Banken nutzen Gen KI für neues Wachstum

Generative KI bringt Innovation ins Banking und das weltweit, zeigt ein aktueller Report. Doch für den Durchbruch intelligenter Technologie bedarf es einer starken Data Governance. Die Regulierung bietet dafür die zentrale Basis und sorgt für Vertrauen.

Generative Künstliche Intelligenz (Gen KI) wird in fast allen Banken rund um den Globus eingesetzt, auch wenn nicht alle Institute mit dem wirtschaftlichen Nutzen zufrieden sind. Zu diesem Ergebnis kommt der aktuelle Report "Intelligent Banking: The Future Ahead" des Softwareanbieters SAS, für den weltweit rund 1.700 Führungskräfte aus der Bankbranche befragt und mehrere Tiefeninterviews mit Bankexperten durchgeführt wurden.

Wenn auch nicht überall, steigert die Technologie aber bereits in vielen Häusern die Produktivität und die Effizienz, eröffnet den Instituten neue Geschäftsfelder und fördert ihr Wachstum, schreiben Andreas Hufenstuhl, Ulli Leucht, Lukas Böhres und India Noack in der Zeitschrift "Bankmagazin".

Zwei große Einsatzgebiete für KI in Banken

Die vier Experten des Beratungshauses Pricewaterhouse Coopers (Pwc) identifizieren dabei zwei wesentliche Anwendungsbereiche. "Der erste ist Embedded AI, die Standardmodelle, Co-Pilots und ähnliche Produkte umfasst, welche für jeden Endnutzer zugänglich sind und einen neuen Produktivitätsstandard darstellen." Hierzu zählen automatisierte Kundenservice-Chatbots, die Standardanfragen bearbeiten, oder intelligente Assistenten, die Finanzanalysen für Beraterinnen und Berater aufbereiten.

Darüber hinaus wird Gen KI in spezifischen, unternehmenseigenen Prozessen oder mit eigens generierten Daten genutzt, um spezielle Probleme zu lösen oder sich von Mitbewerbern abzuheben. Das sind zum Beispiel "maßgeschneiderte Risikomodelle zur Betrugserkennung oder personalisierte Anlageempfehlungen, basierend auf individuellen Kundenprofilen". 

Handlungsdruck steigt

Der aktuellen SAS-Erhebung zufolge beschleunigen derzeit geopolitische Spannungen und wirtschaftliche Unsicherheiten die Notwendigkeit einer weiteren technologischen Anpassung. Vor allem die Zersplitterung globaler Finanzströme, divergierende Regulierungen sowie steigende Zins- und Liquiditätsrisiken erhöhen den Handlungsdruck. Banken seien gezwungen, parallel Stabilität zu sichern und gleichzeitig innovationsfähig zu bleiben - bei steigenden Anforderungen an Transparenz und Resilienz.

KI für die Cyber-Sicherheit unerlässlich

Knapp 80 Prozent der befragten Führungskräfte weltweit erwarten beispielsweise, dass sich Cyber-Attacken, Betrug und Finanzverbrechen in den kommenden Jahren nachhaltig auf operative Abläufe auswirken werden. Deepfakes und synthetische Identitäten gelten hierbei als größte Herausforderungen für die Finanzbranche. Diese nutzen daher auf Gen KI basierende Abwehrmechanismen in Verbindung mit zuverlässigem Datenmanagement und Governance Frameworks. Letztere gehören für rund ein Drittel der befraten Führungskräfte im Bankensektor zur effektivste Maßnahme, wenn es um Datensicherheit geht.

Ein stabiles Governance Framework ist für die Befragten nicht nur beim Einsatz von KI essentiell, sondern auch mit Blick auf künftige Technologien wie Quanten-Computing. Hier brauche es klar definierte Verantwortlichkeiten in der Datenverwendung. Banken, die solche Strukturen jetzt implementieren, legen zugleich das Fundament für zukünftige Innovationszyklen und regulatorische Anpassungsfähigkeit, betonen die Studienautoren.

Skalierung erfolgreicher Anwendungen anspruchsvoll

Allerdings berichten sechs von zehn Geldhäusern, dass sie derzeit nur geringe oder keine Erträge aus dem Einsatz intelligenter Tools ziehen. Die größten Herausforderungen liegen den Befragten zufolge in der gezielten Skalierung erfolgreicher Anwendungsfälle sowie in der Auswahl sinnvoller Einsatzbereiche mit erkennbarem Mehrwert. 

