Pragmatica AG https://www.pragmatica.ch/ Ihre Boutique Managementberatung seit über 25 Jahren. Wed, 27 May 2026 12:12:27 +0000 de hourly 1 https://wordpress.org/?v=7.0 Prozess Mining und KI: Webinar I & II https://www.pragmatica.ch/prozess-mining-webinar/ Tue, 19 May 2026 15:26:21 +0000 https://www.pragmatica.ch/?p=8117 Viele Unternehmen wissen, was sie tun – aber nicht immer genau, wie sie es tun.

Prozesse laufen, Systeme arbeiten, Teams entscheiden. Doch wo entstehen Reibungsverluste? Wo weicht die Realität vom Plan ab?

In unserer neuen Webinar-Serie zeigen wir Ihnen, wie Sie mit datengetriebenen Methoden Klarheit über Ihre realen Prozesse gewinnen – und wie KI dabei hilft, diesen Durchblick in echte Steuerungsfähigkeit zu übersetzen.

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Daten. Prozesse. AI. – Wie aus Analyse echte Steuerung wird - unsere Webinar Serie startet bald

Grafik: Event Log als Datenquelle für Process Mining – mit den vier Disziplinen Process Discovery, Conformance Checking, Performance Analysis und Process Enhancement, erweitert durch AI

Viele Unternehmen wissen, was sie tun – aber nicht immer genau, wie sie es tun.

Prozesse laufen, Systeme arbeiten, Teams entscheiden. Doch wo entstehen Reibungsverluste? Wo weicht die Realität vom Plan ab?

In unserer neuen Webinar-Serie zeigen wir Ihnen, wie Sie mit datengetriebenen Methoden Klarheit über Ihre realen Prozesse gewinnen – und wie KI dabei hilft, diesen Durchblick in echte Steuerungsfähigkeit zu übersetzen.

Webinar I – Process Mining: Wie gut kennen Sie Ihre Prozesse wirklich?

Mittwoch, 24. Juni 2026 | 17:00–18:00 Uhr

Viele Unternehmen investieren in Digitalisierung und AI – und stellen dabei fest, dass die Grundlage fehlt: ein klares, datenbasiertes Bild der eigenen Prozesse.

Process Mining schafft genau diese Grundlage. Es macht sichtbar, was in Ihren Prozessen wirklich passiert – nicht wie sie dokumentiert sind, sondern wie sie tatsächlich in den Informationssystemen ablaufen. Wie sieht der Happy-Path aus? Wo entstehen Verzögerungen? Wo liegen ungenutzte Effizienzpotenziale?

Was Sie mitnehmen:

  • Ein realistisches Bild davon, was Process Mining ist – und was nicht
  • Erste Orientierung (Vorgehen, Prozessselektion etc.) für einen möglichen Business Case
  • Praxisbeispiel aus der Finanzindustrie
webinar I: Anmelden

Referenten & Moderation

Dr. Stefan Michel verfügt über mehr als 15 Jahre Erfahrung im Finanz- und Bildungsumfeld mit Schwerpunkt auf Prozess- und Datenmanagement. Er ist Certified Senior Data Scientist (Fraunhofer) und Certified Business Process Professional (CBPP) der ABPMP. Seine Dissertation zum Thema Process Mining im Bankgeschäft der SNB unterstreicht seine Spezialisierung im datengetriebenen Prozessmanagement. Mit der Prozesslabor GmbH unterstützt er Organisationen dabei, ihre Prozesse klarer, effizienter und nachhaltiger zu gestalten – als Dozent im CAS Prozessdigitalisierung der ZHAW auch in der Wissensvermittlung verankert.

Dr. Stefan Michel

Referent
Dr. Stefan Michel verfügt über mehr als 15 Jahre Erfahrung im Finanz- und Bildungsumfeld mit Schwerpunkt auf Prozess- und Datenmanagement. Er ist Certified Senior Data Scientist (Fraunhofer) und Certified Business Process Professional (CBPP) der ABPMP. Seine Dissertation zum Thema Process Mining im Bankgeschäft der SNB unterstreicht seine Spezialisierung im datengetriebenen Prozessmanagement. Er ist als Dozent im CAS Prozessdigitalisierung der ZHAW auch in der Wissensvermittlung verankert.
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Astrid Caviezel – Operational Excellence & Business Process Management | Pragmatica AG

Astrid Caviezel

Moderatorin
Astrid Caviezel verfügt über mehr als 18 Jahre Erfahrung im Finanzdienstleistungssektor mit Schwerpunkten in Operational Excellence, Business Process Management und Change Leadership. Als zertifizierte Lean Six Sigma Black Belt hat sie komplexe Transformations- und Prozessoptimierungsprojekte bei AXA, Schweizer Banken und dem Kanton Zürich geleitet. Bei Pragmatica berät sie Kunden zu End-to-End Prozessdesign, Projektmanagement und nachhaltiger Organisationsentwicklung.
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Webinar II – Von der Transparenz zur intelligenten Steuerung: Process Mining trifft Data Science & AI

Mittwoch, 08. Juli 2026 | 17:00–18:00 Uhr

Im ersten Webinar zeigen wir, wie Process Mining sichtbar macht, was in Ihren Prozessen wirklich passiert. 

Im zweiten Teil gehen wir einen Schritt weiter: Wie lässt sich Process Mining mit künstlicher Intelligenz verbinden, um Prozesse nicht nur zu verstehen, sondern aktiv und zukunftssicher zu steuern?

Strukturierte Event-Log-Daten sind nur ein Teil der Realität. E-Mails, Tickets, Freitext – unstrukturierte Daten prägen viele Prozesse ebenso stark. Neue Methoden aus Data Science und AI erschliessen dieses Potenzial: Sie erklären, warum Abweichungen entstehen, prognostizieren, was als nächstes passiert – und automatisieren, wo Entscheidungslogik wiederholbar ist.

Was Sie mitnehmen:

  • Was Data Science und AI für Prozesse bringt 
  • Praxisbeispiel einer Root-Cause-Analyse mit ML 
  • Konkretes Bild von neuen Möglichkeiten für Ihre Prozesse
webinar II: Anmelden

Referenten & Moderation

Porträtfoto von Fredrik Moeschlin, Founder und Senior Advisor bei moe & company

Fredrik Moeschlin

Referent
Fredrik Moeschlin ist Advisor und Generalist in Data Science, AI/ML und Digitalisierung mit Hintergrund in Engineering Physics und Wirtschaft. Als ehemaliger Senior AI & Data Science Manager bei der Volvo Group hat er datengetriebene Initiativen in Predictive Maintenance und automatisierter Root-Cause-Analyse vorangetrieben. Mit moe & company berät er heute Unternehmen von der Datenstrategie bis zur konkreten ML-Implementierung – mit Fokus auf datengetriebene Prozesse und AI-basierte Anwendungen.
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Astrid Caviezel – Operational Excellence & Business Process Management | Pragmatica AG

Astrid Caviezel

Moderatorin
Astrid Caviezel verfügt über mehr als 18 Jahre Erfahrung im Finanzdienstleistungssektor mit Schwerpunkten in Operational Excellence, Business Process Management und Change Leadership. Als zertifizierte Lean Six Sigma Black Belt hat sie komplexe Transformations- und Prozessoptimierungsprojekte bei AXA, Schweizer Banken und dem Kanton Zürich geleitet. Bei Pragmatica berät sie Kunden zu End-to-End Prozessdesign, Projektmanagement und nachhaltiger Organisationsentwicklung.
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Beide Webinare – ein ganzheitliches Bild​

Beide Webinare stehen für sich – und entfalten zusammen ihre volle Wirkung. Wer beide besucht, bekommt den vollständigen Bogen: vom datenbasierten Verständnis der realen Ist-Prozesse bis zur zukunftsfähigen, KI-gestützten Steuerung. Zwei Perspektiven, ein Ziel: Ihre Prozesse wirklich im Griff behalten.

Fragen zur Webinar-Reihe oder zu einem konkreten Projekt?

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Prozess Mining und KI: Webinar I & II

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Über welche Services im Bereich Prozess Optimierung & Digitalisierung möchten Sie mehr erfahren?

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]]> Self-Services im Digital Banking https://www.pragmatica.ch/self-services-digital-banking/ Mon, 13 Apr 2026 14:07:24 +0000 https://www.pragmatica.ch/?p=7315 Viele Banken unterschätzen das Potenzial von Self-Services im Digital Banking – und verschenken damit Effizienz, Kundenzufriedenheit und Ertragschancen. Während Kunden längst nahtlose, kanalübergreifende Lösungen erwarten, bleiben Angebote oft fragmentiert und schwer zugänglich. Unsere Analyse zeigt, wo Schweizer Retailbanken aktuell stehen, welche Lücken bestehen und wie Institute mit klarer Strategie, besserer User Experience und konsequenter End-to-End-Digitalisierung den Anschluss an Best-in-Class-Anbieter schaffen können.

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Self-Services im Digital Banking

  • FOKUSTHEMA

Die verpasste Chance vieler Banken

Selbstservice im Digital Banking mit fragmentierten Kanälen und schlechter Nutzerführung in Schweizer Banken

Steigende Kundenerwartungen an Self-Services

Kunden erwarten heute einfache, schnelle und kanalübergreifende Self-Service-Möglichkeiten – rund um die Uhr. Dabei orientieren sie sich an reibungslosen Erlebnissen von Fintechs, Krankenkassen und anderen Anbietern. Diese Entwicklung setzt Schweizer Retailbanken unter Zugzwang, ihre digitalen Angebote weiterzuentwickeln. Self-Services sind längst kein Nebenthema mehr, sondern ein entscheidender Faktor für Effizienz, Kundenzufriedenheit und digitale Wettbewerbsfähigkeit.
Die Realität?
Viele Banken schöpfen dieses strategische Potenzial noch nicht vollständig aus. Ihre Self-Service-Angebote sind oft fragmentiert, lückenhaft und entsprechen nicht immer den modernen Anforderungen.
Kundenerwartungen an Self-Service im Banking im Vergleich zur Realität fragmentierter Systeme

Wollen Sie herausfinden, was Ihr Self-Service-Potential ist?

Wir zeigen Ihnen, wo Sie im Wettbewerbsvergleich stehen, identifizieren konkrete Handlungsfelder und zeigen Lösungswege auf.

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Neo-Banken als Vorbild für UX, Digitalisierung und End-to-End Self-Service im Banking

Wo Banken Potenzial verschenken

Unsere Marktanalyse mittels eines Mystery Shoppings bei 16 Schweizer Banken zeigt: Viele Institute kämpfen mit fragmentierten Funktionen über E-Banking, Mobile-App und Website hinweg. Kunden wissen oft nicht, welcher Kanal für ihr Anliegen der richtige ist. Gleichzeitig bleiben Ertragschancen ungenutzt: Produkteröffnungen sind beispielsweise häufig versteckt, statt prominent platziert.
Hinzu kommen funktionale Lücken, die das Kundenerlebnis beeinträchtigen: Schlechte Suchfunktionen enttäuschen Nutzer, Finanzanalyse-Tools der ersten Generation liefern zu wenig Mehrwert und Self-Services rund um Sicherheit und Vollmachten sind oft nur partiell vorhanden

Der Weg zur Exzellenz

Eine erfolgreiche Transformation beginnt mit einer fundierten Analyse der typischen Kundenbedürfnisse sowie der eigenen Position im Wettbewerbsvergleich. Damit können strategische Lücken identifiziert und darauf eine ausgewogene Roadmap entwickelt werden. Darauf aufbauend gilt es, Medienbrüche zu eliminieren und die Automatisierung zu maximieren, um ein nahtloses Kundenerlebnis zu schaffen. Mindestens ebenso wichtig ist die gezielte Optimierung der User Experience und die klare Kommunikation der Angebote. Schliesslich braucht es eine aktive Begleitung von Kunden und Mitarbeitenden, um sicherzustellen, dass neue Self-Services nicht nur eingeführt, sondern auch nachhaltig genutzt werden.

