09.06.2015

Christian Ricken von der DB: „Kein Wettbewerb zwischen Banken und FinTech Startups“

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© Facebook: Deutsche Bank/ Christian Ricken spricht bei der NOAH Conference 2015 in Berlin.

Die Digitalisierung betrifft alle erdenklichen Bereiche in einem modernen Zeitalter – so auch das Bankwesen. Bei der NOAH Konferenz, die heute morgen im eindrucksvollen Tempodrom in Berlin gestartet hat, spricht Christian Ricken, COO of Private & Business Clients, über die Herausforderungen mit denen Banken heutzutage konfrontiert sind, sowie die Beziehung zwischen Banken und FinTechs.

„Es ist offensichtlich, dass zu Zeiten der Finanzkrise, die Digitalisierung keines der Top Themen war. Das hat sich nun komplett verändert: Heute ist die Digitalisierung Thema Nummer eins aller Banken“. Kein Wunder, denn Banken befinden sich in einem sehr kompetitiven Feld und müssen neue Wege gehen. Banken müssen trotzdem vorsichtig sein: Ihre Entscheidungen wirken sich natürlich auf den Kunden aus – und dies wisse dieser. Kunden wollen Banken vor allem vertrauen und es liegt an den Banken, dieses Vertrauen nicht zu missbrauchen. Immerhin, die Digitalisierung bringe eine Vielzahl an Möglichkeiten. „Keine Industrie hat so viele wertvolle Daten, wie Banken“, meint Ricken. Diese Daten sind ein gut gehüteter Schatz, von dem bis jetzt noch nicht Gebrauch gemacht wurde.

Viele sehen eine Konkurrenz zwischen traditionellen Banken und FinTechs. Die Deutsche Bank, die sich als Vorreiter in Sachen Digitalisierung positionieren möchte, verneint diesen Standpunkt. „Ich sehe keinen Wettbewerb zwischen Banken und FinTechs“, so Ricken.

Vielmehr profitiere der deutschen Kunde schließlich von einer Zusammenarbeit zwischen Banken und Startups. FinTechs bringen Innovation in Bereiche, wo bereits viel gemacht wird, aber trotzdem eine neue Blickweise benötigt wird. Darum arbeitet die Deutsche Bank auch sowohl mit großen Technologiefirmen zusammen, als auch mit FinTechs. Um vorne mitzumischen, habe man auch die drei Innovation-Labs ins Leben gerufen, über die der Brutkasten bereits berichtet hat. Für die Labs holte sich die Deutsche Bank Unterstützung von außen: Microsoft für Berlin, HCL in London und IBM im Silicon Valley. Mit der Zusammenführung von Big Players in Technologie und FinTechs möchte man sich für die Zukunft rüsten. Die Arbeit mit FinTech Startups soll einerseits deren Zeit bis zum Markteintritt verkürzen, andererseits den Kunden eine bessere User-Experience bieten.

Dabei soll die Digitalisierung nicht nur die Produkte für das Auge aufhübschen, sondern auch jene Bereiche – zum Beispiel im BackEnd – verbessern, „die der Kunde nicht sieht“. Außerdem möchte man enger mit den Kunden arbeiten und direktes Feedback einholen. Denn immerhin gilt: Ohne Kunden, keine Bank.

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Neue Studie zum Daten- und KI-Arbeitsmarkt in Österreich. (c) AdobeStock

Ein bemerkenswertes Paradoxon prägt den aktuellen Daten- und KI-Arbeitsmarkt: Obwohl Künstliche Intelligenz den Arbeitsmarkt gerade erst neu ordnet, sucht dieser dafür fast ausschließlich nach langjähriger Berufserfahrung, der Nachwuchs wird weitgehend außen vor gelassen. Das belegt die aktuelle Studie „Daten & KI im Arbeitsmarkt 2026 – Österreich“ von Nejo und data:unplugged.

Für den Report wurden knapp 25.000 im Mai 2026 ausgeschriebene Jobs auf Basis der DAISY-Ontologie (Data & AI Skills Ontology) analysiert. Die Zahlen zeigen auch: Österreich treibt den Wandel mit einem KI-Stellenanteil von 4,5 Prozent zwar etwas schneller voran als Deutschland (4,0 Prozent) – verdeutlicht aber in besonders extremer Form, wie schwer der Karrierestart für Berufseinsteiger derzeit ist.