Die Implementierung generativer KI zeigt bei Finanzdienstleistern eine breite Spannweite an Reifegraden. Viele Unternehmen befinden sich noch in der Erprobungsphase, in der erste Anwendungsfälle getestet und die organisatorische Bereitschaft für generative KI evaluiert wird. Diese Phase schafft die Grundlagen für weitergehende Implementierungen und umfasst die Entwicklung eines ersten Gefühls für generative KI sowie die Auswahl von Pilot-Use-Cases", schreiben hierzu die Pwc-Experten. 

Fortgeschrittene Finanzdienstleister integrierten generative KI bereits in bestehende Prozesse und Governance-Strukturen, was eine gesetzeskonforme und effiziente Umsetzung sowie Anpassungen in Prozessen, Organisation und Datenmanagement beinhaltet. Diese Unternehmen nutzen die Technologie nicht nur zur Optimierung bestehender Prozesse, "sondern auch zur Entwicklung neuer Geschäftsmodelle und zur Erschließung neuer Geschäftsfelder". 

Regulatorik hat positive Effekte

Dabei betrachtet die Mehrheit der für den Report befragten Bankexperten den regulatorischen Rahmen nicht als Einschränkung: Mehr als zwei Drittel (68 Prozent) sagen, dass die Regulatorik sogar Innovationen begünstigt. Klare Rahmenwerke verschaffen Banken demnach die Grundlage, um Technologieeinführungen verantwortungsvoll voranzutreiben und dabei Kundenvertrauen sowie Compliance zu fördern.

Rechtlichen Vorgaben als Chance begreifen die Befragten vor allem bei den Themen KI-Einsatz (32), Open Banking (24) und Blockchain (20). Positive Auswirkungen auf innovative Entwicklungen versprechen sich die Führungskräfte auch von Partnerschaften mit Fintechs und Technologiekonzernen (32 Prozent) sowie von einer Firmenkultur, die Lernen und Innovation begünstigt (30 Prozent).

Mitarbeitende umfassend schulen

Auch Hufenstuhl, Leucht,  Böhres und Noack verweisen darauf, dass die Einführung generativer KI "die Arbeitsweise großer Teile der Belegschaft revolutioniert" und schreiben:

Mitarbeitende müssen schrittweise und gezielt an neue Technologien herangeführt werden, unterstützt durch Change-Management-Maßnahmen, die individuell auf die spezifischen Bedürfnisse der Organisation abgestimmt sind. Ziel ist es, Unsicherheiten abzubauen, Akzeptanz zu fördern und die nötigen Kompetenzen zu vermitteln." 

Maßnahmen für Großbanken und regionale Institute

Banken können - je nach Ausrichtung, Größe und Region - verschiedene Maßnahmen ergreifen, damit intelligente Technologie zum geschäftlichen Motor wird. Internationale Großbanken sollten robuste, skalierbare KI-Architekturen aufbauen, Partnerschaftsmodelle mit Technologieanbietern professionalisieren und neue Geschäftsmodelle, zum Beispiel Embedded Finance, proaktiv entwickeln. Regionale Banken, die es nicht nur in Deutschland in großer Zahl gibt, sind gut beraten, sich auf spezifische, regionale Use Cases zu konzentrieren, etwa im Kundenservice oder in der Betrugserkennung und unter Beachtung der jeweiligen Datenschutzvorgaben.

"Banken stehen in den kommenden Jahren vor entscheidenden Veränderungen in Form von regulatorischer Fragmentierung, technologischen Disruptionen und, bedingt durch zunehmende Vernetzung, eskalierenden Risiken", resümiert Stu Bradley, Senior Vice President Risk, Fraud and Compliance Solutions bei SAS. "Um sich in der Digital-Intelligence-Ära gegenüber dem Wettbewerb zu behaupten, müssen Finanzinstitute das Kundenvertrauen zurückgewinnen, indem sie ihre Data Governance stärken und Innovation verantwortungsvoll vorantreiben."

Für alle Finanzunternehmen gilt: Erfolgsentscheidend sind die Ausrichtung auf den Kundennutzen, eine zukunftssichere Datenstrategie und die kontinuierliche Weiterbildung der Belegschaft.