Wenn es um künstliche Intelligenz (KI) im Bankwesen geht, stehen oft ehrgeizige neue Produkte oder eine umfassende Neuausrichtung im Vordergrund. Dabei bietet KI vielen Banken einen unmittelbaren Nutzen bei der Unterstützung von Kernprozessen. So verbringen Kundenberater beispielsweise noch immer zu viel Zeit mit administrativen Aufgaben, dem Kunden-Onboarding und der Suche nach Informationen, die über verschiedene Systeme verteilt sind. Eine erste Umfrage von Finalix unter mehr als 200 Teilnehmenden aus Finanzinstituten in Europa und Asien identifiziert das Onboarding sowie die Erfassung von „Know Your Customer“ (KYC)-Daten als wesentliche Reibungspunkte. Für Banken ergibt sich daraus ein praxisnaher Ansatz: Es gilt, Zeitfresser zu identifizieren, Arbeitsabläufe zu überdenken und KI dort einzusetzen, wo sie die Arbeit verbessert oder die Kontrollmechanismen stärkt. Finalix wurde 2001 in der Schweiz gegründet, eröffnete 2019 einen Standort in Singapur und beschäftigt heute mehr als 80 Berater. Andrew Rufener, Senior Manager für Data und KI, bringt über 25 Jahre Erfahrung in den Bereichen Technologie und Transformation mit, während Senior Manager Ronnie Chan auf mehr als 30 Jahre Erfahrung in der Vermögensverwaltung (Private Wealth Management), im Investmentbanking und im Change-Management zurückblickt. Das Unternehmen betrachtet die Implementierung von KI als geschäftliche Transformation, bei der Fragen zur Datenqualität und zu den Verantwortlichkeiten (Data Ownership) parallel zur technologischen Umsetzung geklärt werden. Nach wie vor benötigen die Mitarbeitenden das nötige Fachwissen, um die Ergebnisse kritisch zu hinterfragen und die Verantwortung für das Resultat zu übernehmen.
Wichtigste Erkenntnisse
- Verwaltungsaufgaben binden Zeit der Berater: Eine Vorabumfrage von Finalix deutet darauf hin, dass Berater durch Onboarding, KYC-Datenerfassung und Informationsaufbereitung stärker belastet sind als durch die Interaktion mit Kunden.
- Das Onboarding bietet einen geeigneten ersten Anwendungsfall: Es vereint sichtbare Frustration auf Kundenseite, hohen manuellen Aufwand, regulatorische Risiken und ein messbares Verbesserungspotenzial.
- Die Prozessgestaltung steht vor der Technologie: Institutionen müssen ausgehend von geschäftlichen, regulatorischen und nutzerbezogenen Anforderungen rückwärts arbeiten, bevor sie ein Modell auswählen.
- Mangelhafte Daten schränken die Leistungsfähigkeit von KI ein: Eine schnellere Verarbeitung macht schlecht verwaltete oder inkonsistente Datensätze nicht zuverlässiger.
- Automatisierung verändert die Aufgaben, die dem Menschen verbleiben: Sie kann Beweismaterial zusammenstellen und Entwürfe für Prüfberichte erstellen, doch qualifizierte Mitarbeiter müssen die Ergebnisse kritisch hinterfragen, Sonderfälle klären und die Verantwortung tragen.
- Kleine Teams aus erfahrenen Experten können siloübergreifend agieren: Finalix setzt auf kompakte Teams, die Fachbereich und Informationstechnologie (IT) miteinander verknüpfen, die Arbeit bis zur Umsetzung vorantreiben und Kompetenzen an den Kunden weitergeben.
- Für einen ersten, kleineren Anwendungsfall sollte eine wiederverwendbare Lösung entwickelt werden: Ein fokussierter KYC-Anwendungsfall kann seinen Nutzen unter Beweis stellen, ohne zu einem kostspieligen Programm zu werden – vorausgesetzt, die zugrunde liegenden Daten, Governance-Strukturen und Integrationsmuster unterstützen auch weitere Anwendungen.
Das administrative Problem bei der Beratung
Finalix gliederte seine Untersuchung in vier Phasen des Anlageberatungsprozesses: Verstehen, Beraten, Ausführen und Überwachen. Dabei wurde untersucht, worauf Berater die meiste Zeit verwenden, worauf dieser Aufwand zurückzuführen ist und welche Tätigkeiten sie bedenkenlos an eine KI delegieren würden. Bereits in diesem frühen Stadium zeigte sich, dass administrative Aufgaben – noch vor der eigentlichen Anlageberatung – den größten Teil der Arbeitszeit der Berater beanspruchen.
