1 Einstieg

Europas Finanzsystem ist im Wandel. Das habe ich auch an einem Wochenende vor drei Wochen bemerkt. Mein Sohn, der im Teenageralter ist, berichtete mir, dass er den Investmentclub seiner Schule anführt – also den ersten Platz belegt, was die Performance seiner Anlagen betrifft. Der Club verwaltet ein fiktives Portfolio von 100.000 Euro. Ich fragte ihn, wie er das geschafft habe. Er erzählte mir, dass er den KI‑Assistenten Claude gefragt habe, welche Aktien zuletzt im Kurs gefallen seien, aber dennoch ein gutes Risiko-Rendite-Profil böten. Auch wenn sich die Rangfolge im Investmentclub mittlerweile verschoben hat, so zeigt die Geschichte, dass künstliche Intelligenz zunehmend auch bei der privaten Geldanlage eingesetzt wird.

In meinem Impuls möchte ich den Einfluss von Technologie auf die Finanzbranche aus drei Perspektiven beleuchten: 

• Erstens den Einfluss künstlicher Intelligenz auf die Finanzmärkte, 
• zweitens die Auswirkungen von Quantencomputing, 
• und drittens, wie wir in diesem Umfeld handlungsfähig bleiben – und was digitale Souveränität damit zu tun hat.

2 Der Einfluss von KI auf die Finanzmärkte

Dass KI nicht nur von meinem Sohn, sondern insgesamt zunehmend für das Portfoliomanagement genutzt wird, zeigen verschiedene Studien. Mehr als die Hälfte der Erwachsenen im Vereinigten Königreich und in den USA gibt an, im vergangenen Jahr generative KI zur Finanzberatung oder -verwaltung genutzt zu haben.[1] [2]

Bei institutionellen Anlegern wird geschätzt, dass der algorithmische Hochfrequenzhandel zwischen 40 und 70 Prozent des Handelsvolumens an den US‑Aktienmärkten ausmacht. Allerdings gibt es nur wenige Informationen darüber, welche Algorithmen dabei eingesetzt werden. Eine aktuelle globale Umfrage des Cambridge Centre for Alternative Finance an der Universität Cambridge zeigt, dass fast ein Viertel der befragten Finanzinstitute KI‑Modelle für Handelsstrategien entwickelt.[3] Für uns als Zentralbanken ist besonders interessant, was aus der stärkeren Verbreitung von KI an den Märkten folgt. Dabei sehen wir sowohl Chancen als auch Risiken.

Zum einen deutet die Forschung darauf hin, dass Haushalte, die den Empfehlungen generativer KI folgen, diversifiziertere Portfolios und größere Notfallreserven aufbauen können.[4] Eine weitere Studie zeigt, welche Folgen es haben kann, wenn der Zugang zu solchen Anwendungen eingeschränkt wird: Als die italienische Regierung ChatGPT im Jahr 2023 vorübergehend verbot, handelten Privatanleger mit weniger Vermögenswerten und konzentrierten ihre Geschäfte stärker auf populäre Anlagen. Dadurch wurden ihre Portfolios stärker miteinander korreliert – das heißt sie bewegten sich stärker im Gleichschritt.[5] 

Auf der anderen Seite gibt es Forschung zu den möglichen Risiken. Untersuchungen der Bundesbank zeigen, dass die Art von KI‑Agenten – ob sie aus Erfahrung lernen oder auf Basis von Kontext schlussfolgern – einen wichtigen Unterschied dafür macht, wie finanzielle Risiken entstehen.[6] Um mit diesen Risiken angemessen umgehen zu können, benötigen wir als Zentralbanken mehr Transparenz darüber, welche Arten von KI‑Modellen an den Finanzmärkten eingesetzt werden. Wir müssen außerdem besser verstehen, wie diese Modelle agieren und Entscheidungen treffen. Genau mit diesen Fragen beschäftigen wir uns im Rahmen von Projekt Logos – einer gemeinsamen Initiative der Bundesbank, anderer Zentralbanken und des BIS Innovation Hub.

