KI verkürzte Projektzyklen von zwei Jahren auf sechs Monate bei der Deutsche Bank, behauptet CIO in Bengaluru

"Von zwei Jahren auf drei Monate": was der CIO der Deutschen Bank in Bengaluru sagte

Denis Roux, Chief Information Officer (CIO) der Investmentbank der Deutschen Bank, wählte eine Zahl, um zu beschreiben, was KI im Bankensektor bewirkt hat: Technologien, die früher zwei Jahre Entwicklungszeit benötigten, werden jetzt in drei bis sechs Monaten abgeschlossen. "Wir sehen Dinge, die zwei Jahre in Anspruch genommen haben, nun in drei bis sechs Monaten geliefert werden", sagte Roux, wie von Reuters berichtet, die das jährliche Event Bank on Tech am 18. Juni in Bengaluru, Indien, begleitete. Rückstände, die historisch gesehen Monate zur Lösung benötigten, werden in Wochen abgebaut.

Die Aussage ist spezifischer als der branchentypische Standard. Banken kommunizieren allgemein den Nutzen von KI oft in abstrakten Effizienzbegriffen oder der Anzahl der laufenden Pilotprojekte. Roux gab eine zeitliche Kennzahl an: eine Kompression von vier auf eins in den Entwicklungszyklen. Reuters erhielt keine detaillierten methodologischen Angaben zur Berechnung, aber Roux beschrieb das Muster als konsistent zwischen verschiedenen Arten von Projekten.

Die Bank entwickelt zwei KI-Systeme, die der CIO näher erläuterte: eines, das die Extraktion und Analyse von Finanzdaten aus umfangreichen Dokumenten automatisiert, und einen Agenten, der externe Ereignisse mit dem Portfolio der Bank verbindet, um die Marktexposition in Echtzeit zu berechnen. Keines der beiden Systeme erfordert den Austausch von Legacy-Systemen: Beide funktionieren als Schichten über der bereits installierten Infrastruktur.

Indien als technisches Zentrum der Bank

Roux sprach in Bengaluru aus strukturellen Gründen. Die Deutsche Bank beschäftigt etwa 9.000 Mitarbeiter in der Technologiedivision in Indien, was rund 45 % ihrer gesamten globalen technischen Belegschaft entspricht, so die vom Bank veröffentlichten Daten. Dieser Anteil positioniert Indien, und nicht Frankfurt oder London, als Epizentrum der technologischen Entwicklung der Institution.

Das Bank on Tech-Event findet in Bengaluru statt, seit die Bank erkannt hat, dass die Mehrheit der Ingenieurseinsprüche von dort ausgeht. Die Deutsche Bank betreibt seit über einem Jahrzehnt ein Global Capability Centre (GCC) im Land, mit Funktionen, die von Softwareentwicklung über Finanztechnik bis hin zu Risikoanalyse und angewandter Forschung reichen. Das GCC ist nicht mehr nur eine Unterstützungsstruktur: hier entwickelt die Bank ihre kritischen Systeme.

Der Unterschied, den die KI in dieses Modell einführt, ist der Multiplikatoreffekt pro Ingenieur. Die Lieferfähigkeit jedes Teams ist gewachsen, ohne dass eine entsprechende Erhöhung der Mitarbeiterzahl erfolgt ist, und die Bank nutzt diesen Überschuss, um einen historischen Arbeitsrückstand abzubauen, bevor die Effizienz in neue Dienstleistungen umgewandelt wird.

Die Kosten von Tokens als erklärte Managementvariable

Die Produktivität hat zugenommen, aber die Kosten bereiten Roux Sorgen. Die Deutsche Bank hat eine Sparpolitik eingeführt: Ingenieure erhalten ein Token-Kontingent für die Nutzung von KI und müssen die Beantragung einer Erhöhung dieses Kontingents rechtfertigen. Die Begründungen werden zwischen den Teams geteilt, um ein internes Repository für Anwendungsfälle mit überprüftem ROI zu schaffen.

Die Bank verwendet absichtlich einfachere Modelle für Routineaufgaben und reserviert die leistungsfähigeren Modelle für Anwendungen, in denen die Qualität der Ergebnisse die Kosten pro Token rechtfertigt. Diese Entscheidung steht im Gegensatz zu dem Trend großer Unternehmen, die bei der Einführung von KI-Initiativen ungeprüft hochentwickelte Modelle für jeden Anwendungsfall anzuwenden. Für Roux muss jede Anwendung wirtschaftlich tragfähig sein.

Die Politik spiegelt ein Problem wider, das europäische Banken zunehmend öffentlich benennen: Die Ausgaben für Tokens wachsen, während KI-Agenten Teil des regulären Arbeitsablaufs werden. Ohne Verbrauchskontrollen kann der ROI, der die anfängliche Investition rechtfertigte, in unkontrollierter Nutzung verpuffen.

Was dieser Zyklus für die Branche antizipiert

Die Deutsche Bank hat keine Personalabbau-Maßnahmen, die mit KI verbunden sind, angekündigt. Der Produktivitätsgewinn wird verwendet, um Arbeiten zu erledigen, die in der Warteschlange standen. Dies ist eine Phase, die andere europäische Banken bereits durchlaufen haben, bevor sie Effizienz in formale Teamkürzungen umgewandelt haben.

HSBC und Standard Chartered haben ihre Pläne zur Reduzierung von Stellen an die Automatisierung von Backoffice-Funktionen gebunden: Der erste erwägt, bis zu 20.000 Stellen einzusparen, so ein Bloomberg-Bericht aus dem März; der zweite kündigte auf einer Investorenveranstaltung in Hongkong am 19. Mai die Streichung von 7.800 Backoffice-Positionen bis 2030 an. Beide betreiben indische GCCs als strukturellen Bestandteil ihrer Transformationspläne. Die Deutsche Bank befindet sich in einem früheren Stadium dieses Zyklus, noch in der Phase der Produktivitätabsorption, bevor strukturelle Auswirkungen auf den Personalstand angekündigt werden.

Für die CIOs von Beratungen, die europäische Banken betreuen, hat die Entwicklung praktische Implikationen: Der Kunde, der heute mehr Lieferfähigkeit mit demselben Team fordert, könnte in zwei oder drei Quartalen die gleiche Kapazität mit weniger Mitarbeitern anfordern.