Studie: Nur 6 Prozent der Retail-Banken haben eine Roadmap, um dieeigene KI-gestützte Transformation im großen Stil voranzutreiben(FOTO)Berlin -- Nur 4 Prozent der Retail-Banken sind dafür aufgestellt, die Vorteile der intelligenten Automatisierung, vorangetrieben durch Künstliche Intelligenz (KI), voll auszuschöpfen- 61 Prozent der Kunden von Retail-Banken haben sich direkt an einen Ansprechpartner gewandt, weil sie mit den Chatbot-Lösungen unzufrieden waren- Teams für das Onboarding der Kunden verbringen derzeit 91 Prozent ihrer Zeit mit operativen und Compliance-Aufgaben80 Prozent der Führungskräfte von Retail-Banken sind der Meinung, dassgenerative KI einen bedeutenden Sprung in der Weiterentwicklung derKI-Technologie darstellt.

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Studie: Nur 6 Prozent der Retail-Banken haben eine Roadmap, um dieeigene KI-gestützte Transformation im großen Stil voranzutreiben(FOTO)Berlin (ots) -

- Nur 4 Prozent der Retail-Banken sind dafür aufgestellt, die Vorteile der intelligenten Automatisierung, vorangetrieben durch Künstliche Intelligenz (KI), voll auszuschöpfen- 61 Prozent der Kunden von Retail-Banken haben sich direkt an einen Ansprechpartner gewandt, weil sie mit den Chatbot-Lösungen unzufrieden waren- Teams für das Onboarding der Kunden verbringen derzeit 91 Prozent ihrer Zeit mit operativen und Compliance-Aufgaben

80 Prozent der Führungskräfte von Retail-Banken sind der Meinung, dassgenerative KI einen bedeutenden Sprung in der Weiterentwicklung derKI-Technologie darstellt. Allerdings haben nur 6 Prozent der Retail-Bankentatsächlich eine Roadmap für eine unternehmensweite KI-gestützte Transformationim großen Stil, so die Jubiläumsausgabe des World Retail Banking Report (https://www.capgemini.com/insights/research-library/world-retail-banking-report/) desCapgemini Research Institute, der heute zum 20. Mal erschien.

"Ein Jahr nachdem generative KI als zentrales Thema in den Vorstandsetagenangekommen ist, sehen wir die Gefahr, dass Banken technologisch abgehängtwerden, wenn sie nicht schnell begreifen, wie sie die Vorteile der neuenTechnologien auch umsetzen", so Klaus-Georg Meyer, Leiter Business andTechnology Innovation für Financial Services bei Capgemini in Deutschland. "Generative KI kann eine Leuchtturmwirkung haben, wenn sie verantwortungsbewusstund clever eingesetzt wird. Aber dafür muss sie verständlicher und transparenterwerden. Es ist an der Zeit einen Umgang mit KI zu entwickeln, der das dringendnötige Vertrauen und die Nähe zum Kunden bringt. Der Erfolg hängt dann letztlichvon einem ordentlichen Fahrplan ab, der den Hype in einen pragmatischen,nachvollziehbaren und messbaren Ansatz übersetzt."

Infolge der makroökonomischen Unsicherheit sind viele Retail-Banken gezwungen,strategische Entscheidungen zu treffen, um die Herausforderungen für ihrebestehenden Geschäftsmodelle zu bewältigen. Produktivität und Effizienz stehendaher ganz oben auf der Prioritätenliste der befragten Bankmanager. Was dieTechnologie betrifft, so planen 70 Prozent der Banken CXOs, ihre Investitionenin die digitale Transformation bis 2024 um bis zu 10 Prozent zu steigern. DieStudie kommt jedoch zu dem Ergebnis, dass die Banken noch nicht bereit sind, dieintelligente Transformation anzunehmen und zu skalieren, was die strategischeAnwendung von Spitzentechnologie wie KI, maschinelles Lernen und Gen-KI zurFörderung von Innovation und Effizienz umfasst.

Banken müssen schnell handeln, um ein "Silent Failure" der generativen KI zuvermeiden

Für diese Studie bewertete Capgemini 250 Retail-Banken anhand unterschiedlicherGeschäfts- und Technologieparameter[1], um den Reifegrad ihrerInfrastrukturdaten und ihr Engagement für Künstliche Intelligenz zu verstehen.Die Studie ergab, dass die meisten Banken schlecht darauf vorbereitet sind, ineiner Intelligent-Banking[2]-Zukunft zu bestehen. Weltweit verbuchten nur 4Prozent der Retail-Banken eine hohe Punktzahl für ihr geschäftliches Engagementund ihre technologischen Fähigkeiten, während 41 Prozent zum Durchschnittzählen. Das weist auf eine allgemein geringe Bereitschaft hin, die intelligenteTransformation anzunehmen und effektiv umzusetzen.[3] Regionale Unterschiedeunterstreichen dieses Problem noch weiter. In Nordamerika zeigten 27 Prozent derBanken eine geringe Bereitschaft, in Europa sind es 31 Prozent und imasiatisch-pazifischen Raum (APAC) erlangten 48 Prozent der Banken eine niedrigePunktzahl.

