Die 5 Bereiche, in denen generative KI das Retail Banking revolutioniert

Ein McKinsey-Bericht zur generativen KI prognostiziert, dass die Technologie einen jährlichen Mehrwert von 200–340 Milliarden US-Dollar schaffen wird, vor allem durch Produktivitätssteigerungen.

Doch solche Versprechen hören wir alle schon eine ganze Weile. Was alle wissen wollen: Wie genau kann KI die Produktivität im Bankensektor schon heute steigern?

Deshalb haben wir uns die wichtigsten Anwendungen generativer KI angesehen, mit denen Retail-Banken ihre Effizienz steigern, Vertrauen aufbauen und das Kundenerlebnis verbessern.

Was ist generative KI im Banking?

Im Banking bedeutet generative KI, fortschrittliche künstliche Intelligenz zu nutzen, um Abläufe zu optimieren, die Betrugserkennung zu stärken, massgeschneiderte Finanzberatung zu bieten und sowohl Effizienz als auch Sicherheit über alle Services hinweg zu erhöhen.

Im Retail Banking ist einer der überzeugendsten Einsatzbereiche generativer KI das Kundenerlebnis. Mit KI-gestützten Tools wie Unblu Aria erhalten Agenten und Berater schnellen, präzisen Zugriff auf Informationen, finden schneller und effizienter Lösungen und interagieren auf einem Niveau, das in einer Remote-Umgebung bisher nicht möglich war.

Warum generative KI für Finanzdienstleister ein Muss ist

Das Marktpotenzial von KI ist bekannt. Um die obige Zahl einzuordnen: Sie entspricht 2,8 bis 4,7 Prozent der gesamten Branchenumsätze – ein enorm hoher Anteil, wenn man genauer darüber nachdenkt.

Doch abgesehen von Kapitalmarkttrends gibt es weitere gute Gründe, im Bankensektor auf die Technologie zu setzen. Im Kern geht es darum, dass man bei KI nicht unentschlossen abwarten kann.

Wer generative KI nicht nutzt, wird nicht durch eine vollautomatisierte Alternative wie einen Robo-Advisor oder eine Mobile-Banking-App ersetzt, die zu 100 % auf KI basiert. Stattdessen wird er von einem Unternehmen verdrängt, das generative KI besser einsetzt – ob bei Kundeninteraktionen, in der Kundenbindung oder mit virtuellen Assistenten.

Genau das ist im Bankensektor mit dem Aufstieg der Fintechs passiert, die etablierte Banken auf dem falschen Fuss erwischt haben – lange bevor generative KI überhaupt auf den Markt kam. Wer jetzt auf KI der nächsten Generation setzt, erzielt nicht nur bessere Ergebnisse für Kunden, sondern stärkt auch die operative Resilienz.

Welche Tools auf Basis generativer KI sollten Retail-Banken vor diesem Hintergrund einsetzen?

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1. Cybersicherheitsrisiken beherrschen

Eine der wichtigsten Fähigkeiten zur Stärkung des Kundenvertrauens ist die verbesserte Erkennung und Verhinderung von Betrug dank generativer KI.

EY fasst diese Funktionen in drei Bereichen zusammen:

Fortschrittliche Betrugserkennung

Datenanalysen in Echtzeit helfen, Muster und Anomalien aufzudecken, die auf Risikofaktoren wie Cyberbedrohungen hinweisen – und ermöglichen so eine proaktive Erkennung und Prävention.

Automatisierte Reaktion auf Sicherheitsvorfälle

Optimiert den Prozess der Reaktion auf Sicherheitsvorfälle, sodass sich menschliche Expertinnen und Experten auf komplexere Bedrohungen konzentrieren können.

Kontinuierliches Lernen und Anpassen

Dank der dynamischen Lernfähigkeit generativer KI entwickeln sich Sicherheitsmassnahmen mit der veränderten Bedrohungslage im Finanzsektor weiter und bleiben so langfristig wirksam.

