In einem Umfeld, in dem Banksysteme noch überwiegend auf historischen relationalen Datenbanken basieren und in dem die steigenden Oracle-Lizenzkosten sowie das Risiko eines Technologie-Lock-ins die IT-Abteilungen dazu drängen, Alternativen zu prüfen, bietet MongoDB als dokumentenorientierte NoSQL-Lösung einen Weg, die Gesamtkosten des Eigentums (TCO) zu senken, agiler zu werden und auf sich wandelnde Geschäftsanforderungen zu reagieren.

Dieser Artikel liefert einen strategischen Leitfaden für Entscheidungsträger im Bankenwesen (CIO/CTO, CDO, Risikocontrolling, COO). Er erläutert die Gründe für den Abschied von Oracle, das Funktionsprinzip von MongoDB, konkrete Anwendungsfälle, Limitierungen und empfohlene Architekturen. Zudem finden Sie eine 90-Tage-Roadmap für ein Pilotprojekt mit hohem ROI.

Warum man Oracle den Rücken kehren und MongoDB als Alternative in Betracht ziehen sollte

Die hohen Lizenzkosten und der von einigen traditionellen Anbietern erzwungene Vendor-Lock-in belasten das IT-Budget der Banken massiv. Regelmäßige kommerzielle Audits und die Komplexität der Verträge erhöhen das finanzielle und technische Risiko.

Der Einsatz einer skalierbaren Open-Source-Lösung wie MongoDB ermöglicht es, die TCO zu optimieren, flexible Strukturen zurückzugewinnen und die Abhängigkeit von einem einzigen Anbieter zu reduzieren.

Gesamtkosten des Eigentums (TCO) und hohe Lizenzgebühren

Banken betreiben häufig Hunderte Oracle-Server mit lizenzbasierten Gebühren pro Kern und sehr hohen jährlichen Supportkosten. Größere Versionsupgrades gehen oft mit zusätzlichen, pro Prozessor berechneten Aufwänden einher.

Die TCO umfasst nicht nur die anfänglichen Lizenzgebühren, sondern auch Wartungs-, Support- und Schulungskosten für Teams, die proprietäre und oft komplexe Funktionen beherrschen müssen.

Die teilweise oder vollständige Ablösung von Oracle durch eine modulare Open-Source-Lösung wie MongoDB bietet eine Alternative zu kernbasierten Preismodellen, mit einem Supportmodell, das sich an den tatsächlichen Bedürfnissen orientiert und einen kontrollierten Return on Investment ermöglicht.

Kommerzielle Audits und Lock-in-Risiken

Oracle-Audits, die im Finanzsektor häufig vorkommen, können rückwirkende Lizenzänderungen nach sich ziehen, die bei einem einzigen Vorfall mehrere Hunderttausend Schweizer Franken erreichen können.

Diese Audits üben permanenten Druck auf die IT-Teams aus, da sie fürchten, gegen Lizenz- und Auditklauseln eines etablierten Anbieters zu verstoßen.

Die Einführung von MongoDB mit seinem Open-Source-Engagement und einem Support durch Drittanbieter minimiert diese Risiken drastisch. Die Bank kann auf ein planbares Wartungsmodell umstellen und ihre Hosting-Optionen – On-Premise, Public-Cloud oder Private-Cloud – flexibel gestalten.

Beispiel einer Regionalbank und strukturelle Einsparungen

Eine Regionalbank mit mehreren Standorten hat einen Teil ihres internen Reporting-Modul von Oracle auf MongoDB migriert. Dabei ging es um die Konsolidierung von Kundendaten und die Berechnung von Liquiditätskennzahlen.

Das Projekt senkte die jährlichen Lizenz- und Supportkosten um 35 % und reduzierte die Komplexität der Testumgebungsverwaltung um 50 %, dank des schemalosen Ansatzes von MongoDB.

Dieses Beispiel zeigt, dass ein gezielt eingegrenzter Pilot mit klar definiertem Funktionsumfang schnell erhebliche Einsparungen und mehr technische Eigenständigkeit freisetzen kann.

Dokumentenmodell, JSON und MongoDB-Kultur

MongoDB basiert auf nativen JSON-Dokumenten, die eine flexible Schema-Struktur ermöglichen. Das erleichtert die Integration heterogener Daten und die schnelle Weiterentwicklung von Geschäftsmodellen. Entwickler können ohne aufwendige Migrationen iterieren.

Leistungsfähige Indexierung und integrierte Replikation garantieren hohe Performance und kontinuierliche Verfügbarkeit. Dieser Ansatz wandelt die Zusammenarbeit zwischen Entwicklern und Datenbankadministratoren in eine Partnerschaft mit Fokus auf Anwendungsperformance.

JSON-Dokumente für maximale Flexibilität

Jeder Datensatz ist ein JSON-Dokument, das verschachtelte Attribute, Arrays und Objekte enthalten kann. Entwickler passen das Schema bedarfsorientiert an, ohne relationale Tabellen zu definieren oder zu ändern.

Diese Flexibilität verhindert zeit- und ressourcenintensive Schema-Migrationen – ein entscheidender Vorteil in einer Branche mit stetig wachsenden regulatorischen Anforderungen. Weitere Informationen finden Sie in unserem Artikel zur Datenmodellierung.

Indexierung und verteilte Performance

MongoDB bietet einfache, zusammengesetzte, geospatiale und textuelle Indexe, die Abfragen auf beliebige Dokumentattribute beschleunigen. Die asynchrone Indexerstellung erfolgt ohne Unterbrechung des Dienstes.

Automatisches Sharding verteilt die Daten auf mehrere Knoten und ermöglicht eine lineare horizontale Skalierbarkeit, um wachsende Datenmengen und Lastspitzen abzufangen.

Lese- und Schreiboperationen profitieren von Replikation und Replica Sets, die hohe Verfügbarkeit sicherstellen und im Fehlerfall eine minimale Wiederanlaufzeit gewährleisten.

Einführung bei einem großen Finanzinstitut

Ein großes Finanzinstitut setzt MongoDB in mehreren Echtzeitanalyse- und Kunden-Scoring-Projekten ein. Die Umsetzung zeigte, dass MongoDB massive Datenströme verarbeiten kann und zugleich allen regulatorischen Anforderungen gerecht wird.

Dieser Anwendungsfall veranschaulicht, wie ein Institut den Einsatz einer NoSQL-Datenbank industrialisieren kann, um sein relationales Kernbanksystem zu ergänzen und reaktionsschnellere Mehrwertdienste anzubieten.

Er verdeutlicht auch, wie sich die Zusammenarbeit zwischen DBA und Entwicklern in Richtung DevOps entwickelt, bei der Deployments automatisiert und die Überwachung proaktiv gestaltet werden.

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Konkrete Anwendungsfälle für MongoDB im Bankwesen

MongoDB brilliert in Szenarien, die eine einheitliche Kundensicht, Echtzeitanalysen, eine nahtlose mobile und Omnichannel-Erfahrung sowie feingranulare Microservices erfordern. Diese Use Cases adressieren kritische Geschäftsanforderungen.

Scoring, Betrugserkennung und Marketing-Personalisierung profitieren vollumfänglich vom mächtigen Abfragemotor und den Streaming-Fähigkeiten der Plattform.

360-Grad-Kundensicht und Echtzeitanalysen

Durch die Zentralisierung aller Kundeninteraktionen (Transaktionen, Kommunikation, Logs) in einheitlichen Dokumenten ermöglicht MongoDB eine zugleich vollständige und aktuelle Sicht auf den Kunden.

Aggregationsabfragen auf diesen Dokumenten liefern nahezu in Echtzeit Kennzahlen zum Kundenverhalten, die unerlässlich sind, um Risikosegmente zu erkennen oder Cross-Selling-Potenziale zu identifizieren.

Der Aufbau einer kontinuierlichen Aggregations-Pipeline in Kombination mit einer Streaming-Engine erlaubt die sofortige Aktualisierung von Business-Dashboards, ohne die transaktionale Produktion zu beeinträchtigen. Mehr dazu in unserem Guide zur Data Pipeline.

Mobile, Omnichannel und Microservices

Mobile und Web-Applikationen nutzen die JSON-Dokumente direkt, um die Datentransformation zwischen Backend und Frontend zu minimieren. Kanalbezogene Microservices speichern und lesen dabei unabhängig Teile der Dokumente.

Diese entkoppelte Architektur verkürzt die Time-to-Market: Jede Produkt-Teams kann seine Microservices eigenständig ausrollen, ohne den Rest des Systems zu beeinflussen, und profitiert von kurzen Release-Zyklen. Erfahren Sie, wie Sie die Qualität einer mobilen App optimieren.

Scoring, Risiko und Betrugserkennung

Scoring- und Betrugserkennungsalgorithmen erfordern komplexe Berechnungen auf großen, oft heterogenen Datensätzen. MongoDB in Kombination mit einem verteilten Processing-Framework ermöglicht In-Memory-Berechnungen dieser Datenmengen.

Ein großer Versicherer hat in Echtzeit ein Kredit-Scoring-System auf Basis von MongoDB und Stream-Processing implementiert. Die Scores werden bei jeder Transaktion neu berechnet, was die Entscheidungsdauer um 40 % verkürzt hat. Mehr zur Integration von KI in unserem Artikel über KI und digitales Banking.

Governance, polyglotte Architektur und 90-Tage-Roadmap

Um Regulierungskonformität und Performance sicherzustellen, ist es entscheidend, Schema-Governance, Verschlüsselung und Auditierbarkeit einzurichten und MongoDB in ein polyglottes Technologie-Ökosystem einzubinden.

Eine 90-Tage-Roadmap, fokussiert auf einen geschäftskritischen Piloten, ein leichtgewichtiges Master Data Management und produktorientierte APIs, ermöglicht ein schnelles Proof of Concept und messbare ROI-KPIs.

Compliance, Sicherheit und Governance

KYC/AML-Vorgaben, die DSGVO und EBA-/FINMA-Standards erfordern Datenverschlüsselung im Ruhezustand und bei der Übertragung sowie fein abgestufte Zugriffssteuerung (RBAC). MongoDB Enterprise bietet diese Funktionen von Haus aus.

Schema-Versionierung erfolgt über Anwendungs-Migrationstools, die Änderungsnachverfolgung und Reproduzierbarkeit von Test- und Produktionsumgebungen gewährleisten.

Audit-Logs lassen sich auf CRUD-Operationen und administrative Befehle konfigurieren, um bei regulatorischen Prüfungen eine lückenlose Ereignisprotokollierung zu ermöglichen.

Polyglotte Architektur-Pattern

Ein gängiges Pattern kombiniert MongoDB für dokumentenbasierte und analytische Use Cases mit PostgreSQL oder einem anderen relationalen DBMS für komplexe Transaktionen und regulatorisches Reporting. Dieses eventgesteuerte Modell (Event-driven Architecture) sorgt für asynchrone und resiliente Verarbeitung.

90-Tage-Roadmap zur Implementierung

Tag 1–30 : Identifikation und Absteckung des Piloten (Betrugserkennung, Alerting, Scoring), Definition der geschäftlichen SLOs und Einrichtung eines leichten MDM für Kundenidentitäten. Dies entspricht der Discovery Phase.

Tag 31–60 : Entwicklung produktorientierter APIs, Integration von MongoDB und Konfiguration der Indexe, Deployment in nicht-kritischer Umgebung und erste Performance-Tests.

Tag 61–90 : Fachliche und technische Abnahme, Aufbau der Überwachung (Observability by Design), Erfassung der ROI-KPIs (Latenz, Erkennungsrate, Kosten pro Transaktion, NPS) und schrittweiser Rollout in die Produktion. Zur Vorbereitung Ihres Proof of Concept lesen Sie unseren POC-Guide KI.

Verwandeln Sie Ihre Daten in einen Wettbewerbsvorteil im Bankwesen

Die partielle oder vollständige Umstellung von einem relationalen DBMS auf MongoDB kann erhebliche Kosteneinsparungen, mehr Agilität und eine bessere Reaktionsfähigkeit auf Geschäftsanforderungen bringen – und das bei voller Einhaltung von Compliance- und Sicherheitsanforderungen.

Unser kontextbasierter Ansatz, der Open Source, modulare Architekturen und Vendor-Agnostizität in den Vordergrund stellt, hilft Ihnen, ein hybrides, widerstandsfähiges und skalierbares Ökosystem aufzubauen. Die Edana-Experten begleiten Sie von der Ist-Analyse bis zum produktiven Rollout und der Erfolgskontrolle.

Besprechen Sie Ihre Herausforderungen mit einem Edana-Experten

Seit den ersten Programmen in Maschinensprache bis zu modernen Entwicklungsumgebungen hat die IT stets danach gestrebt, technische Komplexität zu verbergen und die Geschäftslogik in den Vordergrund zu stellen. Dieser Abstraktionsdrang führte von Assemblersprachen zu Hochsprachen, weiter zu Frameworks und heute zum Low-Code.

Indem Authentifizierung, Datenmanagement, Benutzeroberfläche und APIs in visuelle Komponenten gekapselt werden, bietet Low-Code eine „höhere Ebene visueller Programmierung“. Es ist nicht bloß ein Trend, sondern die nächste große Stufe der Software-Abstraktion, die Geschwindigkeit, Governance und Zusammenarbeit bei der Anwendungsentwicklung grundlegend verändert.

Vom Assembler zum Low-Code: eine Geschichte der Abstraktion

Abstraktionsprinzipien verbergen technische Details zugunsten des Geschäftsnutzens. Low-Code führt dieses Prinzip zur Perfektion, indem es Drag-&-Drop-Programmierung visueller Komponenten ermöglicht.

Bereits im Assembler, wo jede Anweisung einem ausführbaren Byte entspricht, wurde nach einfacher Lesbarkeit und Wartbarkeit gesucht. Hochsprachen (C, Java, Python) befreiten Entwickler von manuellem Speichermanagement und Registerzuweisungen, sodass sie sich auf Algorithmen und Datenstrukturen konzentrieren konnten.

Low-Code vereint diese Abstraktion in grafischen Oberflächen: Jede vorkonfigurierte Komponente deckt Authentifizierung, Persistenz, Sicherheit und UI ab. Die Plattform orchestriert Lebenszyklen, Unit-Tests und Continuous Integration automatisch.

Über eine technische Evolution hinaus markiert Low-Code einen kulturellen Wandel: Visuelle Programmierung wird für Fachanwender zugänglich, während IT-Teams die Industrialisierung, DevOps und Sicherheit nach ihren Anforderungen steuern können.

Prinzipien der Software-Abstraktion

Abstraktion bedeutet, Geschäftslogik von der zugrundeliegenden Hardware- und Softwareverwaltung zu trennen. Indem Details zur Laufzeitumgebung (Betriebssystem, Datenbank, Netzwerk) verborgen werden, bleibt der Entwickler beim Fokus auf funktionalen Mehrwert.

Objektrelationales Mapping (ORM) war ein Vorreiter dieser Idee in Hochsprachen. Es automatisiert die Übersetzung von Geschäftsobjekten in SQL-Abfragen und gewährleistet transaktionale Konsistenz.

Jüngst haben Container und Orchestrierung (Docker, Kubernetes) die Infrastruktur-Abstraktion breit etabliert und isolierte, skalierbare Workloads mit kontinuierlichem Monitoring bereitgestellt.

Low-Code: Abstraktion bis zum Äußersten

Low-Code-Plattformen bündeln Datenmodelle, Geschäftsregeln und UI in einem einheitlichen visuellen Studio. Jede Komponente enthält Security-Best-Practices, REST-API-Patterns und automatisierte Testmechanismen.

Mit vorkonfigurierten Konnektoren (ERP, CRM, SSO) verkürzen sie die Prototyp-Phase drastisch. Entwickler setzen Bauklötze zusammen, deployen per Klick und nutzen eine Infrastruktur als SaaS oder On-Premise, je nach Souveränitäts- und Compliance-Anforderungen.

