Celonis: Wie der Münchner Process-Mining-Pionier das Betriebs­system der Banken neu schreibt

Als Marco Lübbers, Managing Director für KYC Operations im Corporate und Investment Banking der Deutschen Bank, erstmals die Celonis-Prozesslandkarte über seine KYC-Workflows legte, wurde sichtbar, was jahrelang im Verborgenen geblieben war: systematische Engpässe, redundante Kundenansprachen und Prozessschleifen, die kein Audit und kein Workshop je aufgedeckt hatten. „Celonis helps us spot opportunities to improve the KYC process and reduce our onboarding times, which is super important to the client experience", fasst Lübbers das Ergebnis zusammen. Diese Erkenntnis steht am Anfang jeder operativen Transformation im Finanzsektor: zwischen dem, was Banken glauben, wie ihre Prozesse laufen, und der Realität liegen Welten.

In einer Branche, in der manche Institute bis zu 80 Prozent ihres IT-Budgets für die Wartung von Legacy-Systemen aufwenden (eine oft zitierte Branchenschätzung, deren genaue Herkunft umstritten ist), wird Prozesstransparenz zur strategischen Notwendigkeit. Celonis, 2011 von drei Studenten der Technischen Universität München (TU München) gegründet, hat sich zum weltweit führenden Anbieter von Process Intelligence entwickelt – mit einem Annual Recurring Revenue (ARR) von über 770 Millionen Dollar (Stand 2023), mehr als 5.000 Deployments und einer Kundenliste, die von der Deutschen Bank über HSBC bis zur brasilianischen Börse B3 reicht.

Das operative Dilemma der Banken

Die Problemlage ist bekannt, aber in ihrer Tragweite unterschätzt: Rund 70 Prozent aller globalen Finanztransaktionen – von Geldautomaten-Abhebungen über Kreditkartenzahlungen bis zu Wertpapierabwicklungen – laufen irgendwann über Mainframe-Systeme. Über 40 Prozent aller Bankensysteme weltweit basieren auf COBOL, einer Programmiersprache aus dem Jahr 1959. Gleichzeitig gehen die COBOL-Programmierer, die diese Systeme am Leben halten, in den Ruhestand – und der Nachwuchs hat wenig Interesse an veralteter Technologie.

Für die operative Exzellenz bedeutet das ein fundamentales Paradoxon: Banken investieren massiv in Technologie, aber die Kosten sinken nicht. McKinsey spricht vom „Produktivitätsparadoxon" – die Technologieausgaben bei Asset Managern steigen mit einer jährlichen Wachstumsrate von 8,9 Prozent, doch die Kosten als Anteil am verwalteten Vermögen bleiben hartnäckig flach. Der Grund: Es werden Einzelprozesse automatisiert, aber das operative Gesamtbild bleibt undurchsichtig.

Die Zahlen werden durch den aktuellen Agentic-AI-Hype noch verschärft. BCG-Daten zeigen: 95 Prozent der Organisationen erzielen keinen messbaren Return aus Generative AI (GenAI); nur 26 Prozent kommen über den Proof of Concept hinaus. Gartner bestätigt: Weniger als 30 Prozent der AI-Verantwortlichen berichten, dass ihr CEO mit dem AI-ROI zufrieden ist. Der Grund ist fast immer derselbe: AI-Initiativen werden auf kaputte Prozesse aufgesetzt, die niemand vollständig versteht.

Genau in dieser Gemengelage positioniert sich Celonis. Nicht als weiteres Automatisierungstool, sondern als die Intelligenzschicht, die Banken erst befähigt, ihre Probleme zu verstehen – bevor sie versuchen, sie zu lösen.

Wie Celonis funktioniert: Vom Event-Log zum digitalen Zwilling

Celonis beantwortet eine einzige, aber fundamentale Frage: Wie laufen unsere Geschäftsprozesse tatsächlich ab – im Unterschied zu dem, was wir designt oder dokumentiert haben? Die Antwort liefert die Celonis Process Intelligence Platform in vier Schritten.

Im Unterschied zu statischen Prozessmodellen zeigt der Process Intelligence Graph nicht den Soll-Zustand, sondern die tatsächliche operative Realität, systemübergreifend und in Echtzeit. Constellation Research brachte es auf der Celosphere 2025 auf den Punkt: „Celosphere 2025 isn't about process mining anymore, it's about decision mining: finding, understanding and executing where AI should act." (Einordnung: Constellation war als Analyst auf einer Celonis-Veranstaltung – der Kontext begünstigt positive Einschätzungen.)

