Ein Student zieht in eine neue Stadt und sucht ein Girokonto. Statt verschiedene Bankwebsites zu besuchen, fragt er ChatGPT, welche Bank zu ihm passt. Die KI empfiehlt ihm mehrere Institute – die regionale Bank vor Ort ist jedoch nicht darunter, obwohl sie ein passendes Angebot hätte.

Dieses Szenario ist keine ferne Zukunft. Kunden nutzen KI bereits, um Finanzfragen zu klären und Angebote zu vergleichen. Gleichzeitig entstehen erste Möglichkeiten, über externe KI-Assistenten Bankgeschäfte vorzubereiten und auszuführen.
Die strategischen Antworten von Banken auf externe KI-Agenten sind sehr unterschiedlich. Vor allem amerikanische Banken wie JPMorgan oder Citibank haben vor Kurzem den Zugriff von externen KI-Agenten stark eingeschränkt. Andere wie die spanische BBVA experimentieren aktiv mit Zahlungen von KI-Agenten.

Während eine Aussage über den Erfolg der unterschiedlichen Strategien erst in einigen Jahren möglich sein wird, ergeben sich für Bankvorstände bereits jetzt zwei strategische 
Aufgaben:

In der KI-Welt sichtbar bleiben

Wer in den Antworten der KI nicht auftaucht, reduziert seine Chancen, bei der Produktauswahl berücksichtigt zu werden. Gerade bei jungen Erwachsenen wird KI bereits zum präferierten Einstiegspunkt für Finanzfragen: In der NextGen Banking & Finance Studie 2026 nannten 18 Prozent der 18- bis 30-Jährigen ein KI-Tool als erste Anlaufstelle bei Finanzfragen – noch vor der klassischen Google-Suche. Das bedeutet nicht, dass persönliche Beratung an Bedeutung verliert. Es zeigt aber, dass Banken ihre Sichtbarkeit bereits vor dem ersten direkten Kundenkontakt sichern müssen.

Für Kreditinstitute reicht es daher nicht mehr aus, nur die eigene Website zu pflegen. Produktdaten müssen maschinenlesbar aufbereitet und die Marke auf relevanten Drittplattformen präsent sein. Sind Konditionen nur schwer auffindbar, unvollständig oder nicht aktuell, steigt das Risiko, dass KI-Systeme ein Angebot übersehen oder fehlerhaft wiedergeben. Zudem braucht es regelmäßige „Prompt-Audits“: Durch systematische Testfragen – etwa nach dem besten Studentenkonto vor Ort – decken Banken Wissenslücken der KI auf und stellen sicher, dass sie in den Empfehlungen korrekt vertreten sind.

Vertrauen sichern, bevor KI-Agenten die Ausführung übernehmen

Ob Kunden die KI-Agenten in den nächsten Jahren auch mit der selbstständigen Abwicklung von Bankgeschäften beauftragen, ist dagegen noch offen. Die technologische Marktreife allein reicht dafür nicht aus – die entscheidende Hürde bleibt das Vertrauen. In unserem Grundszenario gehen wir davon aus, dass die Mehrheit der Kunden die finale Ausführung auch in den nächsten 5 Jahren in menschlicher Hand belässt. Für die Zeit danach lässt sich dies nur schwer vorhersagen.

Für Banken eröffnet dieser Übergangszeitraum ein strategisches Zeitfenster, um ihre Rolle als verlässlicher Berater auszubauen. Das bedeutet auch: Richtig zu reagieren, wenn Kunden mit KI-generierten Szenarien, Modellrechnungen oder Konditionsvergleichen in die Beratung kommen. Eine pauschale Ablehnung dieser Ergebnisse gefährdet die Kundenbeziehung. Stattdessen sollten sich Banken als souveräne KI-Übersetzer und Compliance-Validierer positionieren.

Internationale Banken wie BNP Paribas setzen bereits spezialisierte generative KI-Lösungen zur Analyse komplexer Dokumente und zur Unterstützung ihrer Berater ein. So können sie auch kundenseitig eingebrachte KI-Szenarien systematisch prüfen und mit dem bankeigenen Angebot abgleichen. Typische Lücken freier LLMs – wie etwa fehlende Bereitstellungszinsen, spezifische Grundbuchkosten oder unberücksichtigte KfW-Förderbausteine in der Baufinanzierung – werden dadurch transparent gemacht und bei vollständiger Datenlage quantifiziert.

Ansatzpunkte für die Bank

Damit die Berater diese Rolle als strategische Sparringspartner im Kundengespräch ausfüllen können, müssen zwei Voraussetzungen geschaffen werden:

• Befähigung an der Frontline: Vertriebsmitarbeitende benötigen praxistaugliche Gesprächsleitfäden, gezielte Trainings und den direkten Zugriff auf bankeigene KI- und Analysetools, um KI-Outputs im Live-Dialog validieren und parieren zu können.

• Datenbasierte Entscheidungsbefugnis: Der Vertrieb muss den Gesamtwert der Kundenbeziehung (Customer Lifetime Value / Ertragspotenzial) jederzeit einsehen können. Nur so lassen sich notwendige Margen-Zugeständnisse oder Gegenangebote im Sinne der Gesamtbanksteuerung schnell und eigenverantwortlich auf Basis dieser Daten entscheiden.

Was Vorstände jetzt tun sollten:

• Sichtbarkeit prüfen: Was sagen KI-Systeme über unser Institut und unsere Produkte? Wie können wir die Sichtbarkeit optimieren?

• Leitplanken setzen: Welche Zugriffe externer KI-Agenten wollen wir ermöglichen – und welche nicht?

• Beratung vorbereiten: Wie gehen unsere Mitarbeitenden mit KI-generierten Vergleichen und Empfehlungen um? Welche Schulungen können hier die Kompetenz stärken?

• Verantwortung klären: Wer steuert das Thema und welche Anforderungen richten wir an unseren IT-Partner?

Das primäre Ziel jeder Bank muss sein: Relevanter und vertrauenswürdiger Partner zu bleiben, wenn Kunden zuerst ihre KI fragen.

Stefan Baumann Executive Partner, Management Consulting msg for banking

Wir begleiten Bankvorstände und Führungskräfte dabei, die KI-Schnittstelle zum Kunden strategisch zu besetzen. Hier ist insbesondere für junge Kunden ein Umdenken und konkrete Handlungsfelder für Vorstand, Fachbereiche und IT notwendig.