Dieser Abstraktionsgrad bringt allerdings Beschränkungen bei der Individualisierung und Abhängigkeiten von Plattform-Updates mit sich. Deshalb sind strenge Governance-Richtlinien und eine langfristig abgestimmte Technologieauswahl essenziell.

Ein neues Level visueller Programmierung

Low-Code ersetzt nicht den Code, sondern ergänzt ihn: Es bietet eine hochgradige visuelle Oberfläche und ermöglicht bei Bedarf individuelle Code-Erweiterungen für Spezialfälle.

In einem modularen Ökosystem kombiniert man Open-Source-Bausteine, maßgeschneiderte Microservices und Low-Code-Plattformen. Diese hybride Strategie minimiert Vendor Lock-in und sichert mittelfristige Skalierbarkeit.

Jede visuelle Abstraktion beruht auf einer Metadaten-Ebene, die CI/CD, Testgenerierung und automatische Dokumentation speist – für Nachvollziehbarkeit und Wartbarkeit des Softwaresystems.

Beispiel: Prototyping eines Logistik-Tracking-Tools

Ein mittelständisches Logistikunternehmen implementierte innerhalb von drei Wochen ein kollaboratives Tracking-Tool mit automatisierten Benachrichtigungen. Low-Code-Komponenten ermöglichten die Integration eines SSO-Konnektors ins Intranet und einer relationalen SQL-Datenbank, ohne interne IT-Kapazitäten zu binden.

Das Ergebnis: 80 % weniger Prototyping-Zeit, DSGVO-Konformität und nahtlose Anbindung an das bestehende ERP-System.

Auswirkungen der Low-Code-Abstraktion auf Entwicklungsgrundlagen

Gartner prognostiziert bis zu zehnfache Beschleunigung der Entwicklungszyklen. Wartbarkeit hängt von strikter Steuerung der Citizen-Developer-Beiträge ab, um technische Schulden zu vermeiden.

Vorkonfigurierte Umgebungen und intuitive Lernkurven ermöglichen Fachabteilungen, in wenigen Tagen betriebsreife Anwendungen zu erstellen. Laut Gartner beschleunigt Low-Code die Entwicklung um den Faktor zehn gegenüber klassischen Frameworks.

Doch schnelle Ergebnisse können zugrundeliegende Komplexitäten verschleiern: Ohne Governance entstehen Shadow-IT-Insellösungen, technische Schulden steigen und Sicherheitsrisiken nehmen zu.

Geschwindigkeit und beschleunigte Auslieferung

Low-Code bietet einen Katalog einsatzfertiger Templates und Workflows. Wiederkehrender Code (CRUD, Formulare, Reports) entfällt, und Unit- sowie Integrationstests laufen automatisiert.

Native CI/CD-Pipelines ermöglichen Deployment in Staging und Produktion per Klick mit Instant-Rollback. Diese Agilität eignet sich besonders für iterative Projekte und Proof-of-Concepts mit hohem ROI.

Der Zeitgewinn entlastet die IT, sodass sie sich auf Architektur, Cybersicherheit und fortgeschrittene Automatisierung konzentrieren kann.

Wartbarkeit und Governance technischer Schulden

Die einfache Anwendung führt zu einer Flut ad-hoc-Anwendungen. Ohne zentrales Repository können Änderungen oder Fehlerwellen ganze Landschaften beeinträchtigen.

Ein Low-Code-Governance-Rahmen definiert Naming-Conventions, Versionierung und Testrichtlinien. Prozessdokumentation und regelmäßige Komponenten-Reviews sichern Qualität und Langlebigkeit.

Automatisierte Überwachung von Konnektor-Obsoleszenz und Abhängigkeiten ermöglicht rechtzeitige Plattformmigrationen und minimiert Lock-in-Risiken.

Rollen und Beteiligte

Der Abstraktionsgrad bestimmt die Akteure: Citizen Developer beschleunigen Prototyping, Business Analysts formalisieren Funktionalität, und die IT-Teams gewährleisten Sicherheit und Integration.

Diese bereichsübergreifende Zusammenarbeit stärkt die Abstimmung zwischen Fachbedarf und technischer Lösung. Co-Creation-Workshops (Design Thinking) integrieren alle Profile, steigern Akzeptanz und reduzieren Iterationen.

Die Industrialisierung stützt sich auf gemeinsame Pipelines, in denen jede Phase (Entwicklung, Test, Abnahme) mit fachlichen KPIs und Qualitätsmetriken versehen ist.

Beispiel: Optimierung des Rechnungswesens

Ein Finanzdienstleister implementierte eine Business Process Automation (BPA)-Plattform zur Automatisierung des mehrstufigen Rechnungsprozesses. BPMN ermöglichte die Modellierung von Freigabe-Cascades, automatische Mahnläufe und die Erstellung regulatorischer Reports.

Ergebnis: 60 % kürzere Rechnungszyklen und Echtzeit-KPIs ohne individuellen Entwicklungsaufwand.

Drei konzeptionelle Paradigmen im Low-Code

Low-Code-Plattformen basieren auf drei Paradigmen, die jeweils unterschiedliche Anforderungen adressieren. Die Wahl bestimmt Geschwindigkeit, Flexibilität und Industrialisierung.

Je nach Projektart und Beteiligtenprofil wählt man UI-Driven, Business Process Automation oder Data-Model-Ansatz. Jede Kategorie bietet ein Kompromiss zwischen Einfachheit, Governance und Erweiterbarkeit. Mehr dazu in unserem Artikel Low-Code vs. No-Code: Quick Wins, Limits und Lösungsansätze.

Ansatz Citizen Developer / UI-Driven

Dieser fachorientierte Ansatz stellt ein grafisches Drag-&-Drop-Studio für UI-Design und Navigationslogik bereit. Komponenten enthalten Eingabekontrollen, Validierungsregeln und Report-Generatoren.

Fachabteilungen erstellen interaktive Prototypen in Stunden, testen sie bei Endanwendern und validieren die Funktionalität, bevor sie die IT für Skalierung hinzuziehen.

Ideal für Intranet-Apps oder Support-Tools – schnell und simpel, jedoch mit eingeschränkter Individualisierung.

Business Process Automation (BPA)

BPA-Plattformen nutzen BPMN zur Modellierung von Geschäftsprozessen. Sie überbrücken Analyse und Ausführung, bieten Hyperautomation und Process Mining.

Jedes BPMN-Diagramm ist ausführbar, mit vorgefertigten Konnektoren für menschliche Tasks, Webservices und Skripte. Fokus liegt auf Nachvollziehbarkeit, Dokumentation und kontinuierlicher Optimierung.

Perfekt für Organisationen, die Workflows industrialisieren, Betriebskosten senken und Prozess-Insights aus Logdaten gewinnen wollen.

Data-Model-Ansatz

Für IT-Teams kombiniert diese Kategorie ein Datenmodell-Editor, einen REST-Service-Generator und eine CI/CD-Pipeline, die TypeScript-, Java- oder .NET-Code ausrollt.

Entwickler behalten volle Kontrolle über Datenstrukturen, Security und API-Anpassungen, profitieren aber dennoch von der Low-Code-Beschleunigung.

Optimal für hochvolumige Projekte mit hoher Industrialisierungsintensität, automatisierten Tests, Monitoring und strikten Sicherheitsrichtlinien.

Beispiel: Industrialisierung einer Qualitäts-Tracking-App

Ein Industrieunternehmen wählte den Data-Model-Ansatz für ein Qualitäts-Tracking-System. Entwickler modellierten Daten, erstellten sichere APIs und deployed die Lösung automatisiert in einer Private Cloud.

Ergebnis: 40 % weniger Produktionsvorfälle und Echtzeit-Reporting bei gleichzeitiger Möglichkeit, Open-Source-Erweiterungen zu integrieren.

Strategische Herausforderungen im Low-Code

Die Paradigmenwahl muss Digitalisierungsmaturität und interne Kompetenzen widerspiegeln. Abhängigkeiten und Skalierbarkeit erfordern eine Exit- und Governance-Strategie.

Jede Low-Code-Plattform verlangt einen Kompromiss zwischen Geschwindigkeit und Autonomie, Kosten und Flexibilität. Die Entscheidung basiert auf Use-Cases, Datenvolumen und interner Change-Capability. Low-Code-Lösungen sollten Export-Mechanismen und Migrationspfade zu Open-Source-Frameworks bieten, falls Verträge enden oder Strategien wechseln.

Paradigmenwahl nach Digitalisierungsmaturität

Organisationen in der Erkundungsphase setzen auf UI-Driven für interne Prototypen. Mit wachsender Reife bringen BPA oder Data-Model Industrialisierung und Offenheit.

Ein Digital-Reifegrad-Audit kartiert Skills, Prozesse und Prioritäten und aligniert die Low-Code-Plattform mit der IT-Roadmap und den Business-Ambitionen.

So entsteht ein messbarer ROI und eine schrittweise Kompetenzsteigerung im Team.

Risiken: Lock-in und Skalierbarkeitsgrenzen

Proprietäre Plattformen bergen Vendor Lock-in, wenn exklusive Konnektoren und Komponenten dominieren. Lizenz- und Upgrade-Kosten können langfristig prohibitiver Natur sein.

Deshalb müssen Low-Code-Lösungen Export-Features und Migrationspfade zu Open-Source-Frameworks bieten.

Darüber hinaus erfordern Daten-Governance und Compliance (DSGVO, ISO 27001) detaillierte Nachvollziehbarkeit von Datenflüssen und Zugriffsrechten.

Chancen: Time-to-Market und Zusammenarbeit

Low-Code verkürzt signifikant die Time-to-Market, erlaubt schnelles Testen neuer Angebote und Features. Interdisziplinäre Workshops bringen Fachbereiche und IT näher und fördern kontinuierliche Innovation.

Dieser Ansatz baut Silos ab, stärkt Citizen Developers und erhöht die Akzeptanz bei Endanwendern – entscheidend für nachhaltige Adoption.

Mit Sicherheit, Barrierefreiheit und Performance von Anfang an wird Low-Code zum strategischen Hebel der digitalen Transformation.

Auf dem Weg zu einer neuen Ära augmentierter Entwicklung

Low-Code verdrängt klassische Entwicklung nicht, sondern definiert sie neu: durch nie gekannte visuelle Abstraktion. Es beschleunigt Umsetzungen, erfordert aber strukturierte Governance, paradigmengerechte Auswahl und Exit-Strategien gegen Vendor Lock-in.

Reife Organisationen vereinen Citizen Developers, Business Analysts und IT-Teams in gemeinsamen DevOps-Pipelines, kombiniert mit Modularität, Open Source und CI/CD.

Unser Team aus Open-Source- und Agile-Experten unterstützt Sie bei der Erarbeitung der optimalen Low-Code-Strategie – abgestimmt auf Ihre Digitalreife, Geschäftsziele sowie Sicherheits- und Performanceanforderungen.

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Besprechen Sie Ihre Herausforderungen mit einem Edana-Experten

In einem Umfeld, in dem die Datenmengen stetig wachsen, tun sich viele Organisationen schwer damit, dieses Volumen in strategische Vorteile umzuwandeln. Getrennte Systeme, fragmentierte Prozesse und mangelnde Gesamtübersicht schmälern die Innovationsfähigkeit und bremsen Entscheidungsprozesse.

Eine moderne Datenplattform bietet einen technischen und kulturellen Rahmen, um diese Vermögenswerte zu konsolidieren, zu steuern und nutzbar zu machen. Sie dient als Basis, um den Informationszugang zu demokratisieren und bereichsübergreifende Anwendungsfälle zu realisieren. Dieser Artikel erläutert die zentralen Schritte zum Entwurf dieser essenziellen Infrastruktur, zur Etablierung einer datengetriebenen Kultur, zur Generierung konkreter Mehrwerte und zur Vorbereitung auf Künstliche Intelligenz.

Definition einer modernen Datenplattform

Eine Datenplattform bündelt die Erfassung, Konsolidierung und Governance von Informationen aus unterschiedlichen Systemen. Sie gewährleistet die Qualität, Nachvollziehbarkeit und Sicherheit, die für ein zuverlässiges und skalierbares Daten-Ökosystem unerlässlich sind.

Kanalübergreifende Konsolidierung und Ingestion

Die erste Aufgabe einer Plattform besteht darin, Daten aus verschiedenen Quellen zu sammeln: ERP, CRM, IoT-Sensoren, externe Partner oder Fachanwendungen. Die Datenaufnahme kann zeitgesteuert (Batch) oder in Echtzeit (Streaming) erfolgen, je nach Anforderungen an Analytik und Alerting. Ein hybrider Ansatz sorgt für Reaktionsfähigkeit im operativen Betrieb und Robustheit für historische Berichte.

Die Konsolidierung beinhaltet das Ablegen der Daten in einer dedizierten Zone, häufig einem Data Lake oder einem Cloud Data Warehouse, wo sie strukturiert und historisiert werden. Dieser Schritt verhindert Formatbrüche und normiert die Informationen vor der weiteren Verarbeitung. Ein Data Catalog dokumentiert Herkunft, Frequenz und Kontext der Datensätze.

Ein Finanzdienstleister implementierte einen Kafka-Datenstrom, um Transaktionsdaten und Marktindikatoren simultan zu erfassen. Diese Lösung zeigte, dass eine zentralisierte Erfassung kombiniert mit einer skalierbaren Architektur die Verfügbarkeit regulatorischer Berichte von mehreren Tagen auf wenige Stunden verkürzen kann.

Governance und Qualitätsvalidierung

Im Zentrum der Plattform steht die Governance, die Datenschutzrichtlinien, Transformationsregeln und Qualitätskennzahlen definiert. Data Lineage-Prozesse dokumentieren jeden Schritt im Lebenszyklus einer Information – vom Quellsystem bis zur finalen Nutzung. Diese Nachvollziehbarkeit ist entscheidend, um regulatorischen Anforderungen gerecht zu werden und im Störfall schnell Datenintegrität wiederherzustellen.

Qualitätsmetriken wie Vollständigkeit, Konsistenz und Aktualität werden bei jedem Ingestionszyklus automatisch berechnet. Monitoring-Dashboards alarmieren bei Abweichungen und gewährleisten zügige Gegenmaßnahmen. Ein gemeinsames Glossar der Geschäftsbegriffe verhindert Missverständnisse und Dubletten.

Die Governance-Struktur sollte eine dedizierte Einheit (Data Office) und die Fachbereiche einbinden. Gemeinsam priorisieren sie kritische Datensätze und überwachen Reinigungs- oder Korrekturprojekte. Eine gute Steuerung minimiert das Risiko, fehlerhafte Daten in strategischen Analysen zu verwenden.

Interoperabilität und Zugriffskontrolle

Eine offene Plattform basiert auf API-Standards und Protokollen wie REST, GraphQL oder gRPC, um Daten sicher bereitzustellen. Interoperabilität erleichtert die Anbindung von Webservices, Notebooks für Data Scientists und Drittanbieter-KI-Lösungen. Ein Microservices-Ansatz ermöglicht die unabhängige Weiterentwicklung einzelner Komponenten, ohne das Gesamtsystem zu beeinträchtigen.

Die Zugriffskontrolle stützt sich auf zentrale Authentifizierung (OAuth2, LDAP) und rollenbasierte Zugriffsrichtlinien (RBAC). Jeder Benutzer oder jede Anwendung erhält nur Zugriff auf autorisierte Datensätze, was die Sicherheit erhöht und Datenschutzvorgaben einhält. Aktivitätsprotokolle gewährleisten die Nachvollziehbarkeit aller Anfragen.

