Avaloq – das umfassende Schweizer Kernbankensystem mit globalem Fussabdruck 

Die Mehrzahl der Kunden von Avaloq sind Privatbanken oder aus dem Wealth-Management-Bereich. In der Schweiz gehören dazu neben namhaften Privatbanken auch Retail- und Universalbanken inklusive sieben Kantonalbanken und die Raiffeisen. 

Gemäss Interview kommen ~45% des Umsatzes von Banken in der Schweiz, ~40% aus dem übrigen EMEA-Raum (Europa, Mittlerer Osten und Afrika), ~15% aus der APAC-Region (Asien-Pazifik) - kürzlich konnte Avaloq einen ersten Kunden in Japan gewinnen - und ein kleiner Anteil aus dem Rest der Welt. Die Erschliessung des US-Marktes wird unter anderem durch strategische Kooperationen, wie mit dem US-amerikanischen Vermögensverwalter BlackRock, vorangetrieben. BlackRock übernahm im Jahr 2023 eine Minderheitsbeteiligung an Avaloq. Gemeinsam bieten sie eine integrierte Wealth-Management-Lösung an. Dies stärkt die Positionierung in den USA und Europa (wo sie bereits bei drei Banken live ist). 

Avaloq fokussiert auf klassisches Banking, was sich im Beurteilungsmodell des Kernbankenradars (welches aus dem Bankmodell abgeleitet wurde) zeigt: die Kategorien Vertrieb und Beratung, Ausführung und Abwicklung, Bewirtschaftung von Transaktionen, Transaktionsübergreifend und in Unterstützungsfunktionen sind durchgehend sehr hoch in der funktionalen Abdeckung. Hierzu zählen digitale Kanäle für die Kundenschnittstelle, das Customer Relationship Management (CRM), umfassende Funktionalitäten für den Zahlungsverkehr, das Kreditgeschäft, sowie den ganzen Bereich Anlegen. Integrierte Treasury-, Risiko- und Compliance-Funktionen sichern die regulatorische und operative Stabilität ab. Ergänzt wird die Plattform durch integrierte Datenanalyse-Werkzeuge. 
 
Im standardisierten Auswertungsmodell des Core Banking Radars ist ersichtlich, dass Avaloq in der Abdeckung der Funktionalitäten bereits seit 2022 sehr umfassend war und in den Beurteilungskategorien nur in wenigen Bereichen noch Potenzial nach oben hat. Punktuell wurden in den letzten Jahren noch Produkte erweitert, so zum Beispiel ein Wallet, das sowohl Fiat-Währungen als auch virtuelle Währungen unterstützt. 
 Im Bereich Zahlen deckt Avaloq alles ab ausser Peer-to-Peer Transaktionen, Loyalitätsprogramme und Analytisches Geld-Management. Auch der Bereich Anlegen ist sehr breit abgedeckt. Einzig Elemente wie Social Trading sind nicht abgedeckt. Im Finanzieren bietet Avaloq sämtliche gängigen Instrumente ausser Factoring, Leasing, Marktplatz Services (z.B. Crowdfunding oder Handelsmarktplatz für Real Estate).  

Die hohe Abdeckung der Avaloq Plattform zeigt sich auch im nicht-funktionalen Bereich: In den Kategorien Lieferfähigkeit und Ecosystem, Betreibbarkeit (Monitoring, Release-Ansatz, Support), Architektur und Sicherheit ist sie vorne mit dabei.

Über ein durch Avaloq orchestriertes Partner-Ecosystem lassen sich Drittsysteme einbinden, für rund 200 Drittsysteme übernimmt Avaloq gemäss Interview sogar das Application Management. Dies einerseits, um regionalen Anforderungen gerecht zu werden und andererseits, um es Banken zu erlauben, technologische Innovationen in die bestehende Infrastruktur zu integrieren, ohne die Kernarchitektur zu gefährden. Da Avaloq nur im Bankensektor eingesetzt wird, ist die Bewertung im Bereich Markt etwas tiefer.

