Der blinde Fleck der Digitalisierungsführer: Warum Banken trotz hoher IT-Investitionen an ihrem Datenchaos scheitern
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Die Finanzbranche gilt zu Recht als Vorreiter der digitalen Transformation. Doch der Iron Mountain Digitalisierungs-Index 2026 legt einen unbequemen Befund offen: Hohe Investitionen in Technologie führen nicht automatisch zu einer integrierten Datenlandschaft. Das eigentliche Problem liegt tiefer und es hat einen Namen: fehlende Governance. Was das konkret bedeutet und wie Finanzinstitute den nächsten Schritt gehen können, zeigt ein neuer Leitfaden von Iron Mountain.
Das Wichtigste in Kürze
- Digitalisiert, aber nicht integriert. Nur 16 Prozent der Finanzbranche verfügen über wirklich integrierte Daten, 27 Prozent wissen nicht einmal, ob in ihrem Unternehmen Dateninseln existieren.
- Governance ist das eigentliche Problem. Das Kernproblem liegt in fehlender Governance und strategischer Datenarchitektur, nicht in der Technologie selbst.
- Regulatorik erhöht den Druck. DORA, BAIT und MaRisk verlangen Datenverfügbarkeit und Nachvollziehbarkeit, doch weniger als sieben Prozent der Finanzunternehmen haben einen dokumentierten Incident-Response-Plan.
- KI braucht saubere Daten. Ohne Datenintegrität operieren KI-Modelle auf fehlerhafter Grundlage. Information Governance ist die Voraussetzung für KI-Readiness.
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Wer bei deutschen Banken und Finanzdienstleistern nach dem Stand der Digitalisierung fragt, bekommt zunächst beeindruckende Zahlen präsentiert. Mehr als ein Drittel der Beschäftigten in der Finanzbranche schätzt den digitalen Reifegrad ihres Arbeitgebers als hoch oder sehr hoch ein, der stärkste Wert aller untersuchten Branchen. Die Investitionsbereitschaft ist da, die Infrastruktur steht, die Mitarbeitenden sind offen für Innovation.
Und trotzdem: Wenn man genauer hinschaut, zeigt sich ein Bild, das Führungskräfte in IT, Operations und Compliance aufhorchen lassen sollte.
Digitalisiert, aber nicht integriert
Rund 27 Prozent der Befragten in der Finanzbranche wissen nicht einmal, ob in ihrem Unternehmen Dateninseln existieren. Nur 16 Prozent verfügen über wirklich integrierte Daten. Und 48 Prozent, der höchste Wert aller Sektoren, äußern erhebliche Bedenken bezüglich der Datensicherheit. Das ist das Paradoxon der digitalen Vorreiter: Je mehr Systeme eingeführt wurden, desto mehr Silos sind entstanden. Jede neue Plattform, jede Fachanwendung, jede Akquisition hat eigene Datenbestände hinterlassen. Unstrukturiert, schwer auffindbar, kaum auditierbar.
Dieses Problem betrifft nicht nur die Infrastruktur, es betrifft die strategische Handlungsfähigkeit der gesamten Finanzbranche. Iron Mountain bringt es auf den Punkt: „Das zentrale Problem liegt nicht in der Technologie selbst, sondern in der fehlenden Governance und strategischen Datenarchitektur.“
Wenn Regulatorik den Druck erhöht
Für Banken und Finanzdienstleister kommt erschwerend hinzu, dass die regulatorische Landschaft gerade in einer Phase des Umbruchs ist. DORA, BAIT, MaRisk, die Anforderungen an Datenverfügbarkeit, Nachvollziehbarkeit und Incident-Response-Fähigkeit steigen. Doch ein dokumentierter Incident-Response-Plan existiert bei weniger als sieben Prozent der Finanzunternehmen. Nur ein Zehntel setzt auf Zero-Trust-Architekturen.
Das bedeutet: Viele Institute sind regulatorisch exponiert. Nicht weil sie nicht investiert haben, sondern weil die Investitionen nicht in eine kohärente Daten- und Governance-Architektur eingebettet wurden. 90 Prozent aller Unternehmen berichten von Herausforderungen bei der Bereitstellung von Daten in einem einheitlichen Format zur Gewährleistung der Compliance.
„Das zentrale Problem liegt nicht in der Technologie selbst, sondern in der fehlenden Governance und strategischen Datenarchitektur.“
Wenn KI auf schlechte Daten trifft
Die Konsequenzen fehlender Datenintegrität reichen dabei weit über Compliance-Risiken hinaus. „Datenintegrität ist das Fundament für KI-Innovation und KI-Einsatz. Ungenaue, unvollständige oder inkonsistente Daten können die Modellleistung erheblich beeinträchtigen oder das gewünschte Modellergebnis verhindern“, so James Finlayson, DPO bei VMO2, im Whitepaper „Practical AI Governance and the Power of Data Integrity“ (Iron Mountain & Cognizant, 2025).
