Deutsche Bank und UBS verzeichnen Rekordquartale, während sie beginnen, KI in Zahlen zu fassen
Die drei größten Banken des europäischen Festlands verzeichneten im 2. Quartal 2026 Rekordgewinne, während Führungskräfte zum ersten Mal in den Ergebnisstrukturen messbare Effizienzgewinne auf KI zurückführten. Der amerikanische Entlassungszyklus hat Frankfurt oder Zürich noch nicht erreicht.
Die Deutsche Bank meldete im zweiten Quartal 2026 einen Nettogewinn von 1,9 Milliarden Euro, das beste Quartalsergebnis seit der Umstellung auf diese Berichterstattung, mit Einnahmen von 8,5 Milliarden Euro und einem Wachstum von 9 % im Vergleich zum gleichen Zeitraum 2025. In derselben Woche meldete UBS: Vorsteuergewinn von 3,9 Milliarden CHF, ein Anstieg von 45 % im Vergleich zum zweiten Quartal 2025 und Einnahmen von 13,3 Milliarden CHF. BNP Paribas schloss den europäischen Block am 23. Juli mit einem Nettogewinn von 3,0 Milliarden Euro, ein Plus von 33 %. Drei Rekorde innerhalb von sechs Tagen.
Was diesen Zyklus von Ergebnissen von den vorherigen unterscheidet, sind nicht nur die Größenordnungen der Zahlen. Es ist die Sprache der Führungskräfte.
Wenn KI zur Ergebnislinie wird
Denis Roux, der für die Technologie-Strategie der Deutschen Bank verantwortlich ist, erklärte bei der Bekanntgabe des 2. Quartals 2026, dass KI die Abschlusszeit bestimmter Aufgaben von zwei Jahren auf drei Monate verkürzt. Die Bank verbesserte ihr Kosten-Ertrags-Verhältnis auf 63 %, mit dem erklärten Ziel, bis 2028 unter 60 % zu fallen, durch Automatisierung und KI. Christian Sewing, CEO, sagte, dass "KI neue Möglichkeiten eröffnet, um Werte für Kunden zu schaffen und zusätzliche Einsparungen zu erzielen", verband jedoch das Ergebnis des Quartals nicht direkt mit dem Einsatz von KI. Diese Vorsicht ist erwähnenswert.
Bei UBS schloss die Bank das Quartal mit 112.000 Mitarbeitern ab, ein Rückgang um 4 % im Vergleich zum vorangegangenen Quartal. Der Rückgang ist auf die Integration von Credit Suisse zurückzuführen, nicht auf KI-Initiativen. Die Bank erwähnte kontinuierliche Investitionen in Technologie, KI, digitale Vermögenswerte und Infrastruktur als Motor des langfristigen Wachstums, ohne spezifische Produktivitätsgewinne aus dem Einsatz von KI in diesem Quartal zuzuordnen.
Die Verwirrung, die es wert ist, aufgelöst zu werden
Es gibt zwei Arten, wie eine Bank im Jahr 2026 "von dem KI-Boom profitieren" kann, und sie sind unterschiedliche Kategorien. Die erste besteht darin, von der Kapitalisierung der KI-Unternehmen zu profitieren: Investmentbanken finanzieren die KI-Infrastruktur durch Schulden und Aktienemissionen, und die Gebühren treiben die Bereiche Corporate Finance und Markets an. Die zweite besteht darin, mit KI in den eigenen internen Prozessen Effizienzgewinne zu erzielen, die Kosten pro Transaktion oder pro Arbeitsstunde zu senken.
UBS erzielte einen Gewinn vor Steuern von 45 %, wobei die Investment-Bank-Sparte den größten Beitrag leistete, mit mehr als verdoppleten Ergebnissen im Jahresvergleich. Das ist größtenteils die erste Kategorie: Gebühren für M&A und Anleiheemissionen, die mit dem Boom der Investitionen in KI verbunden sind, nicht interne KI. Die Unterscheidung ist wichtig, denn wenn der Capex-Zyklus in KI sich normalisiert, tendieren die Gebühreneinnahmen dazu, zu sinken, bevor es zu internen Kosteneinsparungen durch Automatisierung kommt.
Die Vorsicht von Sewing bezüglich der direkten Zuordnung von Gewinnen zu KI verstärkt diese Lesart: Der CEO der Deutschen Bank verschob, als er nach den Treibern des Ergebnisses gefragt wurde, das Gespräch auf mittelfristige Ziele, nicht auf das abgeschlossene Quartal. Die Effizienzgewinne, die Denis Roux erwähnte, beziehen sich auf spezifische Anwendungsfälle, die sich noch in der Skalierungsphase befinden, nicht auf die Gesamtbilanz.
Frankfurt nach Pune: wo der Druck zuerst ankommt
Für Beratungsunternehmen und Dienstleister, die diese Banken bedienen, liegt der Fokus nicht auf Frankfurt oder Zürich. Die Deutsche Bank unterhält Softwareentwicklungs- und Technologiebetriebszentren in Pune und Mumbai. UBS hat eine ähnliche Struktur in Indien und Polen, die nach der Übernahme von Credit Suisse übernommen und ausgebaut wurde. In diesen Lieferstrukturen wird sich die durch KI versprochene Kompression von Aufgabenzyklen zuerst konkretisieren.
Infosys, TCS und Wipro, die europäische Banken als Outsourcing-Partner für Technologie bedienen, haben bis Juni 2026 mehr als 300.000 Arbeitsplätze für den Microsoft 365 Copilot hochskaliert, so die Ankündigung von Microsoft. Dies ist derselbe Talentpool, der einen Teil der Technologielieferung dieser Banken aufnimmt. Wenn die Deutsche Bank die Zeit für bestimmte Aufgaben von zwei Jahren auf drei Monate verkürzt, werden die ersten rationalisierten Positionen nicht in Frankfurt sein: Sie werden in den Analystenpositionen der Junior-Analysten in den Lieferstellen in Indien und Polen sein.
Es gibt keine öffentliche Ankündigung von Entlassungen in diesen Lieferzentren seitens der Deutschen Bank oder UBS in diesem Quartal. Aber die Kombination aus aggressiven Kosten-Ertrags-Zielen und KI-Werkzeugen, die die Zyklen von Aufgaben komprimieren, deutet auf dasselbe Ziel hin, das die amerikanischen Banken zuerst erreicht haben.
Der amerikanische Präzedenzfall, in Zeitlupe
Morgan Stanley strich im ersten Halbjahr 2026 2.500 Stellen mit KI. JPMorgan setzte seine LLM-Suite für 200.000 Mitarbeiter ein. Keine europäische Bank von vergleichbarer Größe hat im gleichen Zeitraum etwas Vergleichbares angekündigt. Ein Teil davon spiegelt strengere Arbeitsgesetze in Deutschland und Frankreich wider, die abrupte Entlassungen komplexer und sichtbarer machen als in den Vereinigten Staaten. Ein Teil hängt mit dem Timing zusammen: Die europäischen Banken sind zu diesem Thema 12 bis 18 Monate später gekommen als die amerikanischen.
Das Detail, das die drei Rekordquartale offenbaren, ist, dass die europäischen Banken bereits die Rentabilität haben, um den Übergang zu finanzieren. Was derzeit fehlt, ist die Ankündigung.