So nutzen Banken GenAI

Eine aktuelle Studie von NTT DATA zeigt, dass mit der zunehmenden Verbreitung von GenAI der Druck auf den ROI an erster Stelle der Herausforderungen steht, denen sich die Finanzbranche stellen muss. ​ [...]

NTT DATA hat eine neue Studie veröffentlicht, die den Einsatz von generativer KI (GenAI) im globalen Bankensektor untersucht. Der Bericht mit dem Titel „Intelligent Banking in the Age of AI“ zeigt, dass Banken und Finanzinstitute trotz der zunehmenden Verbreitung von GenAI-Technologien im Finanzsektor geteilter Meinung sind, wenn es um ergebnisorientierte Strategien geht. Nur die Hälfte der Banken (50 Prozent) sieht darin ein Instrument zur Steigerung von Produktivität und Effizienz. Ebenfalls die Hälfte (49 Prozent) glaubt, dass GenAI zur Senkung der operativen IT-Ausgaben eingesetzt werden kann. ​

GenAI ist disruptiver als alle bisherigen Fortschritte in der Finanztechnologie. Die Frage ist nicht ob, sondern wann Banken diese Technologie einsetzen werden, da sie die Fähigkeit besitzt, Intelligenz auf jeder Ebene des Banken-Ökosystems zu verankern – von den Core-Banking- bis zu den Front-End-Systemen. GenAI schlägt bereits hohe Wellen in der Finanzbranche: 6 von 10 Unternehmen (58 Prozent) schöpfen schon jetzt das transformative Potenzial von GenAI voll aus. Das ist laut Studie von NTT DATA eine Steigerung gegenüber 2023, als nur 45 Prozent der Organisationen das GenAI-Potenzial voll ausgeschöpft haben.

„Generative KI ist ein entscheidender Moment für den Bankensektor“, betont Robb Rasmussen, Head of Global Marketing & Communications bei NTT DATA. „Während die potenziellen Vorteile enorm sind, sind die Herausforderungen bei der Implementierung von GenAI komplex und vielfältig und erfordern eine sorgfältige Navigation sowie einen strukturierten Ansatz. Angesichts der zu erwartenden hohen Ausgaben für GenAI ist der Return on Investment (ROI) entscheidend. Viele Banken erwarten von GenAI langfristige Einsparungen durch die Automatisierung von IT-Aufgaben, die Verbesserung der operativen Effizienz und die Schaffung von Wettbewerbsvorteilen. Es ist jedoch wichtig zu beachten, dass das Erreichen eines ROI gleichzeitig eine klare Strategie, eine maßgeschneiderte Implementierung und eine robuste Governance erfordert.“

Finanzielle Einschränkungen erhöhen den Druck auf den ROI ​

Der ROI hat bei GenAI-Implementierungen oberste Priorität, aber die Meinungen der Banken darüber, welche Strategien für sie am wichtigsten sind, gehen auseinander. Die Finanzinstitute kämpfen seit langem mit Problemen in puncto Produktivitätssteigerung und GenAI könnte die Lösung sein. Allerdings sieht lediglich die Hälfte der Führungskräfte im Bankenwesen (50 Prozent) darin eine Antwort. Auch bei der Kostenoptimierung sind die Banken geteilter Meinung: Nur knapp die Hälfte (49 Prozent) geht davon aus, dass der Einsatz von generativer KI zu einer Reduzierung des IT-Budgets führen wird.

Diese Diskrepanz zeigt sich auch auf anderer Ebene – so streben beispielsweise 6 von 10 US-Banken (59 Prozent) an, ihre IT-Budgets zu kürzen, und die Hälfte (47 Prozent) erhofft sich eine Senkung ihres Betriebsbudgets, während nur 4 von 10 Banken in Europa (43 Prozent) ihr IT-Budget im Blick haben und nur etwas mehr als ein Drittel (36 Prozent) sich mit den Betriebskosten beschäftigt. Derweil ist die Produktivität der wichtigste Faktor für europäische Banken (46 Prozent), im Vergleich dazu legen die USA und APAC noch mehr Wert darauf.

Unterschiedliche Strategien in den verschiedenen Regionen ​

Die Strategien zur Realisierung dieser GenAI-Vorteile unterscheiden sich von Organisation zu Organisation erheblich. Während sich rund die Hälfte der Finanzunternehmen auf die Zusammenarbeit von Menschen und KI (51 Prozent) oder einen hybriden Ansatz mit bestehenden Systemen (47 Prozent) konzentriert, hofft mehr als ein Viertel (28 Prozent) der Banken, Aufgaben vollständig zu automatisieren und manuelle Eingaben gänzlich zu vermeiden. Auch bei der vollständigen Automatisierung von Aufgaben gehen die Meinungen weltweit auseinander. Ein Viertel der Banken in Großbritannien (25 Prozent) und in Europa (24 Prozent) wollen den Prozess vollständig automatisieren, während fast ein Drittel der Banken (32 Prozent) in Nord- und Südamerika und 35 Prozent der japanischen Banken dies anstreben.

„Es ist klar, dass der Erfolg der Banken von ihrer Fähigkeit abhängt, Innovation mit finanzieller Verantwortung in Einklang zu bringen. Vielen Finanzinstituten fehlt es jedoch an der nötigen Reife, was diese Technologie betrifft, und sie wissen nicht, wo sie anfangen sollen“, fährt Robb Rasmussen fort. „Eine Partnerschaft mit einem Systemintegrator kann ein guter Ausgangspunkt sein, um Zugang zu den neuesten Erkenntnissen zu erhalten und gleichzeitig die Einhaltung der Branchenvorschriften zu gewährleisten. Durch die Zusammenarbeit mit spezialisierten Anbietern können Banken sicherstellen, dass GenAI-Implementierungen den gewünschten ROI liefern, während sie gleichzeitig robuste Datenschutzmaßnahmen aufrechterhalten und sowohl interne Sicherheitsstandards als auch regulatorische Anforderungen erfüllen.“

„Banken stehen bei der Einführung von GenAI vor komplexen Herausforderungen – insbesondere, wenn es um einen echten geschäftlichen Mehrwert geht. Zwar versprechen sie sich von GenAI Vorteile für die eigene Organisation. Bei der Realisierung sind sie jedoch nicht so enthusiastisch, wie man vermuten könnte. Nur 45 Prozent der deutschen Finanzinstitute erwarten beispielsweise eine Steigerung der Effizienz und Produktivität. Eine Beschleunigung des Innovationstempos erhoffen sich lediglich 39 Prozent“, ergänzt Claudia Jandl, Head of Industry Financial Services bei NTT DATA DACH. „Unsere Studie zeigt, dass es nicht genügt, sich von den beeindruckenden Möglichkeiten blenden zu lassen, sondern dass es einer klaren Strategie bedarf. Das reicht von der Auswahl der richtigen Use Cases über die Datenaufbereitung bis hin zur Modernisierung der IT-Infrastruktur. Nur so lassen sich Produktivitätssteigerungen und Kosteneinsparungen nachhaltig realisieren.“

Der vollständige Bericht ist unter Intelligentes Banking im Zeitalter von KI verfügbar.