Wenn heute über Financial Data Access (Fida) gesprochen wird, konzentriert sich die Diskussion häufig auf den regulatorischen Status quo. Es gibt noch offene Detailfragen, es kommt zu Verzögerungen im politischen Prozess und es herrscht Unsicherheit darüber, wann verbindliche Vorgaben tatsächlich greifen. Für viele Institute ist Fida damit vor allem ein Thema, das sie aufmerksam beobachten, ohne bereits strategisch zu handeln.
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Wenn heute über Financial Data Access (Fida) gesprochen wird, konzentriert sich die Diskussion häufig auf den regulatorischen Status quo. Es gibt noch offene Detailfragen, es kommt zu Verzögerungen im politischen Prozess und es herrscht Unsicherheit darüber, wann verbindliche Vorgaben tatsächlich greifen. Für viele Institute ist Fida damit vor allem ein Thema, das sie aufmerksam beobachten, ohne bereits strategisch zu handeln.
Diese Perspektive greift jedoch zu kurz. Denn unabhängig vom regulatorischen Zeitplan stellt sich bereits heute eine grundlegendere Frage: Wie positionieren sich Banken in einer Open?Finance?Welt? Kunden erwarten heute, dass ihre Finanzdaten konsentiert, sicher und situationsgerecht über Anbietergrenzen hinweg nutzbar sind.
Fida hat diese Debatte ausgelöst, und Open Finance beschreibt den strukturellen Wandel dahinter. Banken können sich bereits heute über dedizierte Schnittstellen positionieren, ob für ausgewählte Partner oder ausschließlich für die eigenen Kunden. Was zählt, ist die Fähigkeit, Daten so einzusetzen, dass Kunden den Mehrwert täglich spüren.
Mehr als PSD2: Warum Fida keine Weiterentwicklung ist
Fida ist kein Update von PSD2, sondern ein Paradigmenwechsel. PSD2 regulierte den Zugang zu Zahlungsverkehrs- und Kontodaten. Fida hingegen verfolgt einen deutlich breiteren Ansatz. Er ermöglicht den strukturierten Zugang zu großen Teilen der finanziellen Realität eines Kunden, von Anlageprodukten über Kredite bis hin zu Versicherungen und Vorsorge.
Open Finance verschiebt damit den Wettbewerb auf eine neue Ebene. Was künftig über Differenzierungentscheidet, ist die Fähigkeit, Daten über Anbietergrenzen hinweg zu aggregieren, zu interpretieren und in relevante Services zu übersetzen.
Für das Private Banking bedeutet das eine stille, aber tiefgreifende Transformation. Produktzentrierte Wertschöpfung weicht datenbasierter Orchestrierung.
Was sich im Private Banking konkret verändert
Die Auswirkungen sind im Private Banking besonders spürbar, denn Individualität, Vertrauen und Beratungsqualität stehen dort traditionell im Mittelpunkt.
Das Beratungsmodell
Beratung entwickelt sich von punktuellen, anlassbezogenen Gesprächen hin zu einer kontinuierlichen, datenbasierten Begleitung. Kunden erwarten, dass ihre Bank relevante Entwicklungen erkennt und von sich aus anspricht.
Das Kundenverständnis
Das Bild vom Kunden ist heute häufig fragmentiert. Vermögenswerte liegen bei verschiedenen Instituten, Versicherungen sind ausgelagert, relevante Informationen fehlen oder lassen sich nur mit erheblichem manuellem Aufwand zusammentragen. Open Finance ermöglicht erstmals eine konsolidierte Sicht auf all das, vorausgesetzt, Banken sind in der Lage, diese Daten technisch und fachlich sinnvoll zusammenzuführen.
Der Wettbewerb
Neue Marktteilnehmer, von spezialisierten FinTechs bis hin zu Plattformanbietern, adressieren genau diese Lücke. Gleichzeitig entstehen neue Kooperationsmodelle. Die Grenze zwischen Wettbewerber und Partner wird zunehmend durchlässig.
Von der Theorie zur Praxis: Konkrete Use Cases
Die strategische Relevanz von Open Finance zeigt sich nicht in abstrakten Zielbildern, sondern in konkreten Anwendungen. Je breiter Finanzdaten konsentiert und standardisiert über Institutsgrenzen hinweg verfügbar sind, desto größer ist der Raum für neue Anwendungsfälle. Open Finance wirkt dabei wie ein Multiplikator: Jeder zusätzliche Datentyp erhöht die Zahl sinnvoller Use Cases erheblich.
