Was bedeutet künstliche Intelligenz (KI) im Finanzwesen? Die Zukunft der Finanzwelt
Finanzdienstleistungen mit Creatio.ai personalisieren
Künstliche Intelligenz im Finanzwesen begann zunächst als Copilots, intelligente Tools, die Produktivität steigern, Routineaufgaben automatisieren und Entscheidungsfindung unterstützen. Finanzinstitute nutzten KI, um die Effizienz in Kundenservice, Betrugserkennung und Datenanalyse zu verbessern. So konnten Mitarbeitende schneller und präziser arbeiten.
Im Jahr 2026 entwickelt sich die Rolle der KI rasant weiter. Sie beschränkt sich nicht mehr nur darauf, Menschen zu unterstützen. KI kann zunehmend autonom durch KI-Agenten agieren, die Informationen analysieren, Entscheidungen treffen und mehrstufige Workflows im Finanzbereich ausführen können – ganz ohne menschliche Eingabe. Dies markiert einen grundlegenden Wandel von KI als Produktivitätssteigerung hin zu KI als Ausführungsebene
Mit 63 % der befragten Finanzführungskräfte, die KI aktiv in ihren Abteilungen einsetzen und 21 % klar messbaren Return-on-Investment verzeichnen, wird KI im Finanzwesen nicht mehr als optional, sondern als Kernkompetenz gesehen, die die Wettbewerbsfähigkeit von morgen definiert.
In diesem Artikel gehen wir auf die Gründe für die Implementierung von KI in Finanzdienstleistungen ein, beleuchten gängige Anwendungsfälle für KI im Finanzwesen, untersuchen die aktuellen Herausforderungen, mit denen Finanzinstitute konfrontiert sind, und diskutieren aufkommende Trends, die die Zukunft der KI im Finanzwesen prägen werden.
Wichtige Erkenntnisse
- KI im Finanzwesen bezeichnet ein Portfolio fortschrittlicher Technologien, darunter Machine Learning, generative KI und Sprachverarbeitung, die zentrale Finanzprozesse automatisieren, Produktivität steigern, Genauigkeit verbessern und Entscheidungsfindung unterstützen.
- KI in der Finanzdienstleistungsbranche entwickelt sich von unterstützenden Copilots zu autonomen KI-Agenten, die Daten analysieren, Entscheidungen treffen und komplexe Workflows über Finanzfunktionen hinweg mit minimaler menschlicher Beteiligung ausführen können.
- KI transformiert zentrale Finanzprozesse, darunter Betrugserkennung, Kundenservice, Kreditscoring, Risikomanagement, regulatorische Compliance, Finanzplanung und Kapitalmarktoperationen.
- KI-gestützte Workflow-Automatisierung ermöglicht es Finanzinstituten, End-to-End-Prozesse zu optimieren, beispielsweise Kund:innen-Onboarding, Kreditvorbereitung und -bearbeitung, Schadensmanagement, Zahlungsabwicklung und regulatorische Berichterstattung.
- KI im Finanzwesen unterstützt Institute in allen Bereichen, steigert operative Effizienz, erhöht Produktivität, verbessert Entscheidungsfindung und Sicherheit und sorgt für bessere Kund:innenerlebnisse.
- Die Zukunft der KI im Finanzwesen liegt in hybriden Modellen, in denen Menschen für Aufsicht, Urteil und Kontrolle sorgen, während autonome KI-Agenten Ausführung, Automatisierung und Skalierung übernehmen.
- Creatio KI ermöglicht intelligente Finanzprozesse, indem CRM-Agenten und autonome KI-Agenten kombiniert werden. Dies hilft Finanzunternehmen dabei, Prozesse zu automatisieren, Entscheidungen zu verbessern und bessere Kund:innenerlebnisse im großen Maßstab zu bieten
Was ist KI im Finanzwesen?
KI im Finanzwesen steht für den Einsatz fortschrittlicher Technologien wie Machine Learning, NLP (Natural Language Processing) und Automatisierung, um zu verbessern, wie Finanzinstitute Daten analysieren, Entscheidungen treffen und Abläufe ausführen. KI kommt in großem Umfang in Bereichen wie Betrugserkennung, Risikomanagement, Handel, Kund:innenservice und Backoffice-Automatisierung zum Einsatz und ermöglicht höhere Effizienz, Genauigkeit und regulatorische Compliance.
In den letzten Jahren hat sich KI im Finanzwesen von überwiegend generativer KI und Support-Tools, die menschliche Aufgaben unterstützen, hin zu agentischen Systemen entwickelt, die mehrstufige Workflows selbstständig planen, entscheiden und ausführen können.
