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Private Banking für alle: Wie die DKB mit GenAI das Nutzererlebnis neu definiert

Von Dr. Oliver Everling | 2.Dezember 2025

Der Praxisbericht von Torsten Nahm, Head of Data Science der DKB, zeigt auf der Handelsblatt Tagung BankenTech 2025 eindrucksvoll, wie konsequent die Bank GenAI einsetzt, um ein neues digitales Nutzererlebnis zu schaffen – und ihre Vision umzusetzen, die schnellste und kundenzentrierteste Bank Deutschlands zu werden. Statt auf langwierige Entwicklungszyklen zu setzen, entschied sich die DKB bewusst für einen Minimum-Viable-Product-Ansatz. Ende April 2024 ging der erste GenAI-Chatbot in Produktion, mit klarer Priorität: schnell an realen Kundeninteraktionen zu lernen. Anfangs wurde er noch überwiegend per Stichworten genutzt, doch durch das systematische Nachschärfen der Wissensbasis konnte das Team die Qualität der Antworten rasch steigern.

Schon der frühe MVP konnte allgemeine Fragen zu Produkten und Services beantworten. Seit Juli 2024 ist der Chatbot in der Lage, kundenspezifische Daten wie Kontostände oder individuelle Produktinformationen einzubeziehen. Im November 2024 kam eine dialoggesteuerte Gesprächsführung hinzu, die Kundinnen und Kunden aktiv leitet und den Ausstieg in andere Servicekanäle intelligent anbietet. Seit Juni 2025 ermöglichen integrierte Deep Links per Button den direkten Übergang in Antragsstrecken – ein entscheidender Schritt, um aus Beratung echte Interaktion und schließlich Transaktion zu machen. Heute verarbeitet der Chatbot rund 10.000 Sessions pro Tag und hat bereits mehr als 2,5 Millionen Konversationen geführt. Die Lösungsquote von etwa 80 Prozent zeigt, wie stark der Ansatz skaliert. Und selbst dort, wo der Chatbot an den Kundenservice übergibt, sind Zufriedenheit und First Contact Resolution höher als vorher – ein Beleg dafür, dass menschlicher Service durch intelligente Vorqualifizierung profitiert.

Mit dem nächsten technologischen Sprung, Agentic AI, öffnet die DKB die Tür zu einer völlig neuen Form der digitalen Finanzbegleitung. Während klassische GenAI auf konkrete Anweisungen reagiert, arbeitet Agentic AI zielorientiert: Das Modell plant eigenständig, führt Aktionen aus, sammelt Informationen, validiert Ergebnisse und optimiert den Lösungsweg. Damit entsteht die Grundlage für einen persönlichen digitalen Finanzagenten, der Aufgaben übernimmt, die bislang menschlicher Beratung vorbehalten waren. Der im Rahmen eines Hackathons entwickelte Prototyp zeigt bereits, wie weitreichend die Potenziale sind. Kunden könnten den Agenten etwa beauftragen, alle steuerrelevanten Transaktionen des Jahres zusammenzustellen oder eine individuell kuratierte Finanzübersicht zu erstellen.

Nahms Vision ist klar: Mit GenAI und Agentic AI entsteht eine Form von „Private Banking für alle“ – personalisiert, proaktiv, datenreich und in Echtzeit verfügbar. Die DKB demonstriert damit eindrucksvoll, wie sich moderne KI nicht nur effizient operationalisieren lässt, sondern das Banking-Erlebnis grundlegend transformiert.

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