Das zeigt das wachsende strategische Potenzial von KI in der Betrugserkennung – über bekannte Tools wie Feedzai und Kount hinaus, die von PayPal bzw. American Express zur Absicherung von Zahlungen gegen Betrugsrisiken eingesetzt werden.

2. Onboarding optimieren

Generative KI setzt im Retail Banking und bei Finanzdienstleistern neue Massstäbe für das Onboarding: Fortschrittliche Funktionen wie das intelligente Vorausfüllen von Formularen und die automatisierte Identitätsprüfung verkürzen die Anmeldezeiten drastisch.

So kann generative KI beispielsweise eingescannte Ausweisdokumente und Kundenangaben analysieren, um Antragsfelder automatisch auszufüllen – das reduziert Fehler bei der manuellen Eingabe und beschleunigt den Prozess. Sobald ein Nutzer seinen Ausweis und ein Selfie eingereicht hat, kann das System die Übereinstimmung sofort biometrisch prüfen und KYC-Prüfungen in Minuten statt Tagen abschliessen.

Diese Anwendung findet sich in digitalen Banking-Lösungen von Revolut bis Amazon: Dort führt ein KI-Assistent auf Basis von Amazon Bedrock Nutzer durch das Hochladen ihres Ausweises, führt automatisierte Dokumenten- und Selfie-Prüfungen durch und füllt Formulare vorab aus, sodass sich ein Bankkonto in wenigen Minuten eröffnen lässt.

Laut dem World Retail Banking Report 2024 von Capgemini verwenden Banken noch immer über 50 % der Onboarding-Zeit auf die Dokumentation, während nur 4 % der neuen Antragsteller noch am selben Tag eine Zusage erhalten – eine Zahl, die sich zweifellos verbessern lässt.

3. Kundenbetreuung und Kundenservice auf einem neuen Niveau

Funktionen wie automatische Chat-Zusammenfassungen und Stimmungsanalysen entwickeln sich zu Produktivitätstreibern für Agenten. Während eines Live Chats kann der KI-Co-Pilot Antwortvorschläge liefern, den Gesprächsverlauf sofort zusammenfassen und die Stimmung des Kunden in früheren Interaktionen analysieren.

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Mit diesen Informationen erkennen Agenten einen frustrierten oder zufriedenen Ton und können ihr weiteres Vorgehen flexibel anpassen. Das beschleunigt nicht nur die Lösung, sondern erlaubt Agenten auch, sich stärker auf personalisierte Beratung statt auf Routineüberwachung zu konzentrieren. Solche Tools tragen insgesamt zu mehr Effizienz bei Agenten bei: Eine Bank bewältigt damit über 20 % mehr Supportvolumen und erreicht eine Erstlösungsquote von fast 60 %.

4. Software für das Portfolio-Rebalancing

Generative KI ermöglicht im Retail- oder Investment Banking KI-gestützte Vorschläge zur Vermögensallokation und ein dynamisches Rebalancing, indem Kundenportfolios anhand von Markteinblicken in Echtzeit angepasst werden.

Mithilfe von Techniken wie Reinforcement Learning und adaptivem Risikobudgeting bewerten diese Systeme sich verändernde Korrelationen, Volatilität und unstrukturierte Daten (etwa aktuelle Nachrichten), um Vermögenswerte proaktiv umzuschichten, sobald Risikoschwellen überschritten werden oder sich Chancen ergeben.

Die US-amerikanische Private-Equity-Gesellschaft Quantum Capital hat eine GenAI-Plattform integriert, die mithilfe von Deep Learning und NLP-gestützter Stimmungsanalyse von Nachrichten Tausende von Marktszenarien simuliert. Das System empfiehlt anschliessend auf das Risikoprofil der Kunden zugeschnittene Vermögensallokationen und führt Anpassungen automatisch aus. Berichten zufolge verbesserte sich die Performance um 35 % gegenüber den Benchmarks, und die Drawdowns in Abschwüngen sanken um rund 20 %.

