Von der KI-Strategie zum Use Case im digitalen Banking

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Von Dr. Oliver Everling | 2.Dezember 2025

Die Diskussionsrunde „KI operationalisieren: Von der Strategie zum Use Case im digitalen Banking“ zeigt auf der Handelsblatt Tagung BankenTech 2025, wie weit Banken inzwischen beim Einsatz künstlicher Intelligenz sind – und wie groß gleichzeitig die Herausforderungen bleiben, wenn aus Ideen skalierbare, regulatorisch belastbare Lösungen werden sollen. Dr. Christoph Auerbach von der NORD/LB, Dr. Carsten Esbach von BNP Paribas und Christoph Rabenseifner von der Deutschen Bank bringen drei unterschiedliche Perspektiven zusammen: die operativ-prozessuale Sicht, die internationale Konzernperspektive und die innovationsgetriebene Produkt- und Strategieseite. Gemeinsam zeichnen sie ein Bild davon, wie Banken KI nicht nur ausprobieren, sondern in ihren operativen Alltag integrieren.

Ein zentrales Thema der Runde ist die Frage, wie KI so operationalisiert werden kann, dass sie sicher, skalierbar und effizient bleibt. Die Teilnehmenden betonen, dass Modellrisikomanagement, Datenqualität, Governance und Transparenz der Entscheidungen inzwischen ebenso wichtig sind wie die technische Exzellenz der Modelle selbst. Banken können es sich nicht leisten, KI als Experimentierfeld zu behandeln; sie müssen regulatorische Vorgaben wie DORA, EBA-Leitlinien oder die Anforderungen an Modellvalidierung von Beginn an mitdenken. Erfolgreiche KI-Einführungen entstehen daher aus einem integrierten Ansatz, der Technologie, Risiko, Fachabteilungen und Compliance eng verzahnt.

Besonders spannend wird es bei der Frage nach Use Cases, die heute bereits echten Mehrwert liefern. Beispiele sind automatisierte Dokumentenverarbeitung, KI-gestützte Kundeninteraktion, smarte Workflows im Kreditprozess, Betrugsprävention, Liquiditätsprognosen oder verbesserte Risikomodelle. Entscheidend ist, dass der Sprung vom Prototypen in den Produktivbetrieb gelingt – ein Schritt, der erfahrungsgemäß weniger an der Technologie scheitert als an der Datenpipeline, an fehlender Verantwortlichkeit, an überkomplexen Prozessen oder an einer unklaren Skalierungsstrategie. Erfolgreiche Projekte zeichnen sich dadurch aus, dass sie früh Nutzen stiften, messbare KPIs besitzen und über eine klare End-to-End-Verantwortung verfügen.

KI hilft, Kunden Zugang zu Produkten zu verschaffen, die diesen vorher nicht hatten. Auch die Retailisierung des Firmenkundengeschäfts werde sich beschleunigen. Die Diskutanten machen deutlich, dass Schwierigkeit aber dort entsteht, wo die Erwartungen überhöht sind, die Fachbereiche nicht ausreichend eingebunden wurden oder KI als reine IT-Frage betrachtet wird. Erfolgreiche Projekte setzen hingegen auf ein tiefes Verständnis der Geschäftsprozesse, iterative Entwicklung, gemeinsame Entscheidungswege und die Fähigkeit, frühzeitig regulatorische Anforderungen zu integrieren. Zudem braucht es eine Kultur, die Experimente zulässt, aber gleichzeitig strukturiert evaluiert und priorisiert.

Mit der Einführung von GenAI und Agentic AI verändern sich die Arbeitsweisen in den Fachabteilungen noch einmal grundlegend. Aufgaben im Kundenservice, in der Marktfolge, im Risikomanagement oder in der Analyse werden schneller, datenreicher und stärker automatisiert. Mitarbeitende werden entlastet und können sich auf wertschöpfende Tätigkeiten konzentrieren, doch gleichzeitig entstehen neue Anforderungen an Kompetenzprofile, Governance und Qualitätssicherung. Die Runde macht deutlich, dass KI nicht nur Prozesse transformiert, sondern auch Rollen, Verantwortlichkeiten und das Zusammenwirken zwischen Mensch und Maschine neu definiert.

Insgesamt zeigt die Diskussion, dass KI in Banken längst kein Zukunftsthema mehr ist, sondern ein betriebswirtschaftlicher Hebel, der Effizienz, Qualität und Kundenerlebnis tiefgreifend verändert. Die Herausforderung besteht nicht darin, KI zu entwickeln, sondern darin, sie in der ganzen Organisation wirksam zu machen – sicher, skalierbar und mit echtem Nutzen für Kunden und Mitarbeitende.

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