Künstliche Intelligenz und die Zukunft der Arbeit im Finanzsektor
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200.000 Beschäftigte
Der Finanzsektor gehört zu den größten Arbeitgebern für qualifizierte Arbeitskräfte in Singapur. Im Mai 2026 bezifferte Vizepremierminister Gan Kim Yong, der zugleich den Vorsitz der MAS führt, seinen Beitrag auf etwa vierzehn Prozent des Bruttoinlandsprodukts. Er beschäftige rund 200.000 Fachkräfte, davon mehr als achtzig Prozent Einheimische.1 Der Anteil einheimischer Beschäftigter ist politisch bedeutsam. Teil J beschreibt, wie Singapur die Anwerbung ausländischer Talente gegen die Erwartungen seiner Bürger abwägt. Eine Technologie, die einheimisches Personal im Back Office und im Middle Office verdrängt, würde diese Spannung verschärfen.
Am stärksten betroffen sind Tätigkeiten mit sich wiederholenden und dokumentenbezogenen Inhalten: die Abwicklung von Vorgängen, die Kontrolle und Prüfung von Daten, die Erstellung von Standardberichten, die Erstprüfung von Compliance-Warnmeldungen und das Abfassen routinemäßiger Korrespondenz. Weniger betroffen sind Aufgaben, die Beziehungen, Urteilsvermögen und Verantwortung verbinden, darunter die Beratung anspruchsvoller Kunden, Verhandlungen, Kreditentscheidungen und der Umgang mit Aufsichtsbehörden. Zwischen diesen Polen dürften sich die meisten Funktionen dahin verschieben, Werkzeuge zu beaufsichtigen, ihre Ergebnisse zu deuten und die Fälle zu bearbeiten, die Werkzeuge nicht lösen können. Die Beispiele, die MAS und IBF 2026 vorstellten, veranschaulichen diesen Wandel. Ein Kundendienstmitarbeiter leitet heute ein Team, das künstliche Intelligenz für das Kundenerlebnis entwickelt. Ein Teamleiter an der Kundenfront hilft bei der Beaufsichtigung des Kunden-Chatbots der Bank. Ein Mitarbeiter der UOB wechselte nach siebenunddreißig Jahren im Firmenkundengeschäft über das Umschulungsprogramm der Bank in eine Funktion zur Geldwäschebekämpfung im Privatkundengeschäft.2
Umschulung nach dem Dreiparteienmodell
Singapurs Antwort folgt dem Dreiparteienmodell aus Regierung, Arbeitgebern und Gewerkschaften, das seinen Arbeitsmarkt seit der Unabhängigkeit prägt. Im September 2026 teilte die Regierung mit, dass IBF, der Gewerkschaftsverbund für Finanz- und freiberufliche Dienstleistungen des National Trades Union Congress und sieben Branchenverbände ihre Absichtserklärung ausbauen. Zusammen vertreten sie mehr als 800 Finanzinstitute und Fintech-Unternehmen und über siebzig Prozent der Beschäftigten des Sektors.3
Herzstück ist das IBF AI Workforce Co-Lab, das dreiundzwanzig Pionierinstitute aus Bankwesen, Versicherung und Vermögensverwaltung zusammenführte. Sie verpflichteten sich, bis 2028 ihre gesamte Belegschaft in Singapur, mehr als 80.000 Beschäftigte, in wesentlichen Fähigkeiten der künstlichen Intelligenz zu schulen. Bis September 2026 war mehr als die Hälfte geschult. Das Co-Lab umfasst drei Pfade: einen für Führungskräfte zu Strategie, Governance und Umbau der Belegschaft, einen für Vermögensberater, der KI-Kenntnisse mit Beratungskompetenz verbindet, und einen, der operative Funktionen und Karrierewege neu gestaltet. Zehn Arbeitgeber aus dem Private Banking verpflichteten sich, ihre Kundenbetreuer weiterzubilden.4 Zum selben Zeitpunkt gab es fast sechzig von IBF akkreditierte Programme, die Finanzfachleuten KI-Kenntnisse vermitteln, zugeschnitten auf Anwendungsfälle des Finanzsektors und die Leitlinien der MAS.5
Die politische Botschaft war unmissverständlich. Die Finanzinstitute sollten, so der Vizepremierminister, „plan for their people even as they plan for AI“. Die Regierung wolle, dass künstliche Intelligenz sich „to translate into better careers for Singaporeans“, fügte er hinzu.6 Die Aussage spiegelt ein vertrautes Tauschgeschäft. Der Staat unterstützt die Einführung und finanziert die Umschulung. Im Gegenzug erwartet er von den Arbeitgebern, Personal nach Möglichkeit anderweitig einzusetzen. Ob dieses Tauschgeschäft hält, wenn sich die Automatisierung beschleunigt, wird eine der Bewährungsproben des kommenden Jahrzehnts sein. Kapitel K.VI betrachtet sie in seinen Szenarien.