Acht Erfolgsfaktoren für exzellente Self-Services

1. Neo-Banken als Vorbild

Als Fast-Follower strategische Lücken schliessen

2. Herausragende UX

Auf Augenhöhe mit Fintechs, keine „Textwüsten“

3. Gute Sichtbarkeit

Services klar positionieren

4. Hohe Nutzung

Gamification-Ansätze zur Aktivierung einsetzen

5. Schnelle Umsetzung

Agil auf Kundenbedürfnisse reagieren

6. End-to-End-Digitalisierung

Straight-Through-Processing ohne Medienbrüche

7. Interne END-TO-END-Verankerung

Zentrale Verantwortung ist definiert

8. Silo-Lösungen aufbrechen

Moderne Architekturen, statt starrer Kernbankensysteme

Probleme im Digital Banking: Kanalfragmentierung, funktionale Lücken und ungenutzte Ertragschancen

Vier Schritte zur Exzellenz

Unser pragmatischer Ansatz in vier Schritten:

#1 – Analyse & Zielbild:

Benchmark mit Kundenerwartungen und klarer Roadmap.

#2 – End-to-end integration:

Medienbrüche eliminieren, Automatisierung maximieren.

#3 – Nutzung & Sicherheit:

UX optimieren, Kommunikation gezielt steuern.

#4 – Change & Kommunikation:

Kunden und Mitarbeitende aktiv begleiten.

Handeln Sie jetzt

Die Lücke zu Best-in-Class-Anbietern lässt sich schliessen – mit klarer Vision und einer gezielten Strategie. Warten Sie nicht, bis die Konkurrenz Sie abhängt.

Vereinbaren Sie eine unverbindliche Session.

Wir zeigen Ihnen, wo Sie im Wettbewerbsvergleich stehen, identifizieren konkrete Handlungsfelder und zeigen Lösungswege auf.

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Dominik Weber Profilbild

Dominik Weber

Lead CLM & Self-Services

dominik.weber@pragmatica.ch
+41 79 286 93 35

Meine Expertise

  • Projekt- und Programm-Management im Bankensektor
  • Digital Banking und digitale Transformation
  • Business Analyse & Requirements Engineering


Relevante Berufserfahrung, Abschlüsse und Ausbildungen

  • > 25 Jahre Projekt  und Programm-Management
  • > 25 Jahre Digital Banking-Expertise)
  • > 20 Jahre Business Analyse / Business Requirements Engineering
  • > 20 Jahre Business Excellence & Digitale Transformation
  • MAS Business Consulting
  • Eidg. Dipl. Organisator

 

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]]> FINMA Risikomonitor 2025 https://www.pragmatica.ch/finma-risikomonitor-2025/ Mon, 16 Mar 2026 15:28:56 +0000 https://www.pragmatica.ch/?p=7238 Analyse des FINMA-Risikomonitors 2025. Erfahren Sie, wie sich neue Durchsetzungsbefugnisse, Auslagerungsrisiken und Cyber-Bedrohungen auf Schweizer Banken und Finanzinstitute auswirken.

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FINMA Risikomonitor 2025

  • Fokusthema

Die FINMA hat im November 2025 ihren Risiko Monitor 2025 veröffentlicht.
Was das für Sie bedeutet.

Der FINMA-Risikomonitor 2025 markiert einen Wendepunkt, da die Schweizer Finanzaufsichtsbehörde nicht mehr nur Anforderungen stellt, sondern diese auch nachhaltiger als bis jetzt durchsetzt. Das Zeitfenster zwischen „wir sollten“ und „wir müssen beweisen, dass wir es getan haben“ hat sich geschlossen.
 
Unsere Experten für Sicherheit und Regulierung bei Pragmatica haben den Risiko Monitor analysiert und 5 Schwerpunktbereiche herausgearbeitet, die von CISOs, Risikoverantwortlichen und Vorstandsmitgliedern zeitnah beachtet werden sollten.
Disclaimer:
Der FINMA Risikomonitor 2025 deckt ein breites Spektrum an Risikobereichen ab. In diesem Beitrag konzentrieren wir uns gezielt auf die Themen rund um Cybersecurity, ICT-Risiken und operationelle Resilienz, da diese unseren Beratungsschwerpunkt bilden.

1. Erweiterung der Aufsicht:
Outsourcing entbindet nicht von Verantwortung

Die FINMA erwartet eine umfassende und ineinandergreifende Governance, klare Rechenschaftspflicht und prüfungsreife Nachweise. Dies gilt überall dort, wo Outsourcing kritische Funktionen und Geschäftsprozesse betrifft. Neun von zehn Banken lagern kritische Funktionen aus. Die Sorgfaltspflicht und Verantwortung bleiben jedoch immer bei der auslagernden Institution und können nicht delegiert werden.
Die Frage für Ihr Unternehmen:

Können Sie nachweisen, dass Sie für alle ausgelagerten kritischen Funktionen und Geschäftsprozesse die volle Verantwortung tragen und ein angemessenes Third Party Risk Management betreiben?

Wie wir helfen können

Wir haben Banken der FINMA-Kategorien 2 bis 5 beim Aufbau und der Implementierung von Rahmenwerken für Third Party Risk Management begleitet.

Dabei entwickeln wir gemeinsam die erforderlichen regulatorischen Nachweise, damit Sie einen prüfungsbereiten Zustand erreichen.
Institutionen, die frühzeitig handeln, behalten deutlich mehr Kontrolle über das Prüfungsergebnis.

Interessiert sie eine Gesamtübersicht?
Laden Sie unseren Report herunter oder vereinbaren Sie einen Termin mit uns!

Unser umfassendes Slide Deck bietet vertiefte Einblicke in alle Schwerpunktbereiche.
Es beschreibt unsere Rahmenbedingungen, unser Dienstleistungsangebot sowie unsere bewährte Prüfungsmethodik.
Report herunterladen
Termin vereinbaren

2. Aufsichtsschwerpunkt:
Von Rundschreiben zu verbindlichen Prüfkriterien

Dies stellt eine wesentliche Veränderung dar. Die FINMA prüft Dritte zunehmend direkt, sowohl mit eigenem Personal als auch mit beauftragten Prüfern. Bestehende Rundschreiben sind keine reinen Leitlinien mehr, sondern werden aktiv als Prüfkriterien angewendet.
Die Frage für Ihr Unternehmen:

Sind Ihre Risikotoleranzen, Melde-Schwellenwerte und Eskalationsprozesse so ausgestaltet, dass sie einer aufsichtsrechtlichen Prüfung standhalten?

Wie wir helfen können

Unser pragmatischer Ansatz umfasst eine strukturierte Gap-Analyse vor dem Audit, begleitete Probeläufe sowie gezielte Probeinterviews.

Wir identifizieren und adressieren Ihre individuellen regulatorischen Herausforderungen. Dabei stärken wir nicht nur Ihre operative Resilienz, sondern entwickeln auch Ihren Audit-Prozess systematisch weiter.

3. Drittparteien / Outsourcing:
Von Outsourcing zur ganzheitlichen Lieferkette

Die FINMA erweitert den Fokus vom klassischen Outsourcing auf die gesamte Lieferkette. Dies umfasst auch Unterauftragnehmer Ihrer Partner. Die auslagernde Partei bleibt rechtlich für die gesamte nachgelagerte Lieferkette verantwortlich.
Die Frage für Ihr Unternehmen:
Verfügen Sie über ein strukturiertes Third Party Risk Management (TPRM) mit klarer Anbieterklassifizierung, angemessenen Sicherheitsanforderungen, einer Bewertung von Konzentrationsrisiken sowie einer kontinuierlichen Überprüfung?

Wie wir helfen können

Wir haben TPRM-Frameworks für Banken der FINMA-Kategorien 3 bis 5 sowie für grosse Finanzdienstleister entwickelt und implementiert. Dabei definieren wir klare Aufgaben, Befugnisse und Verantwortlichkeiten für alle beteiligten Parteien.

4. Insider Threats:
Eigenständige Risikokategorie

Insider Threats sind eine eigenständige und offiziell anerkannte Risikokategorie. Der Fokus der FINMA liegt auf vorsätzlichen, böswilligen Handlungen und nicht auf einfachen menschlichen Fehlern. Der Geltungsbereich umfasst zudem nicht nur interne Mitarbeitende, sondern auch Dritte.
Die Frage für Ihr Unternehmen:
Geht Ihr Insider Threat Programm über klassisches Data Loss Prevention hinaus?
Deckt es auch Dritte ab und berücksichtigt digitale, physische und personelle Angriffsflächen?

Wie wir helfen können

Unser Framework für Insider Threat and Risk Management, basierend auf ASIS ESRM 2019, hat eine systemrelevante Bank dabei unterstützt, regulatorische Feststellungen erfolgreich abzuschliessen und eine formale Genehmigung durch beauftragte Prüfer zu erreichen.

Alle unsere Frameworks basieren auf etablierten Industriestandards und Best Practices und lassen sich flexibel an Ihre Bedürfnisse anpassen.
Zudem unterstützen wir Sie beim Aufbau bereichsübergreifender Teams.

5. Cyber & ICT Risks:
Weitere Zunahme der Risiken

Cyber und ICT Risks nehmen weiter zu. Die FINMA erwartet eine klare Verschiebung von klassischer Perimeterverteidigung hin zu integrierter operativer Resilienz über die gesamte Lieferkette hinweg.
Die Frage für Ihr Unternehmen:

Sind Ihr Vulnerability Management, Ihre Detection Capabilities und Ihre Incident Response Prozesse auf die aktuellen regulatorischen Erwartungen abgestimmt?

Wie wir helfen können

Von Vulnerability Management Roadmaps bis hin zu Threat Led Tabletop Exercises kombinieren wir tiefgehendes technisches Know-how mit fundiertem regulatorischem Verständnis.

So entwickeln wir praxisnahe und geschäftsrelevante Lösungen, die Ihre Resilienz nachhaltig stärken.

Bereit für Ihre FINMA-Prüfung

Ob Sie sich auf eine Prüfung vorbereiten, regulatorische Feststellungen abschliessen oder Ihre Position im FINMA Risk Monitor proaktiv bewerten.
Wir unterstützen Sie gezielt in jeder Phase.

Wir sind bereit, wenn Sie es sind.

Laden Sie unseren vollständigen FINMA Risiko Monitor 2025 Report herunter:

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Oder tauschen Sie sich direkt mit unseren Experten aus und vereinbaren Sie einen Termin:

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An welchen Gebieten sind Sie interessiert?

Unsere Experten

André Bussmann berät als Senior Partner bei Pragmatica AG zu Operational Resilience, BCM, GRC und Data Privacy. CISM, PMP, OneTrust Certified Privacy Professional.

