Aktuelles am FIM

Die Kund*innen deutscher Retailbanken bekommen von Künstlicher Intelligenz (KI) kaum etwas mit. Der Grund: Den Instituten fällt es schwer, die Wünsche von Verbraucher*innen im Bezug auf KI zu antizipieren. Sie setzen KI vor allem dafür ein, interne Abläufe zu verbessern, statt KI zur Bereicherung ihrer Interaktion mit Kund*innen zu nutzen. Im Rahmen einer gemeinsamen Studie haben wir zusammen mit der Senacor Technologies AG die Potentiale und Herausforderungen von KI im Bankenkontext untersucht. Dazu haben wir insgesamt 22 Entscheider*innen von Universalbanken, Direktbanken, Fintechs sowie IT-Dienstleistern interviewt. 

Wer heute die Webseite einer Bank aufruft und sich einloggt, merkt so gut wie nie, ob eine KI am Werk ist oder nicht. Die Institute nutzen KI vielmehr dazu, Muster zu erkennen. Beispiel hierfür sind die Betrugserkennung bei der Geldüberweisung oder bei der Nutzung einer Kreditkarte zur Bezahlung an ungewöhnlichen Orten oder auch die Geldwäscheerkennung. Mit einer KI können die Kunden dagegen praktisch gar nicht interagieren. Nach einem intelligenten Chatbot oder einem Sprachassistenten, der dabei hilft, das Konto zu führen oder Umsätze zu analysieren, suchen die Kunden meist vergebens. „Die Institute sitzen wie ein Kaninchen vor der Schlange, weil sie befürchten, mit falschen Angeboten ihre Kunden zu verärgern. Niemand will das Gefühl bekommen, dass die Bank sich durch einen Chatbot das persönliche Gespräch spart“, sagt Gilbert Fridgen. 

Gefahren lauern auch bei den gesetzlichen Vorschriften. Die Banken müssen beispielsweise erklären können, warum sie einen Kredit ablehnen; auch eine KI darf niemanden diskriminieren. Wie die Maschine entscheidet, muss deshalb nachvollziehbar sein und überwacht werden. Nichts zu tun, ist dennoch der falsche Weg. Wie Banken auf neue Ideen, die zum Teil durch den Einsatz von KI erstmals ermöglicht werden, kommen können, lässt sich in drei Worten zusammenfassen: entdecken, verstehen, entwerfen. Dabei sollten die Banken zuerst eine grobe Idee entwickeln, wie sie KI einsetzen wollen. Anschließend können sie ein KI-Experiment starten, um zu verstehen, wo sich Chancen und Gefahren ergeben und was sie dafür tun müssen, damit auch Kunden etwas davon haben. Daraus folgen die zu entwerfenden Dienste, die sich erneut überprüfen lassen. So setzt sich der Zyklus fort, bis ein marktreifes Produkt entsteht. 

Tatsächlich setzen deutsche Unternehmen derzeit noch kaum auf KI, obwohl die Verbraucher davon bereits ausgehen, das zeigt eine Umfrage des Digitalverbands Bitkom. Zudem begreift eine deutliche Mehrheit von 68 Prozent KI eher als Chance denn als Gefahr. Vor drei Jahren lagen beide Lager noch gleichauf. Unsere Studie folgert deshalb: Die Zeit für Banken ist spätestens jetzt gekommen, die Potentiale Künstlicher Intelligenz zu nutzen. 

Autoren der Studie sind Gilbert Fridgen, Marc Körner, Vadim Rägo und Alexander Stohr sowie Dr. Werner Steck und Christian Wolfangel (beide Partner bei Senacor). 

Für weitere Fragen steht Euch Marc Körner und Alexander Stohr gerne zur Verfügung.