Eine datengetriebene Kultur etablieren

Der Erfolg einer Plattform hängt nicht nur von der Technologie ab, sondern vor allem von der Akzeptanz und dem Kompetenzaufbau der Teams. Eine datengetriebene Kultur basiert auf einer gemeinsamen Sprache, standardisierten Prozessen und kollaborativer Governance.

Förderung der Data Literacy

Data Literacy bezeichnet die Fähigkeit jedes Mitarbeiters, Daten zu verstehen, zu interpretieren und anzuwenden. Diese Kompetenz wird durch maßgeschneiderte Schulungen, praktische Workshops und interne Lernressourcen entwickelt. Ziel ist es, Autonomie zu fördern und neue Silos zu vermeiden.

Fortlaufende Trainingsprogramme, die E-Learning-Module und Präsenzveranstaltungen kombinieren, adressieren die spezifischen Bedürfnisse von Fach- und Technikprofilen. Data Champions als interne Multiplikatoren begleiten vor Ort und erleichtern die Tool-Akzeptanz.

Abstimmung zwischen Fachabteilung und IT

Eine gemeinsame Sprache wird durch ein geteiltes Glossar geschaffen, in dem jedes Fachkonzept (Kunde, Auftrag, Produkt) präzise definiert ist. Diese Konsistenz wird in einem Data Dictionary der Plattform abgebildet. Co-Design-Workshops bringen regelmäßig Fachverantwortliche und Datenarchitekten zusammen, um Definitionen zu validieren.

Die Einführung einer Schichtenarchitektur, bei der die Fachsemantik von der Rohschicht getrennt ist, erleichtert Weiterentwicklungen. Transformationen und Aggregationen werden in logischen Views dokumentiert, die auch nicht-technische Anwender direkt nutzen können.

Kollaborative Governance und agile Rituale

Kollaborative Governance basiert auf gemischten Gremien, in denen IT-Leitung, Data Owners und Fachvertreter gemeinsam Prioritäten setzen, Pipelines anpassen und Qualitätskennzahlen verfolgen.

Agile Rituale wie monatliche „Data Reviews“ ermöglichen es, Prioritäten neu zu bewerten und Best Practices auszutauschen. Datenanforderungen werden über ein gemeinsames Backlog gesteuert, das Transparenz über den Stand jedes Projekts bietet.

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Bereichsübergreifende Anwendungsfälle schaffen

Jenseits der Konzepte zeigt sich der Nutzen einer Plattform an den realen Mehrwerten. Sie verkürzt Time-to-Market, steigert die operative Effizienz und fördert bereichsübergreifende Innovation.

Single Customer View für Services

Die Single Customer View (SCV) fasst alle Interaktionen eines Kunden mit dem Unternehmen kanalübergreifend zusammen. Diese einheitliche Sicht ermöglicht personalisierte Erfahrungen, bedarfsorientierte Angebote und zuverlässigere Marketingkampagnen.

Ein Digitalteam kann automatisierte Szenarien einsetzen, um basierend auf Historie und Profil individuelle Angebote auszuliefern. Die Bearbeitungszeit sinkt von Tagen auf wenige Minuten dank nahezu Echtzeitanalyse.

Ein E-Commerce-Anbieter belegte, dass eine SCV-Plattform in der Cloud die Abwanderungsrate um 25 % senkte und die Markteinführung neuer Kampagnen um 40 % beschleunigte.

Daten und KI verbinden

Leistungsfähige KI basiert auf zuverlässigen, gut strukturierten und zugänglichen Daten. Die Datenplattform schafft die nötige Basis, um robuste Modelle in großem Maßstab einzusetzen.

Qualität der KI-Datensätze sicherstellen

KI-Projekte erfordern gelabelte, konsistente und ausgewogene Datensätze. Die Plattform stellt Workflows für Vorbereitung, Reinigung und Annotation bereit. Automatisierte Feature-Engineering-Pipelines extrahieren relevante Variablen für die Modelle.

Datenarchitekturen für Machine Learning und Deep Learning

Die Architektur muss Rohdaten-, Vorbereitungs- und Produktionszonen klar trennen. Staging-Bereiche orchestrieren Trainingszyklen, während ein Data Warehouse analytische Abfragen zur Performancemessung bedient.

MLOps-Frameworks (TensorFlow Extended, MLflow) integrieren sich in die Plattform und automatisieren Modell-Deployment, Monitoring und Updates. Scoring-APIs stellen die Vorhersagen den Fachanwendungen bereit.

Zugang demokratisieren und Industrial Recipes fördern

Die Bereitstellung kollaborativer Umgebungen (Notebooks, Sandboxen) und Self-Service-APIs ermutigt Data Scientists und Fachingenieure, neue Algorithmen zu entwickeln und zu testen.

Projektvorlagen und Model-Kataloge erleichtern die Wiederverwendung bewährter Methoden und beschleunigen die Industrialisation. Genehmigungsprozesse sind integriert, um Compliance und Sicherheit zu gewährleisten.

Nutzen Sie das Potenzial Ihrer Daten

Die Implementierung einer modernen Datenplattform, einer gemeinsamen Kultur und konkreter Use Cases verwandelt Daten in einen Hebel für Innovation und Wettbewerbsfähigkeit. Sie bildet die solide Basis für KI und Advanced Analytics.

Egal, ob Sie Entscheidungen absichern, Prozesse optimieren oder neue Services entwickeln möchten – dieser integrative Ansatz passt sich jedem Kontext an. Unsere Expert:innen beraten Sie gerne bei Konzeption, Implementierung und Adoption Ihrer datengetriebenen Strategie.

Besprechen Sie Ihre Herausforderungen mit einem Edana-Experten

Web3 ist kein bloßes Buzzword mehr, sondern markiert den Beginn einer radikalen Transformation des Bankensektors. Traditionelle Institute stehen heute an einer Weggabelung: sie müssen diese Revolution antizipieren oder riskieren, rasch von agileren Akteuren überholt zu werden.

Angesichts des Aufstiegs der Tokenisierung, des Wachstums der dezentralen Finanzwirtschaft und der hohen Erwartungen netzaffiner Generationen muss jede Bank ihren Grad an Vorbereitung genau bewerten. In diesem Artikel werden sieben konkrete Hebel vorgestellt, mit denen Sie bereits jetzt von Web3 profitieren und gleichzeitig eine nachhaltige Strategie aufbauen können. Er richtet sich an IT-Abteilungen, Fachbereiche und die Geschäftsleitung, die diese Veränderung in einen dauerhaften Wettbewerbsvorteil verwandeln wollen.

Das strategische Timing des Web3 nutzen

Web3 steht kurz vor einem Wendepunkt, an dem Experimente in eine breit angelegte Adoption übergehen. Banken, die in Kryptowährungen, Distributed-Ledger-Technologie (DLT) und Tokenisierung investiert haben, werden an der Spitze der nächsten Wachstumswelle stehen.

Den technologischen Umbruch antizipieren

Während Blockchain-Infrastrukturen ihren Reifegrad von experimentell zu ausgereift steigern, wird Zeit zum kritischen Faktor. Banken müssen bereits heute die vielversprechendsten Anwendungsfälle identifizieren, um das Zeitfenster nicht zu verpassen.

Verzögerungen bedeuten einen Wettbewerb um den Aufbau eines robusten technischen Fundaments unter hohem Konkurrenzdruck. Dabei ist die Skalierbarkeit und Resilienz der DLT-Plattformen zu bewerten, um eine unterbrechungsfreie Weiterentwicklung sicherzustellen.

Web3-Kompetenzen intern aufbauen

Es ist unerlässlich, Fachkräfte einzustellen oder weiterzubilden, die kryptografische, regulatorische und wirtschaftliche Fragestellungen verstehen. IT-Teams müssen die Grundlagen von Smart Contracts, Wallets und Asset-Tokenisierung beherrschen, bevor die Kundennachfrage exponentiell ansteigt.

Gleichzeitig erleichtert die Sensibilisierung der Fachbereiche für diese neuen Technologien die Abstimmung zwischen strategischer Vision und operativer Umsetzung und verhindert die Entstehung von Silos, die Innovationen ausbremsen.

Vorhandene Architektur bewerten und modernisieren

Eine starre oder stark zentralisierte Architektur kann mit der verteilten Natur von Web3 unvereinbar sein. Daher ist es entscheidend, die Modularität und Offenheit des aktuellen IT-Ökosystems zu analysieren.

Die Banken sollten Brücken zwischen ihren Core-Banking-Systemen und öffentlichen oder privaten Blockchain-Netzwerken vorsehen. Eine hybride Vorgehensweise mit Open-Source-Bausteinen und individuellem Development hilft, Vendor Lock-in zu vermeiden und eine kontrollierte Skalierbarkeit zu gewährleisten.

Das Bankangebot mit Krypto und DLT modernisieren

Die sofortige Integration umfassender Krypto-Services und automatisierter interner Prozesse ist ein erster Differenzierungshebel. DLT ermöglicht Kostensenkungen in der IT und steigert gleichzeitig Transparenz und Sicherheit der Transaktionen.

Umfassende Krypto-Services

Sichere digitale Wallets, Verwahrung von Assets, Staking und Trading werden zu Standard-Bankdienstleistungen. Die Bereitstellung einer einheitlichen Plattform, auf der Kunden Kryptowährungen kaufen, verwahren, verleihen oder verkaufen können, vereinfacht das Erlebnis und gewinnt neue Kundengruppen.

Die automatisierte Steuerverwaltung durch Integration von Smart Contracts sorgt für native Compliance und reduziert das Risiko von Fehlern und Bußgeldern. Diese steuerliche Transparenz schafft Vertrauen bei Regulatoren und Kunden.

Beispiel: Eine E-Commerce-Plattform hat einen Custody-Krypto-Service etabliert. Das Projekt zeigte, dass eine Institution eine zugleich sichere und benutzerfreundliche Erfahrung bieten und durch On-Chain-Transparenz regulatorische Haftung stärken kann.

Effizienzsteigerung intern mittels DLT

Private oder Konsortium-Blockchains erleichtern die Automatisierung von Geschäftsprozessen wie Zahlungsabwicklung, Kontenabstimmung und Dokumentenmanagement. Die Automatisierung der Geschäftsprozesse eliminiert manuelle Aufgaben und mehrfache Freigabezyklen.

Weniger manuelle Eingriffe führen zu erheblichen Einsparungen im Backoffice und erhöhen die operative Reaktionsfähigkeit, was Fehler minimiert und die Kundenzufriedenheit steigert.

Tokenisierung finanzieller Assets

Die Möglichkeit, reale Vermögenswerte (Anleihen, Wertpapiere, Fondsanteile) in Tokens zu fragmentieren, eröffnet einem breiteren Investorenkreis Zugang. Finanzielle und geografische Barrieren fallen, neue Ertragsquellen entstehen.

Tokenisierung vereinfacht zudem den Emissionsprozess, indem Smart Contracts Compliance und Distribution automatisieren. Ausgabe- und Verwaltungskosten werden dadurch drastisch reduziert.

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Entstehende Anwendungen antizipieren: NFTs, Metaversum und regenerative Finanzen

Die Verwahrung von NFTs, die Präsenz im Metaversum und regenerative Finanzierungsmodelle (ReFi) bieten sofortige Handlungsspielräume, um Generation Z und Alpha anzusprechen. Diese neuen Welten ermöglichen eine bereicherte Kundenbeziehung und sind auf nachhaltige Werte ausgerichtet.

Verwahrung von NFTs

Ein sicherer Custody-Service für Non-Fungible Tokens trifft auf steigende Nachfrage seitens Profis und Sammlern. Banken können so vom Wachstum des Marktes für digitale Unique Assets profitieren.

Eine dedizierte Benutzeroberfläche in Kombination mit Versicherungsgarantien stärkt das Vertrauen und positioniert die Bank als Referenzakteur in diesem innovativen Segment.

Beispiel: Eine Institution entwickelte einen digitalen Tresor für NFTs, der vollständige Transaktionsnachvollziehbarkeit gewährleistet. Die Initiative bewies, dass Banken als vertrauenswürdiger Wächter in der künstlerischen und kulturellen On-Chain-Welt agieren können.

Präsenz im Metaversum

Virtuelle Räume bieten neue Kontaktpunkte, um junge Generationen zu erreichen. Fintechs und Banken können dort Konferenzen, Investment-Simulationen oder interaktive Events ohne geografische Einschränkungen veranstalten.

Regenerative Finanzwirtschaft (ReFi)

Die Tokenisierung von CO₂-Kompensationseinheiten oder nachhaltigen Projekten ermöglicht es Kunden, direkt an nachprüfbaren ESG-Initiativen on-chain teilzunehmen. Jede Transaktion garantiert eine unveränderbare Nachverfolgbarkeit der Umweltverpflichtungen.

Finanzprodukte auf Blockchain-Basis, die positive Umweltwirkung erzielen, stärken die Glaubwürdigkeit der Nachhaltigkeitsstrategie der Bank und schaffen neue Anreize für verantwortungsbewusste Investoren.

Kundenbindung stärken und ein hybrides Finanzökosystem aufbauen

Blockchain-basierte Loyalitätsprogramme und die Vorbereitung auf eine Multi-Chain-Zukunft festigen das Innovationsimage und die langfristige Resilienz. Proaktive Regulierungshandhabung und technologische Partnerschaften sichern den Fortbestand dieser Transformation.

Blockchain-basierte Loyalitätsprogramme

Punkteprogramme, die in auf verschiedenen Plattformen handelbare Tokens umgewandelt werden, bereichern das Kundenerlebnis. Die Nachverfolgbarkeit ermöglicht die Überprüfung von Herkunft und Verwendung der Prämien, was Transparenz und Personalisierung erhöht.

Exklusive Vorteile wie Vorabzugang zu neuen Produkten können als Privilege-NFTs realisiert werden und steigern Engagement und Kundenbindung.

Beispiel: Eine Bankgenossenschaft führte ein Belohnungsprogramm auf Basis von ERC-20-Tokens ein. Die Lösung erzielte eine 30 % höhere Einlösung der Prämien im Vergleich zu einem klassischen System und bot volle Transparenz über die Customer Journey.

Ein Multi-Chain-Ökosystem gestalten

Für eine Zukunft, in der Werte über mehrere Blockchains transferiert werden, müssen Inter-Netzwerk-Brücken (Bridges) und Interoperabilitätsstandards implementiert werden. Banken müssen dabei den nahtlosen Transfer und die Datenkonsistenz sicherstellen.

Dieser hybride Ansatz, der öffentliche und private Netzwerke kombiniert, bietet Flexibilität und Sicherheit und vermeidet Abhängigkeiten von einzelnen Technologien oder Anbietern.

Regulierung und technologische Partnerschaften managen

Die Einführung des europäischen MiCA-Rahmens und spezifische Regulierungen in der Schweiz verlangen, dass Banken Compliance bereits im Design ihrer Web3-Services verankern. Smart Contracts müssen native KYC/AML-Mechanismen enthalten, um regulatorische Anforderungen zu erfüllen.

Die Zusammenarbeit mit Blockchain-Konsortien, spezialisierten Fintechs und Open-Source-Anbietern sichert Zugang zu Best Practices und eine schnelle Anpassung an gesetzliche Neuerungen.

Ihre Web3-Transformation in einen Wettbewerbsvorteil verwandeln

Web3 bietet eine einmalige Gelegenheit, neue Ertragsquellen zu erschließen, interne Abläufe zu modernisieren und das nachhaltige Engagement Ihrer Institution glaubwürdig zu untermauern. Die sieben vorgestellten Hebel ermöglichen sofortiges Handeln und bereiten gleichzeitig ein hybrides, sicheres und skalierbares Finanzökosystem vor.

Egal auf welchem Reifegrad Sie sich befinden: Sie sind in dieser Transformation nicht allein. Unsere Expert:innen unterstützen Sie bei der Identifizierung prioritärer Anwendungsfälle, dem Aufbau modularer Architekturen und der proaktiven Regulierungshandhabung. Starten Sie noch heute Ihre Web3-Strategie und seien Sie bereit, das Wachstum von morgen zu sichern.