„Man könnte meinen, die größte Herausforderung läge im Portfoliomanagement, bei der Anlageauswahl oder beim Rebalancing“, sagt Ronnie. „Stattdessen verweist das Front-Office auf die Erfassung von KYC-Daten, das Onboarding und die Verwaltung. Das ist sehr aufschlussreich.“
Auch regelmäßige KYC-Überprüfungen, Compliance-Anfragen, Recherchen und Produktinformationen gehören zum Arbeitspensum. Jede für diese Aufgaben aufgewendete Stunde fehlt für die Kundenbetreuung, die Entscheidungsfindung oder die Generierung von Geschäftschancen – also für jene Tätigkeiten, für die Relationship Manager (RMs) in erster Linie eingestellt sind.
Warum Onboarding an erster Stelle steht
Das Onboarding bildet die Schnittstelle zwischen Umsatz, Kundenerlebnis, operativen Abläufen, Risikomanagement und Compliance. Bei komplexen Geschäftsbeziehungen mit vermögenden Privatkunden (HNW) sind Verzögerungen besonders nachteilig, da das Institut unter Umständen monatelange Arbeit investiert, bevor eine endgültige Entscheidung getroffen wird.
„Ein Kunde kann einen neun- bis zwölfmonatigen Prozess durchlaufen und am Ende dennoch abgelehnt werden“, sagt Andrew. „Das ist sowohl für den Kunden als auch für die Bank schmerzhaft.“ Zudem wird von diesem Prozess angesichts steigender regulatorischer Anforderungen zunehmend die Bereitstellung strukturierterer, transparenter und nachvollziehbarer Nachweise verlangt.
Finalix nutzt daher KYC und Client Lifecycle Management (CLM) als praktisches Anwendungsbeispiel für KI. Bei dem für das bevorstehende Webinar vorgestellten Modell übernehmen Dokumentenextraktion, Übersetzung, Datenintegration und regelbasierte Prüfungen einen Großteil der Vorarbeit. Generative KI unterstützt bei der Zusammenstellung des Falls und dem Entwurf eines gut lesbaren Berichts, während das Compliance-Team das Ergebnis prüft, anpasst und freigibt. Finalix würde die Lösung in die bestehende Systemlandschaft der Bank integrieren, ohne die Kernsysteme vollständig austauschen zu müssen.
KI als Veränderungsprogramm
Selbst ein fokussierter Anwendungsfall überschreitet Organisationsgrenzen. Teams aus den Bereichen Front-Office, Operations, Compliance, Risikomanagement und IT verantworten womöglich unterschiedliche Teile desselben Prozesses, während externe Dienstleister eine weitere Ebene hinzufügen. Damit rücken neben der technischen Umsetzung auch das Zielbetriebsmodell, die Entscheidungsbefugnisse und die Nutzerakzeptanz in den Fokus.
„Bei diesen KI-Projekten handelt es sich in erster Linie um Initiativen zum Wandel“, sagt Andrew. „Die Technologie ist zwar neu, aber nicht der komplizierteste Teil. Die Herausforderung besteht darin, die Menschen dazu zu bewegen, sich zu verändern und anders zu denken.“
Finalix beginnt damit, den aktuellen Prozess sowie dessen Schwachstellen zu erfassen, den Soll-Zustand zu definieren und die bestehende Lücke zu identifizieren. Anschließend werden die geschäftlichen Anforderungen in technische Spezifikationen übersetzt und die Phasen von der Testung über die Integration bis hin zur Implementierung durchlaufen. Die Orientierung an regulatorischen, rechtlichen und nutzerbezogenen Anforderungen – ausgehend vom Zielzustand hin zur technischen Umsetzung – verhindert zudem, dass eine technisch beeindruckende Lösung am eigentlichen Problem vorbeigeht.
Daten vor Intelligenz
Banken stoßen oft als Erste auf die Problematik der Datenhaltung. Etablierte Institute verfügen mitunter über jahrzehntelange Datenbestände, die auf verschiedene Plattformen verteilt sind – ein Erbe aufeinanderfolgender Fusionen und Übernahmen. Kleinere Institute können bisweilen schneller agieren, da ihre Daten aktueller, ihre Architektur weniger fragmentiert und ihre Entscheidungsstrukturen schlanker sind.
Ronnie warnt davor, KI als eine Art „Bereinigungsschicht“ zu betrachten. „Wenn die Datenqualität schlecht ist, behebt die KI das nicht“, sagt er. „Sie beschleunigt die Verarbeitung, poliert die Daten auf und kann sie besser erscheinen lassen, als sie tatsächlich sind.“ Eine stattliche Bilanz und eine bekannte Marke sagen wenig darüber aus, ob die zugrundeliegenden Datensätze tatsächlich einsatzbereit sind. Institute benötigen nach wie vor zuverlässige Quellen, einheitliche Definitionen und eine lückenlose Nachvollziehbarkeit der Vorgänge.