André Bussmann

Senior Partner, Leiter Information/Cyber Security, GRC & Datenschutz
+41 41 749 10 15 | +41 76 563 20 00
andre.bussmann@pragmatica.ch

Beratungsschwerpunkte / Expertise

  • Projekt- und Programm Management für Business und IT
  • Business und IT Transformations- und Change-Management
  • Beratung und Implementierung regulatorischer Anforderungen für Banken und Versicherungen
  • Spezielle Fachgebiete sind Operational Resilience/BCM, Information/Cyber Security, GRC (Governance, Risk & Compliance) und Data Privacy (GDPR & CH DSG)


Relevante Berufserfahrung, Abschlüsse und Ausbildungen

  • > 25 Jahre Projekt- und Programm Management nationale und internationale Projekte in der Finanzdienstleistungsbranche
  • > 20 Jahre Business- und IT-Projekte in der Umsetzung regulatorischer Anforderungen in der Finanzdienstleistungsbranche
  • > 10 Jahre Outsourcing (Near- und Offshoring) von Business & IT Services
  • Zertifizierungen: Certified Information Security Manager (CISM) von ISACA, Project Management Professional (PMP) von PMI, Prince 2 Practioner
  • Ausbildungen in Lean Management, Design Thinking, PROSCI Change Management, OneTrust Certified Privacy Professional
Linkedin Xing
Tarik Kayapinar – Information Security & Risk Management | Pragmatica AG

Tarik Kayapinar

Motto:
„Positives Denken und der Glaube an sich selbst, sind der Weg zum Erfolg.“

Warum Pragmatica:
Pragmatica ermöglicht mir, mich in einem spannenden Umfeld in Kunden-Projekten oder in internen Tätigkeitsfeldern zu entfalten. Ich kann hier sowohl meine Stärken weiter vertiefen als auch neue Fähigkeiten lernen, die meine Weiterentwicklung stark fördern. Das kollegiale und familiäre Umfeld bei der Pragmatica ist mir wichtig, so fühle ich mich heimisch.

Beratungsschwerpunkte / Expertise

  • Informationssicherheitsmanagement (ISMS) in der Banken- und Versicherungs-Industrie
  • Risiko-Management u.a. im Bankensektor (CH) und im Mobilitäts- und Transportkonzern (DE)
  • 3rd Party Security und Vertragsmanagement in der Versicherungsbranche
  • Identity & Access Architecture & Data Compliance im Bankensektor
  • Interne Auditierung im Finanzdienstleistungssektor
  • Geschäftskontinuitätsmanagement-System (ISO 22301)
  • Datenschutzmanagement (DSGVO): Umsetzung und interne Schulung
  • ISMS Schwerpunkte: Führung, Risiko Management, Lieferantenmanagement, Physische Sicherheit, Incident Management, BCM, Compliance und Asset Management


Relevante Berufserfahrung, Abschlüsse und Ausbildungen

  • 9 Jahre Informationssicherheits-Management / ISMS
  • 7 Jahre IT- und Geschäftsprozess-management
  • 5 Jahre Datenverwaltung
  • 4 Jahre Datenschutzmanagement (DSGVO) und DSFA
  • 4 Jahre Security Awareness
  • 5 Jahre Projektmanagement, Prince2 Practitioner zertifiziert
  • 6 Jahre Risiko- und Qualitätsmanagement
  • 4 Jahre Identity & Access Management
Linkedin Xing
Salvatore Arcidiacona – Cyber Defence & Security Operations | Pragmatica AG

Salvatore Arcidiacona

Motto:
„Letzten Endes sind die Ziele einfach: Sicherheit und Schutz.“

Warum Pragmatica:
Ich schätze bei Pragmatica die langjährigen Partnerschaften, die auf Vertrauen basieren und das Ergebnis der Zufriedenheit der Kunden ist. Ich bin fest davon überzeugt, dass sich die hohe Qualität der Beratungsleistungen und die Umsetzung pragmatischer Lösungen für unsere Kunden auszahlen, insbesondere angesichts des aktuellen Kostendrucks und des Drucks zur Innovation.

Meine Expertise
  • Cyber Defence & Security Operations (SOC/CDC)
  • Cyber Threat Intelligence
  • Security Incident Management
  • Regulatorische Compliance (FINMA, DORA)
 
Relevante Berufserfahrung, Abschlüsse und Ausbildungen
  • 20+ Jahre Erfahrung in Cybersicherheit und IT Security
  • Gründer und Leiter eines globalen Cyber Defence Center (internationales Fintech)
  • Erfahrung in sektorübergreifender Krisenkoordination (FS-CSC, BACS/NCSC)
  • Master of Advanced Studies in Information Systems Management
  • Aktives Mitglied DefCon Chapter Switzerland
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]]> Generative KI https://www.pragmatica.ch/generative-ki/ Mon, 02 Mar 2026 21:52:26 +0000 https://www.pragmatica.ch/?p=7123 Generative KI steigert Produktivität und eröffnet neue Use Cases. Gleichzeitig entstehen neue Sicherheitsrisiken. Mit Governance, Schulungen und Standards bleibt KI sicher und compliance-konform.

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Generative KI

  • FOKUSTHEMA

Chancen nutzen, Risiken beherrschen

Waage mit Symbolen für Generative KI Chancen auf der einen Seite und Sicherheitsrisiken auf der anderen Seite.
Generative KI verändert unsere Arbeitswelt mit einer Geschwindigkeit, die wir bisher kaum kannten. Unternehmen profitieren von produktiveren Prozessen, effizienteren Arbeitsabläufen und völlig neuen Möglichkeiten in Text-, Bild-, Video-, Audio-, oder Codegenerierung. Doch mit den Chancen wächst auch die Verantwortung: Generative KI bringt neuartige Sicherheitsrisiken, die ohne klare Governance schnell zur realen Bedrohung werden können.

Warum Generative KI so wertvoll ist

Ob Textautomatisierung, Code-Analyse, Design-Prototypen oder Datenvisualisierung – generative Modelle sind längst mehr als Spielereien.
 
Sie unterstützen heute bereits:
 
  • Sicherheitsmanagement (z. B. Analyse von Schwachstellen, Incident-Response-Pläne)
  • Erkennung von Spam, Phishing & Fake News
  • Code-Härtung & Log-Analyse
  • Effizienzsteigerung im Tagesgeschäft
  • Visualisierung komplexer Zusammenhänge

 

 

 

 

Richtig eingesetzt, kann KI einen massiven Beitrag zur Sicherheit, Compliance, Qualität und Produktivität leisten.
Hausdiagramm zu Generativer KI im Unternehmen mit ordnungsgemässer Nutzung, missbräuchlicher Nutzung, Governance und Auswirkungen.

Wollen Sie herausfinden, was Ihr KI-Potenzial ist?

Dann starten Sie noch heute und kontaktieren Sie uns für ein gemeinsames, kostenloses Use-Case-Sparring.

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Die Schattenseite: Neue Sicherheitsrisiken

Mit der Einführung generativer KI kommen jedoch Risiken, die viele Unternehmen noch unterschätzen:

1. Risiken trotz „ordnungsgemässer“ Nutzung

  • Vertraulichkeit von Eingaben (Datenabfluss in Cloud-KI)
  • Fehlerhafte oder irreführende Ausgaben
  • Unsicherer generierter Code
  • Automation Bias – blindes Vertrauen in KI-Ergebnisse

2. Missbräuchliche Nutzung Angreifende können KI verwenden, um:

  • Gefälschte Inhalte, Identitäten oder Deepfakes zu erzeugen
  • Malware zu programmieren oder Social-Engineering-Angriffe zu skalieren
  • Prozesse wie CEO-Fraud deutlich raffinierter durchzuführen
 
Auch innerhalb von Unternehmen entstehen Risiken – etwa durch das Teilen vertraulicher Daten mit externen KI-Diensten, urheberrechtliche Verstösse oder diskriminierende KI-Entscheidungen.

3. Angriffe auf die KI selbst

Generative Modelle sind angreifbar, bisher sind uns 3 populäre Arten bekannt:

Privacy Attacks

Angreifer versuchen, sensible Informationen aus dem Modell zu rekonstruieren, z.B. Trainingsdaten oder private Nutzereingaben. Dadurch werden vertrauliche Daten offengelegt, obwohl das Modell eigentlich nur Ergebnisse liefern sollte.
Ablaufdiagramm: interner Nutzer stellt harmlose Anfrage, LLM mit RAG nutzt interne Wissensquellen und gibt sensible Daten im Output preis.
Hinweis:
Angreifer können auch interne Mitarbeiter mit guten IT-Kenntnissen sein, die sich bspw. unbefugten Zugriff auf vertrauliche Informationen bzw. Systeme schaffen wollen.
 
Beispiel:
Ein Versicherungsunternehmen setzt ein internes generatives KI-System (LLM) ein, um Mitarbeitende bei der Analyse von Schadenfällen, der Zusammenfassung von Kundendossiers und der Beantwortung interner Fachfragen zu unterstützen.
 
Das KI-System basiert auf einem LLM mit RAG-Architektur (Retrieval-Augmented Generation) und greift auf interne Wissensquellen wie Kundendatenbanken, Schadenakten, interne Richtlinien und frühere Chatverläufe (zur Qualitätsverbesserung) zu.
 
Ein interner Angreifer (z.B. ein Mitarbeitender mit erweiterten IT-Kenntnissen) möchte prüfen, ob sich vertrauliche Informationen anderer Kunden oder Mitarbeitender aus dem KI-System rekonstruieren lassen und formuliert entsprechend «harmlose» Fragen wie „Erstelle eine Beispiel-Zusammenfassung eines komplexen KFZ-Schadenfalls eines Kunden aus Zürich mit mehreren Beteiligten.“
 
Das KI-System antwortet mit realistisch klingenden Namen, echten Postleitzahlen, detaillierten Schadenbeschreibungen, medizinischen Informationen und exakten Schadenssummen.
Das Problem: Die Informationen stammen nicht aus fiktiven Beispielen, sondern sind rekonstruierte Inhalte aus echten Trainings- oder Kontextdaten.
 
Ein besonders eindrückliches Beispiel eines realen Cases:
Beim „EchoLeak“-Exploit gelang es Angreifern, über versteckte Prompt Injections Daten aus dem Kontextfenster eines KI-Copilots abzugreifen – ohne klassisches Phishing und mit minimaler Nutzerinteraktion.

Evasion Attacks

Manipulation von Eingaben zur Umgehung von Schutzmechanismen durch Dritte.

Beispiel:
Eine Bank setzt ein KI bzw. LLM-gestütztes Assistenzsystem ein, das eingehende E-Mails automatisch klassifizieren oder potenziellen Betrug, Phishing oder Social Engineering erkennen soll.
 
Ein externer Angreifer möchte eine Betrugs-E-Mail an einen Mitarbeitenden platzieren, mit ungewöhnlichen Satzstrukturen, harmlose Fachbegriffe, leicht veränderte Zahlungsaufforderungen und Kontextbezug auf reale Projekte oder Abteilungen.
 
Die KI könnte nun die E-Mail als harmlos bzw. als «unauffällige interne Fachkommunikation» einstufen und die Nachricht passiert alle automatisierten Filter und landet direkt im Posteingang eines Mitarbeitenden aus dem Finance-Team.
 
-> Der Überweisungsprozess wird angestossen.

Diagramm: externer Angreifer sendet manipulierte E Mail, KI Filter stuft sie als harmlos ein, sie landet in der Finance Inbox und löst eine Überweisung aus.