Vorteile von Finanz-KI
Laut Creatio’s State of AI Agents and No-Code Report, Finserv Edition, glauben 87 % der Führungskräfte in der Finanzbranche, dass KI-Agenten Teams erweitern werden, um Produktivität zu steigern, Wachstumschancen für aktuelle Mitarbeitende zu schaffen oder neue Rollen in der Organisation zu etablieren. Hier finden Sie eine Übersicht der wichtigsten Vorteile, die KI im Finanzwesen bietet:
Operative Exzellenz verbessern
KI optimiert die Abläufe von Finanzunternehmen, indem sie ihnen hilft, Fehler zu vermeiden, die menschlichen MitarbeiterInnen aufgrund des Datenvolumens und der Natur der Abläufe leicht unterlaufen können. Routineprozesse wie Dateneingabe, Transaktionsverarbeitung und Compliance-Prüfungen sind anfällig für Fehler, wenn sie manuell durchgeführt werden. KI-Systeme hingegen können diese Aufgaben mit hoher Präzision und Konsistenz ausführen und so Genauigkeit und Zuverlässigkeit gewährleisten.
Dank ihrer Fähigkeit, große Datenmengen zu verarbeiten, verbessert die künstliche Intelligenz die Genauigkeit von Prognosen, Planung und Modellierung. Zum Beispiel können KI-Algorithmen für Absatzprognosen große Datenmengen analysieren und Muster erkennen, die Menschen entgehen würden. Dies führt zu genaueren Vorhersagen und einer besseren Entscheidungsfindung.
Bessere KundInnenerfahrung
KI verbessert die Art und Weise, wie Finanzfachleute mit KundInnen in Kontakt treten, und automatisiert routinemäßige KundInneninteraktionen, wodurch Dienstleistungen leichter zugänglich werden. So können KundInnen beispielsweise Kredite und Kreditkarten beantragen und erhalten sofortige Antworten von einem KI-Chatbot, ohne auf verfügbare AgentInnen warten zu müssen. Derselbe KI-Bot kann kompliziertere Fälle, die ein menschliches Eingreifen erfordern, kennzeichnen und so sicherstellen, dass alle KundInnen rechtzeitig und angemessen betreut werden, was zu einer höheren Gesamtzufriedenheit führt.
Darüber hinaus ermöglicht KI den Finanzfachleuten, personalisiertere Interaktionen. Marketingabteilungen können KI-gestützte Daten nutzen, um ihre Kampagnen gezielt maßzuschneidern, während Vertriebsmitarbeitende und Kund:innenservice-Mitarbeitende individualisierte Kommunikation und Erlebnisse anbieten.
In der Vermögensverwaltung kann ein KI-Assistent beispielsweise Daten aus verschiedenen Systemen zusammenführen, um umfassende Zusammenfassungen für KundInnenpräsentationen zu erstellen und BeraterInnen mit genauen und zeitnahen Informationen zu unterstützen. KI-gestützte Automatisierung kann auch personalisierte Empfehlungen für KundInnen anbieten und so Möglichkeiten für Upselling schaffen.
Gesteigerte Produktivität
KI steigert die Produktivität von Finanzunternehmen durch die Automatisierung zeitaufwändiger Aufgaben wie Marktforschung oder Betrugserkennung, wodurch die Arbeitsbelastung der MitarbeiterInnen verringert und Fehler minimiert werden.
Laut McKinsey Global Institute (MGI) könnte generative KI jährlich zwischen 200 und 340 Milliarden US-Dollar Wert im Bankwesen schaffen, hauptsächlich durch Produktivitätssteigerungen bei Mitarbeitenden.
Darüber hinaus werden automatisierte Aufgaben mit einer höheren Geschwindigkeit ausgeführt, was bedeutet, dass ein höheres Volumen an Vorgängen mit weniger Ressourceneinsatz durchgeführt werden kann. So können KI-gesteuerte Algorithmen Handelsvorgänge mit hoher Geschwindigkeit und Präzision ausführen, die Handelsstrategien optimieren und die Rendite steigern, während gleichzeitig der Bedarf an manuellen Eingriffen verringert wird.
Verbesserte, durch Datenerkenntnisse unterstützte Entscheidungsfindung
KI unterstützt die Entscheidungsfindung in Finanzunternehmen, indem sie tiefere Einblicke aus strukturierten und unstrukturierten Daten ermöglicht. Sie deckt Muster und Trends auf, die für Menschen unmöglich zu erkennen wären. Diese fortschrittliche Datenanalyse ermöglicht es Finanzinstituten, fundierte, strategische Entscheidungen zu treffen und so ihre Leistung zu verbessern.
