In drei Schritten zur intelligenten Bank

Wie gelingt Banken der Sprung von isolierten KI-Pilotprojekten hin zu skalierbaren, unternehmensweiten Lösungen? Ein strategischer Blick auf Chancen, Risiken und Voraussetzungen für eine intelligente, zukunftsfähige Transformation.

Künstliche Intelligenz könnte zu einem strategischen Wendepunkt im Bankwesen werden.

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Wie gelingt die erfolgreiche Integration von KI in Banken? Ein aktuelles Whitepaper von KPMG bietet eine praxisnahe Roadmap – von der Strategieentwicklung über die Implementierung bis zur Skalierung. Basierend auf globalen Studien und Expertenanalysen enthält es konkrete Handlungsempfehlungen für eine zukunftsfähige KI-Transformation.

Kunden- und Mitarbeitererlebnis durch KI neu definiert

KI verändert die Interaktion mit Kunden grundlegend: Chatbots werden dialogfähig, personalisierte Empfehlungen und Sicherheitsfunktionen verbessern die User Experience. Auch „Know Your Customer“-Prozesse werden effizienter und zuverlässiger.

Für Mitarbeiter bedeutet KI eine Entlastung von Routineaufgaben. Sie werden durch KI-Systeme bei Entscheidungen unterstützt – etwa mit Dashboards, die Kundeninformationen analysieren. Das hebt die Qualität von Interaktionen und steigert die Mitarbeiterzufriedenheit.

Status quo und zentrale Herausforderungen der Branche

Künstliche Intelligenz (KI) ist nicht mehr nur ein technisches Hilfsmittel, sondern ein strategischer Gamechanger für Banken. Studien zeigen, dass viele Institute zwar erste Pilotprojekte gestartet haben, jedoch Schwierigkeiten haben, daraus messbaren Nutzen zu ziehen. Es geht nicht mehr nur um technologische Investitionen – KI erfordert ein Umdenken in Strategie, Kultur, Geschäftsmodellen und Ethik.

Zwar setzen viele Banken bereits KI in Teilbereichen wie IT, Marketing oder Betrugsprävention ein, doch der strategische Durchbruch bleibt oft aus. Nur ein Viertel der Banken verfügt über cloudbasierte Plattformen, nur 30 Prozent bieten tiefgreifende Schulungen an. Zudem äußern 71 Prozent der Führungskräfte Bedenken hinsichtlich externer KI-Anbieter und wünschen mehr Klarheit im Technologieumfeld, bevor größere Investitionen erfolgen.

Ein weiterer Hemmschuh: Datenqualität. 72 Prozent der Banken beklagen unzureichende Datenlage, was skalierbare KI-Projekte erschwert. Auch ethische Fragestellungen und regulatorische Unsicherheiten bremsen die Dynamik.

Viele Banken verharren allerdings noch in der Pilotphase, unter anderem wegen unklarer Zielsetzungen, ROI-Zweifeln und regulatorischer Bedenken. Dennoch sehen 66 Prozent der Führungskräfte KI als Wettbewerbsvorteil, und 68 Prozent berichten von ersten Kosteneinsparungen. Die größten Herausforderungen sind dabei Datenschutz, fehlende Fachkompetenz, komplexe Regulierung und Datensilos.

Drei-Phasen-Modell zur Integration von KI

Um den Wandel zu meistern, schlägt KPMG ein Drei-Phasen-Modell zur Integration von KI vor:

1. Befähigung: Aufbau von Grundlagen und erste Pilotprojekte;
2. Umsetzung Verankerung in Kernprozessen und Arbeitsabläufen;
3. Entwicklung: Neugestaltung von Geschäftsmodellen auf Basis von KI und angrenzenden Technologien wie Blockchain oder Quantum Computing.

Die Transformation umfasst drei Organisationsebenen:

• Foundations (Technologie & Daten),
• Functions (Prozesse & Kundenerlebnisse) und
• Enterprise (Strategie, Governance, Kultur).

Ein durchgängiges Transformationsbüro unterstützt dabei, Fortschritte zu koordinieren und Wirkung zu maximieren.

1. Die Befähigungs-Phase: Grundlagen schaffen, Menschen befähigen

In der ersten Phase liegt der Fokus auf dem Kompetenzaufbau. Banken benennen eine verantwortliche Führungskraft, identifizieren relevante Anwendungsfälle und starten Pilotprojekte, oft auf Basis externer KI-Modelle. Schulungsprogramme fördern die Akzeptanz und das Verständnis.

Typische Use Cases in dieser Phase sind automatisierte Kreditvergabe, Dokumentenprüfung, Betrugserkennung oder Chatbots. Erste Resultate zeigen signifikante Effizienzgewinne – etwa bei einem Kreditinstitut, das die Durchlaufzeit von Krediten durch KI halbieren konnte.

2. Die Umsetzungs-Phase: KI wird Teil der DNA

In Phase zwei wird KI tief in Prozesse integriert – von Produkterstellung bis Kundenservice. Ziel ist die Schaffung datengestützter Wertströme, gesteuert durch KI-Agenten, die zunehmend komplexe Aufgaben übernehmen können. Mitarbeiter agieren dabei nicht mehr als Ausführer, sondern als „Manager“ intelligenter Systeme.

Voraussetzung ist ein Umbau der Governance und Organisation – weg von starren Produktabteilungen hin zu funktionsübergreifenden Wertströmen. Auch die Infrastruktur wird hybrider: Cloud, lokale Rechenzentren, GPUs und Sicherheitslösungen müssen orchestriert werden.

Barrieren in dieser Phase sind vor allem kultureller Natur. Mitarbeiter und Führungskräfte tun sich schwer mit dem Wandel. Viele Banken sind um Produktstrukturen herum organisiert – ein Wertstromdenken bricht mit alten Silos.

Zudem fehlen spezialisierte Fachkräfte. Upskilling und Recruiting sind zwar wichtige Hebel, reichen aber nicht aus. Transformation gelingt nur, wenn Führungskräfte kulturellen Wandel und technologische Erneuerung aktiv gestalten.

Die Entwicklungs-Phase: Neue Geschäftsmodelle durch KI

In der dritten Phase entsteht die „intelligente Bank“, die KI vollständig in ihr Geschäftsmodell integriert. KI trifft autonome Finanzentscheidungen, orchestriert digitale Marktplätze, nutzt Blockchain für sichere Transaktionen und wird zum Treiber für neue Ökosysteme mit Partnern, Fintechs und Kunden.

Beispiele sind selbstverwaltete Konten, intelligente Vertragsabwicklungen oder kontextabhängige Finanzdienste, die im Alltag der Kunden eingebettet sind. Ein europäischer Fall zeigt, wie GenAI die Auswertung von Kundenfeedback massiv beschleunigt und strategische Produktentwicklungen ermöglicht.

Vier strategische Hebel für langfristigen KI-Erfolg

Die Studie schließt mit vier Kernempfehlungen:

1. Strategische Verankerung: KI muss Teil der Unternehmensstrategie sein – mit klaren Zielen, KPIs und cross-funktionaler Zusammenarbeit.
2. Vertrauen und Governance: Robuste Kontrollmechanismen, Erklärbarkeit, Datenschutz und Sicherheit sind unerlässlich.
3. Nachhaltige Infrastruktur: Investitionen in Cloud, Datenqualität und skalierbare Plattformen sind Grundlagen für Wachstum.
4. Kulturwandel fördern: Mitarbeiter müssen befähigt, Ängste abgebaut und neue Karrierepfade durch KI geschaffen werden.

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