KI in Banken: Wie prägen neue Wettbewerber und innovative Dienstleistungen das Bankgeschäft der Zukunft?

Künstliche Intelligenz (KI) revolutioniert unsere Welt. Sie hat sich bereits in zahlreichen Branchen als kaum mehr verzichtbares Werkzeug etabliert. Zwar befinden wir uns mit Blick auf den Reifegrad der Technologie sicher erst in einem frühen Stadium der Entwicklung. Doch schon der gewaltige Boom, den ChatGPT zuletzt ausgelöst hat, macht deutlich welche Dynamik und welches Potenzial KI als neuer Megatrend künftig noch entfalten kann. 

Aufzeichnung unserer Veranstaltung Einsatz von KI in Banken

Auch in Deutschland hat die KI-Anwendung und -Forschung in den letzten Jahren erheblich zugenommen. Vorreiter war und ist der Automobilsektor. Eine Schlüsselbeobachtung ist, dass KI dort in allen Bereichen der Wertschöpfungskette Anwendung findet, von der Forschung und Entwicklung über die Produktion bis hin zum Service. Auch im Finanzsektor wird die Bedeutung von KI immer deutlicher und bringt große Veränderungspotenziale mit sich. 

Welche strukturellen Auswirkungen hat KI auf die Finanzbranche?

Die Bankenlandschaft erlebt aktuell große Veränderungen. Der anhaltende Kostendruck erfordert eine stärkere Automatisierung und Optimierung der internen und kundenbezogenen Geschäftsprozesse. Dies verstärkt wiederum den Trend zu Auslagerungen, beispielsweise durch Nutzung von Cloud-basierten KI-Services. Zu den strukturellen Veränderungen, gehört auch, dass damit Risiken vermehrt auf Technologiedienstleister übertragen werden, die allenfalls unmittelbar der Finanzaufsicht unterliegen. Gleichzeitig besteht die Herausforderung, KI mit gesellschaftlichen Vorstellungen von Fairness, Transparenz und ethischem Verhalten in Einklang zu bringen sowie künftige Entwicklungen zu antizipieren, damit negativen Auswirkungen auch auf die Finanzstabilität frühzeitig entgegnet werden kann. Die Auseinandersetzung mit KI im Finanzsektor erfordert neben der technologischen und regulatorischen Seite daher auch eine starke Foresight-Komponente, um gerade die mittel- und langfristigen Veränderungen rechtzeitig zu erkennen.

Banken und Finanzdienstleister befinden sich aktuell in einer Erkundungsphase, in der sie ausloten, in welchen Nischen sie KI erfolgreich einsetzen können und wollen. Solange diese Phase anhält – Experten gehen hier von den nächsten 6 bis 18 Monaten aus –, dürften größere strukturelle Veränderungen im Bankenmarkt noch unwahrscheinlich sein. Mittelfristig können sich dann jedoch auch sprunghafte Verschiebungen dadurch ergeben, dass größere Wettbewerbsvorteile über den Einsatz von KI erzielt werden. Welche Marktsegmente davon als erstes profitieren können, etwa das B2B- oder B2C-Segment, lässt sich aktuell noch nicht voraussagen. Wer in diesen Wettlauf vorne sein will, muss auch über geeignete Kooperationen mit großen Technologieanbietern oder lokalen Start-ups nachdenken. Denn die Umsetzung von KI-Projekten ist oft nur interdisziplinär möglich und erfordert vielfältige Kompetenzen, über die Banken in aller Regel nicht allein verfügen. Allerdings werfen strategische Partnerschaften dieser Art immer auch die Frage auf, inwieweit damit die eigene Unabhängigkeit, gegebenenfalls auch vorteilhafte Alleinstellungsmerkmale verloren gehen oder Neueinsteiger zu künftigen Wettbewerbern werden können. Solche Weichenstellungen müssen demnach auch mit Blick auf die eigene langfristige Wettbewerbsfähigkeit sorgfältig abgewogen werden.  

Welche Rolle können neue Wettbewerber durch KI einnehmen?

Klar ist, dass sich die Wettbewerbslandschaft in nahezu allen Bereichen der Wirtschaft durch datengetriebene Entwicklungen wie KI und Data Analytics maßgeblich verändern wird. Der sinnvolle Einsatz der Innovationen, bspw. durch die Integration in die laufenden Geschäftsprozesse, entscheidet über die künftige Wettbewerbsfähigkeit. Dies gilt in besonderem Maße auch für Banken; denn das Bankgeschäft ist im Kern ein Datengeschäft.

Bei der Überlegung, wie Banken ihre technologische Führerschaft in wichtigen Kernbereichen erhalten bzw. wiedererlangen können, könnte die gemeinsame Entwicklung branchenspezifischer Foundation-Models, also auf gezieltem Fachwissen trainierte Grundlagenmodelle, wie das in anderen Industrien zu beobachten ist, ein vielversprechender Ansatz sein. Hiermit ließen sich leistungsfähigere KI-Systeme entwickeln, die finanzsektorspezifische Prozesse, Sprache und Regulatorik besser unterstützen.