Konkret bedeutet das für Finanzinstitute, die KI-Projekte vorantreiben: Wer heute nicht weiß, welche Datenbestände wo liegen, wer sie verantwortet und wie lange sie aufbewahrt werden müssen, riskiert morgen KI-Modelle, die auf fehlerhafter Grundlage operieren, mit Folgen für Entscheidungsqualität, Compliance und Kundenvertrauen. Datenintegrität ist dabei keine reine Backend-Frage, sie ist ein strategisches Gebot. Ohne zuverlässige, gut verwaltete Daten sind selbst die fortschrittlichsten KI-Systeme anfällig.
Der nächste Schritt der Transformation
Die Erkenntnis, die sich aus dem Digitalisierungs-Index ableiten lässt, ist eindeutig: „Die nächste Phase der digitalen Transformation wird nicht durch weitere Technologieinvestitionen entschieden, sondern durch die Fähigkeit, Daten organisationsweit zu integrieren, zu steuern und sicher verfügbar zu machen.“
Wie das in der Praxis aussieht, zeigt das Beispiel der Esquire Bank: Das digital-first ausgerichtete US-Finanzinstitut erkannte frühzeitig, dass Daten zu ihren kritischsten Assets gehören und dass das weit über strukturierte Datenbanken hinausgeht. Gemeinsam mit Iron Mountain wurde eine unternehmensweite Information-Governance-Policy implementiert, Datenbestände wurden kartiert, Eigentümerschaften definiert und eine logische Retention-Struktur aufgebaut. Das Ergebnis: eine 20-prozentige Reduktion des digitalen Speicherbedarfs, eine gestärkte Compliance-Position und damit die Grundlage für eine datengetriebene Unternehmenskultur.
Für diesen Einstieg braucht es kein Großprojekt. Die Iron Mountain InSight Digital Experience Platform (DXP) verbindet fragmentierte Datenquellen mit bestehenden Unternehmenssystemen, integriert intelligente Dokumentenverarbeitung mit KI-gestützter Klassifizierung und ermöglicht Governance-konforme Prozesse. All das als skalierbare SaaS-Lösung, die Workflows automatisiert, Compliance erleichtert und KI-gestützte Effizienz erschließt.
Der blinde Fleck der Digitalisierungsführer ist identifiziert. Wie Finanzinstitute ihn systematisch schließen, von der Bestandsaufnahme über Information Governance bis zur KI-Readiness, zeigt Iron Mountain Schritt für Schritt.
Häufige Fragen
Warum scheitern Banken trotz hoher IT-Investitionen an ihren Daten?
Weil die Investitionen nicht in eine kohärente Daten- und Governance-Architektur eingebettet wurden. Jede neue Plattform und jede Akquisition hat eigene Datenbestände hinterlassen. Das Kernproblem liegt in fehlender Governance und strategischer Datenarchitektur, nicht in der Technologie selbst.
Was bedeutet AI-Ready Data für Finanzinstitute?
Datenbestände, die kartiert, mit klarer Eigentümerschaft versehen und mit einer logischen Retention-Struktur verwaltet sind. Erst auf dieser Grundlage operieren KI-Modelle zuverlässig, statt auf veralteten oder inkonsistenten Daten Falschempfehlungen zu produzieren.
Welche regulatorischen Anforderungen treiben den Handlungsdruck?
DORA, BAIT und MaRisk erhöhen die Anforderungen an Datenverfügbarkeit, Nachvollziehbarkeit und Incident-Response-Fähigkeit. Weniger als sieben Prozent der Finanzunternehmen haben bislang einen dokumentierten Incident-Response-Plan, nur ein Zehntel setzt auf Zero-Trust-Architekturen.
Wie sieht ein praktischer Einstieg aus?
Mit einer Bestandsaufnahme der Datenlandschaft, einer unternehmensweiten Information-Governance-Policy, der Kartierung der Datenbestände und einer logischen Retention-Struktur. Die Esquire Bank hat diesen Weg gewählt und so 20 Prozent ihres digitalen Speicherbedarfs reduziert und ihre Compliance-Position gestärkt.
Quellen: Iron Mountain Digitalisierungs-Index 2026 (Whitepaper) · Iron Mountain InSight DXP Customer Presentation BFSI (Oktober 2025) / Matillion & IDG Survey · „Practical AI Governance and the Power of Data Integrity“ (Iron Mountain & Cognizant, 2025) · Esquire Bank Case Study „Esquire Bank elevates regulatory compliance and operational resilience with strategic information governance“ (Iron Mountain).
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