Was ist KI im Banking?

Was ist KI im Bankwesen?

KI entwickelt sich im Banking von einem unterstützenden Werkzeug zu einem zentralen strategischen Hebel. Sie treibt die unternehmensweite Transformation voran, ermöglicht Stakeholdern bessere Entscheidungen und hilft Unternehmen, transformative Ergebnisse in wichtigen Bereichen zu erzielen:

• Steigerung des menschlichen Potenzials und der Produktivität: KI unterstützt Ihre Talente dabei, ihr Potenzial auszuschöpfen und ihre Produktivität zu steigern. Sie automatisiert repetitive Aufgaben, erweitert menschliche Fähigkeiten und ermöglicht es Fachkräften, sich auf strategische, höherwertige Arbeit zu konzentrieren. Dadurch verbessert sie nicht nur die Mitarbeitererfahrung, sondern steigert auch die Effizienz und Leistungsfähigkeit Ihres Unternehmens.

• Strategisches Wachstum vorantreiben: KI ermöglicht Banken, bessere strategische Entscheidungen zu treffen. Durch präzisere Prognosen und datengestützte Analysen können Sie Ressourcen gezielter einsetzen und Wachstumschancen besser erkennen.

• Stärkung von Vertrauen und Compliance: KI unterstützt Banken dabei, Risiken zu reduzieren, Governance-Prozesse zu verbessern und ihre Compliance zu stärken.  Sie kann Verzerrungen im Recruiting reduzieren, die Audit-Bereitschaft erhöhen und die Einhaltung gesetzlicher sowie interner Vorhaben sicherstellen.

Die Entwicklung von KI im Bankwesen.

Von der starren Wenn-Dann-Logik der Expertensysteme der 1980er Jahre zur Erkennung einfacher Betrugsmuster hat sich die Bankentechnologie bis zu den adaptiven Machine-Learning-Algorithmen (ML) der 2000er Jahre weiterentwickelt. Diese Systeme konnten kontinuierlich aus Transaktionsdaten lernen und komplexe Muster automatisch identifizieren, ganz ohne explizite Programmierung.

Dieser Wandel markierte den Übergang weg von Systemen, bei denen menschliche Experten sämtliche Regeln und Szenarien im Voraus definieren mussten. KI-Modelle können verborgene Zusammenhänge in umfangreichen Datensätzen erkennen. Damit entwickelt sich Banking von reaktiver Regeldurchsetzung zu proaktiver Mustererkennung, wobei jede neue Iteration die Genauigkeit und Leistungshähigkeit der Modelle weiter verbessert.

Die heutige Bankenlandschaft zeigt eindrucksvoll, wie vielfältig KI bereits eingesetzt wird:

• GenAI erstellt hochwertige Erstentwürfe und Überarbeitungen unterschiedlicher Inhalte, z. B. Stellenbeschreibungen oder Finanzberichte

• KI-Agenten verwalten komplexe Compliance-Aufgaben proaktiv und präzise

• ML-Modelle tragen durch eine höhere Prognosegenauigkeit dazu bei, die strategische Entscheidungsfindung zu verbessern

Diese Innovationen ebnen den Weg für eine Zukunft, in der KI sowohl ein Wettbewerbsvorteil als auch der neue Standard für alle Finanzdienstleistungen wird.

KI im Bankwesen im Vergleich zu traditionellen Bankensystemen.

Banken, die KI-Systeme einführen, verzeichnen typischerweise eine höhere Effizienz und niedrigere Betriebskosten als solche, die auf traditionelle Methoden und Tools setzen. Auch die Rechnungsautomatisierung, die Betrugserkennung und der Kundenservice verbessern sich im Vergleich zu Finanzinstituten, die keine KI-Technologie einsetzen. So schneiden KI-gestützte Banken im Vergleich zu traditionellen Instituten ab:

Die Vorteile von KI im Bankwesen.

