28.04.2021

Deutsche Bank: Deshalb steigt die Aktie gerade so stark

Skandale, Milliardenverluste, mehrere Chefwechsel - die Deutsche Bank galt lange als angeschlagen. Ist mit dem stärksten Quartal seit sieben Jahren nun die Trendwende eingeleitet?
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Deutsche Bank
Die Deutsche Bank in Frankfurt | Foto: Tobias Arhelger - stock.adobe.com

Seit Jahren steckt die Deutsche Bank in der Krise: Mehrere Chefwechsel, in zahlreiche Skandale verwickelt und Verluste teils in Milliardenhöhe. Nun könnte aber die Trendumkehr eingeleitet sein. Darauf setzen zumindest viele Trader – denn die Aktie der Bank stieg am Mittwoch um mehr als 9,4 Prozent auf 11,15 Euro. Der Börsenwert lag damit bei 22 Mrd. Euro.

Hintergrund des Kursanstiegs: Die vorgelegten Geschäftszahlen. Demnach hat die Deutsche Bank im ersten Quartal 2021 einen Nettogewinn von 908 Mio. Euro verzeichnet – weit mehr als Analysten der Bank im Vorfeld zugetraut hatten. Diese waren im Schnitt von knapp 643 Mio. Euro ausgegangen.

Der Gewinn fiel auch weit höher aus als im Vorquartal. Zwischen Oktober und Dezember 2020 hatte die Deutsche Bank 51 Mio. Euro Gewinn verbucht. Im ersten Quartal des Vorjahres war es noch ein Verlust von 43 Mio. Euro gewesen. Der nun gemeldete Quartalsgewinn war der höchste seit 2014. Vor Steuern lag er bei rund 1,6 Mrd. Euro.

Aktie seit März 2020 um 150 Prozent gestiegen

Die zunehmenden Verbesserungen machen sich auch beim Aktienkurs bemerkbar: Er hat seit Jahresbeginn inklusive des heutigen Anstiegs fast 25 Prozent zugelegt. Geht man bis zum Ausbruch der Coronakrise zurück, ist die Performance noch stärker: Im März 2020 war der Kurs zwischenzeitlich bis auf 4,45 Euro gefallen. Seitdem ist er um rund 150 Prozent gestiegen. Im Februar 2021 kostete die Aktie erstmals seit rund einem Jahr wieder mehr als 10 Euro.

Gut kam vor allem an, dass Deutsche-Bank-CEO Christian Sewing den Ausblick fürs Gesamtjahr erhöhte: Die Erträge sollen mit 24 Mrd. Euro demnach auf dem Niveau des Vorjahres liegen. Bisher hatte die Bank einen Rückgang in Aussicht gestellt. Stark entwickelte sich im ersten Quartal vor allem das Investmentbanking mit einem Einnahmenplus von 32 Prozent. Sowohl das Firmen- als auch das Privatkundengeschäft wuchsen, bereinigt um Wechselkurseffekte, nur moderat um 2 Prozent.

Im abgelaufenen Geschäftsjahr 2020 hatte die Deutsche Bank erstmals seit Jahren wieder einen Gewinn verzeichnet, nämlich 624 Mio. Euro. Im Jahr zuvor hatte sie noch einen Verlust in der Höhe von 5,3 Mrd. Euro eingefahren.

Wall-Street-Banken im Anleihenhandel übertroffen

Gut geschlagen haben sich im ersten Quartal 2021 vor allem die Anleihen-Trader: Der Bereich verzeichnete ein Wachstum gegenüber dem Vorjahresquartal von 34 Prozent. Laut einer Auswertung von Bloomberg lag die Deutsche Bank damit vor fast allen großen Wall-Street-Banken: Lediglich Morgan Stanley schlug sich mit einem Plus von 43,8 Prozent noch etwas besser. Goldman Sachs blieb knapp, andere Banken wie etwa JPMorgan oder Citi deutlich hinter der Deutschen Bank zurück. Im Schnitt verzeichneten US-Banken im Anleihen-Trading im vergangenen Quartal ein Plus von knapp 17 Prozent.

Übrigens: Wer schon sehr lange in die Aktie investiert ist, könnte trotz der jüngsten Erholung auf massiven Verlusten sitzen. Vor der Finanzkrise 2008 war der Kurs zwischenzeitlich auf über 100 Euro gestiegen.

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“No Hype KI” wird unterstützt von CANCOM Austria, IBM, ITSV, Microsoft, Nagarro, Red Hat und Universität Graz


Mit der neuen multimedialen Serie “No Hype KI” wollen wir eine Bestandsaufnahme zu künstlicher Intelligenz in der österreichischen Wirtschaft liefern. In der ersten Folge diskutieren Doris Lippert, Director Global Partner Solutions und Mitglied der Geschäftsleitung bei Microsoft Österreich, und Thomas Steirer, Chief Technology Officer bei Nagarro, über den Status Quo zwei Jahre nach Erscheinen von ChatGPT.

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„Das war ein richtiger Hype. Nach wenigen Tagen hatte ChatGPT über eine Million Nutzer”, erinnert sich Lippert an den Start des OpenAI-Chatbots Ende 2022. Seither habe sich aber viel geändert: “Heute ist das gar kein Hype mehr, sondern Realität“, sagt Lippert. Die Technologie habe sich längst in den Alltag integriert, kaum jemand spreche noch davon, dass er sein Smartphone über eine „KI-Anwendung“ entsperre oder sein Auto mithilfe von KI einparke: “Wenn es im Alltag angekommen ist, sagt keiner mehr KI-Lösung dazu”.

