Kaum ein Vorstandsgespräch im Banking kommt heute ohne das Thema Künstliche Intelligenz aus. Die Erwartungen sind hoch: effizientere Prozesse, bessere Kundenerlebnisse, fundiertere Entscheidungen. Doch wie weit sind Banken wirklich? Und wo klafft die Lücke zwischen Anspruch und Umsetzung? Ein Blick auf die Mitte 2025 erschienene Studie „KI in Banken“ von Cofinpro zeigt: Das Potenzial ist erkannt – die Umsetzung bleibt die eigentliche Herausforderung.

KI im Banking: Relevanz ist unbestritten, Wirkung oft begrenzt

Künstliche Intelligenz im Banking ist kein Zukunftsthema mehr, sondern Teil der strategischen Agenda. Die Studie macht deutlich: Der überwiegende Teil der befragten Banken beschäftigt sich aktiv mit KI – sei es in Pilotprojekten, Fachbereichsinitiativen oder strategischen Programmen.

Doch gleichzeitig zeigt sich ein bekanntes Muster: Viele Initiativen bleiben isoliert. KI wird getestet, aber nicht skaliert. Use Cases existieren, entfalten jedoch keinen spürbaren Business Impact.

Die zentrale Frage lautet daher nicht mehr „Ob KI?“, sondern „Wie wird KI wirksam?“

Typische KI-Anwendungsfälle in Banken – und ihre Grenzen

Automatisierung & Effizienzsteigerung

Besonders verbreitet sind KI-Anwendungen in klar umrissenen, datengetriebenen Prozessen:

• Dokumentenklassifikation und -verarbeitung
• Automatisierte Kreditvorprüfung
• Betrugserkennung und Anomalieanalyse

Diese Use Cases liefern messbare Effizienzgewinne – bleiben aber häufig auf einzelne Prozessschritte beschränkt.

Kundeninteraktion & Marketing

Auch im Marketing und Vertrieb wird KI zunehmend eingesetzt:

• Chatbots und virtuelle Assistenten
• Next-Best-Offer-Logiken
• Personalisierte Kundenansprache

Die Studie zeigt jedoch: Gerade hier bleiben viele Potenziale ungenutzt. Personalisierung endet oft bei Segmentlogiken, statt echte, datenbasierte Individualisierung zu ermöglichen.

Warum viele KI-Projekte im Banking nicht skalieren

1. Fehlende End-to-End-Perspektive

KI wird häufig als Technologieprojekt verstanden – nicht als Bestandteil einer durchgängigen Wertschöpfungskette. Ohne Integration in Prozesse, Systeme und Entscheidungslogiken bleibt der Effekt begrenzt.

2. Datenqualität schlägt Modellintelligenz

Ein zentrales Ergebnis der Studie: Die größte Hürde ist nicht der Algorithmus, sondern die Datenbasis. Fragmentierte Datenlandschaften, unklare Verantwortlichkeiten und regulatorische Unsicherheiten bremsen den Fortschritt.

3. Organisation & Governance als Engpass

Viele Banken verfügen über Data Scientists, aber nicht über klare KI-Governance:

• Wer priorisiert Use Cases?
• Wer verantwortet Business Impact?
• Wie werden regulatorische Anforderungen systematisch berücksichtigt?

Ohne diese Klarheit bleibt KI ein Experimentierfeld – kein Steuerungsinstrument.

KI-Strategie im Banking: Vom Experiment zur Wirkung

KI braucht Business Ownership

Erfolgreiche Banken verankern KI dort, wo der Mehrwert entsteht: im Fachbereich. Technologie-Teams liefern Enablement, nicht die Use-Case-Logik.

Skalierung statt Piloten

Ein klarer Trend aus der Studie: Banken mit messbarem KI-Erfolg setzen auf wenige, strategisch relevante Use Cases – diese aber konsequent:

• klare Ziel-KPIs
• produktionsreife Architektur
• kontinuierliche Optimierung

Marketing als unterschätzter Hebel

Gerade im Banking-Marketing liegt enormes Potenzial:

• bessere Lead-Qualifizierung
• datengetriebene Kampagnensteuerung
• konsistente Customer Journeys über Kanäle hinweg

Hier kann KI nicht nur Kosten senken, sondern Wachstum ermöglichen – wenn sie richtig integriert wird.

Praxisimpuls: KI im Marketing messbar machen

Ein Beispiel aus der Praxis:
Statt KI lediglich für Kampagnen-Optimierung einzusetzen, koppeln führende Institute Marketing-KI direkt an CRM-, Vertriebs- und Produktdaten. Ergebnis:

• Relevantere Ansprache
• Kürzere Time-to-Conversion
• Nachvollziehbarer ROI für jede Maßnahme

Der Unterschied liegt nicht im Modell – sondern im Zusammenspiel aus Daten, Prozessen und klarer Zielsetzung.

Fazit: KI entscheidet nicht über Effizienz – sondern über Wettbewerbsfähigkeit

Die Cofinpro-Studie zeigt klar: Banken haben den strategischen Wert von KI erkannt. Doch zwischen Erkenntnis und Wirkung liegt harte Arbeit.

KI im Banking wird kein Selbstläufer.
Sie entfaltet ihren Wert nur dort, wo Strategie, Organisation und Technologie zusammenspielen – und wo der Fokus konsequent auf messbarem Business Impact liegt.

Für Entscheider bedeutet das: weniger Experimente, mehr Klarheit. Weniger Tool-Diskussionen, mehr Wirkung entlang der Wertschöpfung.

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