Chat-Bot statt Bankberater

So sieht Banking im Zeitalter der künstlichen Intelligenz aus

Klingt nach Science-Fiction, ist in den USA aber bereits Realität. Open AI hat dort vor kurzem seine integrierte Personal-Finance-Lösung eingeführt, die das Zeug dazu hat, den Bankberater obsolet zu machen. Das ist möglich, weil in den USA Kundinnen und Kunden über die Plattform Plaid der KI Chat GPT vollen Zugang zu ihren Konten und Depots bei über 120’000 Finanzinstituten gewähren können. Diese kann die Buchungen analysieren, sinnlose Ausgaben wie überzählige Abos aufspüren oder errechnen, was zu tun ist, um sich in den nächsten zwölf Monaten ein Haus kaufen zu können.

Banken droht der Verlust des Kundenkontakts

«KI-Assistenten haben das Potenzial, die Finanzplanung im Banking zu verändern», warnt Andreas Dietrich, Professor für Banking and Finance an der Hochschule Luzern. «Wenn Banken solche Dienstleistungen nicht selber anbieten, besteht die Gefahr, dass sie gewisse Kunden und Kundinnen an Drittanbieter wie Open AI oder Anthropic verlieren.» In diesem Fall laufen Banken Gefahr, zu reinen Plattformanbietern zu werden, die nur noch Geschäfte abwickeln.

Damit droht den Banken das gleiche Schicksal wie einst Telekom-Konzernen. Diese stellen zwar die teuren Datenleitungen bereit. Doch die hochmargigen Digitaldienste betreiben heute US-Konzerne wie die Google-Mutter Alphabet, Meta oder Apple. Und die Infrastrukturbetreiber wie Swisscom verkaufen nur noch die Anschlüsse auf die Datenautobahn und liefern sich dabei einen knallharten Preiskampf.

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Ähnliches könnte sich im Banking abspielen: Die Wertschöpfung wird sich zunehmend an die Front verlagern, zum Kundenkontakt hin. Die Kunden nutzen eine App für die Finanzplanung, die von einer Bank kommen kann oder aber von einem Tech-Unternehmen. «Derzeit sprechen die Kunden die Kompetenz dafür nach wie vor stärker den traditionellen Banken zu. Damit schützt auch der Faktor Vertrauen Banken vor Konkurrenz, aber die Tech-Firmen werden aufholen», sagt Jan Quensel, Partner der Unternehmensberatung McKinsey und Experte für Schweizer Banken.

Knackpunkt Datenschnittstelle

Die gute Nachricht: Schweizer Banken haben noch etwas Zeit, denn in der Schweiz können sie Angebote wie die Finanzberatung von Chat GPT bislang aussperren. Während es in den USA längst Standard und in der EU Pflicht ist, sind Banken in der Schweiz frei, ihre Datenschnittstellen für Drittanbieter zu öffnen. Doch diese Brandmauer wird nicht ewig halten.

Darauf angesprochen, reagieren Banken meist mit demselben Argument: Gerade bei komplexen Dingen wie der Vergabe einer Hypothek oder der Wertpapieranlage würden Kunden immer noch lieber mit einem Menschen als mit einer Maschine sprechen. Zudem sind gerade Schweizer Kunden im internationalen Vergleich eher träge und wechseln ihre Bank so gut wie nie. Doch Bankexperte Dietrich warnt Banken davor, sich darauf auszuruhen: «Gerade die ganz junge Generation ist bereits heute viel offener dafür, auch bei komplexen Geschäften eine KI zurate zu ziehen.»

Wo stehen die Schweizer Banken? «Beim Thema KI agieren Schweizer Banken eher als Smart Follower», sagt Richard Hess, Leiter Digital Finance der Schweizerischen Bankiervereinigung. «Banken setzen KI heute primär intern ein, um die Produktivität der Mitarbeitenden und die Effizienz der internen Prozesse zu erhöhen, insbesondere im Backoffice.» Im direkten Kundenkontakt, so Hess weiter, setzten Banken noch keine KI ein.

Laut einer Umfrage der Finanzmarktaufsicht (Finma) haben erst rund 50 Prozent der Schweizer Banken eine erste KI-Anwendung in Entwicklung. Im Schnitt seien fünf Applikationen im Einsatz und neun in der Entwicklung. Platzhirsch UBS gilt in Sachen KI als führend. Kein Wunder, denn die Grossbank hat die tiefsten Taschen. So gibt sie laut Schätzungen pro Jahr insgesamt rund 3 Milliarden Dollar für ihre IT aus.

