Der Merger von SFA und SFTA zur neuen Swiss FinTech Association verändert das KI-Ökosystem für Banken und Vermögensverwalter – und eröffnet 2025 konkrete Chancen.
Warum dieser Merger für KI-Banking in der Schweiz ein Wendepunkt ist
2024 war für den Schweizer Finanzplatz ein Rekordjahr: Über 470 Fintech-Unternehmen sind aktiv, ein grosser Teil davon arbeitet direkt oder indirekt mit Künstlicher Intelligenz. Gleichzeitig steigt der Druck – MiCA, DORA, strengere Aufsicht durch FINMA, geopolitische Spannungen, Margendruck im Private Banking.
Genau in diese Situation fällt der Zusammenschluss der Swiss Fintech Association (SFA) und der Swiss Finance + Technology Association (SFTA) zur neuen Swiss FinTech Association (SFTA). Auf den ersten Blick ist das ein klassischer Verbands-Merger. Für Banken, Vermögensverwalter und KI-Anbieter ist es aber weit mehr: Es ist ein Hebel, um KI-Themen in der Schweizer Finanzbranche schneller, koordinierter und politisch wirksamer voranzubringen.
In dieser Beitrag aus der Serie „KI in der Schweizer Finanzbranche: Banking & Vermögensverwaltung“ geht es darum, was dieser Merger praktisch bedeutet – für KI-Projekte in Compliance, Robo-Advisory, Fraud Detection und personalisierter Kundenbetreuung, und wie Institute das entstehende Ökosystem klug für sich nutzen.
1. Der Merger in Kürze – und warum er für KI besonders relevant ist
Die neue Swiss FinTech Association bündelt politisches Gewicht und Community-Power in einem Verband. Das wirkt sich direkt auf alle aus, die KI-Lösungen im Finanzbereich bauen, einkaufen oder regulieren.
Was ist konkret passiert?
Am 18.12.2024 haben die Generalversammlungen der SFA und der SFTA dem Zusammenschluss zugestimmt. Seitdem treten die Verbände unter dem gemeinsamen Namen Swiss FinTech Association (SFTA) auf.
Die Stärken beider Vorgängerorganisationen bleiben erhalten und werden kombiniert:
- SFA-Schwerpunkt: Interessenvertretung gegenüber Politik, Aufsicht und Wirtschaft, inkl. Formate wie der Fintech Fair.
- SFTA-Schwerpunkt: Starke Community mit regionalen Chapters, regelmässigen Meetups, Fachveranstaltungen und internationalen Partnerschaften.
Die neue SFTA wird von zwei Co-Präsidenten geführt:
- Thomas Brändle – Co-Founder der SFA, Gründer von Run my Accounts
- Philip Weights – langjährige Führungserfahrung u. a. bei EFG Bank, HSBC, Citibank
Dazu kommt ein Board mit klarer Tech- und Fintech-DNA: Blockchain-Gründer, Crowd-Lending-Pioniere, Legal-Tech-Anbieter und Fintech-CEOs.
Warum ist das für KI-Projekte relevant?
Für KI in Banking und Vermögensverwaltung sind drei Dinge kritisch:
- Regulatorische Klarheit (z. B. Umgang mit KI-Entscheidungen, Erklärbarkeit, Modellrisiken)
- Zugang zu Spezial-Know-how (Data Science, MLOps, KI-Compliance, Cybersecurity)
- Kooperationspartner (Startups, etablierte Tech-Anbieter, Banken, Hochschulen)
Die neue SFTA adressiert genau diese Punkte – gebündelt, sichtbarer und mit mehr Reichweite als die beiden Vorgänger einzeln. Für Institute, die bei KI nicht in der zweiten Reihe landen wollen, ist das eine Chance.
2. Auswirkungen auf Schweizer Banken: KI schneller, sicherer, regulatorisch sauber
Für Schweizer Banken geht es längst nicht mehr darum, ob KI eingesetzt wird, sondern wie strukturiert und wie risikoarm. Hier kann die fusionierte SFTA zum Beschleuniger werden.
2.1 KI-Compliance & Regulatorik: Stärkere Stimme gegenüber Politik und Aufsicht
Gerade bei KI im Banking entstehen täglich neue Graubereiche:
- Darf ein KI-Modell automatisiert Kreditanträge vorfiltern?
- Wie dokumentiere ich Entscheidungslogiken in einem Black-Box-Modell?
- Welche Governance erwartet die FINMA bei Modellrisiko-Management?
Ein Verband mit vereinter Schlagkraft kann hier viel bewirken:
- Branchenpositionen zu KI-Regulierung: Statt dutzender Einzelstimmen eine konsolidierte Sicht, die Politik und Aufsicht ernst nehmen.