So können Banken beispielsweise KI-Algorithmen zur schnellen Analyse von Marktdaten und Nachrichten einsetzen, um das Risikomanagement zu verbessern und Anlageentscheidungen und Handelsstrategien zu steuern.
Verbesserte Sicherheit
KI-Systeme und maschinelle Lernmodelle können potenzielle Bedrohungen aufgrund der Echtzeitberechnungen und -analysen von Transaktionen effektiver erkennen als menschliche AnalystInnen. Durch die genaue Beobachtung des Kaufverhaltens und den Vergleich mit historischen Daten kann KI anormale Aktivitäten aufzeigen und sowohl das Finanzinstitut als auch die betroffene Person automatisch benachrichtigen, um den Kauf oder die Überweisung in Echtzeit zu überprüfen und gegebenenfalls Maßnahmen zur Lösung des Problems zu ergreifen.
Wie KI in der Finanzdienstleistungs-Branche eingesetzt wird
Die Anwendungen von KI-Tools in der Finanzbranche werden ständig erweitert und entwickeln sich mit der Technologie selbst weiter. Laut Creatio’s Forschung priorisieren Finanzentscheider KI-Agenten zur Unterstützung der Frontline-Funktionen, wobei 59 % der Agenten in Service-, Vertriebs-, Marketing- und Customer Success Teams eingesetzt werden.
Zusätzlich werden laut Deloitte KI-Agenten im Finanzwesen häufig in den Bereichen Finanzplanung und -analyse (52%), Vertriebs- und Profitabilitätsmanagement (48%), Optimierung des Umlaufvermögens (46%) und Ausgabenmanagement (44%) eingesetzt.
Im Folgenden finden Sie eine Liste aktueller Anwendungsfälle für KI, die jedem Finanzinstitut geschäftlichen Nutzen bringen können.
Automatisierung finanzieller Workflows
KI im Finanzwesen kann Routineaufgaben im Front-, Middle- und Backoffice automatisieren. Durch Kombination von Machine Learning, regelbasierter Logik und agentischer KI-Fähigkeiten können Organisationen Prozesse vereinfachen, manuelle Arbeit reduzieren, Fehler minimieren und die Ausführung beschleunigen.
Typische Finanzprozesse, die KI automatisieren kann, sind unter anderem:
- Kredit- und Darlehensbearbeitung – automatisiert Antragsaufnahme, Dokumentenprüfung, Risikoanalyse, Unterstützung der Kreditvergabe und Genehmigungsprozesse.
- Kund:innen-Onboarding – erfasst und prüft Kund:innendaten, führt Identitätsprüfungen (KYC) durch, prüft AML-Listen und Richtlinien in Echtzeit.
- Versicherungsanspruchsbearbeitung - automatisiert die Aufnahme von Ansprüchen, Dokumentenanalyse, Betrugserkennung, Schadensbewertung und beschleunigt Genehmigungen oder Eskalationen.
- Underwriting – bewertet Risiken durch Analyse von Finanzdaten und Kredithistorie der Antragstellenden, externe Quellen und historische Muster, um Underwriting-Entscheidungen zu optimieren.
- Zahlungs- und Transaktionsverarbeitung – leitet Zahlungen automatisch weiter, erkennt Anomalien, gleicht Transaktionen ab und bearbeitet Sonderfälle in Echtzeit.
- Regulatorische Berichterstattung – erfasst erforderliche Daten, generiert Berichte, prüft Genauigkeit und gibt diese an die Behörden weiter.
- Inkasso und Forderungsmanagement – identifiziert überfällige Konten, priorisiert Anschreiben, automatisiert Kommunikation und empfiehlt Next-Best-Actions.
Mit der Entwicklung hin zu autonomen KI-Agenten werden diese Workflows zunehmend End-to-End mit minimaler menschlicher Beteiligung abgewickelt.
Kundenservice-Agenten und Kundenservice-Chatbots
Konversationelle KI und natürliche Sprachverarbeitung ermöglichen es Finanzinstituten, rund um die Uhr Kundensupport durch Chatbots bereitzustellen, die Routineinteraktionen übernehmen, wie z. B. das Überprüfen von Kontoständen, das Beantworten häufiger Fragen, das Bereitstellen von Transaktionsdetails und das Führen der Nutzer:innen durch grundlegende Prozesse.