Auch Thomas Steirer erinnert sich an den Moment, als ChatGPT erschien: „Für mich war das ein richtiger Flashback. Ich habe vor vielen Jahren KI studiert und dann lange darauf gewartet, dass wirklich alltagstaugliche Lösungen kommen. Mit ChatGPT war dann klar: Jetzt sind wir wirklich da.“ Er sieht in dieser Entwicklung einen entscheidenden Schritt, der KI aus der reinen Forschungsecke in den aktiven, spürbaren Endnutzer-Bereich gebracht habe.

Von erster Begeisterung zu realistischen Erwartungen

Anfangs herrschte in Unternehmen noch ein gewisser Aktionismus: „Den Satz ‘Wir müssen irgendwas mit KI machen’ habe ich sehr, sehr oft gehört“, meint Steirer. Inzwischen habe sich die Erwartungshaltung realistischer entwickelt. Unternehmen gingen nun strategischer vor, untersuchten konkrete Use Cases und setzten auf institutionalisierte Strukturen – etwa durch sogenannte “Centers of Excellence” – um KI langfristig zu integrieren. „Wir sehen, dass jetzt fast jedes Unternehmen in Österreich KI-Initiativen hat“, sagt Lippert. „Diese Anlaufkurve hat eine Zeit lang gedauert, aber jetzt sehen wir viele reale Use-Cases und wir brauchen uns als Land nicht verstecken.“

Spar, Strabag, Uniqa: Use-Cases aus der österreichischen Wirtschaft

Lippert nennt etwa den Lebensmittelhändler Spar, der mithilfe von KI sein Obst- und Gemüsesortiment auf Basis von Kaufverhalten, Wetterdaten und Rabatten punktgenau steuert. Weniger Verschwendung, bessere Lieferkette: “Lieferkettenoptimierung ist ein Purpose-Driven-Use-Case, der international sehr viel Aufmerksamkeit bekommt und der sich übrigens über alle Branchen repliziert”, erläutert die Microsoft-Expertin.

Auch die Baubranche hat Anwendungsfälle vorzuweisen: Bei Strabag wird mittels KI die Risikobewertung von Baustellen verbessert, indem historische Daten zum Bauträger, zu Lieferanten und zum Bauteam analysiert werden.

Im Versicherungsbereich hat die UNIQA mithilfe eines KI-basierten „Tarif-Bots“ den Zeitaufwand für Tarifauskünfte um 50 Prozent reduziert, was die Mitarbeiter:innen von repetitiven Tätigkeiten entlastet und ihnen mehr Spielraum für sinnstiftende Tätigkeiten lässt.

Nicht immer geht es aber um Effizienzsteigerung. Ein KI-Projekt einer anderen Art wurde kürzlich bei der jüngsten Microsoft-Konferenz Ignite präsentiert: Der Hera Space Companion (brutkasten berichtete). Gemeinsam mit der ESA, Terra Mater und dem österreichischen Startup Impact.ai wurde ein digitaler Space Companion entwickelt, mit dem sich Nutzer in Echtzeit über Weltraummissionen austauschen können. „Das macht Wissenschaft zum ersten Mal wirklich greifbar“, sagt Lippert. „Meine Kinder haben am Wochenende die Planeten im Gespräch mit dem Space Companion gelernt.“

Herausforderungen: Infrastruktur, Daten und Sicherheit

Auch wenn die genannten Use Cases Erfolgsbeispiele zeigen, sind Unternehmen, die KI einsetzen wollen, klarerweise auch mit Herausforderungen konfrontiert. Diese unterscheiden sich je nachdem, wie weit die „KI-Maturität“ der Unternehmen fortgeschritten sei, erläutert Lippert. Für jene, die schon Use-.Cases erprobt haben, gehe es nun um den großflächigen Rollout. Dabei offenbaren sich klassische Herausforderungen: „Integration in Legacy-Systeme, Datenstrategie, Datenarchitektur, Sicherheit – all das darf man nicht unterschätzen“, sagt Lippert.

“Eine große Herausforderung für Unternehmen ist auch die Frage: Wer sind wir überhaupt?”, ergänzt Steirer. Unternehmen müssten sich fragen, ob sie eine KI-Firma seien, ein Software-Entwicklungsunternehmen oder ein reines Fachunternehmen. Daran anschließend ergeben sich dann Folgefragen: „Muss ich selbst KI-Modelle trainieren oder kann ich auf bestehende Plattformen aufsetzen? Was ist meine langfristige Strategie?“ Er sieht in dieser Phase den Übergang von kleinen Experimenten über breite Implementierung bis hin zur Institutionalisierung von KI im Unternehmen.

Langfristiges Potenzial heben

Langfristig stehen die Zeichen stehen auf Wachstum, sind sich Lippert und Steirer einig. „Wir überschätzen oft den kurzfristigen Impact und unterschätzen den langfristigen“, sagt die Microsoft-Expertin. Sie verweist auf eine im Juni präsentierte Studie, wonach KI-gestützte Ökosysteme das Bruttoinlandsprodukt Österreichs deutlich steigern könnten – und zwar um etwa 18 Prozent (brutkasten berichtete). „Das wäre wie ein zehntes Bundesland, nach Wien wäre es dann das wirtschaftsstärkste“, so Lippert. „Wir müssen uns klar machen, dass KI eine Allzwecktechnologie wie Elektrizität oder das Internet ist.“

Auch Steirer ist überzeugt, dass sich für heimische Unternehmen massive Chancen eröffnen: “Ich glaube auch, dass wir einfach massiv unterschätzen, was das für einen langfristigen Impact haben wird”. Der Appell des Nagarro-Experten: „Es geht jetzt wirklich darum, nicht mehr zuzuwarten, sondern sich mit KI auseinanderzusetzen, umzusetzen und Wert zu stiften.“


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