Die umfassende Abdeckung des Systems hat den Nachteil von eher kosten- und ressourcenintensiven Implementierungen und Upgrades, was sich in der Kategorie Financials zeigt und insbesondere für kleinere Institute eine Hürde darstellen kann. Avaloq ist bestrebt, die Total Cost of Ownership (TCO) für die Kundenbank möglichst tief zu halten.  

Avaloqs Architektur (vgl. Abbildung 4) besteht, vereinfacht erklärt, aus drei Schichten sowie darüberliegend dem Integrationslayer (5) zur technologischen Entkoppelung vom Core und der Anbindung von digitalen Plattformen (6) und der Street-side Services, den Banking-Apps und den Ecosystemen (7):  

1. Die Plattform-Schicht, welche die Core Banking Platform (1) sowie die zentralen Datenquellen (Single Source of Truth) mit Operations & Execution, den Referenzdaten und Risk und Compliance (2) umfasst  
2. Die Schicht zur Unterstützung der Internationalisierung (3)  
3. Die kundenspezifische Parametrisierung im Customization Layer (4)  

Die Integrationsschicht (5) umfasst eine Reihe von synchronen und asynchronen Integrationsmustern. Kafka-basiertes Event-Streaming spielt eine zentrale Rolle bei der Verteilung von Daten nahezu in Echtzeit, ergänzt durch API-basierte und weitere Integrationsmöglichkeiten. 

Die digitale Front Plattform (6) schützt die Core-Plattform vor Lastspitzen und stellt zentrale nicht-funktionale Anforderungen wie horizontale Skalierbarkeit und Hochverfügbarkeit sicher.

Die Avaloq Container Platform Reference (ACPR) (8) ist Avaloqs offene, Kubernetes-basierte Referenzplattform und Codebasis, die als Blueprint für die Bereitstellung, den Betrieb und den Support von Avaloq-Lösungen in containerisierten Umgebungen dient. 

Zur Sicherstellung der kontinuierlichen Weiterentwicklung fliessen gemäss Interview jährlich mehr als 20% des jährlichen Software-Umsatzes in den Ausbau von Plattform und Services, wobei die Angebots-Roadmap bei Avaloq nutzergetrieben, getreu dem Credo, mit den Kunden zu wachsen, gestaltet wird.  
 
Die Prioritäten orientieren sich dabei an Markttrends und den direkten Anforderungen der Banken. Die Entwicklung neuer Funktionen wird über Community-Projekte organisiert: Banken und Avaloq-Produktverantwortliche definieren gemeinsam die Anforderungen und verschiedene Banken können sich die Entwicklungskosten für Lösungen teilen, die alle benötigen. 
 
Im Zentrum der Investitionen der letzten vier Jahre (seit dem letzten Interview) standen die Standardisierung zur besseren Skalierbarkeit, die Modernisierung der Architektur sowie der Ausbau zu einem offenen Ecosystem. Avaloq bietet eine Anbindung an führende Open-Banking-Standards und Ecosysteme, darunter PSD2, OpenWealth und das Schweizer bLink. Über Schnittstellen - in der Schweiz z.B. bLink - integriert Avaloq Best-of-Breed-Lösungen Dritter in den eigenen Technologie-Stack und ermöglicht so eine nahtlose Vernetzung zwischen Finanzinstituten, Fintechs und Drittanbietern. 