Fortgeschrittene KI-Agenten für Kund:innenservice erweitern diese Möglichkeiten über einfache Interaktionen hinaus. Anstatt nur Fragen zu beantworten, können sie Anfragen vollständig abwickeln, wie zum Beispiel eine Transaktion anzufechten, Kontoinformationen zu aktualisieren, neue Kund:innen aufnehmen oder mehrstufige Service-Workflows zu koordinieren. Gartner prognostiziert, dass bis 2029 KI-Agenten 80 % der gängigen Kund:innenservice-Anfragen autonom lösen, sodass für die meisten Routinefälle kein menschlicher Eingriff mehr erforderlich ist.
American Express bietet zum Beispiel einen Chatbot namens Ask Amex an, um Abbuchungen zu reklamieren. KI-Agenten helfen bei der Beilegung beanstandeter, aber rechtmäßiger Einkäufe, ohne in der Warteschleife zu hängen oder sich mit verwirrenden Websites auseinandersetzen zu müssen. KundInnen können dem KI-Agenten die Details der beanstandeten Transaktion mitteilen, der ihnen hilft, die Transaktion zu erklären, Quittungen hochzuladen und ihre Identität zu überprüfen.
Kreditbewertung und Risikomanagement
KI kann vielfältige Datensätze über Finanzdaten hinaus analysieren, einschließlich Aktivitäten in sozialen Medien, Zahlungen von Versorgungskosten, geologische Muster und Online-Verhalten, um Kreditrisiken und die Anspruchsberechtigung von Kund:innen zu bewerten.
Neben individueller Bewertung unterstützen KI-Modelle umfassende Risikoanalyse und -management, indem sie Transaktionsmuster erkennen, potenzielle Ausfälle vorhersagen und neue Risiken über ganze Portfolios hinweg identifizieren.
Erkennung von Betrug
KI-basierte Betrugserkennungssysteme nutzen ML- und Deep-Learning-Modelle, um Transaktionsdaten, Kund:innenverhalten und kontextbezogene Signale fortlaufend in Echtzeit zu analysieren. Betrugserkennung und -prävention: Dank ML-Modellen und Deep Learning kann KI das Kaufverhalten von KundInnen analysieren und Warnungen auslösen, wenn ungewöhnliche Muster, wie z. B. betrügerische Transaktionen, Finanzkriminalität oder Spoofing im Handel, erkannt werden. Durch den Einsatz einer KI-basierten Lösung konnte Mastercard die Betrugserkennung um durchschnittlich 20 % steigern und Fehlalarme um mehr als 85 % reduzieren.
Autonome KI geht über die reine Erkennung hinaus und löst automatisch Gegenmaßnahmen aus, z. B. Transaktionen blockieren, risikoreiche Aktivitäten markieren oder Untersuchungen einleiten. Dies erhöht die Sicherheit im Handel, beim Online-Banking und bei Kreditkartentransaktionen.
Laut Branchenforschung von Deloitte können Versicherer mithilfe von KI und fortschrittlicher Analytik betrugsbezogene Kosten um 20–40 % senken, abhängig von Umsetzung und Versicherungsart.
Algorithmischer Handel und Kapitalmärkte
KI kann in Handelsalgorithmen eingesetzt werden, die Markttrends und historische Daten analysieren und so eine schnellere Entscheidungsfindung und Handelsausführung als menschliche Fähigkeiten ermöglichen. Mit der Verarbeitung großer Mengen historischer und Echtzeitdaten können KI-Modelle Marktchancen erkennen, Handelsstrategien optimieren und schneller auf Marktveränderungen reagieren als menschliche Händler.
Regulatorische Compliance und Geldwäscheprävention (AML)
KI im Finanzwesen automatisiert Compliance-Prozesse, indem sie Transaktionen sowie regulatorische Anforderungen fortlaufend überwacht. Machine-Learning-Modelle erkennen verdächtige Aktivitäten, identifizieren mögliche Muster der Geldwäsche und markieren Auffälligkeiten, die eventuell einer Untersuchung bedürfen.
Durch die Automatisierung von Berichterstattung, Screening und Risikomanagement verringern KI-Agenten den manuellen Aufwand, erhöhen die Genauigkeit und ermöglichen schnelleres Handeln zu regulatorischen Pflichten. Dies ermöglicht es Organisationen, konform mit sich entwickelnden lokalen und globalen Vorschriften zu bleiben und gleichzeitig das gesamte Risikomanagement zu stärken.
Finanzplanung, Prognosen und prädiktive Analytik
Finanzplanung für KundInnen: KI kann Menschen bei der Verwaltung ihrer persönlichen Finanzen helfen, indem sie Ziele, Ausgabenmuster und Risikotoleranz analysiert, um Budgetierungsempfehlungen und Sparstrategien zu entwickeln. Basierend auf diesen Einblicken können individuelle Finanzberatung, personalisierte Budgetempfehlungen, Sparberatung und Investmentstrategien bereitgestellt werden.
