Die digitale Transformation hat im Bankensektor seit Jahren für tiefgreifende Veränderungen gesorgt, doch die jüngsten Entwicklungen in den Bereichen Künstliche Intelligenz (KI) und Advanced Analytics markieren einen neuen Wendepunkt. Laut einer aktuellen Analyse von Celent, einem führenden Forschungs- und Beratungsunternehmen im Finanzsektor, gilt die Integration von KI und fortschrittlicher Datenanalyse als die wichtigste technologische Priorität der nächsten 18 Monate. Diese Einschätzung beruht auf einer umfassenden Untersuchung des Marktes sowie einer Reihe von Experteninterviews mit Branchenführern und Technologieverantwortlichen. Das Ergebnis ist eine klare Botschaft: Banken müssen ihre strategischen Investitionen auf KI und Analytics konzentrieren, wenn sie im Wettbewerb bestehen und die wachsenden Erwartungen der Kunden erfüllen wollen.Im Retail-Banking zeigen sich vielfältige Einsatzmöglichkeiten von KI und Advanced Analytics.
Bereiche wie die Betrugsprävention, Prozessoptimierung, personalisierte Kundenansprache, sowie die Entwicklung neuer Finanzprodukte profitieren enorm von den Möglichkeiten, die datengetriebene Technologien bieten. Insbesondere generative KI, die in der Lage ist, menschenähnliche Texte zu erstellen und kreative Lösungen zu generieren, erlebt derzeit einen Boom und wird von einer wachsenden Zahl von Banken aktiv erprobt oder bereits implementiert. Laut Celent sind weltweit 37 Prozent der Banken bereits mit der Nutzung großer Sprachmodelle und generativer KI im regulären Betrieb, insbesondere zur Erkennung von Betrugsfällen oder zur Verbesserung technischer Prozesse. Ein signifikanter Anteil nutzt sie auch, um IT-Entwickler bei der Arbeit zu unterstützen.Das zeigt, dass die Banken nicht nur technologisch aufholen, sondern KI und Advanced Analytics auch strategisch priorisieren.
Die Investitionen konzentrieren sich derzeit besonders auf digitale Kanäle, die 44 Prozent der befragten Institute als wichtigsten Bereich nennen. Die Digitalkommunikation mit Kunden wird damit zu einem zentralen Baustein, um Nutzererfahrungen zu verbessern und Prozesse effizienter zu gestalten. Marketingmaßnahmen, die mit 32 Prozent der Nennungen an zweiter Stelle stehen, profitieren ebenfalls von KI-gesteuerten Analysen, zum Beispiel zur Personalisierung von Kampagnen und zur Optimierung von Kundensegmentierungen. Außerdem ist die Bekämpfung von Finanzkriminalität mit 22 Prozent ein weiteres großes Thema. Die Fähigkeit von KI, ungewöhnliche Muster und Anomalien in Daten zu erkennen, macht sie zu einem wertvollen Instrument im Kampf gegen Betrugsversuche und Geldwäsche.
Europäische Banken gelten dabei als besonders aktiv, was die schnelle Umsetzung und das Experimentieren mit KI-Technologien angeht. Dieser Trend zeigt, wie wichtig es ist, in einem globalen Markt die Digitalisierung konsequent voranzutreiben und gleichzeitig die strengen Datenschutz- und Regulierungsanforderungen in Europa zu erfüllen. Die Balance zwischen Innovation und Compliance ist eine der zentralen Herausforderungen, denen sich viele Institute stellen müssen.Ein entscheidendes Zukunftsthema, das über den Einsatz von generativer KI hinausgeht, ist die sogenannte agentische KI. Dieser relativ neue Ansatz beschreibt autonome KI-Systeme, die in der Lage sind, eigenständig Entscheidungen zu treffen und spezialisierte KI-Agenten zu koordinieren, um komplexe Aufgaben zu erfüllen.
Während die Technologie noch in den Kinderschuhen steckt, prognostiziert Celent, dass agentische KI in den kommenden fünf Jahren zu einem praktikablen Bestandteil bankinterner Abläufe werden kann. Dies bedeutet, dass viele Prozesse, die heute noch manuelle Eingriffe benötigen, zukünftig vollautomatisiert und intelligent gesteuert ablaufen könnten.Langfristig betrachtet eröffnet agentische KI jedoch noch weit größere Möglichkeiten: Wenn Kunden selbst KI-Agenten einsetzen können, die in ihrem Namen handeln, verändert dies grundlegend, wie Banken mit ihren Kunden interagieren. Die Beziehung zwischen Bank und Kunde könnte sich von einem eher passiven Informationsaustausch hin zu einer aktiven, agentengestützten Zusammenarbeit entwickeln. Banken müssten ihre Geschäftsmodelle und Customer-Engagement-Strategien dann völlig neu denken und anpassen.
Diese Vision verdeutlicht, dass KI nicht nur ein Werkzeug für Effizienzsteigerungen ist, sondern einen kulturellen wie organisatorischen Wandel mit sich bringt.Trotz der offensichtlichen Chancen gibt es auch noch einige Hindernisse für eine schnellere und breitere Einführung von KI und Advanced Analytics in der Branche. Ein zentraler Faktor ist die Verfügbarkeit und Qualität der Daten. KI-Modelle sind nur so gut wie die Daten, mit denen sie trainiert werden. Viele Banken kämpfen mit fragmentierten IT-Infrastrukturen, veralteten Systemen und Dateninseln, die eine umfassende Analyse erschweren.