Die Plattform ist bewusst systemagnostisch: Sie dockt an SAP, Oracle, Salesforce, Avaloq, Temenos oder proprietäre Core-Banking-Systeme gleichermaßen an. In der Praxis bedeutet „systemagnostisch" allerdings nicht „aufwandslos": Banken mit heterogenen, nicht-SAP-basierten IT-Landschaften – etwa gewachsen durch Fusionen – benötigen eine vorgelagerte Konsolidierung der Event-Log-Formate. Die Neutralität ist ein Vorteil, aber kein Selbstläufer.

Diese These hat inzwischen akademische Unterstützung: Prof. Wil van der Aalst (RWTH Aachen, Chief Scientist bei Celonis) veröffentlichte im August 2025 das Paper „No AI Without PI!" (arXiv:2508.00116), in dem er Object-Centric Process Mining als das „Missing Link" zwischen Daten und Prozessen beschreibt. Und Celonis' eigene Umfrage unter 1.620 Führungskräften (Unternehmen mit über 500 Millionen Dollar Umsatz) zeigt: 89 Prozent sagen, AI braucht den Kontext, wie ihr Unternehmen funktioniert, um effektive Ergebnisse zu liefern. 58 Prozent sorgen sich, dass Prozessdefizite den AI-Wert limitieren.

Eine wichtige Einordnung: Diese Umfrage wurde von Celonis selbst beauftragt, die These ist inhärent selbstreferentiell – wenn „No AI without PI" stimmt, ist Celonis als Marktführer in PI der natürliche Profiteur. Unabhängig von der Quelle konvergieren die Befunde aber mit den Beobachtungen von BCG, Gartner und McKinsey: AI-Initiativen, die ohne Prozessverständnis gestartet werden, scheitern überproportional häufig.

Celonis im Banking: Wo die Plattform konkret wirkt

Die Celonis Banking Solutions werden von namhaften Instituten eingesetzt – darunter Wells Fargo, HSBC, ABN AMRO, Standard Bank, Deutsche Bank und Atruvia, der IT-Dienstleister der Volks- und Raiffeisenbanken. Die Anwendungsfelder im Finanzsektor umspannen die gesamte operative Wertschöpfungskette – mit zunehmend konkreten, messbaren Ergebnissen.

KYC und Client Onboarding

Know Your Customer (KYC) bindet bei großen Finanzinstituten bis zu 33 Prozent des Compliance-Budgets (Fenergo-Studie). Die Deutsche Bank setzt Celonis im Corporate und Investment Banking ein, um KYC-Workflows zu optimieren – mit signifikanter Reduktion der Onboarding-Zeiten und geringerer Häufigkeit redundanter Kundenansprachen. Der nächste Schritt: Machine-Learning-Komponenten für prädiktive SLA-Einhaltung.

Im Juli 2025 lancierten Celonis und Bright Cape den Smart KYC Control Tower – eine spezialisierte Lösung für KYC-Compliance-Optimierung, die End-to-End Process Monitoring, Echtzeit-Insights und SLA-Breach-Prevention kombiniert. ABN AMRO nutzt Celonis seit über vier Jahren mit fünf realisierten Use Cases über die gesamte E2E-Prozesskette.

Cross-Border Payments und CIB Operations

Die eindrucksvollste Banking-Fallstudie kommt aus Südafrika: Die Standard Bank, größte Bank des Kontinents, hat ihre CIB-Operations (Corporate and Investment Banking) mit Celonis transformiert. Das Ergebnis: Eine Straight-Through-Processing-Rate (STP) von über 90 Prozent bei Cross-Border Payments und eine Reduktion der Bearbeitungszeit von bis zu 55 Stunden auf wenige Stunden. Richard de Roos, Head of CIB Operations: „Celonis is part of how we run the business. It allows us to leapfrog into the future and to compete with best-practice fintechs globally." Die Bank expandiert den Einsatz nun auf Trade Products und Investment Banking.