Vom Tun zum Denken
Automatisierung verändert auch die Kompetenzen, die eine Bank benötigt. Wenn eine Maschine Unterlagen zusammenträgt, auf Vollständigkeit prüft und eine erste Durchsicht vorbereitet, besteht die Aufgabe des Mitarbeiters darin, die Nachweise zu sichten, Unstimmigkeiten zu erkennen, die richtigen weiterführenden Fragen zu stellen und die Verantwortung für die Entscheidung zu übernehmen.
„Man nimmt den Großteil der reinen Ausführungsarbeit ab“, sagt Andrew. „Was bleibt, ist die Denkarbeit – und dafür braucht man Leute, die das tatsächlich leisten können.“ Bei komplexen Fällen mit vermögenden Privatkunden (HNW-Kunden) kann es nach der Automatisierung der Routineaufgaben erfahrene Prüfer benötigen. Schulung, Rollengestaltung und Wissenstransfer sind daher von Anfang an Teil der Transformation.
Ein kleineres Bereitstellungsmodell
Finalix setzt auf kompakte Projektteams, in denen erfahrene Spezialisten auf ein definiertes Ergebnis hin zusammenarbeiten. Dank ihrer Expertise in den Bereichen Business, Change und Technik können Entscheidungen rasch getroffen werden. Zudem sorgen weniger Schnittstellen dafür, dass die Verantwortung bei denjenigen verbleibt, die unmittelbar an der Umsetzung arbeiten.
„Unsere Aufgabe ist es, die Brücke zwischen Fachbereich und IT zu schlagen“, sagt Ronnie. „Wir arbeiten mit Technologieteams und Anbietern zusammen, um die geschäftlichen Anforderungen in technische Spezifikationen zu übersetzen, und begleiten den gesamten Prozess – von der Testphase über die Implementierung und das Change-Management bis hin zur Integration.“
Andrew fügt hinzu, dass der Kunde auch nach Abschluss des Auftrags in der Lage sein sollte, die Lösung zu betreiben und weiterzuentwickeln.
Klein anfangen, auf Skalierbarkeit ausgelegt
KYC bietet einer Bank eine überschaubare erste Aufgabenstellung mit einem klar erkennbaren Verantwortlichen, einem messbaren Aufwand und einem hinreichenden strategischen Mehrwert. Dennoch sollte die Architektur wiederverwendbar gestaltet sein. Die für das Onboarding entwickelten Muster für Datenaufnahme, Governance, Prüfung und Integration können später auch bei regelmäßigen Überprüfungen, der Dokumentenerstellung, der Investment-Research-Tätigkeit oder in anderen Phasen des Beratungsprozesses zum Einsatz kommen.
„Es ist nicht einfach, aber machbar – und es muss keine Millionen kosten“, sagt Andrew. „Entscheidend ist, anzufangen, zu lernen und das Ganze von Anfang an auf Skalierbarkeit auszurichten.“ Ein funktionierendes Anwendungsszenario muss den produktiven Arbeitsablauf erreichen, die Ergebnisqualität steigern und von den für das Resultat verantwortlichen Personen nutzbar sein. Genau darin liegt der Unterschied zwischen einem Projekt, das tatsächlich in die Produktion geht, und einer weiteren bloßen Demonstration.
Die eigentliche Bewährungsprobe erfolgt im Produktionsbetrieb, wenn die Mitarbeiter auf die Ergebnisse vertrauen und Prüfer die zugrundeliegenden Belege nachvollziehen müssen. Eine überzeugende Demonstration ist nur der Anfang.
Bevorstehendes Webinar
KI im Bankwesen: Von Herausforderungen an der Front bis hin zu praktischen Auswirkungen – Dienstag, 29. September 2026 | 15:00–16:00 Uhr HKT/SGT | Online
Nehmen Sie an einem einstündigen Webinar von Hubbis und Finalix teil, in dem die Ergebnisse der Finalix-Studie beleuchtet und „Know Your Customer“-Prozesse sowie das Client-Lifecycle-Management als Praxisbeispiele herangezogen werden. Andrew Rufener und Ronnie Chan erörtern, wo Berater Zeit verlieren, welche Tätigkeiten sich für eine Unterstützung durch KI eignen, warum Daten und menschliche Aufsicht von Bedeutung sind und wie Institute den Schritt von isolierten Experimenten zur konkreten Umsetzung vollziehen können. Weitere Branchenexperten als Diskussionsteilnehmer werden noch bekannt gegeben.
Teilnehmer können sich eine Stunde für ihre berufliche Weiterbildung (CPD/CPT) anrechnen lassen, sofern sie das kurze Quiz sowie die Feedback-Umfrage absolvieren, die im Anschluss an die Veranstaltung bereitgestellt werden.
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