Big Idea Day
Big Idea Day
9:50 am - 10:20 am
Registrierung zum Big Idea Day
Big Idea Day
10:20 am - 10:30 am
Begrüßung und Einführung durch den Vorsitzenden
10:30 am - 11:00 am
Vom Bericht zur Datengrundlage: Wie sich das regulatorische Meldewesen in den kommenden Jahren entwickeln wird
• Warum sich regulatorische Anforderungen zunehmend vom formularbasierten
Meldewesen hin zu granularen Datengrundlagen verlagern
• Welche Rolle Harmonisierung, gemeinsame Datenmodelle und Standardisierung
für die Zukunft des regulatorischen Meldewesens spielen
• Wie Banken Meldewesen, Risiko, Finanzen und regulatorische Anforderungen
durch eine einheitliche Datengrundlage besser integrieren können
11:00 am - 11:30 am
Der Weg zu granularen Datengrundlagen: Architekturprinzipien und Umsetzungsstrategien für die Zukunft des regulatorischen Meldewesens
• Warum granulare Datenmodelle zur Grundlage zukünftiger Meldearchitekturen
werden
• Welche Rolle BIRD, Datenharmonisierung und integrierte Datengrundlagen bei
der Vorbereitung auf IReF spielen
• Welche organisatorischen und technologischen Herausforderungen Banken auf
dem Weg zur Umsetzung bewältigen müssen
10:20 am - 10:30 am
Eröffnung des Fokustages durch den Vorsitzenden
10:30 am - 11:00 am
KI im Betriebsmodell der Bank: AI Factories, Centers of Excellence und die Skalierung von KI-Anwendungen
• Welche organisatorischen und technischen Strukturen erforderlich sind, um
KI-Anwendungen über einzelne Pilotprojekte hinaus in der Bank zu verankern
• Wie AI Factories, Centers of Excellence und Plattformansätze genutzt werden,
um unterschiedliche KI-Anwendungsfälle effizient zu unterstützen
• Welche Herausforderungen bei Governance, Change Management,
Mitarbeiterbefähigung und Integration in bestehende Betriebsmodelle entstehen
11:00 am - 11:30 am
Von Pilotprojekten zur Enterprise AI – Wie Banken und Versicherungen KI-Anwendungen sicher skalieren und in ihre Systemlandschaft integrieren
• Wie KI-Anwendungen über einzelne Use Cases hinaus in bestehende
Kernsysteme, Fachanwendungen und Geschäftsprozesse integriert werden
können
• Welche Voraussetzungen in den Bereichen Daten, Governance, Sicherheit und
Compliance geschaffen werden müssen, um KI unternehmensweit produktiv
einzusetzen
• Welche Architektur-, Integrations- und Betriebsmodelle sich für einen sicheren,
regulatorisch konformen und skalierbaren KI-Betrieb bewährt haben
11:30 am - 12:00 pm
Kaffeepause & Networking
12:00 pm - 12:30 pm
From Granular Data to Simpler Reporting: The Supervisory Perspective on the Future of Regulatory Reporting
• What granular data foundations and integrated data models are transforming
supervisory reporting
• Why reporting simplification and materiality thresholds have become key
priorities from a supervisory perspective
• How simplification, proportionality and granular reporting can evolve together
as supervisory reporting continues to develop
12:30 pm - 1:00 pm
Kein nachhaltiges Meldewesen ohne RDARR
• Die Rolle der Data Lineage bei der Gewährleistung der Nachvollziehbarkeit
regulatorischer Meldungen
• Wie Datenqualitäts- und Governance-Frameworks die Stabilität der
Meldeprozesse beeinflussen
• Erkenntnisse aus aktuellen EZB-Prüfungen, Fire Drills und
Umsetzungsprojekten
12:00 pm - 12:30 pm
Podiumsdiskussion | Von AI Factory zu produktiven Workflows – wie Agentic AI skalierbar wird
• Wie AI Factories, Centers of Excellence und Plattformmodelle den Übergang
von einzelnen KI-Initiativen zu wiederholbaren und skalierbaren
Umsetzungsmustern unterstützen
• Nach welchen Business-Kriterien Use Cases priorisiert werden und wie KI
messbaren Mehrwert in Customer Experience, Effizienz und
Geschäftsprozessen schaffen kann
• Wie Fachbereiche, IT, Data, Risk und KI-Teams zusammenspielen müssen, um
