KI im Bankwesen: Wie Banken KI nutzen können, um die Rentabilität zu steigern

Zahlreiche Unternehmen, darunter große Akteure wie Microsoft, Google und Apple, haben KI schnell in ihr Angebot integriert. Im Bankwesen ist das Potenzial besonders groß, da KI-gestützte Lösungen alles von der Kundenbetreuung bis hin zur betrieblichen Effizienz transformieren können.

Doch obwohl es viele Möglichkeiten gibt, wie KI den digitalen Bankensektor positiv verändern kann, sind viele Führungskräfte zu Recht besorgt über die potenziellen Risiken. In diesem Artikel werfen wir einen Blick auf einige der Chancen, die KI für Banken bietet, und gehen auf die Bedenken ein, die Banken möglicherweise davon abhalten, diese transformative Technologie anzunehmen.

KI bietet eine enorme Chance für Banken, die bereit sind, sie zu nutzen. Schätzungen zufolge könnte der globale Bankensektor durch die Integration von KI in seine Abläufe jährlich zusätzlichen Wert in Höhe von einer Billion US-Dollar generieren.

Einige der größten Chancen sind:

1. Erhöhung der Kundenerträge

Das Bankwesen ist einer der letzten Sektoren, der immer noch ein weitgehend einheitliches Nutzererlebnis bietet. Doch Umfragen zeigen, dass Bankkundinnen und Bankkunden zunehmend personalisierte Erlebnisse wünschen. Beispielsweise geben 73 % der Gen Z an, dass sie von ihrer Bank einen maßgeschneiderten Service erwarten, darunter Beratung zu Budgetierung, Ausgabeverhalten, Schuldenabbau und Kreditaufnahme. KI-gestützte Systeme ermöglichen es Banken, große Mengen an persönlichen Daten effizient zu analysieren und das Erlebnis anzupassen, indem sie zeitgerechte Inhalte, passende Produkte oder wichtige Warnungen für jede Nutzerin und jeden Nutzer bereitstellen. Dieses Maß an Personalisierung verbessert nicht nur das Kundenerlebnis, sondern erhöht auch das Engagement und die Kundenbindung.

2. Reduzierung von Betrug

Sicherheit ist ein Bereich, der für Banken immer oberste Priorität hat – und das zu Recht. Allein im Jahr 2022 verzeichnete die Eidgenössische Finanzmarktaufsicht (FINMA) 48 Angriffe auf Banken. KI ist besonders nützlich für die Risikobewertung und die Betrugserkennung, da sie große Datenmengen effizient und schnell verarbeiten kann. In Kombination mit passwortlosen Systemen und Biometrie kann KI-gestützte Sicherheit die Betrugserkennung einer Bank erheblich verbessern. Schätzungen zufolge könnte die Verwendung von KI zur Verbesserung der Betrugssysteme einen zusätzlichen Wert von 371 Milliarden US-Dollar für den globalen Bankensektor generieren.

3. Optimierung der Betriebskosten

KI kann auch hinter den Kulissen die Betriebseffizienz steigern, indem sie Prozesse wie Dateneingabe und -analyse automatisiert und unterstützt. Zum Beispiel nutzt Netceteras DocDive generative KI, um Bankensystemen zu ermöglichen, Mitarbeiterinnen und Mitarbeiternschnell und präzise Antworten zu geben, die sonst Zeit damit verbringen würden, in verschiedenen Dokumenten an unterschiedlichen Orten nach den benötigten Informationen zu suchen.

Es gibt viele weitere Möglichkeiten, wie KI Banken dabei helfen kann, einen besseren und effizienteren Service anzubieten, darunter die Unterstützung virtueller Kundenservice-Assistenten, das Erkennen von aufkommenden Markttrends und die Optimierung von Rekrutierung und Mitarbeiterbindung.

Als aufstrebende Technologie sind viele Bankmanagerinnen und Bankmanager mit den potenziellen Auswirkungen der Integration von KI in ihre etablierten Geschäftsmodelle nicht vertraut und daher besorgt. Laut einer Untersuchung sind 50 % der Führungskräfte besorgt über die Integration von KI in ihre Abläufe.

Zu den Hauptbedenken zählen:

1. Mangel an internem Fachwissen

Trotz der offensichtlichen Vorteile der KI fühlen sich einige Banken nicht in der Lage, sie zu implementieren, da es an geeigneten internen Fachkräften fehlt. Diese Qualifikationslücke durch Schulung oder Neueinstellungen zu schließen, kann zeitaufwendig und kostspielig sein, was dazu führt, dass Banken die Integration von KI in ihre Abläufe nur zögerlich angehen.

2. Vertrauen in KI bei Kundeninteraktionen

Ein weiteres zentrales Anliegen sind die potenziellen Risiken, die mit KI-gestützten Entscheidungen verbunden sind, insbesondere in kundenorientierten Bereichen wie virtuellen Kundenassistenten. Potenzielle Fehler, Vorurteile und unangemessene Reaktionen können die Kundenbeziehungen schädigen und zu Nichteinhaltung von Vorschriften führen. In einer stark regulierten Branche können Strafen für die Bereitstellung ungenauer oder ungeeigneter Informationen sowohl finanziell als auch reputationsschädigend sein.

3. Unklarheit, wo man anfangen soll

Trotz der bedeutenden Fortschritte in den letzten Jahren steckt die KI noch in den Kinderschuhen, und es gibt viele Optionen – jede mit ihren Vor- und Nachteilen. Die Vielzahl an Möglichkeiten führt bei einigen Banken zu einer Entscheidungslähmung, die das Potenzial zwar erkennen, jedoch Schwierigkeiten haben, konkrete Schritte zur Implementierung von KI in ihre Abläufe zu unternehmen.

Weitere Bedenken betreffen den Umgang mit Datensicherheit und Datenschutz, die Integration der Technologie in bestehende Infrastrukturen und die potenziellen Auswirkungen auf Mitarbeiterinnen und Mitarbeiter.

Bei Netcetera helfen wir Banken seit vielen Jahren erfolgreich bei der Implementierung von KI in verschiedenen Bereichen ihres Geschäfts. Dabei achten wir darauf, ihre Bedenken zu hören und passende Lösungen zu entwickeln, damit sie die zahlreichen Chancen, die KI bietet, nutzen können.

Einer der wichtigsten Schritte für Banken, mit denen wir zusammenarbeiten, besteht darin, das Problem von Anfang an klar zu definieren. Es gibt großes Interesse an KI, aber zu behaupten, dass sie immer die richtige Lösung ist – oder dass eine bestimmte Lösung für alle Banken funktioniert – ist ineffektiv. Stattdessen arbeiten wir mit der Bank zusammen, um ihre Bedürfnisse und Bedenken zu verstehen, und nutzen diese Erkenntnisse, um eine Lösung zu entwickeln, die für sie und ihre Kundinnen und Kunden greifbaren Mehrwert schafft. Während des gesamten Prozesses berücksichtigen wir die Sicherheits-, Ethik- und Compliance-Aspekte der KI, um sicherzustellen, dass die Endlösung den höchsten Standards entspricht.