Mehr Effizienz durch KI: Wie sich Banken mit Künstlicher Intelligenz Wettbewerbsvorteile sichern

Der Bankensektor befindet sich in einem tiefgreifenden Wandel: Die fortschreitende Digitalisierung, der Eintritt neuer Marktteilnehmer sowie grundlegende Veränderungen im Kundenverhalten prägen den Wandel der Branche. In diesem dynamischen Umfeld erweist sich Künstliche Intelligenz (KI) als Schlüsseltechnologie, mit der Banken diesen Herausforderungen proaktiv und gewinnbringend begegnen können. Drei zentrale Vorteile von KI sind dabei von besonderer strategischer Bedeutung.

Künstliche Intelligenz im Bankensektor: Erfolgsfaktor im Wettbewerb

Die Finanzbranche befindet sich im Umbruch: Die fortschreitende Digitalisierung verändert die Nutzungsgewohnheiten und Bedürfnisse der Kunden grundlegend. In diesem sich wandelnden Umfeld etablieren sich zunehmend neue Wettbewerber am Markt, die ihren Kunden vollständig digitale und innovative Lösungen anbieten. Zusätzlich verschärfen die stetig wachsenden regulatorischen Anforderungen die Situation für etablierte Finanzinstitute.

Um den Anschluss nicht zu verlieren, müssen die Banken jetzt handeln: Sie stehen vor der Aufgabe, sich weiterzuentwickeln und digitale Geschäftsmodelle und Prozesse zu etablieren. Um diese vielfältigen Herausforderungen zu meistern, wird der Einsatz von Künstlicher Intelligenz (KI) im Banking zu einem entscheidenden Wettbewerbsfaktor.

Denn KI ermöglicht nicht nur die Automatisierung hochkomplexer Aufgaben und Prozesse, sondern kann auch einen erheblichen Beitrag zur Kostensenkung und Effizienzsteigerung leisten – seit Jahren ein strategisches Ziel der Banken. Es ist also höchste Zeit, dass sich die Entscheider:innen in den Finanzhäusern mit den Vorteilen von KI auseinandersetzen und die innovative Technologie für sich nutzen.

Anwendungsfälle von KI in Banken

• Analyse und Bewertung großer Datenbestände
• Automatisierung von Geschäftsprozessen und Aufgaben
• Kundenverhalten verstehen
• Einsatz von Chatbots
• Lösungen zur Betrugsprävention
• Automatisierung von Bilanzanalysen, Kreditentscheidungen und Kundenbonitätsprüfungen
• Personalisierung von Marketing und Kundenansprache
• Erkennung von Trends und Entwicklungen im Finanzsektor

Künstliche Intelligenz im Banking: 3 zentrale Vorteile

Im Zentrum eines KI-Systems steht ein Modell, das spezifische Fragestellungen beantwortet, präzise Vorhersagen ermöglicht und fundierte, datenbasierte Entscheidungsgrundlagen liefert. Für Entscheidungsträger und Mitarbeitende in Banken ergeben sich daraus drei wesentliche Vorteile:

1. Optimierte Entscheidungsfindung durch Machine Learning im Bankensektor

Machine Learning (ML), ein zentraler Teilbereich der Künstlichen Intelligenz, eröffnet Banken besonders vielversprechende Einsatzmöglichkeiten. Die Technologie identifiziert Muster und Gesetzmäßigkeiten in umfangreichen Datensätzen und generiert daraus künstliches Wissen. Diese erkannten Muster lassen sich anschließend verallgemeinern und auf neue Datensätze übertragen, um wertvolle Erkenntnisse zu gewinnen und Lösungsansätze zu entwickeln.

Grundvoraussetzung für den erfolgreichen Einsatz von ML-Systemen ist eine ausreichende Datenbasis für das Training der Algorithmen. Auf dieser Grundlage können die Systeme Zusammenhänge erkennen, präzise Vorhersagen treffen, Daten systematisch aufbereiten sowie fundierte Empfehlungen und Entscheidungsvorschläge generieren.

Ein konkretes Anwendungsbeispiel ist die KI-gestützte Bewertung der Kreditwürdigkeit. Diese Technologie unterstützt Bankberaterinnen und Bankberater bei der Entscheidung über Kreditvergaben und der Festlegung von Zinssätzen. Durch den ML-Einsatz können sie nicht nur schnellere, sondern auch objektivere Entscheidungen treffen und eine faire Behandlung aller Kunden sicherstellen.