Gleichzeitig verbessern KI-gestützte Tools Prognosen und Analysen, indem sie Cashflow-Trends identifizieren, zukünftige Entwicklungen vorhersagen und verschiedene Finanzszenarien modellieren. So können Finanzteams Risiken vorhersehen, Strategien optimieren und Pläne flexibel anpassen, wenn sich Rahmenbedingungen ändern.
Prädiktive Analytik nutzt KI-Modelle, um Muster in historischen Daten zu erkennen und zukünftige Entwicklungen vorherzusagen. Diese Fähigkeit ist besonders wertvoll für Finanzinstitute, die Risiken vorhersehen und neue Chancen entdecken wollen. Sie unterstützt auch Aufgaben wie Cashflow-Management, bei denen die KI den Liquiditätsbedarf prognostiziert.
Fortgeschrittene, KI-basierte Systeme können sich kontinuierlich weiterentwickeln und lernen, sodass proaktive Einblicke und Empfehlungen geliefert werden, die sowohl kurzfristige Entscheidungen als auch langfristige finanzielle Ergebnisse verbessern.
Personalisierte Marketingmaßnahmen und Empfehlungen
KI kann personalisierte Empfehlungen für Finanzprodukte und -dienstleistungen geben, wie etwa Investmentstrategien oder auf die Customer Journey angepasste Angebote im Bankwesen, Peer-Interaktionen, Risikopräferenzen und individuelle Finanzziele.
Darüber hinaus kann generative KI durch die Analyse der Customer Journeys dabei helfen, zielgruppengerechte E-Mails und Online-Kampagnen zu erstellen, die zu höheren Konversionsraten und besseren Geschäftsergebnissen führen.
Dokumentenverarbeitung und Datenextraktion
Dokumentenverarbeitung: KI kann Daten aus Dokumenten extrahieren und analysieren, um dokumentenintensive Prozesse wie die Bedienung von Krediten und die Erkennung von Investitionsmöglichkeiten zu rationalisieren.
In diesem Forrester-Report wird eine Versicherung beschrieben, die einen Textanalyse-Agenten zur Umbenennung, Ablage und Kategorisierung von Dokumenten nutzt. Die Eigentümer stellten fest: „Mit KI-Agenten konnten wir 25 % der Aufgabenlast von Assistent:innen entfernen, sodass sie sich auf wichtigere Aufgaben statt Routinearbeit konzentrieren können. Aufgaben wie das Umbenennen von Dokumenten sind zeitraubende Tätigkeiten, die die Motivation der Mitarbeitenden hemmen.“
Cybersicherheit
KI spielt eine zentrale Rolle beim Schutz von Finanzinstituten durch Absicherung von IT-Infrastruktur, Anwendungen und Zugängen. Sie analysiert Netzwerkverkehr, Nutzer:innenaktivitäten und Systemverhalten, um Bedrohungen wie Malware, Phishing, unerlaubten Zugriff und interne Risiken zu erkennen.
Im Unterschied zu traditionellen Sicherheitstools erkennt KI zuvor unbekannte Angriffsmuster und kann in Echtzeit reagieren, indem kompromittierte Systeme isoliert, adaptive Authentifizierung durchgesetzt oder verdächtige Zugriffsversuche blockiert werden.
Herausforderungen der Implementierung von KI im Finanzwesen
Obwohl KI-Technologie FinanzdienstleisterInnen und UnternehmensleiterInnen einen unglaublichen geschäftlichen Nutzen bringen kann, gibt es noch einige Herausforderungen. In diesem Abschnitt gehen wir auf die Herausforderungen ein, die KI-Tools mit sich bringen, und geben Tipps, wie sie gelöst werden können.
Probleme in der Kommunikation
Trotz der zahlreichen Vorteile von Konversations-KI nehmen Kund:innen von Finanzdienstleistungsunternehmen diese häufig negativ wahr – bedingt durch Unzulänglichkeiten in der nicht-menschlichen Kommunikation. KI-Chatbots können zu unpersönlich oder formelhaft wirken, und ihre Fähigkeit, komplexe Probleme zu lösen, ist begrenzt, was zu Frustration und geringerem Engagement führt.
