Die Fusion zur neuen Swiss FinTech Association stärkt KI-Projekte im Schweizer Banking: bessere Regulierung, stärkere Netzwerke, mehr Tempo für Innovation.
Warum diese Fusion für KI im Schweizer Banking ein Wendepunkt ist
204 Fintech-Unternehmen zählte die Schweiz laut Branchenverzeichnissen Ende 2024 – Tendenz steigend. Gleichzeitig beschleunigen Banken und Vermögensverwalter ihre Initiativen rund um künstliche Intelligenz (KI): von Robo-Advisory über Fraud Detection bis zu präziserer Kundenanalyse. Was bislang gefehlt hat, war eine wirklich starke gemeinsame Stimme des Ökosystems.
Genau hier setzt die Fusion der Swiss Fintech Association (SFA) und der Swiss Finance + Technology Association (SFTA) zur neuen Swiss FinTech Association (SFTA) an. Auf den ersten Blick wirkt das wie eine klassische Verbandsnachricht. Für alle, die KI im Banking und in der Vermögensverwaltung ernsthaft vorantreiben wollen, ist es aber ein strategisches Signal.
In dieser Ausgabe unserer Reihe „KI in der Schweizer Finanzbranche: Banking & Vermögensverwaltung“ zeige ich, warum diese Fusion für den Standort Schweiz wichtig ist, was das konkret für KI-Projekte bedeutet und wie Banken, Vermögensverwalter und Fintechs diese neue Konstellation jetzt aktiv für sich nutzen können.
Was hinter der Fusion von SFA und SFTA steckt
Die neue Swiss FinTech Association (SFTA) bündelt zwei bisher komplementäre Stärken:
- die politisch und regulatorisch stark positionierte Swiss Fintech Association (SFA)
- das community- und netzwerkgetriebene Ökosystem der Swiss Finance + Technology Association (SFTA)
Beide haben in den letzten Jahren einen relevanten Beitrag zur Schweizer Fintech-Landschaft geleistet:
- Die bisherige SFA hat mit Formaten wie der Swiss Fintech Fair eine Bühne geschaffen, auf der Innovationen sichtbar wurden – gerade auch im Bereich RegTech, KI-Compliance und digitale Vermögensverwaltung.
- Die bisherige SFTA hat über regionale Hubs, Meetups und Fach-Events Entwickler:innen, Gründer:innen, Banken, Investoren und Regulatorik-Expert:innen an einen Tisch gebracht.
Mit der Fusion entsteht eine „Fusion unter Gleichen“: Der neue Verwaltungsrat ist paritätisch besetzt, mit Co-Präsidium durch Thomas Brändle und Philip Weights. Im Board sitzen unter anderem:
- Thomas Brändle (Cofounder SFA, Ex-Run my Accounts)
- Philip Weights (langjährige Führungsperson bei EFG Bank, HSBC, Citibank)
- Silvan Andermatt (Blockchain- und Fintech-Startups)
- Roger Bossard (Crowd4Cash)
- Agata Marty (FINcredible – Rating- & Identity-Plattform)
- Christian Meisser (LEXR – Tech-Anwaltskanzlei)
Für KI-getriebene Themen im Banking bedeutet diese Mischung: Technologie-Know-how, Regulierungserfahrung und Business-Perspektive sitzen künftig an einem Tisch.
Warum diese Konsolidierung für KI-Banking so wichtig ist
Für KI in der Finanzbranche zählt vor allem eines: Vertrauen. Vertrauen von Kunden, von Aufsichtsbehörden und von den eigenen Mitarbeitenden. Genau dort wirkt eine starke Branchenorganisation wie ein Multiplikator.
1. Klare Stimme gegenüber Politik und Regulierung
Wer heute KI im Banking einsetzt, kämpft mit einem ganzen Bündel an Fragen:
- Wie interpretiert die FINMA den Einsatz von KI-Modellen bei Kreditentscheiden oder im Robo-Advisory?
- Welche Anforderungen gelten für Erklärbarkeit, Transparenz und Dokumentation von KI-Modellen?
- Wie lassen sich Datenschutz (DSG/DSGVO), Outsourcing-Rundschreiben und Cloud-basierte KI-Services unter einen Hut bringen?
Eine fragmentierte Verbandslandschaft erzeugt hier eher Reibung als Fortschritt. Durch die Fusion entsteht eine gebündelte Interessenvertretung, die regulatorische Leitplanken mitgestalten kann – idealerweise mit praxisnahen Guidelines für:
- KI-gestützte Anlageberatung und Vermögensverwaltung
- automatisierte Transaktionsüberwachung und Fraud Detection
- KI-gestützte KYC/AML-Prozesse
Das beschleunigt Projekte in den Banken, weil sich Verantwortliche auf einen konsolidierten Branchen-Standpunkt beziehen können, statt in jedem Haus das Rad neu zu erfinden.