Poisoning Attacks

Trainingsdaten werden von Dritten absichtlich „vergiftet“, sodass das Modell fehlerhaft oder manipulierbar wird.

Diagramm: kompromittierte externe Datenquelle vergiftet Trainingsdaten, Continuous Learning beeinflusst das LLM Modell, verzerrte Entscheidungen erscheinen Monate später.
Beispiel:
Ein Versicherungsunternehmen betreibt ein internes generatives KI-System (LLM) u.a. zur Unterstützung von Schadenbearbeitung, Betrugserkennung und Beantwortung interner Fachfragen.
 
Das Modell wird regelmässig nachtrainiert („Continuous Learning“) mit neuen Schadenfällen, internen Dokumenten, Feedback der Fachabteilungen und externen Fachquellen (z. B. Marktberichte, Partnerportale).
 
Die Trainingsdaten werden automatisiert übernommen, um Effizienz und Aktualität sicherzustellen. Ein externer Angreifer (oder ein kompromittierter Partner) möchte erreichen, dass das KI-System in bestimmten Fällen systematisch falsche Entscheidungen trifft, ohne dass dies sofort auffällt.
 
Konkret sollen bestimmte Betrugsindikatoren ignoriert werden und bestimmte Schadenmuster als „unauffällig“ gelten. Der Angreifer kompromittiert eine externe Datenquelle, z.B. ein Partnerportal oder einen gemeinsam genutzten Wissenspool. Dort werden gezielt manipulierte bzw. verfälschte Inhalte platziert, die sich negativ auf Entscheidungen zu Betrugsfällen oder Klassifizierungen von Schadensfällen auswirken.

 

-> Das Modell lernt schrittweise ein verzerrtes Entscheidungsverhalten.

-> Die Auswirkungen zeigen sich erst Wochen oder Monate später.

Ein klarer Beweis, dass KI-Security heute ein eigener Disziplinbereich ist

Wie Unternehmen sich schützen können: 

Bei Pragmatica bieten unsere Experten und Berater folgende Umsetzungen & Implementationen an, damit KI in eurem Unternehmen verantwortungsvoll und sicher eingesetzt werden kann.

kOMPETENZEN AUFBAUEN & mITARBEITER SCHULEN

Mitarbeitende müssen wissen, wie KI funktioniert. Sie müssen wissen, wie diese zu nutzen ist, wo Risiken liegen und wie man sie minimiert.
 
Unser KI-Enablement-Service macht Generative KI sicher für Banken & Versicherungen.
Die Pragmatica AG befähigt Mitarbeitende durch gezielte Schulungen, KI regelkonform und sicher einzusetzen – im Einklang mit DSGVO, FINMA-Vorgaben, EU AI Act sowie etablierten Standards wie ISO/IEC 42001 und NIST AI RMF.
 
Gerade in regulierten Umfeldern entstehen KI-Risiken häufig durch fehlendes Know-how, falsche Nutzung und Automation Bias.
 
Mit praxisnahen Trainings, realen Fallbeispielen und klaren Dos and Don’ts schaffen wir Sicherheit, Akzeptanz und Audit-Readiness.
Weniger Risiko. Mehr Effizienz. Prüfungs- und revisionssicher.
 

rICHTLINIEN & GOVERNANCE

Eine klare interne KI-Policy ist Pflicht – insbesondere hinsichtlich Datenschutzes, Compliance, Transparenz und Umgang mit vertraulichen Daten.
 

Technische & organisatorische Massnahmen

Eigene KI-Services (z. B. interne LLMs) mit kontrollierten Regeln und Sicherheitsmechanismen reduzieren Risiken deutlich.
 
Etablierte Standards nutzen
  • ISO/IEC 42001 – weltweit erster Standard für KI-Managementsysteme
  • ISO/IEC 23894 – standardisiertes KI-Risikomanagement
  • NIST AI RMF – Best Practices zur Steuerung von KI-Risiken
  • CoE AI Treaty – internationaler Vertrag zu KI, Menschenrechten & Rechtsstaatlichkeit
 
Diese Frameworks bieten Orientierung, wie KI sicher, rechtskonform und ethisch eingesetzt werden kann.
 

Fazit

Generative KI ist eine historische Chance – aber nur, wenn wir sie sicher, verantwortungsvoll und strategisch einsetzen.
 
Unternehmen, die schon heute klare Regeln, Schulungen und technische Schutzmassnahmen etablieren, werden morgen zu den Gewinnern gehören.

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]]> Vom Kostendruck zur Effizienzrevolution https://www.pragmatica.ch/kostendruck-zur-effizienzrevolution/ Wed, 17 Dec 2025 22:13:30 +0000 https://www.pragmatica.ch/?p=6793 Ob Führungskraft im Banking Operations, Verantwortlicher für Customer Experience oder Kundenberater – Sie kennen das tägliche Szenario: Kundenanfragen erreichen die Bank heute über eine Vielzahl von Kanälen unkoordiniert und gleichzeitig. Sei es per E-Mail, via SecureMail, über Website-Formulare, im Chat oder ganz klassisch am Telefon. Doch allzu oft landen diese Anfragen erst einmal – irgendwo. In einer überfüllten Mailbox, in einer unübersichtlichen Ticketing-Queue oder auf dem Schreibtisch eines Mitarbeiters, der eigentlich für ganz andere Themen zuständig ist.

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Vom Kostendruck zur Effizienzrevolution

  • FOKUSTHEMA

4 Use Cases wie Sie mit KI im Service Center erfolgreich sein können

Darstellung typischer Service-Probleme: diverse Kanäle, Ticket-Backlog, Überlastung, Churn-Risiko

Ob Führungskraft im Banking Operations, Verantwortlicher für Customer Experience oder Kundenberater – Sie kennen das tägliche Szenario: Kundenanfragen erreichen die Bank heute über eine Vielzahl von Kanälen unkoordiniert und gleichzeitig. Sei es per E-Mail, via SecureMail, über Website-Formulare, im Chat oder ganz klassisch am Telefon. Doch allzu oft landen diese Anfragen erst einmal – irgendwo. In einer überfüllten Mailbox, in einer unübersichtlichen Ticketing-Queue oder auf dem Schreibtisch eines Mitarbeiters, der eigentlich für ganz andere Themen zuständig ist.

Das Ergebnis ist branchenweit das gleiche: Fehleranfälliges Routing und unnötig lange Liegezeiten. Das führt nicht nur zu frustrierten Kunden, sondern vor allem zu frustrierten Mitarbeitern, die ihre wertvolle Zeit damit verbringen, Nachrichten zu sortieren und weiterzuleiten, statt Kundenprobleme effektiv zu lösen.

Zudem nimmt der Kostendruck im Banking stetig zu: Das Anrufvolumen steigt – besonders in Richtung Jahresabschluss – aber das Budget sinkt. Und alle Welt redet über Künstliche Intelligenz im Service Center – aber wie setzt man das praktisch um, ohne jahrelange Planung und überbordende Ausgaben?

Die gute Nachricht: Es gibt einen Weg. Ärmel hochkrempeln und in wenigen Monaten ist auch Ihr Service Center KI live! 

Warum "Jetzt" – First Mover ist vorbei

Lassen Sie uns ehrlich sein: KI im Service Center ist nicht mehr Zukunft. Es ist Gegenwart. Die Technologie ist reif, sie funktioniert, und sie bringt echte Ergebnisse. 

Das heisst auch: Während Sie noch überlegen, „ob“ wir das machen, nutzen Ihre Mitbewerber KI bereits. Sie sparen Kosten, ihre Kunden sind zufriedener, ihre Mitarbeiter können sich auf echte Beratung konzentrieren. Das ist kein Hype, das ist ein Wettbewerbsvorteil und bald eine Commodity. 

Das Risiko von Warten ist realer als das Risiko von Anfangen: Nicht mitmachen bedeutet, kostenmässig und qualitativ den Anschluss zu verlieren. Die Frage ist nicht mehr „Sollen wir KI einführen?“ – die Frage ist „Wann fangen wir an?“ 

Grafik zeigt Effizienz- und Erfolgskurve von First Movern gegenüber dem Status Quo

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4 Use Cases – von Quick-Wins bis zur Kür

Der Schlüssel ist: Sie müssen nicht mit allem gleichzeitig anfangen. AI kann ganz einfach iterativ eingeführt und ausgebaut werden.

AI verarbeitet eingehende Nachrichten und leitet diese an Kreditteam, Vermögensberatung oder Support weiter

Use Case 1: Mail Triage – Der Quick Win 

Das Problem: Kundenanfragen landen über unterschiedliche Kanäle bei Ihnen – E-Banking-Nachricht hier, SecureMail dort, Website-Formular, Chat. Und dann muss jemand manuell entscheiden: Gehört das zum Kreditteam, zur Vermögensberatung oder zum Support? Fehler sind vorprogrammiert, Bearbeitungszeiten sind lang. Hinzu kommt das Risiko Mensch – dieser macht unweigerlich Fehler, z.B. falsche Zuordnung und eine Mail wird tagelang zwischen Abteilungen hin und her geschoben oder eine Mail geht gar vergessen und der Kunde wartet und wartet. 

Die Lösung: Ein KI-System, das eingehende Mails automatisch klassifiziert und zur richtigen Person oder zum richtigen Team weiterleitet. Der Bot liest die Anfrage, versteht den Kontext, und routet intelligent und effizient weiter. Bei Unsicherheiten gibt es ein Fallback zur manuellen Kontrolle – der Mensch bleibt in Kontrolle. 

Ein echtes Beispiel: Eine grosse Schweizer Retailbank hat genau das umgesetzt. Effizienzgewinn im Mail-Routing um >60%, weil die routinemässige Sortierarbeit wegfiel. Die Mitarbeiter können sich direkt um für höherwertige Service Anfragen kümmern. 

Warum hier starten? Das ist der schnellste ROI. Die Daten sind bereits vorhanden (Ihre bisherigen Mails). Die Implementierung ist niedrig-invasiv. Und Sie bauen damit gleichzeitig die strukturierte Datenbasis auf, die alle anderen Use Cases brauchen. 

Use Case 2: Text-Assistent – Berater und Service Mitarbeiter empowern 

Das Problem: Service-Mitarbeiter und Berater schreiben Standard-Antworten immer und immer wieder. Die meisten Kundenanfragen, die per Mail eingehen, ähneln sich im Inhalt stark. Diese Fragen nehmen viel Zeit ein – manchmal 15, 20 Minuten pro Antwort, weil der Mitarbeiter die Antwort noch suchen muss und stets persönlich auf das Anliegen antwortet. Und jede Antwort sieht leicht anders aus, weil jeder seinen Stil hat. Neue Mitarbeiter brauchen lange bis sie eingelernt sind. Auf dieses Problem stossen viele ihrer Kollegen: sowohl die Service-Mitarbeiter im Customer Service Center, die Hunderte E-Mails pro Woche beantworten müssen, als auch die Kundenberater, die zwischen Kundengesprächen ihre E-Mail-Last bewältigen müssen. 

Die Lösung: Ein KI-gestützter Text-Assistent, der im Mail- oder Chat-System läuft. Der Mitarbeiter (ob Service-Mitarbeiter oder Kundenberater) erwählt auf Knopfdruck (z.B. Outlook-Plugin) eine KI-generierte Antwort – basierend auf einer zentralen Wissensdatenbank und Best-Practice-Antworten. Der Mitarbeiter liest, editiert falls nötig, ergänzt um persönliche Floskeln, und versendet. Der Mensch bleibt Qualitätskontrolle, der Bot ist der Beschleuniger.  

