GenAI und Cloud im Banking

Hoher Transformationsdruck für die Finanzbranche

Die Finanzbranche muss sich mehr denn je mit einer ausgesprochen dynamischen Entwicklung und einem hohen Transformationsformationsdruck auseinandersetzen. Verantwortlich dafür sind eine ganze Reihe unterschiedlicher Entwicklungen.

Ganz einschneidend wirken starke Trends wie Cloud Computing und generative künstliche Intelligenz (generative artificial intelligence, GenAI), die aktuell die gesamte Branche Banking revolutionieren.

Neben dem rasanten technologischen Fortschritt sorgt auch der verstärkte Markteintritt der Digital Natives dafür, dass sich die Präferenzen der Kunden immer schneller ändern.

Dazu löst die vermehrte Entstehung digitaler Ökosysteme einen steigenden Bedarf an finanzieller Intermediation, also dem Handel und der Vermittlung von Finanzdienstleistungen, aus. Damit verbunden sind neue Wachstumschancen für Banken, aber auch Herausforderungen durch die notwendige drastische Verkürzung der Time-to-Market.

Und schließlich erschwert die aktuelle und brisante Gemengelage aus steigenden globalen Konflikten, schwächelnder Konjunktur, hohen Zinsen und dadurch bedingten Kapitalmarkt- und Ausfallrisiken, die Situation.

Insgesamt befindet sich die Branche Banking derzeit in einer Situation, die mit hohen Risiken behaftet ist, aber auch vielen Chancen bietet.

Megatrend generative künstliche Intelligenz

Künstliche Intelligenz ist ohne Frage aktuell DER Megatrend – auch im Banking. Gerade GenAI wirkt wie ein Turbo – für die Gesellschaft, für die globale Arbeitswelt, für die Transformation von Organisationen. Und die Veränderungen werden einschneidend sein.

Künstliche Intelligenz bietet gerade Finanzdienstleistern ein vielfältiges Anwendungsspektrum. Die Einsatzgebiete reichen von individualisiertem Marketing und individuell angepasster Kundenansprache über die Unterstützung des Vertriebs bis hin zum Lösungsmatching im Customer Support. Außerdem kann der Einsatz von KI in der Kalkulation zu besserem Pricing, passenderen Kreditentscheidungen und somit zu weniger Ausfällen führen.

Im Rahmen einer Online-Umfrage von msg for banking gemeinsam mit dem Marktforschungsinstitut INNOFACT gaben 60,3 % der Unternehmen aus dem Finanzsektor an, GenAI bereits umfangreich oder zumindest vereinzelt nutzen. Zwar dominieren aktuell noch Experimentierphasen oder eine punktuelle Nutzung, doch angesichts einer Quote von 51,2 % der anderen Branchen, agiert der Finanzsektor an dieser Stelle bereits deutlich fortschrittlich.³

Drei strategische Erfolgsfaktoren für die Transformation

1. Erfolgreiche Transformationen folgen einer klaren Strategie

Diese Fragen sollten in jeder Transformationsstrategie beantwortet werden:

Was möchte die Organisation konkret mittels KI erreichen?

• Die KI-Strategie als Teil der regulatorisch notwendigen IT-Strategie definiert die Ziele.
• Beispiel: Bis 2025 sind mindestens zwei Anwendungsprozesse identifiziert und mit KI-Services beschleunigt worden. Die durchschnittliche Ausführungszeit dieser Prozesse ist messbar um 20 % gesunken.

Wann soll/darf KI eingesetzt werden – und wann nicht?

• Vorgaben unterhalb der KI-Strategie durch Richtlinien (sfO), um Risiken zu minimieren, Regulatorik zu erfüllen und Steuerung zu ermöglichen
• Beispiel: Alle durch KI-Services erzeugten Artefakte müssen als solche gekennzeichnet sein. Alle KI-Services müssen wie andere IT-Systeme vor Produktivnahme geprüft und freigegeben werden.

Was benötigt die Organisation zur Umsetzung der Strategie?

