Die Zukunft von GenAI in Regionalbanken und Kreditgenossenschaften

Historisch haben Regionalbanken und Kreditgenossenschaften ihre Marken durch persönliche Beziehungen zu ihren Kontoinhabern aufgebaut. Zum Beispiel war es nicht ungewöhnlich, dass Sie den Namen des Kassierers kannten und dieser die Namen Ihrer Kinder kannte. Tatsächlich haben persönliche Beziehungen die smalleren Finanzinstitute geprägt und sie von ihren größeren Wettbewerbern unterschieden. Die Digitalisierung der Bankenwelt hat es jedoch schwierig gemacht, persönliche Beziehungen aufzubauen, und den Unterschied zwischen kleinen und großen Institutionen verringert.

Deshalb kommt die generative künstliche Intelligenz (GenAI) ins Spiel, die ein Teilbereich der künstlichen Intelligenz ist, der große Sprachmodelle (LLMs) verwendet, um Muster aus großen Datensätzen zu lernen. Anschließend verwendet es diese Muster mit Anweisungen und Richtlinien von Menschen, um neue Textinhalte zu erstellen, die dem ursprünglichen, von Menschen erstellten Werk ähneln oder es verbessern.

Der 2025 Retail Banking Trends and Priorities-Bericht, den wir in diesem Jahr gesponsert haben, ergab, dass 80 % der Organisationen glauben, dass digitale Agenten bis 2030 auf generative künstliche Intelligenz für personalisierte Marketingkommunikation in Echtzeit zurückgreifen werden, und 76 % der Finanzinstitute glauben, dass die meisten Finanzinstitute bis 2030 GenAI verwenden werden. Wir glauben jedoch, dass der Prozentsatz höher sein sollte, da GenAI die Produktivität erheblich steigern, bessere datengetriebene menschliche Entscheidungen unterstützen, verbesserte und personalisierte digitale Kundenerfahrungen liefern und den Gewinn erheblich steigern kann.

Wie erheblich? Ende 2023 schätzte das McKinsey Global Institute, dass GenAI unter den Branchen weltweit einen Wert von 2,6 Billionen bis 4,4 Billionen Dollar pro Jahr in den 63 analysierten Anwendungsfällen hinzufügen kann. Unter den Branchen wird die Bankenwelt eine der größten Chancen haben, mit einem potenziellen Wert von 200 bis 340 Milliarden Dollar in der Einzelhandelsbankwelt, hauptsächlich durch erhöhte Produktivität.

Schneller, besser, glücklicher

Es gibt ein Missverständnis, dass künstliche Intelligenz menschliche Arbeitsplätze ersetzen wird. Die Kraft von GenAI liegt jedoch darin, dass es Inhalte auf der Grundlage von Daten und Informationen sowie Anweisungen und Richtlinien von Menschen erstellt. Es ist ein Werkzeug zur Verbesserung, nicht zur Ersetzung.

Derzeit wird GenAI in der Bankenwelt hauptsächlich verwendet, um kritische, aber wiederkehrende Aufgaben oder Prozesse zu automatisieren, einschließlich Sicherheit, Kreditvergabe, Betrugsbekämpfung und zur Bereitstellung besserer automatisierter Serviceerfahrungen. Indem GenAI die Routinearbeiten in diesen und anderen Prozessen übernimmt, steigert es nicht nur die Effizienz und Produktivität, sondern gibt auch den Mitarbeitern, die diese Arbeiten ausführen, die Möglichkeit, sich auf sinnvollere Aufgaben zu konzentrieren, und macht ihre Arbeit damit zufriedenstellender.

Eine der Hauptmöglichkeiten, wie Regionalbanken und Kreditgenossenschaften sich von anderen unterscheiden können, besteht darin, die digitale Bankenerfahrung ihrer Kontoinhaber zu personalisieren und zu verbessern. Insbesondere ermöglicht die Technologie tiefere Einblicke in ihr Verhalten und Vorlieben, um ihre Bedürfnisse vorherzusagen. So können Produkte und Dienstleistungen, die diesen Bedürfnissen entsprechen, angeboten werden, ähnlich wie Netflix seinen Kunden kuratierte Unterhaltung anbietet und Amazon seinen Kunden Unterhaltung und Produkte anbietet, basierend auf Kundenverhalten und Vorlieben.

Ähnlich ermöglicht die Datenerfassung und -analyse mit GenAI die Erstellung personalisierter Inhalte, so dass jeder Kontoinhaber nur Inhalte (einschließlich Marketingkampagnen) sieht, die für ihn zu einem bestimmten Zeitpunkt in seinem Leben relevant sind. Es hat keinen Sinn, wenn eine mittelalte Frau, die ihr eigenes Haus besitzt und ein gutes Gehalt und einen guten Kreditrahmen hat, dieselben Inhalte sieht wie ein frischgebackener College-Absolvent, der versucht, seine Studienkredite zurückzuzahlen und noch davon träumt, ein Haus zu besitzen.