Um diese Probleme zu bekämpfen, ist es entscheidend, eine ausgefeilte Technologie zu entwickeln und zu implementieren, die komplexe Anfragen bearbeiten und personalisierte Antworten liefern kann. Stellen Sie sicher, dass Ihre Bots in der Lage sind, eine Vielzahl von KundInneninteraktionen zu verstehen und angemessen darauf zu reagieren, und dass sie die Konversation beim ersten Anzeichen von Missverständnissen und Frustration an eine menschliche AgentIn weiterleiten.
Darüber hinaus können regelmäßige Aktualisierungen der KI-Algorithmen, um menschenähnliche Interaktionen besser zu imitieren, und die Überwachung des KundInnenfeedbacks dazu beitragen, die KundInnenzufriedenheit auf einem hohen Wert zu halten.
Der Bedarf nach hervorragenden Entwicklungsressourcen
Unternehmen verweisen oft auf Entwicklungs- und logistische Probleme, wenn sie über die Gründe für das Scheitern ihrer KI-Projekte sprechen. Die Entwicklung maßgeschneiderter KI-Technologien erfordert oft viele talentierte Software-Ingenieure, was diese Tools für einige Unternehmen unzugänglich macht.
Um dieses Problem zu entschärfen, sollten Unternehmen eine intelligente Ressourcenzuweisung bevorzugen, eine effektive Software zur Geschäftsautomatisierung auswählen und No-Code-Tools nutzen. Stellen Sie sicher, dass qualifizierte Fachkräfte für die besonders wichtigen Bereiche eingesetzt werden. Die Auswahl robuster Geschäftsautomatisierungsplattformen mit leistungsstarken schlüsselfertigen KI-Tools beschleunigt den Implementierungsprozess.
No-Code-Plattformen wie Creatio, ermöglichen es Instituten, eigene ML-Modelle zu erstellen – ganz ohne umfangreiche Programmierkenntnisse. Dieser Ansatz verringert nicht nur die Abhängigkeit von spezialisierten Entwicklern, sondern beschleunigt auch die Projektlaufzeiten und erhöht die Flexibilität, was letztlich die Chancen auf eine erfolgreiche KI-Projektimplementierung verbessert.
Für KI benötigte IT- und Dateninfrastruktur
Die Verwaltung von KI-Workloads mit ihren beträchtlichen Datenmengen und intensivem Modelltraining kann aufgrund der erforderlichen Serverleistung unverhältnismäßig teuer sein. Obwohl sich viele Institutionen für eine Cloud-Infrastruktur entscheiden, stellen strenge regulatorische Anforderungen in Bezug auf Datensicherheit und Aufenthaltsort oft ein Hindernis für die Cloud-Lösung dar.
Die Menge an unstrukturierten Daten in Unternehmen ist eine weitere Herausforderung. Saubere, repräsentative Daten für das Training von KI-Modellen sind unerlässlich, da die Qualität dieser Modelle direkt von der Qualität der verwendeten Daten abhängt. Damit KI-Lösungen effektiv arbeiten können, müssen die Daten geordnet sein.
Viele Banken haben jedoch fragmentierte Datenarchitekturen, die jahrzehntealte Systeme umfassen. Außerdem kann die Integration moderner KI-Tools in diese alten IT-Systeme eine Herausforderung darstellen.
Es wird empfohlen, tragfähige Datenverwaltungsprozesse zu implementieren, um die Qualität und Integrität der Daten zu gewährleisten. Sie können auch anpassbare Business-Tools einsetzen, die Daten-Governance und die Integration von KI in Ihr System erleichtern.
Datenschutz, Sicherheit und Compliance
Finanzunternehmen haben täglich mit sensiblen persönlichen Daten zu tun, daher hat Sicherheit eine hohe Priorität. KI-Lösungen müssen diese Daten schützen und die branchen- und regionalspezifischen Vorschriften einhalten, angefangen bei Kreditentscheidungen bis hin zur Handelsüberwachung. Die Einhaltung dieser Vorschriften erfordert oft umfangreiche Aufzeichnungen und Modelldokumentationen.
Stellen Sie sicher, dass die von Ihnen verwendeten KI-Systeme über zuverlässige Sicherheitsmaßnahmen zum Schutz sensibler Daten verfügen und so konzipiert sind, dass sie branchen- und regionalspezifische Richtlinien erfüllen. Überprüfen Sie außerdem die Governance-Funktionen der von Ihnen genutzten Plattformen und legen Sie proaktive Governance-Verfahren fest.
KI-Ethik
KI, die auf von Menschen bereitgestellten Daten trainiert wird, kann als Nebeneffekt Vorurteile aufgreifen und in ihre Modelle einbauen, was zu diskriminierenden Entscheidungen führen kann. Wenn zum Beispiel historische Daten über Kreditbewertungen Vorurteile gegenüber bestimmten demografischen Gruppen widerspiegeln, könnte ein auf diesen Daten trainiertes KI-Modell diese Gruppen weiterhin benachteiligen.