• Festlegen neuer Rollen, wie zum Beispiel die eines „AI Architects“, und neuer Prozesse, wie zum Beispiel eines „AI-Compliance-Checks“.
• Anpassungen in der Organisation, die notwendig sind, um die in der KI-Strategie festgelegten Ziele zu erfüllen, wie zum Beispiel das Etablieren eines KI-Teams für bankinternes AI-Consulting.
• Frühzeitiges Einbeziehen aller relevanten Kontrollfunktionen, wie zum Beispiel Datenschutz, IT-Governance, IT-Risikomanagement, Revision etc.

2. Erfolgreiche Transformationen setzen auf einen Mix von On-Premise- und Cloud-Instanzen

Erfolgreiche Transformationen von Unternehmen setzen vermehrt auf eine Mischung aus On-Premise- und Cloud-Lösungen, denn durch die Integration von On-Premise- und Cloud-Instanzen können die Leistungsfähigkeit der Infrastruktur maximiert und gleichzeitig die Risiken minimiert werden. Diese hybride Strategie eröffnet neue Möglichkeiten für agile Geschäftsmodelle und verbessert die Wettbewerbsfähigkeit in einem sich ständig wandelnden Marktumfeld.

3. Erfolgreiche Transformationen berücksichtigen Regulatorik bereits am Start

Gerade in der hoch regulierten Branche Banking sind Finanzinstitute, die eine erfolgreiche Transformation anstreben, gut beraten, die regulatorischen Vorgaben für den Einsatz von künstlicher Intelligenz und Cloud von Anfang an in ihrer Planung zu berücksichtigen. Das heißt, sie sollten bereits zu Beginn des Projekts die regulatorischen Vorgaben eingehend analysieren und in ihre Planung integrieren. Relevant sind insbesondere folgende Vorgaben:

• DSGVO,
• EU AI Act,
• GeschGehG,
• BAIT,
• MaRisk,
• ….

Eine frühzeitige Berücksichtigung dieser Vorgaben können potenzielle Risiken minimieren, die Compliance sicherstellen und somit den Erfolg des Transformationsprojekts unterstützen.

Fazit: Finanzdienstleister der nächsten Generation setzen auf GenAI und Cloud

Künstliche Intelligenz hat die Branche Banking bereits verändert und wird sie weiter einschneidend verändern. Das Potenzial für den Einsatz in Finanzinstituten ist riesig.

Neben einer Steigerung der Kundenzufriedenheit durch effizientere Prozesse und neuer Interaktionsmöglichkeiten mit den Kunden wird sich auch die Time-to-Market erheblich verbessern. Produkte und Dienstleistungen können schneller auf den Markt gebracht und den sich ständig ändernden Kundenanforderungen angepasst werden.

Außerdem kann künstliche Intelligenz riesige Datenbestände auswerten und somit helfen, Betrug vorzubeugen und ressourcenintensive, immer gleichbleibende Prozesse und Kundenservices ohne Qualitätseinbußen automatisiert zu bearbeiten.

Doch gerade, weil die Möglichkeiten so vielfältig und vielversprechend sind, muss genau überprüft werden, welche Prozesse einfach automatisiert werden und wo Mensch und Maschine sinnvoll interagieren können. Aber auch, in welchen Prozessen der Mensch unverzichtbar bleibt. Das Ziel sollte nicht sein, den Menschen durch GenAI zu ersetzen, sondern ihn mithilfe der künstlichen Intelligenz zu unterstützen und zu entlasten und so auch den Fachkräftemangel zu kompensieren.

Die Implementierung von künstlicher Intelligenz ist alles andere als trivial. Eine erfolgreiche Transformation erfordert eine sorgfältige Berücksichtigung von Regulierungsvorgaben sowie von Sicherheits- und Technologieaspekten.

Ein verantwortungsvoller Einsatz von GenAI muss transparent sein und auf einer solide Datenbasis aufbauen. Die Vorteile und/oder Notwenigkeit der Anwendungsfälle müssen verständlich vermittelt und Diskriminierung unbedingt vermieden werden.

Ist dies gewährleistet, übertrifft der Nutzen bei Weitem die Risiken und Anfangsinvestitionen und macht die Entscheidung für eine Transformation zu einer Investition in die Zukunftsfähigkeit und Wettbewerbsfähigkeit des Instituts.