Drei Entwicklungen verändern die Wettbewerbsdynamik: Steigende Betriebskosten bei schrumpfenden Margen machen die Automatisierung strukturell notwendig. Sie ist kein reines Effizienzprojekt mehr, sondern beeinflusst zunehmend die Wettbewerbsfähigkeit des gesamten Betriebsmodells. Gleichzeitig erwarten die Kundinnen und Kunden Echtzeit-Services: sofortiges Onboarding, Kreditentscheidungen ohne Wartezeiten und Zahlungen in Sekunden. Wer dies nicht liefern kann, verliert Geschäft an die Neobanken und Fintechs, die genau dies als Basisversprechen geben. Dazu kommt die Regulierung: BaFin, EBA, DORA und der EU AI Act erhöhen die Anforderungen an Transparenz und Erklärbarkeit von Modellen erheblich. KI muss also nicht nur funktionieren, sondern auch nachweisbar regelkonform sein.
Wo echter Mehrwert entsteht und in welcher Reihenfolge Uses Cases sinnvoll sind
Nicht jeder KI-Use Case zahlt sich gleich schnell aus. Die höchste Wirkung entfaltet künstliche Intelligenz dort, wo große Datenmengen und repetitive Entscheidungen aufeinandertreffen und regulatorische Anforderungen eine saubere Datenbasis erzwingen.
Conversational AI im Kundenservice, in der Dokumentenverarbeitung, im Zahlungsrepair und in der AML-False-Positive-Reduktion liefert messbaren ROI in überschaubaren Zeiträumen. KI-gestützte Kreditentscheidung, ESG-Datenanalysen und Echtzeit-Fraud-Detection sind zwar strategisch relevanter, erfordern aber mehr Vorlaufzeit in der Datenarchitektur.
Entscheidend ist also die Reihenfolge. Onboarding, Kreditvergabe und Zahlungsverkehr eignen sich als erste Domänen – nicht, weil sie einfach sind, sondern weil sie schnell messbaren Mehrwert liefern und damit den Spielraum für eine breitere Transformation schaffen.
Die Lücke zwischen Pilotprojekt und Produktion
Technologie ist selten das Problem bei KI-Initiativen. Verzögern sie sich, liegt die Ursache meist etwas weiter zurück – zum Beispiel in der Datenarchitektur oder in ungeklärten Governance-Fragen. Manchmal erwies sich auch schlicht der Sprung vom funktionierenden Proof of Concept in den produktiven Betrieb als deutlich anspruchsvoller als erwartet. Eine wesentliche Rolle spielen darüber hinaus die Kernbankensysteme, die nie für eine KI-Integration ausgelegt waren.
In der Praxis scheitert die Umsetzung typischerweise an vier zentralen Punkten: Fragmentierte Daten führen zu inkonsistenten Modellergebnissen und sind einer der häufigsten Gründe dafür, dass Modelle in der Produktion schlechter performen als im Test. Gleichzeitig wird die Integration in bestehende Legacy-Systeme oft unterschätzt und zeigt ihre Komplexität erst im Rollout. Hinzu kommt, dass fehlende Governance-Strukturen regulatorisch zum Problem werden – nicht selten erst kurz vor dem Go-live. Schließlich wird häufig übersehen, dass zwischen einem funktionierenden Proof of Concept und einer skalierbaren Anwendung deutlich mehr liegt als ein reines Deployment: Themen wie MLOps, Monitoring, Retraining-Prozesse und klare Eskalationspfade machen den eigentlichen Umsetzungsaufwand aus.
Neben den technischen Herausforderungen beim Übergang in den produktiven Betrieb erhält der organisatorische Wandel oft zu wenig Aufmerksamkeit. Die Fachabteilungen müssen zum Beispiel frühzeitig eingebunden werden, damit ihr Wissen systematisch in die KI‑Entwicklung einfließen kann – etwa in Form von Prompt‑Design, Bewertungskriterien und strukturierten Feedback‑Schleifen. Hinzu kommt, dass KI ohne aktives Change Management häufig ein Fremdkörper bleibt. Selbst wenn sie technisch einwandfrei funktioniert, kann fehlende Akzeptanz bei den Anwenderinnen und Anwendern letztlich zum Scheitern der Inbetriebnahme führen.
Skalierung braucht Architektur, nicht Optimismus
Institute, die KI produktiv skalieren, behandeln die Governance, die Plattformarchitektur und das Sicherstellen der Datenqualität bzw. die Datenangleichung nicht als Vorprojekte, sondern als Kernbestandteil der KI-Initiative selbst. In den Anforderungen der ISO 20022 und in strukturierten Adressformaten sehen sie nicht nur eine regulatorische Pflicht, sondern die Basis, auf der KI verlässlich funktioniert. Schließlich potenzieren sich bestehende Fehler, wenn inkonsistente Daten für GenAI-Anwendungen genutzt werden. Regulatorische Anforderungen wie des EU AI Acts (High Risk) für Kreditvergabe, Betrugserkennung und Kundeninteraktion lassen sich nur effizient durch ein entsprechendes Architekturprinzip erfüllen und sollten von Anfang an mitberücksichtigt und nicht nachträglich als „Compliance-Schicht“ aufgebracht werden.
Von der Strategie zur Umsetzung
Wir unterstützen Banken dabei, KI-Initiativen strukturiert vom Pilotprojekt in den produktiven Betrieb zu überführen: Wir priorisieren ihre Use Cases mit Hilfe unseres CGI AI LaunchPads, übernehmen die Daten- und Plattformintegration und sorgen für eine skalierbare Umsetzung im regulierten Umfeld. Dazu verfügen wir über ein breites Portfolio an spezialisierten KI-Lösungen für Banking – von Conversational AI und Dokumentenverarbeitung über Kreditentscheidung bis zu Financial Crime Detection.
Wenn Sie mehr darüber erfahren möchten, wie KI in Ihrem Institut den Weg vom Pilotprojekt in die Praxis findet, sprechen Sie uns gerne an.