Um dieses Problem zu bewältigen, sollten Finanzinstitute eine konsequente Aufsicht und klare Regeln für die Anwendung von KI einführen und diese strengen ethischen Richtlinien umsetzen.
Creatio KI in der Finanzindustrie
Creatio KI für das Finanzwesen vereint prädiktive, generative und agentische KI in einer einheitlichen Architektur und ermöglicht Finanzinstituten, von einfacher Automatisierung zur intelligenten End-to-End-Ausführung von Geschäftsprozessen zu wechseln.
Creatio ist eine agentische No-Code-Plattform, die CRM, Workflow-Automatisierung und KI in einem System bündelt, um Finanzdienstleistungen zu optimieren und zu transformieren. Im Gegensatz zu klassischen Lösungen, die KI einfach auf bestehende Systeme aufsetzen, integriert Creatio KI direkt in die zentrale Plattform und ermöglicht Organisationen die Gestaltung, Implementierung und Verwaltung von KI-gesteuerten Workflows und Agenten, ganz ohne Programmierung. Im Zentrum der Plattform stehen KI-Agenten – digitale Teammitglieder, die Kontexte erkennen, Entscheidungen treffen und Aufgaben in Workflows ausführen können.
Creatio bietet zwei Hauptkategorien von Agenten:
CRM-KI-Agenten
Diese Agenten unterstützen kund:innennahe Teams in Vertrieb, Marketing und Service, indem sie Routineaufgaben automatisieren, Echtzeit-Einblicke liefern und personalisierte Kund:innenerlebnisse ermöglichen.
- Vertriebsagenten helfen bei Lead-Qualifizierung, Prognosen, Next-Best-Actions und mehr.
- Marketing-Agenten automatisieren Segmentierung, Lead-Management, Kampagnenoptimierung und Content-Erstellung
- Service-Agenten klassifizieren Anfragen, fassen Fälle zusammen und unterstützen eine schnellere Fallbearbeitung
Durch die Automatisierung von Routineaufgaben und Bereitstellung von umsetzbaren Einblicken helfen CRM-Agenten Teams dabei, sich auf wertschöpfendere Tätigkeiten zu konzentrieren und die Gesamtproduktivität zu steigern.
Autonome KI-Agenten
Speziell für Finanzinstitute entwickelt, automatisieren diese Agenten Finanzbranchen-spezifische Workflows entlang des Kund:innenlebenszyklus und der Prozesse.
Wesentliche Beispiele sind:
- Kund:innen-Onboarding-Agenten – optimieren KYC, Datenerfassung und Kontoeröffnung
- Agenten für Kreditvorbereitung und -verwaltung – unterstützen Underwriting, Dokumenten- und Zahlungsbearbeitung sowie das fortlaufende Kreditmanagement
- Empfehlungs-, Verlängerungs- und Bindungsagenten – fördern das Wachstum von Konten und Umsatz
- Betriebsagenten – automatisieren Prozesse, die die Effizienz steigern und den manuellen Aufwand reduzieren
Diese autonomen Agenten schaffen Mehrwert insbesondere im Bereich Umsatzsteigerung und operative Exzellenz und helfen Banken sowie Finanzinstituten dabei, schneller zu skalieren und effizienter zu agieren. Insbesondere können diese Agenten unabhängig von der Creatio Plattform auf bestehende Systeme aufgesetzt werden, wodurch Finanzinstitutionen den Wert der KI ohne komplexe Systemersetzungen oder störende Transformationen realisieren können.
Beispielsweise analysiert ein Empfehlungsagent alle relevanten Informationen und erkennt sowie nutzt Empfehlungsmöglichkeiten, die andernfalls übersehen werden, da Daten oft in unterschiedlichen Geschäftsbereichen, Teams und Produkten verstreut sind. Wenn eine Gelegenheit erkannt wird, leitet das System sie automatisch mit vollständigem Kontext an das zuständige Team weiter, um ein effektives Vorgehen zu unterstützen. Um sicherzustellen, dass der Prozess voranschreitet, verfolgt der Agent den Fortschritt und hakt bei Bedarf nach.
Creatio legt außerdem großen Wert auf KI-Governance, Sicherheit und menschliche Aufsicht, was in stark regulierten Branchen wie den Finanzdienstleistungen von entscheidender Bedeutung ist. KI-Agenten arbeiten innerhalb klar definierter Regeln, Zugriffskontrollen und Prüfungsrahmen und gewährleisten so Transparenz und die Einhaltung gesetzlicher Vorschriften.