5. Besseres Kampagnenmanagement

Das Kampagnenmanagement im Retail- oder Commercial Banking erlebt dank prädiktivem Targeting und Analysen des Abwanderungsrisikos einen tiefgreifenden Wandel. Banken können so personalisierte, zeitlich passende Kampagnen und einen besseren Kundenservice bieten und gleichzeitig abwanderungsgefährdete Kunden proaktiv halten.

Die KI-gestützten Modelle analysieren Verhaltens- und Finanzdaten, Transaktionshistorien und Stimmungssignale, um vorherzusagen, welche Kunden am ehesten reagieren oder abwandern.

Personalisiertes Targeting von Kunden

Ein von der Cornell University analysiertes Beispiel beschreibt einen „grossen britischen Kreditgeber“, der CLV-basierte Propensity-Modelle einsetzte: Die obersten 10 % der Kunden schlossen mit 3,2-mal höherer Wahrscheinlichkeit Anlageprodukte ab als zufällig ausgewählte Kunden. So lassen sich hochgradig zielgerichtete Angebote mit deutlich höherem ROI erstellen.

Ebenso hat eine dynamische Mikrosegmentierung (die in Echtzeit aktualisiert wird) die Kampagnenresonanz um bis zu 40 % verbessert. Zu den Anwendungen für Finanzinstitute gehört es etwa, Kunden, die einen Hypothekenantrag abbrechen, mit personalisierten Zinsangeboten zurückzugewinnen.

Höhere Kundenbindung

Bei der Kundenbindung können KI-Systeme ein Abwanderungsrisiko frühzeitig erkennen, indem sie Muster wie seltener werdende Logins, negative Stimmung oder Produktinaktivität aufspüren – und automatisierte Massnahmen zur Kundenbindung auslösen. Aktuelle Beispiele sind Plattformen wie Wizr AI: Dort ermöglicht eine auf generativen Modellen basierende Abwanderungsprognose Banken, massgeschneiderte Bindungsstrategien und Angebote genau zum richtigen Zeitpunkt einzusetzen.

Ein Finanzdienstleister, der eine solche KI einsetzt, konnte die Abwanderung um bis zu 20 % senken, indem er CRM-Daten anreicherte und proaktive Kontaktaufnahmen auslöste.

Wie geht es weiter mit generativer KI im Banking?

Retail-Banken stehen an einem Wendepunkt. Generative KI ist kein Zukunftstrend mehr, sondern eine Notwendigkeit von heute.

Und daran wird sich auch künftig nichts ändern.

Wie der McKinsey-Bericht zeigt, beruht das Potenzial von 200–340 Milliarden US-Dollar an jährlichem Mehrwert nicht nur auf langfristigen Prognosen, sondern auf realen Produktivitätsgewinnen, einem besseren Kundenerlebnis und einer intelligenteren digitalen Transformation. Finanzinstitute, die KI-gestützte Lösungen nutzen, können die Kundenbindung stärken und die Einhaltung regulatorischer Vorgaben verbessern.

Diese Tools optimieren Abläufe und heben die Qualität menschlicher Interaktionen. GenAI-Anwendungen auf Basis fortschrittlicher Large Language Models und Natural Language Processing befähigen Berater zu relevanterer Finanzberatung, verbessern das Risikomanagement und stärken das Kundenvertrauen.

Die Wahl ist klar: Banken, die diese KI-Modelle zusammen mit kundenorientierten Chatbots und personalisierten Produktempfehlungen in ihre Workflows integrieren, werden bei Kundenzufriedenheit, operativer Resilienz und Wettbewerbsfähigkeit führen.

Die Ära des digitalen Bankings belohnt jene, die schnell handeln. Jetzt ist die Zeit für den Bankensektor, generative künstliche Intelligenz zu nutzen – nicht nur, um mit Fintech-Startups Schritt zu halten, sondern um neu zu definieren, wie herausragende Finanzdienstleistungen aussehen.

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