KI in Banken – Chancen nutzen, Risiken steuern

Thomas Römer, 17. Oktober 2025

Künstliche Intelligenz verändert das Bankgeschäft – schnell und tiefgreifend. Während große Institute längst auf KI-gestützte Prozesse setzen, stehen viele Regionalbanken noch am Anfang. Doch die Zeit des Abwartens ist vorbei: Wer jetzt handelt, kann Effizienz steigern, Risiken reduzieren und Kundennähe neu definieren. Der Beitrag zeigt, wie Genossenschaftsbanken und Sparkassen KI erfolgreich, verantwortungsvoll und regulatorisch sicher einführen – mit praktischen Beispielen aus der Finanzbranche.

Einleitung

„Der beste Zeitpunkt, einen Baum zu pflanzen, war vor 20 Jahren. Der zweitbeste ist jetzt.“ Dieses Sprichwort beschreibt treffend die aktuelle Situation vieler Banken im Umgang mit Künstlicher Intelligenz (KI). Während internationale Player bereits umfassend KI-gestützte Systeme nutzen, stehen Genossenschaftsbanken und Sparkassen oft noch am Anfang. Die Frage ist nicht mehr, ob KI eingesetzt wird, sondern wie – verantwortungsvoll, wirtschaftlich sinnvoll und regulatorisch konform.

In diesem Beitrag zeige ich, worauf es bei der Einführung von KI in Banken ankommt – aus der Praxis für die Praxis.

Effizienz und Kundennähe durch KI

KI bietet enorme Chancen: Chatbots und virtuelle Assistenten entlasten Callcenter, Machine-Learning-Modelle beschleunigen Kreditentscheidungen, und im Wertpapiergeschäft unterstützen Algorithmen die Beratung. Entscheidend ist, dass die Lösungen nicht nur technisch funktionieren, sondern auch spürbaren Mehrwert für Kund:innen und Mitarbeitende schaffen.Viele Häuser unterschätzen den kulturellen Aspekt: KI ersetzt keine Beziehung – gerade bei regional verwurzelten Banken bleibt die persönliche Nähe zentral. Erfolgreiche Projekte kombinieren daher Technologie mit klarer Kommunikation, Transparenz und Schulung der Mitarbeitenden.

Regulierung und Governance als Pflicht

Besonderes Augenmerk gilt den regulatorischen Anforderungen: DSGVO, BAIT, MaRisk und der EU-AI-Act stellen hohe Anforderungen an Transparenz, Dokumentation und Risikosteuerung. Fehlende Governance-Strukturen können nicht nur zu rechtlichen Risiken führen, sondern auch das Vertrauen der Kundschaft untergraben. Hier ist eine enge Abstimmung zwischen IT, Fachbereichen, Compliance und Vorstand unerlässlich. Externe Expert:innen unterstützen bei der Übersetzung regulatorischer Vorgaben in praxistaugliche Richtlinien und Prozesse – von der Modellvalidierung bis zum Monitoring.

Strategische Verankerung und Umsetzung

Die Einführung von KI ist kein isoliertes IT-Projekt, sondern Teil der Gesamtstrategie. Erfolgsfaktoren sind: – eine klare Zieldefinition („Wozu setzen wir KI ein?“), – die Bewertung von Use Cases nach Nutzen und Risiko, – ein realistischer Fahrplan mit Pilotprojekten, Skalierung und kontinuierlicher Evaluation. Wichtig ist auch, Kompetenzen im Haus aufzubauen – sowohl technologisch als auch kulturell. Mitarbeitende müssen verstehen, was KI kann und was nicht. Nur so wird aus anfänglicher Skepsis Vertrauen.

Fazit

KI in Banken verlangt mehr als technische Lösungen – es braucht eine strategische, regulatorisch saubere und kulturell sensible Umsetzung. Wer zu lange wartet, riskiert Wettbewerbsnachteile. Wer vorschnell agiert, läuft in Compliance-Fallen. Externe Beratung kann hier helfen, Balance und Struktur zu schaffen. Denn: Der erfolgreiche Einsatz von KI ist kein Zufall – er ist das Ergebnis klarer Ziele, guter Governance und professioneller Begleitung.