KI unterstützt nicht nur das Wachstum – sie transformiert Finanzdienstleistungen von innen heraus.

Compliance durch prädiktives Risikomanagement stärken.

Finanzinstitute sehen sich zahlreichen operationellen Risiken ausgesetzt, darunter:

• Interne Compliance-Verstöße

• Fehler in der Finanzberichterstattung

• Spesenbetrug

• Operative Ineffizienzen

KI bietet Funktionen, die weit über die von herkömmlichen Finanzmanagementsystemen hinausgehen. Sie unterstützt Banken dabei, Risiken frühzeitig zu erkennen und fundierter zu bewerten. Mithilfe fortschrittlicher Analysen identifiziert sie Muster in großen Datenmengen und erkennt Abweichungen, die auf potenzielle Risiken hindeuten. Insbesondere bei der Erkennung interner finanzieller Unregelmäßigkeiten können KI-Systeme kritische Entwicklungen frühzeitig identifizieren, bevor daraus größere Schäden entstehen. Darüber hinaus kann KI Finanzdaten kontinuierlich analysieren, die Audit-Readiness verbessern und Unternehmen dabei unterstützen, Abweichungen zeitnah zu erkennen sowie interne Richtlinien und regulatorische Vorgaben konsequent einzuhalten.

Reibungsloses Onboarding, das vom ersten Tag an Bindung schafft.

KI im Bank- und Finanzwesen beschleunigt den Onboarding-Prozess für Mitarbeitende. Sie steuert gezielt Trainingsprozesse und trägt so dazu bei, Wissenslücken, insbesondere in Bezug auf branchenspezifische Compliance-Vorschriften, frühzeitig zu schließen oder gar nicht erst entstehen zu lassen. So reduziert KI die Einarbeitungszeit von neuen Mitarbeitendenund gestaltet ihnen die Anfangszeit angenehmer. Langfristig kann sich dies in einer höheren Mitarbeiterbindung auszahlen.

Workday Skills Cloud identifiziert relevante Kompetenzen automatisch auf Basis der verfügbaren Mitarbeiterdaten und empfiehlt personalisierte nächste Schritte, z. B. passende Lernangebote oder interne Entwicklungsmöglichkeiten. Dadurch reduziert sich der administrative Aufwand, während Mitarbeitende vom ersten Tag an gezielt in ihrer beruflichen Entwicklung unterstützt werden.

Verbesserung der Mitarbeitererfahrung durch intelligente Personalisierung.

Gute Talente werden auf dem heutigen Arbeitsmarkt stark umworben. Sie erwarten am Arbeitsplatz dieselben personalisierten digitalen Erlebnisse, die sie aus ihrem Privatleben kennen. Mit Ki können Banken Mitarbeitererlebnisse schaffen, die sich weniger nach Verwaltungsaufgaben und mehr nach echter Unterstützung anfühlen. Intelligente Tools wie Workday AI Agents helfen Banken dabei:

• komplexe Prozesse in einfache, dialogorientierte Abläufe zu verwandeln

• Führungskräfte und Mitarbeitende als eine Art strategischer Partner proaktiv auf Budgetrisiken oder passende interne Entwicklungsmöglichkeiten hinzuweisen

• potenzielle Compliance-Verstöße frühzeitig zu erkennen und gegenzusteuern

• Karrierechancen zum richtigen Zeitpunkt in Form einer hilfreichen Empfehlung, keiner rein administrativen Benachrichtigung, vorzuschlagen

Sichere Ergebnisse durch automatisierte finanzielle Integrität.

Ergebnisse zu sichern hat in der Finanzbranche seit Langem höchste Priorität. KI ersetzt zunehmend traditionelle interne Kontrollmechanismen und macht diese Prozesse effizienter.

