KI 2024: Intelligente Banken erreichen mit weniger mehr

von Sören Gahn, Senior Manager bei Capgemini Invent

Hürden für KI im Banking

Retailbanken weltweit sehen sich auch 2024 mit einem zunehmend volatilen und unsicheren Umfeld konfrontiert. Die Transformation hin zu intelligenten Banklösungen ist ein wesentlicher Bestandteil ihrer Strategie, zugleich aber auch eine der größten Herausforderungen. Neben technologischen Voraussetzungen oder einem guten Datenmanagement geht es für die Banken auch darum, den Kunden die Skepsis gegenüber KI-Anwendungen zu nehmen.

Darüber hinaus führt mangelnde Erfahrung in der Kontrolle und der Steuerung von KI-2024-Lösungen häufig zu einem stillen Scheitern („Silent Failure“) der KI-Modelle. Dies resultiert häufig darin, dass die Fehlfunktion von KI-Lösungen zu lange unentdeckt bleibt und so zu erheblichen finanziellen Verlusten und Reputationsschäden führt.

Banken müssen proaktiv Maßnahmen ergreifen, um sicherzustellen, dass ihre KI-Anwendungen nicht nur effektiv, sondern auch zuverlässig sind.”

Warum KI 2024 sich dennoch durchsetzen wird

Trotz der Risiken, die KI-2024-Lösungen mit sich bringen, erkennen Banken die Bedeutung der Technologie für ihre zukünftige Wettbewerbsfähigkeit:

• Digitale Transformation weiterhin Top-Priorität: Trotz erheblicher geschäftlicher Herausforderungen und der Notwendigkeit zur Kostendisziplin werden Banken weiter in die digitale Transformation investieren. Dabei liegt ein starker Fokus auf KI und generativer KI.
• Kostenmanagement unter Druck: Das Verhältnis zwischen Kosten und Erträgen wird 2024 eine große Herausforderung für Banken darstellen, da die Betriebskosten voraussichtlich weiter steigen werden. Bereits 2023 wurden weltweit 60.000 Stellen abgebaut. Im Kampf um operationale Effizienz und Verschlankung der Unternehmensstruktur bietet KI einzigartige Hebel. So können beispielsweise  intelligente Chatbots oder eine KI-gestützte Assistenz für Mitarbeiter bis zu 50 Prozent der Kosten im Kundensupport einsparen und die Mitarbeiterproduktivität um bis zu 45 Prozent steigern.
• Skalierbarkeit des Geschäftsmodells durch KI: 16 Prozent der deutschen Kunden brechen den Prozess der Kontoeröffnung ab, etwa weil er ihnen zu langwierig ist. 50-70 Prozent der Kundenanfragen in Deutschland und Europa werden nicht beim ersten Anruf gelöst, so dass die Kunden mehrmals anrufen müssen. Durch geringere Abbruchquoten, verstärkte Nutzung von Selbstbedienungsoptionen und ein hohes Maß an Personalisierung können Banken die Skalierbarkeit des eigenen Geschäftsmodells durch den Einsatz innovativer KI-Lösungen erheblich steigern.
• Aufstieg neuer Wettbewerber: Neue Anbieter bieten ein überlegenes personalisiertes sowie digitales Erlebnis und gewinnen damit neue, vor allem junge Kunden. Um auch Digital Natives von sich zu überzeugen, müssen etablierte Banken hier nachziehen – KI kann dabei als strategischer Multiplikator dienen.

Entscheidend: Verlässliche KI-Kennzahlen in einer übergreifenden KI-Strategie

Sören Gahn

Sören Gahn ist Senior Manager bei Capgemini Invent. Gahns Schwerpunkte liegen auf den Themen AI, GenAI, Digital Transformation und Innovation Management mit Fokus auf Industry Banking. Gahn arbeitet seit 16 Jahren in der Bankbranche. Den größten Teil seiner Karriere wirkte er bei einer führenden deutschen Großbank, für die er verschiedenste Aufgaben in den Bereichen Management Reporting sowie im Vertrieb übernommen hat.

Der Erfolg flächendeckender Skalierung von KI auf Unternehmensebene erfordert mehr Transparenz – gestützt durch messbare Key Performance Indicators (KPIs). Allerdings haben viele Banken laut Umfrage unter CXOs große Probleme bei der Organisation und Verfolgung von KPIs zur Messung der Leistung ihrer Modelle. 29 Prozent der Banken in Europa sind noch dabei, KPIs für Gen AI auszutesten, 38 Prozent der Banken entwickeln welche und 26 Prozent der Banken haben bereits ihre KPIs, tracken sie aber nicht – so unsere aktuelle Studie. Banken sollten sich daher auf die Entwicklung und Erhebung sinnvoller KPIs konzentrieren, um den Erfolg der eigenen KI-Strategie überprüfbar zu machen und nicht zuletzt um Fehlfunktionen möglichst früh zu erkennen.

Die Integration generativer KI 2024 in Banken birgt das Potenzial für glücklichere Kunden und überzeugendere Lösungen, darüber hinaus kann die Technologie die Mitarbeiter im Alltag deutlich entlasten und Freiräume schaffen. Doch gleichzeitig müssen Banken die Risiken dieser Technologie erkennen und proaktiv angehen, um Datenschutz, Sicherheit und ethische Standards zu wahren. Nur durch eine ganzheitliche Strategie können Banken Chancen nutzen und zeitgleich Risiken minimieren, um eine nachhaltige und vertrauensvolle Nutzung der neuen technologischen Möglichkeiten auch in Zukunft zu gestalten.

 
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