Besprechen Sie Ihre Herausforderungen mit einem Edana-Experten

Im Zeitalter der beschleunigten Digitalisierung revolutioniert das Modell Banking as a Service (BaaS) die Art und Weise, wie Banken agieren und mit ihren Kunden interagieren. Indem sie ihre bankenseitige Infrastruktur über White-Label-APIs öffnen, verwandeln sich Finanzinstitute in Technologieplattformen, die dort Finanzdienstleistungen bereitstellen, wo Bedarf besteht.

Dieser Wandel markiert den Übergang von einem produktzentrierten Ansatz hin zu einer Strategie, die auf Benutzererfahrung und sektorübergreifender Zusammenarbeit basiert. Für IT- und Fachentscheider ist das Verständnis dieses Paradigmas essenziell, um die Chancen der integrierten Finanzdienstleistung zu nutzen und im sich wandelnden Ökosystem wettbewerbsfähig zu bleiben.

Definition und Funktionsweise von Banking as a Service

BaaS bedeutet, Bankdienstleistungen (Konten, Zahlungen, Karten, Kredite) über APIs ohne sichtbares Branding bereitzustellen. Diese White-Label-Infrastruktur ermöglicht es nicht-banklichen Akteuren, Finanzservices direkt in ihre Angebote zu integrieren.

White-Label-Architektur und APIs

Das Herzstück von BaaS ist eine robuste, modulare digitale Bankplattform, die von einem zugelassenen Institut gehostet und gewartet wird. Sie stellt REST- oder SOAP-Endpoints zur Verfügung, die die Integration von Finanzdienstleistungen vereinfachen, und erfüllt dabei höchste Sicherheits- und Compliance-Standards.

Jede API ist skalierbar und interoperabel konzipiert: Onboarding/KYC, Kontoeröffnung, Verwaltung elektronischer Wallets, Auslösung und Autorisierung von Zahlungen oder Karten, Transaktionsüberwachung in Echtzeit. Sämtliche Datenströme werden verschlüsselt und via OAuth2 oder Zertifikaten authentifiziert, um Vertraulichkeit und Integrität zu gewährleisten.

Eine klare API-Governance und gut dokumentierte Servicekataloge erleichtern den Entwicklerteams die Nutzung. Banken setzen häufig auf Developer-Portale mit Sandbox-Umgebungen, technischen Guides und dediziertem Support, um die Implementierung zu beschleunigen und Reibungsverluste zu minimieren.

Integration durch nicht-bankliche Akteure

BaaS ebnet den Weg für integrierte Finanzdienstleistungen, bei denen Einzelhändler, SaaS-Plattformen, Versorgungsunternehmen oder Mobilitätsanbieter Finanzservices ohne eigene Banklizenz anbieten. Diese Partner agieren als Frontend-Vermittler, erweitern ihren Mehrwert und binden Nutzer durch kontextualisierte, personalisierte Finanzangebote.

Beispielsweise kann ein E-Commerce-Anbieter auf seiner Produktseite Ratenfinanzierungen anbieten oder ein elektronisches Wallet in sein Kundenbindungsprogramm integrieren.

Der BaaS-Ansatz fördert die Verteilung von Finanzprodukten über unkonventionelle Kanäle, erweitert die Reichweite der Banken und stärkt die Kundenbindung durch nahtlose, konsistente Nutzererlebnisse – ohne Brüche zwischen Partnerplattform und zugrunde liegendem Bankensystem.

Warum BaaS für traditionelle Banken attraktiv ist

Im Wettbewerb mit Neobanken und Big Techs erkennen traditionelle Institute im BaaS eine Chance, ihre Systeme zu modernisieren und gleichzeitig neue Erlösquellen zu erschließen. Das Modell reduziert drastisch die Kundengewinnungskosten und erschließt über Partnerschaften neue Märkte.

Reduzierung der Kundengewinnungskosten

Die Kosten für die Akquisition eines Kunden über einen BaaS-Kanal sinken oft von 100–200 USD auf 5–35 USD, da die Bewerbung der Finanzdienstleistungen auf etablierten und vertrauten Marken aufbaut. Die Banken können zielgerichtete Angebote einführen, ohne alle Marketing- und Technologiekosten selbst zu tragen.

Die Partner übernehmen Kommunikation, Kundenservice und Vertrieb, während sich die Bank auf Serviceoptimierung und operative Steuerung konzentriert. Diese Arbeitsteilung verkürzt die Time-to-Market und verbessert den ROI digitaler Projekte.

Langfristig trägt BaaS zu einer höheren Profitabilität im Bankensektor bei, selbst bei Transaktionen mit geringem Einzelwert, indem Investitionen im Frontend minimiert und die durch das Ökosystem generierten Volumina genutzt werden.

Innovationsbeschleunigung trotz Altsystemen

Traditionelle Institute stoßen oft an die Grenzen ihrer starren Kernbanksysteme, was neue Funktionserweiterungen verzögert. BaaS fungiert als Abstraktionsschicht, die das Altsystem schützt und gleichzeitig Raum für agile Experimente schafft.

IT-Teams können neue APIs implementieren, Drittanbieter-Services (Scoring, KI, Open Data) integrieren und Angebote in Wochen statt Monaten testen. Schnelles Feedback von Partnern und Endkunden ermöglicht Anpassungen vor einem großflächigen Rollout.

Dieses Modell fördert eine Kultur des „fail fast, learn fast“, bei der Innovationen an tatsächlicher Nutzung und Kundenzufriedenheit gemessen werden und nicht an langwierigen internen Projektzyklen.

Zugang zu neuen Märkten durch Ökosystemlogik

Durch die Integration in B2B2C-Plattformen erreichen Banken geografisch und sektoral neue Zielgruppen, ohne Filialnetze aufzubauen. Sie kooperieren mit lokalen Anbietern, spezialisierten FinTechs oder Marktplätzen, um Nischenmärkte oder unterversorgte Regionen zu erschließen. In Zeiten, in denen Open Banking den Zugang zu Finanzdaten demokratisiert, können Banken wertschöpfende Services auf Basis prädiktiver Analysen und Personalisierung anbieten.

Diese „Embedded Finance“-Strategie ermöglicht es, an jeder vom Partner initiierten Transaktion zu verdienen, ohne unverhältnismäßige Fixkosten zu verursachen.

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Schlüsselvorteile von BaaS für Banken und Partner

BaaS beschleunigt Innovationszyklen und verbessert die Customer Experience durch native, nahtlose Finanzservices. Gleichzeitig steigert es die Wettbewerbsfähigkeit dank modularer und skalierbarer Architekturen.

Schnellere Innovation und verkürzte Time-to-Market

Die BaaS-APIs sind darauf ausgelegt, Bankfunktionen rasch bereitzustellen: Kontoeröffnung, automatisierte KYC, Ausgabe virtueller oder physischer Karten. Banken erhalten ein gebrauchsfertiges „Development Kit“, das Konzeption und Integration verkürzt.

Jede neue Dienstleistung kann zunächst mit ausgewählten Partnern getestet werden, bevor sie industrialisiert wird. Die gewonnenen Erkenntnisse steuern die Produktentwicklung und sichern eine passgenaue Umsetzung von Fach- und Regulatorikanforderungen.

Dieser Innovationsrhythmus stärkt das Markenimage und erzeugt einen positiven Kreislauf: Jeder neue Use Case erhöht die Glaubwürdigkeit der BaaS-Plattform und zieht weitere Partner an.

Verbesserte Customer Experience durch nahtlose Integration

Indem Finanzdienstleistungen direkt in Kauf- oder Nutzungsprozesse eingebettet werden, eliminiert BaaS Kanalbrüche. Kunden können Kredite beantragen, Einkäufe bezahlen oder ihr Wallet verwalten, ohne die App eines Retailers oder eines spezialisierten SaaS zu verlassen.

Die Personalisierung basiert auf Verhaltensdaten des Partners und der Transaktionshistorie der Bank und liefert kontextbezogene, wertstiftende Angebote und Benachrichtigungen. So entsteht ein konsistentes, abbrucharmes Nutzererlebnis.

Die Optimierung der UX trägt zu höheren Conversion-Raten, gesteigerter Kundenzufriedenheit und ‑bindung bei und entlastet gleichzeitig herkömmliche Supportkanäle.

Höhere Wettbewerbsfähigkeit und B2B2C-Expansion

Das B2B2C-Modell ermöglicht Kosten- und Infrastrukturpartnerschaften. Banken teilen Investitionen mit Partnern, behalten aber die Kontrolle über Bankprozesse und sensible Daten.

Modulare Services lassen sich zu maßgeschneiderten Bundles für verschiedene Zielgruppen oder Branchen zusammenstellen und maximieren den Ertrag jedes Projekts. Gleichzeitig garantiert die Cloud-Skalierbarkeit schnelle Lastanpassungen ohne technische Engpässe.

Ein SaaS-Anbieter aus der Versicherungsbranche integrierte etwa ein Modul für Ratenzahlungen und Finanzschadensmanagement, steigerte sein Transaktionsvolumen um 30 % und verbesserte die Kundenbindung – dank schlanker Frontend-Prozesse und einer verlässlichen Backend-Finanzlösung.

Herausforderungen und Entwicklungsperspektiven

Die Einführung eines BaaS-Modells erfordert strikte Sicherheits-, Compliance- und Integrationsstandards, um Vertrauen und Servicekontinuität zu gewährleisten. Zudem müssen Banken ihr Marken- und Kundenbeziehungsmanagement überdenken.

Sicherheit und regulatorische Compliance

BaaS umfasst die Echtzeitverarbeitung sensibler Daten: Persönliche Informationen, Finanztransaktionen, Bonitätsscores. Jeder API-Aufruf muss GDPR, PSD2, KYC und AML-Vorgaben erfüllen und Authentizität sowie Integrität sicherstellen.

Institute benötigen Überwachungs- und Anomalieerkennungssysteme, Incident-Management und End-to-End-Verschlüsselung. API-Logs, regelmäßige Audits und Penetrationstests sind unverzichtbar, um die Systemrobustheit zu belegen.

Die Zusammenarbeit mit sicherheitsbewussten Partnern stärkt die Resilienz des gesamten BaaS-Ökosystems, erfordert aber klare Governance-Strukturen und strikte Service Level Agreements für jeden bereitgestellten Service.

Technische Integration und Kundenbeziehung

Die Kompatibilität von BaaS-APIs mit bestehenden Legacy- oder Middleware-Systemen stellt eine große Herausforderung dar. Banken müssen häufig Module anpassen oder migrieren, um eine reibungslose Interoperabilität ohne Produktionsunterbrechungen zu gewährleisten.

Zudem wird das Kundenbeziehungsmanagement komplexer: Das Frontend des Partners sammelt die Nutzererfahrung, während die Bank als regulatorischer Garant agiert. Markenstrategie und Differenzierung sind neu zu justieren, um eine Verwässerung des Bankimages zu vermeiden.

Zukunft der Bankmarken und Tech-First-Auftritt

„Banking is necessary, banks are not“, wie Bill Gates einst sagte. Banken müssen sich zu offenen digitalen Infrastrukturen wandeln und auf Daten sowie künstliche Intelligenz setzen, um proaktive und personalisierte Services zu bieten.

Die Entwicklung von Super-Apps oder integrierten Service-Suites, die Finanzfunktionen, Shopping und Mobilitätsdienste vereinen, ist ein Hebel gegen die Disintermediation durch GAFA oder Neobanken. Solche Plattformen liefern kontinuierlich Mehrwert durch kontextbezogene Empfehlungen, basierend auf Echtzeitdatenanalyse.

Schließlich sollten Banken eine Open-Source- und Microservice-Architektur verfolgen, um Skalierbarkeit, Agilität und Unabhängigkeit von proprietären Anbieterlösungen zu gewährleisten – ohne die bewährten Vertrauens- und Regulierungsstärken zu verlieren.

Ihr neues Bankenpositionierung im digitalen Ökosystem

Banking as a Service bedeutet nicht das Aus für Banken, sondern ihre Wiedergeburt als vertrauenswürdige Infrastruktur im Zentrum nahtloser digitaler Ökosysteme. Durch das Öffnen von APIs, konsequente Sicherheit und eine „Platform-First“-Kultur können Banken Innovationen vorantreiben, Kundenerlebnisse optimieren und neue Segmente erschließen.

Unsere Edana-Experten unterstützen Finanzinstitute bei der Definition ihrer BaaS-Strategie, der Implementierung modularer Open-Source-Architekturen und der Steuerung von Compliance- und Performance-Herausforderungen. Gemeinsam verwandeln wir Ihre digitale Vision in nachhaltige Wettbewerbsvorteile.

Besprechen Sie Ihre Herausforderungen mit einem Edana-Experten

Die digitale Transformation stellt traditionelle Banken heute vor große Herausforderungen, insbesondere in der DACH-Region, wo agile Neobanken und automatisierte Investmentplattformen boomen. Fragmentierte IT-Systeme und veraltete Prozesse bremsen nach wie vor ihre Innovationskraft und die Fähigkeit, ein nahtloses Kundenerlebnis zu bieten.

Dennoch zeigen Schweizer Institute, dass eine IT-Strategie mit Plattformfokus, agiler Kultur, KI und Automatisierung einen Bankbetrieb in ein echtes Technologieunternehmen verwandeln kann. Statt IT als reines Kosten­zentrum zu betrachten, gilt es sie zum Hebel für Wachstum und Innovation zu machen. Dieser Beitrag stellt vier zentrale Handlungsfelder vor, um diese Transformation erfolgreich zu gestalten und im Software-Zeitalter zu prosperieren.

Offene und vernetzte Plattform einführen

Eine offene Bankplattform erleichtert die Integration von Partnern und die Erschließung neuer Services. Sie rückt Interoperabilität und Innovation in den Mittelpunkt Ihres IT-Ökosystems.

API-Management und Open Banking

APIs spielen eine zentrale Rolle bei der Öffnung von Finanzdienstleistungen. Indem standardisierte Schnittstellen bereitgestellt werden, kann eine Bank FinTechs, Versicherer und Zahlungsdienstleister zusammenbringen, um ihr Angebot für Kunden zu erweitern. Diese Vernetzung schafft ein Netzwerk wertschöpfender Services, ohne das Kernsystem zu belasten.

Der Aufbau einer robusten, sicheren und gut governeten API-Schicht gewährleistet kontrollierten Zugriff auf Daten und Transaktionen. So lassen sich regulatorische Anforderungen einhalten und gleichzeitig die Agilität für schnelle Partnerschaften fördern. Der API-first-Ansatz untermauert dieses Prinzip, indem Schnittstellen in den Mittelpunkt der Architektur rücken.

Eine mittelgroße Schweizer Bank implementierte einen API-Katalog für Zahlungs- und Kreditservices. Dieses Beispiel zeigt, dass eine zentrale Governance in Kombination mit einer Monitoring-Plattform die Implementierungsdauer für Drittintegrationen um 40 % verkürzte und zugleich Nachvollziehbarkeit und Compliance sicherstellte.

Ökosystem aus FinTech-Partnern

Über APIs hinaus ermöglicht der Aufbau eines FinTech-Partnernetzwerks, differenzierte Services anzubieten, ohne jede Lösung selbst entwickeln zu müssen. Das Marktplatz-Modell oder die „Bankarisierung Dritter“ erhöht die Flexibilität des Angebots und senkt die Markteintrittskosten.

Diese Strategie erfordert eine modulare Plattform, die externe Microservices dynamisch laden, konfigurieren und sicher ausführen kann. Die IT-Architektur muss dafür ausgelegt sein, Services unterschiedlicher Anbieter nahtlos zu orchestrieren.