Mit einem Human-in-the-Loop-Ansatz behalten Organisationen die vollständige Kontrolle über Entscheidungen, Genehmigungen und Ausnahmen, während sensible Finanzdaten durch Sicherheit auf Enterprise-Niveau und verantwortungsbewusste KI-Praktiken geschützt werden. Dies stellt sicher, dass KI-gesteuerte Automatisierung vertrauenswürdig, erklärbar und konform mit Unternehmensrichtlinien und Branchenstandards bleibt.
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Durch die Kombination von CRM-Funktionen mit agentenbasierter KI und No-Code-Automatisierung ermöglicht Creatio Finanzinstituten, über isolierte Anwendungsfälle hinauszugehen und End-to-End-Prozesse über Front-, Middle- und Backoffice-Operationen hinweg zu orchestrieren. Dadurch können Organisationen ihre Effizienz steigern, Kund:innenerlebnisse verbessern und schnell auf veränderte Markt- und regulatorische Bedingungen reagieren.
Die Zukunft von KI im Finanzwesen
Die Zukunft der KI im Finanzwesen ist geprägt von einem grundlegenden Wandel – weg von KI als Produktivitätssteigerung hin zu KI als autonome Ausführungs-Ebene. Während sich die frühe KI-Einführung im Finanzsektor auf Copiloten konzentrierte, die Mitarbeitende bei der Analyse von Daten, der Generierung umsetzbarer Einblicke und der Automatisierung einfacher Aufgaben unterstützten, wird die nächste Welle von autonomen Agenten vorangetrieben, die als digitale Mitarbeitende agieren und in der Lage sind, End-to-End-Workflows zu verwalten.
Dieser Wandel spiegelt sich bereits in den Erwartungen und Investitionen der Branche wider. Laut World Economic Forum glauben 70 % der Führungskräfte im Finanzdienstleistungssektor, dass KI in den kommenden Jahren direkt zum Umsatzwachstum beitragen wird. Zugleich prognostiziert Gartner, dass das Bankwesen bis 2027 über 28 Mrd. USD in KI-Software investieren wird – ein Beleg für die Größenordnung des KI-getriebenen Wandels. Blickt man weiter in die Zukunft, so könnte laut Statista die Einführung von KI dem globalen Bankwesen-Profittopf bis 2028 bis zu 170 Milliarden US-Dollar hinzufügen, was das Potenzial für die Transformation des Finanzsektors verdeutlicht.
In der Praxis priorisieren Finanzinstitute KI-Agenten für bedeutende und häufige Anwendungsbereiche. Laut Creatio’s Forschung sehen 73 % der Finanzentscheidenden KI als kritisch und strategisch wichtig für die kommenden 2–3 Jahre. Sie konzentrieren zukünftige Implementierungen auf administrative und operative Workflows (33 %), gefolgt von Vertrieb und Lead-Management (24 %), spezialisierten Prozessen wie Underwriting und Risikomanagement (22 %) sowie Kund:innenservice (18 %). Das zeigt einen pragmatischen Ansatz, der sich auf Bereiche fokussiert, in denen KI einen klar messbaren Mehrwert liefern kann.
Anstatt unterstützende KI durch vollständig autonome Systeme zu ersetzen, setzen führende Finanzinstitute auf einen hybriden Ansatz, bei dem menschliche Intelligenz und KI-Agenten zusammenarbeiten. Menschen bleiben verantwortlich für Strategie, Urteilsvermögen und Kontrolle, während KI-Agenten Aufgaben in großem Maßstab ausführen und mehr Effizienz ermöglichen – ohne Kontrollverlust.
Schlussfolgerung
KI wird im Finanzdienstleistungsbereich zur fundamentalen Kompetenz, die es Organisationen ermöglicht, Effizienz zu steigern, operative Kosten zu senken und bessere Kund:innenerlebnisse zu bieten. Darüber hinaus verändert sie nachhaltig die Arbeitsweise in Finanzinstituten, indem sie Abläufe über die gesamte Organisation hinweg neu gestaltet. Da die Akzeptanz zunimmt, wird der entscheidende Unterschied nicht sein, ob Unternehmen KI einsetzen, sondern wie effektiv sie diese in ihre Betriebsmodelle integrieren.
Agentische Plattformen wie Creatio fördern diesen Wandel, indem sie KI, Workflow-Automatisierung und CRM in einer Umgebung zusammenbringen und Finanzinstituten ermöglichen, Innovationen sicher zu skalieren.
