Banken sitzen auf einer ihrer wertvollsten, aber am wenigsten ausgeschöpften Ressourcen: Transaktionsdaten. Millionen Buchungen liefern täglich Hinweise auf Konsumverhalten, Lebenssituationen, Risiken und Potenziale – aber meist in einer Form, die nicht direkt nutzbar ist. „Transaction Data Enrichment“ beschreibt den Prozess, diese Rohdaten systematisch zu veredeln: durch KI, Klassifikationsmodelle, Merchant-Mapping, Scoring und kontextuelle Daten. Dieser Beitrag
Wie intelligente KI-Agenten das Front-End von Banken revolutionieren – und warum das neue Fachbuch „Digitale Dimensionen in der Finanzbranche“ genau jetzt erscheint. Die Finanzbranche befindet sich mitten in einer entscheidenden Transformationsphase. Das bestätigt auch das neue Fachbuch „Digitale Dimensionen in der Finanzbranche“ der Frankfurt School, das Konzepte und Lösungsansätze entlang der drei Kernbereiche Intelligence, Resilience
90 Tage, die über Banking-Erfolg oder Stillstand entscheiden Im modernen Retail Banking entscheidet sich in den ersten 90 Tagen, ob ein neuer Karten- oder Kontokunde zum aktiven, profitablen Nutzer wird – oder zu einem Datensatz, der nach anfänglicher Begeisterung still und leise im Bestand verschwindet. Diese kritische Phase ist im internationalen Kartengeschäft als EMOB –
Einleitung: Warum Finanzinstitute AI nur mit Kontrolle nutzen können Im Finanzsektor steigt der Druck, Prozesse zu automatisieren, Kundenservice zu entlasten und interne Wissensarbeit effizienter zu gestalten. Gleichzeitig sind Banken und Versicherer stärker reguliert als fast jede andere Branche – von Datenschutz über KYC/AML (KYC ="Know Your Customer" – Kenne deinen Kunden; AML = "Anti-Money Laundering"
Die Kreditkartenmärkte sind in vielen Ländern weitgehend gesättigt. Zwar wächst die Anzahl ausgegebener Karten weiterhin, doch das eigentliche Wachstumspotenzial liegt längst nicht mehr in der Ausgabe neuer Karten, sondern in deren Nutzung. Für Credit-Card-Issuer entsteht der entscheidende Wettbewerbsvorteil heute nicht durch Reichweite, sondern durch Aktivität, Nutzungsfrequenz und Profitabilität pro Karte. Chief Commercial Officers und kommerzielle
In den letzten Jahren haben Banken massiv in Digitalisierung investiert. Was dabei häufig unterschätzt wird: Der größte Hebel für Personalisierung liegt bereits vor – in den eigenen Transaktionsdaten. Jede Kontobewegung, jede Kreditkartenzahlung und jede Zahlungskategorie erzählt eine Geschichte über Bedürfnisse, Lebenssituationen und finanzielle Verhaltensmuster von Kunden. Von Rohdaten zu Transaction Intelligence Transaktionsdaten sind mehr als
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