Kreditprozesse und regulatorische Compliance

Im Kreditgeschäft hat Celonis laut dem gemeinsamen BCG-White-Paper die Wartezeit bei Kreditgenehmigungen um 50 Prozent reduziert und 100 Tage bei Credit Recovery eingespart. PostFinance nutzt die Plattform für Kontoeröffnung und Kreditentscheidungen. Die Degussa Bank – mit 6,1 Milliarden Euro Bilanzsumme eine der größeren deutschen Privatbanken – setzt Celonis seit 2020 für die Compliance mit MiFID-II- und WpHG-Recording-Pflichten (Wertpapierhandelsgesetz) ein und erzielte eine Verbesserung der Recording Consolidation Rate um 12 Prozent.

Trade Settlement und Capital Markets

Im Kontext des T+1-Settlement-Regimes – in den USA seit Mai 2024 in Kraft, in der EU ab Oktober 2027 – wird Echtzeit-Prozesstransparenz im Post-Trade-Bereich von der Komfortfunktion zur operativen Notwendigkeit. Celonis adressiert die SEC-Anforderungen und die Central Securities Depository Regulation (CSDR) direkt: Process Mining im Trade Lifecycle ermöglicht automatisches Mapping auch hochvolumiger Produkte wie FX, quantifiziert Impact auf Liquidität und Capital at Risk und liefert Root-Cause-Analysen für fehlgeschlagene oder falsch gebuchte Trades. Accenture bietet im Celonis-Marketplace eine dedizierte Post-Trade-Settlement-App mit Frühwarnsystem für Verzögerungen.

Die brasilianische Börse B3 setzt Celonis in Procure-to-Pay und Procurement ein – mit 75 Prozent Reduktion der Procurement-Durchlaufzeiten und einem KI-Agenten für automatisierte Vertragserneuerungen. Das zeigt: Auch die Kapitalmarktinfrastruktur selbst profitiert von Process Intelligence.

Eine ehrliche Einordnung: Im engeren Sinne – Derivatives Operations, Collateral Management, spezifische Reconciliation-Prozesse im Wertpapierbereich – sind die öffentlich dokumentierten Use Cases noch begrenzt. Celonis' Stärke im Capital-Markets-Bereich liegt bislang primär im Post-Trade Settlement, Cross-Border Payments und im KYC-Onboarding für Investment-Banking-Kunden. Die Ausweitung auf die gesamte Trade-Lifecycle-Kette ist der logische nächste Schritt, aber noch nicht flächendeckend belegt.

Fraud und Anti-Money-Laundering

In Partnerschaft mit Doculabs transformiert Celonis die Prozesse hinter Finanzkrimi-Ermittlungen. Process Mining deckt systematische Ineffizienzen in AML-Untersuchungsprozessen auf – etwa redundante manuelle Prüfungen, fehlende Priorisierung nach Risiko und inkonsistente Eskalationspfade. EY-Studien zeigen: Agentic-AI-gestützte AML-Ermittlungen können die Bearbeitungszeit pro Investigation um 50 Prozent reduzieren.

Marktübersicht: Celonis und seine Wettbewerber

Der Process-Mining-Softwaremarkt wächst stark, aber die Schätzungen variieren je nach Definition erheblich: Von 18,6 Prozent CAGR (Compound Annual Growth Rate, Mordor Intelligence, engste Definition) bis 59,4 Prozent (Grand View Research). Der Konsens liegt bei einer jährlichen Wachstumsrate von 44 bis 45 Prozent. Der Gartner Magic Quadrant 2025 bewertet erstmals 16 Anbieter – ein Zeichen für die Reife des Marktes. Celonis führt zum dritten Mal in Folge als Leader mit der höchsten Platzierung bei „Completeness of Vision".

Die Celonis-McKinsey-BCG-Dimension

Bemerkenswert ist die strategische Verschränkung von Celonis mit den führenden Managementberatungen. BCG unterhält eine dedizierte Partnerschaft mit Celonis für AI-driven Process Intelligence im Banking und hat gemeinsam ein White Paper zu „Banking (Ops) Excellence" veröffentlicht, das einen dreistufigen Ansatz beschreibt: Assessment of Potential Value, North Star & Execution Blueprint, MVP Launch. Die quantifizierten Ergebnisse – 50 Prozent Effizienzsteigerung, 30 Prozent Reduktion Cycle Time bei Cross-Border Payments, 25.000 eingesparte Stunden bei Dokumentenabgleich – stammen aus diesem Kontext. Wichtige Einordnung: BCG und McKinsey haben ein finanzielles Interesse daran, Celonis-Projekte zu verkaufen. Die Ergebnisse im White Paper sind nicht unabhängig verifiziert.

