Angesichts knapper Budgets und steigender Kundenerwartungen wenden sich Banken laut einer aktuellen Studie vermehrt der künstlichen Intelligenz (KI) zu. Dies soll ihnen helfen, wettbewerbsfähig zu bleiben und effizientere Prozesse zu entwickeln.
Die dritte Ausgabe der Global Banking Benchmark Study 2024, die von der Beratungsfirma Publicis Sapient durchgeführt wurde, befragte weltweit mehr als 1.000 Führungskräfte aus dem Bankensektor. Die Ergebnisse zeigen, dass KI-basierte Technologien wie maschinelles Lernen und generative KI (GenAI) eine zentrale Rolle in den Investitionen der Banken spielen. Ein Drittel der Budgets für die digitale Transformation des Kundenerlebnisses fließe demnach in diese Technologien. Dies verdeutlicht einen klaren Trend hin zu personalisierten Dienstleistungen und agilen Prozessen, die eine schnellere Innovation ermöglichen sollen.
Der digitale Wandel im Bankensektor
Die Studie zeigt, dass die digitale Transformation für viele Banken eine Herausforderung darstellt. Während der Einsatz von KI und Cloud-Infrastrukturen weiter zunimmt, stehen Banken vor erheblichen Hürden. Neben schrumpfenden Budgets werden veraltete Technologien, mangelnde operative Flexibilität und komplexe regulatorische Anforderungen als Hauptprobleme genannt.
Die Ergebnisse der Studie legen nahe, dass nur 11 % der Banken zu den sogenannten „Transformation Leadern“ gehören – also zu den Vorreitern der digitalen Transformation. Der Anteil dieser Gruppe hat sich seit 2022 fast halbiert, während die Zahl der „Slow Starter“ auf 66 % gestiegen ist. Letztere haben Schwierigkeiten, den Anschluss an den technologischen Wandel zu finden und investieren weniger in KI-basierte Technologien.
Der Unterschied zwischen Vorreitern und Nachzüglern
Die Studie verdeutlicht die Unterschiede in der Anwendung von KI zwischen den führenden Banken und jenen, die hinterherhinken. 44 % der Transformation Leader priorisieren den internen Einsatz von KI, während dies nur 25 % der Slow Starter tun. Vorreiter investieren nicht nur mehr in KI, sondern sorgen auch dafür, dass die nötigen Strukturen vorhanden sind, um die Technologie effektiv zu nutzen.
Laut der Studie würden führende Banken den Einsatz von KI vorwiegend auf Prozesse wie die Risikobewertung, die Betrugsprävention und das Portfoliomanagement ausweiten. Diese Einsatzfelder zeigen das Potenzial der Technologie auf, Kosten zu senken und die Effizienz zu steigern, anstatt nur genauere Ergebnisse zu erzielen.
Budgets, Cloud-Infrastruktur und Agilität
Einer der größten Engpässe, mit denen Banken bei der digitalen Transformation konfrontiert sind, ist das Budget. 32 % der Führungskräfte gaben an, dass ihnen die Mittel fehlen, um die nötigen Investitionen zu tätigen. Trotzdem sei die Cloud-Migration für 39 % der Transformation Leader in den nächsten drei Jahren eine Priorität. Hier zeigt sich, dass der Aufbau flexibler und skalierbarer Infrastrukturen von zentraler Bedeutung ist, um mit den steigenden Kundenerwartungen Schritt zu halten.
Zudem haben Banken Schwierigkeiten, ein vollständig agiles Betriebsmodell zu etablieren. Laut der Studie verfügen lediglich 35 % der Institute über eine vollumfängliche agile Struktur, die für die schnelle Anpassung an Marktveränderungen notwendig wäre.
Fokus auf Daten und personalisierte Kundenerlebnisse
Der Einsatz von Daten und Analysen, um die Kunden besser zu verstehen, steht ganz oben auf der Prioritätenliste der Banken. Etwa 42 % der Institute setzen auf personalisierte Customer Journeys, um das Kundenerlebnis zu verbessern. Diese Maßnahme solle es ermöglichen, Kunden gezielter anzusprechen und ihnen individuell angepasste Angebote zu unterbreiten.
In Deutschland sei dies besonders relevant, wie die lokale Analyse der Global Banking Benchmark Study 2024 zeigt. 70 % der befragten Bankmanager gaben an, dass veraltete Systeme sie daran hindern, die gewünschten digitalen Kundenerfahrungen zu bieten. Zudem gaben mehr als 75 % an, dass steigende Kundenerwartungen die Schwächen des derzeitigen Kundenerlebnisses aufgedeckt haben.
Herausforderungen für deutsche Banken
Die deutsche Perspektive auf die digitale Transformation zeigt ähnliche Probleme wie weltweit: Fehlende Budgets, veraltete Technologien und eine unzureichende Datenlage bremsen den Fortschritt. Etwa 37 % der deutschen Banken nennen das Budget als größtes Hindernis, während 34 % die Qualifikationslücke bei ihren Mitarbeitern als Herausforderung ansehen. Diese Faktoren behindern die digitale Transformation erheblich.
Ein weiteres Problem, das in Deutschland besonders relevant ist, ist der Zugang zu den richtigen Daten. 34 % der Befragten gaben an, dass dies ihre Bemühungen um die digitale Transformation hemmt. Ohne qualitativ hochwertige und umfangreiche Daten sei es kaum möglich, KI-Technologien effektiv einzusetzen.
Fazit: KI als entscheidender Faktor für den Erfolg
Insgesamt zeigt die Studie, dass künstliche Intelligenz eine Schlüsselrolle bei der digitalen Transformation im Bankensektor spielt. Banken, die frühzeitig in KI und datenbasierte Technologien investieren, könnten einen erheblichen Wettbewerbsvorteil erlangen. Besonders in Bereichen wie der Personalisierung von Kundenerlebnissen und der Effizienzsteigerung von internen Prozessen liege ein großes Potenzial. Gleichzeitig stehen viele Banken vor der Herausforderung, die notwendigen Mittel und die organisatorischen Voraussetzungen zu schaffen, um diese Technologien voll auszuschöpfen.
Die Ergebnisse der Global Banking Benchmark Study 2024 deuten darauf hin, dass Banken, die jetzt in KI und moderne Technologien investieren, nicht nur ihre Effizienz steigern, sondern auch ihre Position in einem zunehmend dynamischen Marktumfeld festigen könnten. Die Zukunft des Bankwesens wird maßgeblich davon abhängen, wie gut Institute in der Lage sind, sich an die neuen technologischen Möglichkeiten anzupassen und diese effektiv zu nutzen.
