Künstliche Intelligenz im Bankensektor: Chancen, Herausforderungen und das Bedürfnis nach menschlicher Expertise

Der Bankensektor befindet sich in einem tiefgreifenden Wandel, der maßgeblich durch die Integration von Künstlicher Intelligenz (KI) vorangetrieben wird. KI-Lösungen versprechen Effizienzsteigerungen, optimierte Prozesse und eine verbesserte Kundenansprache. Doch während die technologischen Möglichkeiten rasant wachsen, zeigt sich in der Praxis ein differenziertes Bild, insbesondere wenn es um sensible Bereiche wie die Kreditvergabe geht. Kunden äußern hier weiterhin den Wunsch nach menschlicher Interaktion und Vertrauen.

Die Rolle der KI im modernen Banking

Künstliche Intelligenz findet im Bankwesen vielfältige Anwendungsmöglichkeiten. Sie reicht von der automatisierten Datenanalyse zur Risikobewertung über personalisierte Spartipps bis hin zur Betrugserkennung. Ein zentraler Vorteil, der von Bankkunden wahrgenommen wird, ist die potenzielle Zeitersparnis. Umfragen belegen, dass fast die Hälfte der Befragten dies als Hauptvorteil von KI im Finanzbereich ansieht. Auch bei der Bearbeitung von Formularen oder der Zusammenstellung von Informationen für Anträge würden viele Kunden auf KI zurückgreifen.

Einige Banken demonstrieren bereits die Leistungsfähigkeit von KI. So kündigte die ING an, Baufinanzierungsanträge mithilfe von KI innerhalb von 30 Minuten prüfen zu können. Dabei sollen automatisierte Systeme Objektdaten beschaffen und eine digitale Bonitätsprüfung durchführen. Dennoch betont die ING, dass die finale Kreditentscheidung weiterhin durch einen Menschen getroffen wird.

Chancen und Herausforderungen der Automatisierung

Die Automatisierung von Prozessen, insbesondere im Kreditgeschäft, bietet Banken erhebliche Potenziale. Eine Studie von Cofinpro AG zeigt, dass private Finanzinstitute hier eine Vorreiterrolle einnehmen und auf Wettbewerbsvorteile durch effizientere Kreditprozesse setzen. Die größten Potenziale für den KI-Einsatz sehen die befragten Institute in der Dokumentenanalyse, Kreditgenehmigung und Antragstellung.

Allerdings offenbart die Implementierung von KI auch Herausforderungen. Rund 30 Prozent der begonnenen KI-Projekte im Kreditgeschäft werden vorzeitig abgebrochen, häufig aufgrund von fehlendem Know-how, mangelhafter Datenqualität oder unzureichendem Commitment auf Managementebene.

Das Bedürfnis nach menschlicher Expertise: "Human in the Loop"

Trotz der technologischen Fortschritte und der Bereitschaft vieler Kunden, KI für einfachere Bankgeschäfte zu nutzen, bleibt die Skepsis bei komplexeren und persönlicheren Finanzentscheidungen hoch. Dies zeigt sich insbesondere bei der Kreditvergabe und der Anlageberatung.

Kreditvergabe: Vertrauen durch menschliche Überprüfung

Eine repräsentative Umfrage von Solaris unter 4.000 Online-Banking-Nutzern ergab, dass lediglich etwas mehr als ein Drittel der Befragten (37,7 Prozent) einen vollständig automatisierten Kreditantragsprozess nutzen würde. Dieser Prozentsatz steigt jedoch signifikant auf 55,4 Prozent, wenn der Prozess eine Überprüfung und Genehmigung durch Menschen beinhaltet. Die Befürchtung, dass ein Antrag willkürlich oder unfair abgelehnt werden könnte, spielt hier eine wesentliche Rolle.

Das Konzept des "Human in the Loop" wird in diesem Kontext als entscheidend betrachtet. Es beschreibt die Integration menschlicher Expertise in automatisierte Entscheidungsprozesse. Im Bereich der Kreditvergabe bedeutet dies, dass Algorithmen zwar Daten analysieren und Risikobewertungen vornehmen können, menschliche Risikoanalysten jedoch in komplexen Fällen die finale Entscheidung treffen. Diese menschliche Komponente ermöglicht es, individuelle Umstände zu berücksichtigen, die von Algorithmen möglicherweise übersehen werden, wie plötzliche Einkommensveränderungen oder alternative Sicherheiten.