- Praxisnahe Guidelines: Ausarbeitung von Best Practices zu Themen wie
AI Governance,Model Risk,Data Ethics. - Standardisierte Templates: Etwa für KI-Risk-Assessments, Impact Analysen oder interne KI-Policies.
Für Banken reduziert das den Interpretationsspielraum – und damit Projektverzögerungen. Die Zeit, die bisher in Grundsatzdiskussionen mit Legal & Compliance floss, kann in die eigentliche Umsetzung von KI-Use-Cases gehen.
2.2 KI in Risiko & Fraud: Mehr Austausch, weniger Fehlversuche
Fraud Detection, AML-Transaktionsmonitoring, Screening – das sind klassische KI-Einsatzfelder mit hohem Nutzen, aber auch hohem Risiko.
Durch ein grösseres Netzwerk mit Events, Arbeitsgruppen und Studien profitieren Banken von:
- Use-Case-Sharing: Was funktioniert beim Nachbarn? Wo sind False-Positive-Raten gesunken? Welches Modell-Setup war praxistauglich?
- Vendor-Vergleich auf Augenhöhe: Kein Blindflug bei der Auswahl von KI-Anbietern, sondern Erfahrungsberichte aus anderen Häusern.
- Gemeinsamen Proof-of-Concepts: Insbesondere für kleinere Institute kann es attraktiv sein, sich an gemeinsame Pilotprojekte anzudocken.
Wer KI-basierte Fraud Detection einführt, spart im Idealfall Millionen an vermiedenen Schäden – aber nur, wenn Modelle korrekt trainiert, kalibriert und überwacht werden. Ein aktives Netzwerk hilft, nicht jeden Fehler selbst machen zu müssen.
2.3 KI im Kundengeschäft: Personalisierung ohne Schweizer Werte zu opfern
Schweizer Kunden – gerade im Private Banking und in der Vermögensverwaltung – sind anspruchsvoll: Personalisierung ja, aber ohne Gefühl des vollständigen Durchleuchtetwerdens.
Der Merger kann hier für Banken nützlich sein, weil:
- Startups mit speziellem Fokus auf erklärbare KI (Explainable AI) besser sichtbar werden.
- Best Practices für datenminimierende Personalisierung entstehen, inkl. Privacy-by-Design-Ansätzen.
- Branchendialog zu ethischen Leitlinien für KI-Kundeninteraktion intensiviert wird.
Wer personalisierte Angebote, Pricing-Optimierung oder Next-Best-Action-Modelle einführt, braucht nicht nur Technik, sondern auch eine klare Story gegenüber dem Kunden. Ein starker Verband kann hier den Rahmen setzen.
3. Chancen für Vermögensverwalter: KI-Robo-Advisory aus dem Nischeneck holen
Unabhängige Vermögensverwalter und kleinere Banken haben oft das gleiche Problem: KI ist spannend, aber die Ressourcen sind knapp und eigene Data-Science-Teams sind unrealistisch.
Die neue SFTA kann gerade für diese Institute zum Türöffner werden.
3.1 Zugang zu KI-Robo-Advisory und hybriden Modellen
Viele Schweizer Vermögensverwalter testen aktuell:
- Hybrid Advisory: Berater bleiben zentral, KI unterstützt bei Portfolio-Vorschlägen, Rebalancing, Szenarioanalysen.
- Segmentierte Robo-Angebote: Für kleinere Tickets oder die nächste Generation der Kundinnen und Kunden.
Der Verband kann helfen, indem er:
- KI-Fintechs, die White-Label-Robo-Lösungen anbieten, gezielt mit Vermögensverwaltern vernetzt.
- Praxis-Formate schafft, in denen Institute echte Implementierungsfragen diskutieren: Anbindung an Kernbankensystem, Geeignetheit, Protokollierung, Suitability.
- Erfolgsbeispiele sichtbar macht – etwa Institute, die durch ein KI-gestütztes digitales Angebot jüngere Kundensegmente gewinnen.
3.2 KI-getriebene Research- und Analyse-Tools
Gerade im Asset Management entstehen zurzeit starke KI-Tools:
- Automatisierte Auswertung von Unternehmensberichten und ESG-Daten
- Stimmungsanalyse (Sentiment) von News und Social Media
- KI-basierte Risiko-Szenario-Simulationen
Ein Verband, der Fintech, Finanzindustrie und Forschung verbindet, kann hier Brücken bauen:
- Kooperationen mit Hochschulen und Forschungslabs
- Gemeinsame Pilotprojekte zu KI-gestützter Portfolioanalyse
- Austausch zu Stolpersteinen (z. B. Overfitting, Datenqualität, Bias)
Das reduziert den Aufwand, den jeder Vermögensverwalter für sich allein betreiben müsste – und erhöht gleichzeitig das Qualitätsniveau im Markt.
