Treasury Management 2030: Mit generativer KI und neuer Infrastruktur
Treasury Management 2030: Mit generativer KI und neuer Infrastruktur
Wie Finanzinstitute ihr Treasury mit KI, Datenarchitektur und Know-how neu ausrichten
Keyfacts:
- Ohne moderne Infrastruktur kein modernes Treasury – sie ist das Fundament für die notwendige Transformation.
- KI revolutioniert das Treasury – von der Automatisierung zur intelligenten Interaktion mit Daten.
- Technologie verändert nicht nur Prozesse, sondern auch Menschen – neue Kompetenzen werden zum Erfolgsfaktor.
In Zeiten volatiler Märkte, geopolitischer Spannungen und digitaler Disruption rückt in Banken eine Abteilung verstärkt in den Fokus: das Treasury. Traditionell für die Steuerung von Liquidität, Kapital und Finanzrisiken zuständig, entwickelt es sich zunehmend zu einem strategischen Motor der Banksteuerung. Doch die Anforderungen steigen: Neben Stabilität soll das Treasury heute auch zur Profitabilität beitragen – effizient, vorausschauend und flexibel.
Um dieser Rolle gerecht zu werden, braucht es mehr als bewährte Prozesse. Eine moderne Treasury-Funktion erfordert leistungsfähige Infrastrukturen, den Einsatz intelligenter Technologien wie generativer KI und Machine Learning sowie ein neues Rollenverständnis der Mitarbeitenden. Das Treasury der Zukunft entsteht nicht durch Einzelprojekte – sondern durch eine ganzheitliche Transformation.
Infrastruktur als Fundament für modernes Treasury-Management
Ein zukunftsfähiges Treasury beginnt mit der richtigen Infrastruktur. Dieses ermöglicht die effiziente Nutzung neuer Technologien, bietet Flexibilität zur dynamischen Anpassung an veränderte Bedingungen und schafft die Grundlage für Innovation. Doch viele Banken kämpfen mit fragmentierten Systemlandschaften, isolierten Datenquellen und historisch gewachsenen IT-Strukturen, aber auch mit Angst vor Veränderung.
Die Folge: Innovationsprojekte scheitern nicht an der Idee, sondern an der Umsetzung und Akzeptanz. Ein Kulturwandel bei Instituten und Regulatoren ist also notwendig, um bestehende Möglichkeiten zu nutzen und die Effizienz des Treasury zu steigern. Eine zukunftsfähige Infrastruktur denkt nicht in Silos. Sie verbindet Systeme und Prozesse und wird zum Enabler der zukünftigen Treasury.
„Die Transformation zum zukunftsfähigen Treasury gelingt dort, wo moderne Technologien auf eine tragfähige Infrastruktur und entschlossene Governance treffen – und damit den Freiraum für strategische Steuerung schaffen.“
Raphael Wüst
Das sind die vier Säulen eines zukunftsfähigen Treasury:
- Zentrale Datenhaushalte: Einheitliche Datenquellen schaffen Transparenz über Treasury, Finanzen und Risikocontrolling hinweg. So entsteht eine konsolidierte Sicht auf Bilanz, Kapital und Liquidität und damit die Basis für fundierte Steuerung.
dabc - Cloud-Technologien: Cloud-Lösungen ermöglichen skalierbare Analysen ohne hohe Investitionen in Hardware. Sie unterstützen kurzfristige Szenariosimulationen und erhöhen die Agilität der Banksteuerung.
dabc - Modularität und offene Schnittstellen: Modularität und Schnittstellen erleichtern die Integration neuer Funktionen und die Erweiterung bestehender Systeme ohne komplexe Umbaumaßnahmen oder lange IT-Projekte. So wächst das Treasury-System flexibel mit den Anforderungen.
dabc - Echtzeit-Verarbeitung: Technologien wie Data Streaming sowie die Fähigkeit zum dynamischen Reporting ermöglichen schnelle Reaktionen, zum Beispiel bei der Intraday-Liquiditätssteuerung oder bei kurzfristigen Marktveränderungen.
Anwendungen von generativer KI und Machine Learning im Treasury
Technologie kann einen entscheidenden Beitrag zur zukünftigen Treasury-Funktion leisten – beispielsweise in Form besserer Vorhersagen, schnellerer Analysen und automatisierter Prozesse. Künstliche Intelligenz – von Machine Learning über generative KI bis hin zu KI-Agenten – öffnet dabei völlig neue Möglichkeiten:
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Machine Learning
Machine Learning bleibt essenziell und verbessert die Prognose von Liquiditätspositionen und die Datenqualitätsanalyse. Präzise Simulationen und Trendanalysen helfen, Risiken frühzeitig zu erkennen und fundierte Steuerungsentscheidungen zu treffen.
