Europas Banken haben ihre Kapitalausstattung gestärkt, ihre Liquiditätsreserven verbessert und den Anteil notleidender Kredite deutlich reduziert. Die nächste Herausforderung besteht nach Einschätzung der Unternehmensberatung Bearing Point nun darin, diese Stabilität in dauerhaft wettbewerbsfähige Erträge zu übersetzen. Für deutsche Institute identifiziert die aktuelle Untersuchung allerdings besondere Risiken.

Für die Bankenstudie 2026 wertete Bearing Point veröffentlichte Geschäftsberichte und Offenlegungsberichte europäischer Banken aus den Jahren 2013 bis 2025 aus. Für das Berichtsjahr 2025 umfasst die Stichprobe 168 Institute, über den gesamten Zeitraum wurden 216 Banken berücksichtigt.

Kapitalausstattung deutlich verbessert
Die harte Kernkapitalquote der untersuchten europäischen Banken stieg von durchschnittlich 15,7 Prozent im Jahr 2013 auf rund 20 Prozent im Jahr 2025. Gleichzeitig sank die Quote notleidender Kredite europaweit auf 1,9 Prozent.

Kapitalstärke, Liquidität und Risikoqualität seien damit heute weniger ein Differenzierungsmerkmal als vielmehr eine Grundvoraussetzung für den Wettbewerb, folgert Bearing Point. Künftig komme es stärker auf operative Effizienz, eine breitere Ertragsbasis, eine hohe Datenqualität und den produktiven Einsatz künstlicher Intelligenz an.

Problemkredite nehmen in Deutschland zu
Während viele europäische Banken ihre Problemkreditbestände weiter abbauten, entwickelte sich Deutschland in die entgegengesetzte Richtung. Das Volumen notleidender Kredite erhöhte sich hier zwischen 2019 und 2025 um 87 Prozent. Nach Angaben von Bearing Point ist Deutschland damit der einzige große europäische Bankenmarkt mit einem deutlichen Anstieg.

Als wesentlicher Belastungsfaktor erweist sich die Gewerbeimmobilienfinanzierung. Bei spezialisierten Immobilienfinanzierern stieg die Problemkreditquote von 0,85 auf 4,09 Prozent der Bilanzsumme. Die übrigen deutschen Bankensegmente seien hingegen überwiegend stabil. Die Entwicklung zeige zugleich, dass niedrige Kostenquoten allein kein Beleg für ein widerstandsfähiges Geschäftsmodell seien. Einige der zuvor besonders effizienten Institute wiesen heute hohe Risikokonzentrationen auf.

Deutsche Banken bleiben bei Rendite zurück
Bei der Kosteneffizienz haben Europas Banken Fortschritte erzielt. Die durchschnittliche Cost-Income-Ratio sank zwischen 2019 und 2025 von 62,9 auf 52,7 Prozent. Deutsche Institute verbesserten sich auf 54,8 Prozent und liegen damit annähernd auf dem Niveau der Benelux-Staaten sowie vor Österreich.

Bei der Profitabilität bleibt jedoch eine Lücke. Die durchschnittliche Eigenkapitalrendite europäischer Banken erholte sich von 4,1 Prozent im Jahr 2020 auf 10,4 Prozent im Jahr 2025. Deutsche Banken erreichten zuletzt lediglich 8,6 Prozent. Institute in Südeuropa und den nordischen Ländern kamen dagegen auf Werte zwischen 14 und 15,4 Prozent.

Bearing Point weist darauf hin, dass ein wesentlicher Teil der Erholung auf das höhere Zinsniveau zurückzuführen ist. Lässt dieser Rückenwind nach, dürfte sich zeigen, welche Banken ihre Effizienzsteigerungen strukturell verankert und ihre Ertragsquellen ausreichend diversifiziert haben.

Drei Szenarien bis 2030
Für die Entwicklung des europäischen Bankenmarktes bis 2030 entwirft Bearing Point drei Szenarien.

  • Im mit einer Wahrscheinlichkeit von 55 Prozent versehenen Basisszenario bewegt sich die Eigenkapitalrendite bei moderatem Wachstum und einem stabilen Zinsumfeld zwischen acht und 10,5 Prozent.
  • Im Positivszenario, dem die Studienautoren eine Wahrscheinlichkeit von 25 Prozent beimessen, könnten eine günstigere Konjunktur sowie die breite Nutzung von KI und Automatisierung die Eigenkapitalrendite auf zwölf bis 15 Prozent steigern.
  • Im Negativszenario mit einer Wahrscheinlichkeit von 20 Prozent würde sie infolge einer Rezession, geopolitischer Eskalationen und hoher Risikokosten auf drei bis sechs Prozent sinken.

KI muss in die Kernprozesse
Als entscheidenden Wettbewerbsfaktor nennt die Studie den Einsatz künstlicher Intelligenz. Maßgeblich sei nicht die Zahl einzelner Anwendungen, sondern deren Einbindung in zentrale Prozesse wie Kreditvergabe, Risikomanagement, Compliance, Finanzsteuerung und Kundenservice.

Voraussetzung dafür seien verlässliche Kunden-, Produkt-, Transaktions-, Risiko- und Compliance-Daten. Ohne eine belastbare Datengrundlage lasse sich KI kaum skalieren und in messbare Produktivitäts- und Ertragsfortschritte übersetzen. (mb)