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Roboter könnten jede dritte Stelle im Investmentbanking ersetzen

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Die Wall Street ist der Inbegriff des Investmentbankings. Doch die Digitalisierung macht auch vor der Geldmaschine der Großbanken nicht Halt.
drewek/iStock/Thinkstock/Getty Images

Fintechs, Robo-Adviser, neue IT-Systeme: Banken versuchen sich an den verschiedensten Technologien, um Personalkosten zu sparen. Auch im Investmentbanking schreitet die Digitalisierung voran, zeigt eine Studie der Unternehmensberatung McKinsey.

Demnach könnten Technologien Bankern rund ein Drittel ihrer Arbeit abnehmen. Und dieser Paradigmenwechsel findet laut Prognose von McKinsey nicht in ferner Zukunft, sondern schon in wenigen Jahren statt. So genannte Kognitive Technologien könnten Aufgaben übernehmen, die bisher dem menschlichen Gehirn vorbehalten waren.

Das betreffe vor allem das Handelsgeschäft der Investmentbanken. In den Abteilungen, welche die Geschäfte durchführen, könnten die Technologien 20 bis 30 Prozent der Mitarbeiter ersetzen. „Der Trend gewinnt wirklich an Fahrt und wird die Branche in den kommenden zwei bis drei Jahren verwandeln“, wird Jared Moon, McKinsey-Partner und einer der Autoren der Studie, von der Nachrichtenagentur Bloomberg zitiert.

Ist das Back-Office der Investmentbanken überflüssig?

Im Front-Office, also bei den Verkäufern und Händlern, sieht die Studie weniger Optimierungspotenzial. McKinsey rät stattdessen, den technologischen Fortschritt vor allem im so genannten Middle-Office einzusetzen – also dort, wo Mitarbeiter die Geschäfte der Händler nachbearbeiten, Preise verifizieren sowie Gewinn-und-Verlust-Rechnungen erstellen. In diesem Bereich könnten Roboter in einigen Jahren rund ein Viertel der Arbeit erledigen. 

Noch größeres Potenzial sieht McKinsey auf operativer Ebene, wo Mitarbeiter Kundenbestätigungen versenden und Zahlungen ausführen. Dort könnte mehr als ein Drittel der Arbeit von Maschinen erledigt werden. Im Front-Office würden die Händler durch die Technik eher unterstützt. Sie könnten beispielsweise Algorithmen nutzen, um Muster in großen Datensätzen zu erkennen. Neue Technologien würden dadurch zu geringeren marginalen Kosten pro Trade führen.

philipp.habdank[at]finance-magazin.de