KI-Studie: Vielen Banken fehlt eine übergeordnete Strategie

Schwerpunkt: Digitale Filiale mit KI

Künstliche Intelligenz (KI) ist in deutschen Finanzinstituten keine Zukunftsvision mehr, sondern Alltag. Doch der vermeintliche Fortschritt trügt: KI-Projekte bleiben häufig Insellösungen – nützlich im Kleinen, wirkungslos im Großen. Woran der Einsatz von KI scheitert und warum Mut jetzt so wichtig ist.

von Michael Heck, Director Cofinpro

Im Jahr 2023 arbeiteten 52 Prozent der Finanzinstitute in Deutschland mit KI, heute sind es bereits 78 Prozent. Ein Sprung um 26 Prozentpunkte, wie die Studie „KI in Banken 2025“ von Cofinpro in Kooperation mit VÖB-Service dokumentiert. Das klingt nach Transformation und mutigen Vorreitern. Doch hinter dem scheinbaren Aufbruch steckt ein Widerspruch: Zwar hält KI Einzug in den Alltag vieler Mitarbeitenden, strategisch verankert ist sie jedoch bislang selten.

Obwohl KI weit verbreitet ist, sind 70 Prozent der Befragten der Meinung, dass die KI-Projekte ihres Instituts meist isolierte Einzelinitiativen sind. Leuchttürme ohne Flächenwirkung. Lediglich 48 Prozent der Institute haben KI in ihrer Unternehmensstrategie verankert, 58 Prozent in ihrer IT-Strategie. Anstatt Geschäftsmodelle neu zu denken oder Prozesse zu automatisieren, wird KI vornehmlich als praktischer Assistent im Alltag eingesetzt – eine zwar hilfreiche und vielseitige, jedoch zu selten strategisch verankerte Lösung.

Dabei ist ein gezielter, langfristig ausgerichteter Einsatz von KI für Banken existenziell. 92 Prozent der Befragten sind überzeugt, dass diejenigen, die auf KI verzichten, im Wettbewerb massiv zurückfallen werden. Gleichzeitig sehen 38 Prozent der Befragten ihr Institut nur im Mittelfeld positioniert, lediglich elf Prozent betrachten es als Vorreiter. Es scheint, als ob alle die Dringlichkeit erkennen, doch zwischen Einsicht und Umsetzung klafft eine Lücke.

Vom Datenproblem zur Regulierungsfalle

Im Vergleich zur Vorgängerstudie aus dem Jahr 2023 zeigt sich ein sichtbarer Wandel: Damals galten fehlende oder schlechte Daten noch als das größte Hindernis. 62 Prozent der Institute, die nicht mit KI arbeiteten, nannten dies als wesentliche Herausforderung. Heute sind es nur noch 45 Prozent – ein klares Zeichen dafür, dass die Institute die technischen Herausforderungen zunehmend bewältigen. Klassische Data Warehouses werden durch moderne Datenarchitekturen ersetzt und die intelligente Verknüpfung von Datensilos wird zur neuen Schlüsselkompetenz.

Doch an die Stelle der technischen Hürden ist eine andere Barriere getreten: regulatorische Anforderungen. Aktuell sehen 55 Prozent der Institute, die nicht mit KI arbeiten, darin das größte Hindernis. Im Jahr 2023 waren es noch 41 Prozent. Dieser Anstieg um 14 Prozentpunkte markiert einen Wendepunkt und belegt, dass KI nicht mehr unter Laborbedingungen getestet, sondern zunehmend produktiv eingesetzt wird. Die Folge: Datenschutz, der EU AI Act und Compliance-Vorgaben greifen mit voller Wucht.

Damit wird Regulatorik aber auch schnell zur Ausrede. Datenschutz und Compliance liefern die perfekte Begründung, um Projekte gar nicht erst zu starten. So entsteht eine Spirale des Zögerns, die die Institute dringend durchbrechen müssen.

Erfolg braucht Mut

Wie können sich Banken nach Einschätzung der Studienteilnehmenden besser positionieren? Was ist entscheidend für erfolgreiche KI-Projekte – und woran scheitern sie?

Die Top-Erfolgsfaktoren (alle Institute):

• Qualitativ hochwertige Daten (53 %)
• Passendes Know-how bei Projektleitenden und Mitarbeitenden (47 %)
• Klar definierte Anwendungsfälle (46 %)

Die größten Hindernisse (Institute ohne KI-Anwendungen):

• Regulatorische Anforderungen (55 %)
• Fehlende oder schlechte Datenqualität (45 %)
• Unklare Anwendungsfälle (33 %)

Die Studienergebnisse bieten damit einen Leitfaden für das weitere Vorgehen: Zunächst Kompetenzen aufbauen und den Datenhaushalt in Ordnung bringen – das ist die Basis. Im nächsten Schritt folgen abteilungsübergreifende Use Cases, die in die Gesamtstrategie des Institutes eingebettet sind. Dafür braucht es den Mut, Projekte auch unter regulatorischer Unsicherheit voranzutreiben und aus Pilotvorhaben nachhaltige Initiativen zu entwickeln, damit KI nicht bloß ein Werkzeug bleibt, sondern sich zum Hebel für Wertschöpfung entwickelt.

Geld ist dabei nicht das Problem. Nur 17 Prozent nennen „ausreichend Budget“ als Erfolgsfaktor und lediglich 19 Prozent sehen fehlendes Budget als Hindernis (2023: 32 Prozent). Die eigentlichen Engpässe liegen also nicht im Finanziellen, sondern in Strategie, Kultur und Know-how. Die nächsten Jahre werden zeigen, welche Institute diese Herausforderungen konsequent angehen und welche im Zögern verharren.Michael Heck, Cofinpro/dk

Über die Studie: Für die Studie „KI in Banken 2025” wurden 317 Experten von deutschen Finanzinstituten befragt. Auftraggeber waren VÖB-Service und Cofinpro. Die vollständige Studie steht hier zum Download bereit.