Potenziell versetzt KI auch Nicht-Banken in die Lage, in vielen Bereichen – beispielsweise im Rahmen der Absatzfinanzierung in der Industrie – Kundenbedürfnisse ebenso gut zu befriedigen, wie das Banken heute können. Die Banken müssen sich daher stärker auf neue Wettbewerber, zumindest aber auf eine Veränderung der Wertschöpfung einstellen. 

Zu „neuen“ Wettbewerbern in diesem Bereich können auch die großen globalen Technologieunternehmen zählen. Dass diese derzeit verstärkt in Deutschland investieren, ist zwar grundsätzlich positiv für den Standort und fördert den Strukturwandel. Offen bleibt jedoch die Frage, ob eine faktische Abhängigkeit von nicht-europäischen Tech-Playern politisch, wirtschaftlich und gesellschaftlich tatsächlich vertretbar ist, oder nicht grundsätzlich verringert werden müsste. In diesem Kontext kommt dem Ziel, die europäische Souveränität auch und gerade für den Fall geopolitischer Verwerfungen zu bewahren, große Bedeutung zu. Festzuhalten bleibt hier, dass es Deutschland bisher leider nicht gelungen ist, mit den fortschreitenden Entwicklungen in den USA oder China mitzuhalten. Deutschland bleibt zwar führend in der KI-Forschung, aber das allein wird sicher nicht reichen, um im globalen Wettbewerb zu bestehen. 

Wie verändern sich die Anforderungen der Kunden und die Leistungen durch den Einsatz von KI?

Kunden suchen in der Regel nicht explizit nach KI-Lösungen, sondern nach besseren und effizienteren Produkten und Dienstleistungen. Bei Privatkunden können das beispielsweise KI-unterstützte Chatbots oder mobile Apps sein. Daneben steht die Personalisierung von Produkten – solange Datensicherheit gewährleistet ist – für Verbraucher im Vordergrund. Kunden legen Wert auf eine gezielte Nutzung ihrer Daten zur Verbesserung von Dienstleistungen, wobei Qualität und Sicherheit der Services prinzipiell wichtiger sind als die Verwendung von KI.

Bei Firmenkunden besteht dagegen Interesse in Kontext des Internet-of-Things (IoT), etwa dem Einsatz von KI bei der Analyse von ESG-Daten für die Nachhaltigkeitsbewertung und -berichterstattung oder bei integrierten Finanzdienstleistungen z.B. über die individuelle Optimierung von Finanzprodukten anhand von Echtzeit-Daten – Stichwort: „embedded finance“. Ein weiterer Kundenbedarf bei KI-basierten Anwendungen ist das Risikomanagement, insbesondere für „Early Warnings“ zu bestehenden Kunden- oder Lieferantenverbindungen. Dabei interessieren Unternehmen häufig dieselben Fragen wie Banken: Erstens, wie können sie KI-Technologien in ihren Wertgenerierungsprozess integrieren, um ihre Produktivität und Effizienz zu steigern? Zweitens, wie können sie nachhaltige Technologieentwicklungen integrieren, um sicherzustellen, dass sie kontinuierlich innovativ bleiben und sich an ständig ändernde Marktbedingungen anpassen können? Drittens, wie können sie Unterstützung bei der Implementierung von KI-Technologien in ihre bestehenden Prozesse erhalten?

Mit Blick auf das Leistungsspektrum und den Kundennutzen hat KI weitaus größeres Potenzial, als nur die nächste smarte Kundenapplikation zu ermöglichen. Über eine echte Individualisierung von Finanzdienstleistungen können innovative Kundenmehrwerte generiert und neue Nutzererfahrungen kreiert werden. Nicht zuletzt erschafft KI eine ganz neue Dimension von Mensch-Maschine-Interaktion, die etwa über KI-generierte Bilder, Videos und die Ansprache menschlicher Sinne Finanzdienstleistungen ganz anders erlebbar machen und damit mehr Begeisterung beim Kunden erzeugen kann.

Fazit

Es ist davon auszugehen, dass die Integration von KI im Bankensektor in den kommenden Jahren einen exponentiellen Anstieg erleben wird. Dies bedeutet mehr Skalierung und damit zunehmende Effizienzgewinne, aber auch die Herausforderung, die technologischen Chancen in eigene Alleinstellungsmerkmale zu übersetzen. Damit wird KI die Wettbewerbslandschaft deutlich verändern, und zwar zwischen Banken, aber auch zwischen Banken und Nicht-Banken. Gleichzeitig wird der Wettbewerb durch die rechtlichen Rahmenbedingungen und das Kundenvertrauen in neue Anbieter bzw. Angebote beeinflusst werden. Schlussendlich werden die Kunden mit Blick auf Mehrwert und Preis von Produkten und Dienstleistungen durch ihre Präferenzen entscheiden, welche Anbieter ihre Bedürfnisse optimal bedienen.