2. Besserer Zugang zu Talenten und Know-how
Die Realität: Viele Schweizer Banken haben Budget für KI, aber nicht die passenden Teams. Gleichzeitig suchen Fintech-Startups dringend Zugang zu Banken, um ihre KI-Modelle, Data-Analytics-Tools und Robo-Advisory-Lösungen im Markt zu testen.
Durch den Zusammenschluss entsteht ein deutlich grösseres Netzwerk, das:
- Banken mit spezialisierten KI-Startups zusammenbringt
- Vermögensverwaltern Zugang zu RegTech- und LegalTech-Playern gibt
- Universitäten und Fachhochschulen stärker einbindet, etwa für Machine-Learning-Forschung und praxisorientierte POCs
Für Sie als Bank oder Vermögensverwalter heisst das ganz praktisch: kürzere Wege zu den richtigen Partnern – und damit geringere Projektkosten und eine höhere Erfolgswahrscheinlichkeit.
3. Mehr Sichtbarkeit für KI-Innovationen „Made in Switzerland“
Gerade für KI-Lösungen in regulierten Umgebungen zählt die Herkunft. Schweizer Kunden und Institutionen vertrauen Lösungen, die hier verankert sind, Schweizer Recht respektieren und mit der lokalen Aufsicht vertraut sind.
Die neue SFTA kann diese Vorteile viel schlagkräftiger kommunizieren:
- auf Branchenmessen und Konferenzen
- im Austausch mit internationalen Verbänden
- in Dialogformaten mit Investoren und Medien
Je sichtbarer das Schweizer KI-Fintech-Ökosystem, desto leichter lassen sich Pilotkunden, Wachstumskapital und internationale Kooperationen gewinnen.
Konkrete Chancen für KI in Banking & Vermögensverwaltung
Für die Serie „KI in der Schweizer Finanzbranche: Banking & Vermögensverwaltung“ ist die entscheidende Frage: Was bringt diese Fusion konkret für Ihr nächstes KI-Projekt?
Compliance-Automatisierung: Von RegTech zur KI-gestützten Kontrolle
Die Kombination aus politischem Gewicht und Tech-Community bietet eine gute Basis, um standardisierte KI-Bausteine für Compliance zu etablieren, zum Beispiel für:
- Screening & Monitoring: KI-gestützte Überwachung von Transaktionen, Sanktionslisten, PEPs, Medienberichten
- Dokumentanalyse: automatisierte Verarbeitung von KYC-Unterlagen, Verträgen oder Jahresabschlüssen
- Regelwerke & Policies: gemeinsam entwickelte Templates, wie KI-Modelle im 1st und 2nd Line of Defense kontrolliert werden können
Ich erwarte, dass die neue SFTA mittelfristig Arbeitsgruppen oder Best-Practice-Guides zu Themen wie „Explainable AI im Compliance-Kontext“ oder „Audit Trails für Machine-Learning-Modelle“ aufsetzt. Für Institute, die heute noch zögern, wäre das ein massiver Vertrauensbooster.
Robo-Advisory und hybride Betreuung
Viele Schweizer Vermögensverwalter fragen sich: Wie viel Automatisierung akzeptieren unsere Kundinnen und Kunden wirklich? Hybride Modelle setzen sich zunehmend durch: KI für Analyse und Vorschläge, Mensch für Beziehung und Entscheidungen.
Die Fusion kann hier an drei Stellen Mehrwert schaffen:
- Standardisierung: Gemeinsame Definitionen, was ein „Robo-Advisor“ im Schweizer Kontext leisten sollte – inklusive Risikoprofilierung, Eignungsprüfung und Dokumentation.
- Use-Case-Sharing: Banken und Fintechs, die bereits erfolgreiche KI-basierte Beratungsmodelle im Einsatz haben, können in einem grösseren Netzwerk Erfahrungen teilen – auch zu Fehlern und Lernkurven.
- Kooperation statt Insellösungen: Statt jede Bank baut selbst, könnten White-Label-Robo-Advisory-Lösungen stärker verbreitet und durch Verbandsarbeit qualitativ abgegrenzt werden.
Für viele kleinere Institute wäre das der Schlüssel, um mit vertretbarem Budget in die personalisierten, KI-gestützten Vermögensverwaltung einzusteigen.
Fraud Detection & Transaktionsüberwachung
Betrugsversuche, Cyberangriffe und Social Engineering nehmen auch in der Schweiz weiter zu. Klassische regelbasierte Systeme stossen an Grenzen, KI-Modelle erkennen Muster deutlich früher – vorausgesetzt, sie werden mit guten Daten trainiert.
Über das vereinte Netzwerk der SFTA sind realistische Szenarien denkbar:
- Branchenweite Trainingsdaten-Pools, z.B. anonymisierte Fraud-Fälle, um Modelle zu verbessern
- Gemeinsame Benchmarks für Erkennungsraten und False Positives
- Austausch zu operativen Fragen, etwa: „Wie integriert ihr KI-Alarme in eure Level-1-Analystenprozesse?“
Dadurch sinkt das Risiko, dass Institute in aufwändige, aber ineffektive KI-Projekte investieren – und erhöht sich die Chance, tatsächlich robustere Fraud-Detection-Systeme aufzubauen.
