Der Ausbau von künstlicher Intelligenz wird die Zukunft des Bankensektors bestimmen. Hierauf lassen die bereits seit Jahren steigenden Nutzerzahlen im Online-Banking schließen, denen die Corona-Krise nochmals einen deutlichen Wachstumsschub bescherte. Doch sind Deutschlands Potenziale in Sachen digitales Banking noch längst nicht ausgeschöpft. Das behauptet auch eine aktuelle Studie der Bank ING-DiBa. Es wird also Zeit für mehr Mut bei der Digitalisierung der Bankenbranche. Denn vor allem starke KI hat das Potenzial, Geschäftsprozesse von Banken grundlegend zu revolutionieren. Profitieren könnten hiervon Mitarbeiter und Kunden gleichermaßen.
Mehr Wachstumspotenziale von Banken durch KI
Während manche Wirtschaftsbereiche in Sachen Digitalisierung noch in den Kinderschuhen stecken, hat das Bankenwesen bereits eine gute Zwischenbilanz vorzuweisen. Schließlich sind sie in besonderem Maße darauf angewiesen, ihren Kunden einen betrugs- und störungsfreien Informations- und Zahlungsverkehr zu gewährleisten. Zweifelsohne hat die Digitalisierung dazu beigetragen, diese Vorgänge noch zuverlässiger zu gestalten. Es ist somit nicht verwunderlich, dass sich die Anzahl der Nutzer von Online-Banking innerhalb von 15 Jahren mehr als verdoppelt hat. Vor allem die Corona-Krise habe allein im Jahr 2020 einen Wachstumsschub von 3 Millionen neuen Nutzern begünstigt, so die Ergebnisse einer aktuellen Studie der Bank ING-DiBa (PDF) in Zusammenarbeit mit der Unternehmensberatung Barkow Consulting unter Verwendung von Daten von Destatis und Eurostat. Ebenso vertritt die Studie die Ansicht, dass es in Deutschland noch ein ungenutztes Potenzial von etwa 20 Millionen Nutzern geben würde – gemessen am Best-Practice-Beispiel Dänemark. Diesbezüglich könnte es sich insbesondere lohnen, sowohl Nutzer im höheren Alter als auch ressourcenschwache Bevölkerungsgruppen für digitale Banking-Lösungen zu begeistern.
Im beruflichen und privaten Alltag sind die Menschen in Deutschland immer mehr auf digitale Lösungen angewiesen. Dies gilt insbesondere in Zeiten des Lockdowns. Daher entdecken mittlerweile mit steigender Tendenz auch Senioren die Potenziale des Internets für sich. Jedoch gebe es bei diesen in Hinblick auf Online-Banking noch Nachholbedarf, denn bei den Über-65-Jährigen sei mit 39 % die niedrigste Nutzungsrate zu verzeichnen. Die Gründe hierfür könnten vielseitiger nicht sein. Vermutlich spielen unter anderem Skepsis und Vorurteile angesichts scheinbar omnipräsenter Cybergefahren eine Rolle. Zu nennen sei hier beispielsweise der Banking-Trojaner FluBot, der sich derzeit deutschlandweit auf Smartphones von Ahnungslosen verbreiten soll (mithilfe einer manipulierten Sendungsverfolgungs-App). Da die weltweite Internetnutzerschaft von Jahr zu Jahr größer werden wird, besteht die Gefahr, dass derartige Betrugsversuche gleichfalls zunehmen werden. Insbesondere Bankkunden haben folglich ein existenzielles Interesse daran, dass Banken neue Prüfungssysteme etablieren und stetig optimieren, um ein reibungsloses Fließen von Informationen und Zahlungen durch das Word Wide Web zu garantieren. Diese Herausforderung lässt sich am besten mit künstlicher Intelligenz bewerkstelligen – auch weil sie das Potenzial hat, sowohl die Beziehungen zwischen Kunden und Mitarbeitern als auch das Image des Bankenwesens zu verbessern.
Digitalisierung der Bankenbranche: Starke KI als vielversprechendes Multitalent
Die von der Pandemie ausgelöste Rezession hat auch vor deutschen Großbanken keinen Halt gemacht. Um deren Folgen abzumildern, ist es im Interesse des Bankensektors, mehr Mut bei der Digitalisierung zu zeigen. Schließlich bietet KI eine ganze Reihe von Wachstumsmöglichkeiten. So kann sie unter anderem bei der Analyse von Daten und bei der Optimierung von Kundenprozessen helfen. Beispielsweise lässt sich die Kommunikation mit Kunden mithilfe von Chatbots automatisieren. Diese sind bereits in der Lage, sowohl am PC als auch telefonisch mittels NLP-Techniken („Natural Language Processing“) menschliche Sprache effektiv zu verarbeiten. Hier könnte die KI bei Bedarf auch auf die jeweilige Kundenhistorie zurückgreifen. Gleichermaßen könnte KI bereits bei der Beratung und Vergabe von Krediten assistieren. Auf diese Weise lassen sich menschliche Fehleinschätzungen reduzieren, was wiederum das Risiko für Kreditausfälle minimieren und somit dem gesamten deutschen Bankensektor zugutekommen würde. Mit KI kann folglich dem für 2021 erwarteten Filialsterben und möglichen Insolvenzwellen wirksam begegnet werden. Gleichsam trägt ein Ausbau von KI-Lösungen der Tatsache Rechnung, dass die allgemeine Bargeldnutzung und damit verbunden die Bargeldinfrastruktur sich rückläufig entwickeln. KI vermag darüber hinaus vor allem eines zu schaffen: Mehr Vertrauen in die Banken.
Je einfacher und zwangloser eine Bank ihren Kunden anspricht, desto leichter wird es ihm fallen, ein positives Verhältnis zu dieser aufzubauen. Daher braucht die Bankenbranche lernfähige KI-Lösungen, die den Kunden bedürfnisgerecht ansprechen und auf „Service Excellence“ getrimmt sind. Um dies zu erreichen, muss jedoch zwischen schwacher KI und starker KI unterschieden werden: Während schwache KI nur eine bestimmte Aufgabe lösen kann, besitzt starke KI hinreichend kognitive Fähigkeiten, um eigenständig Lösungen für neue Probleme zu finden. Da im Bankensektor aktuell vor allem schwache KI genutzt wird, könnte es sich langfristig als Wettbewerbsvorteil herausstellen, mehr Geld in starke KI zu investieren. Damit schöpfen Banken das volle Potenzial der KI-Technik aus, wodurch sich die gestiegenen Kundenerwartungen besser erfüllen, Personal besser entlasten und Kosten optimal einsparen lassen. Ferner ermöglicht KI dann noch mehr Planbarkeit im Bankenalltag, wodurch auf die Herausforderungen des 21. Jahrhunderts – allem voran der Corona-Pandemie, dem wachsenden Dark-Data-Problem und dem Klimawandel – nachhaltiger reagiert werden kann. Die Bankenbranche sollte sich schlussendlich auch für eine klimafreundlichere Energieproduktion einsetzen. Denn im Rahmen der Nutzung von KI-Lösungen wird es zwangsläufig zu einem Anstieg benötigter Rechenleistung kommen, was wiederum zu einem höheren Energiebedarf führen wird.
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