Eine kantonale Schweizer Bank arbeitet seit zwei Jahren mit mehreren FinTech-Startups auf einem Marktplatz für Kredite und Versicherungen zusammen. Das Beispiel belegt, dass ein gemeinsames Daten­referenzmodell und eine Sandbox-Plattform Innovationszyklen beschleunigen und die Anzahl neuer Services in Produktion verdreifachen können.

Modulare Infrastruktur und Hybrid-Cloud

Eine modulare Infrastruktur – basierend auf Microservices, Containern und Serverless-Funktionen – erlaubt die Skalierung einzelner Komponenten je nach tatsächlicher Auslastung. So optimieren Sie Kosten und Performance und erhöhen zugleich die Resilienz.

Der Einsatz einer Hybrid-Cloud, die lokale Rechenzentren mit Hyperscaler-Anbietern kombiniert, bietet maximale Flexibilität, ohne auf Datenhoheit zu verzichten. Ein schrittweiser Rollout via CI/CD-Pipelines gewährleistet fortlaufende Qualitätssicherung.

Ein Schweizer Finanzinstitut hat sein Core-Banking in entkoppelte Microservices zerlegt. Dank dieser Modularität konnten 60 % der Workloads in eine Public Cloud migriert werden, während 95 % der Transaktionen eine Latenz unter 100 ms behielten.

Eine agile und kollaborative Kultur fördern

Eine agile Kultur schafft Nähe zwischen IT und Fachbereichen, verkürzt Time-to-Market und steigert die interne Zufriedenheit. Autonome Teams fördern Kreativität und Reaktionsfähigkeit.

Agile, bereichsübergreifende Methoden

Der Einsatz agiler Frameworks – Scrum, Kanban oder SAFe – formt multidisziplinäre Teams, die in kurzen Sprints mit klaren Zielen arbeiten. So lassen sich Entwicklungszyklen verkürzen und frühzeitig Feedback aus den Fachbereichen einholen.

In den IT-Abteilungen fördern autonome Squads die Identifikation mit den Business-Zielen. Jedes Team verantwortet den kompletten Lebenszyklus eines Services – von der Konzeption bis zum Betrieb – was die Qualität steigert und die Verantwortlichkeit jedes Einzelnen stärkt.

Eine Schweizer Privatbank bildete drei Squads zur Digitalisierung der Kundenportale. Das Beispiel zeigt, dass sich die Lieferzeit neuer Features von acht auf zwei Wochen verkürzte, bei gleichbleibender 100 %iger regulatorischer Konformität.

Co-Creation und Design Thinking

Die Einbindung von Endnutzern und Fach­stakeholdern von Anfang an erhöht die Relevanz der entwickelten Funktionen. Design-Thinking-Workshops fördern Kreativität und stimmen die IT auf operative Prioritäten ab.

Kundenerfahrungs­reisen, Prototyping und iterative Testphasen sorgen dafür, dass das Endprodukt den tatsächlichen Bedürfnissen entspricht. Diese Vorgehensweise reduziert Nacharbeiten und nutzlose Entwicklungen.

In einem Projekt zur mobilen Zahlungsabwicklung führte eine Schweizer Bank zehn kollaborative Workshops mit Beratern und Pilotkunden durch. Die frühen Nutzer­feedbacks verringerten nach dem Launch die Anpassungs­aufwände um 30 %.

Team-Autonomie und kontinuierliche Weiterbildung

Die Weiterentwicklung der Mitarbeitenden ist essenziell für die digitale Transformation. Kontinuierliches Lernen – interne Schulungen, Hackathons, Zertifikate – fördert Engagement und sichert die Verankerung neuer Praktiken.

Communities of Practice innerhalb der Organisation ermöglichen den Austausch von Erfahrungen und Best Practices zu Architektur, Sicherheit oder UX. Solche regelmäßigen Treffen stärken den Zusammenhalt und verbreiten die agile Kultur unter allen Teams.

Eine Schweizer Finanzinstitution startete ein internes Zertifizierungsprogramm für DevOps und Cloud. 80 % der Teilnehmenden setzten die erworbenen Kenntnisse in realen Projekten ein und senkten so die Produktionsvorfälle um 45 %.

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KI und fortgeschrittene Analytik nutzen

KI und Advanced Analytics ermöglichen prädiktive und kontextbezogene Finanzservices. Personalisierung steigert die Kundenzufriedenheit und den Mehrwert.

Echtzeit-Kundenprofiling

Die Analyse von Navigations-, Transaktions- und Interaktionsdaten in Echtzeit erlaubt die sofortige Anpassung des Angebots an individuelle Profile. Kontextbezogene Empfehlungen – Produkte, Services oder Alerts – erhöhen das Engagement.

Ein zentrales Data Lake und Streaming-Pipelines stellen eine einheitliche Kunden­sicht sicher. Echtzeit-Scoring-Algorithmen speisen CRM und digitale Kanäle und garantieren ein konsistentes Omnichannel-Erlebnis.

Eine Schweizer Vermögensverwaltung implementierte einen Streaming-Profiling-Motor für Online-Kunden. Das Beispiel zeigt, dass die Öffnungsrate der Servicevorschläge um 25 % stieg und die Abwanderung innerhalb von sechs Monaten um 15 % sank.

Prädikatives Scoring und Risikoprävention

Modelle des maschinellen Lernens auf Basis von Kredit- und Transaktionshistorien erhöhen die Genauigkeit von Kreditentscheidungen. Prädikatives Scoring antizipiert Ausfallrisiken und optimiert das Portfoliomanagement.

Die Einbindung externer Daten – Social Media, Wirtschaftsindikatoren, Zahlungsdaten – verfeinert die Modelle zusätzlich. Eine robuste Governance gewährleistet Transparenz und Konformität mit DSGVO und MiFID.

Eine kantonale Schweizer Bank führte ein prädiktives Scoring-Tool für KMU-Kredite ein. Das Beispiel zeigt 20 % weniger Kreditausfälle und 30 % mehr bewilligte Anträge bei gleichbleibend kontrolliertem Risiko.

Kundenprozesse und persönliche Interaktion automatisieren

Gezielte Automatisierung reduziert repetitive Aufgaben und beschleunigt Fachprozesse. So bleibt mehr Zeit für wertschöpfende menschliche Interaktionen.

Automatisierung der Anfragebearbeitung

Die Automatisierung von KYC-Prozessen, Kreditanfragen oder komplexen Überweisungen erfolgt über orchestrierte Workflows und Regel-Engines. Standardisierte Abläufe minimieren Fehler und verkürzen Validierungszyklen.

Die Kombination aus OCR, RPA und sicheren APIs ermöglicht eine durchgängige Automatisierung von Dokumenten- und Kontoauszugs-Verarbeitung bei lückenloser Nachverfolgbarkeit und Auditfähigkeit.

Eine Schweizer Bank implementierte einen automatisierten Prozess für Kreditkartenanträge. Das Beispiel zeigt, dass die Bearbeitungsdauer von fünf Arbeitstagen auf zwei Stunden sank und die Kundenzufriedenheit um 35 % stieg.

Robotic Process Automation für das Backoffice

Der Einsatz von Software-Robotern für wiederkehrende Aufgaben – Transaktionsreconciliation, regulatorische Reportings, Datenpflege – steigert die Zuverlässigkeit und senkt die Betriebskosten.

Zentrales Robotermanagement mit kontinuierlichem Monitoring ermöglicht schnelle Anpassungen der Skripte und minimiert den Wartungsaufwand.

Eine Schweizer Vermögensverwaltungsinstitution automatisierte die monatliche Konsolidierung von Portfolios. Das Beispiel zeigt eine Viertelierung des manuellen Aufwands und jährliche Einsparungen von 200 000 CHF.

Omnikanal-Orchestrierung

Die Orchestrierung von Chatbots, Beratern und Self-Service-Portalen stellt sicher, dass Kunden immer den passenden Kanal nutzen. Hybride Szenarien – Automatisierung mit Eskalation an einen Menschen – sichern die Servicequalität.

Eine zentrale Messaging-Plattform verbindet alle digitalen Kontaktpunkte. Automatisierte Skripte qualifizieren Anfragen vor und leiten komplexe Fälle an Experten weiter, sodass keine Informationsbrüche entstehen.

Eine regionale Schweizer Bank setzte diese Omnikanal-Orchestrierung um. Das Beispiel zeigt, dass 60 % der Konversationen ohne menschliche Eingriffe abgewickelt wurden und der Net Promoter Score um 12 Punkte innerhalb eines Jahres stieg.

IT als Wachstumstreiber etablieren

Die Einführung einer offenen Plattform, die Etablierung agiler Kultur, der Einsatz von KI und eine wohldosierte Automatisierung bilden die vier Säulen einer erfolgreichen IT-Transformation im Finanzsektor. Anhand konkreter Schweizer Anwendungsbeispiele zeigt sich, dass sich Innovation, operative Effizienz und Servicequalität gemeinsam realisieren lassen.

Häuser, die in diese strategischen Handlungsfelder investieren, werden nicht nur die Disruption überstehen, sondern die Standards im Banking neu definieren. Unsere Edana-Experten stehen Ihnen gerne zur Verfügung, um Ihre spezifischen Herausforderungen zu analysieren und Sie in diese neue technologische Ära zu begleiten.

Besprechen Sie Ihre Herausforderungen mit einem Edana-Experten

Seit dem Aufkommen von Geldautomaten und mobilen Apps hat sich der Bankensektor technologisch ständig weiterentwickelt. Heute weicht das Wettrennen um Funktionen einer neuen Anforderung: der Nutzererfahrung (UX). Institute müssen nachweisen, dass ihre digitalen Abläufe nicht nur zuverlässig, sondern auch reibungslos, personalisiert und ansprechend sind. Ohne diese Ausrichtung leidet das Markenimage, und Kunden wandern zu Neobanken oder Technologieriesen ab, die die UX in den Mittelpunkt ihres Angebots stellen. In diesem Artikel beleuchten wir, warum UX zum wichtigsten strategischen Hebel im Digitalbanking geworden ist und wie Banken diese Herausforderung meistern können, um neue Generationen zu gewinnen und das Vertrauen aller Nutzer zu stärken.

Das strategische Dilemma der Banken in Bezug auf die Nutzererfahrung

Traditionelle Banken müssen sich zwischen einer herausragenden digitalen Erfahrung oder einem erhöhten Risiko der Abwanderung entscheiden. Eine mangelhafte UX schwächt das Image und verschafft Neobanken einen Wettbewerbsvorteil.

Von der Technologie zum Erlebnis: die entscheidende Herausforderung

Lange beschränkte sich die Digitalisierung im Bankwesen darauf, zusätzliche Kanäle anzubieten: Website, Mobile App, Chatbot … Dieser Ansatz sichert die digitale Präsenz, garantiert jedoch nicht die Zufriedenheit. Heutzutage bewerten Kunden jede Interaktion nach den Kriterien Intuitivität, Geschwindigkeit und Kanal­konsistenz.

Diese Kriterien sind für die Kundenbindung entscheidend. Ein umständlicher Anmeldeprozess oder eine zeitraubende Authentifizierung reicht aus, um Kunden abzuschrecken, die sich dann einem Wettbewerber mit einem optimierten Ablauf zuwenden.

UX ist nicht länger nur ein Marketingvorteil, sondern ein umfassender Leistungsindikator. Sie beeinflusst nicht nur die Nutzung der Services, sondern auch die Wahrnehmung von Seriosität und Modernität einer Bank.

Von Neobanken und Tech-Giganten vorgegebene Standards

Akteure wie eine große, mittelgroße Kantonalbank in der Schweiz stellten fest, dass eine leichte Verzögerung beim Design mobiler Benachrichtigungen die Supportanfragen um 20 % ansteigen ließ. Dieser Fall zeigt, dass reibungslose Abläufe direkt zu operativer Effizienz führen.

Neobanken haben die Erwartungen neu definiert: klare Benutzeroberflächen, nahezu sofortige Validierungsprozesse und integrierten Support. Technologieriesen minimieren „Reibungspunkte“ und reduzieren wahrgenommene Komplexität auf ein Minimum.

Um wettbewerbsfähig zu bleiben, müssen Banken ihre UX-Standards an diese neuen Maßstäbe anpassen und einen kontinuierlichen Verbesserungsprozess etablieren, der Nutzerfeedback und iterative Tests integriert.

Image­risiken und geschäftliche Folgen

Eine schlechte digitale Erfahrung erzeugt Frustration und Misstrauen. Kritiken verbreiten sich schnell über soziale Medien und Bewertungsplattformen, was Reputation und institutionelles Vertrauen beeinträchtigt.

Finanziell bedeutet jeder verlorene Kunde nicht nur entgangene wiederkehrende Einnahmen, sondern auch höhere Akquisitionskosten, um diesen Verlust auszugleichen.

Darüber hinaus fördert ein angenehmer Banking-Prozess die Inanspruchnahme zusätzlicher Leistungen – Sparprodukte, Kredite, Beratung – und schafft so einen guten Umsatz- und Bindungskreislauf.

Die TikTok-Generation mit Gamification gewinnen

Junge Kundinnen und Kunden erwarten sofortige, spielerische und personalisierte Interaktionen. Gamification erweist sich als mächtiges Instrument, um sie langfristig zu binden.

Die Erwartungen der Generation Z verstehen

Unter 25-Jährige konsumieren Informationen über soziale Netzwerke und verlangen eine interaktive Erfahrung. Sie schätzen Schnelligkeit, Transparenz und den sozialen Aspekt jedes Services.

Diese Nutzer sind wenig empfänglich für lange Formulare oder Fachjargon. Sie bevorzugen Klarheit, Spontaneität und Echtzeit-Feedback.

Für Banken bedeutet das, Ton und Format der Oberflächen anzupassen: Mikro-Interaktionen, dynamische Visuals und kontextuelle Nachrichten steigern Aufmerksamkeit und Engagement.

Gamification als Engagement-Treiber

Eine experimentelle Schweizer Neobank hat einen animierten „Chat-Guide“ integriert, der bei der Kontoeröffnung Herausforderungen und virtuelle Belohnungen bietet. Dieser Ansatz steigerte die Anmeldeabschlussquote um 35 %, was zeigt, wie Gamification einen administrativen Schritt in ein spielerisches Erlebnis verwandeln kann.

Spielmechanismen – Punkte, Level, Abzeichen – motivieren zur Erkundung von Services und fördern die Treue. Sie erleichtern auch das Verständnis komplexer Produkte wie Sparpläne oder Kredite.

In Kombination mit personalisierten Empfehlungen schaffen Banken einen kontinuierlichen Dialog, steigern die Verweildauer in der App und die Nutzung neuer Funktionen.

Integration in die Customer Journey

Eine gelungene Gamification erfordert eine genaue Analyse der Schlüsselphasen der Customer Journey: Onboarding, Feature-Training, wiederkehrende Nutzung.

Dabei ist es entscheidend, den Schwierigkeitsgrad der Challenges und den Wert der Belohnungen so zu kalibrieren, dass ein Gleichgewicht zwischen Spaß und Nutzen gewahrt bleibt. Ein zu simples System verliert schnell an Reiz, ein zu komplexes entmutigt.

Schließlich sollte Gamification einem klaren Geschäftsziel dienen: Akquise, Aktivierung oder Retention. Eine bereichsübergreifende Governance, die UX-, Marketing- und Security-Teams zusammenbringt, sichert die Kohärenz des Ansatzes.

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Eine inklusive und barrierefreie Digitalbank gestalten

Barrierefreiheit ist kein Luxus mehr, sondern eine ethische und regulatorische Verpflichtung. Barrierefreies Design stärkt das Vertrauen und erweitert die Zielgruppe.