Berufseinsteiger und die Fähigkeiten, auf die es ankommt
Auch der Nachwuchs verändert sich. Im Mai 2026 kündigte IBF ein Young Talent Programme for AI in Finance an, das mit der Singapore Management University, der Nanyang Technological University, Finanzinstituten und Technologiepartnern entwickelt wurde. Studierende arbeiten an Branchenprojekten, werden von Praktikern betreut und können Studienleistungen anrechnen lassen. Wer überzeugt, kann KI-bezogene Praktika oder Traineestellen erhalten. Die Pilotphase begann im August 2026 mit rund zwanzig Finanzinstituten. Gans Zusammenfassung der erforderlichen Fähigkeiten war präzise: „Workers who are comfortable using AI, and who also have strong domain knowledge, will have a clear advantage.“7
Die Betonung des Fachwissens verdient Beachtung. Künstliche Intelligenz macht es leicht, eine plausible Analyse einer Fondsstruktur, einer Sanktionsfrage oder einer Steuerposition zu erstellen. Ob die Analyse stimmt, kann nur beurteilen, wer den Gegenstand versteht. Der Finanzplatz braucht daher mehr denn je Fachleute mit tiefen Kenntnissen in Recht, Steuern, Kredit und Märkten, denn sie sind es, die die Ergebnisse der Werkzeuge überprüfen können. Dasselbe gilt für die Sprache, die Teil J als Arbeitskapital des Finanzplatzes behandelt.
Rechenbeispiel
Die Compliance-Abteilung einer Bank in Singapur bearbeitet jährlich 15.000 Warnmeldungen aus der Transaktionsüberwachung. Etwa fünfundneunzig Prozent werden nach einer durchschnittlichen Prüfung von dreißig Minuten als unbegründet geschlossen, was rund 7.100 Stunden ergibt. Die Bank setzt ein Modell des maschinellen Lernens ein, das die Warnmeldungen ordnet und für diejenigen mit den niedrigsten Risikowerten die Schließung vorschlägt. Ein Analyst bestätigt jeden Vorschlag. Nach den Leitlinien würde die Bank den Anwendungsfall aller Voraussicht nach als Fall hoher Risikowesentlichkeit einstufen, weil ein Versagen die Einhaltung des Geldwäscherechts berühren würde. Die Bank nimmt das Modell deshalb in ihr KI-Inventar auf und lässt es von einem Team validieren, das von den Entwicklern unabhängig ist. Sie dokumentiert seine Leistung anhand historischer Fälle und legt Schwellenwerte fest, oberhalb derer Fälle stets eskaliert werden. Halbiert sich die Prüfzeit je Warnmeldung, spart die Abteilung rund 3.500 Stunden und setzt sie für komplexe Fälle und regelmäßige Überprüfungen von Geschäftsbeziehungen mit hohem Risiko ein. Das für die Compliance im Bereich Finanzkriminalität zuständige Mitglied der Geschäftsleitung bleibt für das Ergebnis verantwortlich.
Anmerkungen
- Gan Kim Yong, Grundsatzrede auf der IBF Financial Industry Fiesta, 19. Mai 2026 (mas.gov.sg): der Finanzsektor trägt etwa 14 Prozent zum BIP bei und beschäftigt rund 200.000 Fachkräfte, davon „more than 80%“ Einheimische. ↩
- Gan Kim Yong, Grundsatzrede auf dem IBF Distinction Evening, 24. September 2026 (mas.gov.sg): Beispiele von Mitarbeitern der DBS und der UOB, die in Funktionen zur Beaufsichtigung oder Entwicklung von KI wechselten, darunter ein Mitarbeiter der UOB, der 2025 nach 37 Jahren über das Programm Better U Pivot vom Firmenkundengeschäft in eine Funktion zur Geldwäschebekämpfung im Privatkundengeschäft wechselte. ↩
- Gan Kim Yong, Grundsatzrede auf dem IBF Distinction Evening, 24. September 2026 (a. a. O.): erweiterte dreiseitige Absichtserklärung zwischen IBF, dem NTUC Financial and Professional Services Cluster of Unions und sieben Branchenverbänden, die über 800 Finanzinstitute und Fintech-Unternehmen und mehr als 70 Prozent der Beschäftigten des Sektors vertreten. ↩
- Gan Kim Yong, Grundsatzrede auf dem IBF Distinction Evening, 24. September 2026 (a. a. O.): 23 Pionierinstitute; über 80.000 Beschäftigte sollen bis 2028 geschult werden, mehr als die Hälfte bereits geschult; Co-Lab@Leaders, Co-Lab@Wealth Managers und Co-Lab@Operations; 10 Arbeitgeber verpflichtet im Rahmen von Co-Lab@Wealth Managers; Job Redesign Playbook for Financial Services. ↩
- Chia Der Jiun, Managing Director der MAS, Begrüßungsworte auf dem IBF Distinction Evening, 24. September 2026 (mas.gov.sg), Ziff. 4: „IBF has accredited close to 60 programmes“, entwickelt mit Schulungspartnern und Finanzinstituten, um wesentliche KI-Fähigkeiten aufzubauen, und zugeschnitten auf Anwendungsfälle des Finanzsektors und die Leitlinien der MAS. ↩
- Gan Kim Yong, Grundsatzrede auf dem IBF Distinction Evening, 24. September 2026 (a. a. O.). ↩
- Gan Kim Yong, Grundsatzrede auf der IBF Financial Industry Fiesta, 19. Mai 2026 (a. a. O.): YTP-AIF gemeinsam entwickelt von IBF, SMU, NTU, Finanzinstituten und Technologiepartnern; Pilotphase ab August mit rund 20 Finanzinstituten; Anrechnung von Studienleistungen durch SMU und NTU – Gan Kim Yong, Grundsatzrede auf der IBF Financial Industry Fiesta, 19. Mai 2026, Ziff. 19(c). ↩
Nur zur allgemeinen Information. Dieser Artikel ist keine Rechts- oder Steuerberatung, ersetzt nicht die Beratung im Einzelfall und begründet kein Mandatsverhältnis. Er gibt die Rechtslage zum Stand Oktober 2026 wieder.