Kundengewinnung: 3 von 5 Banken und Versicherern setzen KI-Agenten ein

Ein Mensch und ein KI-Agenten interagieren an einem Tisch in einem modernen Büro. Der KI-Agent, humanoid gestaltet, zeigt eine digitale Schnittstelle mit Schaltkreisen. Der Mensch wirkt interessiert und aufmerksam. KI-Agenten werden zunehmend im Kundenservice eingesetzt. — KI, DALL-E

Der Kundenservice gehört zu den wichtigsten Prozessen, für die Banken und Versicherer cloud-native KI-Agenten in großem Umfang einsetzen. Zu diesem Ergebnis kommt der aktuelle World Cloud Report in Financial Services 2026 des Capgemini Research Institutes. Demnach nennen drei von fünf Banken und Versicherungen die Kundengewinnung als einen der Hauptgründe für den Einsatz von KI-Agenten.

Der World Cloud Report for Financial Services 2026 stützt sich laut Capgemini auf Daten aus zwei Hauptquellen: der Global Financial Services Executive Survey aus Juni und Juli 2025 sowie den Global Executive Interviews von Juni bis September 2025. Demnach wurden 1.100 Führungskräfte von Finanzinstituten (darunter CXOs und Cloud-Verantwortliche) zur Entwicklung der KI im Finanzdienstleistungssektor und zur sich wandelnden Rolle von Cloud-Plattformen befragt. Darüber hinaus habe man 40 zusätzliche Fokusinterviews durchgeführt.

Wirtschaftlicher Mehrwert von KI-Agenten bis 2028

Wie das Capgemini Research Institute weiter mitteilt, könnten KI-Agenten bis 2028 einen wirtschaftlichen Mehrwert von bis zu 450 Milliarden US-Dollar erzielen. Dies weise auf die Chancen hin, die sich für die Finanzdienstleistungsbranche böten. 33 Prozent der Banken hätten deshalb angegeben, eigene KI-Agenten intern zu entwickeln. 48 Prozent der Finanzinstitute wollen neue Stellen für Mitarbeiter schaffen, die die Agenten beaufsichtigen.

Weitere Ergebnisse der Studie: Fast zwei Drittel der Führungskräfte (61 Prozent) betrachten cloudbasierte Orchestrierung mittlerweile als entscheidend für ihre KI-Strategie. Cloud-native KI-Agenten bei Banken zum Einsatz für:

Betrugserkennung (64 Prozent)
Kreditbearbeitung (61 Prozent)
Kunden-Onboarding (59 Prozent)

Bei Versicherern zeige sich ein ähnliches Muster für den Einsatz cloud-nativer KI-Agenten:

Kundenservice (70 Prozent)
Risikoprüfung (68 Prozent)
Schadenbearbeitung (65 Prozent)
Kundengewinnung (59 Prozent)

Die Einführung von KI-Agenten stehe vor einem rasanten Wachstum: 80 Prozent der Finanzdienstleistungsunternehmen befänden sich in der Konzeptions- oder Pilotphase der Einführung. Es gäbe jedoch noch erhebliches Potenzial, da erst 10 Prozent der befragten Unternehmen KI-Agenten in großem Umfang implementiert hätten.

Laut dem Bericht identifizierten Führungskräfte aus dem Bank- und Versicherungswesen die Kundengewinnung und „Know-Your-Customer“ (KYC), die Bearbeitung von Krediten und Schadensfällen sowie das Underwriting als die ineffizientesten Geschäftsfunktionen in der gesamten Branche. Die Unternehmen seien optimistisch, dass agentenbasierte KI diese seit langem bestehenden Herausforderungen bewältigen könne. Als wesentliche Vorteile dabei werden gesehen:

Entscheidungsfindung in Echtzeit (96 Prozent)
Verbesserte Genauigkeit (91 Prozent)
Schnellere Durchlaufzeiten (89 Prozent)

Die Kombination aus KI und Cloud ermöglicht es Banken und Versicherungen, die Leistungsfähigkeit von KI-Agenten unmittelbar zu nutzen, um ihre Kunden mit größerer Präzision, Geschwindigkeit und Mehrwert zu bedienen. Unsere Daten zeigen einen weit verbreiteten Optimismus in der Branche, dass das Zeitalter der KI-Agenten neue Märkte erschließen und eine neue Phase der Transformation einläuten wird. Um dieses Potenzial auszuschöpfen, müssen Finanzinstitute eine langfristige Perspektive einnehmen, da Menschen mit Agenten zusammenarbeiten.”

Armin Schübel, Head of Cloud für Financial Services bei Capgemini in Deutschland

Anhaltende Herausforderungen bei der Einführung von KI-Agenten bei Banken

Laut der Studie weisen fast alle Führungskräfte einstimmig auf zwei entscheidende Hindernisse bei der Einführung von generativer KI und KI-Agenten hin: eine drohende Qualifikationslücke bei Führungskräften und Mitarbeitern (92 Prozent) sowie regulatorische und Compliance-Auflagen (96 Prozent). Die meisten Führungskräfte (89 Prozent) äußern sich demnach zwar besorgt über die Komplexität der Verwaltung regionalspezifischer regulatorischer Vorgaben, setzen jedoch gleichzeitig die Compliance in den nächsten drei Jahren ganz oben auf die Prioritätenliste.

Hohe Implementierungskosten stellten ebenfalls ein Hindernis für die Erzielung realer Renditen aus KI-Investitionen dar. Danach neigt eine wachsende Zahl von Unternehmen (25 Prozent) dazu, in den nächsten 12 bis 18 Monaten auf das Service-as-a-Software-Modell umzusteigen und damit einen neuen Ansatz für die Nutzung und Monetarisierung von KI zu verfolgen. Anstatt für Lizenzen und Infrastruktur zu bezahlen, würden Unternehmen für Ergebnisse wie aufgeklärte Betrugsfälle, abgewickelte Transaktionen oder bearbeitete Kundenanfragen bezahlen.