McKinsey ist Platinum Partner von Celonis und kombiniert strategische Beratungsexpertise mit der Process-Mining-Technologie für Transformationsprogramme. Accenture unterhält eine Strategic Global Alliance seit 2022 mit über 2.000 AI-Engagements. Für Finanzinstitute bedeutet das: Celonis ist nicht nur ein Software-Vendor, sondern zunehmend Teil des strategischen Beratungsökosystems – und die Beratungshäuser nutzen Celonis als „Evidenzmaschine" für ihre Transformationsmandate.

Die These beider Beratungshäuser konvergiert: Operative Exzellenz im Banking erfordert zunächst Prozesstransparenz, dann Prozess-Redesign, dann erst Technologieeinsatz. Celonis liefert die Infrastruktur für Schritt eins und zunehmend auch für Schritt drei – während die Beratungen Schritt zwei verantworten.

Ein strategisch relevantes Personalsignal: Im Juli 2025 wurde Dilipkumar Khandelwal – vormals Top-Manager bei SAP und Deutsche Bank – zum Chief Customer Officer (CCO) von Celonis und Chairman des India Advisory Board berufen. Das unterstreicht den Banking-Fokus und die geplante Expansion in Indien.

Agentic AI und Process Intelligence: Die Konvergenz

Celonis hat auf der Celosphere 2025 in München (4.–5. November 2025, über 3.000 Teilnehmer) seine Vision einer „Agentic Process Intelligence" konkretisiert. Die Kernbotschaft: AI-Agenten brauchen Prozesskontext – „just like a GPS needs a map" (Alex Rinke). Die Plattform-Architektur besteht aus drei Schichten: Data Core (Hochperformante Dateninfrastruktur), Process Intelligence Graph (lebender Digital Twin) und Build Experience (Analyse, Design, Betrieb AI-getriebener Prozesse).

Der Model Context Protocol Server (MCP Server) ist dabei das strategisch bedeutsamste Produkt. MCP – im November 2024 von Anthropic als Open-Source-Standard lanciert – standardisiert, wie AI-Modelle auf Unternehmensdaten zugreifen. Celonis' MCP Server für Process Intelligence ermöglicht jedem AI-Agenten unabhängig vom LLM-Anbieter (Large Language Model), auf den Process Intelligence Graph zuzugreifen. Das ist der „USB-Standard für AI-Integrationen" im Unternehmenskontext.

Allerdings warnt Thoughtworks' Technology Radar (Vol. 33) vor „naiver API-to-MCP-Konversion": Security ist das Hauptproblem des MCP-Ökosystems – Tool Poisoning, Cross-Server Shadowing und fehlende Authentifizierung sind reale Risiken, die bei der Enterprise-Adoption adressiert werden müssen.

Die Marktzahlen für Agentic AI im Banking sind beeindruckend, aber mit Vorsicht zu genießen: Accenture nennt 2026 das Jahr der „skalierten Transformation durch Agentic AI". McKinsey prognostiziert, dass AI bestimmte Bankkosten um bis zu 70 Prozent reduzieren könnte. IDC erwartet 1,3 Milliarden AI-Agenten in Business-Workflows bis 2028. Aber KPMG stellt nüchtern fest: Nur 11 Prozent der Unternehmen haben Agentic AI tatsächlich produktiv im Einsatz. 48 Prozent nennen Governance-Bedenken als Haupthindernis.

Was nicht funktioniert: Lessons Learned und kritische Einordnung

Die dokumentierten Praxiserfahrungen zeigen klare Muster für erfolgreiche und gescheiterte Implementierungen. Eine ausgewogene Betrachtung muss auch die Limitationen benennen.

Handlungsempfehlungen für deutsche Finanzinstitute

Auf Basis der analysierten Marktdaten, Beratungsansätze, Fallstudien und kritischen Einordnungen ergeben sich sieben konkrete Empfehlungen für Institute, die Process Intelligence als Hebel für operative Exzellenz evaluieren.