Was ist künstliche Intelligenz (KI) im Bankwesen?

Zuletzt aktualisiert: 14.01.2026

Künstliche Intelligenz (KI) spielt im Bankwesen eine entscheidende Rolle, da sie die Datenanalyse verbessert, Trends und Betrugsrisiken prognostiziert und die Kundeninteraktion verbessert. KI ermöglicht es verschiedenen Bankensektoren – darunter Privat-, Geschäfts- und Investmentbanking –, Marktdynamiken und Kundenverhalten besser zu verstehen, digitale Interaktionen zu analysieren und Interaktionen anzubieten, die menschlicher Intelligenz und Interaktion ähneln, aber in viel größerem Umfang.

Wie nutzen Banken KI?

Banken können KI auf fünf wichtige Arten effektiv einsetzen: Dienstleistungen und Produkte an individuelle Bedürfnisse anpassen, neue Geschäftsmöglichkeiten erkennen, Risiken und Betrug vorhersagen und erkennen sowie Abläufe optimieren.

Was ist generative KI im Bankwesen?

Generative KI ist eine Kategorie künstlicher Intelligenz, mit der sich Texte, Bilder, Videos, Audio oder Code erstellen lassen. Die Generative AI basiert auf Fundamentmodellen (große KI-Modelle), die Multitaskingfähig sind und vordefinierte Aufgaben ausführen, darunter Zusammenfassungen, Fragen-/Antworten-Sessions, Klassifizierung und mehr. Generative AI nutzt ein ML-Modell, um die Muster und Beziehungen in einem Dataset aus von Menschen erstellten Inhalten zu ermitteln. Anschließend werden anhand der erlernten Muster neue Inhalte generiert. Weitere Informationen zu Anwendungsfällen im Bankwesen

Verantwortungsbewusste Anwendung von KI im Bankwesen

KI hat das Potenzial, den Bankensektor sowohl für Banken als auch für ihre Kunden erheblich zu verbessern. Sie sollte jedoch verantwortungsbewusst entwickelt und eingesetzt werden. Das ist besonders wichtig im Zusammenhang mit generativer KI. Das liegt daran, dass einige Bedenken hinsichtlich der Genauigkeit und Sicherheit von generativer KI besonders akut sind, wenn es um ihren Einsatz in regulierten Branchen wie dem Bankwesen geht. Wir haben vier wichtige Bausteine für generative KI im Bankwesen identifiziert: Erklärbarkeit, Regulierung, Datenschutz und Sicherheit.

Anwendungsfälle: Wie KI Herausforderungen im Bankwesen lösen kann

Spracherkennung

Wandeln Sie gesprochene Sprache in Text um, um Ihren Service anhand von Informationen aus Kundeninteraktionen zu verbessern, z. B. Telefongesprächen im Contact Center, und verbessern Sie die Kundenzufriedenheit.

Sentimentanalyse

Analysieren Sie mithilfe von Natural Language AI die Stimmung in einem bestimmten Text mit der vorherrschenden emotionalen Meinung, z. B. in der Investitionsforschung oder der Stimmung in Chatdaten.

Anomalieerkennung

Erkennen Sie Anomalien, z. B. betrügerische Transaktionen, Verbrechen in Finanzaktivitäten und Bedrohungen im Cyberspace.

Geldwäschebekämpfung

Mit KI im Einzel- und Firmenkundengeschäft verdächtige potenzielle Geldwäscheaktivitäten schneller und präziser erkennen

Empfehlungen

Sie können hochgradig personalisierte Empfehlungen für Finanzprodukte und ‐dienstleistungen (z. B. Bankangebote) bereitstellen, die auf Kaufprozessen, Interaktionen mit Kollegen, Risikopräferenzen und finanziellen Zielen basieren.

Übersetzung

Stellen Sie Inhalte wie Finanznachrichten und Apps mit schneller, dynamischer maschineller Übersetzung mehrsprachig zur Verfügung, um Kundeninteraktionen zu verbessern und mehr Zielgruppen zu erreichen.

Dokumentverarbeitung

Extrahieren Sie strukturierte und unstrukturierte Daten aus Dokumenten und analysieren, untersuchen und speichern Sie diese Daten für dokumentenintensive Prozesse wie die Darlehensberatung und die Ermittlung von Investitionsmöglichkeiten.

Betrugsbekämpfung mit Bilderkennung

Gewinnen Sie Informationen aus Bildern und Videos, um das Kunden-Onboarding durch die Überprüfung von Ausweisdokumenten zu beschleunigen.

Kundenkommunikation

Mit KI-gestützten, menschenähnlichen Kontaktcentern wie Banken-Concierge oder Kundencenter begeistern Sie Ihre Kundinnen und Kunden und sparen die Zeit Ihrer Kundenservicemitarbeiter. Transformieren Sie Ihre persönlichen Finanzen und bieten Sie Ihren Kunden mehr Möglichkeiten, ihr Geld zu verwalten, indem Sie Ihre Apps, Websites, digitale Plattformen und virtuelle Tools durch intelligente, intuitive Funktionen ergänzen.

