Laut einer aktuellen Studie von NTT DATA setzen bereits 45 Prozent der Kreditinstitute generative KI in ihren Tech-Stacks ein. Weitere 30 Prozent prüfen einen möglichen Einsatz der Technologie im Unternehmen und nur vier Prozent der Geldinstitute planen derzeit keine Implementierung von generativen KI-Lösungen.
Von KI zu generativer KI im Kreditinstitur
Was generative KI auszeichnet, ist ihre Vielseitigkeit. Selbst aus immensen, unstrukturierten Datenbeständen und Applikationen lassen sich mithilfe generativer KI klare und zweckmäßige Erkenntnisse gewinnen, die dann zu neuen Ergebnissen führen. Kreditinstitute haben so die Chance, innovative Lösungen zu entwickeln und Markttrends zu antizipieren. Generative KI ist ein Gamechanger in der strategischen Planung, sie verhilft zu maßgeschneiderten kundenorientierten Anwendungen und steigert durch automatisierte Prozesse die Effizienz im Unternehmen.
Banken und Finanzinstitute prüfen daher ihren Einsatz in mehreren Kernbereichen:
- Kundenerfahrung (Customer Experience)
- Betrugserkennung und Risikomanagement
- Personalisierte Finanzprodukte und -dienstleistungen
- Weiterbildung von Mitarbeitenden im Bereich Softwareentwicklung
- Unterstützung bei der Migration von Legacy-Systemen
1. Kundenerfahrung (Customer Experience)
Schon jetzt transformiert generative KI den Kundenservice in Kreditinstituten – zum Beispiel durch den Einsatz fortschrittlicher Chatbots und virtueller Assistenten. Diese smarten KI-Tools können parallel eine Vielzahl von Anfragen in Echtzeit bearbeiten und Kunden bei der Kontoführung bis hin zu Transaktionen behilflich sein. Sie können persönlich beraten, passende Produkte empfehlen und sogar bei komplexen Prozessen wie Kreditanträgen oder Anlageberatungen assistieren – also in Bereichen eingesetzt werden, die bislang die Unterstützung eines Bankangestellten erforderten. Das reduziert nicht nur die Betriebskosten, sondern verbessert auch die Customer Experience.
2. Betrugserkennung und Risikomanagement
Bei der Aufdeckung betrügerischer Aktivitäten sowie beim Risikomanagement spielt generative KI über alle Geschäftsfelder der Finanzinstitute hinweg eine entscheidende Rolle und liefert fehlerfreie Ergebnisse. Und das selbst in Ausnahmeszenarien, in denen möglicherweise nicht genügend Daten für ein regelbasiertes System zur Verfügung stehen. KI-Systeme finden Muster in Datensätzen und können so Anomalien erkennen, die einen Hinweis auf betrügerische Transaktionen oder riskantes Anlageverhalten geben. Im Corporate und Investment Banking werden KI-Modelle zur Bewertung von Markt-, Kredit- und Geschäftsrisiken eingesetzt und liefern hier wichtige Informationen für fundierte Entscheidungen.
3. Individualisierte Finanzprodukte und –services
Generative KI hilft bei der Entwicklung personalisierter Finanzprodukte und -dienstleistungen. Durch die Analyse von Kundendaten können Bankprodukte auf die individuellen Bedürfnisse der Bankkund:innen zugeschnitten werden, z. B. durch passende Kreditkartenangebote oder Sparpläne. KI-gestützte Analysen sind auch im Corporate und Investment Banking die Basis für maßgeschneiderte Anlagestrategien, die die individuellen Anforderungen und Risikoprofile eines jeden Kund:innen berücksichtigen. Das Ergebnis: zufriedene und loyale Geschäftskunden sowie ein individuelles Leistungsportfolio, mit dem sich Kreditinstitute auf einem wettbewerbsintensiven Markt differenzieren können.
4. Weiterbildung von Mitarbeitenden
In der Vergangenheit stützten sich Finanzanalyst:innen bei ihrer Arbeit primär auf Excel-Tabellen und Makros, aber mit wachsender Datenmenge haben sich auch die Methoden zur Extraktion und Analyse der notwendigen Informationen geändert. Heute suchen Kreditinstitute zunehmend nach Fachkräften mit fortgeschrittenen Programmierkenntnissen und speziellem Know-how in Python und R. Generative KI unterstützt mithilfe künstlicher Assistenten Finanzanalyst:innen bei der für ihre Arbeit inzwischen erforderlichen Code-Entwicklung und sorgt gleichzeitig dafür, dass sich mehr Bankangestellte tiefergehende Programmierkenntnisse aneignen.
5. Unterstützung bei der Migration von Legacy-Technologien
Die vielfältigen Fähigkeiten der generativen KI umfassen auch die Übertragung der in einer alten Programmiersprache wie COBOL geschriebenen Codebasis in eine modernere Sprache. Dadurch lassen sich Prozesse wie Benutzerakzeptanztest (UAT) und Qualitätssicherung deutlich beschleunigen. Die von NTT DATA durchgeführte Umfrage unter Entscheidungsträger:innen aus dem Bankensektor ergab auch, dass 30 Prozent der Kreditinstitute den Einsatz generativer KI in Erwägung ziehen, um die Schwierigkeiten und die Kosten für die Ablösung von Legacy-Systemen zu reduzieren. 34 Prozent glauben, dass die digitale Transformation von Altsystemen dadurch wirtschaftlicher und effizienter gestaltet werden kann.
Fazit
Entscheidungsträger:innen von Geldinstituten und Finanzinstituten sollten die Integration von generativer KI nicht nur als technologisches Upgrade verstehen, sondern als ein strategisches Gebot. Sei es die spürbare Effizienzsteigerung, eine positive Customer Experience oder die Verbesserung des eigenen Risikomanagements – generative KI beeinflusst das Bankgeschäft auf so vielfältige Weise, dass Kreditinstitute durch sie in der Lage sind, eigene Prozesse schneller zu transformieren und neue Ertragsquellen zu erschließen.
Auch die aktuelle NTT DATA-Studie unterstreicht die strategische Bedeutung generativer KI für Kreditinstitute und Finanzdienstleister. Demnach werden 87 Prozent der Entscheidungsträger:innen im Finanzsektor von ihren Vorständen und Geschäftsführer:innen dazu aufgefordert, fortschrittliche KI-Technologien im Unternehmen zu implementieren. Ein Ergebnis, das den hohen Stellenwert dieser Innovationen widerspiegelt.
Eine durch generative KI geprägte Zukunft im Finanzsektor bietet zahlreiche Möglichkeiten für Wachstum, Effizienz und kundenorientierte Innovationen. Durch die Integration der Technologie in ihre Systeme haben Kreditinstitute nicht nur die Möglichkeit, ihre unmittelbaren Abläufe zu optimieren, sondern auch die Chance, sich an der Spitze der digitalen Transformation der Bankenbranche zu positionieren.
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