Die Finanzbranche steht unter Druck. Hohe Einlagezinsen, rückläufige Kreditnachfragen, verschärfte Regulierungen und wechselfreudige Kundschaft machen es zunehmend schwer, Geld zu verdienen. Der Ruf nach Kosteneffizienz wird immer lauter. Wie können Banken wieder Land gewinnen? Ein vielversprechender Ansatz ist der Einsatz künstlicher Intelligenz (KI).
Warum sich der Einsatz von KI lohnt
Noch herrscht hinsichtlich KI bei Finanzanbietern Zurückhaltung, wie aktuelle Studienergebnisse von PwC zeigen. Das muss sich ändern. Denn mit KI sparen Banken Zeit und Kosten. Außerdem können sie innovativer sein und das Kundenerlebnis verbessern. Relevante Informationen, individuelle Interaktion und personalisierte Services stehen hier im Vordergrund – das ist das, was Kundinnen und Kunden wollen, und wofür sie bereit sind, Geld auszugeben und ihrer Bank treu zu bleiben.
40% weniger Kosten mit KI-basierter Automatisierung
Die Automatisierung von Routineaufgaben führt zu erheblichen Zeit- und Kosteneinsparungen und kann die Betriebskosten um bis zu 40% Kosten senken. KI macht automatisierte Prozesse dabei noch leistungsfähiger.
Beispielsweise bei der Dokumentenprüfung für Kreditanträge. Dank KI werden Dokumente automatisch gesichtet, analysiert sowie auf Richtigkeit und Konsistenz geprüft. KI extrahiert dafür relevante Daten wie Einkommensdetails und vergleicht sie mit hinterlegten Vorgaben. Weichen die Daten von bekannten Mustern ab, wird automatisch eine Prüfung ausgelöst, um potenzielle Unstimmigkeiten zu identifizieren. Dies verkürzt die Bearbeitungszeiten und beschleunigt Kreditentscheidungen.
Ein weiteres Beispiel sind Finanz- oder Risikoberichte. KI analysiert die zugrundeliegenden Daten in Echtzeit. Sie identifiziert Auffälligkeiten, zum Beispiel wenn Transaktionen ungewöhnlich hohe Summen aufweisen oder Risikokennzahlen von festgelegten Grenzwerten abweichen. Gegebenenfalls werden Berichte sofort zur weiteren Prüfung markiert. Das beschleunigt den Prozess und sorgt für fehlerfreie Berichte.
KI im Risikomanagement: Schneller und sicherer handeln
Ein effektives Risikomanagement schützt Banken vor wirtschaftlicher Schieflage. Durch die Analyse großer Datenmengen kann KI Risiken frühzeitig erkennen, diese bewerten und proaktiv gegensteuern. Zu den zugrundeliegenden Daten zählen historische Daten wie Kreditverläufe, aber auch aktuelle Marktbewegungen wie Zinsschwankungen. Weitere Informationen, die die KI bei der Analyse berücksichtigt, sind externe Faktoren, zum Beispiel Arbeitslosenquoten, BIP-Wachstumsraten oder geopolitische Spannungen. Die KI-gestützte Datenauswertung ermöglicht eine präzisere Portfolioanalyse und hilft der Bank, flexibel und schnell auf wirtschaftliche Unsicherheiten zu reagieren. Das minimiert Verluste und erhöht die Stabilität.
Mit KI gegen Cyberkriminalität und Betrug
Drei Viertel der Banken verzeichnen einen Anstieg der Cyberkriminalität. Cyberangriffe beeinträchtigen nicht nur das Kundenvertrauen, sondern verursachen auch einen erheblichen wirtschaftlichen Schaden. Die frühzeitige Erkennung auffälliger Transaktionen und die Prävention durch KI-gestützte Systeme sind deshalb entscheidend. KI überwacht Netzwerke, erkennt verdächtige Aktivitäten in Echtzeit und leitet sofort automatisierte Gegenmaßnahmen ein, um Schäden zu minimieren und zukünftigen Angriffen vorzubeugen. Zum Beispiel werden bei einer Kapitaltransaktion verschiedene Kriterien ausgewertet: Betrag, Währung, Land, in welches das Kapital geht. Entspricht ein Kriterium nicht dem typischen Muster, meldet KI dem Kundenberater oder der Kundenberaterin eine Auffälligkeit – der Berater oder die Beraterin leitet sie an die Abteilung für Finanzkriminalität weiter. Mit mehr Rückmeldungen weiß die KI immer besser, Transaktionen richtig einzuordnen und nur noch diejenigen zu melden, bei denen wirklich Betrug droht. Die KI kann auch potenzielle Compliance-Verstöße identifizieren. Damit ist die Bank in der Lage, sofort zu reagieren, um kostspielige Sanktionen zu vermeiden. Damit dies effektiv funktioniert, müssen die KI-Modelle regelmäßig mit aktuellen Daten trainiert werden. Dabei lernt die KI stetig hinzu und kann auch auf potenzielle neue Bedrohungen oder Regularien sofort hinweisen.
Verbesserter Kundenservice
Exzellenter Kundenservice bindet Kundinnen und Kunden und erleichtert die Akquise. Das ist ein wichtiger Hebel für mehr Umsatz. KI-gestützte Lösungen helfen dabei und optimieren den Kundenservice in vielfacher Hinsicht.
Einfach statt kompliziert
Bankkundinnen und -kunden wünschen sich für sie relevante Informationen sowie Unterstützung von ihrer Bank in den Bereichen Sparen und Geldanlage. Viele sind vom bestehenden Informationsangebot überfordert. KI kann komplexe Finanzinformationen einfach und zielgruppenspezifisch formulieren, leicht verständlich darstellen, zum Beispiel in simplen Grafiken, und an der richtigen Stelle bereitstellen.