Beispiele von Kernentwicklungen der Plattform in den letzten vier Jahren 

• SaaSGo: Die Ursprünge standardisierter Out-of-the-Box-Blueprints gehen auf Entwicklungen am Standort Bioggio vor zehn Jahren zurück. SaaSGo basiert auf Schweizer Standards und ist vollständig vorkonfiguriert sowie für alle relevanten Anwendungsfälle dokumentiert. Es bildet die grundlegenden Funktionalitäten einer typischen Bank für eine spezifische geographische Region ab und ist so konzipiert, dass es für die meisten Institute des jeweiligen Landes ohne initiale Systemanpassungen anwendbar ist. Der methodische Ansatz sieht vor, bei der Implementierung stets mit dem SaaSGo-Standard zu beginnen und erst im zweiten Schritt bei spezifischem Bedarf davon abzuweichen und individuelle Anpassungen vorzunehmen. 
• Regulatory by design: Um der hohen Regulierungskomplexität zu begegnen, koordiniert ein zentrales Team bei Avaloq die regulatorische Roadmap. Zukünftige Anforderungen werden in einer übergreifenden Sicht antizipiert und im Rahmen von Community-Projekten systematisch in das System integriert, wodurch die Banken bei der Compliance-Umsetzung entlastet werden. 
• Mobile Banking Architektur: Da digitale Frontends schnelle Anpassungszyklen erfordern, wurde eine neue App-Architektur samt zugehörigem Software Development Kit (SDK) entwickelt. Der Aufbau ist konsequent auf Persona-basierte Erlebnisse ausgerichtet. So lässt sich das Frontend passgenau auf die spezifischen Bedürfnisse unterschiedlicher Nutzergruppen – wie etwa Affluent-Kunden – zuschneiden. Die Implementierung der Mobile-Banking-App kann wahlweise direkt durch Avaloq, über einen externen Integrationspartner oder komplett eigenständig durch die Bank selbst realisiert und verwaltet werden. Das User Interface der App ist standardmässig in den Lizenzkosten enthalten. Nach dem initialen Go-Live bei der deutschen apoBank steht derzeit die Crédit Agricole vor der Einführung der App. Darüber hinaus kooperiert eine Gruppe Schweizer Banken – die Basellandschaftliche Kantonalbank, die Basler Kantonalbank mit der Bank Cler AG, die St.Galler Kantonalbank AG und die Thurgauer Kantonalbank – mit Avaloq, um die Mobile-Banking-Services für rund eine Million Kunden in der Schweiz weiterzuentwickeln. 
• Krypto und Digital Assets: Das Angebot von digitalen Vermögenswerten im Dienstleistungsportfolio mittels Partnerschaften mit Fireblocks und Crypto Finance war eine der zentralen Entwicklungen von Avaloq der letzten Jahre. Die entsprechende Crypto Assets Platform, deren Entwicklung 2018 startete, ist seit 2022 im produktiven Einsatz (erster Kunde war BBVA). Sie ermöglicht den 24/7-Handel und integriert Kryptowährungen und Stablecoins inklusive Bewertungsmodellen in traditionelle Portfolios. Der End-to-End-Workflow für Stablecoins wie USDC und USDT ist automatisiert abgebildet – vom Kauf mit Fiat-Währungen bis zum Transfer an die Zieladresse.  
• Modernisierung der Datenarchitektur: Im Rahmen der „Data Foundation“-Initiative verbleibt die operative Transaktionsverarbeitung in der Avaloq Core Platform, während die Daten über eine separate Datenschicht bereitgestellt werden, die speziell für die Unterstützung von Analytics, Reporting und datengetriebenen Services ausgelegt ist. Dieser Ansatz zielt darauf ab, die Zugänglichkeit und Nutzbarkeit der Bankdaten zu verbessern, ohne die zentrale Transaktionsverarbeitung zu beeinträchtigen. Die zugrunde liegende Architektur basiert auf der Snowflake-Technologie und ist bei ausgewählten Kundeninstituten bereits im produktiven Einsatz. Diese Daten-Infrastruktur bildet gleichzeitig die Voraussetzung für künftige KI-Anwendungen. Avaloq möchte nicht mit Anbietern allgemeiner Large Language Models (LLM) konkurrieren. Vielmehr fokussiert Avaloq auf die Analyse von hochgradig strukturierten Bankdaten der Kunden, um bankspezifische Produktivitäts- und Wertschöpfungs-Use-Cases (wie beispielsweise Portfolio-Optimierung) zu realisieren, und kann dazu LLM nutzen.  

In den kommenden Jahren fokussieren sich die Entwicklungen auf architektonische Flexibilität und angewandte Künstliche Intelligenz.  