Darüber hinaus erfordert die Implementierung von KI spezielles technisches Know-how sowie eine entsprechende organisatorische Anpassung, die nicht immer kurzfristig realisierbar ist.Auch regulatorische Unsicherheiten und Bedenken hinsichtlich ethischer Fragen zählen zu den Herausforderungen. Da KI potenziell weitreichende Entscheidungen automatisch treffen kann, wächst die Verantwortung für Banken, diese Systeme transparent, nachvollziehbar und fair zu gestalten. Verbraucher erwarten nicht nur schnelle und intelligente Services, sondern auch den Schutz ihrer Daten und Fairness im Umgang mit Algorithmen. Banken müssen daher Investitionen in Governance, Compliance und Sicherheitsmechanismen vornehmen.
Das Expertenpanel, das Celent in seiner Untersuchung befragt hat, macht deutlich, dass der Wandel zwar in Gang ist, aber es noch kein einheitliches Konzept oder eine ausgereifte Roadmap für die umfassende KI-Transformation gibt. Vielmehr befinden sich viele Institute in der Pilot- und Experimentierphase, während eine kritische Masse an erfolgreichen Anwendungen entstehen muss, um Erfahrung und Vertrauen aufzubauen. Dabei sind Partnerschaften zwischen Banken und Technologieunternehmen essenziell, da viele Banken nicht über alle notwendigen Ressourcen und Fähigkeiten intern verfügen.Partnerschaften ermöglichen zudem den Zugang zu aktuellen Innovationen, zum Beispiel im Bereich großer Sprachmodelle, Machine Learning Frameworks und speziell zugeschnittener KI-Lösungen für das Finanzwesen. Diese Zusammenarbeit kann auch dazu beitragen, die Time-to-Market zu verkürzen und bessere Produkte sowie Services schneller anzubieten.
Gleichzeitig bieten sich Chancen, Kosten durch Automatisierung zu senken und Compliance-Anforderungen effizienter zu erfüllen.Von besonderer Bedeutung im deutschen Markt ist die Frage, wie KI und Advanced Analytics für die Kundensegmentierung und -bindung eingesetzt werden können. Personalisierung ist ein zentrales Thema für viele Retail-Banken, die im Wettbewerb um die Gunst der Verbraucher stehen. KI-gestützte Analysen ermöglichen eine genauere Einschätzung der Kundenbedürfnisse, individueller Vorlieben und potenzieller Risiken. Die daraus resultierenden Erkenntnisse helfen nicht nur im Marketing, sondern auch bei der maßgeschneiderten Beratung, dem Cross-Selling und der Verbesserung des Kundenerlebnisses insgesamt.
Darüber hinaus hat die Corona-Pandemie den Digitalisierungsdruck enorm verschärft und den Trend zu kontaktlosen und digitalen Bankservices beschleunigt. Kunden erwarten heute einfache, schnelle und intuitive digitale Angebote. KI spielt dabei eine Schlüsselrolle, um Erlebnisse wie Chatbots, automatisierte Kreditentscheidungen oder KI-gestützte Anlageberatung bereitzustellen. Diese Entwicklungen fördern die Kundenbindung und reduzieren gleichzeitig operative Kosten.Für das Management bedeutet die Priorisierung von KI-Themen in den nächsten 18 Monaten vor allem eines: Sie müssen eine klare und umfassende KI-Strategie entwickeln, die technologisches Potenzial, Datenschutz, regulatorische Rahmenbedingungen und die Anforderungen der Kunden in Einklang bringt.
Nur so gelingt es, die Chance der digitalen Transformation nachhaltig zu nutzen und sich im zunehmend datengetriebenen Wettbewerb zu behaupten.Aus heutiger Sicht zeichnet sich ab, dass Banken, die frühzeitig auf KI und Advanced Analytics setzen, sich langfristig einen entscheidenden Wettbewerbsvorteil sichern. Die Technologie gestaltet nicht nur Prozesse effizienter, sondern eröffnet neue Geschäftsfelder und verändert die Kundenbeziehung grundlegend. Strategische Investitionen, eine kontinuierliche Anpassung der IT-Infrastruktur und gezielte Kompetenzentwicklung sind dabei die Bausteine für nachhaltigen Erfolg.Zusammenfassend lässt sich festhalten, dass Künstliche Intelligenz und Advanced Analytics die zentralen Treiber für Innovation und Wettbewerbsfähigkeit im Bankensektor sind.
Der Bericht von Celent unterstreicht eindrucksvoll, dass diese Technologien die größte Priorität für Banken in den kommenden anderthalb Jahren darstellen. Die Zukunft wird in besonderem Maße von der Fähigkeit der Institute abhängen, diese Möglichkeiten verantwortungsbewusst und zukunftsorientiert zu nutzen. Wer heute auf KI und Analytics setzt, baut die Grundlage für den Erfolg von morgen.