Die Konzentration auf intelligente Lösungen, die mit KI-gesteuerten Funktionenausgestattet sind, wird es den Banken ermöglichen, die laufenden strukturellenHerausforderungen zu meistern und letztlich ein nachhaltiges Wachstum zugewährleisten. Der Erfolg muss jedoch messbar sein: Nur 6 Prozent der befragtenBanken haben Leistungskennzahlen (KPIs) festgelegt, um die Auswirkungen von KIzu messen und kontinuierlich zu überwachen. Mehr als 60 Prozent der Banken sindnoch dabei, KPIs zu ermitteln und zu entwickeln, während 26 Prozent der Banken,die bereits einige KPIs eingeführt haben, diese nicht messen.

Der Studie nach riskieren Banken damit ein "Silent Failure", wenn sie mangelndeErgebnisse zu spät bemerken. So geben beispielsweise nur 2 Prozent derFührungskräfte an, dass sie die KPIs für die geschäftlichen Auswirkungen ihrergenerativen KI-Leistung regelmäßig verfolgen. Darüber hinaus äußern sich 39Prozent der Führungskräfte unzufrieden mit den Ergebnissen ihrerKI-Anwendungsfälle, was diese Diskrepanz noch verstärkt. Um dem entgegenzuwirkenempfiehlt die Studie, dass Banken ein KI-Monitoring einrichten, um dietatsächlichen Auswirkungen von KI und generativer KI zu verfolgen, zu überwachenund zu melden, wenn sie in großem Umfang eingesetzt werden.

Bankangestellte begrüßen Copiloten bei generativer KI

Generative KI birgt ein enormes Potenzial zur Steigerung der Effizienz und desKundenerlebnisses in der gesamten Wertschöpfungskette des Privatkundengeschäfts.Mehr als zwei von drei Bankangestellten (70 Prozent) konzentrieren sich aufoperative Tätigkeiten, wobei 91 Prozent der Mitarbeiter im Customer Onboarding,sei es am Schalter oder bei Direktbanken im Service Center, nur wenig Zeit fürKundeninteraktionen haben. Mehr als 80 Prozent der Bankangestellten bewerten dieEffektivität der Automatisierung in ihren Funktionen von Onboarding überKreditvergabe und Marketing bis hin zum Contact Center mit "mäßig", was eineerhebliche Lücke zwischen Anspruch und Wirklichkeit der Bank aufzeigt.

Bankangestellte zeigten sich am meisten begeistert vom Potenzial generativerKI-Copiloten zur automatischen Aufdeckung von Betrugsfällen, derDatenvisualisierung und -analyse sowie der Erstellung und Versendungpersonalisierter Inhalte an Kunden. Der Bericht kommt zu dem Ergebnis, dassBanken durch KI-gestützte intelligente Transformation und generativeKI-Copiloten bis zu 66 Prozent der Zeit einsparen könnten, die sie bislang fürden Betrieb, die Dokumentation, die Einhaltung von Vorschriften und andere mitdem Onboarding verbundene Aktivitäten aufwenden.

Konversations-KI könnte den Abbruch von Kundenanrufen verringern

Die Pandemie führte zu einer Verlagerung der Kundendienstangebote auf digitaleKanäle, da Selbstbedienungstools wie Chatbots zur Norm wurden. Trotz diesesWandels zeigen sich die Kunden unzufrieden. Fast zwei von drei (61 Prozent)Bankkunden haben sich an Mitarbeiter gewandt, weil sie mit den Chatbot-Lösungenunzufrieden waren, während 17 Prozent Chatbots einfach misstrauen undmenschliche Ansprechpartner bevorzugen.

Traditionellen, regelbasierten Chatbots fehlt die Flexibilität undAnpassungsfähigkeit fortschrittlicher KI-gesteuerter Systeme, da sie nicht inder Lage sind, komplexe oder unvorhergesehene Anfragen zu bearbeiten. Mehr als60 Prozent der Kunden bewerteten ihre Erfahrungen mit Chatbots als nurdurchschnittlich. Diese Bedingungen führen dazu, dass die Zahl der Anrufabbrüchesteigt: Bei Tier-I-Banken beträgt sie 12 Prozent und bei Tier-II-Banken fast 18Prozent[4]. Die Studie empfiehlt Banken intelligente Kontaktzentreneinzurichten, die Chatbots mit KI-Funktionen und intelligente Copiloteneinsetzen, um die Mitarbeiter bei ihren täglichen Aufgaben zu unterstützen.

