Der Einsatz von künstlicher Intelligenz entwickelt sich im Banking weltweit zu einem zentralen strategischen Thema. Der steigende Wettbewerbsdruck, neue regulatorische Anforderungen und wachsende Erwartungen der Kunden verändern das Bankgeschäft grundlegend. Gleichzeitig kämpfen viele Institute mit fragmentierten Datenlandschaften, komplexen Legacy-Systemen und steigenden Betriebskosten.
KI eröffnet Ihnen neue Möglichkeiten, um diese Herausforderungen zu bewältigen – zum Beispiel durch automatisierte Kreditentscheidungen, Fraud Detection, effizientere Backoffice-Prozesse und personalisierte Kundenerlebnisse. Der eigentliche Wert für Ihre Organisation entsteht jedoch nicht durch einzelne KI-Anwendungen, sondern durch eine systematische Integration in Ihre zentralen Banking-Prozesse.
Die entscheidenden Fragen dabei sind:
Wenn Sie mehr zu diesen Themen erfahren möchten, wenden Sie sich gerne an unsere Expertinnen und Experten.
Künstliche Intelligenz kann in nahezu allen Bereichen des Bankgeschäfts eingesetzt werden. Besonders hohe Wirkung entfaltet sie dort, wo große Datenmengen, komplexe Entscheidungen und manuelle Prozesse zusammenkommen. Dies sind auch die Bereiche, in denen unsere Kunden die schnellsten Ergebnisse erzielen.
KI-basierte Chat- und Voicebots ermöglichen Banken einen rund um die Uhr verfügbaren Kundenservice.
Standardanfragen können automatisiert beantwortet werden, während komplexe Anliegen gezielt an Mitarbeitende übergeben werden.
KI kann Dokumente, Formulare und Anträge automatisiert verarbeiten – von der Kontoeröffnung bis zur Kreditbearbeitung.
Durch den Einsatz von OCR, Natural Language Processing und intelligenten Validierungsprozessen lassen sich manuelle Bearbeitungsschritte erheblich reduzieren und gleichzeitig regulatorische Anforderungen erfüllen.
Investmentbanken und Research-Abteilungen nutzen KI zunehmend zur automatisierten Analyse von Geschäftsberichten, Research-Dokumenten oder ESG-Daten.
Relevante Kennzahlen und Risikofaktoren lassen sich innerhalb von Sekunden extrahieren und auswerten – ein essenzieller Vorteil für datengetriebene Entscheidungen.
KI-Modelle können Transaktionen kontinuierlich analysieren und verdächtige Muster frühzeitig erkennen.
Dies ermöglicht Banken, Betrugsversuche schneller zu identifizieren und regulatorische Anforderungen im Bereich Geldwäscheprävention effektiver umzusetzen.
Banken und Kapitalmärkte, die KI erfolgreich einsetzen, steigern ihre Servicequalität, senken die Kosten und erfüllen die regulatorischen Anforderungen – alles zur gleichen Zeit.
Was das konkret bedeutet, zeigen unsere Referenzen.
Eine deutsche Retail-Bank integrierte einen generativen KI-gestützten Informationsbot direkt in ihre Mobile-Banking-App, um Kundenanliegen automatisiert zu bearbeiten.
Der Bot leitet Anfragen an passende Self-Service-Funktionen weiter oder übergibt sie bei Bedarf an Mitarbeitende. Dadurch stiegen die Self-Service-Quoten deutlich.
Eine internationale Entwicklungsbank nutzt CGI TextAI und DeepContext, um Kreditverträge aus verschiedenen Ländern automatisiert zu analysieren und relevante Daten in ERP-Systeme zu übertragen.
Die Lösung reduziert den manuellen Aufwand erheblich. Die Bearbeitungszeit für Verträge konnte um bis zu 70 % verkürzt werden.
Eine internationale Investmentbank setzt CGI TextAI und Data2Diamonds ein, um Finanzberichte, Research-Dokumente und ESG-Daten automatisiert auszuwerten.
Analysten erhalten relevante Informationen deutlich schneller. Der Zeitaufwand für die Informationsaufbereitung sinkt um bis zu 50 %.
Eine europäische Großbank setzt unsere Conversational AI ein, um Kundenanfragen über Chat- und Voicebots zu automatisieren.
Bis zu 60 % der Standardanfragen werden ohne manuelles Eingreifen bearbeitet. Das verkürzt Reaktionszeiten und senkt die Servicekosten deutlich.
