenlasten sofort abzudecken. Diese Ressourcen laufen dann auch in Leerlaufzeiten weiter.
Zusätzlich ist absehbar, dass sich der regulatorische Rahmen an der Schnittstelle von KI und ESG weiter verdichten wird. Der EU AI Act setzt erste verbindliche Leitplanken für den Umgang mit KI, während CSRD, CSDDD und branchenspezifische Leitlinien die Erwartungen an transparente Berichterstattung und gute Governance beinhalten. Für Banken bedeutet das zusätzlichen Aufwand für Datenauswertung und Reporting, aber zugleich eröffnet sich die Chance, eine Vorreiterrolle einzunehmen. Institute, die bereits heute ökologische und soziale Auswirkungen ihrer KI-Systeme systematisch auswerten und offenlegen, können regulatorische Anforderungen nicht nur erfüllen, sondern diese als Differenzierungsmerkmal und Baustein einer glaubwürdigen Nachhaltigkeitspositionierung nutzen, wodurch insbesondere die Geschäftsbeziehung zu jungen und klimasensiblen Kunden gestärkt werden kann
Damit die Abwägung über die Einsatzgebiete für KI künftig nicht zufällig erfolgt, sondern systematisch, braucht es jedoch mehr als technische Optimierung und regulatorische Compliance. Empfehlenswert ist ein einheitlicher Bewertungsrahmen, der KI-Vorhaben entlang wirtschaftlicher, ökologischer und sozialer Dimensionen prüft und so eine belastbare Entscheidungsgrundlage schafft. In vielen Häusern wird es sinnvoll sein, eine zentrale Stelle zu etablieren (sei es in Form eines KI-Boards oder einer funktionsübergreifenden Governance-Einheit), die Prioritäten setzt, Nutzungsrahmen definiert und Zielkonflikte auflöst. Eine konsistente Bewertungslogik, auf die sich Fachbereiche und Steuerungseinheiten gleichermaßen stützen können, sorgt dafür, dass Nutzenversprechen, Energieprofil und mögliche soziale Auswirkungen vor Projektstart abgeglichen werden. So entsteht aus einer Vielzahl einzelner Initiativen ein gesteuertes Gesamtportfolio, das technologische Ambition und Nachhaltigkeitsziele miteinander verbindet.
Insgesamt gilt: KI ist gekommen, um zu bleiben. Und sie hat ihre Daseinsberechtigung. Banken sollten auf der Basis von Fakten entscheiden, wo sie KI für ihre Prozesse einsetzen, und die ökologischen und sozialen Auswirkungen gegenüber dem ökonomischen Nutzen abwägen. KI sollte, insbesondere bei nicht zeitkritischen Aufgaben, zeitlich und räumlich flexibel (geografisch in Rechenzentren mit günstigerer Energiebilanz) eingesetzt werden, um Lastspitzen abzufedern und den CO₂-Fußabdruck der KI-Berechnungen zu minimieren. Durch einen solchen „grünen“ KI-Betrieb, unterstützt durch Algorithmen zur Laststeuerung, können Banken die Kosten-Nutzen-Bilanz ihrer KI-Systeme erheblich verbessern, indem sie Energie sparen und Emissionen vermeiden, ohne auf die Vorteile der Technologie verzichten zu müssen. Zudem sollte die technische Basis selbst stärker in den Blick genommen werden: Langlebige Hardware, konsequentes Recycling und der Bezug nachhaltig erzeugter Energie sind zentrale Stellhebel, um den ökologischen Fußabdruck der zugrunde liegenden Zahlungs- und KI-Infrastrukturen weiter zu reduzieren. Auch hier zeigt sich, dass technische Effizienz und Nachhaltigkeit keine Gegensätze sind, sondern bei kluger Systemarchitektur Hand in Hand gehen.
AML: Anti Money Laundering oder auch Anti-Geldwäsche
CSDDD: Die Corporate Due Diligence Directive der Europäischen Union oder auch Lieferkettenrichtlinie
CSRD: EU-Richtlinie zur Nachhaltigkeitsberichterstattung
EBA-Guidelines: Die EBA-Guidelines on management of ESG risks verpflichten Finanzinstitute, ESG-Risiken in Governance, ICAAP, Kreditvergabe- und Überwachungsrichtlinien und das Risikomanagement zu integrieren
MiFID II: EU-Richtlinie, die Vorgaben für den Wertpapierhandel definiert, um Markttransparenz zu erhöhen und Anlegerschutz zu erhöhen, Ergänzung um die Abfrage von Nachhaltigkeitspräferenzen seit August 2022
MaRisk: Mindestanforderungen an das Risikomanagement, Ergänzung im Juni 2023 in der 7. MaRisk-Novelle zum Umgang mit Nachhaltigkeitsrisiken
IEA: International Energy Agency
KYC: Know Your Customer
SFDR: Sustainable Finance Disclosure Regulation
Die Finanzbranche gehört zu den wichtigsten Säulen der deutschen Wirtschaft. Sie versorgt Unternehmen mit Kapital, sorgt für einen funktionierenden Zahlungsverkehr und bietet Absicherung für unterschiedlichste Lebenslagen. Mit ihrer zentralen Rolle für Investitionen, Wachstum und Stabilität trägt sie wesentlich zur wirtschaftlichen Entwicklung bei und übernimmt damit auch gesellschaftliche Verantwortung.