Composable Banking mit Avaloq Mosaic  

Mit Avaloq Mosaic entwickelt Avaloq eine von Grund auf neu konzipierte, Cloud-native und modulare Plattform für das Wealth Management. Die Plattform besteht aus unabhängig voneinander nutzbaren Modulen, die sich in bestehende Systemlandschaften, Kernbankenplattformen, Depotbank-Feeds und Drittanbieter-Tools integrieren lassen, anstatt diese zu ersetzen. Die Architektur ist bewusst „headless“ und auf Integration ausgerichtet: Jede Funktion jedes Moduls wird über APIs und das Model Context Protocol (MCP) bereitgestellt und kann daher gleichermassen von Benutzeroberflächen, Umsystemen und KI-Agenten genutzt werden. Dies öffnet Avaloq strategisch für Institutionen über den bestehenden Kundenstamm hinaus, nicht zuletzt für Vermögensverwalter, deren Systemlandschaften durch Akquisitionen fragmentiert sind.  

Der funktionale Schwerpunkt liegt in den Bereichen, in denen sich die Komplexität der Vermögensverwaltung bündelt: Positionen bei mehreren Depotbanken, Performance-Messung, Steuern, Corporate Actions und historisierte Korrektheit im Zeitverlauf. 

Derzeit sind drei Module verfügbar: 

1. Portfolio IQ, ein Investment Book of Record, das als mittlere Schicht zwischen Back-End-Systemen und den Kanälen, die deren Daten nutzen, positioniert ist. Es bietet Multi-Custodian-Aggregation und Performance-Messung in Echtzeit (TWR, MWR/IRR, Contribution, Attribution, Ex-post-Risiko) 
2. Agent Connect, welches die Plattformfunktionen als gesteuerte Fähigkeiten und Tool-Nutzungs-Workflows für KI-Assistenten bündelt 
3. Allocator, für skalierbares, diskretionäres Portfoliomanagement mit kundenindividueller Personalisierung, Direct Indexing und Bruchteilsaktien.  

Eine Tax Engine (steueroptimiertes Rebalancing, kontinuierliches Tax-Loss-Harvesting) und ein Asset Servicing-Modul (Instrumentenkonfiguration, Automatisierung von Kapitalmassnahmen) befinden sich in Entwicklung. Im Einklang mit dem composable Ansatz können die Module einzeln und in beliebiger Kombination eingeführt werden. 
 
Avaloq positioniert Skalierbarkeit und Echtzeit-Performance als das zentrale Alleinstellungsmerkmal von Avaloq Mosaic. Es basiert vollständig auf serverlosen, verwalteten Cloud-Diensten und verarbeitet Ereignisse in Echtzeit, wodurch die Abhängigkeit von nächtlicher Stapelverarbeitung entfällt. Die Rechenleistung skaliert dynamisch je nach Bedarf, und die Module sind darauf ausgelegt, auf Millionen von Geschäftseinheiten, wie z. B. Portfolios, zu skalieren. Als Benchmark nennt Avaloq über zwei Millionen Positionen, die in weniger als fünf Minuten End-to-End verarbeitet werden, wobei Performance-Kennzahlen innerhalb von Sekunden nach neuen Transaktionen oder Kursen aktualisiert werden. 
 
Die Datenarchitektur untermauert dies: Anstatt sich auf eine zentrale, normalisierte Datenbank zu verlassen, wie es in traditionellen Bankarchitekturen üblich ist, besitzt jedes Modul seinen eigenen – bisher ausschliesslich nicht-relationalen – Datenspeicher. Eine bewusste Datenredundanz über die Module hinweg wird als Preis für die unabhängige Skalierung und Weiterentwicklung in Kauf genommen. Avaloq Mosaic wird als SaaS betrieben, mit einer dedizierten, kryptografisch isolierten Umgebung («Silo») für jede Kundenbank. 
 
Wie bei jeder Composable-Architektur liegen die entscheidenden Fragen weniger in den einzelnen Modulen als vielmehr in deren Zusammenspiel. Institutionen müssen die Datenkonsistenz, die Orchestrierung und die operativen Prozesse über die Module und die umgebende Systemlandschaft hinweg steuern; die bewusste Redundanz verlagert die Sicherstellung der Datenintegrität von einer zentralen Datenbank auf die Modulgrenzen und Schnittstellenverträge – ein Ansatz, dessen Robustheit im prüfungsgetriebenen Wealth-Kontext erst im Praxisbetrieb bewiesen werden muss. 
Im Gegenzug ist das inkrementelle Modell darauf ausgelegt, das Risiko der Transformation zu minimieren: Institutionen können neue Funktionen in gezielten Schritten einführen, ohne eine „Big-Bang“-Migration durchzuführen und unter Beibehaltung bestehender Kerninvestitionen.  
 
