BBVA & OpenAI: Was ihre Allianz für Schweizer Banken bedeutet

BBVA & OpenAI: Was ihre Allianz für Schweizer Banken bedeutet

Als BBVA und OpenAI am 12.12.2025 ihre strategische KI-Partnerschaft publik machten, war das kein weiteres PR‑Statement, sondern ein deutliches Signal: Generative KI rückt vom Experiment in den Kern des Bankings.

Für die Schweizer Finanzbranche ist das relevant, weil BBVA damit vormacht, wie ein etabliertes Institut KI in Kundenkontakt, Beratung und interne Prozesse integriert – genau jene Themen, mit denen sich Banken und Vermögensverwalter von Zürich bis Genf aktuell herumschlagen.

In diesem Beitrag gehe ich darauf ein,

• was hinter der Allianz BBVA–OpenAI konkret steckt,
• welche Use Cases sich klar abzeichnen,
• welche Lehren Schweizer Banken daraus ziehen können – fachlich, technisch und organisatorisch,
• und wie Sie das Thema 2026 pragmatisch angehen, ohne sich in Pilotprojekten zu verlieren.

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Was BBVA und OpenAI vereinbart haben – und warum das besonders ist

Die Kooperation zwischen BBVA und OpenAI ist mehr als ein klassischer Software-Deal. BBVA erhält bevorzugten Zugang zu Modellen, Engineering‑Teams und Forschung von OpenAI und bindet diese direkt in Produkte und Prozesse ein.

Kernpunkte der Zusammenarbeit:

• Co-Creation: Teams beider Unternehmen arbeiten gemeinsam an konkreten Lösungen und investieren zusammen.
• Bevorzugter Modellzugang: BBVA bekommt frühzeitig Zugang zu neuen KI‑Modellen und technischen Funktionen.
• End‑to‑end‑Integration: Ziel ist, KI nicht „on top“ zu setzen, sondern in das operative Banking zu verweben – von Kundenservice bis Softwareentwicklung.

BBVA‑Chair Carlos Torres Vila bringt es auf den Punkt:

„Unsere Allianz mit OpenAI beschleunigt die native Integration von KI über die ganze Bank hinweg, um ein intelligenteres, proaktives und vollständig personalisiertes Bankerlebnis zu schaffen.“

Sam Altman formuliert es aus OpenAI‑Sicht ähnlich klar: KI wird im Kern der Produkte und Operationen von BBVA verankert. Genau das unterscheidet diese Allianz von vielen KI‑Pilotchen, die nach einem Jahr wieder verschwinden.

Relevanz für die Schweiz:

• Wenn Tier‑1‑Institute wie BBVA, UBS oder BlackRock KI strategisch in den Kern holen, verändert sich die Kundenerwartung – auch in der Schweiz.
• Wer jetzt noch wartet, riskiert, dass KI‑gestützte Beratung, 24/7‑Dialog und stark personalisierte Angebote zum Standard werden, bevor die eigene Organisation soweit ist.

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Die drei zentralen KI‑Anwendungsfelder bei BBVA – und ihr Transfer auf die Schweiz

BBVA benennt drei Felder, in denen KI mit OpenAI besonders ausgebaut wird: Kundenservice, personalisierte Beratung und interne Effizienz. Genau diese drei Bereiche sind auch für Schweizer Banken und Vermögensverwalter entscheidend.

1. Intelligente Conversational Assistants im Kundendialog

BBVA plant einen intelligenten Gesprächsassistenten, der Kund:innen im täglichen Banking unterstützt und als neue Benchmark für „Engagement und Service“ dienen soll.

Was bedeutet das praktisch?

• Beantwortung von Standardfragen (Kartenlimit, Gebühren, Reise-Meldungen) in natürlicher Sprache.
• Selbstständige Ausführung einfacher Aufträge (Überweisungen, Daueraufträge, Karten sperren) mit klarer Sicherheitslogik.
• Erklärungen zu Produkten und Konditionen „in einfachen Worten“ – passend zum Wissensstand des Kunden.

Übertrag auf die Schweizer Finanzbranche:

Für Retail‑ und Neobanken:

• Reduktion des Call‑ und Mail‑Volumens um 30–50 % ist realistisch, wenn KI‑Assistenten sauber in Kernbankensysteme und CRM integriert werden.
• Mehrsprachigkeit (DE/FR/IT/EN) ist ein klarer Wettbewerbsvorteil im Schweizer Markt.

Für Vermögensverwalter und Private Banking:

• KI‑Assistenz kann Vorqualifizierung übernehmen: Anliegen triagieren, Informationen sammeln, Meeting vorbereiten.
• Hochwertige FAQs zu Steuern, Reporting, ESG oder Nachlassplanung lassen sich dynamisch in Kundensprache generieren – immer basierend auf den hausintern freigegebenen Inhalten.

