Transformation des Bankwesens durch KI: Eine strategische Notwendigkeit (Research Report)

Die deutsche und globale Bankenbranche befindet sich an einem kritischen Punkt bei der Einführung von Technologien für Künstliche Intelligenz (KI) und Maschinelles Lernen (ML). Auch wenn erste Banken KI bereits zur Optimierung von Kundenservice, Risikomanagement oder Betrugsprävention nutzen, haben die meisten Institute nach einer aktuellen Studie von AWS und Qorus* vom März 2024 das Potenzial dieser Technologien bislang nur ansatzweise ausgeschöpft. Die Studie umfasst eine globale Befragung von über 100 Führungskräften aus dem Bankensektor sowie vertiefende Interviews. Die Ergebnisse zeigen, dass der Einsatz von KI Banken sowohl bedeutende Chancen bietet als auch vor große Herausforderungen stellt. 

Die Verbreitung von generativer KI

Die nächste große Entwicklungsstufe von KI wird die generative KI sein, die riesige Mengen an unstrukturierten Daten durch große Sprachmodelle nutzt. Über drei Viertel der befragten Manager glauben, dass die generative KI das Bankwesen in den kommenden Jahren grundlegend umgestalten wird, indem sie u.a. die Produktivität steigert, tiefergehende Kundeneinsichten liefert und hyperpersonalisierte Erlebnisse ermöglicht. Pionierbanken im Finanzsektor zeigen bereits das große Potenzial von KI auf: Beispielsweise integriert die AXA Digital Commercial Platform (DCP) aktuell Branchendaten, Geschäfts- und Umweltdaten mit Geodatenanalyse und generativer KI. Damit unterstützt sie Kunden dabei, ihre Vermögenswerte zu überwachen und komplexe, vernetzte Risiken zu managen. Letztere umfassen Lieferkettenunterbrechungen, Naturkatastrophen und Cyberbedrohungen. Die Banco de Bogotá verkürzte die Onboarding-Zeiten ihrer Kunden um 90 Prozent. Dies gelang durch den Einsatz von KI zur automatischen Bearbeitung von Dokumenten. Die NatWest wiederum nutzt KI-generierte, personalisierte Nachrichten an ihre Kunden, darunter Angaben zu Geldautomatenstandorten. Damit sparte die Bank binnen sechs Monaten über eine halbe Million Euro an vermeidbaren Geldautomaten-Gebühren.

Überbrückung der Akzeptanzlücke

Die Studie deckte jedoch auch eine große Lücke zwischen dem jetzigen KI-Einsatz der Banken und den künftigen Möglichkeiten auf. 81 Prozent der Institute planen, KI innerhalb der nächsten ein bis zwei Jahre zur Verbesserung des Kundenservices nutzen. Aktuell setzt allerdings weniger als die Hälfte KI in diesem Bereich ein. Noch geringer ist die derzeitige Verwendung von KI für Risikomanagement, Compliance und das Management von Klimarisiken.

Damit Banken die Potenziale der generativen KI ausschöpfen können, gilt es zunächst, einige Hindernisse aus dem Weg zu räumen. Die Institute müssen sich damit vertieft auseinandersetzen, um diese modernste Form der Künstlichen Intelligenz gewinnbringend einsetzen zu können.

• Fachkräftemangel: Noch fehlt es an breit aufgestelltem Fachpersonal, um die KI-Kompetenzen in den Unternehmen flächendeckend und tiefgreifend aufzubauen. Dieser Engpass bremst den Fortschritt und Investitionen.
• Bestehende Zurückhaltung, mehr mit Innovationen zu experimentieren: Fast die Hälfte der Befragten nannte einen Mangel an Experimentierkultur als interne Herausforderung.
• Datenmanagement: Bei etwa einem Drittel stellen die fehlenden Zugriffsmöglichkeiten auf Daten ein Hindernis für eine breitere Akzeptanz von KI dar.
• Regulierung: Die regulatorischen Rahmenbedingungen stellen laut den Befragten eine große Herausforderung für die KI-Einführung dar. Aufgrund stark variierender Regulierungen in den einzelnen Ländern herrscht bei vielen Banken noch Unsicherheit, welche KI-Anwendungen aus rechtlicher Sicht zulässig sind.

Der strukturierte Fahrplan zum Erfolg

Um KI erfolgreich im Unternehmen zu verankern, bedarf es eines ganzheitlichen Strategieansatzes. Dieser sollte primär kundenzentriert sein und deren Kernbedürfnisse in den Mittelpunkt stellen, nicht allein die Technologie. Zentral ist zudem, KI integriert in allen Geschäftsbereichen voranzutreiben. Der Grad der Zielerreichung lässt sich an wesentlichen Erfolgskennzahlen wie dem Net Promoter Score messen (NPS). Darüber hinaus empfiehlt sich die partnerschaftliche Zusammenarbeit mit externen KI-Experten. Nicht zuletzt gilt es bei den Mitarbeitern, Offenheit und Bereitschaft zu fördern, unterschiedliche technologische Lösungsansätze auszuprobieren und Erfahrungen zu sammeln. 

Best-Practice-Beispiele:

Einige Banken und Versicherer setzen bereits Teile dieses strategischen Ansatzes um:

• Santander setzt KI ein, um die Kundenbindung zu beschleunigen und Geldwäsche-Prüfungen zu automatisieren.
• Allianz Trade nutzt KI und Amazon SageMaker zur Erkennung von betrügerischen Webseiten und Betrugsbekämpfung.
• Die südafrikanische Standard Bank kooperiert im Rahmen von jährlichen Hackathons mit Universitäten. Gemeinsam wird erforscht, wie sich die Potenziale von generativer Künstlicher Intelligenz konkret nutzen lassen.

Werden die bestehenden Herausforderungen bei der Einführung von KI und generativer KI durch eine kluge Strategie angegangen, kann dies Banken in den nächsten Jahren tiefgreifende Innovationen ermöglichen. Mit einem strukturierten und ganzheitlichen Fahrplan lassen sich die Potenziale der Technologien optimal nutzen. So können  neue Services und Geschäftsmodelle entwickelt werden, welche die Branche nachhaltig prägen. Diejenigen, die mutig handeln, können neue Einnahmequellen erschließen, die Produktivität steigern und herausragende Kundenerlebnisse durch nahtlose, hyperpersonalisierte Dienstleistungen im großen Maßstab anbieten.

Die Banken haben nur ein knappes Zeitfenster, um entscheidende Schritte einzuleiten und sich auf eine zukünftige Bankenwelt vorzubereiten, die stark von künstlicher Intelligenz geprägt sein wird. Die Institute, denen dieser dringend nötige Wandel ihrer Organisationen in Richtung KI gelingt, werden in der transformierten Bankenbranche große Wettbewerbsvorteile und Erfolge verbuchen können. Jetzt ist es an der Zeit, dass Banken einen strategischen Ansatz entwickeln und damit beginnen, die Diskrepanz zwischen ambitionierten Zielen und tatsächlicher Umsetzung zu beheben.

Die neue Studie „The AI imperative: The future of frictionless banking“ steht hier zum kostenlosen Download in englischer Sprache bereit: https://aws.amazon.com/financial-services/aws-and-qorus-banking-aiml-and-generative-ai-report-2024/