Zusammengefasst: Der Einsatz von KI an den Finanzmärkten nimmt weiter zu. Neben Chancen birgt er auch Risiken, die wir als Zentralbanken eng im Blick behalten müssen. 

KI ist jedoch nicht die einzige Technologie, die die Finanzbranche in den kommenden Jahren prägen wird. Eine weitere Technologie, mit der wir uns noch stärker auseinandersetzen müssen, ist das Quantencomputing.

3 Auswirkungen des Quantencomputings auf die Finanzbranche

Genau wie künstliche Intelligenz birgt auch das Quantencomputing Chancen und Risiken für die Finanzbranche. Ein besonderer Fokus liegt auf der quantensicheren Verschlüsselung. Quantencomputer werden künftig in der Lage sein, bestehende Verschlüsselungsverfahren wie die RSA‑Verschlüsselung zu knacken. Aus Gesprächen mit Marktteilnehmern wissen wir, dass quantensichere Verschlüsselung deshalb weit oben auf der Agenda steht.

Im Bereich der sogenannten Quantum Key Distribution haben drei meiner Kollegen bei der Bundesbank ein Patent für quantensichere Verschlüsselung und Kommunikation angemeldet. Für uns als Zentralbank und Betreiber kritischer Infrastruktur ist es zentral, dass wir für das Zeitalter des Quantencomputings gewappnet sind. 

Gleichzeitig sehen wir, dass Quantencomputer zahlreiche mögliche Einsatzfelder bieten. Gemeinsam mit dem hessische Digitalministerium veröffentlichen wir dazu bald eine Studie, die sich mit Anwendungsfällen im Finanzwesen am Beispiel des Finanzplatzes Frankfurt beschäftigt. Für rechenintensive Kernaufgaben der Finanzwirtschaft – etwa die Portfoliooptimierung, das Hedging, die Risikomodellierung oder das Kredit-Scoring großer Firmenkonglomerate – sind mittelfristig Vorteile durch den Einsatz von Quantencomputern zu erwarten.

Zusammengefasst: Der Fokus im Finanzsektor liegt derzeit vor allem auf der Umstellung auf quantensichere Verschlüsselung. Gerade für rechenintensive Kernaufgaben bietet Quantencomputing jedoch auch zahlreiche Anwendungsmöglichkeiten. Mit deren Erkundung müssen wir jetzt beginnen.

Quantencomputing ist zugleich einer der Bereiche, in denen Deutschland und Europa im internationalen Vergleich noch gut aufgestellt sind. In anderen Technologiebereichen sind wir ins Hintertreffen geraten und partizipieren deshalb nicht ausreichend an den wirtschaftlichen Chancen, die sich daraus ergeben. Damit komme ich zu meinem dritten Punkt: Wie bleiben wir in Deutschland und Europa in unterschiedlichen Szenarien handlungsfähig? Und wie hängt diese Frage mit digitaler Souveränität zusammen?

4 Digitale Souveränität

Derzeit importieren wir in Europa mehr als 80 Prozent der digitalen Infrastruktur und Technologien von außereuropäischen Anbietern. Wenn wir unsere Handlungsfähigkeit in unterschiedlichen Szenarien sicherstellen wollen, ist es notwendig, unsere digitale Souveränität zu stärken. Darin liegen auch wirtschaftliche Chancen. 

Nach Angaben des Beratungsunternehmens Gartner wurden im Jahr 2025 weltweit 5,6 Billionen US‑Dollar für Informationstechnologie ausgegeben.[7] Für 2026 wird ein Anstieg um 14 Prozent auf rund 6,4 Billionen US‑Dollar erwartet.[8] Das sind enorme Wachstumsraten. Wenn es Deutschland und Europa gelingt, in diesen Märkten Anteile zu gewinnen, ergeben sich daraus erhebliche Wachstumsmöglichkeiten. Doch wie können wir unsere digitale Souveränität in Deutschland und Europa stärken?

