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Wie Daten und KI die Zukunft des Bankwesens verändern

Xebia India

Aktualisiert Oktober 10, 2025

9 Minuten

Übersicht

Der Bankensektor steht bei der Einführung von Big Data- und KI-Lösungen an vorderster Front. Laut IDC werden die Banken bis 2022 voraussichtlich mehr als 5 Mrd. USD für KI-Anwendungen ausgeben, darunter automatisierte Systeme zur Erkennung und Abwehr von Bedrohungen sowie Systeme zur Analyse und Untersuchung von Betrug. Diese Technologien gewinnen vor allem deshalb an Zugkraft, weil KI in der Lage ist, den Verwaltungs- und Kundenservice zu verbessern, prädiktive Analysefunktionen bereitzustellen, die Betrugserkennung zu verbessern, Kernfunktionen zu automatisieren und zu beschleunigen und dabei gleichzeitig Geld zu sparen. Außerdem wird erwartet, dass Banken durch die Einführung von KI-gestützten Lösungen bis 2030 weltweit mehr als 1 Billion USD einsparen können.

Bid Data & AI werden typischerweise im Front Office eingesetzt, um mit Hilfe von Chatbots ein dialogorientiertes Banking zu ermöglichen; im Middle Office, um ein kugelsicheres System zur Betrugserkennung und -prävention zu implementieren; im Back Office, um Software zur effizienten Analyse und Verwaltung von Transaktionen, Kunden und anderen Daten einzuführen.

Die Banken müssen ihren Fokusbereich strategisch festlegen und herausfinden, wo Daten und KI den größten Einfluss haben können. Sie sollten ihre Daten strukturieren und rationalisieren, indem sie Data Warehouses oder Data Lakes einrichten, die einen einfachen Zugriff ermöglichen, und die Analytik in das Entscheidungsmanagement-System integrieren, um optimale Dienstleistungen zu erhalten. Banken sollten über die richtigen Talente in Form von Datenwissenschaftlern und Spezialisten verfügen, um die Vorteile von Daten und KI zu maximieren.

Die wichtigsten Vorteile von Big Data und KI im Bankwesen

Senkt die Betriebskosten: Big Data, KI, ML und NLP-Technologien bringen Automatisierung in die Arbeitsabläufe von Banken und helfen dabei, sich wiederholende Aufgaben genauer als Menschen auszuführen. Dieser intelligente Prozess sorgt für minimale Betriebskosten und vermeidet Fehler im Prozess. Außerdem bieten KI-Chatbots einen 24*7-Kundensupport, der die Glaubwürdigkeit erhöht und das Kundenerlebnis verbessert.

Verbessert den Kundensupport: Daten und KI helfen, Kunden besser zu verstehen, indem sie die nächsten Entscheidungen entschlüsseln und für jeden Kunden einen personalisierten Informationsbehälter erstellen. Dies hilft Banken, das Kundenerlebnis anzupassen und die Kundenzufriedenheit und -treue zu verbessern.

Erkennt Betrug und Geldwäsche: Die Daten- und KI-Plattform hilft bei der Erkennung von Bankbetrug, indem sie Maschinen dabei unterstützt, Betrugsfälle wie E-Mail-Phishing, Spoofing usw. zu erkennen. KI-Algorithmen helfen den Maschinen, das Muster historischer Betrügereien zu verstehen und ähnliche Betrügereien in Zukunft zu bekämpfen.

Verbesserte Kredite und Auszahlungen: Daten- und KI-gestützte Banking-Apps helfen, das Risiko bei der Auszahlung von Krediten zu verringern. Solche Lösungen helfen auch bei der schnelleren Beantragung und Bewilligung von Krediten und verbessern die Kreditwürdigkeit.

Einhaltung gesetzlicher Vorschriften: Da der Bankensektor ständigen Änderungen von Vorschriften und Compliance-Regeln unterworfen ist, ist es für Banken unerlässlich, mit den laufenden Vorschriften Schritt zu halten. Daten- und KI-basierte Systeme helfen den Banken dabei, die Prozesse einzuhalten und Dienstleistungen gemäß den regulatorischen Vorgaben anzubieten.

Anwendungsbereiche von Big Data & KI im Bankwesen

Die technologiegesteuerten Geschäftsmodelle der Banken nutzen eine maschinengestützte Arbeitsumgebung. Daten und künstliche Intelligenz werden von der Bankenwelt weitgehend akzeptiert und eingesetzt. Die Anwendung dieser Technologien macht die Abläufe für Banken einfacher, schneller und sicherer. Zu diesen Anwendungen gehören:

Automatisierte Kundenanbindung und Prozesse

Daten- und KI-Modelle helfen bei der schnelleren, schnelleren und automatisierten Aufnahme von Kunden, wodurch die Betriebskosten gesenkt und die anschließenden Prozesse schneller ausgeführt werden.

