KI im Banking: Experiment oder Strategie?
Fast jede Bank hat heute eine KI-Strategie. Kaum eine kann beziffern, was sie einbringt. In dieser Lücke steckt das eigentliche Problem der Branche.
Der Stand der Dinge
Die Zahlen klingen beeindruckend: 44 Prozent der befragten Finanzinstitute planen, ihre Investitionen in generative KI im Jahr 2026 um mehr als 20 Prozent zu erhöhen. Gleichzeitig zeigt die Realität ein anderes Bild: Fast jede Bank hat heute eine KI-Strategie — kaum eine kann beziffern, was diese einbringt.
Die Jahre 2023 bis 2025 waren Pilotjahre. Proof-of-Concepts, Demo-Umgebungen, interne Hackathons. Das war nötig und richtig. Aber diese Phase ist vorbei. Wer jetzt noch im Pilotmodus verharrt, hat kein Technologieproblem — er hat ein Führungsproblem.
Was konkret passiert — und was nicht
Die Commerzbank gehört zu den wenigen deutschen Banken, die KI nicht nur ankündigen, sondern zeigen. Mit der Einführung von Ava, einem KI-basierten Banking-Avatar in der App, kombiniert sie KI, Sprachverarbeitung und kundenzentriertes Design. Das Ergebnis ist messbar: Ava verwaltet monatlich über 30.000 Kundengespräche und löst 75 Prozent der Anfragen eigenständig.
Bemerkenswert ist dabei nicht nur die Technologie, sondern der Weg dorthin. Im August 2024 einigte sich die Commerzbank mit dem Betriebsrat, um den internen Einsatz von KI im Einklang mit den Persönlichkeitsrechten der Beschäftigten voranzutreiben. Das klingt nach bürokratischem Pflichtprogramm. Es ist das Gegenteil: Es ist der Beweis, dass die Bank verstanden hat — ohne die Mitarbeiter läuft gar nichts.
Die Deutsche Bank wiederum setzt auf KI im Vertrieb. Ihr System „Next Best Offer“ analysiert Kundenportfolios und schlägt Beratern gezielt Produktempfehlungen vor — allerdings nur, wenn der Algorithmus berechnet hat, dass der voraussichtliche Nutzen des Wechsels die Kosten übersteigt. Danach entscheiden die Berater, ob sie den Vorschlag wirklich an den Kunden weiterleiten. Das ist eine kluge Rollenteilung: KI als Zuarbeiterin, Mensch als Entscheider.
Warum trotzdem so viele scheitern
Laut der Boston Consulting Group (BCG) entscheiden sich nur rund 10 Prozent des Erfolgs am Algorithmus, 20 Prozent an Daten und Infrastruktur — die verbleibenden 70 Prozent an Menschen, Prozessen und Unternehmenskultur.
Und genau hier liegt der Graben. 39 Prozent der befragten Finanzinstitute empfinden das Training von Modellen als komplexer als erwartet. 32 Prozent sehen Schwierigkeiten bei der Integration in bestehende Geschäftsprozesse. 29 Prozent identifizieren Defizite bei den erforderlichen Fähigkeiten der Mitarbeiter. Mehr als ein Viertel verfügt über keine ausreichenden Governance-Strukturen.
Das sind keine Technologieprobleme. Das sind Organisationsprobleme. Und Organisationsprobleme löst man nicht mit besseren Modellen.
Gartner prognostiziert, dass bis Ende 2026 rund 30 Prozent aller generativen KI-Projekte nach der Pilotphase eingestellt werden. Das Massachusetts Institute of Technology (MIT) kommt in einem viel zitierten Report sogar auf eine Scheiterquote von 95 Prozent. Man kann das als Warnung lesen. Man sollte es als Arbeitsauftrag verstehen.
Was den Unterschied macht
76 Prozent der befragten Unternehmen setzen KI bereits in Teilbereichen ein — doch nur 26 Prozent haben sie vollständig in ihre Kernprozesse integriert. Der überwiegende Teil bleibt in isolierten Pilotprojekten stecken.
Was die erfolgreichen anders machen: Sie definieren Erfolgskriterien vor dem Start, nicht danach. Sie wählen Anwendungsfälle, die tief genug ins Tagesgeschäft eingreifen. Und sie investieren in die Menschen, die die KI täglich bedienen — nicht nur in die Technologie selbst.
Die Commerzbank hat das mit der Betriebsratsvereinbarung vorgemacht. Die Deutsche Bank mit der menschlichen Letztentscheidung beim Next-Best-Offer-System. Beide Beispiele haben eines gemeinsam: Die Technologie ist nicht das Thema. Das Vertrauen ist das Thema.
Fazit
KI im Banking ist kein Experiment mehr. Die Pilotphase ist vorbei — für alle, die es ernst meinen. Was jetzt zählt, ist der Übergang vom Proof-of-Concept in den Regelbetrieb. Und der gelingt nicht durch bessere Algorithmen, sondern durch klarere Verantwortlichkeiten, belastbare Governance und Mitarbeiter, die KI nicht als Bedrohung erleben, sondern als Werkzeug, das ihnen tatsächlich hilft.
Das ist keine technische Frage. Das ist eine Frage der Unternehmenskultur.
Quellen:
- Commerzbank Pressemitteilung: Banking-Avatar Ava
- Commerzbank / Microsoft: Ava verwaltet 30.000 Gespräche monatlich, löst 75 % autonom
- Commerzbank: Betriebsratsvereinbarung zum KI-Einsatz, August 2024
- Deutsche Bank: Next Best Offer — KI empfiehlt, Berater entscheidet
- Boston Consulting Group: 70 % des KI-Erfolgs hängen an Menschen und Kultur
- Gartner: 30 % aller generativen KI-Projekte werden nach der Pilotphase eingestellt
- Massachusetts Institute of Technology: 95 % Scheiterquote bei generativen KI-Piloten
- Handelsblatt / Der Bank Blog: Nur 26 % der Banken haben KI vollständig in Kernprozesse integriert
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