Experten betonen, dass gerade in Sonderfällen, in denen automatisierte Verfahren an ihre Grenzen stoßen, der menschliche Beitrag unverzichtbar bleibt. Die Front-Desk-Mitarbeiter und Risikoanalysten agieren somit als wichtige Schnittstellen, die nicht nur beratend tätig sind, sondern auch aktiv in den Entscheidungsprozess eingreifen können.

Anlageberatung: Skepsis gegenüber reiner KI

Auch bei der Anlageberatung zeigt sich ein ähnliches Muster. Eine Studie der HEC Paris und der Goethe-Universität Frankfurt ergab, dass Bankkunden Anlageempfehlungen einer KI deutlich häufiger befolgen, wenn sie wissen, dass ein Mensch an der KI-basierten Beratung beteiligt war. Dieses höhere Vertrauen resultiert demnach nicht primär aus einer verbesserten Beratungsqualität, sondern aus psychologischen Faktoren.

Die Postbank Digitalstudie 2025 untermauert dies: 77 Prozent der Deutschen vertrauen der Beratung durch KI bei der Geldanlage weniger als der Beratung durch einen Mitarbeiter in der Bank. Während KI bei einfacheren Themen wie Girokonten (79 Prozent), Sparkonten (74 Prozent) oder Ratenkrediten (70 Prozent) vorstellbar ist, halten drei von vier Befragten die Technologie für die Anlageberatung noch nicht für ausgereift genug.

Herausforderungen und Lösungsansätze

Der verantwortungsvolle Einsatz von KI im Banking erfordert die Adressierung verschiedener Herausforderungen:

Datensicherheit und Transparenzdefizite

Die Sorge vor Datenlecks ist bei Bankkunden groß. Fast ebenso viele Befragte wie jene, die Zeitersparnis als Vorteil sehen, fürchten Datenlecks (45,6 Prozent). Datensicherheit steht für vier von fünf Befragten an erster Stelle, wenn es um KI-gestützte Bank- oder Finanzaufgaben geht. Darüber hinaus mangelt es oft an Transparenz, sowohl seitens der Kreditinstitute als auch bei Wirtschaftsauskunfteien. Kunden erhalten oft kaum Informationen darüber, warum eine Kreditentscheidung gefällt wurde, was es ihnen erschwert, ihre Bonität realistisch einzuschätzen.

Diskriminierung und Biases

Algorithmen können, wenn sie mit verzerrten Daten trainiert werden, bestehende gesellschaftliche Ungleichheiten widerspiegeln und zu diskriminierenden Entscheidungen führen. Das Allgemeine Gleichbehandlungsgesetz (AGG) bietet hierbei noch nicht ausreichenden Schutz vor ungerechter Benachteiligung durch algorithmische Entscheidungen.

Kommunikationsprobleme und fehlendes Gesamtprozesswissen

Weder einzelne Akteure noch Institutionen überblicken oft den gesamten automatisierten Entscheidungsprozess. Ein unzureichendes Verständnis der Systemarchitektur und der verwendeten Algorithmen kann dazu führen, dass wichtige Zusammenhänge schwer zu erkennen sind und menschliche Eingriffe zur Korrektur von Sonderfällen erschwert werden.

Unsicherheit im Umgang mit Automatisierungstechnologien

Viele Mitarbeiter verfügen nicht über ein ausreichendes technisches Verständnis der eingesetzten Systeme. Dies birgt die Gefahr, dass Systemempfehlungen unkritisch übernommen oder im Gegenteil zu stark hinterfragt werden, was zu Fehlentscheidungen führen kann.

Handlungsanregungen für einen ethischen und effektiven KI-Einsatz

Um die Vorteile von KI zu nutzen und gleichzeitig Vertrauen zu schaffen, sind folgende Maßnahmen denkbar:

• Erweiterung des Allgemeinen Gleichbehandlungsgesetzes (AGG): Eine Ausweitung auf Verbraucherkredite könnte Diskriminierung im Kreditvergabesektor effektiver bekämpfen und Banken motivieren, diskriminierungssensible Prozesse zu implementieren.
• Erhöhung der Transparenz: Banken sollten Kunden in verständlicher Sprache über entscheidungsrelevante Faktoren informieren. Ab 2026 wird dies aufgrund der überarbeiteten Europäischen Verbraucherkreditrichtlinie voraussichtlich rechtlich verpflichtend.
• Verbesserung der Finanzbildung: Gezielte Bildungsangebote können Kunden helfen, ihre Kreditwürdigkeit realistischer einzuschätzen und ihre Finanzdaten korrekt in den Antragsprozess einzubringen.
• Fort- und Weiterbildung für Mitarbeitende: Regelmäßige Schulungen in technischen und prozessualen Fragen sind essenziell, um das Verständnis der Systeme und deren Limitationen zu vermitteln.
• Benutzerfreundliche Gestaltung der Antragsprozesse: Intuitive und barrierearme Antrags-Interfaces sowie die Verfügbarkeit persönlicher Ansprechpartner sind wichtig, um sicherzustellen, dass auch Menschen ohne tiefgehende technische Kenntnisse erfolgreich Anträge stellen können.

Fazit

Die Integration von KI im Bankensektor ist ein fortlaufender Prozess, der Effizienzpotenziale birgt, aber auch neue Anforderungen an Transparenz, Fairness und Vertrauen stellt. Der "Human in the Loop"-Ansatz, bei dem menschliche Expertise und Überprüfung in automatisierte Prozesse eingebunden werden, erweist sich als entscheidend für die Akzeptanz bei den Kunden. Banken, die eine strategische Balance zwischen fortschrittlicher Automatisierung und der Bewahrung menschlicher Interaktion finden, können nicht nur operative Vorteile erzielen, sondern auch das Vertrauen ihrer Kunden langfristig stärken. Menschlicher Service könnte sich in diesem Kontext zunehmend als Premiumleistung positionieren, die den Unterschied in einem zunehmend digitalisierten Finanzmarkt ausmacht.

Bibliografie

1. t3n.de: "KI im Banking: Warum Kunden beim Kredit trotzdem einen Menschen sehen wollen". Abrufbar unter: https://t3n.de/news/ki-im-banking-warum-kunden-beim-kredit-trotzdem-einen-menschen-sehen-wollen-1731129/
2. Spektrum.de: "Bankgeschäfte: KI spart Zeit – doch viele fürchten Datenlecks". Abrufbar unter: https://www.spektrum.de/news/bankgeschaefte-ki-spart-zeit-doch-viele-fuerchten-datenlecks/2312200
3. HIIG (Alexander von Humboldt Institut für Internet und Gesellschaft): "Der Human in the Loop bei der automatisierten Kreditvergabe – Menschliche Expertise für größere Fairness". Abrufbar unter: https://www.hiig.de/human-in-the-loop-automatisierte-kreditvergabe/
4. Frankfurter Allgemeine Zeitung (FAZ): "Feldexperiment: Kunden vertrauen KI-Anlageberatern mehr, wenn Menschen im Spiel sind". Abrufbar unter: https://www.faz.net/pro/digitalwirtschaft/kuenstliche-intelligenz/kunden-vertrauen-ki-anlageberatern-mehr-wenn-menschen-im-spiel-sind-accg-110666742.html
5. Der Bank Blog: "Verantwortungsvoller Einsatz von KI im Banking". Abrufbar unter: https://www.der-bank-blog.de/ki-im-banking-mit-augenmass/technologie/37727206/
6. Der Bank Blog: "Künstliche Intelligenz verändert das Kreditgeschäft". Abrufbar unter: https://www.der-bank-blog.de/kuenstliche-intelligenz-veraendert-das-kreditgeschaeft/studien/37721901/
7. Handelsblatt Live: "Digital Lending: Macht KI den Menschen überflüssig – oder wichtiger?". Abrufbar unter: https://live.handelsblatt.com/digital-lending-macht-ki-den-menschen-ueberfluessig-oder-wichtiger/
8. Handelsblatt Live: "Kann KI meinen Kreditprozess unterstützen? Ja, aber ...". Abrufbar unter: https://live.handelsblatt.com/kann-ki-meinen-kreditprozess-unterstuetzen-ja-aber-vermutlich-nur-in-einem-bereich/
9. Volksfreund.de: "Deutsche trauen KI keine Anlageberatung zu - persönlicher Rat bleibt erste Wahl". Abrufbar unter: https://www.volksfreund.de/pr/presseportal/deutsche-trauen-ki-keine-anlageberatung-zu-persoenlicher-rat-bleibt-erste-wahl_aid-139648379
10. Börsen-Zeitung: "Menschlicher Service wird zum Premiumprodukt". Abrufbar unter: https://www.boersen-zeitung.de/meinung-analyse/menschlicher-service-wird-zum-premiumprodukt