Bei diesem schrittweisen Vorgehen gilt es jedoch zu bedenken, dass ein hybrider Parallelbetrieb von Legacy-Kern und neuen Mosaic-Services hohe Anforderungen an das Architektur-Management der Banken stellen wird. Insbesondere die Synchronisation der Daten zwischen der klassisch synchronen Oracle-Welt und den neuen asynchronen Microservices erhöht – zumindest kurz- bis mittelfristig - die Komplexität der Integrationsschicht und den Betriebsaufwand . Zudem ist ein entsprechender Entwicklungs- und Testaufwand einzuplanen, bis diese neu gebaute Architektur die nötige Stabilität und Reife erlangt hat, um auch geschäftskritische Tier-1-Kernprozesse vollständig und sicher abzulösen.  

Orchestrierung des Avaloq-Ecosystems mit Agentic AI 

Mit der Agentic AI Vision integriert Avaloq künstliche Intelligenz in die Workflows von Banking und Wealth Management. Die Einführung neuer KI-Tools für Banking Operations und Software Entwicklung folgt dabei dem «Client-Zero»-Prinzip: Neue Lösungen werden zunächst intern implementiert und genutzt, bevor sie in den Markt gehen. 
 
Der Relationship Manager AI Agent stellt Kundenberatern Portfolioanalysen, kontextbezogene Erkenntnisse und Next-Best-Action-Empfehlungen direkt im Workflow bereit. Bei Wertpapiertransfers ist der Securities Transfer AI Agent darauf ausgelegt, Operations-Mitarbeitende bei der Interpretation von Informationen aus verschiedenen Quellen zu unterstützen, die Ausführung von Workflows zu steuern und den manuellen Aufwand in komplexen, ausnahmegesteuerten Szenarien auf die abschliessende Prüfung und Freigabe zu reduzieren. Die Corporate Actions AI ist seit 2024 bei mehr als 75 % der Banking-Operations-Kunden von Avaloq im operativen Einsatz. Sie nutzt KI für die Analyse von Ankündigungen zu Corporate Actions, Prospekten und Benachrichtigungsinhalten, trägt zur Generierung hochwertiger Ereignisdaten bei und unterstützt so eine konsistentere und effizientere Verarbeitung.  

Der breite Rollout von generativer KI birgt neben seinen Möglichkeiten auch Risiken. Wenn Systeme wie Corporate Actions AI Vorschläge für komplexe Kapitalmassnahmen erstellen, muss die Bank zwingend die Governance-Erwartungen gemäss FINMA-Aufsichtsmitteilung 08/2024 zu KI sicherstellen. Die Herausforderung besteht darin, robuste «Human-in-the-Loop-Prozesse» zu etablieren, da KI-Halluzinationen bei buchungsrelevanten Einträgen finanzielle und rechtliche Konsequenzen haben können. Bei Avaloq verwendet die Corporate Actions AI keine sensiblen Daten, es gibt Human-in-the-Loop-Prozesse und sie ist nicht End-to-End automatisiert. 

Ein Beispiel für Agenten-basierte Systeme in der Technologieentwicklung ist der Avaloq AI Coding Assistant. Diese KI-Lösung ist direkt in die sogenannte ICE-Umgebung (Integrated Customization Environment) eingebettet, auf der die Standardsoftware exakt an die spezifischen Arbeitsabläufe, Finanzprodukte und regulatorischen Anforderungen einer einzelnen Bank angepasst wird. Das Tool, das zunächst von internen Entwicklern getestet wurde, richtet sich an Fachkräfte, die für die Individualisierung des Kernbankensystems zuständig sind. Der neue KI-Assistent unterstützt sie dabei, den dafür notwendigen, Avaloq-spezifischen Code künftig deutlich effizienter zu schreiben. Zudem nutzt Avaloq den herstellerneutralen Interoperabilitätsstandard Model Context Protocol (MCP), um interne Services, Datenbanken und Drittanbieter-Tools als strukturierte, überprüfbare Funktionen an Large Language Models (LLMs) bereitzustellen. Die zugrunde liegende Architektur ist LLM-agnostisch, wodurch je nach Kundenanforderung verschiedene externe Modellanbieter oder lokal gehostete Modelle unterstützt werden.   