KI-Technologie optimiert auch das Risikomanagement und die Betrugserkennung. Insbesondere im Bereich der Betrugserkennung gibt es bereits etablierte Anwendungsfälle: KI-gestützte Systeme identifizieren Verhaltensmuster und ermöglichen eine automatisierte und frühzeitige Erkennung von Verdachtsfällen, z.B. bei Kreditkartenbetrug.

2. Effizienzsteigerung durch KI-Integration

Über die Entscheidungsoptimierung hinaus bietet KI vielfältige Möglichkeiten zur Effizienzsteigerung im Bankbetrieb. Im Bereich der klassischen Büroarbeit unterstützt die Technologie beispielsweise durch automatisierte Handschriftenerkennung, Digitalisierung von Dokumenten und Validierung von Rechtsdokumenten. Dies spart nicht nur Zeit, sondern minimiert auch potenzielle Fehlerquellen.

Auch beim Management der IT-Infrastruktur ergeben sich erhebliche Optimierungspotenziale. Ein Beispiel ist die vorausschauende Wartung von Geldautomaten: KI-Algorithmen können potenzielle Störungen frühzeitig erkennen und Ausfälle präventiv verhindern. Das senkt nicht nur die Betriebskosten, sondern stärkt auch die Kundenwahrnehmung der Bank.

Darüber hinaus erschließt Künstliche Intelligenz weitreichende Automatisierungspotenziale, insbesondere bei der Analyse und Optimierung komplexer Geschäftsprozesse.

3. Verbesserte Kundenkenntnis und Kundenzentrierung

KI-Systeme ermöglichen Finanzinstituten ein tiefgreifenderes Verständnis ihrer Kunden und deren spezifischer Bedürfnisse. Diese Erkenntnisse gewinnen besonders vor dem Hintergrund der digitalen Transformation und der damit einhergehenden Veränderung des Nutzungsverhaltens an Bedeutung. Auf dieser Basis können Banken zielgerichtete Angebote sowohl für Privat- als auch für Firmenkunden entwickeln.

Ein weiterer Vorteil liegt in der Möglichkeit, die Kundenkommunikation individueller und effizienter zu gestalten. So unterstützen bereits heute KI-basierte Chatbots den Kundenservice. Durch die systematische Analyse häufiger Kundenanfragen können diese direkt auf der Webseite beantwortet werden. Dies entlastet nicht nur den Kundenservice, sondern ermöglicht auch eine schnellere Bearbeitung von Kundenanliegen – ein wesentlicher Faktor für die Optimierung der Customer Experience.

KI-Implementierung in Banken: Voraussetzungen und strategisches Vorgehen

Die aufgezeigten Anwendungsbeispiele verdeutlichen das erhebliche Potenzial Künstlicher Intelligenz für Banken: Sie ermöglicht nicht nur eine klare Differenzierung im Wettbewerb, sondern auch eine signifikante Verbesserung der Customer Experience. Dabei ersetzt KI nicht die menschlichen Mitarbeitenden, sondern unterstützt sie durch zusätzliche Informationen und fundierte Entscheidungsgrundlagen in ihrer täglichen Arbeit.

Für eine erfolgreiche Integration von KI-Systemen in die Geschäftsprozesse müssen Banken drei zentrale Voraussetzungen erfüllen:

1. Eine robuste organisatorische und technische Infrastruktur
2. Eine qualitativ hochwertige und umfassende Datenbasis
3. Ausgeprägte Kompetenzen in den Bereichen Data Science und KI

Darüber hinaus ist die Definition einer klaren KI-Strategie essenziell. Diese muss präzise Zielsetzungen sowie die konkreten Einsatzfelder der KI-Technologie im spezifischen Bankkontext aufzeigen und den angestrebten Business Impact quantifizieren. Nur auf dieser strategischen Grundlage können die optimalen Algorithmen für das KI-System identifiziert werden. Denn neben der Datenqualität und technischen Infrastruktur ist die passgenaue Algorithmus-Auswahl entscheidend für die Generierung nachhaltiger Wettbewerbsvorteile im Vergleich zu anderen Finanzinstituten.