In einer Zeit, in der Themen wie Gleichstellung und Vielfalt wieder verstärkt diskutiert und Diversitätsprogramme eingestellt werden, ist es wichtig, den Blick auf die wirtschaftliche Relevanz zu richten. Diversität ist kein Nischenthema. Sie entscheidet über Zukunftsfähigkeit, Wettbewerbsstärke und Innovationskraft. Unterschiedliche Perspektiven, Erfahrungen und Denkweisen entstehen nur dort, wo Vielfalt tatsächlich gelebt wird.
Diversität umfasst viele Dimensionen wie Geschlecht, Alter, Herkunft, Ausbildung und Denkweisen. Besonders deutlich zeigt sich der Handlungsbedarf jedoch bei der Geschlechterverteilung: Frauen sind in Führungspositionen und Vorständen der Finanzbranche nach wie vor stark unterrepräsentiert. Über Jahrzehnte hinweg war die Branche männlich dominiert. Heute ist klar: Divers zusammengesetzte Teams treffen bessere Entscheidungen, entwickeln innovativere Ideen und setzen sich besser in eine vielfältige Kundschaft hinein. Zahlreiche Studien bestätigen diesen Zusammenhang.1 2
Ein weiterer Faktor ist der demografische Wandel. Bis 2036 erreichen rund 20 Millionen Menschen in Deutschland das Rentenalter.3 Schon heute fehlen der Finanzbranche Fachkräfte – im zweiten Quartal 2025 waren rund 39.000 Stellen unbesetzt.4 Die Teams vieler Banken weisen ein Durchschnittsalter von über 45 Jahren auf, und in den kommenden zehn Jahren wird voraussichtlich ein Drittel der Belegschaft in den Ruhestand gehen.5 6 Damit wächst der Druck, junge Talente zu gewinnen – einschließlich mehr Frauen in Führungspositionen.
Auch auf Kundenseite wächst die Sensibilität für das Thema Vielfalt. Untersuchungen zeigen, dass Diversität und Inklusion zunehmend Einfluss auf Kaufentscheidungen haben. Fehlende Maßnahmen können dazu führen, dass Kunden Unternehmen meiden. Für Banken bedeutet das, dass Diversität nicht nur ein interner Erfolgsfaktor ist, sondern auch ein Kriterium, um junge Kunden anzusprechen und langfristig zu binden.7
Die Branche reagiert bereits: Es entstehen neue Kommunikationsstrategien, moderne Kampagnen und sichtbare Vorbilder. Banken sind auf Plattformen wie TikTok präsent, posten auf LinkedIn und werben mit einer offenen, inklusiven Unternehmenskultur. Ziel ist es nicht nur, Nachwuchs zu gewinnen, sondern ein Umfeld zu schaffen, in dem sich unterschiedliche Menschen langfristig wohlfühlen und ihr Potenzial entfalten können.
Trotz dieser Fortschritte besteht Handlungsbedarf. Frauen machen rund 40 % der Belegschaft aus, stellen jedoch nur 26 % der Führungskräfte.8 In den Vorständen börsennotierter Finanzunternehmen in Deutschland lag der Anteil 2024 bei 19,8 %.9
Die Politik hat darauf reagiert: Seit 2021 gilt für börsennotierte Unternehmen die Vorgabe, dass ab drei Vorständen mindestens eine Frau und mindestens ein Mann vertreten sein müssen.10 Ziel ist es, Chancengleichheit zu fördern und Unternehmen zu motivieren, ihre Führungsstrukturen so auszurichten, dass Frauen den gleichen Zugang haben wie Männer.
Das Arbeitsumfeld stellt Frauen vor Hürden, die aus organisationalen Strukturen, gesellschaftlichen Erwartungen und persönlichen Rahmenbedingungen resultieren. Dazu zählen gesellschaftlich geprägte Rollenmuster, die Anforderungen an Führung mit traditionellen Erwartungen an Frauen in Konflikt bringen können. Hinzu kommen politische Rahmenbedingungen wie das Ehegattensplitting oder das Elterngeld, die in der Praxis häufig traditionelle Rollenverteilungen begünstigen, weil sie finanzielle Anreize setzen, die meist zulasten der Erwerbstätigkeit von Frauen gehen. Genauso beeinflussen die persönliche familiäre Situation, insbesondere die Geburt von Kindern oder die Pflege von nahen Angehörigen, den Karriereweg von Frauen. Die Vereinbarkeit von Familie und Beruf ist eine häufig diskutierte Herausforderung.
Des Weiteren ergeben sich Herausforderungen durch Strukturen, Prozesse, Arbeitsklima und Arbeitsumfeld in den Unternehmen selbst. Was alle verbindet: der Arbeitsplatz. Unternehmen haben eine zentrale Schlüsselrolle, selbst wenn diese nicht allein gesellschaftliche Normen aufbrechen, persönliche familiäre Situationen ändern können und nicht der Ursprung aller Herausforderungen sind.