Der Einsatz von Sprachmodellen bringt branchenbekannte Sicherheitsrisiken wie Prompt Injections oder Data Leakage mit sich. Den strengen Data-Governance-Anforderungen von Banken begegnet Avaloq durch ein gestaffeltes Sicherheitskonzept (Defense-in-Depth). Massnahmen wie Datenminimierung, Zweckbindung, Zero-Data-Retention-Klauseln bei Cloud-Diensten und kontrollierte Datenresidenz stellen sicher, dass Kundendaten geschützt bleiben und nicht in das Training oder Fine-Tuning der Basismodelle einfliessen. 

Avaloq hat sich in seiner über 40-jährigen Geschichte als Anbieter mit umfassender Systemunterstützung für Schweizer Banken etabliert und deckt die Wertschöpfungskette End-to-End über die Bereiche Zahlen, Anlegen und Finanzieren und Front-to-Back vom Kundenkanal bis zum Back Office ab. Im aktuellen Marktumfeld differenziert sich Avaloq insbesondere durch die Positionierung als globale Plattform, die unter anderem das Application Management für rund 200 angebundene Drittsysteme übernimmt. Ergänzend gibt es viele Neuerungen, wie zum Beispiel das integrierte Angebot für Krypto-Vermögenswerte.  
 
Avaloq orientiert sich in seiner Strategie jeweils an Fünfjahreszyklen. Der strategische Rahmenplan bis 2030 beinhaltet das ehrgeizige Ziel, zu einem Unternehmen mit einer Milliarde Umsatz heranzuwachsen. Dabei soll sich das vom japanischen Mutterkonzern NEC getragene Wachstum auf zwei Säulen stützen: Technologie und Marktexpansion. Das künftige Wachstum soll neben dem Kerngeschäft verstärkt durch die Erschliessung strategischer Märkte in den USA, im Nahen Osten und in Japan getragen werden. Bei der internationalen Ausrichtung ist es ein kritischer Erfolgsfaktor, dass Avaloq die Layer Architektur diszipliniert durchhält, also länder- und kundenspezifische Anpassungen in den dafür vorgesehenen Schichten hält, statt sie in den Kern einsickern zu lassen. 

Technologisch profitiert Avaloq von der R&D-Stärke seines Eigentümers NEC. Ein zentraler Pfeiler bleibt dabei die Co-Innovation im Rahmen enger Kundenpartnerschaften, um eine hohe Akzeptanz und einen spürbaren geschäftlichen Nutzen sicherzustellen.  
 
Speziell in der architektonischen Ausrichtung setzt Avaloq konsistent auf Neuerungen, um den State-of-the-Art abzubilden. Vier strategische Eckpunkte sind hervorzuheben:  

• Fortlaufende Gewährleistung der Stabilität im funktionalen Umfang  
• Laufende Erhöhung der Skalierbarkeit durch gezielte Investitionen in Cloud-Technologien  
• «AI-native»-Strategie zur verbesserten Nutzung bestehender Funktionalitäten 
• Neubau von Teilen des Kerns durch Entflechtung und parallelen Aufbau einer auf Microservices basierenden Alternative  
  
  

Wie weit hierbei der Neubau geht und wieviel mit einer anderen Transformationsstrategie wie der Modernisierung von Bestehendem, der Integration von Drittanbietern oder der Weiterentwicklung abzudecken ist, wird ein laufendes Spannungsfeld bleiben. 
 
Dies widerspiegelt auch der gemeinsam diskutierte, morphologische Kasten zur künftigen strategischen Positionierung: