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KI in Banken: Eine Frage der Kultur

Vor allem aber verfügen gerade Banken über riesige, teilweise jahrzehntealte Datenbestände, deren Analyse sich für eine bessere Kundenbindung nutzen ließe. Auf dieser Grundlage könnten sie ihren Kunden ein hohes Maß an Personalisierung sowie Produkte bieten, die den individuellen Bedarf zum richtigen Zeitpunkt treffen.

Eine aktuelle Marktstudie (1) der Unternehmensberatung Eurogroup Consulting (EGC) in Kooperation mit der Hochschule für Technik und Wirtschaft des Saarlands zeigt jedoch: gerade Banken stehen bei der Nutzung der Potenziale von KI noch ziemlich am Anfang. Laut der Befragung wenden bislang mit 22 Prozent nur wenige Institute KI im Regelbetrieb an; 12 Prozent der Unternehmen befinden sich in der Phase des Know-how-Aufbaus, und 18 Prozent haben bereits Use Cases entwickelt.

Direktbanken und Kapitalverwaltungsgesellschaften stellen mit der Einführung von mindestens einer KI-Lösung die Speerspitze der Branche dar, Förder- und Privatbanken bilden das Schlusslicht. Das größte Potenzial von KI sehen die Befragten im Backoffice. Danach kommen die Bereiche Produkte (50 Prozent) und Kunden (47 Prozent). Chatbots sind mit 38 Prozent die am häufigsten verwendete KI-Lösung bei den Finanzdienstleistern, gefolgt von Machine Learning (32 Prozent). 

Über eine definierte und vollständig umgesetzte KI-Strategie verfügt laut der Studie kein einziges der beteiligten Institute. Allerdings erklärten 53 Prozent der Befragten, dass eine solche derzeit ausgearbeitet werde bzw. die Umsetzung geplant sei. Eine Verankerung stabiler Prozesse, Verfahren und Methoden in der Organisation ist bislang nur bei den wenigsten beteiligten Banken erfolgt. Nach einem effizienten Einsatz und einer Skalierung von KI-Lösungen im größeren Umfang sieht es also in absehbarer Zeit nicht aus. 

Mangel an Ressourcen und Fachkräften blockiert KI-Projekte

Die Gründe für den insgesamt noch bescheidenen Umsetzungsgrad von KI sind vielfältig. Eine besonders große Barriere liegt in einem Mangel an Ressourcen und Know-how.

Besonders herausfordernd stellt sich die Situation für die meist kleineren Privatbanken dar, deren personelle Ressourcen angesichts der vielfältigen Regularien der Branche ohnehin schon arg strapaziert sind. Als weiteres Hindernis wird in Banken die Qualität der verfügbaren Daten identifiziert. Immerhin 42 Prozent der im Rahmen dieser Studie Befragten nennen dies als Problem.

Zu diesen eher sachlich-technischen Konflikten kommen jedoch weniger thematisierte mentale und regulatorische Bedenken. Gerade die eigene Compliance-Abteilung agiert bei der Beurteilung von Projekten oft eher defensiv anstatt bestehende Möglichkeiten zu eruieren und zu beraten. Dafür gibt es gute Gründe. Schließlich steht bei möglichem Fehlverhalten die Reputation der Bank auf dem Spiel. 

Verlustängste prägen Unternehmenskultur

Letztendlich ist der Faktor „Unternehmenskultur“ ausschlaggebend dafür, ob die Herausforderung technologischer Innovationen angenommen wird oder nicht. Nicht wenige Kundenberater nehmen die Möglichkeiten der Digitalisierung nicht aktiv an – aus Angst, die Kontrolle über ihre Kundenkontakte zu verlieren. Schon eine systemtechnisch gegebene Möglichkeit für Kunden, online einen Termin mit ihrem Berater zu vereinbaren, wird oft abgelehnt und als Aufgabe der eigenen Zeitsouveränität gesehen. 
Aber auch im aktiven Einsatz gibt es oft ein tiefes Misstrauen gegenüber der künstlichen Intelligenz: So kann ein Kundenberater eine konventionelle Empfehlung für ein bestimmtes Anlageprodukt in der Regel gegenüber den Kunden begründen. Bei der Produktempfehlung einer KI, die auf Basis der Analyse großer Datenmengen erfolgt, ist eine Nachvollziehbarkeit nicht ohne weiteres gegeben. Das schafft Rechtfertigungsnotstand in der Kommunikation gegenüber dem Kunden. 

KI geht auch ohne Informatik-Diplom

Bereits heute wird KI erfolgreich im Bankensektor eingesetzt, unter anderem zur Betrugserkennung, zur Unterstützung in Vertrieb und Marketing und im Bereich Natural Language Processing. Ein Beispiel ist der Einsatz von Voicebots. Über intelligente Datenanalysen lassen sich nicht nur anhand von Transaktionsdaten aus der Vergangenheit Muster erkennen und das Kundenverhalten analysieren, sondern auch konkrete Bedürfnisse prognostizieren. Damit ist der Weg frei für ein proaktives Cross- und Upselling.

Doch gerade der Aufbau von Ökosystemen mit Partnern aus anderen Branchen eröffnet neue Möglichkeiten, dem aktuellen und persönlichen Bedarf von Kunden mit exakt passenden Angeboten zu begegnen, wie beispielsweise automatisiert erstellten Versicherungsangeboten für Käufer bestimmter Artikel. Diese Möglichkeiten aber tatsächlich in großem Stil zu nutzen, erfordert nichts weniger als einen Kulturwandel in Verbindung mit übergreifendem Change Management.

KI-Experten in die traditionelle Bankenwelt zu integrieren wird dabei kaum einfacher sein, als langjährige Mitarbeiter für die neuen Möglichkeiten zu begeistern. Eine Verweigerungshaltung wird an dieser Stelle niemanden weiterbringen.

Letztlich ist das Experimentieren mit Machine Learning und KI wohl vor allem eine Frage des Interesses und der eigenen Kreativität. Tendenziell ist diese im Bankensektor eher unterentwickelt, aber durchaus ausbaubar. Zumal nicht zwingend ein ausgeprägtes IT-Interesse erforderlich ist, um sich intensiver mit KI zu beschäftigen. Auch für Nicht-Informatiker gibt es Tools, die den Weg in den aktiven Umgang mit KI ebnen.

Zentrale Voraussetzung für eine erfolgreiche Implementierung von KI-Projekten ist es deshalb vor allem, mentale Barrieren zu senken. Dazu müssen die richtigen Fragen nach Zielen und möglichen Use Cases gestellt werden. Gefragt ist zudem ein innovationsfreudiges Klima, in dem Neugierde und Interesse an KI über mögliche Ängste dominieren; Zweiflern müssen Optionen aufgezeigt werden. Ein guter Anfang ist gemacht, wenn die Teams in den Fachabteilungen anfangen, sich mit den technischen Möglichkeiten aktiv auseinanderzusetzen und sich mit entsprechenden Tools zu beschäftigen. Je intuitiver und nutzerfreundlicher diese sind, umso einfacher wird dies gelingen. 

(1) https://www.eurogroupconsulting.de/blog/2019/12/10/marktstudie-zu-kuenstlicher-intelligenz-ki-banken-ohne-ki-strategie/

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