Wie KI die Finanzbranche transformiert: Strategien für eine erfolgreiche Implementierung – auch im Kundenservice

Finanzunternehmen gehören zu den Branchen mit dem größten Potenzial, von Künstlicher Intelligenz (KI) zu profitieren – sei es durch präzisere Risikoanalysen, intelligente Betrugserkennung oder personalisierte Kundenservices.

Doch trotz dieser verheißungsvollen Möglichkeiten zeigt sich eine auffällige Zurückhaltung bei der tatsächlichen Implementierung.

Auf Messen und Konferenzen wird zwar oft stolz von hochentwickelten KI-Lösungen und technologischem Fortschritt berichtet. In der Realität bleiben diese Projekte jedoch häufig im Pilotstadium stecken oder beschränken sich auf PR-wirksame Leuchtturmprojekte, die zwar medial gefeiert werden, aber kaum spürbare Auswirkungen auf die alltägliche Arbeit der Mitarbeitenden – etwa im Kundenservice – haben. 

Nachhaltige, breit angelegte Anwendungen, die den operativen Betrieb tatsächlich revolutionieren, sind weiterhin selten.

Experte René Höwelkröger

Director Strategy and Sales | Neodigital Versicherung

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Warum Finanzunternehmen von KI profitieren können - auch im Kundenservice

Die Gründe für diese Zurückhaltung sind vielfältig: strukturelle Hemmnisse, veraltete IT-Infrastrukturen und eine Kultur der Vorsicht.

Doch vor allem fehlt es an einer ganzheitlichen Betrachtung und Integration von Künstlicher Intelligenz, die oft nur fragmentiert umgesetzt wird.
Dies betrifft insbesondere den Kundenservice, in dem KI großes Potenzial zur Verbesserung der Kundenzufriedenheit bietet – etwa durch automatisierte Chatbots, die nahtlos mit CRM-Systemen verknüpft sind.

Drei Grundsätze für eine erfolgreiche KI-Strategie

  1. KI ist kein Allheilmittel – und sollte auch nicht so eingesetzt werden.

    Nicht jedes Problem verlangt nach einer KI-Lösung – genauso wie nicht jeder Kühlschrank Bluetooth oder IoT-Funktionen braucht, wenn es lediglich um die Kühlung von Lebensmitteln geht.

    Künstliche Intelligenz sollte als strategisches Werkzeug betrachtet werden, um Herausforderungen zu lösen, die bisher unlösbar erschienen. Der richtige Einsatz von KI, insbesondere von Generativer KI (GenAI), verspricht enorme Vorteile, insbesondere im Kundenservice, erfordert jedoch einen bewussten Sinneswandel.
    Es geht nicht darum, KI überall einzusetzen, sondern sie gezielt dort einzubinden, wo sie echten Mehrwert bietet – etwa in der Automatisierung und Optimierung von Kundenanfragen.
     
  2. KI muss tiefenintegriert statt fragmentiert implementiert werden.

    Auf Konferenzen und Messen entsteht oft der Eindruck, die deutsche Finanzbranche sei Vorreiter in der KI-Entwicklung.
    Doch ein Blick hinter die Kulissen zeigt, dass die meisten Projekte auf Proof-of-Concept-Stufe verharren. Lösungen werden isoliert getestet, ohne eine klare, strategische Einbindung in die operative Wertschöpfung.

    Dies gilt auch für den Kundenservice: Ein eigenes Large Language Model (LLM) kann keinen Nutzen stiften, wenn es nicht dort verfügbar ist, wo Mitarbeitende arbeiten – etwa in CRM-Systemen, die als zentrale Plattform für Kundeninteraktionen dienen.
    Ebenso scheitern viele Projekte daran, dass relevante Daten nicht zugänglich sind oder kritische Kontextprobleme unberücksichtigt bleiben.

    KI-Lösungen entfalten nur dann ihr volles Potenzial, wenn sie nahtlos in bestehende Systeme integriert werden, die sowohl Kundenanfragen als auch Serviceprozesse effektiv steuern können.
     
  3. Eine KI-Strategie kann mit klassischen Strategie-Tools entwickelt werden.

    Wie bei jeder Strategieentwicklung beginnt der Prozess mit der Frage: Welche Ziele soll KI für uns erfüllen?

    Die Ziele müssen bestehende Herausforderungen adressieren und dürfen keine neuen schaffen. Im Kundenservice könnten solche Ziele beispielsweise eine verkürzte Bearbeitungszeit von Anfragen oder eine höhere Kundenzufriedenheit sein.
    Wichtig ist auch, dass der Einsatz von KI potenzielle Auswirkungen auf Unternehmenskultur und Arbeitsweisen berücksichtigt, denn solche Veränderungen erfordern eine bewusste Begleitung. Eine fundierte Bedarfs- und Gap-Analyse hilft, klar zu entscheiden, ob KI überhaupt die richtige Lösung für eine Herausforderung ist. Wenn ja, steht eine Make-or-Buy-Entscheidung an. Ist die Antwort jedoch nicht eindeutig positiv, sollte man von der Implementierung absehen, statt die Problemstellung künstlich anzupassen, um eine KI-Lösung zu rechtfertigen.

Regulatorische Hürden in der Finanzbranche

Für regulierte Unternehmen, wie die Finanzbranche, sind diese Überlegungen besonders kritisch.
Die BaFin hat zwar erste Thesen zur Nutzung von KI veröffentlicht, betont jedoch, dass sie keine Beraterrolle einnimmt, sondern lediglich beaufsichtigt.

Dies stellt Unternehmen vor große Herausforderungen: Sie müssen eigenständig handeln und können erst im Nachhinein sicher sein, ob ihre Lösungen regulatorisch konform sind.

Gerade junge, innovative Unternehmen, die oft als Disruptoren auftreten, stehen vor der Schwierigkeit, solche Unsicherheiten und potenzielle Fehlinvestitionen zu bewältigen.
Ein Beispiel: Werden KI-Lösungen nicht entsprechend den Datenschutzanforderungen in CRM-Systeme integriert, können erhebliche regulatorische Risiken entstehen.

Letztlich hängt die Zukunft der KI-Implementierung in der Finanzbranche davon ab, ob Unternehmen über die finanziellen Mittel verfügen, Fehlentwicklungen zu verkraften, und den Mut haben, über die Vorsicht hinauszuwachsen.

Fazit: KI als Chance für Finanzbranche – auch im Kundenservice

Mit diesen Überlegungen wird deutlich, dass Künstliche Intelligenz für Finanzunternehmen eine enorme Chance darstellt – insbesondere im Kundenservice, wo personalisierte, effiziente Lösungen gefragt sind.

Der Wandel erfordert Mut, klare Ziele und eine tiefgreifende Integration in bestehende Systeme wie CRM-Systeme, um die Potenziale der KI nachhaltig auszuschöpfen.

Die 3 wichtigsten Learnings:

Gezielter Einsatz von KI
KI ist kein Allheilmittel. Sie sollte strategisch dort eingesetzt werden, wo sie echten Mehrwert bietet – anstatt wahllos alle Probleme zu adressieren.

Tiefenintegration statt Insellösungen
KI ist kein Allheilmittel. Sie sollte strategisch dort eingesetzt werden, wo sie echten Mehrwert bietet – anstatt wahllos alle Probleme zu adressieren.

Klare Strategieentwicklung
Der Einsatz von KI erfordert eine durchdachte Strategie, die klassische Methoden wie Zieldefinitionen und Gap-Analysen nutzt, um die richtigen Entscheidungen zu treffen.

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