Fünfhundert KI-Anwendungen laufen bei der UBS

Die UBS hat nach eigenen Angaben über 500 KI-Anwendungen im Einsatz, 750 befinden sich in der Entwicklung. Die bekannteste ist der interne KI-Assistent namens Red. Zudem haben die UBSler Zugang zu Microsoft Copilot.

Reto Widmer (Name geändert) ist Kundenberater im Wealth-Management der UBS Schweiz und arbeitet mit den neuen Tools. «Am Anfang war ich skeptisch, doch die Maschinen erleichtern die Arbeit enorm», berichtet er. So war neulich ein Kunde bei ihm, der die Risiken und Chancen eines Derivateprodukts in seinem Depot verstehen wollte. Das Factsheet zum betreffenden Produkt umfasst gut achtzig Seiten – auf Englisch.

«Die KI hat das Papier innert Sekunden auf wenige Kernaussagen auf Deutsch zusammengefasst, sodass ich dem Kunden eine verständliche Antwort geben konnte», erzählt Widmer. Dank dem internen Chatbot Red sei es zudem viel einfacher, aktuelle Produktinformationen im Intranet zu finden – ein Problem, das viele Banken haben, denn das Wissen ist über viele Stellen verteilt. KI übernimmt nun die zeitraubende Suche danach.

Die Regionalbank Valiant hat ihre erste KI-Anwendung noch in der Testphase. «Wir testen eine KI, welche die über verschiedene Kanäle eingehenden Dokumente automatisch dem richtigen Kunden und Geschäftsfall zuweist und korrekt ablegt», erklärt Christian Beyeler, Leiter IT-Architektur bei Valiant. Noch würden dabei aber keine echten Kundendokumente eingesetzt. «KI wird die Bankberatung durch Menschen nicht ersetzen, doch in zwei bis drei Jahren wird KI so weit sein, den Kundenberatenden Entscheidungsvorlagen vorzulegen», glaubt Beyeler.

Schon etwas weiter ist die Genfer Privatbank Pictet. Sie hat, ähnlich wie die UBS, seit 2023 eine interne Chatlösung im Einsatz, damit die Berater Präsentationen erstellen, Übersetzungen anfertigen und Produkt- und Anlageinformationen schnell finden können. Und die Bank nutzt KI, um das Onboarden neuer Kunden zu beschleunigen: «Dank dem Einsatz von KI-Lösungen können wir die Prüfung von KYC-Formularen und Nachweisdokumenten beschleunigen. Dadurch erübrigen sich in Zukunft zeitaufwendige manuelle Kontrollen und der kurzfristige Rückgriff auf externe Unterstützung», sagt Steve Blanchet, der bei Pictet die IT-Strategie und Innovationen verantwortet. Sprich, die Privatbank kann sich dank KI externe Berater sparen – und damit viel Geld.

Amnis ermöglicht der KI den Datenzugriff

Auch im Firmenkundengeschäft tut sich eine Menge. Wohin die Reise gehen kann, zeigt das Beispiel des Schweizer Payment-Fintechs Amnis, das fünftausend Firmenkunden in acht Ländern im Bereich Zahlungsverkehr betreut. Schon heute nutzt Amnis KI-Anwendungen, um Abläufe für die Kunden zu vereinfachen. Als Beispiel nennt Firmenchef Michael Wüst die Funktion «Mail to Pay», bei der die Kunden ihre eingehenden Rechnungen per Mail an Amnis schicken, worauf diese dort mithilfe der KI ausgewertet und als Zahlungsaufträge erfasst werden.

E-Banking-Portale, wie wir sie heute kennen, dürften bald verschwinden, prognostiziert Wüst. Über eine «Prompt Bar» können Amnis-Kunden mit dem Fintech kommunizieren. Wie bei Chat GPT lassen sich im Dialog Daten zur eigenen Bankbeziehung abfragen und individuelle Analysen erstellen. Später sollen dann auch Aufträge auf diese Weise erstellt werden können.

Zudem öffnet Amnis seine Systeme über das von Anthropic entwickelte Model Context Protocol (MCP) und ermöglicht so den Zugriff auf Kontodaten mit Apps wie Chat GPT und Claude. «Sie können der KI dann den Auftrag geben: Analysiere mir alle Kartenzahlungen der letzten zwölf Monate und schlage Kosteneinsparungen vor», erklärt Wüst. Oder man überlasse der KI die Liquiditätsplanung, worauf diese dann eigenständig Zahlungen im System des Finanzdienstleisters vorbereite. «Am Ende müssen Sie nur noch die Aufträge auslösen», erklärt er.

In Sachen Bankensoftware spielt Finnova eine zentrale Rolle. Fast jede zweite Schweizer Bank bezieht ihr Kernbankensystem von ihr. Noch in diesem Jahr will Finnova neue KI-Tools aufschalten für eine semantische Suche. «Das heisst, der Berater kann nicht nur die Kundendaten, sondern auch seine Gesprächsnotizen über eine Chatabfrage durchsuchen», erklärt Ante Plazibat, Innovationschef bei Finnova.