Persönliches Banking statt Gießkannenprinzip
Banking ist immer persönlich. Kundinnen und Kunden wollen Angebote, die auf ihre individuelle finanzielle Situation und ihr Risikoprofil zugeschnitten sind. KI hilft Banken, die Kundinnen und Kunden besser kennenzulernen. Wer sie gut kennt, kann Angebote machen, die zu ihnen passen. KI analysiert dafür Kundendaten und -verhalten, sodass Banken auf dieser Basis maßgeschneiderte Sparpläne, Fonds oder Aktien empfehlen können. Dies führt zu einer höheren Kundenzufriedenheit und steigert die Effizienz in der Kundenbetreuung.
Self-Service statt langen Wartezeiten
Intelligente Self-Services wie Chatbots helfen Kundinnen und Kunden, Anliegen selbstständig rund um die Uhr erledigen. KI-Modelle lernen kontinuierlich hinzu, verstehen den Kontext und liefern basierend auf früheren Anfragen die passendste Antwort in Echtzeit. Standardanliegen wie Kontostandabfragen, Überweisungen oder Kreditkarteninformationen, können präzise und in Sekundenschnelle von KI-Bots beantwortet werden. Dies entlastet das Servicepersonal und reduziert Wartezeiten.
KI-Chat statt Live-Kontakte
Kundeninteraktionen sind wichtig. Aber nicht jeder (kostspielige) Live-Kontakt muss sein. KI kann häufige Kontaktgründe identifizieren, wie etwa Fragen zu Zahlungsvorgängen. Auf dieser Basis kann die Bank für die Anliegen, die keinen persönlichen Kontakt erfordern, Self-Services einrichten, wie etwa FAQs auf der Webseite oder KI-Bots. So lassen sich Anfragen automatisiert beantworten. Das senkt die Servicekosten erheblich.
Unterstützung für das Serviceteam
Schließlich bietet KI eine wertvolle Unterstützung für das Serviceteam. KI-gestützte Systeme können Mitarbeitenden in Echtzeit relevante Informationen und Handlungsempfehlungen zur Verfügung stellen. Dies verbessert die Servicequalität und reduziert die Bearbeitungszeiten.
Entwicklung neuer Geschäftsmodelle und Produkte
KI eröffnet Banken die Möglichkeit, zusätzliche Einnahmequellen mit innovativen neuen Produkten zu erschließen. Dies verringert die Abhängigkeit von Kreditzinsen und ermöglicht Banken, besser auf Marktveränderungen zu reagieren. Zum Beispiel auf die vielen Fintechs, die den Markt mit digitalen Angeboten erobern.
Ein Ansatzpunkt ist die Erschließung neuer Zielgruppen durch den Einsatz von Robo-Advisors, die KI-basierte individuelle Anlageempfehlungen geben. Auf der Grundlage komplexer Algorithmen berücksichtigen diese KI-Systeme Faktoren wie Risikoprofil, finanzielle Ziele und Marktentwicklungen. So wird es Banken ermöglicht, auch Kundinnen und Kunden mit kleineren Anlagebeträgen, die sie bislang nicht bedienen konnten, kosteneffizient zu betreuen.
Darüber hinaus unterstützt die KI-gestützte Analyse von Kundenverhalten und Markttrends die Entwicklung innovativer Kreditangebote. Mit der Auswertung von Transaktionsdaten und Zahlungsverhalten können Banken präzisere Risikoeinschätzungen vornehmen: Damit sind sie in der Lage, flexible, auf individuelle Bedürfnisse zugeschnittene Kreditprodukte anzubieten – auch mit Zinsmodellen, die sich dynamisch an die Tilgungsmöglichkeiten der Kundinnen und Kunden anpassen. So stellen sich Banken breiter auf und stärken ihre Wettbewerbsfähigkeit.
Implementierung einer KI-Strategie
Um die Potenziale von KI voll auszuschöpfen, sind eine durchdachte Strategie und sorgfältige Implementierung erforderlich. Folgende Schritte sind dabei zu beachten:
- Bedarfsanalyse: Identifizierung der Bereiche, in denen KI den größten Mehrwert schaffen kann
- Technologieauswahl: Evaluation und Auswahl geeigneter KI-Lösungen unter Berücksichtigung von Faktoren wie Skalierbarkeit, Sicherheit und Compliance
- Schrittweise Integration: Einführung von KI-Lösungen in Pilotprojekten, um Erfahrungen zu sammeln und Akzeptanz zu schaffen
- Mitarbeiterschulung: Umfassende Schulung der Mitarbeitenden im Umgang mit KI-Systemen und Sensibilisierung für ethische Aspekte
- Kontinuierliches Monitoring und Optimierung: Regelmäßige Überprüfung der KI-Systeme hinsichtlich Leistung, Effizienz und Compliance
Chancen und Herausforderungen
Natürlich bringt KI auch Herausforderungen mit sich. Datenschutz und Compliance-Anforderungen müssen strikt eingehalten werden. Zudem erfordert die Implementierung von KI-Systemen Investitionen in Technologie und Mitarbeitertrainings. Nicht zuletzt müssen ethische Fragen im Umgang mit KI berücksichtigt werden, um das Vertrauen der Kundinnen und Kunden zu wahren. Aber gleichzeitig bietet der Einsatz von KI im Bankensektor enorme Chancen für mehr Umsatz und Kosteneffizienz. Finanzinstituten, die KI erfolgreich in ihre Geschäftsprozesse integrieren, eröffnen sich ganz neue Möglichkeiten, um trotz des anspruchsvollen Marktumfelds profitabel zu wirtschaften und ihre Position im Wettbewerb zu stärken.
