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KI im Aufschwung in der deutschen Bankenwelt
Die Künstliche Intelligenz (KI) verändert derzeit viele Branchen, und auch der deutsche Bankensektor hat die Potenziale erkannt. Insbesondere generative KI, die mit Systemen wie ChatGPT breitere Aufmerksamkeit erlangte, steht im Mittelpunkt zahlreicher Innovationen. Deutsche Banken wie die Sparkassen, die Commerzbank oder die Landesbank Baden-Württemberg (LBBW) haben 2025 als Jahr für den großflächigen Einsatz generativer KI definiert. Mit neuen Tools und Lösungen wollen sie ihre internen Prozesse optimieren, den Kundenservice verbessern und langfristig wettbewerbsfähig bleiben.
Der S-KI-Pilot: Ein Vorreiter für die Sparkassen
Die Sparkassen-Finanzgruppe nimmt eine Vorreiterrolle ein, indem sie ihren selbst entwickelten KI-Chatbot „S-KI-Pilot“ ab Januar 2025 einführt. Zunächst sollen rund 60.000 Mitarbeiter auf die Anwendung zugreifen, bis Mitte des Jahres soll die Nutzung auf alle 190.000 Beschäftigten ausgeweitet werden.
Der „S-KI-Pilot“ dient als persönlicher Assistent für die Sparkassen-Mitarbeiter. Er bietet nicht nur die klassischen Funktionen generativer KI wie das Verfassen von Texten oder das Beantworten von Fragen, sondern ist speziell an die internen Systeme der Sparkassen angebunden. Er kann auf Daten, Dokumente und Prozessbeschreibungen im Intranet zugreifen, was ihn zu einem wertvollen Werkzeug für Vertrieb und Verwaltung macht. Diese Integration vereinfacht Arbeitsabläufe erheblich und erhöht die Effizienz.
Generative KI vs. Klassische KI: Ein Vergleich
Der Unterschied zwischen klassischer und generativer KI ist für die Entwicklungen im Bankensektor zentral. Klassische KI wird seit Jahren in Bereichen wie der Geldwäscheprävention eingesetzt, wo sie auf Basis historischer Daten Muster erkennt und Vorhersagen trifft. Generative KI hingegen bietet die Möglichkeit, nicht nur Daten zu analysieren, sondern selbst Inhalte zu erstellen und komplexe Probleme zu lösen.
Beispielsweise kann generative KI Lösungen entwickeln, die über die Möglichkeiten klassischer Systeme hinausgehen, wie etwa das Verfassen von Berichten oder die Automatisierung von Routineaufgaben. Diese Fähigkeiten eröffnen neue Anwendungsfelder, die für Banken von großem Interesse sind.
Technologische Strategien der Sparkassen-Finanzgruppe
Die Sparkassen setzen bewusst auf eine unabhängige technologische Strategie. Ihre KI-Anwendungen laufen nicht in der Cloud großer Anbieter wie Amazon oder Google, sondern in den eigenen Rechenzentren des IT-Dienstleisters Finanz Informatik (FI). Diese wurden speziell für KI-Aufgaben aufgerüstet, unter anderem mit Grafikprozessoren des Chip-Herstellers Nvidia.
Außerdem nutzt die Sparkassen-Finanzgruppe KI-Modelle, die von europäischen Entwicklern wie Mistral stammen. Diese Modelle sind auf Deutsch trainiert, was sie besonders für die Bedürfnisse der Sparkassen geeignet macht. Gleichzeitig unterstreicht die Finanzgruppe ihren Willen, europäische Technologieanbieter zu fördern und weniger abhängig von amerikanischen Unternehmen zu sein.
KI bei der Commerzbank: Effizienz durch Innovation
Die Commerzbank ist ein weiteres Beispiel für den strategischen Einsatz von KI im Bankensektor. Die zweitgrößte Privatbank Deutschlands hat 2024 mehrere Einsatzmöglichkeiten identifiziert und 2025 mit der Implementierung begonnen.
KI kommt unter anderem in der Betrugsprävention, bei der Verarbeitung von Millionen Papierdokumenten und zur Effizienzsteigerung im Programmieren zum Einsatz. Die Einführung des KI-Assistenten „Sherlock AI“ soll darüber hinaus Vertriebsmitarbeitern ermöglichen, sich stärker auf ihre Kernaufgaben zu konzentrieren. Solche Initiativen tragen dazu bei, dass die Commerzbank ihre Finanzziele anheben konnte.
Genossenschaftsbanken und Atruvia: Fortschritt mit GenoGPT
Auch die genossenschaftliche Finanzgruppe investiert intensiv in KI-Technologie. Der IT-Dienstleister Atruvia führt mit „GenoGPT“ einen Chatbot ein, der den Mitarbeitern Zugriff auf das Wissen der gesamten Gruppe bietet. Ergänzt wird dies durch einen Sprachprotokollanten, der Kundengespräche aufzeichnet und transkribiert. Diese Lösungen sollen dazu beitragen, die interne Kommunikation und Dokumentation zu verbessern.
LBBW und BlueGPT: KI für die Landesbanken
Die Landesbank Baden-Württemberg (LBBW) hat mit „BlueGPT“ einen Chatbot eingeführt, der sich aktuell auf öffentlich zugängliche Daten stützt. Geplant ist, das System im Laufe des Jahres 2025 mit internem Wissen zu verknüpfen, um noch spezifischere Antworten und Unterstützung zu bieten. Diese Erweiterung wird die Effizienz und Qualität der internen Prozesse weiter verbessern.
Die Deutsche Bank und ihr KI-Fokus
Die Deutsche Bank hat KI zunächst im Bereich Research eingeführt. Dort hilft sie, große Datenmengen effizient zu analysieren. Das Unternehmen plant, KI in nahezu allen Geschäftsbereichen zu integrieren – von internen Prozessen bis hin zur direkten Kundeninteraktion. Ein weiteres Beispiel ist die Automatisierung der Verarbeitung von Kundenaufträgen, die die Effizienz im Backoffice steigert.
Zukünftige Entwicklungen: KI im direkten Kundenkontakt
Die Banken streben zunehmend an, generative KI auch im Kundenkontakt zu nutzen. Die Sparkassen entwickeln ihren Kunden-Chatbot „Linda“ weiter, sodass er künftig Serviceprozesse wie die Sperrung von Bankkarten oder das Zurücksetzen von Passwörtern eigenständig durchführen kann. Auch die Genossenschaftsbanken haben ähnliche Pläne. Diese Entwicklungen versprechen eine erhebliche Verbesserung der Kundenerfahrung und könnten die Servicezeiten drastisch verkürzen.
Fazit: KI als Transformationstreiber der Bankenbranche
Die Einführung generativer KI markiert eine neue Ära für die deutsche Bankenbranche. Mit Systemen wie „S-KI-Pilot“, „Sherlock AI“ und „GenoGPT“ verbessern die Banken nicht nur ihre internen Prozesse, sondern bereiten sich auch auf die zukünftigen Anforderungen des Marktes vor. Effizienzsteigerungen, Kostensenkungen und eine bessere Kundenbetreuung sind nur einige der Vorteile, die KI bietet. Die Banken, die frühzeitig in diese Technologien investieren, positionieren sich langfristig als Vorreiter in einem sich schnell wandelnden Markt.