KI kann Unregelmäßigkeiten in Echtzeit erkennen. Das funktioniert dank diesen Funktionen:

• Journal Insights – Identifizierung von Buchungen, die von erwarteten Mustern abweichen und dadurch Reduzierung des manuellen Prüfaufwands

• Ausgabenschutz – Automatisches Scannen von Belegen und Identifizieren von Ausreißern, um fehlerhafte oder betrügerische Erstattungen zu verhindern

• Pattern Recognition – Erkennen komplexer Zusammenhänge zwischen Finanzkennzahlen, die Menschen möglicherweise übersehen

Moderne Lösungen, wie der Financial Auditing Agent, überwachen Finanztransaktionen kontinuierlich und erkennen Anomalien bei zukünftigen Transaktionen. Da sie zudem die Datenanalyse erleichtern, arbeiten Finanzteams effizienter und können sich auf strategische Aufgaben konzentrieren. Dadurch lassen sich Risiken schneller identifizieren und adressieren als ohne KI-Unterstützung, wodurch wiederum Compliance-Anforderungen zuverlässiger erfüllt werden können.

Herausforderungen bei der Einführung von KI im Bankwesen

Trotz ihres Potenzials bringt die Einführung von KI auch Herausforderungen für Finanzinstitute mit sich. Dazu gehören unter anderem Anforderungen an die Daten-Governance, Bedenken hinsichtlich der Sicherheit und des Datenschutzes sowie ein Mangel an Transparenz.

Mangelnde Transparenz von KI-Modellen.

Die inneren Funktionsweisen von KI-Algorithmen sind oft nicht transparent, was zu einem Problem führt, wenn diese Systeme finanzielle Entscheidungen treffen sollen. Durch diese fehlende Transparenz fällt es Nutzern häufig schwer, KI-gestützte Ergebnisse nachzuvollziehen und automatisierten Empfehlungen zu vertrauen. Deshalb empfiehlt sich ein Human-in-the-Loop-Ansatz, bei dem Menschen die Ergebnisse prüfen, einordnen und bei Bedarf eingreifen können. Nutzer verlangen klare Erklärungen dazu, wie Systeme zu ihren Schlussfolgerungen gelangen und nutzen Technologien, denen sie nicht vertrauen, nicht. Workday verankert Erklärbarkeit direkt in jeder KI-Funktion, damit Mitarbeiter nicht nur fundiertere, sondern auch erklärbare Entscheidungen treffen können.

Potenzielle Cybersecurity-Risiken.

Mit der zunehmenden Verbreitung von KI steigt auch das Risiko, dass Angreifer KI für immer ausgefeiltere Cyberangriffe einsetzen. Dadurch entstehen für Finanzinstitute zusätzliche Sicherheits- und Compliance-Anforderungen. Um Investoren und Verbraucher wirksam vor neuen Bedrohungen zu schützen, sind daher kontinuierliche Investitionen in moderne Cybersecurity-Maßnahmen unerlässlich.

Kompetenzlücken und Weiterbildung der Belegschaft.

Die rasante Entwicklung von KI macht deutlich, wie wichtig eine kontinuierliche berufliche Weiterbildung ist. Um mit den immer neuen Anforderungen des Arbeitsmarktes und den rasanten technologischen Veränderungen Schritt zu halten, müssen Unternehmen ihre Personalentwicklung strategisch ausrichten. Ziel ist es, die Fähigkeiten der Mitarbeitenden zu erweitern und neue Kompetenzen gezielt auszubauen, um den technologischen Veränderungen gerecht zu werden.

Regulatorische und ethische Herausforderungen.

Trotz der besten Bemühungen der Banken, lassen sich Verzerrungen (Bias) nie vollständig ausschließen. Deshalb ist der verantwortungsvolle Einsatz von KI (engl. Responsible AI, kurz RAI) von entscheidender Bedeutung. Finanzinstitute sollten ihre Modelle und Prozesse regelmäßig auf mögliche Verzerrungen überprüfen. Anschließend müssen sie praktische Lösungen entwickeln und umsetzen – sei es durch Änderungen der Richtlinien, algorithmische Anpassungen oder Mitarbeiterschulungen. So lassen sich diese Risiken so weit wie möglich verringern.

