Generative KI: Vom Hype zur Realität – das sind die nächsten Schritte

Generative künstliche Intelligenz wird nicht nur interne Prozesse vereinfachen, sondern vor allem zu mehr Innovation und personalisierten Kundenangeboten bei Banken beitragen. Erfahren Sie, wie Sie Gen AI zur Grundlage Ihres Wachstums machen.

Beginnen wir mit einem Paradox: Banken haben zwar das größte Potenzial für die Nutzung generativer künstlicher Intelligenz (Gen AI) aber auf dem Weg dorthin liegen sie im Vergleich zu anderen Branchen mit am weitesten zurück.  

Eine Untersuchung von Accenture unterstreicht das: Knapp die Hälfte (54 Prozent) aller heutigen Aufgaben und Prozesse bei Banken können automatisiert werden – und weitere 12 Prozent durch KI und andere Technologien zu mindestens ergänzt. Trotzdem stehen viele Banken beim Einsatz von generativer KI noch am Anfang. 

Dabei ist es nicht so, dass Banken der neuen Technologie nicht offen gegenüberstünden. Ganz im Gegenteil: Fast alle Institute haben bereits erste Projekte gestartet. Sie tun dies aber meist nur punktuell und noch ohne eine dedizierte KI-Strategie, die sich an der Geschäftsstrategie orientiert. In unserer Analyse fielen drei Viertel aller Banken in diese Kategorie. 

Kurz gesagt: Die meisten Institute investieren derzeit in einzelne Piloten. Nur wenige Banken haben eine zusammenhängende Vision, die auch die Skalierung und das kommerzielle Potenzial von Gen AI-Anwendungen im Blick hat.

Wie Gen AI zu mehr Wachstum führt

Nach dem anfänglichen Hype rund um den Start von ChatGPT vor anderthalb Jahren gilt es nun, die nächsten Schritte zu wagen. Dafür braucht es klare Antworten auf Fragen wie „Welche meiner Pilotprojekte soll ich skalieren – und wie mache ich das richtig?“ oder „Wie kann ich mit Gen AI mehr tun als nur Prozesse im Backoffice effizienter zu gestalten?“. 

Diese fünf Schritte sollten Sie dabei unbedingt im Blick behalten:  

Schritt 1: Die Gen AI-Strategie 

Viele Banken haben keinen klaren Plan oder gar eine langfristige Vision, wie Gen AI und Künstliche Intelligenz im allgemeinen ihr Geschäft unterstützen sollen. Dabei ist die Antwort ganz einfach: Ihre Wachstumsstrategie ist ihre KI-Strategie. Überlegen Sie, wie die Technologie Ihnen helfen kann, neue Geschäftsmodelle aufzubauen und alte zu verbessern. 

Denken Sie bei Gen AI nicht zuerst über Kosteneinsparungen nach, sondern wie neues Wachstum durch bessere, personalisierte Angebote für Ihre Kunden entsteht. Legen Sie in Ihrer Strategie auch fest, wie und nach welchen Prinzipien Sie Anwendungen skalieren. 

Schritt 2: Organisatorische Voraussetzungen 

Steht die Strategie, geht es an die Umsetzung. Oftmals ist jedoch nicht geklärt, wer dafür eigentlich verantwortlich ist. Die IT-Abteilung? Die Geschäftsbereiche? Der Vorstand? 

Wir empfehlen: Bauen Sie ein eigenes Center of Excellence (CoE) für generative KI in Ihrem Unternehmen auf. Hier kommen Vertreter aus den Geschäftsbereichen, dem Risikomanagement und Technologieexperten zusammen. Sie helfen, Use Cases auf ihr kommerzielles Potenzial zu prüfen und die jeweils besten auszuwählen. 

Mit seiner Erfahrung hilft das CoE den Geschäftsbereichen anschließend, neue Gen AI-Anwendungen schnell umzusetzen und zu skalieren. Es legt zudem die technologischen Standards für den Einsatz von Gen AI innerhalb einer Bank fest. Dabei hat es auch die regulatorischen Rahmenbedingungen im Blick. 

