Künstliche Intelligenz ist im Banking kein Zukunftsthema mehr – sie ist einsatzbereit. Doch zwischen Pilotprojekten und produktivem Rollout klafft eine gefährliche Lücke: Sicherheit, Regulierung und Governance. Während GenAI und Agentic AI enormes Effizienzpotenzial versprechen, scheitert die Umsetzung in der Praxis oft nicht an der Technologie, sondern an Compliance-Fragen. Die gute Nachricht: Secure & Compliant AI
Kaum ein Vorstandsgespräch im Banking kommt heute ohne das Thema Künstliche Intelligenz aus. Die Erwartungen sind hoch: effizientere Prozesse, bessere Kundenerlebnisse, fundiertere Entscheidungen. Doch wie weit sind Banken wirklich? Und wo klafft die Lücke zwischen Anspruch und Umsetzung? Ein Blick auf die Mitte 2025 erschienene Studie „KI in Banken“ von Cofinpro zeigt: Das Potenzial ist
Ein Kommentar von Michael Altendorf, CEO von Acceleraid. Gartner hat seine Liste der 10 wichtigsten Technologietrends für 2026 veröffentlicht. Für viele Unternehmen klingen Begriffe wie Multiagenten-Systeme oder Confidential Computing nach ferner Zukunft. Für uns bei Acceleraid sind sie Teil des Tagesgeschäfts. Die Vorhersagen von Gartner lassen sich in drei strategische Säulen gliedern: Die Architektur KI-native
Das Grundproblem: Gute Ideen scheitern an der Integration Banken und Versicherungen wissen längst, wo KI Mehrwert stiften kann: Service entlasten, digitale Kanäle stärken, Abschlussquoten verbessern, interne Prozesse vereinfachen. Was viele Initiativen bremst, ist nicht der Wille – sondern die Annahme, dass jede KI-Lösung ein monatelanges IT-Großprojekt nach sich zieht. Komplexe Systemlandschaften, hohe Sicherheitsanforderungen und knappe
Vom Klick-Menü zum echten Dialog Die klassische Interaktion mit Banken läuft nach wie vor häufig über standardisierte Menüs – sei es in Apps, auf Webseiten oder am Telefon. Kunden wählen Optionen, klicken sich durch Untermenüs oder warten in der Warteschleife auf die passende Abteilung. Das führt zu Frustration, langen Bearbeitungszeiten und einem fragmentierten Kundenerlebnis. Die
Die Finanzbranche befindet sich in einem tiefgreifenden Wandel. Kund:innen erwarten heute digitale, personalisierte Erlebnisse, wie sie sie von Technologieunternehmen gewohnt sind. Gleichzeitig stehen Banken unter Druck: steigende Konkurrenz durch Fintechs und Neobanken, sinkende Loyalität und hohe Kosten für Neukundengewinnung. Predictive AI liefert die Antwort, indem es präzise Churn Prediction und die Next Best Product Empfehlung ermöglicht. In dieser Situation reicht klassische
Wir freuen uns, Ihnen heute einen bedeutenden strategischen Meilenstein präsentieren zu dürfen: Acceleraid ist mit einem Schlüsselbeitrag im aktuellen Standardwerk "Customer Intelligence" des renommierten Springer Gabler Verlages vertreten. Diese Veröffentlichung ist weit mehr als eine akademische Errungenschaft – sie ist die Bestätigung unserer strategischen Führungsrolle bei der Transformation von Kundenbeziehungen durch datengetriebene Intelligenz. Von Daten zu strategischem Asset:
Wissen Sie auf den Cent genau, was es kostet, wenn ein Kunde bei Ihnen anruft, eine E-Mail schreibt oder den Kundenservice per Chat kontaktiert? Die meisten Führungskräfte im Finanzsektor schätzen diesen Aufwand – und unterschätzen ihn dabei dramatisch. Die wahre Summe versteckt sich nicht nur im Gehalt des Service-Mitarbeiters, sondern in einer Kette von Prozessen, Systemen und
Nachhaltigkeit im Finanzsektor ist kein PR-Thema mehr – sie wird zum echten Wettbewerbsfaktor. Doch viele ESG-Initiativen verpuffen, weil sie nicht dort greifen, wo sie wirklich etwas bewirken können: beim Verhalten der Kunden. Wer Nachhaltigkeit erlebbar machen will, muss dort ansetzen, wo täglich Entscheidungen getroffen werden – beim Bezahlen. Was bedeutet ESG eigentlich? ESG steht für
„Effektives Marketing verkauft sich selbst – ohne Umwege.“ – David Ogilvy Marktüberblick: Datenflut & Marketing-Herausforderung Die Menge an Kundendaten im digitalen Marketing wächst explosionsartig. Gleichzeitig kämpfen Performance-Marketer, CRM-Manager und E-Mail-Marketing-Experten mit langsamen, komplizierten Tools. Kunden erwarten personalisierte, relevante und perfekt getimte Botschaften – wer hier nicht mithält, verliert Reichweite, Conversion-Potenzial und Umsatz. Problemstellung: Warum klassische