NPA-Optimierung & Kreditrisikomanagement

Analysen und Erkenntnisse, die von KI-basierten Analyse-Engines gewonnen werden, helfen bei der Geschäftsoptimierung, da sie mit dem bestehenden Portfolio von NPAs abgeglichen und getestet werden und dabei helfen, dass Vermögenswerte entweder unterkategorisiert oder abgeschrieben werden können. Solche Lösungen helfen bei der Bewertung der Kreditwürdigkeit von Kunden dank ihrer Präzision bei der Kreditbewertung und bei Kreditentscheidungen.

Risikomanagement und Sicherheit

Die Überprüfung des Finanzstatus, die Überprüfung von Dokumenten und die Freigabe von Krediten sind risikobehaftete Aktivitäten für Banker. Daten- und KI-basierte mobile Banking-Anwendungen können diese Prozesse genauer und sicherer machen und so die Wahrscheinlichkeit betrügerischer Aktivitäten verringern.

Chatbots und Kundensupport

Ein angenehmes Kundenerlebnis bei der Interaktion mit einer Bank gilt als Erfolg für die Kundenbetreuung. Hierfür sind Chatbots die bevorzugte Lösung, da sie potenziell alle einfachen Front-Office-Vorgänge automatisieren und ersetzen können, von KYC bis hin zu Kundenhotlines.

Datensicherheit

Kreditkartenbetrug ist die häufigste Form des Diebstahls persönlicher Daten. Die meisten Banken setzen Sicherheitssysteme ein, die das Verhalten, den Standort und die Gewohnheiten ihrer Kunden verfolgen und bei ungewöhnlichen Aktivitäten einen automatischen Sicherheitsmechanismus auslösen. Dies verhindert Diebstahl und Datenschutzverletzungen und verspricht einen sichereren und effizienteren Betrieb.

Marktanalyse und Tendenz

Daten- und KI-Modelle ermöglichen es Banken, Daten effizient zu verarbeiten und Markttrends, Aktien und Währungen vorherzusagen. Fortgeschrittene Modelle helfen außerdem dabei, die Marktstimmung zu bewerten und Anlageoptionen vorzuschlagen, um die Entscheidungsfindung zu beschleunigen. Diese Lösung wird von vielen Hedge-Fonds-Managern eingesetzt, da sie den richtigen Zeitpunkt für Investitionen in Aktien anzeigt und bei Risiken warnt.

Schlüsseltrends für die steigende Nachfrage nach Big Data und KI im Bankwesen

Steigende Erwartungen der Kunden

Da die Kunden heutzutage mehr personalisierte Dienstleistungen erwarten, die auf ihre persönlichen Bedürfnisse zugeschnitten sind, werden die Banken immer kundenorientierter und richten ihre Initiativen zur digitalen Transformation auf sie aus. Jeder Kunde erwartet ein nahtloses Erlebnis in der Bank, ohne viel Zeit zu verlieren. Aus diesem Grund investieren die Banken stark in Analyse- und KI-Lösungen, um besser auf die Bedürfnisse der Kunden eingehen zu können.

Beschleunigung des Cloud Banking

Cloud Computing-Lösungen gewinnen im Bankensektor aufgrund ihrer Vorteile in Bezug auf Speicherung, Skalierbarkeit, Agilität und Flexibilität zunehmend an Bedeutung. Gartner prognostiziert, dass Cloud-native Plattformen als Grundlage für mehr als 95% der neuen digitalen Initiativen dienen werden - gegenüber weniger als 40% im Jahr 2021.

Notwendigkeit von Compliance und Datensicherheit

Die Notwendigkeit, ihre vertraulichen Daten zu schützen, Betrug zu verhindern und die Erstellung von Verhaltensprofilen zu verbessern, veranlasst Banken dazu, in Funktionen zu investieren, die wie eine Firewall gegen jegliche Bedrohung wirken. Auch die Einhaltung gesetzlicher Vorschriften ist für Banken von großer Bedeutung, und deren Nichteinhaltung kann schwerwiegende Folgen haben. Die Banken investieren daher in großem Umfang in KI-gesteuerte Lösungen, um die Banken zusätzlich vor Verstößen zu schützen.

Anstieg der Investitionen

Der Bankensektor steht bei den Investitionen in Daten- und KI-Lösungen an zweiter Stelle, leicht übertroffen vom Einzelhandel. Banken und Kreditgenossenschaften geben am meisten Geld für Big-Data-Analysen und KI/ML-Lösungen aus, da sie von den Vorteilen solcher Lösungen profitieren.

Notwendige Vorbereitungen der Banken für den Umstieg auf Big Data und KI

Die Einführung von Big Data und künstlicher Intelligenz (KI) wie der Cloud nimmt im Bankensektor immer mehr Fahrt auf. Es gibt jedoch einige Schritte, die eine Bank beachten muss, bevor sie diese Technologien implementiert, darunter:

Entwickeln Sie eine KI-Strategie

Die Banken müssen sich von einer stückweisen Implementierung von KI zu einer Verankerung von KI als Teil der Kernstrategie in der Unternehmenskultur entwickeln. Banken sollten eine KI-Vision entwickeln und sich von einem einfachen KI-Bewusstsein zu einem starken KI-Anwender entwickeln.