Schritt 3: Der digitale Kern als Grundlage

Ein Grund, warum viele Banken bei generativer KI noch am Anfang stehen, ist, dass sie für diese Technologie keine klare Datenstrategie formuliert haben. Fragmentierte IT-Systeme und nicht ausreichend definierte Regeln zur Nutzung von Daten sind weitere Hindernisse. Hinzu kommt: Wenn Datenbanken nicht miteinander vernetzt sind, ist der Aufbau neuer Angebote oder die Personalisierung schwierig. 

Ein weiterer Bereich, der beim Einsatz von Gen AI definiert werden muss, ist, wie die Cloud zu Innovation beiträgt. Dabei geht es vor allem um native Dienste der Cloud-Anbieter. Sie ermöglichen den Zugriff auf die stets neuesten technologischen Fortschritte im Bereich der KI. Investieren Sie deshalb in den digitalen Kern Ihrer Bank – also eine IT-Architektur, die Cloud, Daten und Künstliche Intelligenz miteinander verbindet.  

Schritt 4: Lernangebote für Mitarbeitende 

Wenn ein Großteil der Aufgaben in Banken automatisiert oder augmentiert wird, bedeutet das für die Mitarbeitenden viel Veränderung. Sie müssen nicht nur lernen, Gen AI in ihrem Arbeitsalltag zu ihrem Nutzen einzusetzen. In vielen Rollen wird sich auch der Fokus verschieben hin zu mehr Beratung und Kundenkontakt. Workflows und Aufgaben verändern sich – und das betrifft fast alle Abteilungen vom Kreditmanagement bis zum Vertrieb.  

Dafür braucht es die richtigen Lern- und Ausbildungsangebote. Beziehen Sie die Mitarbeitenden direkt ein, wenn es darum geht, neue Lösungen auf der Grundlage von Gen AI zu schaffen: Welche Ideen haben sie, wo sehen sie Potenzial? 

Schritt 5: Vertrauen in Gen AI 

Gerade für Banken,  in denen die Verarbeitung persönlicher Informationen von Kunden der Normalfall ist, ist es wichtig, Vertrauen in die generative KI zu schaffen. Dafür braucht es vor allem Transparenz: Wie kommt die KI zu Entscheidungen? Welche Daten wurden dafür genutzt? Wie sorgt die Bank dafür, dass das Modell keinen Bias hat?  

Banken sind hier auf Grund der hohen Anforderungen durch Regulierer beim Risikomanagement bereits sehr gut aufgestellt. Nun gilt es, dieses starke Fundament zu nutzen, um auch mögliche Risiken im Zuge des Einsatzes von generativer KI zu minimieren und dem EU AI Act Rechnung zu tragen. 

Eine strategische Investition in die Zukunft

Das Potenzial für den Einsatz von Gen AI bei Banken ist groß: Mehr Differenzierung am Markt durch personalisierte Angebote, mehr Effizienz und Geschwindigkeit durch die KI-gestützte Automatisierung arbeitsintensiver Prozesse, mehr Fokus der Mitarbeitenden auf individuelle Kundenberatung.

Die meisten Banken haben die ersten Schritte gemacht, doch nun gilt es, die besten Gen AI-Anwendungen erfolgreich zu skalieren. Und auch dann ist die Arbeit noch lange nicht vorbei, denn die Modelle müssen ständig überprüft und weiter verbessert werden. 

Die große Herausforderung dabei ist es, dass Banken die „alte Welt“ weiterbetreiben müssen, während sie die „neue“ bauen. Nur wer mit klarer Vision strategische Investitionen in die Zukunft eingeht, dabei sein Kerngeschäft aber nicht aus dem Blick verliert, wird am Ende erfolgreicher sein.

Erfahren Sie mehr in der Accenture-Studie „The Age of AI: Banking’s New Reality“.