Größtes KI-Potenzial im Bankwesen

"KI wird für Banken zum entscheidenden Faktor. Der Erfolg wird jedoch nicht von ihrer Fähigkeit abhängen, KI anzubieten, sondern von ihrer Kompetenz, diese zu integrieren. Werfen wir einen Blick darauf.

Es wird prognostiziert, dass das Bankwesen im Verhältnis zu seinem Umsatz die größten Auswirkungen generativer KI auf Sektoren und Branchen spüren wird, wobei der zusätzliche Wert zwischen 200 und 340 Milliarden US-Dollar pro Jahr liegt (Quelle: McKinsey).

Aber warum ist die Wirkung so stark?

Einer der Hauptgründe ist, dass der abrupte Anstieg der Gen-KI die Geschwindigkeit, mit der sich das Bankwesen verändert, exponentiell beschleunigt.

Das heißt nicht, dass die Transformation mit oder aufgrund von KI begonnen hat. Im Gegenteil: In den letzten 10 bis 15 Jahren befand sich das Bankwesen nach der Fintech-Revolution und dem Aufstieg flexiblerer und innovativerer Unternehmen bereits mitten in der Transformation von einer auf Menschen basierenden, beziehungsorientierten Branche zu einem stärker automatisierten und technologiegetriebenen Geschäft Konkurrenten.

Aber KI macht jetzt zwei Dinge:

Es bringt den Übergang auf eine neue Ebene, und zwar in drei Dimensionen: Geschwindigkeit, Ergebnis und Wirkung.
Es beschleunigt eine der größten Herausforderungen im modernen FS: die Kombination von KI und Daten, die zwei von Natur aus gegensätzliche Kräfte unter einen Hut bringt: Masse und Individualisierung. Mit anderen Worten: KI scheint eine glaubwürdige Antwort auf die Hyperpersonalisierung zu finden.

In einem aktuellen Bericht hat Deloitte realistische Beispiele dafür geliefert, wie dies sowohl bei der Kosteneffizienz als auch beim Einkommenswachstum geschieht:

Kosteneffizienz:

Effizienzsteigerung bei der Personalbeschleunigung auf ganzer Linie: 0-15 % der gesamten Personalkosten
Beschleunigung der IT-Entwicklung und -Wartung: 10-20 % der IT-Personalkosten
Verbesserte Kreditrisikobewertung, die zu 10-15 % Einsparungen bei den Wertminderungsaufwendungen führt
Verbesserte FinCrime-/Betrugserkennung, wodurch die Kosten für Rechtsstreitigkeiten/Rechtsbehelfe und Betrugsverluste reduziert werden

Einkommenswachstum:

Marktanalyse/prädiktive Handelsalgorithmen der nächsten Generation: Steigerung der Handelserträge um 5-7 %
Verbesserte Kundenbindung: 1-2 % Erhöhung der Gebühren und Provisionen
Verbesserte Kundenakquise durch hyperpersonalisiertes Marketing: 5-10 % Steigerung der Zinserträge sowie Gebühren und Provisionen
Maßgeschneiderte Kreditpreise basierend auf der Kreditrisikobewertung: 2-3 % Steigerung des Nettozinsertrags

Trotz aller Aufregung um diese geschätzten Vorteile wird der Erfolg kein Kinderspiel sein. Dies wird von der Fähigkeit der Banken abhängen, KI nahtlos in ihre täglichen Abläufe zu integrieren.

Künftig wird KI viele Szenarien und Anwendungsfälle der Wertschöpfungskette des Bankwesens neu schreiben. Das bedeutet nicht zwangsläufig, dass sie alle unterschiedlich sein werden, aber die meisten werden sicherlich durch eine Wirkung verbessert, die sich sowohl auf das Back-End als auch auf das Front-End erstreckt. Angesichts der begrenzten Ressourcen wird eine der größten Herausforderungen darin bestehen, diejenigen zu identifizieren, auf die man sich konzentrieren sollte. Faktoren wie Strategie, potenzielle Auswirkungen und Übereinstimmung mit den vorhandenen Fähigkeiten sollten den Auswahlprozess leiten.

Gastbeitrag von Kriaris"

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