Künstliche Intelligenz ist im Bankgeschäft angekommen. Viele Institute nutzen bereits Assistenzlösungen, Chatbots oder automatisierte Dokumentenprüfungen. Die zentrale Frage lautet daher längst nicht mehr, ob Banken KI einsetzen sollten. Entscheidend ist, ob aus den Anwendungen ein spürbarer wirtschaftlicher Mehrwert entsteht. 

Genau hier zeigt sich in vielen Häusern eine Lücke: Mitarbeitende sparen durch KI einzelne Minuten oder Stunden, während sich Durchlaufzeiten, Kapazitätsengpässe oder die Cost-Income-Ratio kaum verändern. Eine erfolgreiche Anwendung ist deshalb noch kein belastbarer Wertbeitrag. Zeitersparnis wird erst dann wirtschaftlich relevant, wenn die frei werdende Kapazität gezielt in Wachstum, Qualität, Entlastung oder Kosteneffekte übersetzt wird. 

Der Unterschied zwischen Potenzial und realisiertem Nutzen

Angenommen, ein KI-Assistent verkürzt eine Tätigkeit um 30 Minuten. Auf den ersten Blick scheint der Nutzen eindeutig. Wirtschaftlich relevant wird die Zeitersparnis jedoch erst, wenn die Anwendung regelmäßig genutzt wird, in ausreichend vielen geeigneten Fällen zum Einsatz kommt, die eingesparte Zeit über mehrere Vorgänge hinweg gebündelt werden kann und die frei werdende Kapazität gezielt verwendet wird. 

Erst dann kann die Bank schneller mehr Fälle bearbeiten, Neueinstellungen vermeiden, die Beratungsqualität erhöhen oder Mitarbeitende von administrativen Aufgaben entlasten. Diese Übersetzung lässt sich als Kapazitätsbrücke verstehen: Ein technisches Einsparpotenzial muss durch tatsächliche Nutzung, geeignetes Fallvolumen und eine klare organisatorische Entscheidung in realisierbaren Mehrwert überführt werden.

Die entscheidende Managementfrage

Für jede KI-Initiative sollte das Management frühzeitig klären, welche Kapazität durch den Einsatz von KI frei wird und wofür sie konkret genutzt werden soll. Diese Frage verändert die Steuerungslogik. Im Mittelpunkt steht nicht mehr allein, ob eine Anwendung technisch funktioniert oder von vielen Beschäftigten genutzt wird. Entscheidend ist, welche messbare Veränderung im Geschäft entsteht. 

Mögliche Zielgrößen sind kürzere Bearbeitungs- und Durchlaufzeiten, höhere Fallzahlen bei gleicher Personalkapazität, geringere Fehler- und Nachbearbeitungsquoten, schnellere Kundenreaktionen, zusätzliche Beratungs- oder Vertriebszeit sowie vermiedene Neueinstellungen. Nutzungszahlen bleiben wichtig, zeigen jedoch zunächst nur, ob eine Anwendung angenommen wird. Erst die Verbindung von Nutzung, Prozessveränderung, Qualität und Geschäftswirkung ermöglicht eine belastbare Bewertung.

Klein starten, konsequent messen

Banken müssen dafür nicht sofort ein umfangreiches Transformationsprogramm aufsetzen. Sinnvoller ist es, einen klar abgegrenzten Prozess mit einem sichtbaren Engpass auszuwählen. Statt allgemein einen „Kreditassistenten“ zu entwickeln, könnte beispielsweise der Abschnitt vom Eingang der Kundenunterlagen bis zur entscheidungsreifen Kreditvorlage betrachtet werden. 

Anschließend wird untersucht, wo Suchaufwände und Wartezeiten entstehen, welche Informationen regelmäßig fehlen, welche Prüfungen mehrfach durchgeführt werden, welche Tätigkeiten KI zuverlässig unterstützen kann und wie die gewonnene Zeit wirtschaftlich genutzt werden soll. Innerhalb weniger Wochen sollte eine klare Entscheidung möglich sein: skalieren, anpassen oder beenden. Ein solcher AI Value Sprint verbindet einen abgegrenzten Prozess, ein messbares Ziel und reale Fälle mit einer frühzeitigen Managemententscheidung.

Verantwortung gehört in den Fachbereich

Ein weiterer Erfolgsfaktor ist die Ergebnisverantwortung. KI darf nicht ausschließlich als IT-Thema behandelt werden. Der Fachbereich muss den betroffenen Prozess, die Nutzung und die wirtschaftliche Wirkung mitverantworten. 

Die IT stellt Daten, Plattformen und einen stabilen Betrieb bereit. Compliance und Risikomanagement schaffen die notwendigen Leitplanken. Der eigentliche Nutzen entsteht jedoch in der Linie. Dort muss entschieden werden, wie sich Aufgaben, Rollen und Kapazitäten durch KI verändern. Ohne diese Entscheidung entsteht ein häufiges Muster: Die Anwendung funktioniert, die Nutzungszahlen steigen, doch die bisherigen Abläufe bleiben weitgehend bestehen. KI wird dann zu einer zusätzlichen Schicht im Prozess, anstatt diesen wirklich zu verbessern.

Drei Fragen für den Vorstand

Für die nächste Diskussion über das KI-Portfolio reichen zunächst drei Fragen. Erstens: Welche konkrete Ergebnisgröße soll sich verändern, beispielsweise Bearbeitungszeit, Qualität, Fallvolumen oder Vertriebserfolg? Zweitens: Wer trägt die Verantwortung für den realisierten Nutzen, einschließlich der Prozess- und Kapazitätswirkung? Drittens: Was geschieht mit der frei werdenden Zeit, und wird sie gezielt für Wachstum, Qualität, Entlastung oder strukturelle Kosteneffekte eingesetzt?

Fazit

Der Erfolg von KI entscheidet sich nicht an der Anzahl der Piloten. Er entscheidet sich daran, ob Banken technische Möglichkeiten in wirtschaftlich nutzbare Kapazität und bessere Ergebnisse übersetzen. Zeitersparnis ist dabei lediglich der Ausgangspunkt. Erst durch eine klare Prozessentscheidung, messbare Zielgrößen und verbindliche Ergebnisverantwortung entsteht ein tatsächlicher Beitrag zum Geschäftsmodell.

Dr. Philippe Krahnhof Senior Manager, Management Consulting msg for banking

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