Banken schöpfen Potential von KI nicht aus

Reifegrad für den Einsatz Künstlicher Intelligenz

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Künstlicher Intelligenz ist auf dem Vormarsch. Einer aktuellen Studie zufolge schöpfen jedoch viele Banken das Potential von KI nur unzureichend aus und laufen damit Gefahr im Wettbewerb abgehängt zu werden.

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Angesichts der makroökonomischen Unsicherheit sind zahlreiche Retail-Banken dazu gezwungen, strategische Entscheidungen zu treffen, um die Herausforderungen für ihre bestehenden Geschäftsmodelle zu bewältigen. Produktivität und Effizienz stehen daher ganz oben auf der Prioritätenliste der befragten Bankmanager.

Durch die Fokussierung auf intelligente Lösungen, die mit KI-gesteuerten Funktionen ausgestattet sind, können Banken die gegenwärtigen strukturellen Herausforderungen bewältigen und letztendlich ein nachhaltiges Wachstum sicherstellen.

Vor diesem Hintergrund hat Capgemini 250 Retail-Banken anhand unterschiedlicher Geschäfts- und Technologieparameter analysiert, um den Reifegrad ihrer Infrastrukturdaten und ihr Engagement für Künstliche Intelligenz zu ermitteln.

Banken nicht für KI bereit

Die Ergebnisse zeigen, dass die Mehrheit der Banken nicht gut auf den Einsatz von KI vorbereitet ist. Dies betreffe insbesondere die strategische Anwendung von KI, maschinellem Lernen und Generativer KI zur Förderung von Innovation und Effizienz. Nur 6 Prozent der Retail-Banken haben eine Roadmap, um die eigene KI-gestützte Transformation im großen Stil voranzutreiben Und dies obwohl 70 Prozent der Banken planen, ihre Investitionen in die digitale Transformation 2024 um bis zu 10 Prozent zu steigern.

Nur 4 Prozent der Retail-Banken weltweit erzielten eine hohe Punktzahl für ihr geschäftliches Engagement und ihre technologischen Fähigkeiten, während 41 Prozent im Durchschnitt liegen. Dies deutet auf eine allgemein geringe Bereitschaft hin, KI anzunehmen und effektiv umzusetzen.

Regionale Unterschiede verstärken dieses Problem noch weiter. In Nordamerika zeigten 27 Prozent der Banken eine geringe Bereitschaft, in Europa sind es 31 Prozent, und im asiatisch-pazifischen Raum (APAC) erzielten 48 Prozent der Banken eine niedrige Punktzahl.

Keine Erfolgskontrolle von KI

Nur 6 Prozent der befragten Banken haben Leistungskennzahlen (KPIs) festgelegt, um die Auswirkungen von KI zu messen und kontinuierlich zu überwachen. Mehr als 60 Prozent der Banken sind noch dabei, KPIs zu ermitteln und zu entwickeln, während 26 Prozent der Banken, die bereits einige KPIs eingeführt haben, diese nicht messen.

Laut der Studie riskieren Banken damit ein „Silent Failure“, wenn sie mangelnde Ergebnisse zu spät bemerken. Beispielsweise geben nur 2 Prozent der Führungskräfte an, dass sie die KPIs für die geschäftlichen Auswirkungen ihrer generativen KI-Leistung regelmäßig verfolgen. Darüber hinaus äußern sich 39 Prozent der Führungskräfte unzufrieden mit den Ergebnissen ihrer KI-Anwendungsfälle, was diese Diskrepanz noch verstärkt.

Um dem entgegenzuwirken, empfiehlt die Studie, dass Banken ein KI-Monitoring einrichten, um die tatsächlichen Auswirkungen von KI und generativer KI zu verfolgen, zu überwachen und zu melden, wenn sie in großem Umfang eingesetzt werden.

Hohes Potential von GenKI

Generative KI berge laut der Studie ein enormes Potenzial zur Steigerung der Effizienz und des Kundenerlebnisses in der gesamten Wertschöpfungskette des Privatkundengeschäfts. Von den Bankangestellten konzentrieren sich 70 Prozent auf operative Tätigkeiten.

Dabei haben 91 Prozent der Mitarbeiter im Customer Onboarding nur wenig Zeit für Kundeninteraktionen, sei es am Schalter oder bei Direktbanken im Service Center. Teams für das Onboarding der Kunden verbringen derzeit 91 Prozent ihrer Zeit mit operativen und Compliance-Aufgaben.

Über 80 Prozent der Bankangestellten bewerten die Effektivität der Automatisierung in ihren Funktionen von Onboarding über Kreditvergabe und Marketing bis hin zum Contact Center als „mäßig“. Diese Einschätzung verdeutlicht eine erhebliche Diskrepanz zwischen Anspruch und Wirklichkeit.

Einsatzmöglichkeiten von GenKI

Banken sehen das Potenzial von generativer KI vor allem bei der automatischen Aufdeckung von Betrugsfällen, der Datenvisualisierung und -analyse sowie der Erstellung und Versendung personalisierter Inhalte an Kunden. Banken könnten durch KI-gestützte intelligente Transformation und generative KI-Copiloten bis zu 66 Prozent der Zeit einsparen, die sie bislang für den Betrieb, die Dokumentation, die Einhaltung von Vorschriften und andere mit dem Onboarding verbundene Aktivitäten aufwenden.

Besseres Kundenerlebnis dank GenKI

Die Corona-Pandemie hat zu einer Verlagerung der Kundendienstangebote auf digitale Kanäle geführt, da Selbstbedienungstools wie Chatbots zur Norm wurden. Trotz dieses Wandels zeigen sich die Kunden unzufrieden. 61 Prozent der Bankkunden haben sich an Mitarbeiter gewandt, weil sie mit den Chatbot-Lösungen unzufrieden waren, während 17 Prozent Chatbots einfach misstrauen und menschliche Ansprechpartner bevorzugen.

Traditionellen, regelbasierten Chatbots fehlt die Flexibilität und Anpassungsfähigkeit fortschrittlicher KI-gesteuerter Systeme, da sie nicht in der Lage sind, komplexe oder unvorhergesehene Anfragen zu bearbeiten. Mehr als 60 Prozent der Kunden bewerteten ihre Erfahrungen mit Chatbots als nur durchschnittlich. Diese Bedingungen führen dazu, dass die Zahl der Anrufabbrüche steigt: Bei Tier-I-Banken beträgt sie 12 Prozent und bei Tier-II-Banken fast 18 Prozent. Die Studie empfiehlt Banken, intelligente Kontaktzentren einzurichten, die Chatbots mit KI-Funktionen und intelligente Copiloten einsetzen, um die Mitarbeiter bei ihren täglichen Aufgaben zu unterstützen.

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Über den Autor

Dr. Hansjörg Leichsenring

Dr. Hansjörg Leichsenring ist Herausgeber des Bank Blogs und der Finanzbranche seit über 30 Jahren beruflich verbunden. Nach Banklehre und Studium arbeitete er in verschiedenen Positionen, u.a. als Direktor bei der Deutschen Bank, als Vorstand einer Sparkasse und als Geschäftsführer eines Online Brokers. Als Experte für Strategien in den Bereichen Digitalisierung, Innovation und Vertrieb ist er gefragter Referent und Moderator bei internen und externen Veranstaltungen im In- und Ausland.

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