Normen und Regularien für Barrierefreiheit

Verschiedene internationale Richtlinien schreiben digitale Barrierefreiheitskriterien vor, darunter WCAG und eIDAS in Europa. Diese Standards sollen den Zugang für Menschen mit Behinderungen sicherstellen.

Die Einhaltung dieser Vorgaben mindert das Risiko von Sanktionen und demonstriert das gesellschaftliche Engagement der Bank. Gleichzeitig verbessert sie die Nutzererfahrung für alle Anwender.

Ein proaktiver Ansatz integriert Barrierefreiheit bereits in die Designphase, unterstützt durch regelmäßige Audits und automatisierte Prüf-Tools.

Tests mit Nutzern mit Behinderungen

Ein mittelgroßes Institut in der Westschweiz führte Co-Design-Workshops mit seh- und hörgeschädigten Nutzern durch. Diese Sitzungen deckten Probleme bei der Kennzeichnung von Buttons und unzureichende Kontraste auf, die anschließend in der Endversion behoben wurden.

Dieser Fall verdeutlicht die Bedeutung von realen Tests, um unerwartete Hürden aufzuspüren und die Usability zu optimieren.

Die Rückmeldungen dieser Nutzergruppen bilden die Grundlage interner Guidelines, die bei jeder Weiterentwicklung kontinuierlich Barrierefreiheit sicherstellen.

Vorteile einer universellen UX

Eine barrierefreie Oberfläche ist für alle klarer und einfacher: bessere Kontraste, konsistente Navigation, eindeutige Bezeichnungen. Diese Eigenschaften senken Abbruchraten und Supportanfragen.

Inklusion stärkt das Markenimage und verschafft einen Wettbewerbsvorteil, insbesondere bei Unternehmen mit einem Fokus auf Umwelt, Soziales und Unternehmensführung (ESG).

Schließlich führt die Investition in Barrierefreiheit zu operativen Einsparungen und erschließt neue Kundensegmente.

Personalisierung, Vertrauen und Entwicklung hin zur « Banking Experience »

Die intelligente und verantwortungsvolle Nutzung von Daten wird zum Schlüssel der Personalisierung, unter dem Aspekt von Sicherheit und Einwilligung. Ziel ist es, die Bank zum finanziellen Begleiter zu machen.

Informationssicherheit und Identitätsmanagement

Vertrauen beruht auf Datenschutz und robusten Authentifizierungsmechanismen. Mehrfaktor-Authentifizierung, Ende-zu-Ende-Verschlüsselung und fein granulierte Rollenverwaltung gewährleisten Vertraulichkeit.

Eine Schweizer Kantonalbankengruppe führte ein einheitliches Identitätsmanagement-System ein, das ein sicheres Single Sign-On für alle Services ermöglicht. Dieses Beispiel zeigt, wie Zentralisierung die Nutzererfahrung verbessert und gleichzeitig die Sicherheit erhöht.

Die Zugangsgovernance muss dynamisch sein, mit kontinuierlicher Überwachung und regelmäßigen Reviews, um interne und externe Risiken zu minimieren.

Open Banking auf Consent-Basis und Digital Twin

Open Banking eröffnet Möglichkeiten zur hochgradigen Personalisierung, vorausgesetzt, die explizite Einwilligung der Kunden wird eingehalten. Offene APIs ermöglichen die Integration externer Services, bei gleichzeitiger Kontrolle über die Datenhoheit.

Das Konzept des digitalen Zwillings im Banking besteht darin, ein virtuelles Abbild des Kundenprofils zu erstellen, um personalisierte Finanzszenarien zu simulieren, ohne Rohdaten zu exponieren. Eine Schweizer FinTech testete dieses Modell und bot auf Basis eines digitalen Zwillings Budgetprognosen an, was die Relevanz der Empfehlungen zeigte, ohne sensible Daten preiszugeben.

Dieser Ansatz stärkt das Vertrauen und fördert die Nutzung von Mehrwertdiensten, während die Privatsphäre gewahrt bleibt.

Hin zu einer emotionalen und interaktiven Erfahrung

Die « Banking Experience » umfasst emotionale Elemente: kontextuelle Benachrichtigungen, proaktive Tipps und Financial Storytelling. Ziel ist es, die Bank als vertrauenswürdigen Berater zu positionieren.

Adaptive Oberflächen mit KI passen Ton und Darstellung an das Kundenprofil an – didaktischer für Erstbanknutzer, prägnanter für erfahrene Profis.

Durch die Verbindung von fortgeschrittener UX und Datenanalyse können Banken Bedürfnisse antizipieren, relevante Angebote unterbreiten und eine nachhaltige Nähe in der digitalen Beziehung aufbauen.

Vom digitalen Bankangebot zur unverwechselbaren Banking-Erfahrung

Institute, die auf UX setzen, sichern sich einen nachhaltigen Wettbewerbsvorteil. Indem sie den Nutzer in den Mittelpunkt stellen – durch Gamification, Barrierefreiheit, Personalisierung und Sicherheit – erfüllen sie die Erwartungen neuer Generationen und stärken das Vertrauen aller Kundinnen und Kunden.

Dieser Ansatz basiert auf modularen, Open-Source- und skalierbaren Lösungen, die an den jeweiligen Geschäftskontext angepasst sind. Reibungslose und inklusive Abläufe führen zu höherer Servicenutzung und stärkerer Kundenbindung.

Unsere Expertinnen und Experten stehen bereit, Ihre Institution bei der Definition und Umsetzung Ihrer UX-Strategie zu begleiten, um jede Interaktion in eine Chance für Wachstum und Vertrauen zu verwandeln.

Besprechen Sie Ihre Herausforderungen mit einem Edana-Experten

Die Schadenbearbeitung ist für Versicherer ein strategischer Faktor, der die Schnelligkeit der Regulierung, Kostenkontrolle und das Vertrauen der Versicherten maßgeblich beeinflusst. Trotz des Vormarschs von Automatisierungs- und KI-Technologien tun sich viele Anbieter schwer, vom reinen datenbasierten Reporting zu einem datengetriebenen Vorgehen zu wechseln, das Entscheidungen in Echtzeit orchestriert und individualisierte Abläufe ermöglicht.

Dieser Artikel beleuchtet die drei größten Hemmnisse – die Systemfragmentierung, die Grenzen der Betrugserkennung in unstrukturierten Daten und der mangelnde Fokus auf das Kundenerlebnis – und stellt die Hebel vor, mit denen eine nachhaltige Transformation eingeleitet werden kann. Ziel ist es, operative Effizienz, Datenverlässlichkeit und Kundenzufriedenheit in Einklang zu bringen.

Fragmentierung von Systemen und Daten

Applikationssilos schaffen zahlreiche Schnittstellen und beeinträchtigen die Prozesskohärenz. Heterogene Datenflüsse erfordern komplexe Brücken und verzögern die Umsetzung einer nahtlosen Automatisierung.

Applikationssilos und starre Schnittstellen

In vielen Versicherungsgesellschaften basieren die Schaden-Workflows auf Altsystemen und spezialisierten Standardlösungen. Jede Komponente stellt eigene APIs oder Exportformate bereit, sodass individuelle Konnektoren entwickelt werden müssen. Dieses technische Mosaik erschwert die Wartung und birgt bei jeder Versionserneuerung Ausfallrisiken.

Die Vielzahl an ETL-Prozessen und Transformationsskripten erhöht die Latenz und verkompliziert das Monitoring. Ohne eine einheitliche Orchestrierungsebene ist eine End-to-End-Automatisierung kaum realisierbar. Im Störfall sind die Teams oft nicht in der Lage, die Ursache für Verzögerungen – Datenbank, Message-Bus oder Drittservice – eindeutig zu identifizieren.

Dieser Effekt zieht eine Domino­wirkung nach sich: Jede neue oder aktualisierte Komponente erfordert umfangreiche Abnahme­tests, was die Deployment-Frequenz bremst und die Time-to-Market bei Prozessänderungen verlängert.

Vielfalt an Formaten und Datenquellen

Bei Schäden fallen unterschiedlichste Daten an: strukturierte Formulare, Bilddateien, freie PDF-Berichte, Sprachaufzeichnungen und Sensordaten aus dem IoT. Ohne ein einheitliches Format erfordert die Konsolidierung manuelle oder halbautomatisierte Workflows, die zeit- und ressourcenintensiv sind.

Fehlt ein Master Data Management (MDM), bleiben Performance-Kennzahlen ungenau, was die Qualität von Dashboards beeinträchtigt und proaktive Entscheidungen zur Kostensteuerung oder Anomalie­erkennung erschwert.

Auswirkungen auf Time-to-Market und Servicequalität

Wenn die Daten­abstimmung manuell oder semi-automatisiert erfolgt, verlängern sich die Schadenprozesse, was das Kundenerlebnis belastet. Die durchschnittlichen Bear­beitungskosten steigen, obwohl eine zügige Regulierung heute ein wesentlicher Differenzierungsfaktor ist.

Pilot­projekte zur punktuellen Automatisierung (z. B. eines einzelnen Services oder Formats) erzielen oft nicht die erwarteten Effizienz­gewinne, da eine übergreifende Vision fehlt. Versicherer berichten von begrenzten Produktivitätszuwächsen und nach wie vor hohen Fehlerraten.

Für eine nachhaltige Automatisierung ist es daher unerlässlich, die Anwendungsarchitektur auf eine modulare Plattform auszurichten, die neue Komponenten problemlos aufnimmt und den Datenaustausch konsistent gestaltet, ohne das Ökosystem zu blockieren.

Betrugserkennung in unstrukturierten Daten

Betrugsfälle generieren vielfältige, häufig nicht indexierte Daten und erfordern fortgeschrittene Analysefähigkeiten. Manuelle Prozesse decken nur einen Teil der schwachen Signale ab.

Multiforme Betrugsmuster in der Schadenversicherung

Betrugsversuche äußern sich verschieden: ungenaue Angaben, fingierte Großschäden, manipulierte Rechnungen oder Doppelabrechnungen. Die Belege können gefälscht oder aus unterschiedlichen Quellen zusammengesetzt sein.

Während einfache Regeln (z. B. Beträge über einem Schwellenwert) manches entdecken, basieren viele Betrugsfälle auf komplexen Hinweisen: Datumskonflikte, verdächtige Fotobearbeitung oder Diskrepanzen zwischen Geodaten und Schadensort.

Die Variabilität dieser Muster macht statische Regelwerke unzureichend. Ohne semantische Analyse und Machine Learning nutzen Betrüger die Lücken traditioneller Prozesse schamlos aus.

Grenzen manueller Prozesse und nachträglicher Analyse

In vielen Unternehmen erfolgt die Prüfung der Belege noch manuell oder per einfacher OCR-Skripte. Die Betrugserkennung bleibt so auf eine nachgelagerte Kontrolle beschränkt, die spät ansetzt und ineffizient ist.

Teams geraten bei hohem Schadenaufkommen, etwa nach Unwettern oder Großschäden, schnell an ihre Kapazitätsgrenzen. Die Kontrolleure müssen priorisieren, sodass risikobehaftete Fälle unentdeckt bleiben können.

Liegt keine KI-Schicht vor, die Texte, Bilder und Metadaten automatisch analysiert, führen spät erkannte Anomalien zu Nachfragen, Rückrufen und im schlimmsten Fall zu Rechtsstreitigkeiten. Das belastet die Kundenbeziehung und treibt die Verwaltungs­kosten in die Höhe.

Beitrag der künstlichen Intelligenz bei unstrukturierten Daten

NLP-Modelle (Natural Language Processing) und Computer-Vision-Verfahren können heute Gutachten scannen, Inkonsistenzen identifizieren und die Dokumentenzuverlässigkeit in Echtzeit bewerten. Die KI klassifiziert und priorisiert Fälle nach Risikoscoring.

Ein Schaden­versicherer steuerte seine Betrugserkennung bislang in Excel, indem jedes Element manuell verknüpft wurde. Nach Einführung einer intelligenten Analyse-Engine verdoppelte sich der Anteil hochriskanter Schadensfälle, während der manuelle Prüfaufwand um 30 % sank. Dieses Erfahrungs­beispiel zeigt, wie proaktive Erkennung an Genauigkeit und Geschwindigkeit gewinnt.

Eine intelligent modulare Automatisierung kombiniert diese Algorithmen mit fachlichen Regeln, um zielgerichtete Untersuchungen auszulösen, ohne den Standard­prozess zu verlangsamen, und steigert so die Effizienz der Prüf­teams.

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Mangelnder Fokus auf das Kundenerlebnis

Schadenprozesse bleiben häufig fragmentiert und intransparent, was Frustration und Unzufriedenheit erzeugt. Automatisierung muss ebenso omnichannel-fähig und nutzerorientiert gestaltet sein.

Kundenerwartungen und Branchenstandards

Heute erwarten Versicherte eine Echtzeit-Verfolgung ihres Antrags, klare Benachrichtigungen und unmittelbare Interaktionen. E-Commerce- und Finanzdienstleistungen setzen einen hohen Reaktivitäts­standard.

Fehlen integrierte Oberflächen, muss der Kunde die Hotline anrufen, warten und mehrfach dieselben Informationen preisgeben. Dieses suboptimale Erlebnis fördert das Gefühl, „alleingelassen“ zu werden, und wirkt sich negativ auf den Net Promoter Score (NPS) aus.

Innovative Versicherer bieten bereits Apps mit Chatfunktion, Dokumenten­ablage und interaktivem Verlauf an und orchestrieren im Hintergrund automatisch alle Bearbeitungsschritte.

Intransparenter Schadenprozess

Ist die Back-Office-Infrastruktur nicht mit der Kundenplattform verbunden, erfolgt jede Aktualisierung manuell: CRM-Eingabe, E-Mail-Versand, Portalaktualisierung. Diese Verzögerungen wirken sich direkt auf die Zufriedenheit aus.

Die fehlende Statussichtbarkeit führt zu erhöhten Anruf- und E-Mail-Volumina, überlastet den Support und verlängert die Bearbeitungszeiten.

Ohne automatische Statusrückmeldung sind Zufriedenheitsanalysen ungenau und Korrekturmaßnahmen verspätet. Proaktive Benachrichtigungen (Push, E-Mail, SMS) reduzieren den menschlichen Aufwand und stärken die Kundenbindung.

Self-Service-Portale und Chatbots als Autonomie­schritte

Self-Service-Portale und Chatbots, die einfache Anfragen verstehen, senken redundante Supportanfragen und geben Versicherten mehr Gelassenheit. In digitalen Abläufen erzeugt jeder Schritt ein Ereignis, das die KI auslöst.

Ein E-Commerce-Anbieter setzte einen mehrsprachigen Chatbot im Kundenservice ein. Die Rate automatisch gelöster Anfragen stieg um 40 %, während Status-Anfragen um 55 % zurückgingen. Dieses Beispiel belegt, dass Kundenerlebnisse durch nutzerzentrierte Automatisierung deutlich verbessert werden.

In Kombination mit einer intelligenten Workflow-Engine wird der Prozess gemäß Kundenprofil und fachlichen Regeln personalisiert und kommuniziert kontextbezogen (SMS, E-Mail, Push), ganz ohne manuelle Eingriffe.

Hebel für die Transformation

Eine datengetriebene Vorgehensweise, gekoppelt mit modularer Architektur und konsequenter Daten­governance, bildet die Grundlage für eine leistungsfähige und skalierbare Schadenbearbeitung. KI und smarte Automatisierung spielen dabei eine zentrale Rolle.

Intelligente Automatisierung und proaktive Betrugserkennung

Durch die Kombination von NLP-Microservices und Computer-Vision-Modulen lassen sich Verarbeitungsketten implementieren, die jede eingereichte Unterlage fortlaufend evaluieren. Prädiktive Modelle alarmieren Kontrollteams sofort bei Risikofällen.