KI-Lösungen in bestehende Prozesse zu integrieren, zu skalieren und dauerhaft
im Betrieb zu verankern
• Welche Herausforderungen bei Governance, Kontrolle, Adoption und
regulatorischer Nachvollziehbarkeit gelöst werden müssen, damit Agentic AI im
regulierten Umfeld produktiv nutzbar wird
12:30 pm - 1:00 pm
Welche Agentic-AI-Vorhaben schaffen den Weg in die Produktion? Priorisierung, Reifegrad und Business Value
• Wie Finanzinstitute zwischen GenAI-Anwendungen, AI Agents und echten
Agentic-AI-Vorhaben unterscheiden und deren Produktionsreife bewerten kön-
nen
• Welche Kriterien über Priorisierung oder Abbruch entscheiden — von
Datenzugang, Prozessreife und Governance bis zu messbarem Business Value
• Welche Erfahrungen aus aktuellen Umsetzungsprojekten zeigen, wie aus
einzelnen Piloten ein belastbares Investitionsportfolio entsteht
1:00 pm - 2:00 pm
Networking Lunch
2:00 pm - 2:30 pm
IReF: Current Status and Next Steps Towards the Integrated Reporting Framework
• Recent developments and decisions since the latest consultation phase
• Publications and key milestones banks can expect over the coming years
• How institutions should prepare today for future reporting requirements
2:30 pm - 3:00 pm
Von einzelnen Meldeanforderungen zur unternehmensweiten Reporting- Plattform: Wie Banken regulatorische Datenlieferungen standardisieren und automatisieren
• Wie Banken ein zentrales Framework für die Steuerung regulatorischer Date
anforderungen, Datenlieferantenprozesse und Qualitätskontrollen aufbauen
• Wie Automatisierung, Workflow-Orchestrierung und revisionssichere
Kommunikation die Effizienz des Meldewesens steigern und zugleich die
Einhaltung von BCBS 239 unterstützen
• Erkenntnisse aus dem Aufbau einer wiederverwendbaren Plattform für
unterschiedliche regulatorische Anforderungen, darunter Taxonomien,
Abwicklungsplanung und weitere Meldepflichten
2:00 pm - 2:30 pm
Multi-Agenten-Systeme im Bankbetrieb: Erfahrungen aus dem Aufbau einer bankweiten Automatisierungsplattform
• Wie CRONBANK Multi-Agenten-Systeme und Workflow-Engines für die
Automatisierung von Wissensarbeit und operativen Prozessen einsetzt
• Welche Anforderungen an Governance, Kontrollmechanismen und Transparenz
beim produktiven Einsatz von Agentensystemen entstehen
• Welche organisatorischen und technischen Voraussetzungen für die
fachbereichsübergreifende Nutzung geschaffen werden müssen
2:30 pm - 3:00 pm
Die Zukunft des Kundenservice: Wie Agentic AI End-to-End Customer Journeys unterstützt
• Wie Agentic AI Kundenanliegen kanalübergreifend begleiten und
Serviceprozesse intelligent steuern kann
• Wie Kunden, Service-Mitarbeiter und KI-Agenten in gemeinsamen
Workflows zusammenarbeiten
• Welche Erfahrungen Unternehmen beim produktiven Einsatz intelligenter
Serviceprozesse gesammelt haben
3:00 pm - 3:30 pm
Kaffeepause & Networking
3:30 pm - 4:00 pm
Panel Discussion | The Future of Regulatory Reporting – Harmonization, Granularity and Integrated Data Foundations
Nils Gerstengarbe -
Director Regulatory Reporting,
COMMERZBANK AG
• How IReF, BIRD and regulatory harmonization are reshaping future reporting
architectures
• Whether reporting simplification will deliver genuine efficiencies or simply
shift complexity into data models and reporting processes
• How banks can manage validation rules, corrections, resubmissions
and interpretation differences more efficiently
• How integrated reporting data foundations can support granular regulatory
reporting requirements consistently and efficiently
• The impact of the updated RDARR Guide on future expectations regarding data
granularity and data quality
4:00 pm - 4:30 pm
Table 1 | Resubmissions, Validierungen und Datenqualitätsberichte: Wo entsteht heute der größte Aufwand im Meldewesen?