Der menschliche Faktor

Die Einbeziehung menschlicher Entscheidungen und Überwachung sind entscheidend für den Erfolg von GenAI-Lösungen in der Bankenwelt. Unsere Formel für den erfolgreichen Einsatz von GenAI besteht darin, mit tiefen Lernmodellen zu beginnen, die speziell auf große Bankendatensätze trainiert wurden. Diese Modelle, die auch darauf trainiert wurden, die Muster und Strukturen der menschlichen Sprache zu lernen, erstellen dann natürliche Antworten auf Benutzeranfragen oder -anweisungen. Die menschliche Beteiligung ist entscheidend, um sicherzustellen, dass die von der künstlichen Intelligenz generierten Antworten genau sind und den ethischen Standards, der regulatorischen Konformität und den Kundenbedürfnissen entsprechen, während sie potenzielle Risiken und Vorurteile minimieren.

Die Technologie von morgen, heute

Das Potenzial von GenAI, Regionalbanken und Kreditgenossenschaften zu transformieren, ist unbeschränkt. Die Finanzinstitute, die erfolgreich GenAI integrieren, werden diejenigen sein, die heute in die Zukunft investieren und sich auf hochpotenzielle und risikoarme Anwendungen konzentrieren.

Hier sind vier primäre Möglichkeiten, wie GenAI sofort und erheblich in der Bankenwelt wirken kann.

Strategisches Wachstum vorantreiben

Der McKinsey-Bericht berechnete, dass die Unternehmens- und Einzelhandelsbanken am meisten von der richtigen Einsetzung von GenAI profitieren werden. Auf der Seite der Unternehmensbanken liegt das größte Potenzial in der Verbesserung der menschlichen Entscheidungsfindung, der Automatisierung von Risikobewertungsmodellen und der Steigerung der operativen Effizienz durch Automatisierung. Die Einzelhandelsbanken können von personalisierten Bankenerfahrungen, verbessertem Kundenservice und Marketing-Innovationen profitieren.

Operative Effizienz steigern

In einem Bericht über die Top-Banking-Trends für 2023 identifizierte Accenture die Bankenwelt als die Branche, die am meisten von GenAI betroffen sein wird und das größte Potenzial hat, ihre Ausgaben durch diese Technologie zu steigern, wobei 34 % der aktuellen Arbeitsabläufe für eine GenAI-Verbesserung geeignet sind. Es wurde auch festgestellt, dass Finanzinstitute, die GenAI einsetzen, ihre Produktivität um bis zu 30 % steigern können.

Aber auch wenn GenAI die Effizienz steigern kann, bleibt menschliches Fachwissen der Schlüssel zum Erfolg. Durch die Verwendung spezifischer Bankenkenntnisse können interne Teams die Modelle so trainieren, dass sie genau sind und Komplexitäten auf die gleiche Weise wie Menschen bewerten können. Sie können jedoch schneller und in einem Umfang skaliert werden, der weit über die menschliche Kapazität hinausgeht.

Das Spielfeld zwischen großen und kleinen Institutionen nivellieren

Wir haben bereits einige Möglichkeiten gesehen, wie GenAI Regionalbanken und Kreditgenossenschaften zugutekommen kann, einschließlich der Steigerung der Produktivität und der Ermöglichung personalisierter Kontoinhaber-Erfahrungen. Es ist ein positives Zeichen, dass selbst risikoscheue Banker die zahlreichen Vorteile von GenAI erkennen und die Adoptionsraten steigen, aber wir sehen immer noch zu viele regionale Finanzinstitute, die zögern, auf den Zug aufzuspringen.

Während sie zögern, sind die großen Finanzinstitute bereits auf dem Weg. Und sie haben nur die Oberfläche der Möglichkeiten von GenAI angekratzt. Diejenigen, die weiterhin übermäßig vorsichtig sind, werden permanent zurückgelassen. Es ist wichtig zu beachten, dass GenAI-Tools in eine separate Umgebung eingebettet, mit proprietären Daten verbunden und intern gehalten werden können.

Kollektive Intelligenz liefern

Kollektive Intelligenz entsteht, wenn Individuen und Gruppen zusammenarbeiten. Komponenten können Gruppenentscheidungen, Konsensbildung, Ideenfindung aus verschiedenen Quellen und Motivation durch Wettbewerb umfassen. Traditionell wurde kollektive Intelligenz durch die Dokumentation von institutionellem Wissen und dessen Weitergabe durch Schulung und Berufserfahrung genutzt. GenAI erhöht die Vorteile der kollektiven Intelligenz – einfach und in Echtzeit.

Die erfolgreiche Adoption und zunehmende Integration von GenAI in regionalen Finanzinstituten wird die Verwendung von LLMs erfordern, die speziell auf Bankendaten und tiefes Branchenwissen trainiert wurden. Aber das entscheidende Element ist die menschliche Zusammenarbeit und Überwachung. Denken Sie daran, dass GenAI ein Werkzeug zur Verbesserung ist, nicht zur Ersetzung.