Wichtig: Der Anspruch darf nicht sein, die Kundenbeziehung zu „automatisieren“, sondern den Zugang zum Haus und zur Beraterin zu verbessern. Die besten Setups kombinieren KI‑Self‑Service mit schneller Übergabe an Menschen.

2. Hyper-personalisierte Services und Relationship‑Support

BBVA und OpenAI wollen Tools entwickeln, die Beziehungsmanager:innen bei personalisierten Leistungen unterstützen. Praktisch heisst das: KI arbeitet im Hintergrund, Relationship Manager bleiben im Lead.

Mögliche Funktionen:

• 360°‑Kundendossiers: KI fasst verstreute Informationen (Transaktionen, Interaktionen, Notizen, Risikoprofil) in klaren, aktuellen Übersichten zusammen.
• Anlassbasierte Empfehlungen: Gehaltsanstieg, Firmenverkauf, Immobilienkauf – KI erkennt Muster und schlägt passende Gesprächsthemen und Produktideen vor.
• Bessere Vorbereitung: Vor einem Termin generiert KI eine kompakte Briefing‑Note: Status, letzte Kontakte, offene Themen, mögliche Cross‑Selling‑Ansätze.

Für Schweizer Wealth‑Manager ist das spannend, weil:

• die Stundensätze im Private Banking hoch und Kapazitäten begrenzt sind;
• Kund:innen zunehmend erwarten, dass ihre Bank sie kennt – nicht nur ihr Depot.

Wer diese Art von KI‑Unterstützung nicht einführt, landet schnell im Nachteil gegenüber Häusern, die Berater:innen „mit zweitem Kopf“ ausstatten.

3. Interne Effizienz: Risiko, IT, Routineaufgaben

Der dritte Block der BBVA‑Allianz betrifft interne Effizienz: Risikoanalyse, Softwareentwicklung und wiederkehrende Tätigkeiten.

Genannt wird unter anderem ein digitales „Alter Ego“ für Mitarbeitende, das Arbeitsmuster lernt, Projekte trackt und Aufgaben unter Aufsicht übernimmt.

Konkrete Beispiele:

• Risk & Compliance: erste Drafts von Reports, Szenariobeschreibungen, Policy‑Vergleichen, Monitoring‑Zusammenfassungen.
• Softwareentwicklung: KI‑gestützte Code‑Vervollständigung, automatisierte Tests, generierte Dokumentation.
• Operations: Extraktion von Daten aus Dokumenten, Generierung von E‑Mails, standardisierte Antwortvorschläge, Protokollerstellung.

Für Schweizer Banken ist das ein direkter Hebel, um Kostenquoten zu senken, ohne sofort Filialen zu schliessen oder massiv Personal abzubauen. In vielen Projekten sehen wir, dass 30–40 % der Zeit in Wissensarbeit (Suchen, Zusammenfassen, Dokumentieren) steckt – genau hier liefert KI.

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Was bedeutet das strategisch für Banken und Vermögensverwalter in der Schweiz?

Die Allianz BBVA–OpenAI macht deutlich: KI ist kein IT‑Thema, sondern ein Strategie‑ und Transformationsprojekt.

1. KI in der Schweiz: von Pilotprojekten zu Produktivbetrieb

Viele Schweizer Institute haben 2023/2024 erste GenAI‑Experimente gestartet – interne Chatbots, KI‑Assistenten für Jurist:innen, Marketing‑Textgeneratoren. Der Schritt, den BBVA nun geht, lautet:

Weg von „Spielwiese“, hin zu Verankerung im Operating Model.

Konsequenzen für Schweizer Häuser:

• Eine klare KI‑Roadmap braucht Sponsoring auf GL‑Ebene – idealerweise mit einem Board‑Mandat.
• Architektur‑Entscheidungen (Cloud, On‑Prem, Hybrid, Schweizer Datenräume) dürfen nicht länger verschoben werden.
• Governance, Risk & Compliance müssen von Anfang an mit am Tisch sitzen.

2. Datenschutz, FINMA, Governance – die Schweizer Brille

Während BBVA mit einem US‑Tech‑Player kooperiert, müssen Schweizer Institute besonders sensibel mit:

• Schweizer Datenschutzgesetz (revDSG),
• FINMA‑Rundschreiben zu Outsourcing, Risiko‑Management und IKT,
• sowie internen Datenlokations‑Policies umgehen.

Das heisst nicht „keine OpenAI‑Nutzung“, sondern:

• saubere Datenklassifikation: Welche Daten dürfen ein globales Modell sehen, welche bleiben strikt im Bankperimeter?
• Einsatz von Enterprise‑Lösungen mit klaren Zusagen zu Datennutzung, Logging und Modelltraining;
• im Zweifel: Hybridarchitektur – sensible Berechnungen in der Schweiz, generelle Sprachfähigkeit aus der Public Cloud.

