Studie zu Künstlicher Intelligenz Banken fehlt die KI-Strategie

Lediglich ein Viertel zählt sich zur späten Mehrheit bzw. zu den Nachzüglern. Ebenso lässt sich aus der Marktstudie ableiten, dass die Befragten an dieser Stelle zu Selbstüberschätzung neigen: die gerade erst ihr KI-Know-how aufbauen, schätzen sich oftmals innovativer ein als diejenigen, die bereits mehrere KI-Prozesse eingeführt haben.

KI-Strategie Fehlanzeige

Dringender Nachholbedarf zeigt die Studie vor allem bei der Einführung einer KI-Governance, also der Verankerung entsprechender Prozesse, Methoden und Verfahren in der Organisation. 62 Prozent der Befragten geben an, diese nicht in angemessener Form einzuführen, 28 Prozent haben erste Standards definiert und nur zehn Prozent arbeiten bereits danach bzw. sind dabei, die Prozesse zu optimieren.

Darüber hinaus verfügt kein einziges der beteiligten Institute über eine definierte und vollständig umgesetzte KI-Strategie. 32 Prozent geben an, dass KI nicht in der Unternehmensstrategie verankert ist. 53 Prozent erklären, dass die Strategie derzeit ausgearbeitet bzw. die Umsetzung geplant ist. Eine Minderheit von 15 Prozent gibt zu Protokoll, dass die KI-Strategie immerhin teilweise umgesetzt ist.

„Auch die Institute, die KI bereits vereinzelt im Einsatz haben, verfolgen weder eine konsistente Strategie, noch haben sie es geschafft, robuste und stabile Prozesse, Verfahren und Methoden in der Organisation zu verankern. Das bedeutet, dass ein effizienter Einsatz und eine Skalierung von KI-Lösungen im größeren Umfang absehbar nicht zu realisieren ist“, sagt Markus Thomas Münter, Professor für Volkswirtschaftslehre an der Hochschule für Technik und Wirtschaft des Saarlandes  (HTW Saar), der die Studie gemeinsam mit der Eurogroup Consulting durchgeführt hat.

Wichtige Ressourcen fehlen

Eine weitere wichtige Erkenntnis aus der Marktstudie: Bei der Einführung von KI werden die Finanzinstitute sehr bald an ihr Limit kommen. Dabei sehen sie selbst als größte Herausforderung die Ressourcen-Verfügbarkeit, die von 54 Prozent als besonders drängender Engpass genannt wird, gefolgt von mangelndem KI-Know-how und der Datenqualität (jeweils 42 Prozent).

Dass Investitionen in interne und externe Ressourcen nötig sind, geben auch die befragten Unternehmen an und planen 2020 im Median zwei bis fünf Prozent ihres IT- und Projektbudgets für KI-Investitionen ein. Gleichzeitig bestehen hohe Ansprüche an die Effizienz von KI.

Sechs bis zwölf Prozent Gewinn- oder Kosteneinsparungspotenzial muss KI für die Mehrheit der Befragten erreichen, damit eine positive Umsetzungsentscheidung erfolgt. Zu diesem Ergebnis meint Münter: „Dieses Potenzial besteht durchaus. Für die Unternehmen dürfte es jedoch auch angesichts ihres derzeitigen Reifegrades in Bezug auf KI schwierig sein, derart treffsichere Prognosen zu erstellen und die eigenen Ziele zu erreichen.“

An der EGC-Studie „Künstliche Intelligenz in der Finanzbranche“ haben mehr als 130 Führungskräfte aus deutschen Finanzinstituten teilgenommen. Die Studie hat EGC in Zusammenarbeit mit Markus Münter durchgeführt, Professor für Volkswirtschaftslehre an der Hochschule für Technik und Wirtschaft des Saarlandes.