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Generative KI
Generative KI geht noch einen Schritt weiter: Sie ermöglicht es, Daten mittels natürlicher Sprache zu analysieren und kann etwa Standardberichte automatisch kommentieren. Treasury-Teams erhalten binnen Sekunden Antworten, die früher tagelange Analysen benötigt hätten.
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KI-Agenten
KI-Agenten verändern schließlich die Art und Weise, wie Treasury-Funktionen Aufgaben steuern. Diese intelligenten, autonom agierenden Systeme kombinieren Datenzugriff, Analysefähigkeiten und operative Ausführung. Sie können eigenständig Planungsprozesse anstoßen, Reports vorbereiten oder Handlungsempfehlungen mit Fachabteilungen abstimmen. So wird Treasury nicht nur schneller, sondern auch reaktionsfähiger und skalierbarer.
Drei konkrete Anwendungsfelder im Treasury:
- Automatisierte Ad-hoc-Szenarioanalysen kombinieren qualitative und quantitative Daten zur dynamischen Analyse von Wechselwirkungen zwischen Bilanz, Kapital und Liquidität. Manuelle und zeitaufwändige Analysen werden automatisiert und beschleunigt.
dabc - Echtzeitüberwachung der Risiken und Liquiditätspositionen durch intelligente Systeme ermöglichen ein schnelleres Eingreifen bei Steuerungsbedarfen. Steuerungsimpulse werden sofort erkannt.
dabc - Intelligentes Treasury-Reporting erlaubt individuelle Drilldowns und stellt Interpretation und Kommentierung in Echtzeit zur Verfügung. Das Reporting wird zum echten Co-Piloten des Treasurers.
—> In welchen Bereichen setzen Finanzinstitute heute bereits KI ein und welchen Einfluss hat das auf die Finanzberichterstattung? Die Studie „AI in Finance“ gibt Antworten. Jetzt herunterladen.
Neue Kompetenzen für das Treasury in der Bank: Wandel von Rollen und Skills
Technologie verändert nicht nur Prozesse – sie verändert auch das Anforderungsprofil der Mitarbeitenden. Die aktuell hybride Rolle von Treasury-Expert:innen mit IT- und Programmier-Kenntnissen weicht zunehmend der klassischen Spezialistenrolle, in der Fachwissen wieder stärker im Fokus steht als Technologiekompetenz.
Eine zentrale Fähigkeit wird dabei das Prompting – also die gezielte Steuerung von KI-Systemen. Dann wer die richtigen Fragen stellt, erhält schneller und präziser belastbare Antworten. Damit rückt auch die Datensouveränität stärker in den Fokus – mehr als reine Programmierkenntnisse.
Entscheidend ist nicht mehr, wie ein Tool technisch funktioniert, sondern wie es intelligent eingesetzt wird. Treasury-Teams benötigen daher ein tiefes Verständnis für Zusammenhänge innerhalb der Banksteuerung – nicht nur isoliertes Wissen über einzelne Anwendungen.

Neue Kompetenzen für modernes Risikomanagement
Regulatorik, Technologie, Unsicherheit – das Risikomanagement wandelt sich rasant. Entscheidend wird, welche Skills die Teams morgen mitbringen.
Jetzt mehr erfahrenUm das Treasury langfristig als Werttreiber zu positionieren, sollten Finanzinstitute jetzt handeln: Investitionen in leistungsfähige Datenarchitekturen, der gezielte Einsatz von KI sowie der Aufbau neuer Kompetenzprofile sind zentrale Hebel, um Steuerungsprozesse agiler, vorausschauender und robuster aufzustellen. Wer diesen Wandel aktiv gestaltet, schafft die Voraussetzungen für ein zukunftsfähiges Treasury – vernetzt, skalierbar und mit echtem Mehrwert für die gesamte Bank.
—> Neben generativer KI und moderner Infrastruktur geraten auch klassische Treasury-Aufgaben wie Buchungsmodelle oder Kapitalmobilität in den Fokus. Lesen Sie im neuen Artikel „So stellen Finanzinstitute ihr Treasury Management widerstandsfähig auf„, wie Treasury-Teams verborgene Annahmen hinterfragen – und neue Wege gehen.