Digitalisierung als eigener Bereich: Was Retail & E‑Commerce von Banken lernen können

Die Banque Cantonale du Jura (BCJ) macht etwas, das viele Unternehmen immer noch vor sich herschieben: Sie verankert Digitalisierung als eigenen Geschäftsbereich – samt klarer Leitung in der Geschäftsleitung. Ab Anfang März 2026 übernimmt Stefano Giammarino das neue Departement, zuständig für IT-Systeme, digitale Kanäle, Innovation und Datenmanagement.

Das klingt nach „Banken-Interna“. Ist es aber nicht. Für den Einzelhandel und E‑Commerce ist diese Nachricht ein ziemlich gutes Signal: Wenn selbst konservative Branchen ihre Organisation umbauen, um Technologie und Daten zur Chefsache zu machen, dann ist das keine Mode mehr, sondern Wettbewerbslogik. Und genau hier passt es in unsere Serie „KI in Logistik und Lieferkettenmanagement“: Ohne saubere Strukturen für Daten, Systeme und Verantwortung wird aus KI im Handel oft nur ein Pilotprojekt – und nie ein verlässlicher Hebel für Bestände, Lieferfähigkeit und Marge.

Warum ein eigener Digitalisierungsbereich mehr ist als Organigramm

Ein Digitalisierungsbereich ist ein Commitment – nicht nur ein Kästchen. Die BCJ bündelt Verantwortung, Budget und Entscheidungsmacht. Das ist der Unterschied zwischen „Wir machen auch digital“ und „Wir verändern, wie wir arbeiten“.

Im Retail sehe ich häufig das Gegenteil: Digitalisierung hängt irgendwo zwischen IT, Marketing und Operations. Das Ergebnis ist vorhersehbar:

• Daten liegen in Silos (Shop, ERP, WMS, POS, CRM).
• KI-Initiativen scheitern an fehlender Datenqualität.
• Automatisierung bleibt Stückwerk (z. B. nur einzelne Lagerprozesse).
• Niemand entscheidet, wenn’s knirscht: Fachbereich oder IT?

Die Realität? KI in der Supply Chain braucht eine klare Instanz, die Prozesse, Daten und Systeme zusammenbringt. Ein eigener Bereich – oder zumindest eine klare digitale Governance – macht genau das.

Der unterschätzte Nutzen: Geschwindigkeit bei Entscheidungen

Wenn Digitalisierung „nebenbei“ läuft, dauern Entscheidungen ewig: Tool-Auswahl, Datenfreigaben, Integrationen, Security-Prüfungen, Change im Lager. Mit einer klaren Einheit werden aus Abstimmungsrunden entschlossene Prioritäten.

Für Handel und E‑Commerce bedeutet das ganz konkret: schnellere Iterationen bei

• Bedarfsprognosen und Nachschubparametern,
• Bestandsoptimierung über Filiale und Onlineshop,
• Retourensteuerung und Wiedervermarktung,
• Lieferzeitprognosen und Carrier-Management.

Banking und Retail sind sich ähnlicher, als viele denken

Banken und Händler verkaufen Vertrauen. Banken tun das über Stabilität und Sicherheit; Händler über Lieferfähigkeit, Preisfairness, Service und ein konsistentes Einkaufserlebnis. In beiden Fällen gilt: Digitale Produkte sind heute Kernleistung – nicht Beiwerk.

Die BCJ legt den Digitalisierungsbereich breit an: IT-Systeme, digitale Dienste/Kanäle, Innovation, Datenmanagement. Genau diese Kombination ist auch im Retail der Sweet Spot.

Parallele 1: Personalisierung ist kein Marketing-Trick, sondern Datenarbeit

Bei Banken ist Personalisierung oft Beratung und Next-Best-Action. Im Handel ist es Produktempfehlung, Promotion-Steuerung, Sortimentslogik.

Beides funktioniert nur, wenn:

• Kundendaten konsistent sind (Single Customer View),
• Einwilligungen und Datenschutz sauber umgesetzt sind,
• Modelle regelmäßig überwacht werden (Drift, Bias, Performance).

Merksatz für Retail: Personalisierung beginnt nicht im Newsletter – sie beginnt im Datenmodell.

