KI-Zeitalter: Der mühsame Weg der Banken

Schwerpunkt: Künstliche Intelligenz

Die Kun­den­for­de­run­gen nach bes­se­ren, schnel­le­ren, rei­bungs­lo­se­ren und kos­ten­güns­ti­ge­ren Fi­nanz­dienst­leis­tun­gen wer­den im­mer lau­ter. Ei­ne neue Ge­ne­ra­ti­on Künst­li­cher In­tel­li­genz in Form von Ge­nAI kommt hier wie ge­ru­fen. Sie er­mög­licht Ban­ken, so­wohl Kun­den­er­war­tun­gen zu er­fül­len als auch Leis­tun­gen und Pro­zes­se si­gni­fi­kant zu ver­bes­sern und eb­net so den Weg ins KI-Zeitalter.

von Matthias Frerichs, Sopra Steria

Das viel beschworene Potenzial der digitalen Transformation im Bankensektor beginnt Früchte zu tragen, und die digitale Akzeptanz von Finanzdienstleistungen wird sich wahrscheinlich durch die neue KI-Generation beschleunigen. KI-Tools wie ChatGPT und Co. haben einem breiten Publikum gezeigt, was diese arbeitssparende Technologie bewirken kann, und die Banking-Branche springt ebenfalls auf den KI-Zug auf.

61 Prozent der Banken erwarten vom KI-Zeitalter hohe oder sehr hohe Erträge, zeigt die Bankenbefragung durch Forrester für die Studie Digital Banking Experience Report 2023 (DBX Report) von Sopra Steria.

Institute wie Morgan Stanley, NatWest und die Deutsche Bank haben Pilotprojekte gestartet. Viele andere Institute arbeiten mit großer Wahrscheinlichkeit an weiteren Initiativen. Bis 2028 werden Finanzdienstleister zu den Top-Anwendern von generativer KI gehören, zeigt eine Marktanalyse von Sopra Steria Next vom Januar.

Private-Banking-Beratung für die Masse ermöglichen

Der Weg ins KI-Zeitalter führt über Quick Wins, also Geschäftsfelder, in denen KI schnell und spürbar zur Verbesserung der Leistung oder zu mehr Effizienz beiträgt – am besten beides. Die Technologie kann so unter anderem beim Vermögensaufbau unterstützen. KI-Tools können helfen, die Depots der Kunden zu optimieren und die Risiken zu minimieren. Banken könnten hier auf bislang gesammelten Erfahrungen mit Robo-Advisors aufsetzen.

Es muss deshalb nicht gleich die Vollautomatisierung sein. GenAI kann dabei unterstützen, Marktreports, Bilanzen und Geschäftsberichte in deutlich größerem Umfang zu sichten und Trends abzuleiten. Fondsmanager können so bessere Renditeergebnisse für ihre Anleger erzielen. Denn 63 Prozent der Kunden in Deutschland haben aktuell nicht das Gefühl, dass ihre Bank alles daransetzt, ihr Geld zu vermehren.

Nur 22 Prozent glauben, dass ihre Bank ihnen geeignete Finanzdienstleistungen anbietet.”

Das ergibt eine Bevölkerungsbefragung für den DBX Report. Im Dialog mit den Kunden unterstützt das KI-Zeitalter zum Beispiel bei Problemen mit Schritt-für-Schritt-Anleitungen in natürlicher Sprache, ohne dass ein Bankberater eingreifen muss. In einer der nächsten Ausbaustufen werden Banken-Chatbots auch mit Verkaufskompetenzen ausgestattet und erkennen aus Servicesituationen heraus Angebotschancen. Banken kommen so einem großen Ziel näher: Private-Banking-ähnliche Beratung für Retail-Kunden.

Cybersicherheit für das KI-Zeitalter rüsten

Cybersicherheit ist nach wie vor ein wichtiges Thema für Kunden und Banken. 15 Prozent der Kunden waren bereits Opfer eines Phishing- oder Identitätsdiebstahlversuchs, bei sechs Prozent war der Angriff erfolgreich. Gleichzeitig befürchten 40 Prozent der Führungskräfte von Banken, dass ihre Institute durch KI-Technologien wie ChatGPT bei Cyberangriffen einem größeren Risiko ausgesetzt sind.

Für Banken bedeutet die KI-Ära einen Paradigmenwechsel in Richtung einer aktiven statt einer reaktiven Strategie.”

Das KI-Zeitalter ist für diesen Strategie-Shift ein wichtiges Instrument, zum Beispiel für die Automatisierung oder die Konzeption von Pentrationstests. Banken können zudem ein modernes Security Operation Center für sich errichten, mit dem Lagebilder in Echtzeit möglich sind. Mehr noch: Institute können mithilfe von KI und einem digitalen Zwilling der Bankorganisation potenzielle Bedrohungsszenarien durchspielen, ähnlich einem virtuellen Sandkastenspiel.

Open-Finance-Datenfülle mit KI-Hilfe ordnen

Im Hinblick auf KI als Effizienzmaschine im Backend der Banken ergeben sich weitere nützliche Anwendungsfelder. Die Institute benötigen immer mehr Rechenleistung, um die riesigen Datenmengen, die die moderne Finanzindustrie generiert, sicher zu verarbeiten. Gleichzeitig müssen sie ihre Kapazitäten für die Zusammenarbeit mit Partnern aus dem Ökosystem verbessern – ein Thema, das für die Banken immer wichtiger wird, zeigt die Studie.

Diese rasant wachsende Open-Finance-Welt überschwemmt uns praktisch mit riesigen Datenmengen. KI wird hier zum entscheidenden Wegbereiter, der mehr Effektivität und Effizienz bei der Datenverwaltung und der Bereitstellung kundenorientierter Dienstleistungen verspricht, gestützt von einer robusten, modernen Datenarchitektur.

Nicht verzetteln vor lauter KI

Der Eintritt ins KI-Zeitalter ist für Banken kein Sprung ins kalte Wasser. Die Technologie wird im Backoffice zur Risikobewertung und zur Textauswertung von Regulierungsvorschriften genutzt. Mit den neuen GenAI-Möglichkeiten nimmt das Thema nun im Privatkundengeschäft deutlich Fahrt auf. Um eine Verzettelung durch unkoordinierte KI-Initiativen zu vermeiden, gilt es für Banken, sich neben den zahlreichen Einsatzfeldern parallel mit einer auf KI abgestimmten Daten- und IT-Strategie auseinanderzusetzen.Matthias Frerichs, Sopra Steria /dk