Akzeptanz wächst überall, nur nicht bei Banken

Eine repräsentative Befragung durch Forsa im Auftrag des Softwareunternehmens SAS unter 1.000 Verbrauchern aus dem Frühjahr 2026 zeigt eine deutliche Verschiebung in der Wahrnehmung Künstlicher Intelligenz. Rund zwei Drittel der Befragten befürworten den KI-Einsatz bei Behörden, das Gesundheitswesen folgt mit 64 Prozent, Versicherungen erreichen 58 Prozent Zustimmung. Im Bankensektor kippt das Bild: Hier sprechen sich rund 41 Prozent ausdrücklich gegen den KI-Einsatz aus, der höchste Ablehnungswert aller abgefragten Bereiche.

Banken sind damit das Schlusslicht beim Vertrauen. Während andere Bereiche eine Mehrheit hinter sich wissen, stößt ausgerechnet die Bank auf die größte Skepsis. Das ist bemerkenswert, weil Banken seit Jahren in Digitalisierung investieren und sich als technologisch fortschrittlich verstehen. Beim Vertrauen der Kunden in den KI-Einsatz schlägt sich das nicht nieder, im Gegenteil.

Ein Vertrauensproblem, kein Technologieproblem

Die naheliegende Fehldeutung wäre, das Problem für eine Frage der Technologie zu halten. Das ist es nicht. Die Modelle, die eine Bank einsetzen könnte, sind dieselben wie in anderen Branchen, und sie funktionieren. Was fehlt, ist das Vertrauen der Kunden, dass die Bank diese Modelle in ihrem Interesse einsetzt. Das ist ein Vertrauensproblem, und Vertrauensprobleme löst man nicht mit besserer Technik.

Der Grund für die besondere Skepsis liegt in der Natur der Bankgeschäfte. Es geht um Geld, um Kredite, um Existenzen. Wenn eine KI über die Kreditvergabe oder die Konditionen entscheidet, berührt das den Kunden unmittelbar und in einem sensiblen Bereich. Eine frühere Forsa-Befragung zeigte, dass rund zwei Drittel, konkret 69 Prozent, sich unwohl fühlen, wenn Banken und Versicherer mit KI Entscheidungen treffen, etwa bei der Kreditvergabe oder der Tarifberechnung. Die Sorge ist nicht, dass die KI nicht funktioniert, sondern dass sie gegen den Kunden funktioniert.

Diese Sorge ist nachvollziehbar und sollte ernst genommen werden. Der Kunde fürchtet, einer undurchschaubaren Entscheidung ausgeliefert zu sein, die er nicht versteht und gegen die er sich nicht wehren kann. In einem so existenziellen Bereich wie der Kreditvergabe wiegt dieses Gefühl schwer, und es erklärt, warum die Akzeptanz hier niedriger ist als etwa im Gesundheitswesen, wo die KI als helfende Ergänzung des Arztes wahrgenommen wird.

Die Ausnahme, die alles erklärt

Bemerkenswert ist eine Ausnahme von der Skepsis. In derselben Befragungsreihe fand sich eine deutliche Zustimmung dort, wo KI erkennbar im Interesse des Kunden arbeitet: bei der Betrugserkennung. Rund zwei Drittel der Befragten begrüßen es, wenn KI hilft, Betrügern bei Onlinegeschäften oder Zahlungsvorgängen auf die Spur zu kommen. Hier schützt die KI den Kunden, und genau das akzeptiert er bereitwillig.

Diese Ausnahme ist der Schlüssel zum Verständnis des gesamten Befunds. Der Kunde lehnt KI nicht grundsätzlich ab, er lehnt sie dort ab, wo er fürchtet, dass sie gegen ihn eingesetzt wird, und er begrüßt sie dort, wo sie ihn schützt. Die Akzeptanz folgt nicht der Technologie, sondern der wahrgenommenen Interessenlage. Wer das versteht, weiß, wo der Hebel für mehr Vertrauen liegt.

Was Banken daraus lernen müssen

Die erste Lehre ist, KI dort sichtbar einzusetzen, wo sie dem Kunden nützt, und diesen Nutzen klar zu kommunizieren. Eine KI, die vor Betrug schützt, die schneller hilft, die Fehler vermeidet, lässt sich offen zeigen, weil sie auf der Seite des Kunden steht. Diese sichtbaren, kundenfreundlichen Anwendungen bauen Vertrauen auf, das auf andere Bereiche ausstrahlt.

Die zweite Lehre betrifft die heiklen Entscheidungen. Wo KI über Kredite oder Konditionen mitentscheidet, ist Transparenz entscheidend. Der Kunde muss verstehen können, wie eine Entscheidung zustande kommt, und er muss die Möglichkeit haben, sie zu hinterfragen. Eine nachvollziehbare, erklärbare KI nimmt der Entscheidung das Bedrohliche und ersetzt das Gefühl des Ausgeliefertseins durch das Gefühl, fair behandelt zu werden.

Die dritte Lehre ist, dass Vertrauen Zeit braucht und nicht erzwungen werden kann. Es entsteht aus wiederholter Erfahrung, dass die KI fair und im Interesse des Kunden arbeitet. Banken, die das Vertrauen gewinnen wollen, müssen es sich über viele kleine, positive Erfahrungen verdienen, statt es mit Kampagnen einzufordern. Das ist mühsamer, aber es ist der einzige Weg, das Schlusslicht beim Vertrauen hinter sich zu lassen.

