Die Digitalisierung hat die Bankenbranche in den letzten Jahrzehnten grundlegend verändert. Mit Generative AI (GenAI) steht nun eine weitere technologische Revolution bevor, die das Potenzial besitzt, die Arbeitsweise von Banken radikal zu transformieren. Von der Effizienzsteigerung in internen Prozessen bis hin zu personalisierten Kundenerfahrungen – die Anwendungsfelder von GenAI sind breit gefächert. Doch welche strategischen Vorteile bietet diese Technologie konkret, und wie können Banken sie optimal nutzen? Dieser Artikel beleuchtet die wichtigsten Einsatzmöglichkeiten, Herausforderungen und bewährten Strategien für GenAI im Bankenwesen.
Laut einer Analyse von McKinsey lässt sich durch den Einsatz von GenAI im Bankensektor ein jährlicher Wertzuwachs von bis zu 340 Milliarden US-Dollar erzielen, vor allem durch gesteigerte Produktivität und verbesserte Kundeninteraktionen. GenAI hat das Potenzial, die Bankenbranche nachhaltig zu verändern, indem sie datenbasierte Entscheidungen präzisiert, Prozesse automatisiert und das Kundenerlebnis individuell gestaltet. Durch die Analyse umfangreicher Daten in Echtzeit können Banken schneller und zielgerichteter auf Marktveränderungen reagieren.
Banken, die GenAI strategisch einsetzen, positionieren sich nicht nur als Innovationstreiber, sondern steigern zudem ihre Kosteneffizienz und Kundenzufriedenheit.
Die Vielzahl an möglichen Anwendungen von Generative AI im Banking macht die Technologie so spannend. Banken können mit GenAI nicht nur bestehende Prozesse effizienter gestalten, sondern auch neue Geschäftsfelder erschließen. Besonders hervorzuheben sind Anwendungen, die unmittelbar den Kundenservice verbessern, die Sicherheit erhöhen und datengetriebene Entscheidungen optimieren:
Um den passenden Use Case für GenAI im Banking zu finden, bedarf es eines gut strukturierten Vorgehens. In unserem vorherigen Blog-Beitrag „Relevante GenAI Use-Cases im eigenen Unternehmen identifizieren“ haben wir eine detaillierte Methode vorgestellt, die auf folgenden Schritten basiert:
Zunächst wird der Fokusbereich im Bankwesen bestimmt. Dies kann eine spezifische Geschäftseinheit, wie Retail Banking, Kreditabwicklung oder Compliance, ein Standort oder ein Prozess innerhalb der Wertschöpfungskette sein. Es empfiehlt sich, Bereiche zu wählen, in denen bereits eine hohe Akzeptanz bei den Mitarbeitenden besteht oder in denen ein hohes Maß an Expertise vorhanden ist, um Potenziale schneller und effizienter zu erkennen.
Nach Prinzipien des Lean Managements wird der aktuelle Zustand des ausgewählten Prozesses analysiert, z. B. durch Wertstromanalysen. Dabei werden folgende Aspekte geschätzt:
Bereiche mit hohem Zeit- und Kostenaufwand sowie hoher Datenverfügbarkeit eignen sich besonders für eine vertiefte Analyse. Beispielsweise könnte dies die Verarbeitung von Kundenanfragen oder die Betrugserkennung betreffen.
Sobald ein relevanter Use Case identifiziert ist, wird die optimale AI-Lösung gesucht. Interdisziplinäre Innovationsworkshops sind hierfür besonders geeignet. Vorab sollte geklärt werden, ob eine Lösung intern entwickelt (Build) oder extern zugekauft (Buy) werden soll. Dabei ist es hilfreich, interne Fähigkeiten und externe Marktangebote zu prüfen.
In den Workshops werden durch Kreativitätstechniken unter Beteiligung von Experten, Bankmitarbeitenden, Entscheidungsträgern und externen Partnern spezifische Use Cases entwickelt und auf einem Opportunity-Radar klassifiziert. Für Banken könnten dies Anwendungen wie die automatisierte Kundenberatung oder die Risikobewertung sein.
Die finalen Use Cases werden anhand von geschäftsrelevanten Faktoren priorisiert, z. B. mit einer Impact-Effort-Matrix. Die Bewertung umfasst:
Dieses systematische Vorgehen gewährleistet, dass die identifizierten AI-Use-Cases den größten Nutzen für die Bank bringen und gleichzeitig regulatorische Anforderungen und Sicherheitsaspekte berücksichtigt werden.
Der Einsatz von Generative AI im Banking ist nicht ohne Risiken und Herausforderungen. Banken müssen diese Technologie in einem hochregulierten Umfeld implementieren, was besondere Anforderungen an Sicherheit, Datenschutz und Compliance stellt. Gleichzeitig erfordert die Einführung von GenAI signifikante Investitionen in Technologie und Talentmanagement. Um langfristigen Erfolg zu gewährleisten, sollten Banken folgende Herausforderungen gezielt angehen:
Eine gründliche Implementierungsstrategie, die Compliance-Aspekte von Beginn an integriert, ist dabei essenziell, um die genannten Herausforderungen erfolgreich zu meistern.
