Mizuho schult Banker; HSBC plantet Entlassungen

Die Mizuho Financial Group wird im November das "Mizuho AI Bootcamp" starten, ein dreimonatiges Programm zur Umwandlung von Verkäufern und Mitarbeitern aus Verwaltung in Systementwickler, wie in einem Bericht des Nikkei zu lesen ist, der diese Woche in asiatischen Medien aufgegriffen wurde. Die erste Gruppe wird etwa 20 Personen umfassen. Das erklärte Ziel ist es, in zehn Jahren mehrere Tausend umqualifizierte Fachkräfte zu erreichen.

Acht Tage zuvor berichtete das Financial Times, dass HSBC plant, etwa 70% der Finanzberater und die Hälfte der Management- und Fachkräfte in seinem Wealth Management-Geschäft im Vereinigten Königreich zu streichen, mit Abgängen, die für Ende Oktober vorgesehen sind. Die Bank hat die Zahlen nicht bestätigt. Laut Reuters sagte sie lediglich, dass sie ihr britisches Geschäft weiterhin an digitalere Produkte und Kanäle anpasst.

Es liegt nahe, Mizuho als das positive Beispiel und HSBC als das negative Beispiel zu sehen. Beide Perspektiven lassen jedoch das Wesentliche außer Acht, was für den Verkauf von Dienstleistungen an Banken entscheidend ist.

Der japanische Pilot und seine Grenzen

Das Programm von Mizuho ist aus einem kleinen Test hervorgegangen. Zwischen Juni und August nahmen fünf Mitarbeiter am Pilotprojekt teil, vier von ihnen ohne jegliche Programmiererfahrung. Alle erreichten den geforderten Standard und wurden im September in Ingenieursfunktionen versetzt, laut den Berichten. Das Argument der Bank ist, dass generative KI die Lernkurve für diejenigen verkürzt, die noch keinen Code geschrieben haben, und dass es schwierig geworden ist, fertige KI-Talente auf dem japanischen Markt zu finden.

Fünf Personen validieren kein Modell. Die Website Economy.ac weist in ihrer Analyse des Plans auf ein Risiko hin, das die optimistische Rechnung ignoriert: Wenn die neuen Entwickler nicht in der Lage sind, Fehler und Schwachstellen im von KI generierten Code zu identifizieren, lastet die Überprüfung auf den erfahrenen Ingenieuren, genau den Ressourcen, die die Bank zu sparen versucht.

Es gibt auch eine Tatsache, die die Wahrnehmung von Mizuho als Bank, die "nicht entlässt", schwächt. Im Februar gab die Gruppe laut Nikkei Asia bekannt, dass sie durch KI eine Arbeitslast eliminieren möchte, die bis zu 5.000 Verwaltungsstellen in Japan über einen Zeitraum von zehn Jahren entspricht. Die Umqualifizierung einiger Tausend geht einher mit der Reduzierung anderer Tausend. Der Unterschied liegt im Tempo und im Mechanismus, nicht im Ziel.

Die amerikanische Rechnung

Die Bank of America fügt eine Variable hinzu, die keiner der beiden Fälle erfasst. In der Telefonkonferenz zu den Ergebnissen am 14. Oktober sagte CEO Brian Moynihan, dass die Bank etwa 1.000 externe Mitarbeiter eingestellt hat, um Softwarefehler zu beheben, die durch fortgeschrittene KI-Modelle, einschließlich Mythos von Anthropic, aufgedeckt wurden. Sie arbeiten neben etwa 3.000 Mitarbeitern des Unternehmens. Moynihan schätzte die Kosten für die Behebung und die Einhaltung von Vorschriften zur Bekämpfung der Geldwäsche im Quartal auf "einige Hundert Millionen Dollar, nach oben", und gab an, dass er mit sinkenden Ausgaben im Laufe der Zeit rechnet.

In demselben Call prognostizierte er, dass die etwa 130 internen KI-Projekte der Bank bis 2027 700 Millionen US-Dollar einsparen werden, gegenüber 300 Millionen US-Dollar in diesem Jahr. In diesem amerikanischen Fall schafft KI einen Arbeitsumfang für Menschen, bevor eine andere Stelle abgebaut wird. Wer nur die Wirtschaftlichkeit betrachtet, verpasst die Übergangskosten; wer nur die Kosten betrachtet, verliert die Gewinnkurve, die der CEO bereit ist, gegenüber Analysten zu verteidigen.

Der Aspekt, den die Debatte ignoriert

Die Frage "Schafft KI Jobs im Bankwesen oder nicht?" ist in der falschen Achse. Die drei Fälle zeigen, dass sie beides im gleichen Gleichgewicht tut. Der Unterschied, der Mizuho, HSBC und Bank of America unterscheidet, ist, wer die Kosten für den Übergang trägt und in welchen Zeitrahmen.

In Japan drängt die Norm für langfristige Beschäftigung und der Mangel an Ingenieuren die Bank dazu, diese Kosten zu internalisieren, indem sie Menschen umschult und die Reduzierung über ein Jahrzehnt verteilt. Im Vereinigten Königreich ermöglicht ein flexiblerer Arbeitsmarkt, dass HSBC die Anpassung innerhalb von Wochen vornimmt, mit Abgängen, die für Ende des Monats geplant sind. In den USA lagert die Bank of America den Anstieg der menschlichen Nachfrage aus, den die KI selbst geschaffen hat.

Stuart Breyer argumentiert in einem Artikel im britischen Magazin Money Marketing, dass die Entlassungen bei HSBC nicht als Modell für den Beruf des Finanzberaters interpretiert werden sollten. Es ist die berechtigte Einwendung gegen den Enthusiasmus derjenigen, die bereits das Ende des menschlichen Beraters projizieren. Die symmetrische Einwendung gilt auch für diejenigen, die das japanische Bootcamp als Beweis dafür betrachten, dass KI Arbeitsplätze erhält: Mizuho hält selbst an seinem Ziel der Reduzierung fest.

Für Beratungs- und Integrationsunternehmen bedeutet jedes Modell eine unterschiedliche Nachfrage. Der japanische Fall kauft Ausbildung, Code-Überprüfung und Qualitätsmanagement über Jahre. Der britische Fall kauft digitale Plattformen für Kundenservice und schnellen Einkauf. Der amerikanische Fall kauft in kurzer Frist Remediierungsstunden in großem Umfang. Ein und derselbe Anbieter, der alle drei bedient, benötigt drei verschiedene Angebote, und der teuerste Fehler ist es, einer Bank den Übergang anzubieten, den sie nicht absorbieren kann.