Der Vergleich mit dem Gesundheitswesen

Aufschlussreich ist der Kontrast zum Gesundheitswesen, das in der Befragung mit 64 Prozent Zustimmung deutlich besser dasteht. Auch dort geht es um sensible, existenzielle Fragen, und auch dort trifft KI weitreichende Entscheidungen. Der Unterschied liegt in der wahrgenommenen Rolle: Im Gesundheitswesen erscheint die KI als Werkzeug, das dem Arzt und damit dem Patienten hilft. Im Banking erscheint sie eher als Instrument, das die Bank gegen den Kunden einsetzen könnte.

Diese unterschiedliche Wahrnehmung ist nicht in Stein gemeißelt. Sie hängt davon ab, wie die jeweilige Branche ihre KI einsetzt und kommuniziert. Das Gesundheitswesen hat es geschafft, die KI als helfende Ergänzung darzustellen. Die Banken haben dieses Bild noch nicht geprägt, und solange sie es nicht tun, bleibt die KI für den Kunden ein Instrument mit unklarer Loyalität.

Das Vertrauen in den Datenumgang

Ein zweiter Befund vertieft das Bild. Beim Vertrauen in den sorgfältigen Umgang mit den eigenen Daten schneiden Versicherer am schlechtesten ab, hier sehen nur 41 Prozent ihre Daten in guten Händen. Auch das ist ein Vertrauens-, kein Technologieproblem. Der Kunde sorgt sich nicht um die Fähigkeit der KI, sondern um die Absichten dessen, der sie einsetzt, und um den Schutz seiner Daten.

Für Banken und Versicherer folgt daraus, dass der Umgang mit Daten zum Kern der Vertrauensfrage gehört. Wer transparent macht, welche Daten zu welchem Zweck verarbeitet werden, und wer dem Kunden Kontrolle über seine Daten gibt, adressiert genau die Sorge, die hinter der niedrigen Akzeptanz steht. Datenschutz wird so vom regulatorischen Pflichtthema zum Hebel für Vertrauen.

Die Rolle der Regulierung

Bemerkenswert ist, dass die Befragten klare Vorstellungen davon haben, wer Grenzen ziehen soll. Sie sehen die EU, die Anbieter von KI-Lösungen und den Staat in der Pflicht. Das deutet darauf hin, dass die Menschen Regulierung nicht als Hemmnis, sondern als vertrauensbildende Voraussetzung wahrnehmen. Eine klar regulierte KI ist für sie vertrauenswürdiger als eine ungeregelte.

Für Banken ist das eine wichtige Botschaft. Die Einhaltung der regulatorischen Vorgaben, etwa des AI Act, ist nicht nur eine Pflicht, sondern ein Argument für das Vertrauen der Kunden. Ein Institut, das glaubhaft macht, dass seine KI den strengen Regeln entspricht und nachvollziehbar arbeitet, gewinnt damit genau das Vertrauen, das ihm heute fehlt. Compliance und Akzeptanz sind hier zwei Seiten derselben Medaille.

Vom Schlusslicht zur Ausnahme

Die niedrige Akzeptanz im Banking ist kein unabänderliches Schicksal. Sie ist das Ergebnis einer Wahrnehmung, die sich verändern lässt, wenn Banken ihre KI sichtbar in den Dienst des Kunden stellen, transparent mit Daten umgehen und nachvollziehbar entscheiden. Die Betrugserkennung zeigt, dass der Kunde KI dort begrüßt, wo sie ihn schützt. Diesen Beweis gilt es auf weitere Bereiche auszudehnen.

Der Anfang ist der sichtbare Nutzen

Wer das Vertrauen zurückgewinnen will, beginnt am besten dort, wo die Akzeptanz bereits hoch ist, beim sichtbaren Schutz des Kunden. Eine KI, die vor Betrug schützt, die Fehler abfängt, die schneller hilft, ist der natürliche Einstieg, weil sie auf der Seite des Kunden steht und entsprechend begrüßt wird. Von dieser Basis aus lässt sich das Vertrauen Schritt für Schritt auf die heikleren Bereiche ausdehnen.

Vertrauen als Wettbewerbsfaktor

Die niedrige Akzeptanz ist nicht nur ein Imageproblem, sie ist ein Wettbewerbsfaktor. Eine Bank, die das Vertrauen ihrer Kunden in den KI-Einsatz gewinnt, kann KI breiter und offener nutzen und daraus echte Vorteile ziehen. Eine Bank, die das Vertrauen nicht hat, muss ihre KI verstecken oder auf ihren Einsatz verzichten, und verschenkt damit Potenzial. Vertrauen wird so zur Voraussetzung dafür, KI überhaupt wirksam einsetzen zu können.

Wir helfen Ihnen, KI so einzusetzen und zu kommunizieren, dass sie das Vertrauen Ihrer Kunden gewinnt statt es zu verspielen, von sichtbaren kundenfreundlichen Anwendungen bis zu nachvollziehbaren Entscheidungen. Aus der Branche, für die Branche. Beginnen Sie mit einem Workshop.