Personalisierte Kundenbetreuung und Next-Best-Action
Viele Banken sitzen auf Daten, die für personalisierte Angebote, Next-Best-Action-Modelle oder dynamische Pricing-Ansätze wertvoll wären – nutzen sie aber kaum. Gründe:
- fehlende Data-Governance
- Unsicherheit bezüglich Datenschutz
- mangelndes Know-how in Data Science
Genau hier kann eine starke Branchenorganisation moderieren und Leitplanken schaffen:
- Was ist bei Personalisierung auf Basis von Transaktionsdaten zulässig?
- Wie formuliert man Einwilligungen und Opt-outs, damit Kund:innen verstehen, wozu ihre Daten genutzt werden?
- Welche KI-Modelle sind für kleinere Institute überhaupt praktikabel?
Wenn diese Fragen auf Verbands- statt nur auf Bankebene diskutiert werden, profitieren alle – und die Schweizer Kund:innen erleben KI nicht als Black Box, sondern als spürbare Verbesserung ihres Banking-Alltags.
Wie Banken und Vermögensverwalter die neue SFTA jetzt nutzen sollten
Theorie ist nett. Entscheidend ist, was Sie in den nächsten 6–12 Monaten konkret tun können. Drei Empfehlungen, die ich für realistisch und wirkungsvoll halte:
1. Aktiv am Netzwerk teilnehmen – nicht nur Mitgliedslogo auf die Website stellen
Wer aus einer starken Branchenorganisation echten Mehrwert zieht, ist selten passives Mitglied. Sinnvoll sind:
- Teilnahme an Fachgruppen zu KI, Data & Compliance
- Bereitstellung von konkreten Use Cases aus Ihrem Haus (auch anonymisiert)
- Gemeinsame Pilotprojekte mit Fintechs aus dem Netzwerk
Je aktiver Sie mitgestalten, desto stärker passen die entstehenden Guidelines und Angebote zu Ihren realen Herausforderungen.
2. KI-Strategie mit Branchenentwicklung abgleichen
Nutzen Sie die Fusion als Anlass für einen Strategie-Check:
- Passen die geplanten KI-Initiativen (z.B. Robo-Advisory, Fraud Detection, KI-Chatbots) zu den Themen, die in der neuen SFTA adressiert werden?
- Wo können Sie Synergien nutzen, statt alles allein aufzubauen?
- Welche internen Projekte lassen sich durch Verbandsaktivitäten beschleunigen, etwa durch Zugang zu Experten, Templates oder Best Practices?
Eine gute Faustregel: Wenn ein Thema Regulierung, Reputation oder grosse Investitionen berührt, lohnt sich der Abgleich mit der Branchenperspektive besonders.
3. Talente und Partner früh einbinden
Gerade bei KI-Projekten entscheidet das Team über Erfolg oder Misserfolg. Die neue SFTA ist eine ideale Plattform, um:
- Data Scientists, KI-Engineers und Compliance-Experten zu finden
- Kooperationen mit RegTech- und LegalTech-Startups aufzubauen
- gemeinsam mit Hochschulen praxisnahe Forschungsprojekte zu entwickeln
Statt einzelne Puzzleteile mühsam zu suchen, können Sie im erweiterten Netzwerk gezielt nach Kompetenzen Ausschau halten, die Ihrer Bank oder Ihrem Vermögensverwalter fehlen.
Ausblick: Was die Fusion für die Zukunft der KI-Finanzbranche bedeutet
Die Fusion von SFA und SFTA zur neuen Swiss FinTech Association ist mehr als ein organisatorischer Schritt. Sie ist ein Signal: Die Schweizer Fintech-Community bündelt ihre Kräfte genau zu dem Zeitpunkt, an dem KI im Banking vom Experiment zur kritischen Infrastruktur wird.
Für alle, die KI im Banking oder in der Vermögensverwaltung vorantreiben, eröffnet das drei Chancen:
- Planungssicherheit durch klarere regulatorische Leitplanken.
- Bessere Partnerwahl dank eines breiteren, kuratierten Netzwerks.
- Mehr Vertrauen bei Kund:innen und Aufsicht, weil KI-Lösungen auf einem gemeinsam entwickelten Branchenverständnis basieren.
Wer diese Entwicklung proaktiv nutzt, wird KI nicht nur als Effizienztreiber einsetzen, sondern als Vorteil im Wettbewerb um Kunden, Talente und Kapital. Die spannende Frage für die nächsten Monate lautet deshalb weniger: „Kommt KI im Schweizer Banking?“ – sondern: „Wer nutzt die neue Branchenpower am schnellsten und konsequentesten?“