KI als Schlüsseltechnologie: Wie die Schweizer Wirtschaft den Wandel gestaltet

KI verdrängt Blockchain: Der Schweizer FinTech-Sektor reift

Der Schweizer FinTech-Sektor hat einen technologischen Paradigmenwechsel vollzogen. Während Blockchain-Technologien lange Zeit das dominierende Thema waren, hat Künstliche Intelligenz (KI) laut der IFZ FinTech Study 2026 der Hochschule Luzern die Spitzenposition übernommen. Per Ende 2025 zählten die Forscher in der Schweiz und Liechtenstein 529 FinTech-Unternehmen – ein Zuwachs von vier Prozent gegenüber dem Vorjahr. Seit 2015 hat sich die Zahl mehr als verdreifacht, doch das Wachstum hat an Euphorie verloren und ist geordneter geworden.

Geografisch konzentriert sich die Branche weiterhin auf Zürich als unbestrittenen Mittelpunkt, gefolgt vom Kanton Zug. Beide Standorte profitieren von einem dichten Netzwerk aus Finanzinstituten, Technologieunternehmen und akademischen Institutionen. Ein Warnsignal ist der Rückgang der Venture-Capital-Aktivität gegenüber früheren Spitzenjahren. Risikokapital fliesst zögerlicher, was für einen Finanzplatz von der Bedeutung der Schweiz auffällig ist.

Vom disruptiven Startup zum Infrastrukturanbieter

Die qualitative Verschiebung im Sektor ist deutlich: Banking-Infrastruktur ist erstmals zum grössten Produktsegment aufgestiegen, noch vor dem lange dominierenden Investment Management. FinTech-Unternehmen agieren zunehmend als Technologielieferanten für traditionelle Banken, statt diese zu ersetzen. Das Ertragsmodell hat sich auf Software-as-a-Service (SaaS) konsolidiert, wobei der Fokus auf B2B-Geschäftskunden und grenzüberschreitende Tätigkeit liegt.

Studienautor Prof. Dr. Thomas Ankenbrand vom Institut für Finanzdienstleistungen Zug betont, dass der Bedeutungsgewinn der KI nicht nur auf Neugründungen zurückzuführen ist: Auch bestehende FinTech-Unternehmen haben ihre technologischen Schwerpunkte in Richtung daten- und KI-basierter Anwendungen entwickelt. Automatisierte Entscheidungsprozesse und datengetriebene Risikomodelle prägen nun die Branche. Dieser Befund passt zur These einer evolutionären, nicht disruptiven Transformation des Finanzsektors.

KI im Hochrisiko-Trading: Ein Experiment

Parallel zur strategischen Integration in die Finanzinfrastruktur testen Experimente die Grenzen autonomer KI-Systeme. In einem Vergleichstest von Alpha Arena erhielten sechs KI-Modelle – Claude 4.5 Sonnet, DeepSeek V3.1 Chat, Gemini 2.5 Pro, ChatGPT 5, Grok 4 und Qwen 3 Max – je 10'000 US-Dollar für den Handel mit Krypto-Futures. Die Ergebnisse nach zwölf Tagen waren extrem divergent: Während DeepSeek den Wert auf 15'809 Dollar steigerte und Qwen auf 13'464 Dollar, verlor ChatGPT rund zwei Drittel des Kapitals.

Die Experimente arbeiten mit extremen Hebelfaktoren zwischen 8x und 20x. Wie KI-Expertinnen einräumen, handelt es sich dabei um reines Glücksspiel. Finanzexperten warnen eindringlich: Solche Strategien sind von experimenteller Natur und für Durchschnittsanleger völlig ungeeignet.

Intelligente Produktion und Medizin: KI in der Praxis

Ausserhalb des Finanzsektors etabliert sich KI als Schlüsseltechnologie für Wettbewerbsfähigkeit in Produktion und Gesundheitswesen. Das Fraunhofer-Institut für Gießerei-, Composite- und Verarbeitungstechnik IGCV arbeitet an KI-Lösungen für die Industrie 4.0, die durch Maschinelles Lernen nachhaltige und intelligente Produktion ermöglichen sollen.