Über die Studie

Der World Retail Banking Report 2024 stützt sich auf regionale Statistiken inCapgeminis eigenem Marktgrößenmodell sowie auf Interviews mit CapgeminisPartnern wie Microsoft, Salesforce und Temenos. Für diesen Bericht befragte dasCapgemini Research Institute mehr als 250 Führungskräfte aus dem Retailbanking,1.500 Bankmitarbeiter und 4.500 Bankkunden. Der Bericht konzentrierte sich auf14 Märkte - die Vereinigten Staaten, Kanada, Großbritannien, Frankreich,Deutschland, Spanien, die Niederlande, die Vereinigten Arabischen Emirate,Singapur, Hongkong, Japan, China, Indien und Australien.

Über Capgemini

Capgemini ist ein globaler Business- und Technologie-Transformationspartner fürOrganisationen. Das Unternehmen unterstützt diese bei ihrer dualenTransformation für eine stärker digitale und nachhaltige Welt - stets aufgreifbare Fortschritte für die Gesellschaft bedacht. Capgemini ist eineverantwortungsbewusste, diverse Unternehmensgruppe mit einer über 55-jährigenGeschichte und 340.000 Mitarbeitenden in mehr als 50 Ländern. Kunden vertrauenauf Capgemini, um das Potenzial von Technologie für die ganze Breite ihrerGeschäftsanforderungen zu erschließen. Capgemini entwickelt mit seiner starkenStrategie, Design- und Engineering-Expertise umfassende Services undEnd-to-End-Lösungen. Dabei nutzt das Unternehmen seine führende Kompetenz in denBereichen KI, Cloud und Daten sowie seine profunde Branchenexpertise und seinPartner-Ökosystem. Die Gruppe erzielte 2023 weltweit einen Umsatz von 22,5Milliarden Euro.

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Über das Capgemini Research Institute

Das Capgemini Research Institute(http://www.capgemini.com/de-de/insights/research/capgemini-research-institute)ist Capgeminis hauseigener Think-Tank in digitalen Angelegenheiten. Das Institutveröffentlicht Forschungsarbeiten über den Einfluss digitaler Technologien aufgroße Unternehmen. Das Team greift dabei auf das weltweite Netzwerk vonCapgemini-Experten zurück und arbeitet eng mit akademischen und technologischenPartnern zusammen. Das Institut hat Forschungszentren in Indien, Singapur,Großbritannien, und den USA.

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[1] Business Support und Engagement des Unternehmens werden gemessen an derKI-Vision, der Roadmap für die KI-Einführung, des Budgets, des Personals, derAnwendungsfälle in der Pipeline, des Umfangs der KPI-Überwachung und derKI-Governance. Die technische und datenbezogene Bereitschaft wird anhand vonDatenbeschaffungssystemen, der Fähigkeit zur Verwaltung von Echtzeitdaten,Systemen zur Generierung synthetischer Daten, zentralisierten Data Lakes, derFähigkeit zur Datenumwandlung, der Einrichtung von MLOps (maschinellem Lernen),dem Datenverwaltungsansatz zur Modernisierung des Datenbestands und demDatenverwaltungsrahmen gemessen.

[2] Intelligentes Banking ist das Ergebnis einer intelligenten Transformation,bei der die Banken ein hohes Maß an Prozessautomatisierung auf Unternehmensebeneeinsetzen, um eine umfassende Personalisierung zu ermöglichen.

[3] Banken, die bei den Technologieparametern mehr als 44 und bei denGeschäftsparametern mehr als 32 Punkte erzielen, werden als "High Scorers"eingestuft. Banken, die bei den technologischen Parametern eine Punktzahlzwischen 33 und 44 und bei den betriebswirtschaftlichen Parametern einePunktzahl zwischen 24 und 32 erreicht haben, werden als "medium scorers"eingestuft. Banken, die bei den technologischen Parametern weniger als 33 undbei den geschäftlichen Parametern weniger als 24 Punkte erreichen, werden als"low scorers" eingestuft.

[4] Tier-I-Banken haben ein Vermögen von 100 Mrd. USD und mehr; Tier-II-Bankenhaben ein Vermögen zwischen 10 und 100 Mrd. USD.

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