Der Einsatz von Künstlicher Intelligenz (KI) ist längst kein Zukunftsthema mehr – er verändert bereits heute die Finanzbranche. Doch für viele regionale Banken stellt sich die Frage: Wie kann der KI-Einsatz effektiv gefördert werden, ohne sich ausschließlich auf zentrale Dienstleister zu verlassen? Denn während große Banken eigene KI-Abteilungen aufbauen, stehen kleinere Institute vor der Herausforderung, KI-Expertise und Datenhoheit selbstständig zu entwickeln.

Warum Eigenständigkeit im KI-Einsatz entscheidend ist

Viele Finanzinstitute setzen bei technologischen Innovationen auf zentrale Dienstleister. Das mag kurzfristig effizient erscheinen, birgt jedoch langfristige Risiken:

• Abhängigkeit von externen Anbietern: Banken, die ausschließlich auf Drittanbieter setzen, verlieren Kontrolle über ihre Daten und Prozesse.

• Eingeschränkte Innovationsfähigkeit: Standardisierte KI-Lösungen berücksichtigen oft nicht die individuellen Bedürfnisse regionaler Banken.

• Regulatorische Herausforderungen: Banken müssen sicherstellen, dass KI-Modelle DSGVO-konform und mit MaRisk sowie BAIT vereinbar sind​.

Strategien zur eigenständigen KI-Implementierung

1. Internes KI-Know-how aufbauen
   Finanzinstitute sollten eigene KI-Kompetenzen entwickeln, indem sie Mitarbeitende schulen und interne KI-Teams etablieren. Dies kann durch Kooperationen mit Hochschulen oder gezielte Weiterbildungen geschehen.

2. Gezielter Einsatz von generativer KI
   Anwendungsbereiche sind u. a. automatisierte Kundenkommunikation, Risikobewertungen und die Optimierung interner Prozesse​. Besonders wertvoll ist generative KI für die Analyse von Finanzberichten oder die Erstellung personalisierter Beratungsangebote.

3. Datenhoheit sichern
   Der Besitz und die Kontrolle über eigene Daten sind essenziell. Banken sollten Strategien zur sicheren Speicherung und Verarbeitung entwickeln und externe Cloud-Lösungen kritisch hinterfragen​.

4. Regulatorische Anforderungen frühzeitig berücksichtigen
   Der Einsatz von KI muss den strengen Vorgaben der Finanzaufsicht entsprechen. Eine enge Abstimmung mit Compliance-Teams und Datenschutzbeauftragten ist unerlässlich​.

5. Schrittweise Implementierung und Pilotprojekte
   KI sollte zunächst in kleineren, klar abgegrenzten Projekten getestet werden. Erfolgreiche Anwendungen können dann skaliert werden.

Erfolgsfaktoren für den eigenständigen KI-Einsatz

• Klare strategische Zielsetzung: Welche Prozesse sollen durch KI optimiert werden?

• Kooperationen mit FinTechs und Forschungseinrichtungen: Externe Expertise gezielt einbinden, ohne die Kontrolle zu verlieren.

• Iterative Entwicklung statt Big-Bang-Ansatz: Schnelle, adaptive Anpassungen führen langfristig zu besseren Ergebnissen.

Eigeninitiative als Wettbewerbsvorteil

Regionale Banken stehen vor der Wahl: Entweder sie bleiben passive Konsumenten externer KI-Lösungen – oder sie nutzen die Chance, durch eigene KI-Strategien langfristig wettbewerbsfähig zu bleiben. Die gute Nachricht: Mit gezieltem Know-how-Aufbau, der richtigen Datenstrategie und einem regulatorischen Framework können auch kleinere Finanzinstitute den KI-Wandel aktiv gestalten.