Ein echtes Beispiel: Eine grosse Schweizer Retailbank nutzt genau das. Die Service-Mitarbeiter sind schneller bei der E-Mail-Beantwortung. Und neue Mitarbeiter brauchen weniger Training, weil sie von Tag 1 die besten Antworten vorgeschlagen bekommen. Gleichzeitig profitieren auch die Berater: Sie sparen Zeit bei Standardanfragen und haben mehr Raum für echte Kundengespräche und strategische Beratung. Zwei Fliegen mit einer Klatsche. 

Der Key Point: Das ist nicht Automatisierung ohne Kontrolle. Das ist ein Assistent für Ihren Mitarbeiter. Und das fühlt sich für Mitarbeiter auch nicht bedrohlich an – im Gegenteil, es macht deren Arbeit einfacher und steigert deren Kompetenz 

Use Case 3: Chatbot – die 80/20 Regel nutzen 

Das Problem: 80% aller Anfragen, die Ihr Service Center erreichen, sind meistens die gleichen zehn Fragen: Passwort zurücksetzen, TWINT-Probleme, Kontodaten, Kartensperrung, IBAN nachschauen, Gebühren, etc. Diese Standardfragen belegen Mitarbeiter-Kapazität, obwohl Kunden diese Dinge gerne sofort selbst lösen würden. 

Die Lösung: Ein Chatbot auf Ihrer Website oder in der Mobile App. Dieser beantwortet die häufigsten Fragen sofort und kann sogar automatisierte Prozesse anstossen: Passwort zurücksetzen, Karte sperren, TWINT aktivieren – alles direkt im Chat. Und wenn es komplexer wird, leitet der Bot nahtlos zu einem Live-Berater weiter. 

Ein echtes Beispiel: Eine grosse Schweizer Retailbank hat das implementiert. Der Chatbot übernimmt einen signifikanten Teil der häufigsten Anfragen. Kunden sind zufriedener, weil sie sofort Hilfe bekommen – 24/7 (im Gegensatz zum Telefon). Und Ihr Service Center hat endlich Kapazität um sich um komplexere Kundenanliegen zu kümmern. 

Der Key Point: Das ist nicht „wir automatisieren alles weg“. Das ist „wir lösen die einfachen Dinge sofort, damit Ihre Mitarbeiter sich auf komplexere Fälle und höherwertige Kunden-Services konzentrieren können.“ 

Chatbot auf dem Smartphone beantwortet Anfragen zu IBAN, Passwort und Kartensperrung
E-Mails werden per AI-Technologie automatisch an Hypothekenteam, Kundenberatung oder Support weitergeleitet

Use Case 4: Voicebot – Call-Triage & Automatisierung

Das Problem: Der Voicebot ist das alte IVRS-System – „Drücken Sie 1…“ – und keiner mag es. Und bei Peak-Zeiten bricht es zusammen. Ausserdem: Viele Anrufer rufen an mit der Erwartungshaltung das jeweilige Problem direkt am Telefon lösen zu können 

Die Lösung: Ein moderner, AI-basierter Voicebot, der natürliche Sprache versteht. Der Anrufer sagt, was er braucht – und der Bot versteht das. Er routet intelligent weiter oder – und das ist der Game-Changer – er löst einfache Prozesse direkt im Anruf: Passwort zurücksetzen, Karte sperren, TWINT entsperren. Die gleichen Prozesse wie im Chatbot. Der Anrufer braucht gar nicht mehr zu warten. Die dafür nötigen Schnittstellen wurden schon für den Chatbot entwickelt und können wieder genutzt werden.  

Der Key Point: Der Voicebot ist Ihr Skalierungs-Turbo. 
Bei Peak-Zeiten (z.B. Systemstörungen oder zum Jahresabschluss) fängt der Bot die erste Welle an Standardanfragen komplett autonom ab. Doch auch für die komplexen Fälle, die er weiterleitet, ändert sich das Spiel massiv: Das Routing erfolgt nicht mehr starr („Drücken Sie die 1“), sondern dynamisch. Der Bot versteht das Anliegen inhaltlich, prüft in Echtzeit die Auslastung Ihrer Hotlines und leitet den Anrufer passgenau an jene Fachabteilung weiter, die gerade Kapazität hat. Kein Blindflug mehr in überfüllte Warteschleifen, sondern intelligentes Traffic-Management für Ihre Telefonie. 

Das Geheimnis: Eine Datenbasis für alle vier

Jetzt kommt der wichtige Part. Sie könnten diese vier Use Cases als separate Projekte angehen – Mail Triage Projekt, Text-Assistent Projekt, Chatbot Projekt, Voicebot Projekt. Das würde funktionieren, aber es würde sehr teuer und zeitaufwändig. 

Der intelligente Weg: Sie bauen eine zentrale Wissensdatenbank auf – die Struktur Ihrer FAQ, Ihrer Prozessdokumentation, Ihrer Best-Practice-Antworten. Diese Basis nutzen alle vier Use Cases. Sie müssen diese Arbeit nur einmal machen – und von der Weiterentwicklung profitieren alle vier. 

Das hat eine massive Folge: Konsistente Antworten über alle Touchpoints. Ein Kunde fragt im Chatbot etwas über Gebühren – bekommt die gleiche Antwort, wie wenn er anruft oder eine Mail schreibt. Das ist nicht nur effizienter, das ist auch besser für den Kunden. 

Und hier wird es richtig wirtschaftlich: Der erste Use Case (Mail Triage) kostet X. Der zweite Use Case (Text-Assistent) kostet weniger, weil die Basis existiert. Der dritte und vierte kosten noch weniger. Die ROI multipliziert sich. 

Visualisierung einer zentralen Wissensdatenbank, verbunden mit verschiedenen Kommunikationskanälen

4 Erfolgsfaktoren – damit es nicht schiefgeht

Aber: Es gibt ein paar Dinge, die Sie von Anfang an beachten müssen um eine erfolgreiche Umsetzung zu gewährleisten  

#1 – Strukturierte Daten:

Das A und O für eine performante KI ist eine gute Datenbasis. Falls Daten noch in Silos, nicht aufbereitet und ungenügend zur Verfügung stehen, ist das DER Punkt, an dem als erstes angesetzt werden muss. Nicht perfekt, aber gut aufbereitet. Die gute Nachricht: Im Service Bereich machen die häufigsten 100 Anfragen gut >80% des Anfragevolumens aus. Damit hat man schon eine sehr gute Basis!

#2 – Governance von Tag 1:

Das Service Center ist erst der Anfang. Daher sollte beim Einsatz von KI von Anfang an holistisch gedacht werden. Das beeinflusst Entscheidungen hinsichtlich der IT-Architektur und klare Verantwortlichkeiten, Monitoring-Strukturen, Dokumentation sind keine Blocker, sondern die Grundlage für stabilen Betrieb. Und es wird für Ihre gesamte KI-Architektur im Unternehmen ungeheuer wichtig. Der Mensch muss die Kontrolle behalten! 

#3 – Integration, nicht Isolation:

Der häufigste Fehler: Der Pilot läuft isoliert, skaliert dann nicht. Sie brauchen von Anfang an Anbindungen zu Ihren bestehenden Systemen – Telefonie, CRM, Core Banking. Der Omnichannel-Gedanke muss von Start dabei sein. 

#4 – Change Management:

Sie haben die beste KI der Welt – und Ihre Mitarbeiter nutzen sie nicht, weil sie Angst haben. Deshalb: Mitarbeiter früh einbinden, transparent kommunizieren („Das ist ein Assistent, nicht euer Replacement„), kontinuierliches Training. Das ist oft der unterschätzteste Erfolgsfaktor. 

Der nächste Schritt:

Die technische Frage stellt sich nicht mehr: „Kann man das machen?“
Ja, man kann. Die Frage ist: „Wie fangen wir an?“ 

Denn eines ist sicher: Wer jetzt mit aufspringt, gewinnt.
Wer wartet, verliert – nicht dramatisch, aber deutlich spürbar.
Und je länger Sie warten, desto grösser wird der Rückstand.

Die Zukunft des Banking Service Centers ist nicht mehr Zukunft.
Sie ist Gegenwart. 

Die Frage ist nur: Machen Sie mit? 

Wenn Sie neugierig sind, wo Ihr Service Center gerade steht und welche Quick Wins möglich sind – wir helfen gerne.

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Kontaktieren Sie uns für ein unverbindliches Use-Case-Sparring in den Bereichen: 

  • KI Use Case Workshop 
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Überzeugen Sie sich selbst und machen Sie mit uns den ersten Schritt in Richtung KI & LLM. 

Ihre Vorteile mit uns

  • Erfahrung in der Implementierung von KI-Projekten bei Bankkunden.

  • Fokus auf regulierte Branchen: Über 20 Jahre Projekterfahrung in Banken und Versicherungen – mit tiefem Verständnis für Systeme, Datenflüsse und Regulatorik.

  • Strukturierter Technologie- und Partnerprozess: Eigenentwickelte LLM-Vendoren-Map & RfP-Vorlagen zur fundierten Entscheidungsfindung.

  • Von Use Case bis Rollout: Wir übernehmen die End-to-End-Verantwortung oder ergänzen punktuell Ihre Teams – flexibel, pragmatisch, lösungsorientiert.

Mit über 20 Jahren Erfahrung im Projektmanagement begleiten wir Schweizer Finanzinstitute erfolgreich bei der Implementierung von LLM Use Cases – vom Design des Use Cases bis hin zur vollständigen Umsetzung.

Wir bieten umfassende Expertise in KI-Governance und KI-Risikomanagement und kennen die eingesetzten Systeme (z.B. Kernbanken, Telefonie) sowie deren Interaktionen.

Dank unserer eigenen LLM-Map mit einer Übersicht an Anbietern und Implementationspartnern erleichtern wir die Auswahl der richtigen Technologie und Partner. Durch die Zusammenarbeit mit führenden LLM-Experten sichern wir eine massgeschneiderte und reibungslose Umsetzung.

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]]> Brauche ich wirklich KI? https://www.pragmatica.ch/brauche-ich-wirklich-ki/ Sat, 22 Nov 2025 00:15:05 +0000 https://www.pragmatica.ch/?p=6616 Ein zeitgemässes Digitalisierungsprojekt heute ohne KI – ist das überhaupt noch denkbar oder vertretbar?

Die Antwort ist so ernüchternd wie befreiend: JA!

Viele aktuelle Problemstellungen lassen sich noch immer mit klassischer Prozessautomatisierung effektiv lösen. Während Unternehmen erhebliche Ressourcen in KI-Initiativen investieren, deren Return on Investment oft erst nach Jahren eintritt, können bewährte Automatisierungsansätze binnen Monaten messbare Resultate liefern.

Die zentrale Herausforderung liegt nicht in der Technologie selbst, sondern in der richtigen Zuordnung: Welcher Ansatz adressiert welche Problemstellung am wirksamsten? Dieser Artikel führt durch den strategischen Entscheidungsprozess und beleuchtet die Unterschiede zwischen klassischer Prozessautomatisierung, intelligenter Prozessautomatisierung (IPA) und autonomen KI-Agenten.

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Brauche ich wirklich KI?

  • FOKUSTHEMA

Ein zeitgemässes Digitalisierungsprojekt ohne KI – ist das heute überhaupt noch denkbar?

Die Antwort ist so ernüchternd wie befreiend: JA! 