Ein zentrales Beispiel ist der AI-gestützte „Financial Companion" für Kunden. Er bietet kontinuierliche, individuell zugeschnittene Unterstützung auf Basis einer konsolidierten Sicht auf Vermögen, Verbindlichkeiten, Versicherungen und Zahlungsströme. Ein solches System erkennt Muster, identifiziert Risiken und spricht den Kunden zum richtigen Zeitpunkt an, etwa bei Veränderungen in der Vermögensstruktur, der Liquiditätsentwicklung oder der persönlichen Lebenssituation.
Die gleiche Datenbasis, die dem Kunden einen digitalen Begleiter ermöglicht, stärkt auch die interne Beratung. Sie liefert vollständige Vermögensübersichten aus Fremdbanken, Versicherungen und weiteren Quellen und ermöglicht durch ereignisbasierte Trigger eine gezielte Ansprache zum richtigen Zeitpunkt. Dadurch wird die Beratung präziser, glaubwürdiger und proaktiver. Relevanz ersetzt Reaktion.
Über klassische Bankdienstleistungen hinaus entstehen Angebote, die Finanz- und Nichtfinanzdaten kombinieren, etwa in der Vermögensstrukturierung, bei Immobilienentscheidungen oder im Family-Office-Kontext. Je breiter die verfügbare Datenbasis, desto größer das Wertschöpfungspotenzial.
Warum viele Institute dennoch zögern
Trotz alledem agieren viele Banken zurückhaltend. Die Gründe sind bekannt: regulatorische Unsicherheit, fehlende kurzfristige Business Cases und Erfahrungen aus der PSD2-Umsetzung.
Diese Argumente sind nicht unbegründet. Sie führen jedoch zu einem strategischen Dilemma. Denn während die Institute auf Klarheit warten, entwickeln sich Technologie, Kundenerwartungen und Wettbewerbsdynamiken weiter. Wer wartet, bis alle Fragen geklärt sind, wird zu spät handeln.
Strategische Implikationen: Was Banken jetzt entscheiden müssen
Diese Entwicklungen sind auch technologischer Natur, sie betreffen aber vor allem das Selbstverständnis von Banken. Vier Dimensionen sind dabei entscheidend.
- Daten werden zur Kernkompetenz. Die Fähigkeit, Daten zu orchestrieren, ist der entscheidende Faktor für Differenzierung. Sie entscheidet darüber, ob eine Bank lediglich Teil der Wertschöpfungskette bleibt oder diese aktiv gestaltet.
- Die Architektur wird zur strategischen Frage. APIs sind eine notwendige Grundlage, aber kein Selbstzweck. Entscheidend ist, ob Daten institutsübergreifend verfügbar sind, ob sie harmonisiert wurden und ob sie sich für analytische sowie KI basierte Anwendungen nutzen lassen.
- Das Operating Model muss sich verändern. Die klassische Trennung zwischen Business, IT und Datenfunktionen behindert zunehmend. Erfolgreiche Modelle integrieren die Perspektiven und denken vernetzt.
- Ein neues Mindset ist erforderlich. Die zentrale Frage verschiebt sich dabei von „Welche Daten müssen wir teilen?“ hin zu „Welche Daten brauchen wir, um relevant zu bleiben?“
Fazit: Der richtige Zeitpunkt ist jetzt – auch ohne Regulierung
Kunden erwarten integrierte, kontextbezogene Angebote. Neue Wettbewerber positionieren sich genau entlang dieser Logik. Dass Open Finance relevant wird, steht außer Frage. Die Frage ist nur, wer bereit ist, daraus ein tragfähiges Geschäftsmodell zu entwickeln. Den entscheidenden Unterschied macht am Ende nicht die Regulierung. Er entsteht durch die strategischen Entscheidungen, die Banken heute treffen.
Über die Autoren:
Christian Rhino ist CIO in der Private Bank der Deutschen Bank und verantwortet dort die strategische Weiterentwicklung von IT-, Daten- und Plattformarchitekturen. Sein Fokus liegt auf der Cloud-Transformation, API-Schnittstellen und Datenplattformen sowie der sicheren und skalierbaren Integration KI-fähiger Lösungen in das operative Bankgeschäft.
Joris Hensen arbeitet bei der Deutschen Bank im Bereich Technology, Data & Innovation (TDI) und beschäftigt sich seit mehreren Jahren mit Open Banking, Open Finance sowie daten- und API-basierten Geschäftsmodellen. In dieser Rolle treibt er institutsübergreifende Initiativen, strategische Dialogformate und die fachliche Einordnung regulatorischer Entwicklungen rund um den Zugang zu Finanzdaten voran.