• Die häufigsten Ursachen für Korrekturen und erneute Einreichungen
• Wie Banken mit Validierungsregeln, Datenqualitätsproblemen und
Inkonsistenzen umgehen
• Aufsichtliche Erwartungen an Nachvollziehbarkeit und Datenvalidierung
• Wo Automatisierung den Aufwand realistisch reduzieren kann – und wo
manuelle Kontrollen unverzichtbar bleiben
4:00 pm - 4:30 pm
Table 2 | Reporting Simplification: Wird das regulatorische Reporting wirklich einfacher?
• Welche konkreten Vereinfachungen Banken durch IReF, BIRD und
harmonisierte Datenmodelle realistisch erwarten können
• Ob neue Anforderungen an Granularität, Datenspeicherung und Validierung
die bestehende Komplexität lediglich verlagern
• Welche Meldeprozesse realistisch automatisiert oder standardisiert werden
können – und welche Herausforderungen bestehen bleiben
• Wie Institute regulatorische Harmonisierung und steigende
Datenanforderungen miteinander in Einklang bringen
4:00 pm - 4:30 pm
Table 3 | Reporting Readiness: Wie bereiten sich Banken heute auf IReF vor?
• Aktuelle Prioritäten bei Datengrundlagen, Datenmodellen und Meldeprozessen
• Die größten Unsicherheiten trotz der verschobenen Einführung von IReF
• Welche Vorbereitungen heute sinnvoll sind und welche Entscheidungen
noch warten können
• Erkenntnisse aus laufenden IReF-Readiness-Programmen
• Lessons learned from ongoing IReF readiness programmes
3:30 pm - 4:00 pm
Einsatz von KI im Wholesale Banking: Wie intelligente Anwendungen den Client Service verändern
• Welche KI-Anwendungsfälle im Wholesale Banking bereits produktiv im Client
Service eingesetzt werden und welchen Mehrwert sie für Kunden und
Mitarbeitende schaffen.
• Welche Voraussetzungen bei Daten, Prozessen und Organisation erfüllt sein
müssen, um KI-Lösungen erfolgreich in bestehende Abläufe zu integrieren und
zu skalieren.
• Welche Erfahrungen aus der praktischen Umsetzung zeigen, wie Business,
Technologie und Fachbereiche gemeinsam den produktiven Einsatz von KI
vorantreiben.
• Round Tables
4:00 pm - 4:30 pm
Table 1 | Organisatorische Herausforderungen und Change Management bei der Einführung neuer KI-Technologien
• Wie Rollen, Entscheidungswege und Verantwortlichkeiten zwischen
Fachbereich, IT, Data, Risiko und Compliance durch KI-Einführung konkret neu
zugeschnitten werden müssen
• Wie Mitarbeitende befähigt werden können, KI-Anwendungen sicher,
nachvollziehbar und produktiv im regulierten Arbeitsalltag zu nutzen
• Wie Widerstände, Kompetenzlücken und Kontrollbedenken früh erkannt und in
ein tragfähiges Change-, Adoption- und Governance-Modell übersetzt werden
4:00 pm - 4:30 pm
Table 2 | AI Governance als Enabler für Enterprise AI: Wie Governance die Skalierung von KI ermöglicht
• Wie sich ein Governance-Modell über die Three Lines of Defense hinweg
etablieren lässt
• Wie AI Governance, Datenschutz, Procurement, ICT Risk und Compliance
im operativen Betrieb zusammenspielen
• Welche Erfahrungen bei der Priorisierung, Freigabe und kontinuierlichen
Überwachung produktiver KI-Anwendungen gesammelt wurden
• Welche organisatorischen Voraussetzungen notwendig sind, um KI nachhaltig
und skalierbar im Unternehmen zu verankern
4:00 pm - 4:30 pm
Table 3 | Produktivität messbar machen: Wie der Mehrwert von Agentic AI gesteuert werden kann
• Wie Business Value, Produktivität und Qualität intelligenter Systeme
messbar gemacht werden können
• Welche Kennzahlen sich für Priorisierung, Steuerung und kontinuierliche
Optimierung eignen
• Wie Unternehmen Investitionen in Agentic AI transparent bewerten und
weiterentwickeln
4:30 pm - 5:00 pm