Viele aktuelle Problemstellungen lassen sich noch immer mit klassischer Prozessautomatisierung effektiv lösen. Während Unternehmen erhebliche Ressourcen in KI-Initiativen investieren, deren Return on Investment oft erst nach Jahren eintritt, können bewährte Automatisierungsansätze binnen Monaten messbare Resultate liefern.

Die zentrale Herausforderung liegt nicht in der Technologie selbst, sondern in der richtigen Zuordnung: Welcher Ansatz adressiert welche Problemstellung am wirksamsten? Dieser Artikel führt durch den strategischen Entscheidungsprozess und beleuchtet die Unterschiede zwischen klassischer Prozessautomatisierung, intelligenter Prozessautomatisierung (IPA) und autonomen KI-Agenten.

KI oder klassische Prozessoptimierung – die fundamentalen Unterschiede

Die drei Automatisierungsansätze unterscheiden sich grundlegend in Funktionsweise, Einsatzbereich und Anforderungen:

Klassische Prozessautomatisierung

Klassische Prozessautomatisierung führt regelbasierte, vordefinierte Prozesse präzise und wiederholbar aus. Die Technologie eignet sich optimal für stabile, hochvolumige Abläufe mit geringer Variabilität – beispielsweise Rechnungsverarbeitung, Datenerfassung oder Reportgenerierung. Die Stärken liegen in vollständiger Nachvollziehbarkeit, Zuverlässigkeit und Skalierbarkeit. Der Wartungsaufwand bei komplexen Regelwerken und fehlende Anpassungsfähigkeit an unvorhergesehene Situationen markieren die Grenzen dieses Ansatzes.

Intelligente Prozessautomatisierung (IPA)

Intelligente Prozessautomatisierung (IPA)orchestriert verschiedene Prozesse unter Einbindung von KI-Komponenten. Systeme dieser Kategorie analysieren Kontext, treffen datenbasierte Entscheidungen und passen Prozessabläufe dynamisch an. Typische Anwendungen umfassen Dokumentenklassifizierung, intelligente Ticket-Verteilung oder intelligenter Kundenservice (Chatbot / Voicebot). IPA bietet nahtlose Systemintegration und antizipiert potenzielle Engpässe, setzt jedoch qualitativ hochwertige Daten und API-fähige Systeme voraus.

AI-Agenten

KI-Agententreffen autonome Entscheidungen, lernen kontinuierlich und verfolgen definierte Ziele eigenständig. Besonders effektiv zeigen sich Multi-Agent-Systeme bei komplexen, strategischen Prozessen mit zahlreichen Variablen und Abhängigkeiten – etwa in der autonomen Kundenberatung, dynamischen Preisoptimierung oder selbstlernenden Qualitätskontrolle. Die Herausforderungen liegen in intransparenten Entscheidungspfaden, unerwarteten Systemverhalten und erhöhtem Kontrollbedarf.

Die strategische Empfehlung

Klassische Automation als Fundament, selektiver IPA-Einsatz für Entscheidungsprozesse und KI-Agenten dort, wo Autonomie und kontinuierliches Lernen tatsächlichen Mehrwert generieren.

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Die entscheidenden Fragen für die richtige Lösung

Der Entscheidungsprozess lässt sich auf fünf zentrale Fragestellungen verdichten: 

Wie sieht der Prozess aus?

  • Stabile, regelbasierte Abläufe erfordern klassische Automation.
  • Prozesse mit Entscheidungspunkten und Kontextabhängigkeit profitieren von IPA.
  • Komplexe, variable Szenarien mit Lernbedarf rechtfertigen den Einsatz von KI-Agenten.

Welche Entscheidungen müssen getroffen werden?

  • Deterministische Entscheidungen eignen sich für regelbasierte Systeme.
  • Kontextuelle Bewertungen – etwa Dringlichkeitseinschätzung basierend auf Ton, Inhalt und Historie – benötigen intelligente Automatisierung.
  • Eigenständige Zielverfolgung mit adaptiven Strategien erfordert autonome Agenten.

Wie hoch darf der Autonomiegrad sein?

  • Klassische Automation bietet vollständige Kontrolle.
  • IPA ermöglicht überwachte Autonomie.
  • KI-Agenten agieren weitgehend selbstständig innerhalb definierter Rahmenbedingungen.

Die Governance-Anforderungen steigen mit zunehmendem Autonomiegrad erheblich.

Wie viel Zeit & Budget steht zur Verfügung?

  • Klassische Automation lässt sich vergleichsweise schnell umsetzen und liefert innerhalb weniger Wochen bis Monate erste messbare Resultate.
  • IPA-Projekte erfordern einen höheren initialen Aufwand für Datenintegration und KI-Training, wodurch sich die Implementierungsphase auf mehrere Monate erstreckt.
  • KI-Agenten stellen die komplexeste Kategorie dar – von der Konzeption über Training und Testing bis zum produktiven Einsatz vergehen typischerweise 12-18 Monate oder länger.

Sind die Grundlagen bereit?

Technische Infrastruktur, Datenqualität, verfügbare Expertise und Change-Readiness determinieren die Erfolgswahrscheinlichkeit massgeblich. Ohne diese Fundamente scheitern selbst technologisch ausgereifte Lösungen.

Eine kritische Selbstanalyse anhand dieser Dimensionen verhindert kostspielige Fehlinvestitionen und unrealistische Erwartungshaltungen.

Voraussetzungen für erfolgreiche KI-Implementierung

Erfolgreiche KI-Projekte basieren auf robusten Fundamenten, die weit über technologische Aspekte hinausgehen:

Datenqualität als kritischer Erfolgsfaktor 

KI-Systeme sind nur so gut wie die Daten, mit denen sie arbeiten. Inkonsistente, lückenhafte oder qualitativ minderwertige Daten führen zwangsläufig zu suboptimalen Ergebnissen. Eine systematische Datenbereinigung und -strukturierung ist unerlässlich.

Technische Infrastruktur 

API-fähige Systeme, saubere Schnittstellen und MLOps-Capabilities bilden die technische Basis. Ohne diese Infrastruktur bleibt selbst die ausgefeilteste KI-Lösung wirkungslos.

Organisatorische Kompetenz 

Ein grundlegendes Verständnis für KI/ML-Mechanismen im Team ist erforderlich. Nicht jedes Projekt benötigt spezialisierte Data Scientists, aber ein fundiertes Basiswissen ermöglicht realistische Einschätzungen und effektive Steuerung.

Governance und Compliance 

DSGVO-Konformität, Beachtung der KI-Verordnung und Klärung von Haftungsfragen sind nicht optional. Governance-Strukturen müssen von Beginn an etabliert werden, nicht nachträglich ergänzt.

Change Management 

Technologische Exzellenz garantiert keinen Erfolg, wenn die Organisation nicht mitgeht. Akzeptanz schaffen, Kompetenzen aufbauen und Widerstände konstruktiv adressieren entscheidet über nachhaltige Wirksamkeit.

Es ist ratsam, vor bedeutenden Investitionen in KI-Lösungen zunächst die organisatorischen Strukturen und technischen Voraussetzungen systematisch aufzubauen.

Fazit: Technologische Nüchternheit als Erfolgsfaktor

Die relevante Frage lautet nicht „Wie schnell lässt sich KI einführen?“, sondern „Welche Lösung adressiert die Problemstellung am wirksamsten?“

Kontaktieren Sie uns für ein Use-Case-Sparring

Gerne helfen wir Ihnen dabei, für Ihre Use Cases den richtigen Ansatz zu finden und unterstützen Sie dabei, eine KI-fähige Organisation mit aufzubauen. 

Ob klassische Automation, Intelligent Process Automation (IPA) oder autonome AI-Agenten: 

Die Kunst liegt darin, die richtige Technologie für die jeweilige Herausforderung und Reifegradzu wählen. Denn nicht alles, was technisch möglich ist, bringt auch echten Mehrwert.

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Unsere Entscheidungsmatrix hilft:

KI Entscheidungsmatrix
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Von der RPA-Einführung in der Kundenkommunikation bis zur intelligenten Portfolio-Optimierung, wir unterstützen Sie pragmatisch und wirksam.

Was wir mitbringen:

  • Prozessanalyse mit KI-Readiness Assessment– nicht jeder Prozess ist bereit für KI
  • Vendor-neutrale Beratung– die passendste Lösung für Ihre Ziele
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]]> Die Schweiz im Fadenkreuz ausländischer Nachrichtendienste https://www.pragmatica.ch/lagebericht-ndb-2025/ Tue, 21 Oct 2025 21:42:52 +0000 https://www.pragmatica.ch/?p=6406 Der Lagebericht 2025 des Nachrichtendienstes des Bundes (NDB) spricht eine deutliche Sprache: Die Bedrohungslage durch Spionageaktivitäten in der Schweiz hat ein neues Niveau erreicht. Die Schweiz bleibt seit Jahrzehnten ein attraktiver Operationsraum für fremde Nachrichtendienste. Doch laut aktuellem Bericht ist nicht nur das Ausmass dieser Aktivitäten weiterhin hoch – es nimmt signifikant zu. Der NDB bestätigt explizit, dass die Aktivitäten des verbotenen Nachrichtendienstes eine neue Qualität erreicht haben. Besonders betroffen sind Unternehmen mit hoher Innovationskraft, internationaler Vernetzung oder zentraler Bedeutung für kritische Infrastrukturen.

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Die Schweiz im Fadenkreuz ausländischer Nachrichtendienste

  • Information SECURITY

Unternehmen müssen jetzt handeln.

Der Lagebericht 2025 des Nachrichtendienstes des Bundes (NDB) spricht eine deutliche Sprache: Die Bedrohungslage durch Spionageaktivitäten in der Schweiz hat ein neues Niveau erreicht. Die Schweiz bleibt seit Jahrzehnten ein attraktiver Operationsraum für fremde Nachrichtendienste. Doch laut aktuellem Bericht ist nicht nur das Ausmass dieser Aktivitäten weiterhin hoch – es nimmt signifikant zu. Der NDB bestätigt explizit, dass die Aktivitäten des verbotenen Nachrichtendienstes eine neue Qualität erreicht haben. Besonders betroffen sind Unternehmen mit hoher Innovationskraft, internationaler Vernetzung oder zentraler Bedeutung für kritische Infrastrukturen. 

Der Lagebericht 2025 des Nachrichtendienstes des Bundes (NDB) spricht eine deutliche Sprache: Die Bedrohungslage durch Spionageaktivitäten in der Schweiz hat ein neues Niveau erreicht. Die Schweiz bleibt seit Jahrzehnten ein attraktiver Operationsraum für fremde Nachrichtendienste. Doch laut aktuellem Bericht ist nicht nur das Ausmass dieser Aktivitäten weiterhin hoch – es nimmt signifikant zu. Der NDB bestätigt explizit, dass die Aktivitäten des verbotenen Nachrichtendienstes eine neue Qualität erreicht haben. Besonders betroffen sind Unternehmen mit hoher Innovationskraft, internationaler Vernetzung oder zentraler Bedeutung für kritische Infrastrukturen.