Data Science und Analysen

Mit Daten zu Kunden, Risiken, Transaktionen, Handel oder anderen Datenstatistiken können Sie bestimmte zukünftige Ergebnisse mit hoher Genauigkeit vorhersagen. Diese Funktionen können bei der Betrugserkennung, der Risikoreduzierung und der Vorhersage zukünftiger Kundenbedürfnisse hilfreich sein.

Mit einer umfassenden Suite von Tools für Datenverwaltung, Analysen und maschinelles Lernen können Sie Informationen aus Daten gewinnen und diese für Business Intelligence und Entscheidungsfindung nutzen.

Vorhersagemodellierung

Mit Daten zu Kunden, Risiken, Transaktionen, Handel oder anderen Datenstatistiken können Sie bestimmte zukünftige Ergebnisse mit hoher Genauigkeit vorhersagen. Diese Funktionen können bei der Betrugserkennung, der Risikoreduzierung und der Vorhersage zukünftiger Kundenbedürfnisse hilfreich sein.

Internetsicherheit

Automatisieren Sie Aspekte der Cybersicherheit, indem Sie den Netzwerkverkehr kontinuierlich überwachen und analysieren, um Cyberangriffe und ‑bedrohungen zu erkennen, zu verhindern und darauf zu reagieren.

Ansprechende Funktionen mit generativer KI

Entwickeln Sie neue KI-gestützte Such- und Konversationsfunktionen, die auf natürliche und verantwortungsvolle Weise Inhalte erstellen, empfehlen, synthetisieren, analysieren und mit Nutzern interagieren können. In diesem Video erfahren Sie, wie Banken generative KI nutzen können, um Probleme mit Kreditkartendaten von Kunden zu lösen.

Vorteile von KI im Bankwesen

Automatisierung

KI kann bei der Automatisierung von Workflows und Prozessen helfen und die Entscheidungsfindung sowie die Bereitstellung von Diensten unterstützen. Beispielsweise kann KI einer Bank helfen, Aspekte der Internetsicherheit zu automatisieren, indem der Netzwerkverkehr kontinuierlich überwacht und analysiert wird. Oder sie verbessert den kundenorientierten Ansatz einer Bank durch flexiblere, personalisierte digitale Banking-Erlebnisse, die die Anforderungen der Kunden schneller erfüllen.

Genauigkeit

KI kann Banken dabei helfen, manuelle Fehler bei der Datenverarbeitung, Analyse, Dokumentverarbeitung, beim Onboarding, bei Kundeninteraktionen und bei anderen Aufgaben zu minimieren. Dazu werden Automatisierung und Algorithmen eingesetzt, die immer wieder denselben Prozessen folgen.

Effizienz

Wenn KI für sich wiederholende Aufgaben eingesetzt wird, können sich die Mitarbeiter auf strategischere Aktivitäten konzentrieren. KI kann verwendet werden, um Prozesse wie das Überprüfen oder Zusammenfassen von Dokumenten, das Transkribieren von Anrufen oder die Beantwortung von Kundenfragen wie „Wann schließen Sie?“ zu automatisieren.

Geschwindigkeit

KI kann die Verarbeitung von Informationen beschleunigen, Muster erkennen und Beziehungen in Daten erkennen. Das ermöglicht schnellere Einblicke in Entscheidungsfindung, Handelskommunikation, Risikomodellierung, Compliance-Management und vieles mehr.

Verfügbarkeit

Mit KI können Sie Ihren Kunden dabei helfen, Finanzaufgaben zu erledigen, Lösungen zu finden, mit denen sie ihre Ziele erreichen, und ihre Finanzen verwalten und kontrollieren – wann und wo sie möchten. Auch wenn KI und ML in der Cloud ausgeführt werden, können die ihm zugewiesenen Aktivitäten kontinuierlich weiter bearbeitet werden.

Innovation

Die Fähigkeit, große Datenmengen schnell zu analysieren, kann zu einzigartigen und innovativen Produkt- und Dienstleistungsangeboten führen, die die Konkurrenz abheben. So wird KI beispielsweise eingesetzt, um die Kundenerfahrung in Banken zu modernisieren, ohne den persönlichen Kontakt zu verlieren.

Die Zukunft der KI im Banking

KI wird das Wachstum im Bankensektor beschleunigen. Digitale Plattformen ermöglichen es Banken, neue Verkaufsstrategien einzuführen, die Effizienz zu verbessern, sich auf die Datennutzung zu konzentrieren und in großem Umfang personalisierte, beziehungsbasierte Kundeninteraktionen zu bieten. KI ist entscheidend, um kundenspezifische Antworten zu ermöglichen, sicherere und zuverlässigere Produkt- und Serviceempfehlungen zu geben und durch erweiterte Concierge-Dienste, die Kunden in entscheidenden Momenten zugänglich sind, Vertrauen zu gewinnen.

Darüber hinaus müssen Banken unterschiedliche, berechtigungsbasierte digitale Kundenprofile entwickeln. Die Herausforderung besteht darin, dass die benötigten Daten oft in isolierten Silos gespeichert sind. Durch das Abbauen dieser Silos, die Einbindung von KI und die nahtlose Kombination mit der menschlichen Interaktion können Banken Umgebungen gestalten, die den individuellen Anforderungen ihrer Kundinnen und Kunden entsprechen, und gleichzeitig effizient wachsen.