KI in Banken: Innovation ohne Strategie birgt Risiken

Die Finanzbranche setzt massiv auf Künstliche Intelligenz, doch ein klarer Plan für den Umgang mit der Technologie fehlt bei den meisten Instituten. Eine neue Studie zeigt eine gefährliche Lücke zwischen Experimenten und einer durchdachten Strategie.

Während etwa 61 Prozent der Finanzinstitute KI bereits einsetzen oder testen, verfügen nur magere 12,2 Prozent über eine klar definierte und mit Ressourcen hinterlegte Strategie. Das geht aus einem aktuellen White Paper von Wolters Kluwer hervor, das am 10. März veröffentlicht wurde. Die Branche modernisiert ihre IT in Eile – und riskiert dabei operative Fehler, weil die Grundlagen fehlen.

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Die gefährliche Lücke zwischen Tun und Planen

Die Umfrage unter 148 Finanzinstituten zeichnet das Bild einer Branche im Innovationsrausch. Viele Banken stecken in der „Pilot-Hölle“ fest: Sie schaffen es nicht, erfolgreiche Testläufe in den flächendeckenden Produktiveinsatz zu überführen. Die größte Hürde ist dabei die Datenqualität. Fast die Hälfte der Institute hält ihre Dateninfrastruktur nur für „einigermaßen vorbereitet“ für KI-Projekte.

Auch bei der Regulierung herrscht Unsicherheit. Nur ein Drittel der Banken hat formelle Richtlinien für den ethischen Einsatz von KI. Gerade einmal ein Viertel ist zuversichtlich, KI-Vorhaben mit den komplexen regulatorischen Vorgaben in Einklang zu bringen. Die Folge: KI wird vor allem defensiv genutzt – für Risikomanagement, Betrugserkennung und Compliance – statt für transformative, kundenorientierte Services.

Commerzbank setzt auf Integration statt Ersatz

Ein pragmatischer Weg zeigt sich am Beispiel der Commerzbank. Der deutsche Geldriese gab am 10. März eine Partnerschaft mit dem KI-Anbieter Hawk bekannt. Gemeinsam will man ein KI-Modell zur Verbesserung der Geldwäsche- und Betrugsbekämpfung (AML) einführen. Der Clou: Die Lösung ergänzt die bestehende regelbasierte Compliance-Infrastruktur, anstatt sie risikoreich zu ersetzen.

Durch diese Integrationsschicht kann die Bank fortschrittliche KI-Funktionen auf ihre alten Kernsysteme aufsetzen. Die Bank meldet bereits Erfolge: höhere Genauigkeit bei Warnmeldungen, weniger Fehlalarme und die Erkennung neuer Betrugsmuster. Dieser Ansatz zeigt einen gangbaren Modernisierungspfad auf, der das Risiko großer Systemumstellungen minimiert.

KI wird zum strategischen Kontrollpunkt

Ein weiterer Trend wird durch die Fintech-Firma Trintech unterstrichen. Das Unternehmen, das KI-gestützte Lösungen für den Finanzabschluss anbietet, gab am 12. März bekannt, dass sechs der zehn größten Banken der Welt seine Plattform nutzen. Sie verwalten damit Billionen von Dollar an Transaktionen.

Begleitende Forschung von Datos Insights unterstreicht: Die Finanzabstimmung ist heute kein simpler Verwaltungsakt mehr, sondern ein strategischer Kontrollpunkt. In Zeiten von Echtzeit-Zahlungen und explodierenden Datenmengen wird vertrauenswürdige und nachvollziehbare KI für diese Hochvolumen-Prozesse kritisch. Die Technologie wird gezielt dort eingebettet, wo konkrete Probleme gelöst werden müssen.

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Die nächsten 24 Monate entscheiden

Die Branche steht an einem Scheideweg. Die größten Bremsklötze für KI sind nicht technischer, sondern organisatorischer und kultureller Natur: fehlangepasste Anreize, veraltete Risikokulturen und mangelndes KI-Verständnis im Top-Management.

Gleichzeitig nutzen auch Cyberkriminelle KI, was die Angriffe häufiger und raffinierter macht. Dies treibt eine Spaltung voran: Eine kleine Gruppe voranschreitender KI-Pioniere entfernt sich immer weiter vom Rest des Feldes. Das Whitepaper von Wolters Kluwer kommt zu einem klaren Urteil: Die nächsten zwei Jahre werden die Gewinner und Verlierer dieser Transformation trennen.

Trotz der Herausforderungen plant etwa 55 Prozent der Institute, den KI-Einsatz in den kommenden 24 Monaten auszuweiten. Der Erfolg wird davon abhängen, ob es gelingt, klare Governance-Rahmen zu schaffen, die Dateninfrastruktur zu sanieren und auf eindeutigere regulatorische Leitlinien zu drängen. Die siegreichen Banken werden jene sein, die KI nicht als bloßes IT-Upgrade, sondern als fundamentale Geschäftstransformation begreifen.

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