Der Einsatz von Open-Source-Frameworks (TensorFlow, PyTorch) sichert technologische Unabhängigkeit und ermöglicht die Weiterentwicklung der Modelle bei neuen Betrugsmustern. Die Integration in CI/CD-Pipelines beschleunigt den Daten­satz-Iterationen und optimiert die Performance.

Diese smarte Automatisierung steigert die Produktivität, reduziert False Positives und entlastet die Teams, damit sie sich auf komplexe Fälle konzentrieren können, während die Erkennungs­zuverlässigkeit steigt.

End-to-End-Vision und modulare Architektur

Eine Schadenbearbeitungsplattform sollte als hybrides Ökosystem verstanden werden, das bewährte Komponenten und maßgeschneiderte Entwicklungen vereint. Ein Event-Bus (Kafka, RabbitMQ) sorgt für kohärente Service-Interaktionen und fördert lose Kopplung.

Ein mittelständischer Industriebetrieb stellte seine Architektur auf Microservices um und trennte Dokumenten­management, Schadensbewertung und Abrechnung. Diese Modularität verringerte systemische Ausfallzeiten um 60 % und beschleunigte die Integration neuer Datenkanäle – ein überzeugender Beleg für den Nutzen einer einheitlichen Architektur.

Standardisierte APIs und Contract-Driven Development (CDD) gewährleisten robuste Integrationen, reduzieren Wartungsaufwand und verhindern Vendor Lock-In.

Daten­governance und datengetriebene Kultur

Ein zentraler Data Lake oder Data Warehouse in Kombination mit einem Datenkatalog und klaren Governance-Regeln sichert Datenverlässlichkeit und Nachvollziehbarkeit. Jede Schadensinformation wird so zur Grundlage prädiktiver Analysen.

Monatliche Gremien mit IT-Leitung, Fachbereichen und Data-Experten definieren Prioritäten für KPIs (durchschnittliche Regulierungszeit, erkannte Betrugsquote, Kundenzufriedenheit) und passen Automatisierungsmaßnahmen kontinuierlich an. Diese agile Governance fördert eine gelebte Datenkultur.

Schulungen für den Umgang mit Analysetools und die Stärkung von Data Ownership unterstützen das Reifegrad­wachstum und verwandeln Daten in einen Innovations­motor für den gesamten Schadenzyklus.

Vom transaktionalen Ablauf zur proaktiven Kundenbeziehung

Automatisierung der Schadenbearbeitung bedeutet mehr als Roboter oder KI-Modelle einzusetzen: Es erfordert eine Neugestaltung der Architektur, eine solide Daten­governance und eine konsequent versicherungs­zentrierte Prozessgestaltung. Indem Versicherer Systemfragmentierung überwinden, Betrugserkennung stärken und das Kundenerlebnis in den Mittelpunkt stellen, erzielen sie deutliche Produktivitäts-, Zuverlässigkeits- und Zufriedenheits­gewinne.

Der Übergang vom rein transaktionalen Modell zur proaktiven Kundenbindung setzt eine modulare, skalierbare und kontinuierlich erweiterbare Plattform voraus, die neue Algorithmen und Kommunikationskanäle nahtlos integriert. Die Experten von Edana begleiten Organisationen von der Strategie­definition bis zur operativen Umsetzung und gewährleisten dabei technologische Unabhängigkeit und nachhaltigen Kompetenzaufbau.

Besprechen Sie Ihre Herausforderungen mit einem Edana-Experten

Co-Kreation stellt eine wirkungsvolle Alternative zwischen dem Erwerb standardisierter Lösungen und einer komplett internen Entwicklung dar, indem Risiken, Expertise und Ambitionen aller Beteiligten geteilt werden. Mit diesem Ansatz entsteht ein Produkt, das optimal auf die geschäftlichen Anforderungen abgestimmt ist, und die Time-to-Market verkürzt sich durch schnelle, messbare Release-Zyklen. Die Edana-Co-Kreation stellt den Produktwert in den Mittelpunkt jeder Phase – vom initialen Scoping über eine robuste Architektur bis hin zu einem nutzerzentrierten Design. So wird vollständige technologische Eigenverantwortung gewährleistet und eine kontinuierliche, performancegesteuerte Weiterentwicklung ermöglicht.

Erkunden: Strategisches Scoping und Feldanalyse

In dieser ersten zentralen Phase der Exploration wird eine gemeinsame Produktvision entwickelt. Die Feldanalyse deckt Restriktionen, Datenströme und regulatorische Anforderungen auf.

Wertorientierte Ideenfindung

Bei der Ideenfindung bilden Geschäftsmodell und Value Proposition die Grundlage jeder Entscheidung. Jede potenzielle Funktion wird explizit mit ihrem geschäftlichen Nutzen verknüpft, sodass der Backlog stets relevant bleibt. Kollaborative Workshops fördern eine gemeinsame Vision und sorgen für die Ausrichtung aller Stakeholder.

Das Scoping umfasst die Analyse bestehender Prozesse und die Definition klarer Metriken. Mit validierten Performance-Indikatoren kann das Team schnell zwischen hochwirksamen Chancen und Entwicklungsaufwand entscheiden. So werden Funktions-Drifts vermieden und der Fokus auf den Mehrwert gehalten.

Die initiale Roadmap gliedert sich in aufeinanderfolgende Releases, von denen jedes ein validierbares Minimum Viable Product liefert. Meilensteine werden anhand ihres Mehrwerts definiert, um die Akzeptanz der ersten Ergebnisse zu bestätigen, bevor weiter investiert wird.

Feldanalyse und Compliance

Das Audit bestehender Prozesse identifiziert operative Reibungspunkte und mögliche Optimierungen. Datenflüsse werden kartiert und branchenspezifische Sicherheits- sowie Regulierungsanforderungen analysiert. Diese Feldanalyse ist essenziell, um Risiken frühzeitig zu erkennen und die Konzeption sicher zu gestalten.

Die Überprüfung der Compliance-Anforderungen (DSGVO, interne Richtlinien, Branchenstandards) sichert die Architektur von Anfang an ab. Durch die Integration dieser Aspekte im Vorfeld lassen sich spätere Verzögerungen und Zusatzkosten vermeiden. Sicherheitsstandards beeinflussen die Technologie- und Protokollauswahl.

Das Ergebnis der Feldanalyse ist ein detaillierter Bericht mit pragmatischen Empfehlungen. Diese Erkenntnisse fließen in die Priorisierung der Arbeitspakete ein und werden nach Kritikalität und digitaler Reife der Organisation geordnet.

Priorisierung nach Mehrwert und Governance

Die Priorisierung erfolgt über ein Scoring, das geschäftlichen Impact und technisches Risiko kombiniert. Jedes Item wird anhand gemeinsam definierter Kriterien bewertet, um eine dauerhafte Abstimmung zwischen IT-Abteilung, Fachbereichen und externen Partnern zu gewährleisten. Der Backlog bleibt dynamisch und transparent.

Eine gemeinsame Governance verbindet Lenkungsausschüsse mit agilen Ritualen. Regelmäßige Reviews passen Prioritäten an gemessene Ergebnisse und Nutzerfeedback an. Diese Entscheidungsagilität hält den Fokus konstant auf die Zielsetzungen gerichtet.

Performance-Indikatoren (KPIs) werden in einem gemeinsamen Dashboard abgebildet, um Entscheidungen nachvollziehbar zu machen und den Fortschritt zu überwachen. Diese Transparenz hilft, Budget- und Zeitabweichungen frühzeitig zu erkennen.

Beispiel: Eine Schweizer Verkehrsorganisation hatte Schwierigkeiten, Daten aus mehreren Systemen zu konsolidieren und Sicherheitsanforderungen zu erfüllen. Dank einer gründlichen Explorationsphase konnten Hauptdatenflüsse kartiert und regulatorische Vorgaben von Anfang an integriert werden. Dieses Beispiel unterstreicht die Bedeutung einer fundierten Feldanalyse für komplexe Projekte und das Vertrauen der Stakeholder.

Gestalten: Nutzerzentrierte Konzeption und inkrementelle Auslieferung

In dieser Phase wird die Vision in getestete Prototypen überführt, um eine optimale UX sicherzustellen. Die technische Umsetzung basiert auf modularer Architektur und kontinuierlicher Auslieferung des Minimum Viable Product.

UX/UI-Design und Prototyping

Das Design stützt sich auf Design-Thinking-Workshops mit Endanwendern, um die Nutzerpfade zu verfeinern. Wireframes und hochauflösende Prototypen werden frühzeitig Usability-Tests unterzogen, um Hypothesen zu validieren und Diskrepanzen zu realen Erwartungen zu reduzieren. Diese Co-Konstruktion stärkt die Akzeptanz im Team.

Grafische und ergonomische Entscheidungen orientieren sich an der Unternehmensidentität und garantieren gleichzeitig einfache Navigation. Jede Interaktion wird analysiert, um Reibungspunkte zu eliminieren, insbesondere für mobile und Feldeinsätze. Barrierefreiheit und responsives Design sind unverhandelbare Kriterien.

Das Feedback aus den ersten Tests fließt in schnelle Iterationen des Prototyps ein. Diese kurzen Schleifen erlauben es, Informationshierarchien anzupassen und Module nach ihrem tatsächlichen Impact zu priorisieren. Nutzerfeedback steuert die funktionelle Roadmap.

Modulare Architektur und Security by Design

Die modulare Architektur basiert auf unabhängigen Microservices oder Modulen, was Skalierbarkeit und Flexibilität fördert. Jede Komponente kann eigenständig deployt und skaliert werden, um enge Kopplungen zu vermeiden. Moderne Open-Source-Technologien bieten Unabhängigkeit beim Betrieb und minimieren Vendor-Lock-in.

Sicherheit wird von Anfang an integriert: Datenverschlüsselung, Härtung der Infrastruktur und systematische Code-Reviews sind fester Bestandteil der Konzeption. Authentifizierungsprotokolle und Zugriffsrechte orientieren sich direkt an der Compliance-Diagnose. Dieser Security-by-Design-Ansatz reduziert zukünftige Schwachstellen.

Datenbankschemata werden für variable Lasten und wachsende Datenvolumen optimiert. Factory- und Caching-Pattern sichern Performance, während Log-Persistenz jede kritische Aktion nachvollziehbar macht.

Inkrementelle Auslieferung und Impact-Messung

Das MVP ist der erste greifbare Meilenstein und wird in wenigen kurzen Sprints bereitgestellt. Nutzungskennzahlen werden über individuelle Dashboards kontinuierlich erfasst und messen Adoption und Zufriedenheit. Diese datenbasierte Kultur steuert die folgenden Priorisierungen und validiert den ROI jeder Release.

Weiterentwicklungen basieren auf einem nach Wert und Risiko priorisierten Backlog, das bei jeder Demo angepasst wird. Stakeholder nehmen an Sprint-Reviews teil, was volle Transparenz und Kontrolle über den Entwicklungsaufwand gewährleistet.

Automatisierte CI/CD-Pipelines führen Unit- und Integrationstests durch, wodurch Validierungszyklen deutlich verkürzt werden. Monitoring-Tools alarmieren bei Performance- oder Sicherheitsregressionen und ermöglichen proaktives Incident-Management.

Beispiel: Die Tochtergesellschaft eines branchenübergreifenden Dienstleisters hat in drei Monaten ein MVP für den Feldeinsatz entwickelt. Durch tägliches Nutzungsmonitoring konnte das Team Workflows anpassen und die Berichtserfassung um 70 % beschleunigen. Dieses Beispiel zeigt die Wirksamkeit inkrementeller Auslieferungen und präziser Messungen.

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Wachsen: Governance, Automatisierung und Optimierung

Nach dem MVP erfolgt der Ausbau anhand einer evolutionären Roadmap und agiler Governance. Die Industrialisierung setzt auf CI/CD, Automatisierung und Kostenoptimierung.

Roadmap und Governance

Die Produkt-Roadmap basiert auf gesammelten KPIs und Business-Feedback. Sie gliedert sich in geplante Releases, die funktionale Erweiterungen und technische Verbesserungen kombinieren. Lenkungsausschüsse entscheiden gemeinsam über Prioritäten und stellen so die kontinuierliche Abstimmung zwischen strategischen Zielen und Umsetzungskapazitäten sicher.

Die übergreifende Governance vereint Fachsponsoren und technische Experten in quartalsweisen Reviews. Diese kollaborative Dynamik gewährleistet schnelle Anpassungsfähigkeit an neue Rahmenbedingungen und antizipiert künftige Anforderungen. Entscheidungen werden dokumentiert und sind nachvollziehbar.

Erfolgskriterien basieren auf quantifizierbaren Indikatoren (Adoptionsrate, Durchlaufzeiten, ROI). Diese Detailtiefe ermöglicht es, low-value-Projekte zu stoppen oder anzupassen und Ressourcen auf hochwirksame Funktionen zu konzentrieren.

Industrialisierung via CI/CD und Automatisierung

CI/CD-Pipelines orchestrieren Build-, Test- und Deploy-Prozesse, um Konsistenz und Geschwindigkeit in der Auslieferung sicherzustellen. Automatisierte Tests decken kritische Szenarien ab und minimieren Regressionsrisiken. Updates können mehrmals täglich in Produktion gehen.

Infrastructure-as-Code-Skripte standardisieren Umgebungskonfigurationen, garantieren Reproduzierbarkeit und Compliance. Automatisierte Workflows übernehmen wiederkehrende Aufgaben (Migrationen, Deployments, Backups) und schaffen Freiräume für wertschöpfende Tätigkeiten.

Kontinuierliches Monitoring von Performance und Sicherheit speist proaktive Alarme. Incidents werden nach definierten Playbooks bearbeitet, um Ausfallzeiten zu minimieren und SLAs zuverlässig einzuhalten. Diese Strukturen stärken das Vertrauen der Anwender und fördern Wachstum.

Kostenoptimierung und Skalierbarkeit

Cloud-Architekturen nutzen Auto-Scaling, um Kapazitäten dynamisch an Lastspitzen anzupassen. Unnötige Ressourcen werden abgeschaltet, um Betriebskosten zu minimieren, während Instanzen anhand zuvor definierter Leistungsgrenzen skaliert werden.

Die Microservice-Aufteilung erlaubt, neue Features bereichsweise einzufügen, ohne das Gesamtsystem zu beeinträchtigen. Module werden unabhängig gepackt und deployt, was Weiterentwicklungen vereinfacht und Wiederverwendbarkeit steigert. Gleichzeitig reduziert sich der Vendor-Lock-in.

Regelmäßige Updates der Abhängigkeiten verbessern Sicherheit und Performance. Automatisierte Code-Reviews prüfen Qualität und Compliance mit Standards, verhindern technische Verschuldung und bereiten das Produkt auf weiteres Wachstum vor.

Beispiel: Ein Logistikdienstleister in der Schweiz hat seine interne Anwendung binnen zwölf Monaten vom MVP zum Vollservice ausgebaut. Durch automatisierte Tests und Deployments stieg die Verarbeitungskapazität um 200 %, während die Infrastrukturkosten um 30 % sanken. Dieses Praxisbeispiel verdeutlicht, wie strukturierte Industrialisierung Wachstum unterstützt.

Effiziente Zusammenarbeit: Rollen und Verantwortlichkeiten

Co-Kreation basiert auf klarer Arbeitsteilung und Entscheidungsstrukturen. Ein gemeinsames Tempo fördert Engagement und Zielerreichung.

Fach­expertise und Feldeinblicke

Der interne Partner bringt tiefes Prozesswissen, strategische Prioritäten und Alltagserfahrungen ein. Diese fachliche Perspektive leitet die Funktionsdefinition und Release-Reihenfolge. Fachexperten beteiligen sich aktiv an Workshops und validieren Prototypen.