Als weitere Ausbaustufe sei ein Task-Assistent geplant; der hilft dem Berater zum Beispiel durch gezielte Nachfragen, Kundengespräche umfassender zu protokollieren. Nächstes Jahr folgt ein Tool, das Berater darin unterstützt, auf Basis der Analyse der Bankkundendaten, massgeschneiderte Angebote vorzuschlagen. «Für Banken ist es wichtig, im Wettbewerb mit Revolut und Co. dank den eigenen Daten die besseren Offering-Vorschläge zu machen», sagt der Finnova-Manager.

KI wird Jobs vernichten

KI macht Banken also besser und schneller – doch sie ersetzt diese noch nicht. Die grosse Frage aber ist, wie gross die Effizienzgewinne und damit die Einsparungen sind. Dazu macht keine der befragten Banken Angaben. Zunächst kostet der Aufbau von KI-Lösungen erst einmal Geld.

Doch diese Investitionen dürften sich lohnen: «Wir erwarten, dass über eine gesamte Bank die Effizienz um 10 Prozent gesteigert werden kann», sagt McKinsey-Experte Quensel. «In gezielt adressierten Tätigkeiten wie Know your Customer oder Kreditprüfung halten wir sogar bis zu 50 Prozent Effizienzgewinn für möglich – bei gleichbleibender oder sogar verbesserter Qualität und weniger Risiken.»

Auf ähnliche Werte kommen die Analysten der US-Bank Morgan Stanley. Und da Banken rund zwei Drittel ihres Personals in Zentraldiensten beschäftigen würden, könnten sie dank KI in den kommenden fünf Jahren bis zu 10 Prozent des Personals einsparen – umgerechnet auf alle Banken in Europa wären das 200’000 Jobs; heruntergebrochen auf die Schweiz bedroht KI gut 9400 Stellen.

Dass dies kein unrealistisches Zukunftsszenario ist, zeigen die Ankündigungen von Grossbanken der vergangenen sechs Monate. Traurige Berühmtheit erlangte Bill Winters, Chef der vor allem in Asien aktiven Bank Standard Chartered, mit einer unglücklichen Wortwahl: Winters will bis 2030 rund 15 Prozent der Stellen streichen und «weniger wertvolles Humankapital» durch KI ersetzen.

In der Schweiz gibt es bisher dagegen noch keine Abbauwellen, die mit KI begründet werden – was auch daran liegen mag, dass die Schweizer Banken erst beginnen, KI auf breiter Front einzusetzen.

Die Effizienzgewinne müssen nicht zwingend zum Kostensenken genutzt werden. Darauf weist niemand Geringeres hin als Iqbal Khan, Co-Chef des Wealth-Managements der UBS: Er sagt, dass die dank KI gewonnenen Freiräume auch genutzt werden könnten, um Marktanteile zu gewinnen. «Aber wenn wir das nicht können – und das ist ein industrieweites Thema –, dann wird das Folgen für die Kosten und Jobs haben», warnt Khan gegenüber Bloomberg.

Analysten sehen Einnahmen in Gefahr

Die noch grössere Gefahr durch KI für Banken besteht darin, dass die Technik die Geschäftsmodelle verändern wird. «Ich sehe eine grosse Herausforderung für den Schweizer Finanzplatz darin, dass die historisch hochwertigen und hochmargigen Dienste, etwa eine individuelle Anlageberatung, in der Zukunft mit KI nachgebaut werden können», so Quensel von McKinsey. Laut den Analysten von Morgan Stanley sind wegen KI rund 60 Prozent der Einnahmen bei Julius Bär und knapp 40 Prozent bei der UBS «at risk».

«Bisher konnten sich die Banken aber dadurch behaupten, dass sie Kunden ganzheitlich – beispielsweise sowohl bei der Vermögensverwaltung als auch bei der Hypothek – managen. Das dürfte sie auch noch für eine weitere Zeit vor der Mehrheit der KI-Konkurrenz schützen, weil diese heute noch nicht über diese integrierte Kompetenz verfügt», sagt Quensel. Bankenprofessor Dietrich sieht es ähnlich, denn kaum eine Institution wisse so viel über ihre Kunden wie Banken. «Mithilfe von KI lassen sich diese Informationen nutzen, um die Kunden zum richtigen Zeitpunkt über den passenden Kanal mit relevanten Angeboten zu erreichen.»

Sprich: Die Banken gewinnen mit künstlicher Intelligenz. Oder sie verlieren gegen sie.