Die Zukunft der KI im Bankwesen: Wie KI und Automatisierung die Branche verändern

McKinsey hat kürzlich eine umfassende Studie zum aktuellen Stand des Bankwesens und zu dessen Umgang mit KI und Automatisierung durchgeführt. Dabei wurden zentrale Branchenvertreter zu den KI-Strategien und deren Integration in ihren Organisationen befragt. Die Ergebnisse zeigen, dass Banken, die KI in großem Maßstab einsetzen, durch die Wiederverwendung von Technologie und Code ihre Entwicklungszeiten um bis zu 30 bis 50 % beschleunigen und gleichzeitig weltweit 2 jährlichen einen Wert von 1 Billion US-Dollar erschließen können.

Diese Studie kommt zu einem äußerst günstigen Zeitpunkt, da das Bankwesen unter zunehmendem Druck steht, seine Geschäftsprozesse zu modernisieren und KI sowie Automatisierung vollständig zu integrieren. Tatsächlich wird laut einer Studie von HFS und Infosys erwartet, dass KI-Investitionen in diesem Jahr 16 % der gesamten Technologieausgaben ausmachen, mit einem Anstieg von 25 % im gesamten Bankwesen. Der Grund dafür sind die neuen Erwartungen der Kunden, die Sorge, dass die Konkurrenten ihnen den Rang ablaufen werden, und die Sorge um die Cybersicherheit, da sich bösartige Akteure diese neuen Technologien zunehmend zu eigen machen.

In einer hart umkämpften Branche, in der Banken und Finanzunternehmen Millionen in KI und Automatisierung investieren, können es sich die Anwender nicht leisten, einfach nur zu experimentieren: Sie müssen eine tragfähige Strategie entwickeln, die ihnen hilft, diese neue Technologie schnell und effizient zu integrieren, einzuführen und Kompetenzen aufzubauen.

Wie kann man sich eine KI-First-Bank vorstellen? Dieser Artikel fasst die wichtigsten Ergebnisse der Branchenumfrage zusammen und beleuchtet zukunftsweisende Ansätze für KI und Automatisierung im Bankwesen. Lesen Sie weiter, um mehr zu erfahren.

Die drei Säulen von KI und Automatisierung im Bankwesen

Die Implementierung fortschrittlicher Automatisierungstechnologien (wie generative KI, agentische KI, robotergestützte Prozessautomatisierung und mehr) hat für die Mehrheit der kleinen und großen Banken bereits hohe Priorität. Tatsächlich zeigt eine aktuelle Studie von Gartner, dass 80 % der Banken planen, bis 2026 eine Form von GenAI-Lösung einzuführen.

Aber an welchen konkreten Anwendungsfällen sind die meisten Bankunternehmen interessiert, und wo planen sie, diese Technologie in naher Zukunft zu integrieren? In unserem neuesten E-Book haben wir diese Fragen ausführlicher untersucht und sehen basierend auf unseren eigenen Erfahrungen die wichtigsten geschäftlichen Anwendungen von KI im Bankwesen in drei wesentlichen Säulen:

1. Kundenerwartungen und Kundenerfahrung
2. Digitale Transformation und Effizienz
3. Risikomanagement und Compliance

Wir möchten die einzelnen Säulen nun näher betrachten und erläutern, wie KI und Automatisierung jeweils zum Einsatz kommen.

1. Kundenerwartungen und -erfahrung

KI bietet eine Reihe nützlicher Anwendungen, um die allgemeine Erfahrung von Bankkunden zu verbessern und die Erwartungen der Kunden zu erfüllen.

Tatsächlich ergab eine kürzlich durchgeführte Studie der Everest Group, dass 39 % der Führungskräfte von Unternehmen eine deutliche Verbesserung der Kundenerfahrung durch einheitliche intelligente Automatisierungslösungen feststellen konnten.

Krungsri Consumer wollte beispielsweise sein Kundenserviceangebot und seinen Support verbessern. Mit Hilfe von KI und Automatisierung konnten sie manuelle Kundensupport-Prozesse eliminieren und die Effizienz und Qualität verbessern, sodass eine 85%ige Produktivitätssteigerung in Bezug auf Geschwindigkeit und Reaktionsfähigkeit erzielt wurde.

2. Digitale Transformation und Effizienz

KI kann in das bestehende IT-System einer Bank integriert werden, um manuelle, fehleranfällige und sich wiederholende Aufgaben wie die Dateneingabe zu automatisieren, wodurch die betriebliche Effizienz, Qualität und Produktivität verbessert werden. Dies ermöglicht es Banken, ihre Gemeinkosten zu senken und die Markteinführungszeit für neue Produkte und Dienstleistungen zu verkürzen.

Darüber hinaus kann KI große Datensätze analysieren, um tiefgehende Geschäftseinblicke zu gewinnen und so zu besseren Entscheidungen und besseren finanziellen Ergebnissen zu führen. Zum Beispiel setzte ABN AMRO (eine führende niederländische Bank) KI-gestütztes Scannen von Dokumenten und ML-Modelle ein, um den Zeit- und Kostenaufwand für die Ausstellung von Kreditkarten und Hypotheken um bis zu 90 % zu reduzieren und den Zeitaufwand für Betrugserkennungsprozesse um 30 % zu reduzieren.

3. Risikomanagement und Compliance

Laut dem jüngsten Avande AI Readiness Report geben 41 % der Bankfachleute an, dass die Automatisierung von Risiko-, Regulierungs- und Compliance-Prozessen zu den spannendsten Anwendungsfällen für KI gehört, und heben damit ihr Potenzial hervor, sichere und verantwortungsvolle Transaktionen zu gewährleisten.

Vor Kurzem haben wir eine große europäische Bank dabei unterstützt, ihr manuelles Sanktionsscreening durch einen optimierten digitalen Workflow zu ersetzen. Infolgedessen konnte die Bank die Bearbeitungszeiten für Forderungen um 80 % verkürzen und gleichzeitig einen Anstieg des Personalbestands im Bereich Handelsfinanzierung um 15 % vermeiden.

Die nächsten Entwicklungen der KI und Automatisierung im Bankwesen

Die Analysten von McKinsey schlagen vor, dass Banken – um die Vorteile der KI zu maximieren – über fragmentierte Pilotprojekte hinausgehen und eine ganzheitliche, unternehmensweite Strategie verfolgen müssen, die sich an ihren übergeordneten Geschäftszielen orientiert.

Dieser Wandel erfordert erhebliche Anstrengungen, die Förderung einer KI-freundlichen Kultur, die Modernisierung der Daten- und Technologieinfrastruktur sowie die Bewältigung von Risiken wie Voreingenommenheit, Datenschutz und Sicherheit, um die Einhaltung der sich entwickelnden Vorschriften zu gewährleisten.

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