Parallele 2: Prozessautomatisierung entscheidet über Kosten pro Auftrag

Banken automatisieren Workflows (KYC, Kreditprozesse, Dokumente). Händler automatisieren Pick-&-Pack, Wareneingang, Disposition, Rechnungsprüfung.

KI kann im Handel u. a.:

• Bestellvorschläge verbessern (Forecasting + Constraints),
• Lagerwege optimieren (Slotting, Pick-Path-Optimierung),
• Anomalien erkennen (Schwund, Fehllieferungen, Preisfehler),
• Retouren triagieren (Weiterverkauf vs. Reparatur vs. Abschreibung).

Ohne organisatorische Klammer versanden diese Themen, weil sie mehrere Abteilungen gleichzeitig betreffen.

Was Retail konkret übernehmen sollte: 5 Bausteine aus dem BCJ-Ansatz

Die beste Adaption ist nicht „Wir machen jetzt auch ein Digital-Team“, sondern „Wir klären Verantwortung und Lieferfähigkeit von KI“. Aus dem Bank-Beispiel lassen sich fünf sehr praktikable Bausteine ableiten.

1) Ein „Digital Owner“ mit Mandat – nicht nur Projektleitung

Die BCJ holt den Verantwortlichen in die Geschäftsleitung. Das Signal dahinter: Digitalisierung darf Konflikte entscheiden.

Retail-Übersetzung:

• Wer entscheidet über Datenstandards zwischen Shop, ERP und WMS?
• Wer priorisiert Integrationen vs. Feature-Wünsche?
• Wer trägt Ergebnisverantwortung für Forecast Accuracy oder Out-of-Stock-Quote?

Wenn darauf niemand eine klare Antwort hat, ist KI in der Supply Chain schwer skalierbar.

2) Datenmanagement als Produkt, nicht als Nebenaufgabe

BCJ nennt Datenmanagement explizit. Das ist bemerkenswert – und für Retail zentral.

Praktischer Startpunkt im Handel:

• Definiert 20–30 „Golden Records“ (Artikelstamm, Standort, Lieferant, Bestellung, Bestand, Kunden-ID).
• Legt fest, wo die Wahrheit liegt (System of Record) und wie synchronisiert wird.
• Messt Datenqualität mit Kennzahlen (Vollständigkeit, Aktualität, Dublettenquote).

KI ist nur so gut wie die Daten, die sie frisst. Das ist nicht romantisch, aber wahr.

3) Digitale Kanäle und Supply Chain zusammen denken

Im E‑Commerce wirken Versprechen im Frontend direkt auf die Lieferkette: Same-Day, Click & Collect, Lieferzeitfenster, Retouren.

Ein Digitalisierungsbereich kann hier Brücken bauen:

• Lieferzeitprognosen aus WMS/Carrier-Daten ins Frontend zurückspielen,
• Verfügbarkeiten standortgenau darstellen,
• dynamische Sicherheitsbestände je Kanal steuern.

Das ist der Punkt, an dem „KI in Logistik“ beim Kunden sichtbar wird.

4) Modernisierung als Programm – nicht als Tool-Shopping

Giammarino soll die technologische Modernisierung verantworten. Genau so sollte Retail denken: erst Architektur, dann Tools.

Ein bewährter Fahrplan:

1. Prozesskritische Systeme identifizieren (ERP, WMS, OMS, POS, PIM).
2. Integrationsstrategie festlegen (APIs, Event-Streaming, iPaaS).
3. Datenlayer aufbauen (Data Warehouse/Lakehouse, MDM).
4. KI-Use-Cases priorisieren, die messbar sind.

Wer mit KI startet, ohne System- und Datenfundament, kauft sich Komplexität ein.

5) Umstrukturierung als Chance für klare Verantwortungsmodelle

Die BCJ strukturiert auch Kundenbereich, Finanzen/Risiko und Märkte neu. Das zeigt: Digitalisierung ist kein Inselprojekt.