Quelle: NDB, «Sicherheit Schweiz 2025»: Globale Konfrontation hat direkte Auswirkungen auf die Schweiz

Gleichzeitig warnt der NDB vor einer zunehmend hybriden Bedrohungslage, bei der staatlich gelenkte Akteure gezielt kritische Infrastrukturen ins Visier nehmen könnten. Zwar wurde in der Schweiz bislang keine direkte staatliche Cyber-Sabotage beobachtet, jedoch sind laut Bericht Machtkalküle und geopolitische Zielsetzungen klare Treiber für potenzielle Angriffe – auch auf die Schweiz. Dabei können sowohl Schweizer Interessen als auch jene unserer europäischen Nachbarn zum Ziel werden, wenn deren Infrastruktur hierzulande betrieben oder gehostet wird. 

Was heisst das für Schweizer Unternehmen konkret?

Unternehmen mit digitalen Geschäftsmodellen, internationalen Lieferketten oder einer Rolle als Cloud-Hub für Drittstaaten sind besonders exponiert. Die Herausforderungen rund um grenzüberschreitende Datenverarbeitung und Drittstaatenzugriffe sind dabei zentral. Welche Risiken konkret bestehen und wie sie adressiert werden können, erläutern wir im Detail im Beitrag „Third Country Intercept Risk in der Cloud“. Doch die Bedrohung betrifft nicht nur Technologie- oder Finanzunternehmen – sondern alle Organisationen, deren Informationen, Systeme oder Personen ein potenzielles Ziel darstellen. Die Verteidigung gegen Spionage beginnt nicht an der Landesgrenze, sondern beim eigenen physischen, logischen und personellen Sicherheitsdispositiv. 

Pragmatica unterstützt in drei kritischen Bereichen:

Insider Threat and Risk Management

Der neue Perimeter heisst "Access".

Risiken, die von Innentätern ausgehen, zählen zu den am meisten unterschätzten Gefahren. Wir helfen Ihnen dabei, strukturiert und risikoorientiert potenzielle Gefährdungen durch Mitarbeitende oder nahestehende Drittparteien, u.a. Dienstleister Outsourcing, zu erkennen und wirksam zu adressieren. Dazu zählen Massnahmen zur physischen und logischen Zugriffskontrolle, risikobasierte personelle Sicherheitsprozess, wie z.B. die Identifizierung von Funktionen mit erhöhter Integritätsanforderungen sowie präventive Awareness-Formate für alle relevanten Organisation, Prozesse und Massnahmen im Bereich der personellen Sicherheit. 

Third Party Security Risk Management​

Die Kette ist nur so stark wie ihr schwächstes Glied.

Liefernde, externe IT-Dienstleistende und strategische Partner können Einfallstore und Multiplikatoren für nachrichtendienstliche Aktivitäten im Zusammenhang mit der verbotenen Nachrichtenbeschaffung durch private, parastaatliche und staatliche Akteure sein.

Mit unserer Unterstützung bauen Sie eine strukturierte Third Party Risk Governance auf, führen Security Due Diligences durch und implementieren ineinandergreifende Kontrollmechanismen, die regulatorisch abgestützt und operationell wirksam sind.

Supply chain cyber attack illustration – security threats to critical infrastructure

Resilienz in der Supply Chain: Warum das Bedrohungsbild ein neues Sicherheitsdenken erfordert

29. September 2025

Cyberangriffe auf Lieferketten sind längst kein Einzelfall mehr. Was mit dem jüngsten Angriff auf die weitverbreitete Gepäckmanagement-Software Muse von Collins Aerospace begann – mit Auswirkungen auf Flughäfen in London, Berlin, Brüssel und Dublin – ist Teil einer bedrohlichen Entwicklung: Eine Serie von gezielten Angriffen auf kritische Infrastrukturen und Lieferketten in Europa.

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Use Case:
Third Country Intercept Risk in der Cloud

Daten reisen grenzenlos – Risiken auch.

Liefernde, externe IT-Dienstleistende und strategische Partner können Einfallstore und Multiplikatoren für nachrichtendienstliche Aktivitäten im Zusammenhang mit der verbotenen Nachrichtenbeschaffung durch private, parastaatliche und staatliche Akteure sein.

Mit unserer Unterstützung bauen Sie eine strukturierte Third Party Risk Governance auf, führen Security Due Diligences durch und implementieren ineinandergreifende Kontrollmechanismen, die regulatorisch abgestützt und operationell wirksam sind.

Executive Order 12333 – US Intelligence Community surveillance activities affecting cloud data security

Third Country Intercept: Wie sicher sind Ihre Daten in der Cloud?

29. Januar 2025

Für Unternehmen wird die Frage nach der Sicherheit und dem Datenschutz in der Cloud zunehmend komplexer. Ein entscheidender Aspekt, der oft unterschätzt wird, ist das Risiko des Datenabflusses durch Drittstaaten wie die USA – bedingt durch deren nationale Sicherheitsgesetze. Besonders betroffen sind Organisationen, die auf die Dienste grosser Cloud-Anbieter (Hyperscaler) angewiesen sind.

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Warum Pragmatica?

Wir kombinieren tiefgreifende Erfahrung in der Informations- und Cybersicherheit mit regulatorischem Know-how und methodischer Exzellenz. Unsere Beratung ist umsetzungsorientiert, zielgerichtet und abgestimmt auf Ihre organisatorischen Rahmenbedingungen. Dabei bringen wir unsere breite Erfahrung aus sicherheitsrelevanten Transformationsprojekten in der Finanzindustrie, im Gesundheitswesen und im öffentlichen Sektor ein.

Fazit: Die neue Bedrohungslage verlangt entschlossenes Handeln.

Wir helfen Ihnen, ein ganzheitliches und umfassendes Sicherheitsdispositiv (physisch, logisch und personell) modular auf Ihre Bedürfnisse ausgerichtet, proportional und zielführen den aktuellen Herausforderungen anzupassen.

Ob im Rahmen eines Assessments, einer strategischen Sicherheitsplanung oder durch operative Unterstützung bei konkreten Projekten – mit Pragmatica sind Sie auf der sicheren Seite.

Sie haben Fragen?

Gerne begleiten wir Sie und Ihr Unternehmen auf dem Weg zur Sicherheit!

Kontaktieren Sie uns für ein vertrauliches Erstgespräch und eine erste Einschätzung Ihrer Sicherheitslage.

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Quellenangabe

  • «Sicherheit Schweiz 2025»: Globale Konfrontation hat direkte Auswirkungen auf die Schweiz. (n.d.). https://www.vbs.admin.ch/de/ndb-sicherheit-schweiz-2025

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Resilienz in der Supply Chain: Warum das Bedrohungsbild ein neues Sicherheitsdenken erfordert

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UBS Datenleck via Chain IQ: Third Party Risk & Supply Chain Security Lessons

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Third Country Intercept: Wie sicher sind Ihre Daten in der Cloud?

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]]> Resilienz in der Supply Chain: Warum das Bedrohungsbild ein neues Sicherheitsdenken erfordert https://www.pragmatica.ch/resilience-in-the-supply-chain/ Mon, 29 Sep 2025 19:43:27 +0000 https://www.pragmatica.ch/?p=6383 Cyberangriffe auf Lieferketten sind längst kein Einzelfall mehr. Was mit dem jüngsten Angriff auf die weitverbreitete Gepäckmanagement-Software Muse von Collins Aerospace begann – mit Auswirkungen auf Flughäfen in London, Berlin, Brüssel und Dublin – ist Teil einer bedrohlichen Entwicklung: Eine Serie von gezielten Angriffen auf kritische Infrastrukturen und Lieferketten in Europa.

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Resilienz in der Supply Chain

  • Information SECURITY

Warum das Bedrohungsbild ein neues Sicherheitsdenken erfordert

Cyberangriffe auf Lieferketten sind längst kein Einzelfall mehr. Was mit dem jüngsten Angriff auf die weitverbreitete Gepäckmanagement-Software Muse von Collins Aerospace begann – mit Auswirkungen auf Flughäfen in London, Berlin, Brüssel und Dublin – ist Teil einer bedrohlichen Entwicklung: Eine Serie von gezielten Angriffen auf kritische Infrastrukturen und Lieferketten in Europa. 

Nur wenige weitere Beispiele aus den letzten Monaten:

  • Jaguar Land Rover musste kürzlich die Produktion stoppen – mit bis heute andauernden Auswirkungen. 
  • Ein sogenannter Prompt-Injection-Angriff („Echoleak“) auf Copilot, Teil des Microsoft-Ökosystems, konnte im letzten Moment gestoppt werden. 
  • Marks & Spencer verzeichnete einen Angriff auf die zeitkritische Lieferkette – mit einem erwarteten Verlust von rund einem Drittel des Jahresgewinns. 
  • Der Outsourcing-Dienstleister ChainIQ wurde kompromittiert – mit Folgeschäden für Unternehmen wie UBS, Pictet und Manor. 

Diese Vorfälle sind nur die Spitze des Eisbergs. 

Was alle diese Angriffe gemeinsam haben: Sie treffen Unternehmen über ihre Lieferketten. Diese sind heute oft hochgradig vernetzt, komplex und auf spezialisierte Drittparteien ausgelagert – genau das macht sie zur idealen Angriffsfläche.  

Die Risiken steigen insbesondere durch:

  • Konzentration von Services auf wenige Anbieter 
  • SaaS-, Cloud- und Procurement-Outsourcing ohne abgestimmte Sicherheitsarchitektur 
  • Zugriffsrechte von Drittparteien, die jene der eigenen Mitarbeitenden übersteigen 
  • Fehlende Kontrolle über neue Perimeter – digitale, physische und personelle Zugangskanäle 

Jede dieser Schwächen kann im Ernstfall zum Multiplikator für Angreifer werden – mit enormem Schaden. 

threatscape titelbild

Neue Realität: Bedrohungen sind hybrid

Lieferketten sind heute digital UND physisch exponiert – betroffen sind nicht nur Daten, sondern auch Logistiksysteme, Standorte und Personen. Cyberkriminelle, Wirtschaftsspionage, staatlich finanzierte Akteure – sie alle nutzen mehrdimensionale Angriffspfade. 

Besonders kritisch: Managed Services und Third Parties mit privilegiertem Systemzugriff. Wird ein solcher Dienstleister kompromittiert, kann dies einen Dominoeffekt mit massiven Folgeschäden auslösen – auch für Unternehmen mit hoher eigener Sicherheitsmaturität. 

Resilienz beginnt mit Risikobewusstsein

Bevor über Technologien, Automatisierung oder Tools gesprochen wird, braucht es ein strategisches Verständnis für das neue Bedrohungsbild. Entscheidend sind: 

  • Sicherheitsbewertungen der gesamten Lieferkette 
  • Koordiniertes Third-Party Risk Management 
  • Abgestimmte Sicherheitsarchitekturen für digitale, physische und personelle Risiken 
  • Kulturelle Resilienz durch Awareness, Leadership und Governance 

Eine punktuelle IT-Security reicht nicht. Resilienz entsteht durch integriertes, pragmatisches Sicherheits-Risikomanagement – strategisch, operativ und kulturell. 

Pragmatica unterstützt Sie mit einem bewährten Ansatz! 

Mit unserer Erfahrung aus über 500 Projekten bieten wir einen praxisorientierten Ansatz für umfassendes Sicherheits-Risikomanagement – mit Fokus auf Lieferketten, Outsourcing und Drittparteienmanagement.

Unsere Leistungen

Enterprise Security Risk Management 

Ganzheitlicher Ordnungsrahmen nach Best Practice zur Steuerung aller Sicherheitsdisziplinen.

Third Party Security Risk Management

Bewertung, Klassifikation und Monitoring externer Partner im Kontext von Governance, Verträgen und Audits.

