Die Studie zeigt, dass KI im Banking längst Realität ist, ihr wirtschaftlicher Wert aber nur in Ansätzen genutzt wird. Viele Häuser bleiben in Pilotphasen stecken, bremsen sich durch fehlende Strategien, Datenstrukturen und Governance. Gleichzeitig eröffnen moderne KI-Modelle grosse Chancen für Effizienz und Wettbewerbsfähigkeit. Entscheidend wird sein, KI klar zu verankern und von ersten Tests in skalierbare Anwendungen zu überführen.
Künstliche Intelligenz (KI) ist im Bankensektor zwar angekommen, doch das wirtschaftliche Potenzial wird vielerorts noch nicht voll ausgeschöpft. Unsere aktuelle Studie «Künstliche Intelligenz im Bankensektor – Wie Banken ihre Potenziale aktivieren und Profitabilität steigern», die wir gemeinsam mit der Heinrich-Heine-Universität Düsseldorf durchgeführt haben, zeigt auf, wie Banken durch eine gezielte Integration von KI entlang strategischer Handlungsfelder Effizienzgewinne realisieren und ihre Wettbewerbsfähigkeit nachhaltig stärken können.
Seit der Einführung generativer KI-Modelle wie ChatGPT hat sich das Verständnis von Künstlicher Intelligenz (KI) grundlegend gewandelt. KI-Systeme sind heute, auch im Bankensektor, zentrale Treiber für Innovation und Effizienz. Die Fähigkeit, Texte, Bilder, Code oder Sprache zu generieren, eröffnet neue Wege zur Automatisierung, Personalisierung und Risikominimierung.
Trotz dieser Potenziale bleibt die tatsächliche Wertschöpfung bislang hinter den Erwartungen zurück: Nur ein Bruchteil des geschätzten Profitabilitätspotenzials von 20 bis 40 Milliarden Euro im deutschen Bankensektor wurde bisher realisiert. Die Gründe dafür sind vielfältig und bieten zugleich konkrete Ansatzpunkte für strategisches Handeln.
Unsere Studie liefert fundierte Einblicke in den Status quo, Herausforderungen und Potenziale von KI im Bankenumfeld. Sie richtet sich an Führungskräfte und Fachbereiche im Finanzsektor und basiert auf einer zweistufigen empirischen Erhebung von 40 Banken, die rund 25 Prozent der Bilanzsumme des deutschen Bankensektors abdecken.
Der Status quo: Erste Schritte, aber noch kein Durchbruch
95 Prozent der Banken haben KI bereits eingeführt oder planen dies in der kommenden Zeit. Erste Anwendungen wie etwa Chatbots, Dokumentenanalyse oder Pilotprojekte mit generativer KI sind bereits im Einsatz. Doch viele Institute verharren in der Explorationsphase: Es fehlt an strategischer Steuerung, skalierbaren Datenarchitekturen und klaren Governance-Strukturen.
Vor diesem Hintergrund formuliert der EU AI Act klare Vorgaben in Bezug auf Transparenz, Governance und Risikomanagement. Banken sind daher verpflichtet, ihre KI-Systeme systematisch zu erfassen, zu kategorisieren und regulatorisch abzusichern – insbesondere bei Anwendungen mit hohem Risiko. Die Umsetzung dieser Anforderungen ist komplex, aber unerlässlich.
Die Studie analysiert entlang der fünf zentralen Dimensionen der Künstlichen Intelligenz Transformation Strategie, Talente, Prozesse, Governance & Risikomanagement sowie Technologie & Daten, inwiefern Banken in jeder dieser Dimensionen nachhaltige Erfolgsfaktoren aktivieren und einen messbaren Beitrag zur Profitabilität leisten können. Die Handlungsempfehlungen verdeutlichen, wie der Übergang von der Exploration zur Skalierung gelingt, etwa durch die Entwicklung einer klaren KI-Strategie, die Integration in bestehende Geschäftsmodelle und die Etablierung hybrider Governance-Strukturen.
Jetzt die Weichen stellen
KI ist kein Zukunftsthema mehr, sondern Realität. Die Grundlagen für ihren Einsatz im Bankensektor sind gelegt. Doch um das volle Potenzial auszuschöpfen, braucht es mehr als Pilotprojekte: Benötigt werden strategische Klarheit, organisatorische Verankerung und eine konsequente Umsetzung.
Banken, die heute in KI investieren und sie als integralen Bestandteil ihrer Geschäfts- und Betriebsmodelle etablieren, sichern sich nicht nur Effizienzgewinne, sondern auch einen nachhaltigen Wettbewerbsvorteil in der digitalen Finanzwelt von morgen.
Kernergebnisse der Studie «Künstliche Intelligenz im Bankenwesen»
Die Studienergebnisse zeigen, dass 43 Prozent der befragten Institute KI hauptsächlich zur Optimierung von Prozessen und zur Verbesserung der Kundeninteraktion einsetzen. Für 20 Prozent dient KI vor allem als Instrument zur Bewältigung des Fachkräftemangels. Strategische Zielsetzungen wie Förderungen von Innovation oder die Stärkung der Wettbewerbsfähigkeit spielen bislang eine untergeordnete Rolle. Zudem wird deutlich, dass für 64 Prozent der Banken technologische und regulatorische Anforderungen die zentralen Herausforderungen darstellen.
Weitere zentrale Ergebnisse, die aus den fünf zentralen Dimensionen Strategie, Talente, Prozesse, Governance & Risikomanagement sowie Technologie & Daten für die KI-Transformation in Banken abgeleitet werden können, sind:
- 43 Prozentder Banken nutzen KI, jedoch ohne klare strategische Verankerung
- 48 Prozent der Banken koordinieren KI-Initiativen nur punktuell, erste organisatorische Ansätze sind vorhanden
- 55 Prozent sehen das größte Potenzial von KI in der Automatisierung interner Abläufe
- 41 Prozent der Banken bauen erste KI-Kompetenzen auf
- 58 Prozent stoßen bei der Skalierung auf Talentengpässe
- 15 Prozent haben KI umfassend in Governance und Organisation integriert
- 83 Prozent der Banken arbeiten mit provisorischen KI-Infrastrukturen
Deloitte
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