Strategischer und technischer Beitrag des Partners

Der externe Partner steuert digitale Strategie, Software-Engineering, Enterprise-Architektur und Cybersecurity. Er organisiert Sprints, sichert die Code-Qualität und managt technische Risiken – inklusive der Etablierung von Security by Design.

Dank fundierter Kenntnisse in Open-Source-Technologien und Best Practices der Industrialisierung empfiehlt er skalierbare, modulare Lösungen, antizipiert zukünftige Anforderungen und verhindert Vendor-Lock-in.

Gemeinsames Tempo und Value-Steuerung

Agile Rituale (Backlog-Refinement, Sprint-Demos, Retrospektiven) involvieren alle Stakeholder, fördern Transparenz und Engagement. Jedes Deliverable wird nach fachlichem Mehrwert und technischer Qualität abgenommen.

Die gemeinsame Governance nutzt klar definierte Indikatoren, um Fortschritt und Impact zu messen. Priorisierungsanpassungen erfolgen in Lenkungsausschüssen und garantieren dauerhafte Business-Ausrichtung.

Regelmäßige Kommunikation und asynchrone Kollaborationstools halten den Informationsfluss zwischen Teams aufrecht, reduzieren Silos und beschleunigen Entscheidungen. Diese Transparenz ist ein Schlüsselfaktor für den Co-Kreations­erfolg.

Verwandeln Sie Co-Kreation in Wachstumstreiber

Der Co-Kreations-Ansatz bietet eine einzigartige Balance aus Innovation, Agilität und Risikomanagement. Durch fokussiertes Erkunden, inkrementelles Gestalten und stringente Industrialisierung gewinnt jedes Produkt an Akzeptanz, Robustheit und Autonomie. Klare Rollenverteilung und gemeinsame Governance sorgen für effiziente Zusammenarbeit und kontrolliertes Wachstum.

Unsere Expertinnen und Experten begleiten Organisationen in allen Projektphasen – vom Scoping bis zur Skalierung. Sie teilen ihr Know-how in Design, skalierbarer Architektur, Cybersecurity und digitaler Strategie, um Ihre Ziele nachhaltig zum Erfolg zu führen.

Besprechen Sie Ihre Herausforderungen mit einem Edana-Experten

Die Umstellung auf bargeldloses Bezahlen darf niemanden zurücklassen. Menschen über 65 Jahren sind weniger geneigt, mobile Wallets zu nutzen, während der Einsatz von Bargeld und Schecks drastisch zurückgeht.

Für Banken ist die Herausforderung zweifach: die finanzielle Inklusion von Senioren sicherzustellen und gleichzeitig ihre Loyalität angesichts der Konkurrenz durch Neobanken und Technologieriesen zu stärken. Die Entwicklung von Lösungen im „Senioren-First“-Ansatz erfordert eine vereinfachte und konsistente UX, angepasste Sicherheitsmechanismen und Testphasen, die ältere Nutzer direkt einbeziehen, um Akzeptanz und Bindung zu gewährleisten.

Das Adoptionsgefälle verstehen und seine Bedeutung

Menschen über 65 Jahre übernehmen mobile Wallets deutlich langsamer als 35- bis 50-Jährige. Diese langsame Adoption fällt mit dem schrittweisen Verschwinden von Bargeld- und Scheckzahlungen zusammen.

Für Banken entsteht daraus eine doppelte Aufgabe: die finanzielle Teilhabe ihrer Seniorenkunden zu sichern und gleichzeitig die Kundenbeziehung gegenüber neuen digitalen Anbietern zu stärken.

Eine generationsbedingte Lücke bei der Wallet-Nutzung

Die Akzeptanz elektronischer Geldbörsen bei Senioren bleibt zurückhaltend, oft gebremst durch die wahrgenommene Komplexität der Anwendungen und die Angst vor Bedienfehlern – wie unser Artikel zu 10 bewährten UX-Praktiken zeigt.

Personen über 65 Jahre bevorzugen weiterhin Bargeld oder Schecks, da diese als greifbarer und vertrauter gelten. Fehlen digitale, leicht zugängliche Alternativen, drohen Banken, ihren traditionell loyalen und profitablen Seniorensektor zu verlieren.

Ohne passendes Angebot schrumpft der Marktanteil bei Senioren. Das Verständnis der psychologischen und ergonomischen Hürden dieser Altersgruppe ist daher entscheidend, um eine inklusive Benutzererfahrung zu gestalten.

Finanzielle Inklusion: regulatorische und gesellschaftliche Pflicht

Das schrittweise Verschwinden von Bargeld zwingt Banken, den Zugang zu Zahlungsdienstleistungen für alle Kundensegmente sicherzustellen. Regulatoren fordern die finanzielle Inklusion, unter anderem durch die PSD2, wie in unserem Artikel zum modernen KYC beschrieben.

Eine erfolgreiche digitale Transformation für Senioren trägt zur sozialen Kohäsion und ökonomischen Stabilität bei. Durch einfache, sichere Wallets vermitteln Banken Zuverlässigkeit und Datenschutz und erfüllen so sowohl regulatorische als auch gesellschaftliche Anforderungen.

In diesem Kontext geht die Rolle der Bank über reine Zahlungsdienstleistungen hinaus: Sie muss gezielte Begleitung und Support bieten, um digitale Ausgrenzung zu verhindern und das Vertrauen älterer Nutzer zu erhalten.

Kundenbindung angesichts neuer Wettbewerber

Neobanken und Big-Tech-Unternehmen setzen auf spielerisch-ultrasimple Oberflächen und zwingen traditionelle Banken, ihre Mobile-Payment-Lösungen neu zu denken. Senioren sind ein wertvolles Segment mit stabilen Einlagen und hohem Beratungsbedarf. Banken, die nicht mit modernen Ergonomie-Standards mithalten, riskieren den Verlust dieser treuen Kundengruppe.

Vertrauen und Alltagstauglichkeit sind der Schlüssel zur Bindung älterer Kunden. Eine durchdachte Wallet-App sichert die Kundenbeziehung mit klaren Abläufen und passgenauem Support. Ohne solche Angebote wenden sich Senioren möglicherweise flexibleren Anbietern zu oder meiden Mobile-Services ganz, was die Gesamtkundenbeziehung schwächt.

Ein gezieltes Digital-Schulungs- und Anreizprogramm stärkt zudem die Nähe und Professionalität der Bank und fördert die langfristige Nutzung mobiler Wallets.

Ein „Senioren-First“ Wallet gestalten

Die Oberfläche muss einfach, gut lesbar und geführt sein, mit optimaler Konsistenz zwischen iOS und Android. Die Abläufe sollten intuitiv sein, komplexe Gesten vermeiden und großzügige Buttons bieten.

Die Sicherheit basiert auf einer angepassten Multi-Faktor-Authentifizierung, bei der Biometrie im Vordergrund steht und ein klarer, zugänglicher PIN-Fallback bereitsteht.

Klare und konsistente Benutzeroberfläche

Für Senioren muss jeder Bildschirm auf eine einzige Aktion fokussieren, verschachtelte Menüs und unklare Icons vermeiden. Die Schriftgröße sollte mindestens 16–18 pt betragen, der Kontrast hoch sein – gemäß den WCAG 2.2. Buttons mit einer Touch-Fläche von mindestens 44 px liegen gut im Daumenbereich und sind eindeutig beschriftet.

Die Konsistenz zwischen iOS- und Android-Versionen stärkt das Vertrauen: Senioren finden stets dieselben visuellen und funktionalen Muster, unabhängig vom Gerät. Übergänge und Animationen sollten dezent bleiben, um Ablenkung zu vermeiden.

Ein konkretes Beispiel: Eine mittelgroße Regionalbank entwickelte einen Prototyp eines „Senioren-First“ Wallets mit verstärktem Kontrast und übergroßen Buttons. In Tests führten 85 % der Senioren eine Überweisung ohne externe Hilfe durch – ein Beleg für die Effektivität einer klaren, konsistenten Oberfläche.

Angepasste Sicherheitsmechanismen

Eine progressive starke Authentifizierung (2FA) setzt primär auf Biometrie (Face ID, Touch ID) für schnellen Zugang ohne Passwort. Scheitert die biometrische Anmeldung, sorgt ein vereinfachter PIN-Code auf einem stark kontrastierenden Ziffernfeld für zugängliches Fallback.

Der biometrische Registrierungsprozess wird Schritt für Schritt begleitet, mit klaren Hinweisen zum Datenschutz. Fehlermeldungen formulieren sich einfach, leiten zur Lösung an und vermeiden Fachjargon.

Diese freundliche, aber sichere Herangehensweise führte bei einer Pensionskasse zu 60 % weniger Supportanfragen wegen Verbindungsproblemen und belegt, dass gut integrierte Biometrie mit durchdachtem PIN-Fallback die Akzeptanz fördert, ohne die Sicherheit zu kompromittieren.

Frühe Nutzer­tests im Prototyping

Die Einbindung von Senioren bereits in der Prototyping-Phase stellt sicher, dass die App tatsächlich ihren Bedürfnissen entspricht und Reibungspunkte frühzeitig aufdeckt, etwa beim User Acceptance Testing. Beobachtungs­workshops und reale Testszenarien validieren kritische Abläufe (Kontostand-Abfrage, Überweisung, Zahlung) bevor kostenintensive Entwicklungen starten.

Live-Beobachtungen zeigen oft Missverständnisse bei Icons oder Beschriftungen und verdeutlichen Präferenzen für zusätzliche Text- oder Spracherklärungen. Solche frühen Rückmeldungen erlauben Anpassungen der Informationshierarchie und Optimierung des integrierten Schritt-für-Schritt-Guides.

Eine kantonale Bank erkannte im Prototyping, dass ein interaktives 3-Schritte-Tutorial die Navigationsfehler bei Senioren um 40 % reduzierte – ein eindrücklicher Beweis für Co-Design und frühe Nutzer­tests.

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Technische Basis und Performance

Die Architektur muss modular sein, PSD2-konform und Ende-zu-Ende verschlüsselt mit Anti-Fraud-Mechanismen, die auf Seniorennutzungen zugeschnitten sind. Die Lösung sollte skalierbar bleiben, um künftigen Standards gerecht zu werden.

Kompatibilität mit älteren Geräten, Telemetrie zur Erkennung von Reibungspunkten und Feature Flags ermöglichen eine kontinuierliche Optimierung der Erfahrung und einen reaktiven Support.

Flexible, konforme Architektur

Der Einsatz nativer iOS- und Android-Komponenten garantiert maximale Performance und direkten Zugriff auf biometrische APIs, unterstützt durch eine API-First-Integration für skalierbare, sichere Systemlandschaften.

PSD2-Compliance erfordert klare Berechtigungs-Scopes und Einwilligungen, die sicher gespeichert werden. Transaktionen sind Ende-zu-Ende verschlüsselt, während KI-Algorithmen in Echtzeit spezifische Unregelmäßigkeiten bei Seniorenzahlungen analysieren (z. B. ungewöhnlich hohe Überweisungsbeträge).

Performance und Rückwärts­kompatibilität

Um Senioren mit älteren Geräten (3–5 Jahre alt) zu erreichen, muss die App für entsprechende OS-Versionen optimiert sein, gestützt auf bewährte Methoden zur Behebung von Performance- und Bug-Issues. Schwere Bibliotheken werden durch leichtere Alternativen ersetzt, und kritische Funktionen priorisiert geladen.

Die integrierte Telemetrie überwacht Erfolgsraten wichtiger Bildschirme, identifiziert Verzögerungen und erfasst Nutzerverhalten. Feature Flags erlauben das schrittweise Ausrollen neuer Funktionen bei einer ausgewählten Seniorengruppe, bevor sie global verfügbar gemacht werden.

Barrierefreiheit und In-App-Support

Das Wallet erfüllt iOS- und Android-Accessibility-Standards (VoiceOver, TalkBack) und unterstützt Systemeinstellungen wie vergrößerte Schrift oder Dark Mode. Erinnerungspop-ups und ein „risikofreier Demo-Modus“ erleichtern das schrittweise Lernen.

Ein interaktives Tutorial mit Anmerkungen und Visuals führt durch jeden Schritt. Fehler werden mit sofortigem Feedback angezeigt, und Nutzer können Aktionen rückgängig machen, ohne Datenverlust fürchten zu müssen.

Schlüssel­funktionen und Erfolgs­kennzahlen

Wertvolle Funktionen für Senioren umfassen einen vereinfachten Modus, wiederkehrende Zahlungen in zwei Antipps und schnelle Hilfeoptionen. Transparente und beruhigende Sicherheit komplettiert das Angebot.

Das Monitoring von KPIs wie Wallet-Aktivierungsrate 65+, Zeit bis zur ersten Zahlung und 30/90-Tage-Retention misst die Wirksamkeit und erlaubt fortlaufende Optimierung.

Vereinfachte Ansicht und geführte Routine-Workflows

Der „Essentials-Modus“ zeigt sofort Kontostand, letzte Bewegung und einen „Bezahlen“-Button, ganz ohne Informationsüberflutung. Solche kurzen, klaren Workflows fördern die Kundenbindung durch explizite Abläufe.

Geführte Routinen wie Rechnungsteilung oder Sammelzahlung sind in kurzen Workflows zusammengefasst, ohne dass mehrere Bildschirme angefüllt werden müssen. Senioren fühlen sich sicher begleitet und tätigen Transaktionen mit wenigen Gesten.

Dies führte zu einem signifikanten Anstieg der Erstzahlungen bei Senioren und belegt den direkten Einfluss auf die Adoption.

Hilfestellung und beruhigende Sicherheit

Ein „Berater anrufen“-Button und ein priorisierter Chat bieten sofortige menschliche Unterstützung. Die Funktion „Karte sperren“ ist per Antippen verfügbar, begleitet von einer bestätigenden Erfolgsmeldung.

Warnungen bei ungewöhnlichen Transaktionen sind klar formuliert und kontextbezogen, mit direkten Handlungsoptionen. Personalisierbare Limits erlauben Sicherheitsgrenzen passend zu den individuellen Gewohnheiten.

Mit diesem Ansatz konnten gemeldete Betrugsfälle bei Senioren um 35 % reduziert werden – ein Beweis für proaktive, zugängliche Sicherheit.

KPI-Tracking und Performance-Monitoring

Zu den wichtigsten Kennzahlen zählen die Wallet-Aktivierungsrate bei über 65-Jährigen, die Zeit bis zur ersten Zahlung und die Erfolgsrate kritischer Abläufe (Überweisung, Bezahlung, Kontostand-Abfrage). Diese Metriken decken Reibungspunkte schnell auf.

Das Monitoring von Abbrüchen pro Bildschirm und Support-Anrufen nach Gründen zeigt Bereiche mit UX-Luft nach oben oder unklare Funktionen. Die Retention nach 30 und 90 Tagen sowie der NPS bei Senioren messen langfristige Zufriedenheit und Loyalität.

In Kombination mit regelmäßigen Umfragen können Banken ihre Produkt­roadmap anpassen und die Beziehung zu Seniorenkunden kontinuierlich stärken.

Ihr Wallet als Hebel zur Seniorenbindung

Ein „Senioren-First“-Ansatz für mobile Wallets ist eine strategische Chance: Inklusion, Sicherheit und Zufriedenheit schaffen loyale Seniorenkunden. Mit einer klaren Oberfläche, angepassten Sicherheitsmechanismen, modularem Aufbau und konsequentem KPI-Monitoring erfüllen Sie die Erwartungen einer auf Einfachheit und Vertrauen setzenden Zielgruppe.

Unsere Edana-Experten begleiten Sie bei Konzeption, Test und Rollout von senioren­gerechten Wallets, die Performance, Compliance und optimale Nutzererfahrung vereinen. Lassen Sie uns gemeinsam Ihre Herausforderungen in nachhaltige Kundenbindung verwandeln.

Besprechen Sie Ihre Herausforderungen mit einem Edana-Experten