KI sicher und praxisnah in der Bank etablieren – Von der Tool-Auswahl zur AI-Act-konformen Umsetzung
• Wie sich KI-Anwendungen datenschutzkonform und AI-Act-konform in den
Bankalltag integrieren lassen, ohne für jeden Anwendungsfall spezialisierte
Einzellösungen einzuführen
• Wie ein bankeigener KI-Client mit automatisierter Anonymisierung die sichere
Nutzung von Cloud-Modellen für sensible Bank- und Kundendaten ermöglicht
• Welche Erfahrungen aus der praktischen Umsetzung zeigen, wie Mitarbeiter KI
effizient einsetzen können und gleichzeitig regulatorische sowie
sicherheitsrelevante Anforderungen eingehalten werden
5:00 pm - 5:30 pm
Agentic AI in bestehende Kernsysteme integrieren: Erfahrungen aus aktuellen Transformationsprojekten
• Welche Herausforderungen bei der Integration von Agentic AI in Kernbanken-
systeme, Fachanwendungen und bestehende Prozesslandschaften gelöst
werden mussten
• Wie Datenquellen, Geschäftsanwendungen und intelligente Agenten zu
durchgängigen End-to-End-Workflows verbunden werden können
• Welche Architekturentscheidungen, Integrationsmuster und Erfahrungen sich
in aktuellen Transformationsprojekten für einen sicheren und skalierbaren
Produktivbetrieb bewährt haben
Abend Masterclass
5:15 pm - 6:15 pm IReF Readiness & BIRD : Von regulatorischem Zielbild zu konkreten Vorbereitungsmaßnahmen
IReF und BIRD gelten als zentrale Bausteine einer stärker harmonisierten und granularen
Reporting-Landschaft. Die Masterclass verbindet den aktuellen Stand aus Aufsichts-
perspektive mit der praktischen Frage, welche Vorbereitungen Banken bereits heute
treffen können, obwohl Zeitpläne, Datenmodelle und Umsetzungsdetails teilweise noch
in Bewegung sind. In dieser Masterclass diskutieren wir:
• Welche Ziele mit IReF und BIRD verfolgt werden und welche nächsten Schritte
Banken im Blick behalten sollten
• Welche Anforderungen auf Datenmodelle, Meldeprozesse und Reporting-
Architekturen zukommen
• Wie Banken ihren aktuellen Reifegrad bewerten und sinnvolle Vorbereitungsschritte
priorisieren können
• Wo Reporting Simplification tatsächlich Entlastung bringen kann — und wo neue
Komplexität durch Granularität, Datenqualität und bestehende Systemlandschaften
entsteht
Abend Masterclass
5:40 pm - 6:40 pm Skalierung intelligenter Systeme: Der Weg zu Agentic AI im Finanzsektor
Der Einsatz intelligenter Systeme entwickelt sich rasant weiter – von einzelnen KI-An-
wendungen hin zu vernetzten Agentensystemen, die komplexe Geschäftsprozesse
unterstützen. Für Banken und Versicherungen stellt sich dabei nicht nur die Frage nach
geeigneten Technologien, sondern vor allem nach den organisatorischen, datenbe-
zogenen und regulatorischen Voraussetzungen für eine nachhaltige Skalierung. Diese
Masterclass vermittelt einen strukturierten Überblick über die wichtigsten Erfolgsfak-
toren und gibt den Teilnehmern praxisnahe Ansätze für die eigene Transformations-
strategie.
• Wie sich der Reifegrad einer Organisation auf dem Weg von GenAI zu Agentic AI
bewerten lässt und welche Voraussetzungen für die nächste Entwicklungsstufe
geschaffen werden müssen
• Welche Anforderungen an Datenarchitektur, Governance und Operating Model erfüllt
sein müssen, damit intelligente Systeme produktiv und skalierbar eingesetzt werden
können
• Wie geeignete Use Cases identifiziert, priorisiert und schrittweise in bestehende
Prozesse und Plattformen integriert werden können
• Welche Erfahrungen, Erfolgsfaktoren und Herausforderungen sich aus aktuellen
Transformationsprojekten in Banken und Versicherungen ableiten lassen
