Agilität und Anpassungsfähigkeit: Mit diesen Prinzipien – in anderen Branchen längst zur Maxime geworden – tun sich Banken in ihrem regulatorischen Korsett schwerer. Das muss sich 2025 angesichts technologischer, wirtschaftlicher und sozialer Umbrüche ändern.
Drei aktuelle Trends im Bereich Künstlicher Intelligenz bei Banken.
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2025 steht der globale Bankensektor an einem Scheideweg, der ein drastisches Umdenken fordert. Steigender Wettbewerbsdruck und das enorme Tempo technologischer Innovationen sorgen dafür, dass sich Banken in immer kürzerer Zeit anpassen müssen. Künstliche Intelligenz (KI) ist dabei ein entscheidender Faktor für die dringend notwendige Transformation.
Banken investieren bereits stark in ihre IT-Modernisierung, um Kunden einen besseren Service bieten zu können und selbst zukunftsfähig zu bleiben – auch im Hinblick auf zunehmende Bedrohungen und striktere Regulatorik.
Drei KI-Trends im Banking
Drei Trends rund um Künstliche Intelligenz werden die Branche in den kommenden Monaten wesentlich prägen.
Trend 1: Praktische Anwendung von KI wird Realität
KI ist vom Zukunftsszenario zur Realität geworden. Die weltweite Euphorie der vergangenen Jahre, die auch bei Banken chaotische und gescheiterte Implementierungen nach sich gezogen hat, kühlt aktuell etwas ab und weicht 2025 greifbaren Anwendungen. Das Ergebnis sind signifikante Verbesserungen im Frontend sowie im Backoffice.
2025 wird ein Schlüsseljahr für Banken insofern, als sie eine konsequente Strategie rund um KI entwickeln müssen, die auf einem soliden Daten- und Governance-Framework aufsetzt. Diese Ausgangsbasis erleichtert es Finanzinstituten, ihre Technologieausrichtung mit Geschäftszielen zu verknüpfen und klare Kriterien für den Einsatz von KI zu erstellen. Zudem stecken sie mehr Energie in den Aufbau eines KI-Technologiestacks, der den spezifischen Anforderungen der Organisation entspricht und sich nahtlos in ihre Enterprise-Intelligence-Architektur einfügt.
Angesichts der zunehmenden Verbreitung von KI im Bankenumfeld ist umso mehr Sensibilität hinsichtlich einer ethischen und vertrauenswürdigen Anwendung geboten. Banken müssen also zwingend Bias vermeiden, Fairness fördern und Transparenz für Aufsichtsbehörden, Shareholder und Kunden herstellen.
Trend 2: KI als Beschleuniger für Betrug und Finanzkriminalität
KI bietet zwar ein beeindruckendes Potenzial für Transformationen, ist allerdings gerade deswegen ein zweischneidiges Schwert. Banken setzen die Technologie ein, um ihre Fähigkeiten bei der Betrugserkennung zu verbessern. Betrüger wiederum nutzen diese Methoden in ähnlicher Weise, um ihre kriminellen Ziele zu erreichen – und sind dabei meist einen Schritt voraus.
KI-basierte Cyberattacken und Betrugssysteme nehmen in alarmierendem Ausmaß zu. Kriminelle setzen die Technologie ein, um ausgefeilte Phishing-Angriffe zu entwickeln, betrügerischere Transaktionen durchzuführen und Verbraucherverhalten nachzuahmen – all diese Aktivitäten stellen Banken vor ganz neue Herausforderungen und hebeln herkömmliche Sicherheitsmaßnahmen aus. Die Auswirkungen sind signifikant: Die Verluste durch Betrug werden auf mehr als 500 Milliarden US-Dollar weltweit geschätzt. Als Reaktion darauf investieren Banken umfassend in KI-gestützte Systeme zur Betrugserkennung, die in Echtzeit lernen und sich anpassen.
Die Investition in diese Technologie alleine ist jedoch nicht ausreichend. Stattdessen ist eine kontinuierliche Weiterentwicklung von KI-Lösungen zur Aufdeckung und Bekämpfung von Betrug erforderlich. Darüber hinaus sind interne Maßnahmen in der gesamten Organisation gefragt: Banken sollten unter Mitarbeitenden eine Kultur erhöhter Aufmerksamkeit gegenüber auffälligen Aktivitäten fördern. Zudem ist es wichtig, dass Banken auch ihre Kunden für das Thema sensibilisieren und darin schulen, Täuschungsversuche zu erkennen – denn Betrugserkennung ist inzwischen eine Aufgabe für jeden.
Trend 3: Risikomanagement rückt ins Zentrum
2025 werden Banken ihr Risikomanagement von Grund auf neu denken müssen, einschließlich einer Überarbeitung von Prozessen und Technologien. Herkömmliche Risikobereiche wie Finanzen und Operatives werden sich als Folge sich verändernder Dynamiken ausweiten.
Über diese traditionellen Bereiche hinaus haben es Risikomanager mit neuen Gefahren zu tun, darunter die Einführung von KI, und zunehmenden Bedrohungen durch Klimawandel, globale Pandemien oder andere „Black Swan“-Ereignisse. Diese zwingen Banken dazu, ihre Risikomodellierung und Szenario-Analysen weiterzuentwickeln und daraus Strategien zur Abfederung potenzieller Probleme zu entwickeln. Der regulatorische Druck wird ebenfalls zunehmen, da sich Aufsichtsbehörden verstärkt auf rasant verändernde Finanzumgebungen und technologische Innovationen einstellen. In diesem Kontext konkretisieren sie Richtlinien, die Wirtschaft, Märkte und Verbraucher schützen.
Banken sind Vorreiter bei Generative AI
Ein Beispiel dafür, dass Banken durchaus auch technologische Vorreiter sein können, ist Generative AI: Finanzinstitute liegen im Branchenvergleich vorne, wenn es darum geht, die Technologie für Bereiche wie Risikomanagement, Marketing und Customer Service einzusetzen. Das ergab eine aktuelle Studie von Coleman Parkes unter Senior Executives im Bankenbereich, die vom Daten- und KI-Experten SAS in Auftrag gegeben wurde. Dem Report „Your journey to a GenAI future: A strategic path to success in banking“ zufolge setzen bereits 98 Prozent der befragten Bankexperten Generative AI ein oder planen dies innerhalb der kommenden zwei Jahre. 90 Prozent verfügen sogar über ein eigenes Budget dafür. Vorteile berichten die Umfrageteilnehmer vor allem für den Bereich Risikomanagement und Compliance (88 Prozent), gefolgt von Einsparungen bei Zeitaufwand und operativen Kosten (85 Prozent) sowie Verbesserungen bei Kundenzufriedenheit und -treue (82 Prozent).
Die wichtigsten Bereiche und Vorteile für den Einsatz von generativer Künstlicher Intelligenz bei Banken.
Veränderungsbereitschaft als Resilienz- und Erfolgsfaktor
Banken werden 2025 ihre Resilienz trotz omnipräsenter Volatilität und Veränderungen aufrechterhalten können, allerdings werden sich die traditionellen Wertschöpfungsketten auflösen. Wettbewerb, neue Technologien und steigende Verbrauchererwartungen treiben branchenweit den Bedarf an weitereichender Transformation voran.
Am Ende werden diejenigen Banken profitieren, die ihre operativen Abläufe weiterentwickeln und den Kunden bei jeder Entscheidung in den Fokus stellen. Und die in KI-basierte Lösungen investieren, die strategisches Wachstum begünstigen und Banken somit den Weg in die Zukunft ebnen.
