Künstliche Intelligenz (KI) bietet enorme Potenziale, aber viele Finanzinstitute kämpfen damit, den konkreten Nutzen für ihr Unternehmen zu identifizieren. Wo lohnt sich der Einsatz? Welche Prozesse profitieren am meisten? Und wie lässt sich KI strategisch einbinden, um nachhaltige Wettbewerbsvorteile zu erzielen?

Die Antwort beginnt mit einer strukturierten Analyse. Denn ohne eine klare Bewertung der eigenen Daten, Prozesse und strategischen Ziele bleiben KI-Initiativen oft bloße Experimente ohne spürbaren Geschäftswert.

Warum Finanzinstitute ihr KI-Potential oft unterschätzen

Obwohl Banken, Versicherungen und Finanzdienstleister über riesige Datenmengen verfügen, fehlt es oft an einem systematischen Ansatz, um KI gewinnbringend einzusetzen. Herausforderungen sind unter anderem:

• Unklare strategische Leitlinien: Ohne eine definierte KI-Roadmap bleibt der Mehrwert diffus.

• Silo-Denken: Unterschiedliche Abteilungen experimentieren mit isolierten Lösungen, statt Synergien zu nutzen.

• Regulatorische Unsicherheiten: Vorgaben wie MaRisk und BAIT erfordern eine durchdachte KI-Governance.

• Fehlendes Know-how: Mitarbeitende wissen oft nicht, wo KI konkret helfen kann.

Diese Faktoren führen dazu, dass viele KI-Projekte nur Prototypen bleiben – ohne messbaren Effekt auf Effizienz, Kosten oder Kundenservice.

Drei Schritte zur Identifikation des KI-Potentials

Erfolgreiche Finanzinstitute setzen auf einen strukturierten Prozess zur Identifikation von KI-Use Cases. Dabei haben sich folgende Schritte bewährt:

1. Daten- und Prozessanalyse
   Welche Prozesse sind datengetrieben und bieten Automatisierungspotential? Beispielsweise zeigen Analysen, dass sich im Kundenservice bis zu 50 % der Anfragen automatisiert bearbeiten lassen.

2. KI-Use Cases identifizieren und priorisieren
   Welche Anwendungsfälle liefern den höchsten ROI? Typische Beispiele aus der Praxis sind:

   • Betrugsprävention: Machine Learning kann bis zu 60 % betrügerischer Transaktionen verhindern.

   • Kreditantragsprüfung: Automatisierte Analysen reduzieren die Bearbeitungszeit um 30 %.

   • Customer Service Automation: KI-gestützte Chatbots senken die Kosten um 25 %.

3. Strategische Verankerung und Skalierung
   Einzelne Pilotprojekte sind wertvoll, aber echte Transformation entsteht erst, wenn KI ganzheitlich in die Unternehmensstrategie integriert wird. Erfolgsfaktoren sind:

   • Zentrale KI-Governance, um regulatorische Anforderungen zu erfüllen.

   • Mitarbeiterschulungen, um Akzeptanz und Kompetenz zu fördern.

   • Skalierungsfähige KI-Strukturen, um KI-Lösungen unternehmensweit auszurollen.

Ohne klare Strategie bleibt KI-Potential ungenutzt

Der Einsatz von KI in Finanzinstituten ist kein Selbstzweck. Entscheidend ist, messbare Mehrwerte zu erzielen – sei es durch Effizienzsteigerung, Kostenreduktion oder besseren Kundenservice. Die Basis dafür ist eine systematische Analyse der Unternehmensprozesse, eine gezielte Priorisierung von Use Cases und die strategische Verankerung in der Organisation.