Retail sollte das als Anlass nehmen, Verantwortungen entlang der Wertschöpfung zu ordnen:

• Demand (Prognose): Wer verantwortet Forecast & Promotion-Effekte?
• Supply (Beschaffung): Wer steuert Lieferantenperformance und Mindestmengen?
• Fulfillment (Logistik): Wer verantwortet Pick-Kosten, SLA, Retourenzeit?
• Commerce (Kanal): Wer verantwortet Conversion vs. Lieferfähigkeit?

KI wirkt quer über alles. Die Organisation muss das abbilden.

KI in Logistik & Lieferkettenmanagement: Ein realistischer 90-Tage-Plan

Wenn du jetzt im Handel sitzt und denkst „klingt gut, aber wo anfangen?“: Fang klein an – aber so, dass es später groß werden kann. Für Q1/2026 (und passend zur saisonalen Nach-Weihnachtsrealität mit Retouren und Neujahrsplanung) ist ein 90‑Tage‑Plan extrem sinnvoll.

Woche 1–2: Use Case mit CFO-Relevanz wählen

Gute Einstiegsfelder mit klarer Messbarkeit:

• Out-of-Stock-Reduktion in A-Artikeln,
• Bestandsreduktion bei gleicher Servicequote,
• Retouren-Sortierung und Wiederverkaufsquote,
• Lieferzeitprognosen (ETA) zur Senkung von Supportkontakten.

Woche 3–6: Daten- und Prozess-Readiness herstellen

• Datenquellen fixieren (ERP/WMS/OMS/Shop/Carrier).
• Datenqualität messen und Quick Fixes umsetzen.
• Prozessdefinition aufschreiben (wer entscheidet bei Forecast-Overrides?).

Woche 7–10: Modell/Automatisierung pilotieren – aber operativ integrieren

• Forecast-Modell oder Optimierer testen.
• Ergebnisse in Dispo-Prozess einbauen (nicht nur Dashboard).
• KPI-Tracking von Tag 1: Servicelevel, Bestand, Abschriften, Pickkosten.

Woche 11–13: Skalierungsentscheidung treffen

• Funktioniert es? Dann Rolloutplan + Owner + Budget.
• Funktioniert es nicht? Dann klar benennen, ob Daten, Prozess oder Modell schuld ist.

Mein Standpunkt: Ohne „Owner“ und KPI-Verantwortung wird dieser Plan zur PowerPoint-Übung. Mit Ownership wird er zu echter Prozessverbesserung.

Häufige Fragen aus der Praxis (und klare Antworten)

Brauchen wir wirklich eine eigene Digital-Abteilung?

Nicht zwingend. Aber ihr braucht eine eindeutige digitale Führungsstruktur: Mandat, Budget, Priorisierung und die Verantwortung für Daten und Systeme. Ein Kompetenzzentrum ohne Entscheidungsmacht bringt wenig.

Welche Rolle spielt KI dabei?

KI ist der Beschleuniger – wenn Datenmanagement und Prozessintegration stehen. Sonst produziert KI vor allem Diskussionen, warum das Ergebnis „nicht stimmt“.

Was ist der schnellste messbare KI-Erfolg in der Supply Chain?

In vielen Handelsmodellen ist es die Kombination aus Forecasting + Bestandsparametern (Sicherheitsbestand, Mindestbestand, Nachschubfrequenz). Schon kleine Verbesserungen wirken direkt auf Kapitalbindung und Verfügbarkeit.

Was du aus der BCJ-News heute mitnehmen solltest

Die Entscheidung der Jurassischen Kantonalbank, Digitalisierung als Geschäftsbereich aufzubauen, ist ein klarer Hinweis: Organisation ist eine Technologieentscheidung. Wer KI in Logistik und Lieferkettenmanagement ernst meint, muss Verantwortungen, Daten und Systeme so aufstellen, dass KI operativ wirken kann.

Wenn du 2026 weniger Out-of-Stock, weniger gebundenes Kapital und stabilere Lieferzeiten willst, dann denk nicht zuerst an das nächste KI-Tool. Denk an die Struktur dahinter: Ownership, Datenmanagement, Prozessintegration. Genau dort fängt Skalierung an.

Wenn du magst: Welche Kennzahl wäre bei euch der ehrlichste „Digitalisierungsindikator“ – Out-of-Stock-Quote, Bestandsreichweite, Retouren-Durchlaufzeit oder Lieferzeitgenauigkeit?