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
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
KI verändert Arbeit – aber nicht überall gleich Künstliche Intelligenz verändert die Arbeitswelt spürbar. In einzelnen Branchen und Tätigkeiten fallen Aufgaben weg, Rollen verschieben sich oder entstehen neu. Diese Entwicklung ist real – und sie betrifft auch den Finanzsektor. Gleichzeitig greift die verkürzte Erzählung „KI ersetzt Menschen“ im Banking zu kurz. Denn dort, wo regulatorische
Künstliche Intelligenz ist in Banken und Versicherungen längst angekommen. Chatbots, Assistenzsysteme und automatisierte Entscheidungslogiken versprechen Effizienz, Skalierung und Entlastung von Service- und Marketingteams. Gleichzeitig wächst die Skepsis – vor allem auf C-Level-Ebene. Der Grund ist selten die Technologie selbst, sondern ihre Intransparenz. Blackbox-Systeme liefern Ergebnisse, ohne nachvollziehbar zu machen, wie sie zustande kommen. Für regulierte
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