Die KI-Disruption in der Finanzwelt — S-HUB

1997 besiegte der Schachcomputer „Deep Blue“ den seinerzeit amtierenden Schachweltmeister Garry Kasparov. Das wirkt bis heute auf Laien völlig futuristisch und ist doch nur ein spielerischer Use Case in der Entwicklungsgeschichte der Künstlichen Intelligenz. 25 Jahre später wurde ChatGPT für die Allgemeinheit zur Verfügung gestellt.

Das ist jetzt ein Jahr her und wir alle können, theoretisch jedenfalls, viel besser abschätzen, wozu Künstliche Intelligenz mal fähig sein wird. Die Barrieren zur Teilnahme an der KI-Geschichte haben sich durch die Markteinführung dieser „Conversational AI“ massiv reduziert: Man braucht weder Vorkenntnisse noch ein besonderes technisches Setup. Der Chatbot nimmt Nutzer:innen die Berührungsängste und zeigt das Potenzial auf. Ein KI-gestütztes persönliches Assistenzsystem – wir nennen es in dieser Ausgabe KI-Copilot, weil sich der Begriff als Standard durchzusetzen scheint – wird schon bald alltäglich sein. Ob privat oder beruflich, die Einsatzmöglichkeiten sind heute noch theoretisch, aber schon in den nächsten Jahren werden wir sie erleben.

Und je weiter KI ins Leben der Menschen vordringt, desto mehr werden sie erwarten, dass auch ihre Finanzprodukte KI beinhalten. Generative KI wird also die Finanzbranche verändern wie keine Technologie vor ihr. Etablierte Finanzinstitute drohen gerade in dieselbe Falle zu tappen wie beim Thema Digitalisierung: Da wurden die Banken davon überrascht, mit welch hoher Geschwindigkeit Fintechs – und später Tech-Giganten wie Google oder Apple – die neuen digitalen Möglichkeiten genutzt haben, um Produkte mit hohem Kundennutzen zu entwickeln und ihnen relativ schnell Marktanteile abzujagen. Damit ihnen das bei generativer KI nicht wieder passiert, müssen die Institute also schon heute die Weichen stellen. Denn diese Technologie hat mindestens genauso viel disruptives Potenzial für Finanzprodukte und ihre Anbieter.

Was heißt das nun fürs Hier und Jetzt, wenn Banken sich auf eine Zukunft vorbereiten sollen, die sie noch gar nicht genau kennen?

Nicht nur in der Finanzbranche führt das gerade zu einem „AI-Washing“, wie KI-Experte Michael Berns von PwC es nennt. In Wirklichkeit ist es nur eine geringe Anzahl der Fintechs, die tatsächlich ein KI-Produkt betreiben.

Bei den Banken findet sich erst Recht kein echtes KI-Produkt. Vermutlich sind sie besonders vorsichtig, weil die Mehrheit der Bevölkerung KI noch skeptisch gegenübersteht. Bislang kommt Künstliche Intelligenz bei Banken eher im Hintergrund zur Effizienzsteigerung zum Einsatz. Unternehmen aus anderen Branchen sind da weniger zögerlich: Bosch, dm und weitere haben längst Pilotprojekte auf den Markt gebracht.

Wenn die Banken bereit sind und generative KI großflächig integrieren, „dann würden wahrscheinlich Produkte entstehen, die hyperpersonalisiert an die Kundensituation angepasst wären“, glaubt Caro Gabor, Gründerin und Managing Partner von caesar Ventures und früher Managing Director beim Fintech-Companybuilder finleap.

Wer wissen möchte, wohin der KI-Weg führen kann, muss nur in die Bereiche Private Banking und Wealth Management schauen: „Dort gibt es schon sehr viele personalisierte Angebote, die für die Öffentlichkeit nicht zugänglich sind“, erklärt Michael Berns von PwC.

„Technologisch wird es immer einfacher, Modelle zu erstellen und Dinge vorherzusagen. Das wird zu einer Demokratisierung der Daten führen und zu einem Bewusstsein über den Wert der eigenen Daten. Kunden werden in der Zukunft entscheiden können, über welche Schnittstelle sie mit welchen Daten mit einer Bank in Kontakt treten.”

Kund:innen können und werden in Berns’ Vision von der Zukunft in 2030 übrigens selbst entscheiden, den Banken ihre Transaktionsdaten zur Verfügung zu stellen. Die Institute dürfen dann darauf basierende Modelle und Algorithmen bauen, die Kund:innen bekommen bessere Produkte – und als Dank für die Daten zudem noch Produkt-Discounts oder Ähnliches. Doch soweit sind wir noch nicht: "Heute steht der Hyperpersonalisierung die Komplexität der zugehörigen Prozesse entgegen."

Denn die von der KI designten hyperpersonalisierten Produkte – egal ob die Bank sie selbst baut oder von einem Drittanbieter bekommt – müssen auch abbildbar sein und abgewickelt werden. Dazu sind die Kernbankensysteme allerdings heute noch gar nicht in der Lage. Das wird in den nächsten Jahren die eigentliche Herausforderung für Banken und Sparkassen, nicht die Entwicklung der Finanzprodukte.

Obwohl Banken also grundsätzlich schneller innovieren können, haben neu gegründete Fintech-Start-ups doch wieder einen Vorteil: Sie können Systeme bauen, die diese Komplexität von Anfang an beherrschen. Deshalb müssen Banken und Sparkassen schon heute Lösungen finden, wie ihre Legacy-Systeme es mit KI aufnehmen können.