Dazu habe ich kürzlich gemeinsam mit Claudia Plattner, der Präsidentin des BSI, und der hessischen Digitalministerin Kristina Sinemus ein Impulspapier mit 37 konkreten und anwendungsnahen Maßnahmen veröffentlicht. Wir konzentrieren uns darin auf fünf Technologiefelder: Chips, Cloud und Rechenzentren, künstliche Intelligenz, Robotik und Quantencomputing. Die gemeinsame Betrachtung dieser Technologiefelder eröffnet die Möglichkeit, Interdependenzen zwischen ihnen besser zu verstehen und zu nutzen. 

Ein Beispiel: Um beim Training von Hochleistungs-KI‑Modellen wettbewerbsfähig zu sein, brauchen wir ausreichende Rechenleistung. Dafür benötigen wir Rechenzentren, die KI‑Modelle trainieren und einsetzen können, die genauso leistungsfähig sind wie in anderen Regionen. Bei herkömmlichen Chips stehen wir dabei vor der Herausforderung, genügend Energie bereitstellen zu können.

In Europa verfügen wir jedoch über Forschung im Bereich photonischer Chips. Diese Chips arbeiten mit optischen Signalen und sind besonders für visuelle KI‑Anwendungen geeignet. Entscheidend ist, dass sie deutlich energieeffizienter sind als die heute eingesetzten herkömmlichen Chips.

Photonische Chips sind bereit für die Massenproduktion. Wenn wir ihre Produktion finanzieren und Rechenzentren auf Basis dieser nächsten Chip-Generation aufbauen, haben wir die Chance, auch beim Training und beim Einsatz von KI‑Modellen entscheidende Fortschritte zu erzielen.

Die vorgeschlagenen Maßnahmen lassen sich in drei Gruppen einteilen: 

• Erstens müssen wir die öffentliche Nachfrage bündeln. 
• Zweitens müssen wir Innovationen besser in marktfähige Produkte und erfolgreiche Start-ups übersetzen. 
• Drittens müssen wir die Maßnahmen rund um den europäischen Binnen- und Kapitalmarkt vorantreiben.

Zusammengefasst: Damit Deutschland und Europa in unterschiedlichen Szenarien handlungsfähig bleiben, müssen wir die digitale Souveränität stärken. Dafür braucht es in fünf digitalen Technologiefeldern eine Bündelung der öffentlichen Nachfrage, eine stärkere Übersetzung von Innovationen in marktfähige Produkte sowie die Vollendung eines einheitlichen europäischen Binnen- und Kapitalmarkts.

Wenn uns das gelingt, bin ich zuversichtlich, dass neben meinem Sohn wir alle die Chancen nutzen können, die sich aus dem Einsatz von Technologie für die Finanzmärkte ergeben.

Fußnoten:

1. Lloyds Banking Group (2025), Consumer Digital Index 2025; press release "Over 28 million adults now using AI tools to help manage their money", 3 November 2025.
2. J.D. Power (2025), "As More U.S. Consumers Struggle with Rising Prices, Many Turn to Artificial Intelligence for Financial Advice," Banking and Payments Intelligence Report, August 2025.
3. Cambridge Centre for Alternative Finance (2026), 2026 Global AI in Financial Services Report – Adoption, Impact and Risks – CCAF publications
4. Choukhmane, T., T. de Silva, W. Lin and M. Akuzawa (2026), "AI Financial Advice: Supply, Demand, and Life Cycle Implications".
5. Even-Tov, O., B. Lourie, K. Munevar and A. Nekrasov (2025), "The Effect of AI on Retail Investor Behavior: Evidence from Account-Level Trading Data".
6. Anand, K., S. Kazinnik, A. Leonello, and E. Panetti (2025), Ex Machina: Financial Stability inthe Age of Artificial Intelligence. Working Paper.
7. Gartner (2026), Gartner Forecasts Worldwide IT Spending to Grow 14.2 % in 2026, Totaling $6.37 Trillion
8. Gartner (2026), Gartner Forecasts Worldwide IT Spending to Grow 15 % in 2027, Totaling $7.35 Trillion.