4. Das neue Fintech-Ökosystem: Wie Anbieter von KI-Lösungen davon profitieren
Für KI-Fintechs in der Schweiz ist der Merger eine klare Aufwertung des Heimatmarktes. Weniger Zersplitterung, mehr Sichtbarkeit, grössere Reichweite.
4.1 Ein grösseres, strukturierteres Spielfeld
Durch den Merger entsteht:
- Ein ausgedehntes Mitglieder-Netzwerk mit Banken, Vermögensverwaltern, Investoren, Startups, Dienstleistern.
- Klarere Plattformen wie Fintech Fair plus dezentrale Meetups in der ganzen Schweiz.
- Internationale Anknüpfungspunkte über die bestehenden SFTA-Partnerschaften.
Für KI-Anbieter bedeutet das:
- Mehr Touchpoints zu Entscheidern (CIO, Leiter Digital Banking, Head of Compliance, COO).
- Bessere Möglichkeiten, Use Cases vorzustellen – live, nicht nur in PowerPoint.
- Schnellere Validierung: Passt mein Produkt für Schweizer Regulierungs- und Marktbedürfnisse?
4.2 KI-spezifische Formate: Von Arbeitsgruppen bis Reg-Sandbox
Erfahrungsgemäss entstehen aus einem gestärkten Verband relativ schnell fokussierte Formate. Für KI könnten das zum Beispiel sein:
- Arbeitsgruppen „AI in Compliance“ oder „AI in Wealth Management“
- Roundtables mit FINMA-Vertretern zu Modellrisiko, Outsourcing und Cloud-Nutzung
- Branchensurveys zu Reifegrad von KI in Schweizer Instituten
Wer KI-Lösungen anbietet, sollte sich hier frühzeitig einbringen. Nicht als reiner Vendor, sondern als Sparringspartner für die Fachseite. Das schafft Vertrauen – und genau das ist im hochregulierten Schweizer Umfeld oft der Engpass, nicht die Technologie.
5. Konkrete nächste Schritte für Banken, Vermögensverwalter und KI-Anbieter
Die gute Nachricht: Man muss kein Gründungsmitglied der neuen SFTA sein, um vom Merger zu profitieren. Es reicht, in den nächsten Monaten bewusst ein paar Weichen zu stellen.
5.1 Für Banken
- KI-Roadmap mit Ökosystem-Bezug aktualisieren: Wo können Verbands-Formate helfen (z. B. Compliance-Guidelines, Vendor-Screening, Use-Case-Benchmarking)?
- Fachbereiche in Community schicken: Nicht nur Innovation & Digital, sondern auch Compliance, Risk, Private Banking, IT-Security.
- Pilotprojekte priorisieren, die vom Netzwerk profitieren: Fraud Detection, KI-gestützte Kundeninteraktion, automatisierte Dokumentenverarbeitung.
5.2 Für Vermögensverwalter
- Ein, maximal zwei KI-Use-Cases auswählen, z. B.:
- KI-unterstützte Portfolio-Analyse
- Einfaches, digital unterstütztes Anlageangebot für kleinere Tickets
- Gezielt den Kontakt zu KI-Fintechs suchen, statt „auf das perfekte Produkt zu warten“.
- Pilotkunden definieren, bei denen neue KI-Services mit klarer Kommunikation getestet werden können.
5.3 Für KI-Fintechs und Technologieanbieter
- Positionierung schärfen: Klar herausarbeiten, welche spezifischen Schweizer Probleme (Regulatorik, Sprachen, Kundenerwartungen) eure Lösung löst.
- Praxisnahe Referenz-Use-Cases vorbereiten: Mit konkreten Zahlen (z. B. „Reduktion manueller Review-Zeit um 40 %“).
- Aktiv in Verbandsgremien und Arbeitsgruppen mitarbeiten: Wer die Debatte mitprägt, wird bei Projekten bevorzugt wahrgenommen.
Ausblick: Was der Merger für KI in der Schweizer Finanzbranche wirklich bedeuten kann
Der Zusammenschluss von SFA und SFTA zur neuen Swiss FinTech Association ist mehr als ein organisatorischer Schritt. Er ist ein Signal: Die Schweizer Fintech-Community will geschlossen auftreten – auch und gerade bei Künstlicher Intelligenz im Banking und in der Vermögensverwaltung.
Für Institute, die KI-Projekte aktuell planen oder skalieren, eröffnet das 2025 spannende Möglichkeiten: klarere Rahmenbedingungen, mehr Austausch, schnellere Partnerschaften. Wer diese Chance nutzt, kann KI nicht nur als Effizienzwerkzeug einsetzen, sondern als strategischen Vorteil im Wettbewerb um Kundinnen, Kunden und Talente.
Die eigentliche Frage ist weniger, ob der Merger den Schweizer KI-Finanzstandort stärkt, sondern wer sich rechtzeitig in dieses neue Ökosystem einbringt – und wer am Rand stehen bleibt.