banKIng³ – Folge 23: Banking unter Strom: KI, Tempo und neue Engpässe

banKIng³ – Drei Generationen, eine Vision

Die Finanzbranche steht vor einem Generationenwechsel – nicht nur in der Führung, sondern auch in der Technologie. banKIng³ zeigt, wie künstliche Intelligenz das Banking neu definiert und welche Rolle verschiedene Generationen in dieser Transformation spielen. Experten diskutieren über innovative KI-Anwendungen, regulatorische Herausforderungen und den Balanceakt zwischen Erfahrung und technologischer Disruption.

Unabhängig davon, ob Sie Teil der jungen Generation im Banking sind oder auf bewährtes Wissen setzen – banKIng³ liefert Ihnen die Insights, mit denen Sie die Zukunft aktiv mitgestalten können.

Banking unter Strom: KI, Tempo und neue Engpässe

In dieser Folge von banKIng³ sprechen Jens Heilmann und Fabian über konkrete KI-Implementierungen in Banken. Es geht um souveräne Sprachmodelle, KI im Risiko- und KYC-Bereich und warum Geschwindigkeit zum entscheidenden Wettbewerbsfaktor wird. Sie ordnen ein, wie KI Bottlenecks verschiebt, Prozesse verändert und Wertschöpfung neu verteilt. Eine Folge für alle, die wissen wollen, wo KI im Banking heute wirklich wirkt.

KI verlässt die Buzzword-Ecke

Künstliche Intelligenz im Banking ist längst mehr als ein Strategiethema oder ein Experiment aus Innovationslabs. In vielen Instituten läuft sie inzwischen mitten im operativen Alltag – leise, aber wirkungsvoll.

Besonders auffällig ist, dass sich der Fokus verschiebt: weg von großen Visionen, hin zu sehr konkreten Implementierungen. Banken beschäftigen sich weniger mit dem „Ob“ und deutlich mehr mit dem „Wie“. Und genau dort entstehen aktuell spannende Dynamiken, die man von außen oft gar nicht sieht.

Souveräne Infrastruktur wird zur strategischen Entscheidung

Ein zentrales Thema ist der Umgang mit Sprachmodellen auf eigener Infrastruktur. Viele Banken holen KI bewusst aus der Cloud zurück in die eigenen Rechenzentren oder auf europäische Plattformen. Dabei geht es nicht nur um Regulierung oder Datenschutz, sondern um Kontrolle, Verlässlichkeit und strategische Unabhängigkeit.

Gleichzeitig entstehen neue Herausforderungen, etwa bei der Modellauswahl oder bei der Leistungsfähigkeit im Vergleich zu Hyperscalern. Diese Spannungsfelder prägen aktuell viele Entscheidungen.

KI beschleunigt Risiko und Marktfolge – Fachwissen rückt in den Mittelpunkt

Besonders stark zeigt sich der Nutzen von KI in Bereichen, die traditionell stark dokumenten- und wissensgetrieben sind. Risikoabteilungen, Marktfolge oder Treasury profitieren davon, dass Informationen schneller strukturiert, verglichen und bewertet werden können. Aufgaben, die früher viel Zeit gekostet haben, laufen heute im Hintergrund. Das verändert Prozesse und Rollenbilder. Fachwissen rückt stärker in den Mittelpunkt, während Routinetätigkeiten zunehmend automatisiert werden.

Ein wiederkehrendes Motiv ist Tempo. Nicht unbedingt, weil Banken schneller sein wollen als früher, sondern weil Kunden es inzwischen erwarten.

KI verschiebt dabei die Engpässe im Prozess: Wenn Dokumente in Minuten statt Tagen verarbeitet werden, zählen klare Abläufe und saubere Schnittstellen umso mehr. Gerade kleinere Institute können hier ihre Stärken ausspielen, weil sie oft flexibler sind als große Organisationen. Geschwindigkeit wird damit weniger eine Frage der Größe, sondern der Struktur.

Wertschöpfung wandert Richtung Vertrieb

Je mehr interne Abläufe automatisiert werden, desto stärker verschiebt sich der Fokus nach vorne zum Kunden. Beratung, Einordnung und persönliche Interaktion gewinnen an Bedeutung. KI unterstützt dabei, ersetzt sie aber nicht. Sie liefert Kontext, Analysen und Vorbereitung – die Entscheidung bleibt beim Menschen.

Genau darin liegt eine große Chance für Banken, sich neu zu positionieren. Wer es schafft, Prozesse im Fluss zu halten, kann die frei werdende Energie dort einsetzen, wo sie den größten Effekt hat.