Studie zu Künstlicher Intelligenz: Banken fehlt die KI-Strategie

Finanzinstitute haben die Bedeutung von Künstlicher Intelligenz für ihren geschäftlichen Erfolg erkannt. Dennoch befinden sich die meisten Geldhäuser hierzulande bislang erst in der Vorbereitungs- oder Testphase und können noch keine stimmige Strategie vorweisen, wie eine Studie der Eurogroup Consulting zeigt.Den mehr als 130 befragten Vorstände, Bereichsleiter und Fachexperten zufolge haben sich nahezu allesamt Finanzinstitute bereits mit dem Thema Künstliche Intelligenz (KI) beschäftigt. Über die Hälfte gibt an, dass ihr Unternehmen zumindest bis zur Entwicklung von Anwendungen vorgedrungen ist und zum Teil schon einzelne KI-Lösungen im Einsatz hat. Die Daten zeigen jedoch auch, dass mit 22 Prozent bislang nur wenige Institute KI bereits im Regelbetrieb anwenden.


Im Detail befinden sich zwölf Prozent der Unternehmen in der Phase des Know-how-Aufbaus, 22 Prozent stellen Überlegungen zu konkreten Einsatzmöglichkeiten von KI-Technologien an, 18 Prozent haben Anwendungen entwickelt und 24 Prozent testen derzeit Prototypen.
Zwölf Prozent haben bereits bis zu drei KI-Anwendungen im Einsatz, so die Studienergebnisse, bei zehn Prozent sind es mehr als drei. Im Vergleich der unterschiedlichen Institutsformen zeigt sich: Die Mehrheit der befragten Direktbanken und Kapitalverwaltungsgesellschaften gibt an, bereits mindestens eine KI-Lösung eingeführt zu haben, gefolgt von Geschäftsbanken und Sparkassen. Genossenschafts- und Landesbanken befinden sich neben Fintechs, Dienstleistern und Versicherern im Mittelfeld. Förder- und Privatbanken bilden das Schlusslicht.
Bedeutung von KI erkannt
"Auch wenn es hier noch große Unterschiede gibt und die Branche insgesamt bei der Einführung von KI noch am Anfang steht, sind die Finanzinstitute für das Thema sensibilisiert – und das zurecht. So lösen die neuen Technologien zwar nicht alle Probleme der Banken, sie sind aber dennoch erfolgskritisch", erklärt Christian Leurs, Partner bei Eurogroup Consulting (EGC) und Experte für die Digitalisierung in der Finanzbranche. So könne KI die Fehlerquote senken und Reaktionszeiten auf Kundenanfragen deutlich verkürzen. Mitarbeiter würden von lästigen Routinearbeiten befreit und erhielten Freiräume für wertschöpfende Tätigkeiten.
Die Unternehmen selbst sehen mit rund 60 Prozent das größte Potenzial für KI im Backoffice, danach kommen die Bereiche Produkte (50 Prozent) und Kunden (47 Prozent). Chatbots sind mit 38 Prozent die am häufigsten verwendete KI-Lösung bei den Finanzdienstleistern, gefolgt von Machine Learning (32 Prozent). Robotic Process Automation mit einer selbstlernenden Komponente (Cognitive RPA) und Deep Learning/Neuronale Netze ergänzen die Einsätze der KI-Technologien.
Was den Umsetzungsgrad solch innovativer Anwendungen im Vergleich zu anderen Unternehmen betrifft, schätzt Branchenexperte Leurs die Angaben der Studienteilnehmer allerdings als zu optimistisch ein. So geben drei Viertel der Befragten an, mindestens zur frühen Mehrheit zu gehören, knapp 30 Prozent davon bezeichnen sich als Frühanwender oder gar Innovatoren.

Lediglich ein Viertel zählt sich zur späten Mehrheit bzw. zu den Nachzüglern. Ebenso lässt sich aus der Marktstudie ableiten, dass die Befragten an dieser Stelle zu Selbstüberschätzung neigen: die gerade erst ihr KI-Know-how aufbauen, schätzen sich oftmals innovativer ein als diejenigen, die bereits mehrere KI-Prozesse eingeführt haben.
KI-Strategie Fehlanzeige
Dringender Nachholbedarf zeigt die Studie vor allem bei der Einführung einer KI-Governance, also der Verankerung entsprechender Prozesse, Methoden und Verfahren in der Organisation. 62 Prozent der Befragten geben an, diese nicht in angemessener Form einzuführen, 28 Prozent haben erste Standards definiert und nur zehn Prozent arbeiten bereits danach bzw. sind dabei, die Prozesse zu optimieren.


Darüber hinaus verfügt kein einziges der beteiligten Institute über eine definierte und vollständig umgesetzte KI-Strategie. 32 Prozent geben an, dass KI nicht in der Unternehmensstrategie verankert ist. 53 Prozent erklären, dass die Strategie derzeit ausgearbeitet bzw. die Umsetzung geplant ist. Eine Minderheit von 15 Prozent gibt zu Protokoll, dass die KI-Strategie immerhin teilweise umgesetzt ist.
"Auch die Institute, die KI bereits vereinzelt im Einsatz haben, verfolgen weder eine konsistente Strategie, noch haben sie es geschafft, robuste und stabile Prozesse, Verfahren und Methoden in der Organisation zu verankern. Das bedeutet, dass ein effizienter Einsatz und eine Skalierung von KI-Lösungen im größeren Umfang absehbar nicht zu realisieren ist", sagt Markus Thomas Münter, Professor für Volkswirtschaftslehre an der Hochschule für Technik und Wirtschaft des Saarlandes  (HTW Saar), der die Studie gemeinsam mit der Eurogroup Consulting durchgeführt hat.
Wichtige Ressourcen fehlen
Eine weitere wichtige Erkenntnis aus der Marktstudie: Bei der Einführung von KI werden die Finanzinstitute sehr bald an ihr Limit kommen. Dabei sehen sie selbst als größte Herausforderung die Ressourcen-Verfügbarkeit, die von 54 Prozent als besonders drängender Engpass genannt wird, gefolgt von mangelndem KI-Know-how und der Datenqualität (jeweils 42 Prozent).
Dass Investitionen in interne und externe Ressourcen nötig sind, geben auch die befragten Unternehmen an und planen 2020 im Median zwei bis fünf Prozent ihres IT- und Projektbudgets für KI-Investitionen ein. Gleichzeitig bestehen hohe Ansprüche an die Effizienz von KI.
Sechs bis zwölf Prozent Gewinn- oder Kosteneinsparungspotenzial muss KI für die Mehrheit der Befragten erreichen, damit eine positive Umsetzungsentscheidung erfolgt. Zu diesem Ergebnis meint Münter: "Dieses Potenzial besteht durchaus. Für die Unternehmen dürfte es jedoch auch angesichts ihres derzeitigen Reifegrades in Bezug auf KI schwierig sein, derart treffsichere Prognosen zu erstellen und die eigenen Ziele zu erreichen."
An der EGC-Studie "Künstliche Intelligenz in der Finanzbranche" haben mehr als 130 Führungskräfte aus deutschen Finanzinstituten teilgenommen. Die Studie hat EGC in Zusammenarbeit mit Markus Münter durchgeführt, Professor für Volkswirtschaftslehre an der Hochschule für Technik und Wirtschaft des Saarlandes. 
 

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