Auf dem BankShiftDay 2026: Vom Blindflug zur Punktlandung: Wie datengetriebene Steuerung das Banking revolutioniert
09. April 2026
Was wäre, wenn Ihre Vertriebsleiter morgen früh genau wüssten, welcher Berater welchen Deckungsbeitrag erwirtschaftet – und welcher Kunde das größte Wachstumspotenzial birgt? Nicht als Monatsreport. Sondern in Echtzeit, auf jedem Endgerät.
Am 12. März 2026 war Geno Guide als Aussteller beim BankShiftDay in Münster dabei – einem der lebendigsten Banking-Events im genossenschaftlichen Umfeld. Zwei Tage lang, Abendessen am Vorabend im La Tapia, Spotlight Sessions, Innovation StandUps – und vor allem: ehrliche Gespräche unter Menschen, die Banking wirklich gestalten wollen.
Wir haben die Gelegenheit genutzt, um unser Thema auf den Tisch zu legen: datengetriebene Geschäftsfeldsteuerung. Was das bedeutet, warum es relevanter ist denn je – und was wir beim BankShiftDay erlebt haben – das lest ihr in diesem Beitrag.
Banking ist im Wandel – und die Steuerung hinkt hinterher
Der BankShiftDay stellt jedes Jahr dieselben großen Fragen: Wie bleiben wir relevant in einer digitalen Welt? Welche Technologien lohnen sich wirklich? Wie verändern wir unsere Arbeit, ohne unsere Kultur zu verlieren?
Diese Fragen sind nicht neu. Aber sie werden drängender. Denn während viele Institute über Digitalisierung reden, schaut der Vorstand weiterhin auf eine GuV, die nur die Spitze des Eisbergs zeigt – das Gesamtergebnis. Was darunter liegt, bleibt unsichtbar: Welches Geschäftsfeld verdient wirklich Geld? Welcher Berater schöpft sein Potenzial aus? Welche Kunden lohnen sich – und welche kosten mehr als sie bringen?
Genau hier setzt die Geschäftsfeldsteuerung an. Und genau das haben wir in Münster präsentiert.
Die Grundidee: Ein zentrales Data Warehouse als Fundament
Viele Banken kämpfen mit redundanter Datenhaltung. Excel-Listen hier, Sonderschema dort, und der Controlling-Mitarbeiter verbringt Tage damit, Zahlen zu reconcilen, die am Ende trotzdem keiner glaubt.
Unser Ansatz ist anders: Ein zentrales Data Warehouse (DWH) als Single Source of Truth. Alle Datenquellen – agree21, Kostenrechnung, Planwerte, manuelle Ergänzungen – fließen über SSIS-Strecken in einen SQL Server. Von dort werden sie automatisch in Power BI geladen. Das Ergebnis: einheitliche Daten, keine Silos, kein manueller Aufwand.
Das DWH ist das Herzstück – von hier aus werden Kundensegmente, Managementberichte, Geschäftsfeldrechnung, Ertragsbilanz und Sonderauswertungen über Power BI versorgt.
Die technische Architektur ist dabei kein Selbstzweck. Sie ist der Unterbau für das, was wirklich zählt: Steuerungsimpulse, die im Vertrieb ankommen.
Was die Geschäftsfeldrechnung leistet
Die GuV zeigt nur das Gesamtergebnis. Unter der Oberfläche verbergen sich fünf zentrale Herausforderungen, die erst durch eine saubere Geschäftsfeldrechnung (GFR) sichtbar werden:
- Neugeschäft vs. Altgeschäft – Wächst der Zinsüberschuss wirklich, oder zehren wir von der Vergangenheit?
- Verschiebung der Ergebnisbeiträge – Welche Geschäftsfelder gewinnen, welche verlieren?
- Resilienz durch Kapitalausstattung – Wie stabil ist das Ergebnis unter Stressbedingungen?
- Erfolg der Marktbearbeitungskonzepte – Zahlt sich die Beratungsoffensive aus?
- Transparenz der Kapitalkosten – Was kostet uns das Eigenkapital wirklich?
Das GFR-Modell rechnet dabei in einer gestuften Deckungsbeitragslogik: Vom Konditionsbeitrag Aktiv/Passiv über den Provisionsbeitrag, die Risikokosten und die Ist-Kosten bis hin zum Deckungsbeitrag III nach Eigenkapitalkosten. Jeder Schritt macht einen Teil der Wertschöpfung sichtbar – und damit steuerbar.
Die regulatorische Relevanz kommt on top: MaRisk AT 4.2, SREP und die Geschäftsmodellanalyse fordern genau diese Transparenz. Wer sie hat, ist vorbereitet. Wer sie nicht hat, erklärt sie dem Aufseher.