Durch die zentrale Rolle eines Arbeitgebers im Leben des Mitarbeitenden können Unternehmen durch die Ausgestaltung organisatorischer Strukturen und der Unternehmenskultur die Chancengleichheit zwischen den Geschlechtern fördern. Für den vorliegenden Kontext werden die Faktoren anhand vier zentraler Einflusskategorien betrachtet: individuell, zwischenmenschlich, soziokulturell und unternehmensbezogen. Diese Einteilung orientiert sich an gängigen Modellen in der Forschung und ermöglicht es, interne und externe Einflussfaktoren klar zu unterscheiden.
Unternehmen verfügen über unterschiedliche Stellhebel, um die Chancengleichheit von Frauen in Führungspositionen zu verbessern. Auf individueller Ebene geht es darum, Rahmenbedingungen zu schaffen, die eine Vereinbarkeit von Familie und Karriere ermöglichen, etwa durch flexible Kinderbetreuungsangebote oder klare Strukturen für den Wiedereinstieg nach der Elternzeit. Ebenso kann die gezielte Förderung der beruflichen Identifikation dazu beitragen, dass Frauen ihre Entwicklungswege aktiv verfolgen.
Zwischenmenschliche Herausforderungen können durch Maßnahmen zum Female Empowerment reduziert werden, beispielsweise durch Mentoringprogramme oder den Austausch in geschützten Netzwerken, die Frauen stärken und die Zusammenarbeit über verschiedene Ebenen hinweg fördern.
Auf soziokultureller Ebene bestehen weiterhin stereotype Erwartungen an Frauen in Führungsrollen. Unternehmen können hier durch Sensibilisierungsformate oder Trainings zum Abbau unbewusster Vorurteile ansetzen, um die Akzeptanz vielfältiger Führungsstile zu erhöhen und traditionelle Rollenmuster zu hinterfragen.
Schließlich spielen auch unternehmensbezogene Faktoren eine zentrale Rolle, etwa eine wertschätzende Unternehmenskultur, faire und transparente Vergütungsstrukturen sowie Führungskonzepte, die unterschiedliche Lebensrealitäten berücksichtigen. Ebenso kann ein klarer Rahmen für Diversität, zum Beispiel durch die konsequente Umsetzung von Zielvorgaben für den Frauenanteil sowie durch die aktive Entwicklung und Vorbereitung von Frauen auf Entscheidungsfunktionen, dazu beitragen, Frauen wirksam in Führungspositionen zu bringen und zu halten.
Entscheidend ist, dass Frauen und Männer gleichermaßen an diesem Prozess beteiligt sind. Nur gemeinsam können überholte Denkmuster aufgebrochen und nachhaltige Veränderungen im Unternehmensalltag erreicht werden. Auf diese Weise entsteht ein Umfeld, in dem unterschiedliche Führungsstile und Perspektiven gleichermaßen berücksichtigt werden und das Unternehmen von besseren Entscheidungen, höherer Leistungsfähigkeit und einer motivierten Teamkultur profitiert.
Abbildung 3: Ihr Diversitätscheck (Eigene Darstellung)
Die Förderung von Frauen verspricht Arbeitgebern einen breiteren Bewerbungspool, die Schaffung eines unternehmerischen und gesellschaftlichen Mehrwerts sowie generell eine positivere Wahrnehmung im (Arbeits-)Markt. Unternehmen müssen den Wandel hin zu Gleichberechtigung und Chancengleichheit aktiv mitgestalten.
Jedes Unternehmen ist durch unterschiedliche Werte, Strukturen, Kulturen und Menschen geprägt und genau deshalb benötigt es individuell zugeschnittene Lösungen für Ihr Unternehmen. Machen Sie den Diversitätscheck für Ihr Unternehmen und nutzen Sie die oben genannten Maßnahmen, um kurzfristig Erfolge zu erzielen. Langfristig empfehlen wir ein konkret auf Ihr Unternehmen zugeschnittenes Konzept. Durch unser breites Spektrum in der Finanzbranche konnten wir uns als Consileon umfangreiche Expertise in den unterschiedlichsten Reifegraden von Diversität in Unternehmen aufbauen und freuen uns auf einen Austausch mit Ihnen zum Thema Chancengleichheit.
Zögern Sie nicht, uns anzusprechen; wir wollen gemeinsam mit Ihnen Mehrwert für Ihr Unternehmen und die Gesellschaft schaffen. Dabei möchten wir konkrete Impulse für Diversität und Female Empowerment setzen und zeigen, wie vielfältige Perspektiven die Zukunft Ihres Unternehmens und der Branche stärken können. Mit dem Female Executive Club bietet Consileon eine Plattform für Austausch, Vernetzung und Inspiration, um Diversität in der Finanzbranche praxisnah voranzubringen. Bei unserem Format „Women’s Business Evening“ möchten wir gemeinsam Themen vertiefen, einander inspirieren und als Vorbilder vorangehen.