Wer das früh klärt, beschleunigt Projekte massiv. Wer wartet, verliert 1–2 Jahre nur mit Grundsatzdiskussionen.

3. Rollen, Kultur und Skills

KI in der Bank ist kein Thema „für die IT“. Die Allianz BBVA–OpenAI zeigt, dass Cross‑funktionalität entscheidend ist:

• Produktmanagement + Data/AI + Fachbereiche + Compliance in gemeinsamen Teams.
• Schulung von Berater:innen und Relationship‑Manager:innen im Umgang mit KI‑Assistenz.
• Aufbau von AI Product Ownern, die Fach‑ und Tech‑Verständnis verbinden.

Erfahrung aus Schweizer Projekten: Die Häuser, die früh Mitarbeitende einbinden, haben deutlich weniger Akzeptanzprobleme – und kommen schneller zu produktiven Use Cases.

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Wie Schweizer Institute jetzt konkret vorgehen sollten

Theorie ist nett, aber was tun Sie konkret im Jahr 2026? Hier ein pragmatischer Fahrplan, angelehnt an die BBVA‑Beispiele – aber realistisch für Schweizer Rahmenbedingungen.

1. Drei priorisierte Use Cases auswählen

Statt 15 Piloten parallel:

1. Einen Use Case im Kundendialog
   z.B. KI‑basierter FAQ‑ und Service‑Assistant auf der Website oder im E‑Banking.
2. Einen Use Case in der Beratung / im Wealth Management
   z.B. Meeting‑Briefing‑Generator oder Dossier‑Zusammenfassungen.
3. Einen Effizienz‑Use‑Case intern
   z.B. KI‑gestützte Dokumentenauswertung für Kreditdossiers oder Compliance‑Reports.

Jeder dieser Use Cases sollte ein klar messbares Ziel haben (z.B. -25 % Bearbeitungszeit, +20 % NPS im Service‑Kontakt, -30 % manueller Reporting‑Aufwand).

2. Technische und regulatorische Leitplanken früh definieren

Bevor erste Zeilen Code entstehen:

• Daten- und Modellstrategie festlegen: eigene Modelle vs. externe Foundation‑Modelle vs. Kombination.
• Security & Compliance einbinden: Logging, Prompt‑Protokollierung, Zugriffskonzepte.
• Risikomanagement für KI definieren: Modellvalidierung, Monitoring, Bias‑Checks, 4‑Augen‑Prinzip für kritische Entscheidungen.

Das wirkt aufwändig, verhindert aber, dass Projekte kurz vor Live‑Gang von Risk/Legal gestoppt werden.

3. Früh an Skalierung denken – nicht nur an PoCs

Was BBVA richtig macht: Die Allianz ist von Beginn an auf Skalierung angelegt, nicht auf Insellösungen.

Für Schweizer Häuser bedeutet das:

• Aufbau einer wiederverwendbaren KI‑Plattform (APIs, Sicherheitslayer, Monitoring), statt je Projekt neue Infrastruktur aufzusetzen.
• Standards für Prompting, Templates und Ausgaben definieren, damit Ergebnisse konsistent sind.
• Klare Rollout‑Strategie: Start mit 50 Pilotusern, dann 500, dann Bank‑weit – mit Feedbackschleifen.

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Fazit: KI wird zum neuen Standard – die Frage ist nur, auf welcher Seite Sie stehen

BBVA und OpenAI zeigen, wo die Reise hingeht: KI als fester Bestandteil von Produkten, Kundeninteraktionen und internen Abläufen, nicht als Spielerei im Innovationslabor.

Für die Schweizer Finanzbranche heisst das:

• Kund:innen werden sich an stärker personalisierte, dialogorientierte Banking‑Erlebnisse gewöhnen.
• Institute, die KI strategisch verankern, können Margendruck und Kostenquoten besser abfedern.
• Wer jetzt einen klaren, regulatorisch sauberen Weg einschlägt, kann 2026/2027 echte Wettbewerbsvorteile erzielen – gerade im Wealth Management und im KMU‑Geschäft.

Wenn Sie in einer Schweizer Bank oder Vermögensverwaltung arbeiten, ist die eigentliche Frage daher nicht mehr „Ob KI?“, sondern:

Welche 2–3 KI‑Anwendungsfälle bringen Ihrer Bank dieses Jahr messbaren Nutzen – und wie schnell können Sie sie verantwortlich in den Produktivbetrieb bringen?

Wer hier früh klare Antworten findet, wird von Allianzen wie BBVA–OpenAI nicht unter Druck gesetzt, sondern zieht daraus Inspiration – und baut seinen eigenen, Schweizer Weg zu KI im Banking.