„Müssen die nächste Generation importieren“

Die KI-Branche bleibt paradox. Zwar reichen oft praxisnahe Ausbildungen wie eine HTL, HAK oder eine Lehre formal völlig aus, um die Anforderungen der Unternehmen zu erfüllen – doch die Türen bleiben für Einsteiger trotzdem meist verschlossen. Aufgaben, die früher von Berufseinsteigern übernommen wurden, erledigt die KI heute selbst. Die Zahlen sprechen für sich: Nur 72 von 1113 Daten- und KI-Stellen richten sich an Berufseinsteiger, ein Anteil von 7,7 Prozent. Das Verhältnis von Junior zu Senior-Stellen liegt damit bei eins zu sechs.

Maximilian Fischer, Head of Business Development bei data:unplugged, warnt vor dieser Entwicklung: „Die österreichische Wirtschaft sucht erfahrene KI-Fachkräfte in großem Stil – baut die eigene Nachwuchspipeline aber kaum auf. Wenn wir die Junior-Quote nicht erhöhen, verschieben wir den heutigen Fachkräftemangel in drei bis fünf Jahren auf die nächste Kohorte – und müssen die nächste Generation importieren, statt sie im Land auszubilden“.

(c) Daisy Report 2026.

Der versteckte KI-Arbeitsmarkt

Nur rund 10 Prozent (110 von 1113) der untersuchten Daten- und KI-Stellen tragen einen expliziten Titel wie beispielsweise AI Engineer. Die übrigen Stellen verbleiben klassisch: Controller:in, Berater:in oder Software Engineer. Inhaltlich werden aber Kompetenzen gefordert, die vor wenigen Jahren spezialisierten Daten- und KI-Rollen vorbehalten waren.

„Wer ausschließlich nach ‚Data Scientist’ oder ‚AI Engineer’ filtert, übersieht 90 Prozent des KI-Arbeitsmarktes“, sagt Aloisious Caraet, Principal Data Scientist bei Nejo und Hauptautor der Studie. „Die KI-Karriere beginnt heute selten mit einem Titelwechsel – sie entsteht durch die Anreicherung des bestehenden Berufsbildes.“

Mehr als die Hälfte der Stellen in Wien

Die offenen Daten- und KI-Stellen stammen zumeist nicht von reinen Tech-Unternehmen. Insgesamt verteilen sich die Inserate auf 495 Unternehmen. Hinter der IT-Branche (354 Stellen) suchen vor allem der Finanzsektor (88) und die Unternehmensberatung (83) nach KI-Personal. Geografisch konzentriert sich der Markt mit 63 Prozent aller Ausschreibungen deutlich auf Wien. Graz verzeichnet hingegen die technisch anspruchsvollsten Profile: Hier werden im Schnitt 5,4 spezifische Daten- und KI-Skills pro Position gefordert.

Werkzeuge sind zweitrangig: Der Fokus liegt auf KI-Verständnis

Bei den Programmiersprachen dominiert Python und wird in fast jeder dritten Stelle gefordert – knapp doppelt so häufig wie Java. Bei den Cloud-Plattformen führt Microsoft Azure vor AWS. Auch bei generativer KI liegt Microsoft mit GitHub Copilot als meistgenanntem Werkzeug vorn. Der größte fachliche Schwerpunkt des Marktes liegt mit 39,7 Prozent auf dem Data Engineering, was den aktuellen Fokus auf den Aufbau von Dateninfrastruktur zeigt.

Dennoch ist das konzeptionelle Verständnis oft wichtiger als die Beherrschung einzelner Programme: Fast die Hälfte aller geforderten Kompetenzen entfällt auf allgemeine Wissensgebiete und Methoden, wobei „Künstliche Intelligenz“ zu den fünf meistgenannten Begriffen zählt.

Das unterstreicht auch Simona Hübl, Geschäftsführerin von Nejo: „Unternehmen suchen aktuell vor allem konzeptionelle Fähigkeiten, und erst zweitrangig nach spezifischen Tool-Kenntnissen. Gefragt ist, wer Daten- und KI-Konzepte im Grundsatz versteht und tool-unabhängig sicher anwenden kann.

(c) Daisy Report 2026.

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