Qualitätssicherung und vorausschauende Wartung

In der Fertigung medizinischer Geräte und industrieller Komponenten kommen KI-gestützte Vorhersagemodelle zur präventiven Identifikation potenzieller Geräteausfälle zum Einsatz. Diese analysieren kontinuierlich Gerätedaten, um Anomalien frühzeitig zu erkennen. Die automatisierte Qualitätsprüfung reduziert menschliche Fehler und steigert die Effizienz – beispielsweise durch KI-basierte Bildverarbeitungssysteme, die Oberflächenprüfungen vollautomatisiert durchführen.

Diagnostik und Therapieunterstützung

In der Medizintechnik unterstützt KI Ärzte zunehmend als Werkzeug, nicht als Ersatz. Bei der Mammographie-Screening-Software Syngo Breast Care von Siemens Healthineers helfen Algorithmen, Läsionen genauer zu beurteilen und falsch positive Befunde zu reduzieren. Das Unternehmen carebot setzt KI für die Früherkennung von Brust- und Lungenkrebs ein, wo die Überlebenschance im ersten Stadium bei über 87 Prozent liegt.

Auch in der Labormedizin übernehmen selbstlernende Algorithmen zunehmend Aufgaben: Im Universitätsklinikum Essen diagnostiziert ein Algorithmus Lungenfibrosen bereits nach wenigen Lernzyklen präziser als menschliche Experten. Eine Studie der Universität Nijmegen zeigt, dass KI-Systeme Krebsgewebe nahezu hundertprozentig erkennen und dabei deutlich schneller arbeiten als Pathologen.

Swarm Learning und Datenschutz

Eine zentrale Herausforderung bleibt der Datenschutz sensibler Patientendaten. Das Deutsche Zentrum für Neurodegenerative Erkrankungen (DZNE) entwickelte daher «Swarm Learning» zusammen mit Hewlett Packard Enterprise – eine Technologie, die verteilte Datenbestände analysiert, ohne die eigentlichen Daten zentral zu speichern. Wie der DZNE-Forschungsleiter erklärt, werden die eigentlichen Daten nicht ausgetauscht, sondern verbleiben lokal auf den Geräten. Dies ermöglicht die Nutzung grosser Datenmengen für Therapieansätze bei gleichzeitiger Einhaltung der Datenschutz-Grundverordnung.

KI in der psychischen Gesundheit

Die Anwendung von KI auf psychische Gesundheit wirft neue Fragen auf. Die SRF-Sendung Puls beleuchtete kürzlich das Phänomen, dass Menschen in Krisen vermehrt Chatbots als Seelentröster nutzen. Während die rund um die Uhr verfügbare Kommunikation Chancen bietet, bleiben die Risiken und ethischen Grenzen solcher Anwendungen umstritten.

Rechtlicher Rahmen: Verantwortungsvolle KI-Nutzung in der Schweiz

Mit der zunehmenden Verbreitung von KI-Systemen gewinnen rechtliche und ethische Fragen an Bedeutung. In der Schweiz gilt seit September 2023 das revidierte Datenschutzgesetz (revDSG), das sieben zentrale Prinzipien für die Datenverarbeitung vorsieht: Rechtmässigkeit, Treu und Glauben, Verhältnismässigkeit, Zweckbindung, Transparenz, Richtigkeit und Datensicherheit.

Ethische Rahmenwerke und internationale Standards

Neben gesetzlichen Vorgaben entwickeln sich ethische Leitlinien. Dazu zählen der Ethik-Kodex der Data Innovation Alliance, das Grundbekenntnis von economiesuisse, die Empfehlungen der International Data-Based Systems Agency (IDA) sowie der Swiss Digital Ethics Compass, ein Forschungsprojekt der Schweizerischen Post und der Hochschule Luzern.

Auf internationaler Ebene hat der Bundesrat im Februar 2025 beschlossen, die Konvention des Europarats zu Künstlicher Intelligenz zu ratifizieren. Diese verpflichtet zur Wahrung von Menschenrechten, Demokratie und Rechtsstaatlichkeit bei KI-Anwendungen. Bis Ende 2026 soll eine Vernehmlassungsvorlage mit gesetzlichen Anpassungen vorliegen.

Unternehmen müssen demnach nicht nur gesetzeskonform, sondern auch ethisch verantwortungsvoll agieren, um Vertrauen zu schaffen und langfristigen Erfolg zu sichern. Nur so lässt sich das volle Potenzial der KI ausschöpfen, ohne die Grundrechte der Betroffenen zu gefährden.