Ein führendes deutsches Kreditinstitut etablierte gemeinsam mit uns ein standardisiertes und regulatorisch konformes Onboarding-Framework für KI-basierte Shared Services.
Die Onboarding-Zeit sank von sechs Monaten auf sechs Wochen. Gleichzeitig wuchsen Service-Volumen und interne Nutzung der KI-Services deutlich.
Für viele Finanzinstitute ist KI weniger ein Technologieprojekt als eine Governance- und Architekturfrage: Die Modelle müssen nicht nur leistungsfähig, sondern auch nachvollziehbar, auditierbar und regulatorisch belastbar sein.
In der Praxis stehen Banken dabei vor mehreren strukturellen Hürden:
Für viele Banken ist die Datenarchitektur die eigentliche KI-Bremse – nicht die Technologie
Historisch gewachsene Kernbankensysteme sind kein KI-Ausschlusskriterium, aber sie erfordern eine durchdachte Integrationsstrategie.
BaFin, EBA, DORA und der EU AI Act definieren klare Anforderungen – wer sie von Beginn an einplant, spart später erheblich Aufwand.
Der Schritt vom erfolgreichen Proof of Concept zur produktiven KI-Anwendung ist der kritischste und der am häufigsten unterschätzte.
Für den erfolgreichen Einsatz von KI in Ihrem Institut ist also nicht allein die Qualität einzelner Modelle entscheidend, sondern die Fähigkeit, Daten, Plattformen und regulatorische Anforderungen in eine belastbare Gesamtarchitektur zu integrieren.
Verankern Sie KI frühzeitig in Ihrer IT- und Datenstrategie und skalieren Sie erfolgreiche Use Cases systematisch über Prozesse, Plattformen und Governance-Strukturen hinweg.
Für viele Banken ist Responsible AI kein Zusatzthema, sondern die eigentliche Hürde zur Skalierung – schließlich operieren sie in einem der am stärksten regulierten Wirtschaftssektoren.
Mit dem EU AI Act verschärfen sich diese Anforderungen weiter, ergänzt durch die Vorgaben von BaFin, EBA und DORA. Viele Anwendungen im Banking wie Kreditvergabe, Betrugserkennung, AML und Kundeninteraktion gelten künftig als High-Risk-Systeme mit erweiterten Transparenz-, Dokumentations- und Kontrollpflichten.
Wenn Sie diese Anforderungsprofile frühzeitig in Ihre KI-Architektur integrieren, vermeiden Sie kostspielige Nacharbeiten und schaffen die Grundlage für eine skalierbare und vertrauenswürdige Nutzung von KI.
Gelingt Ihnen dies, wird Responsible AI für Ihr Institut vom Hemmnis zum Wettbewerbsvorteil. Kontaktieren Sie uns, wenn wir Sie bei diesem Schritt unterstützen können.
KI im Banking ist nicht immer gleich aufgebaut. Was Sie wirklich brauchen, hängt davon ab, wo Sie im Moment stehen – ob Sie Prozesse automatisieren, Risiken besser erkennen oder Kundenerlebnisse neugestalten möchten.
Unsere modular einsetzbaren Lösungen sind so konzipiert, dass sie als Gesamtarchitektur skalieren, sich in bestehende Architekturen integrieren, regulatorische Anforderungen von Beginn an erfüllen und echten, messbaren Geschäftswert liefern.
Hyperautomatisierung, Conversational AI und prädiktive Entscheidungsmodelle für Prozesse, die heute noch manuell laufen.
Automatisierte Analyse und Verarbeitung unstrukturierter Dokumente – von Kreditverträgen über Finanzberichte bis zu regulatorischen Inhalten.
Generative KI für Kundeninteraktion und Self-Service – mit nachgewiesener Implementierungsgeschwindigkeit und messbarer Entlastung im Servicebetrieb
Integrierte Plattform für Fraud Detection, KYC, Transaction Monitoring und Sanction Screening – modular, auditierbar und regulatorisch belastbar.
Methodik zur strukturierten Wertschöpfung aus Daten – von fragmentierten Beständen zu belastbaren, KI-fähigen Assets.
End to End Beratung und Co Development für kundenspezifische KI Software – von Use Case Priorisierung und Zielarchitektur über Governance und regulatorische Absicherung bis zur produktionsreifen Umsetzung im Bankenumfeld.
