Neue Technologien durchlaufen in der Öffentlichkeit häufig denselben HYPE-ZYKLUS ( nach Gartner )

Nicht nur in der Finanzbranche führt das gerade zu einem „ AI-Washing “, wie KI-Experte Michael Berns von PwC es nennt . In Wirklichkeit ist es nur eine geringe Anzahl der Fintechs , die tatsächlich ein KI-Produkt betreiben ( einige beobachtenswerte Beispiele gibt es auf Seite 22 ).

Bei den Banken findet sich erst Recht kein echtes KI-Produkt . Vermutlich sind sie besonders vorsichtig , weil die Mehrheit der Bevölkerung KI noch skeptisch gegenübersteht . Bislang kommt Künstliche Intelligenz bei Banken eher im Hintergrund zur Effizienzsteigerung zum Einsatz . Unternehmen aus anderen Branchen sind da weniger zögerlich : Bosch , dm und weitere haben längst Pilotprojekte auf den Markt gebracht .

Wenn die Banken bereit sind und generative KI großflächig integrieren , „ dann würden wahrscheinlich Produkte entstehen , die hyperpersonalisiert an die Kundensituation angepasst wären “, glaubt Caro Gabor , Gründerin und Managing Partner von caesar Ventures und früher Managing Director beim Fintech-Companybuilder finleap .

Wer wissen möchte , wohin der KI-Weg führen kann , muss nur in die Bereiche Private Banking und Wealth Management schauen : „ Dort gibt es schon sehr viele personalisierte Angebote , die für die Öffentlichkeit nicht zugänglich sind “, erklärt Michael Berns von PwC . „ Technologisch wird es immer einfacher , Modelle zu erstellen und Dinge vorherzusagen . Das wird zu einer Demokratisierung der Daten führen und zu einem Bewusstsein über den Wert der eigenen Daten . Kunden werden in der Zukunft entscheiden können , über welche Schnittstelle sie mit welchen Daten mit einer Bank in Kontakt treten .” Kund : innen können und werden in Berns ’ Vision von der Zukunft in 2030 übrigens selbst entscheiden , den Banken ihre Transaktionsdaten zur Verfügung zu stellen . Die Institute dürfen dann darauf basierende Modelle und Algorithmen bauen , die Kund : innen bekommen bessere Produkte – und als Dank für die Daten zudem noch Produkt- Discounts oder Ähnliches . Doch soweit sind wir noch nicht :

Denn die von der KI designten hyperpersonalisierten Produkte – egal ob die Bank sie selbst baut oder von einem Drittanbieter bekommt – müssen auch abbildbar sein und abgewickelt werden . Dazu sind die Kernbankensysteme allerdings heute noch gar nicht in der Lage . Das wird in den nächsten Jahren die eigentliche Herausforderung für Banken und Sparkassen , nicht die Entwicklung der Finanzprodukte .

Obwohl Banken also grundsätzlich schneller innovieren können , haben neu gegründete Fintech- Start-ups doch wieder einen Vorteil : Sie können Systeme bauen , die diese Komplexität von Anfang an beherrschen . Deshalb müssen Banken und Sparkassen schon heute Lösungen finden , wie ihre Legacy-Systeme es mit KI aufnehmen können .

Autor : innen Caro Beese und Clas Beese

PRODUKT

Neue Technologien durchlaufen in der Öffentlichkeit häufig denselben HYPE-ZYKLUS ( nach Gartner )

Anfangs werden sie skeptisch beäugt , später mit Begeisterung aufgenommen , dann lösen sie Enttäuschung aus und kommen schließlich in unserem Alltag an . Derzeit ist der Hype um generative KI an dem Punkt „ Gipfel der überzogenen Erwartungen “; hier herrschen unrealistische Erwartungen an die Fähigkeiten der Technologie , und die Menschen neigen dazu , die Innovation als die Lösung für alle Probleme zu betrachten .

Nicht nur in der Finanzbranche führt das gerade zu einem „ AI-Washing “, wie KI-Experte Michael Berns von PwC es nennt . In Wirklichkeit ist es nur eine geringe Anzahl der Fintechs , die tatsächlich ein KI-Produkt betreiben ( einige beobachtenswerte Beispiele gibt es auf Seite 22 ).

Bei den Banken findet sich erst Recht kein echtes KI-Produkt . Vermutlich sind sie besonders vorsichtig , weil die Mehrheit der Bevölkerung KI noch skeptisch gegenübersteht . Bislang kommt Künstliche Intelligenz bei Banken eher im Hintergrund zur Effizienzsteigerung zum Einsatz . Unternehmen aus anderen Branchen sind da weniger zögerlich : Bosch , dm und weitere haben längst Pilotprojekte auf den Markt gebracht .

Wenn die Banken bereit sind und generative KI großflächig integrieren , „ dann würden wahrscheinlich Produkte entstehen , die hyperpersonalisiert an die Kundensituation angepasst wären “, glaubt Caro Gabor , Gründerin und Managing Partner von caesar Ventures und früher Managing Director beim Fintech-Companybuilder finleap .

Wer wissen möchte , wohin der KI-Weg führen kann , muss nur in die Bereiche Private Banking und Wealth Management schauen : „ Dort gibt es schon sehr viele personalisierte Angebote , die für die Öffentlichkeit nicht zugänglich sind “, erklärt Michael Berns von PwC . „ Technologisch wird es immer einfacher , Modelle zu erstellen und Dinge vorherzusagen . Das wird zu einer Demokratisierung der Daten führen und zu einem Bewusstsein über den Wert der eigenen Daten . Kunden werden in der Zukunft entscheiden können , über welche Schnittstelle sie mit welchen Daten mit einer Bank in Kontakt treten .” Kund : innen können und werden in Berns ’ Vision von der Zukunft in 2030 übrigens selbst entscheiden , den Banken ihre Transaktionsdaten zur Verfügung zu stellen . Die Institute dürfen dann darauf basierende Modelle und Algorithmen bauen , die Kund : innen bekommen bessere Produkte – und als Dank für die Daten zudem noch Produkt- Discounts oder Ähnliches . Doch soweit sind wir noch nicht :

„ Heute steht der Hyperpersonalisierung die Komplexität der zugehörigen Prozesse entgegen “, Caro Gabor

Denn die von der KI designten hyperpersonalisierten Produkte – egal ob die Bank sie selbst baut oder von einem Drittanbieter bekommt – müssen auch abbildbar sein und abgewickelt werden . Dazu sind die Kernbankensysteme allerdings heute noch gar nicht in der Lage . Das wird in den nächsten Jahren die eigentliche Herausforderung für Banken und Sparkassen , nicht die Entwicklung der Finanzprodukte .

Obwohl Banken also grundsätzlich schneller innovieren können , haben neu gegründete Fintech- Start-ups doch wieder einen Vorteil : Sie können Systeme bauen , die diese Komplexität von Anfang an beherrschen . Deshalb müssen Banken und Sparkassen schon heute Lösungen finden , wie ihre Legacy-Systeme es mit KI aufnehmen können .

Autor : innen Caro Beese und Clas Beese