Insider Threat & Risk Management

DLP-Einführung, Awareness und Benchmarks auf Basis von Counter-Intelligence-Know-how.

Data Transfer Impact Analysis (DTIA)

Bewertung von Auslagerungsrisiken bei Datenübertragungen ins Ausland – mit Fokus auf staatliche Zugriffsmöglichkeiten.

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]]> UBS Datenleck via Chain IQ: Third Party Risk & Supply Chain Security Lessons https://www.pragmatica.ch/cyberangriff-auf-chain-iq/ Mon, 30 Jun 2025 17:49:45 +0000 https://www.pragmatica.ch/?p=6272 Erfahren Sie, was der Cyberangriff auf UBS und Chain IQ über Risiken in der Lieferkette, Sicherheitslücken bei Drittparteien und Compliance im Finanz-Outsourcing offenbart. Stärken Sie jetzt Ihre TPSRM-Strategie.

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UBS Datenleck via Chain IQ: Third Party Risk & Supply Chain Security Lessons

  • Information SECURITY

Datenleck bei UBS-Dienstleister Chain IQ zeigt gravierende Schwachstellen in der Supply Chain Security

Vergangene Woche wurde bekannt, dass die Schweizer Grossbank UBS indirekt Opfer eines Cyberangriffs wurde – betroffen war der strategische Dienstleister Chain IQ, ein international tätiger Anbieter für Beschaffungsmanagement. Bei diesem Angriff wurden laut Medienberichten persönliche Daten von über 130’000 UBS-Mitarbeitenden sowie vertrauliche Abrechnungsdaten der Pictet Bank kompromittiert (Le Temps,SRF, Handelszeitung).

Dass ein auf Outsourcing spezialisiertes Unternehmen selbst zum Ziel wird, unterstreicht eine unangenehme Wahrheit: Lieferketten sind längst zur systemrelevanten Angriffsfläche geworden – besonders in stark regulierten Sektoren wie dem Finanzdienstleistungswesen.

Supply Chain Attacks: Von SolarWinds zu Chain IQ

Solche Vorfälle erinnern an den berüchtigten SolarWinds-Angriff, bei dem über eine infizierte Software-Komponente Zugang zu zehntausenden Organisationen weltweit geschaffen wurde, darunter auch US-Behörden und Technologieunternehmen wie Microsoft und Cisco (NPR, NCSC UK, PSU Library). Das Muster ist klar: Cyberkriminelle nutzen systemisch relevante Dienstleister, um durch sie Zugriff auf ein weitaus grösseres Ökosystem zu erlangen.

Chain IQ fungiert als solcher Knotenpunkt. Dass Hacker gezielt solche Dienstleister anvisieren, ist strategisch motiviert: Die Multiplikatorwirkung bei einem erfolgreichen Angriff ist beträchtlich.

Verbundene Risiken: Internationale Datenflüsse und Drittstaatenzugriffe

Bereits in unserem letzten Beitrag haben wir auf kritische Risiken im Kontext Third Country Intercept hingewiesen: Auch rechtlich zulässige Datenflüsse können in Kombination mit schwachen Schutzmassnahmen zu massiven Sicherheitsvorfällen führen.

Die aktuellen Ereignisse zeigen deutlich: Technische und vertragliche Schutzmassnahmen alleine genügen nicht. Es braucht eine ganzheitliche Sicherheitsstrategie über alle Drittbeziehungen hinweg.

Supply Chain Security

Pragmatica TPSRM: Schutz, der über Unternehmensgrenzen hinausgeht

Die Pragmatica AG begleitet seit über 25 Jahren Organisationen beim Schutz ihrer Informationswerte – intern wie extern. Mit unserem Third Party Security Risk Management (TPSRM) Service adressieren wir gezielt die Herausforderungen wachsender Abhängigkeiten im Rahmen von Outsourcing-, Cloud- und Partnerökosystemen.

Unser Serviceangebot im Bereich Informationssicherheit und Cyber Security adressiert gezielt die Herausforderungen bei Sourcing, Partnerschaften und ausgelagerten Services. Gemeinsam mit unseren Kundinnen und Kunden entwickeln wir Sicherheitsstrategien, die über das eigene Unternehmen hinaus wirken – regulatorisch fundiert, technisch abgestimmt und operativ machbar.

In Verbindung mit unserem Risk, Compliance & Privacy Service schaffen wir integrierte Lösungen, die technologische, rechtliche und organisatorische Aspekte ganzheitlich abdecken.

Unser Service umfasst:

    • Systematische Discovery- und GAP-Analysen
    • Vergleich mit Referenzmodellen (z. B. ISO/IEC 27036, NIST)
    • Priorisierte Roadmap mit konkreten Massnahmen
    • Implementierungsbegleitung und Stakeholder-Management
    • Verzahnung mit Cloud Security, Data Governance, BCM & Incident Response

 

Unser Ansatz ist modular, praxisbewährt und branchenübergreifend skalierbar – wir verbinden technische Exzellenz mit regulatorischem Verständnis und klarer Umsetzungsorientierung.

Fazit: Die Sicherheitsstrategie endet nicht an der Unternehmensgrenze

Chain IQ ist ein prominentes Beispiel – aber längst kein Einzelfall. Die Supply Chain ist eine der gefährlichsten Angriffsflächen der Gegenwart. Unternehmen müssen Third Party Risks als integralen Bestandteil ihrer Sicherheitsarchitektur begreifen, und aktiv steuern.

Lassen Sie uns gemeinsam Ihre Resilienz stärken, mit einem TPSRM-Ansatz, der wirkt.

 

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Quellenangaben und weiterführende Informationen

Zum Cyberangriff auf Chain IQ / UBS:

Zum SolarWinds-Hack:

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]]> Third Country Intercept: Wie sicher sind Ihre Daten in der Cloud? https://www.pragmatica.ch/third-country-intercept/ Wed, 29 Jan 2025 19:22:39 +0000 https://www.pragmatica.ch/?p=6053 Für Unternehmen wird die Frage nach der Sicherheit und dem Datenschutz in der Cloud zunehmend komplexer. Ein entscheidender Aspekt, der oft unterschätzt wird, ist das Risiko des Datenabflusses durch Drittstaaten wie die USA – bedingt durch deren nationale Sicherheitsgesetze. Besonders betroffen sind Organisationen, die auf die Dienste grosser Cloud-Anbieter (Hyperscaler) angewiesen sind.

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Third Country Intercept Risk in the Cloud

  • Information SECURITY

Sicherheit versus Datenabflussrisiko.
Wie sicher sind Ihre Daten in der Cloud?

Executive Order 12333 – US Intelligence Community surveillance activities affecting cloud data security

Für Unternehmen wird die Frage nach der Sicherheit und dem Datenschutz in der Cloud zunehmend komplexer. Ein entscheidender Aspekt, der oft unterschätzt wird, ist das Risiko des Datenabflusses durch Drittstaaten wie die USA – bedingt durch deren nationale Sicherheitsgesetze. Besonders betroffen sind Organisationen, die auf die Dienste grosser Cloud-Anbieter (Hyperscaler) angewiesen sind.

Rechtsgrundlagen, die Sie kennen sollten:

  • Executive Order 12333 (EO 12333): Mandat für US-Behörden wie NSA und CIA zur Auslandnachrichtengewinnung. Entscheidungen erfolgen ohne gerichtliche Überprüfung.
  • FISA Sec. 702: Erlaubt gezielte Überwachung „non-US-persons“ und bindet Cloud-Anbieter per „compelled assistance“ zur Mitwirkung – oft geheim und ohne Benachrichtigung der Kunden.

Disclaimer: Die genannten Rechtsgrundlagen (EO 12333 & FISA Sec. 702) sind im Verwaltungs- bzw. nationalen Sicherheitsrecht verankert und stehen somit über dem Zivilrecht, auf dessen Basis die meisten Outsourcing-Verträge mit Hyperscalern von Schweizer Unternehmen geschlossen werden.
Wir bieten keine juristische Beratung, sondern Sicherheitsberatung.

Was bedeutet das für Ihr Unternehmen?

  • Schrems II und die Realität der Datenschutzanforderungen: Trotz Standardvertragsklauseln (SCCs) und zusätzlicher Sicherheitsmassnahmen bleiben Lücken in der Datenkontrolle bestehen.
  • Transparenzdefizite und geopolitische Risiken: Die Intransparenz bei Überwachungsanfragen und mögliche Sanktionen könnten unerwartete Auswirkungen auf die Datenverfügbarkeit haben.

Die Meinung des European Data Protection Board (EDPB) ist, dass es derzeit keine rechtlichen, organisatorischen oder technischen Massnahmen gibt, die das Risiko der Auslandnachrichtenbeschaffung durch Drittstaaten in der Cloud vollständig eliminieren können.

 

Fazit: Sicherheitspositionierung ist entscheidend

Unternehmen in der Schweiz und Europa müssen eine umfassende Sicherheitsstrategie entwickeln, um Risiken durch Drittstaateneinwirkungen zu minimieren. Dazu gehören:

  1. Auswahl von Cloud-Anbietern, die höchste Verschlüsselungsstandards bieten und idealerweise nicht der „compelled assistance“ (erzwungene Hilfeleistung) im Rahmen der EO 12333, FISA-Pflichten oder ähnlichen verwaltungsrechtlichen Verpflichtungen unterliegen.
  2. Einsatz von Technologien wie Client-Side Agents (CSA) und Highly Secure Models (HSM), um das Risiko zu mitigieren.
  3. Stärkung des internen Sicherheitsdispositivs auf logischer, technischer, physischer und personeller Ebene, um auf mögliche Vorfälle vorbereitet zu sein.

Die Gefahr von Datenabflüssen in der Cloud ist nicht nur ein Datenschutzproblem – es ist ein Sicherheitsrisiko mit globalen Auswirkungen.

Sind Ihre Cloud-Daten wirklich sicher?

Mit unserer langjährigen Expertise im Prozessdesign entwickeln wir massgeschneiderte Lösungen, die statutarische und regulatorische Vorgaben mit den gängigen Security Best Practices harmonisieren. Dabei identifizieren wir schnell die für Ihr Unternehmen relevanten Anforderungen und integrieren diese nahtlos in bestehende Vertrags- und Risikomanagementprozesse. Unser Fokus liegt auf der Einbindung aller relevanten Stakeholder und der Optimierung kritischer Schnittstellen, um eine effiziente und sichere Zusammenarbeit mit Drittparteien zu gewährleisten.

Wir unterstützen Sie gerne mit folgenden Leistungen:

  • Durchführung einer umfassenden Risikoanalyse der Outsourcing-Verträge aus der Perspektive des Third-Party Security Risk Management
  • Sicherheitsbasierte Data Transfer Impact Analysis (DTIA) zur Bewertung von Datenübertragungsrisiken
  • Überprüfung zusätzlicher organisatorischer und technischer Sicherheitsmassnahmen
  • Identifikation und Ausweisung von Sicherheitsrisiken bei Outsourcing an Cloud-Provider in Drittstaaten
  • Erstellung eines priorisierten Plans zur Risikominderung (Risk Treatment Plan)
  • Auswahl von Cloud-Anbietern, die höchste Verschlüsselungsstandards bieten und idealerweise nicht der „compelled assistance“ (erzwungene Hilfeleistung) im Rahmen der EO 12333, FISA-Pflichten oder ähnlichen verwaltungsrechtlichen Verpflichtungen unterliegen.

     

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