Von der Theorie zur Praxis: Der Weg vom Start zum Go-Live
Natürlich stellt sich jede Bank die Frage: Wie lange dauert das? Was kostet uns das an internen Ressourcen? Wir haben beim BankShiftDay einen ehrlichen Blick auf die Meilensteine geworfen.
Von der Einrichtung des DWH über Managementberichte, Geschäftsfeldrechnung und Ertragsbilanz bis zum Go-Live – je nach Umfang zwischen 25 und 75 Beratertagen.
Der Weg ist machbar. Und er muss kein IT-Großprojekt sein. Was er braucht, sind klare Antworten auf sechs Fragen: Wer liefert welche Daten wann? Wer macht die Qualitätssicherung? Wer ist Berichtsempfänger? Wie werden Berichte verteilt? Wer darf was sehen? Und – die schwierigste Frage – wie werden indirekte Kosten fair auf die Geschäftsfelder verteilt?
Den letzten Punkt lösen wir gemeinsam in einem Workshop. Die Erfahrung zeigt: Wer diesen Schritt überspringt, kämpft später mit Zahlen, die niemand akzeptiert.
Power BI macht Steuerung erlebbar
Der schönste Moment bei solchen Präsentationen ist immer der, wenn ein Vertriebsleiter zum ersten Mal ein Dashboard wie dieses sieht:
KOB Aktiv, KOB Passiv, Nominalvolumen, Provisionen – auf einen Blick, mit Trendlinie, für jeden Berichtszeitraum filterbar.
Das ist keine Statistik. Das ist ein Steuerungsinstrument. Und es wird noch konkreter:
Der Vertriebsleiter sieht: Wir liegen 4,7 Mio. € über Plan. Und welche Produktgruppen haben dazu beigetragen.
Was uns beim BankShiftDay besonders viele Gespräche eingebracht hat: die Berateranalyse. Mit Quartildarstellung, Ampelfarben nach Teilbank und Drill-Down auf den Kunden/Konto.
81.000 Kunden, 80.000 Marktkundenverhältnisse, strukturiert nach Geschäftsfeld, Segment und Berater – in Echtzeit filterbar.
Der nächste Schritt: Potenzialbasierte Kundensegmentierung
Was uns beim BankShiftDay besonders am Herzen lag: Wir wollten nicht nur zeigen, was heute möglich ist – sondern wohin die Reise geht.
Klassische Segmentierung nach Vermögen und Ertrag ist rückwärtsgerichtet. Sie bewertet, was ein Kunde war – nicht, was er sein kann. Das Gießkannenprinzip fließt in margenschwache Kunden statt in Wachstumskunden. Fixe Jahressegmente bilden dynamisches Verhalten nicht ab.
Die potenzialbasierte Kundensegmentierung kombiniert interne Daten (Produktnutzung, Deckungsbeitrag, Kanalpräferenz) mit externen Signalen (Branchenentwicklung, Bilanzkennzahlen, Lebensphasen) – und nutzt ML-Clustering für dynamische Echtzeitsegmente.
Bild links: Lebhafte Diskussionen beim Innovation StandUp – das Thema Vertriebssteuerung trifft den Nerv der Zeit
Die Ergebnisse sprechen für sich: +20–30% Nettovertriebszeit, +15–20% Service-Effizienz, +10–15% Umsatzwachstum durch den Fokus auf unterbetreute Kunden mit hohem Potenzial.
Das ist keine Zukunftsmusik. Das ist umsetzbar – mit der Atruvia-Systemlandschaft, per CSV, API oder RPA. Kein IT-Großprojekt.
Was wir vom BankShiftDay mitnehmen
Banking im Wandel – das war nicht nur das Motto des Events. Es war spürbar. In den Gesprächen am Stand, beim Abendessen, in den Spotlight Sessions. Vertriebsleiter, die echte Fragen stellen: Wie komme ich weg von der Tabelle hin zu echten Steuerungsimpulsen? Wie erkläre ich meinem Vorstand, warum wir in ein DWH investieren sollen?
Die Antwort darauf beginnt nicht mit Technologie. Sie beginnt mit der Frage: Was will ich steuern? Und wie messe ich, ob meine Maßnahmen wirken?
Wer diese Fragen klar beantworten kann, für den ist das DWH kein Kostenfaktor – sondern ein Wettbewerbsvorteil.
Sprechen wir darüber
Wir sind überzeugt: Datengetriebene Geschäftsfeldsteuerung ist kein Luxus für große Häuser. Sie ist der nächste logische Schritt für jede Bank, die ernst meint, ihren Vertrieb zu steuern, statt nur zu beobachten.
Wenn ihr das Thema vertiefen möchtet – gerne in einem Videocall oder direkt vor Ort bei euch. Kein Pitch, kein generisches Angebot. Ein echtes Gespräch darüber, was für euer Haus sinnvoll ist.