KI im Bankwesen erfolgreich einführen.

1. Eine leistungsfähige Dateninfrastruktur schaffen.

Nicht alle Finanzinstitute verfügen über die modernste IT-Infrastruktur. Veraltete ERP-Systeme mit isolierten Daten verfügen nicht über die Kapazität, Echtzeitanalysen zu unterstützen. Die Implementierung von KI erfordert eine einheitliche intelligente Datenbasis, die externe und operative Daten in einer verlässlichen Single Source of Truth zusammenführt. Wo erforderlich, sollten Sie bestehende Systeme modernisieren, bevor KI in die Datenlandschaft Ihres Unternehmens integriert wird.

2. Stakeholder einbinden.

Ob Investmentbanking oder klassisches Finanzwesen – eine erfolgreiche KI-Implementierung setzt die Unterstützung aller relevanten Stakeholder voraus. Dafür sollten Unternehmen die Ziele und den Mehrwert von KI frühzeitig kommunizieren und transparent vermitteln, etwa in Meetings. Visuelle Darstellungen wie Flussdiagramme und Dashboards helfen, KI für Stakeholder, die mit der Technologie nicht vertraut sind, verständlicher zu machen. Branchenexperten mit KI-Erfahrung können ebenfalls dazu beitragen, alle Stakeholder auf einen gemeinsamen Stand zu bringen.

3. Plattformbasierte KI nutzen.

Anstatt Modelle von Grund auf neu zu entwickeln, setzen führende Finanzinstitute auf Cloud-Anbieter mit integrierten KI-Funktionen. Lösungen wie Workday stellen Ihnen sofort einsetzbare, vorkonfigurierte KI-Funktionen sowie KI-Agenten zur Verfügung. So erhalten Sie schnelle Ergebnisse, ohne den hohen IT- und Wartungsaufwand für ein individuell entwickeltes Modell erbringen zu müssen.

4. Governance und Compliance von Anfang an berücksichtigen

Mit plattformbasierter KI verlagert sich der Fokus von der Modellentwicklung hin zur Etablierung von Governance. Wenn Ihr Technologiepartner bereits ein Responsible-AI-Framework etabliert hat, erleichtert das Ihnen die Einhaltung regulatorischer Anforderungen. So können Ihre Teams Transaktionen in einer sicheren Umgebung überwachen und Risiken in einer geschützten Umgebung minimieren.

5. Akzeptanz bei den Nutzern schaffen.

Sobald KI-Funktionen über die Cloud-Plattform aktiviert sind, müssen Organisationen dem Change Management und der Weiterbildung Priorität einräumen. Dadurch stellen Sie sicher, dass Mitarbeitende effektiv mit KI-Agenten und -Tools zusammenarbeiten und sich stärker auf wertschöpfende Tätigkeiten konzentrieren können. Da sich KI-Systeme ständig weiterentwickeln, ist die kontinuierliche Weiterbildung Ihrer Belegschaft ein entscheidender Erfolgsfaktor.

Wie Workday die KI-Transformation im Bankwesen unterstützt.

Workday ist ein zentraler Enabler der KI-Transformation im Bankwesen.

• Wertorientierte KI, die Abläufe optimiert und Ihre Entscheidungsfindung beschleunigt

• Talentbindung durch KI-gestützte Karriereentwicklung und Mitarbeiterengagement

• Verbesserte Finanzplanung mit prädiktiver Analytik und Szenariomodellierung

• Erweiterbare Innovation mit vorgefertigten KI-APIs und unserer zentralisierten Plattform

• Verantwortungsvolle KI, die sensible Daten schützt und eine sichere Einführung im regulatorischen Umfeld Ihres Instituts unterstützt

Workday ermöglicht Finanzinstituten intelligentere Planung, verbesserte Compliance und Echtzeit-Einblicke.