UBS ab September: KI-Kenntnisse werden Karriere-Voraussetzung
Veröffentlicht am: 07.09.2026 um 20:48 Uhr | Redaktion boerse-global.de
In der globalen Bankenbranche zeichnet sich ein grundlegender Wandel in der Personalpolitik ab. Führende Institute beginnen damit, Kompetenzen im Bereich der Künstlichen Intelligenz (KI) nicht mehr nur als Zusatzqualifikation, sondern als obligatorische Voraussetzung für die berufliche Entwicklung zu definieren.
Besonders deutlich wird dieser Trend bei der Großbank UBS, die im Rahmen einer umfassenden Umstellung ihrer Personalstrategie KI-Kenntnisse fest in ihren Bewertungs- und Vergütungsstrukturen verankert.
Neue Anforderungen für Personal und Bewerber bei UBS
Wie aus Berichten vom September 2026 hervorgeht, integriert die UBS KI-Fähigkeiten systematisch in die Leistungsbeurteilung ihrer Belegschaft. Ab September 2026 soll die entsprechende Kompetenz direkt in die Bewertung einfließen, welche wiederum Auswirkungen auf Beförderungen und die Gehaltsentwicklung hat.
Laut dem Personalchef der Bank, Seiler, ist die KI-Beherrschung damit unmittelbar karriererelevant geworden. Zur Unterstützung der Mitarbeiter wurden wöchentliche Schulungen unter dem Titel „AI power hour“ sowie ein „AI Fluency Pathway“ eingeführt. Zudem setzt das Institut auf ein aggregiertes Tracking der Programmnutzung, um den Fortschritt der Integration zu messen.
Diese Anforderungen erstrecken sich auch auf den Rekrutierungsprozess. Ab dem Jahr 2027 wird von neuen Bewerbern im Bereich Global Banking and Markets explizite KI-Kompetenz verlangt. Entsprechende Fachfragen sollen künftig fester Bestandteil der Vorstellungsgespräche sein. Insbesondere im Investmentbanking verspricht sich das Institut durch diesen Schritt signifikante Effizienzsteigerungen.
Branchenweite Qualifizierungsmaßnahmen und Wettbewerbe
Die UBS steht mit dieser Strategie nicht allein, wie verschiedene Initiativen im Finanzsektor verdeutlichen. Auch die spanische Bank Santander sucht gezielt nach Fachkräften, die als fortgeschrittene KI-Anwender eingestuft werden können. International setzen Banken zudem auf akademische Kooperationen und interne Wettbewerbe, um das technologische Niveau zu heben.
Die Welcome Financial Group startete in Zusammenarbeit mit der Soongsil University einen Masterstudiengang namens „Digital Finance AI“. Das Programm ist speziell auf Mitarbeiter zugeschnitten und deckt Bereiche wie die Entwicklung von Large Language Models (LLM), KI-Agenten und Governance ab.
Die südkoreanische KB Financial Group veranstaltete Anfang September 2026 einen Wettbewerb für KI-Agenten, an dem über 300 Mitarbeiter teilnahmen. Ein prämiertes Projekt, ein KI-Kontrollzentrum für den Kundenservice mit 20 spezialisierten Agenten, soll künftig im operativen Geschäft eingesetzt werden.
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Ähnliche Ansätze verfolgt die BNY Mellon. Das Institut nutzt eine proprietäre Plattform namens „Eliza“, um Mitarbeiter im Bau von KI-Lösungen zu unterrichten. Bisher wurden dort nach Unternehmensangaben zwischen 100 und 200 KI-Anwendungen implementiert, darunter ein System zur Überwachung von Handelsabwicklungen.
Prognosen zum Stellenabbau und wirtschaftliche Auswirkungen
Trotz der massiven Investitionen in die Weiterbildung warnen Marktbeobachter vor erheblichen Umbrüchen am Arbeitsmarkt. Eine Analyse von Morgan Stanley prognostiziert, dass bis zum Jahr 2030 rund 10 % der Stellen im europäischen Bankensektor wegfallen könnten, was etwa 210.000 Arbeitsplätzen entspricht. Eine weitere Schätzung sieht bis 2031 einen Verlust von rund 200.000 Stellen voraus.
Eine Umfrage des Beratungsunternehmens PwC unter 1.004 US-amerikanischen Führungskräften im Finanzsektor stützt diese Erwartungen. Rund 80 % der Befragten rechnen innerhalb von fünf Jahren mit einem Personalabbau von mindestens 20 %.
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Gleichzeitig gaben 91 % an, für ausgeprägte KI-Fähigkeiten höhere Gehälter zu zahlen. Kritisch bewertet wird jedoch die Profitabilität: 77 % der befragten Manager erklärten, dass die bisherigen KI-Investitionen noch keine messbaren Renditen erbracht hätten.
Finanzierung und operative Erfolge
Dennoch gibt es erste Anzeichen für wirtschaftliche Erfolge durch technologische Optimierung. Die Bank UOB konnte ihren Umsatz im Corporate Banking in Singapur im Jahr 2024 durch eine KI-gesteuerte Strategie um mehr als 5 % im Vergleich zum Vorjahr steigern. Durch optimierte Datenanalysen gelang es dem Institut zudem, die Fahrten zur Bargeldnachfüllung an Geldautomaten um bis zu 33 % zu reduzieren.
Um die Finanzierung solcher Transformationsprojekte sicherzustellen, greifen Institute auch auf komplexe Finanzinstrumente zurück. Die Deutsche Bank nutzt beispielsweise verstärkt synthetische Risikotransfers (SRT), um Kapital freizusetzen und damit KI-Projekte zu finanzieren. Dabei werden Kreditrisiken an Investoren ausgelagert, ohne die zugrunde liegenden Kredite physisch zu veräußern.
Diese Praxis wird von der Europäischen Zentralbank (EZB) hinsichtlich der Transparenz genau beobachtet, gewinnt jedoch als Instrument zur Kapitalentlastung im Zuge der Digitalisierung an Bedeutung.
