Banken setzen auf KI für die personalisierte Kundenreise

Eine weltweite Benchmark-Studie belegt: Banken investieren verstärkt in KI-Technologien, um das Kundenerlebnis zu personalisieren und agiler zu werden. Trotz Hürden wie Budget- und Personalmangel erkennt die Branche intelligente Technologie als Schlüssel zur Transformation.

Die "Global Banking Benchmark Study 2024", die das Beratungsunternehmen Publicis Sapient im September veröffentlicht hat, zeigt: Banken nutzen verstärkt Künstliche Intelligenz (KI), um der steigenden Nachfrage nach personalisierten, schnellen und effizienten Dienstleistungen gerecht zu werden. Laut dem Bericht, für den über 1.000 Führungskräfte aus insgesamt 15 Märkten, darunter auch 70 aus Deutschland, befragt wurden, fließen mittlerweile fast ein Drittel der Investitionen (32 Prozent) für die digitale Transformation des Kundenerlebnisses in KI-Technologien. Hierzu gehören unter anderem maschinelles Lernen und generative KI. Diese Entwicklung spiegele den strategischen Shift der Branche hin zu datengetriebener Entscheidungsfindung und höherer Flexibilität wider, die sich in einem rapide wandelnden Umfeld behaupten muss. 

Die Priorität deutscher Häuser bei der digitalen Business Transformation ist auf verschiedene Aspekte recht gleichmäßig verteilt: Sie liegt auf der Cyber-Sicherheit (14 Prozent), der Umsatzsteigerung mit bestehenden (14 Prozent) wie mit neuen Produkten (13 Prozent) sowie einer gesteigerten Agilität (13 Prozent). Dann folgen eine verbesserte Customer Experience, Kostensenkungen durch Effizienzsteigerungen, die Gewinnung neuer Kunden und schließlich der Umgang mit Bedrohungen durch branchenfremde Konkurrenten wie Apple, Google oder Amazon mit jeweils elf Prozent. 

Budgets, Wissens- und digitale Lücken behindern die Transformation

Für viele hiesige Banken bleibt der digitale Wandel jedoch eine Mammutaufgabe. Beschränkte Budgets (37 Prozent), zu wenige qualifizierte Mitarbeiter (34 Prozent) und Lücken im Datenzugang (34 Prozent) sind dabei die größten Hürden. International werden zudem noch komplexe regulatorische Anforderungen, mangelnde operative Flexibilität sowie veraltete Technologieinfrastrukturen genannt. Dennoch belegt die Umfrage, dass Banken, die gezielt in intelligente Tools und agile Strukturen investieren, signifikante Fortschritte beim Wachstum erzielen können.

"Künstliche Intelligenz revolutioniert die Bankenbranche, indem sie nicht nur Effizienz und Personalisierung vorantreibt, sondern auch neue Wege zur Risikobewertung und Betrugsprävention eröffnet", erläutert Alexander Schroff, Financial Services Lead DACH bei Publicis Sapient, die Studienergebnisse. Der zunehmende Einsatz intelligenter Technologie gewährt den Instituten tiefere Einblicke in das Kundenverhalten und weise so den Weg zu innovativeren Produkten. 

Vom Transformation Leader zum Slow Starter

Die Untersuchung unterscheidet beim digitalen Reifegrad der Finanzunternehmen vier Kategorien: Sogenannte Transformation Leader und Slow Starter bilden die beiden Extreme ab. Auffallend ist, dass der Anteil der führenden Institute im Vergleich zu 2022 auf globale Sicht erheblich gesunken ist - von 22 Prozent auf nur noch elf Prozent. Im Gegensatz dazu ist der Anteil der Langsamen von 57 auf 66 Prozent gewachsen. Das verdeutliche, dass viele Häuser weiterhin Schwierigkeiten haben, das digitale Potenzial umfassend zu nutzen.

Insgesamt setzen die Transformation Leader nicht nur auf intelligente Technologien, sondern haben klare Strategien, um diese gewinnbringend in ihren Betrieb zu integrieren. So priorisieren 44 Prozent dieser Banken den internen Einsatz von KI zur Effizienzsteigerung. Dagegen sehen lediglich 25 Prozent der Slow Starter diese Technologie als Schwerpunkt. Auch verzeichnen führende Institute Fortschritte in der Cloud-Migration: Für 39 Prozent dieser Unternehmen ist die Verlagerung in die Datenwolke ein zentrales Ziel für die kommenden drei Jahre. Die Nachzügler fokussieren sich deutlich seltener auf diesen Plan. 

Daten und Analysen verbessern die Customer Experience

Auch wenn das digitale Niveau Unterschiede aufweist, versuchen Geldhäuser weltweit durch die Nutzung von Daten und Analysen die personalisierte Customer Experience gezielt zu verbessern und ein umfassendes Verständnis der Kundenbeziehungen zu entwickeln. Sie stellen damit die Weichen für mehr Kundenzufriedenheit und den Aufbau langfristiger Bindungen, auch wenn es für Banken keine Einheitslösung gibt.