Definieren Sie einen anwendungsfallorientierten Prozess

Die Banken müssen geschäftsrelevante Anwendungsfälle für Daten und KI identifizieren und diese in einer Roadmap priorisieren, um die in der KI-Strategiephase definierten Ziele zu erreichen.

Experimentieren Sie mit Prototypen

Banken sollten einen vorausschauenden Ansatz verfolgen und Prototypen als einen ersten Schritt auf dem Weg zum zukünftigen KI-Erfolg betrachten. Banken müssen Prototypen im Kontext einer gesamten Lösung oder eines Ökosystems (z.B. Kundenerfahrung und -wachstum oder Callcenter-Optimierung) betrachten und nicht als isolierte Funktionalität, die zu anderen Bausteinen innerhalb der Organisation passt.

Bauen Sie mit Zuversicht

Banken, die sich mit Daten und KI beschäftigen, müssen das Vertrauen in den Mittelpunkt stellen. Sie müssen ein neues Gleichgewicht bei der Kontrolle und Konvergenz ihrer Daten finden und definieren, während sie neue Datenquellen und Partner erkunden.

Skalierung für den Einsatz in Unternehmen

Die Banken müssen einen zentralen Talentpool aufbauen, der aus Datenwissenschaftlern, Designern für die Benutzererfahrung, Data-Engineering-Managern, Entwicklern für die Analysevisualisierung und Analytikmanagern besteht, um eine effektive Implementierung zu gewährleisten. Die Banken sollten KI-Modelle einsetzen, sie in die aktuellen Prozesse integrieren und sie anpassen, wenn sich die Geschäftsprozesse ändern, damit die Modelle unternehmensweit skalierbar sind.

Nachhaltige Ergebnisse erzielen

Sobald sie implementiert sind, sollten KI-Technologien dabei helfen, wie Modelle auf verschiedene Eingaben reagieren und Wege zur Verbesserung der Ergebnisse aufzeigen. Diese Erkenntnisse können dann für die Entwicklung von KI-Systemen in der gesamten Bank genutzt werden, um fruchtbare Ergebnisse zu erzielen.

Anwendungsfall/Implementierung von Big Data & KI im Bankwesen

Die Bank of America hat Analytik und KI im Betrugsmanagement eingesetzt, um bessere Algorithmen zu verwenden und zu verstehen, was echter Betrug ist. Sie hat die Lösung auch im Handel eingesetzt und bietet ihren Kunden verfeinerte Dienstleistungen an. Die Bank of America setzt KI auch im Einstellungsprozess ein, um die besten Talente zu identifizieren, und in Chatbots, um ihren Kunden einen möglichst persönlichen Service zu bieten.

Aumni Inc., eine Analyseplattform für Privatkapitalmärkte, hat in einer von JPMorgan angeführten Finanzierungsrunde 50 Mio. USD erhalten und damit seinen Appetit auf KI-gestützte Finanzanalysetools unter Beweis gestellt. Die KI-Software von Aumni kann in Kombination mit menschlichem Fachwissen Geschäftsdaten extrahieren und analysieren, die in Investitionsdokumenten und rechtlichen Verträgen verborgen sind, und so Einblicke in Metriken wie Investitionsrechte, Fondsperformance und sich abzeichnende Investitionsmuster liefern.

Die Citibank baut eine Praxis auf, die als Audit der Zukunft bezeichnet wird und in der hochmoderne ML-, NLP- und fortschrittliche Analyselösungen über IBM Watson Discovery, IBM Cloud Pak for Data und IBM OpenPages with Watson zur Verfügung stehen, um die tägliche Arbeit der 2500 Auditoren der Bank zu verändern.

Der Weg nach vorn mit Xebia

Xebia hilft bei der Erstellung einer Roadmap für den Aufbau, das Design und die Modernisierung von Datenplattformen, die den Anforderungen eines Unternehmens entsprechen, sowie bei der Erstellung eines kurz-, mittel- und langfristigen Investitionsplans. Im Bereich Daten & KI bietet Xebia Data Science und Data Engineering, Analyseübersetzung, KI und maschinelles Lernen sowie Beratung, Schulung und Managed Services für das Datengeschäft.

Xebia verwendet eigene Vorlagen für jede öffentliche Cloud und stellt eine Datenplattform bereit, die dazu beiträgt, die Zeit zu verkürzen, die erforderlich ist, um wertvolle Einblicke in das Geschäft/den Kunden zu gewinnen. Die Analysetechniker von Xebia erstellen zuverlässige Datenpipelines, die Self-Service-Berichte und Visualisierungen ermöglichen.

Es verfügt über ein starkes Partnernetzwerk, bestehend aus Google, Databricks, Microsoft, AWS und Snowflake, das dazu beiträgt, die Kundenabwanderung zu verringern, die Nachfrage vorherzusagen, die Logistikkette zu optimieren und die Geschäftsprozesse zu automatisieren.