KI hat im Finanzdienstleistungssektor eine zentrale Rolle eingenommen: Sie automatisiert die Recherche und Ausführung im algorithmusbasierten Handel und unterstützt Banken dabei, Betrugsfälle und Geldwäsche genauer aufzudecken – gleichzeitig verbessert sie die Risikomanagementpraktiken und beschleunigt die Dokumentenverarbeitung.
Der sechste jährliche „NVIDIA State of AI in Financial Services“-Bericht, der auf einer Umfrage unter mehr als 800 Branchenexperten basiert, ergab, dass die Nutzung von KI in der Branche noch nie so hoch war wie heute.
Unternehmen setzen KI-Anwendungsfälle wie Betrugserkennung, Risikomanagement und Kundenservice ein und skalieren sie, um kritische Geschäftsfunktionen zu verbessern und so erhebliche Investitionsrenditen zu erzielen. Neue Arten von KI – einschließlich KI-Agenten – optimieren Prozesse, die vom Back-Office-Betrieb bis hin zur Investitionsrecherche reichen, da Finanzinstitute die Tools einsetzen, die für die Entwicklung spezialisierter KI erforderlich sind, einschließlich Open-Source-Foundation-Modellen und Software.
Zu den wichtigsten Erkenntnissen des diesjährigen Berichts gehören:
- 89 % gaben an, dass KI dazu beiträgt, den Jahresumsatz zu steigern und die jährlichen Kosten zu senken.
- 73 % der Führungskräfte gaben an, dass KI für ihren zukünftigen Erfolg entscheidend ist, und fast 100 % gaben an, dass ihre KI-Budgets im nächsten Jahr konstant bleiben oder steigen werden.
- 65 % der Befragten gaben an, dass ihr Unternehmen KI aktiv einsetzt, gegenüber 45 % im Bericht des Vorjahres.
- 61 % nutzen oder bewerten generative KI, ein Plus von 52 % im Vergleich zum Vorjahr.
- 84 % gaben an, dass Open-Source-Modelle und -Software für ihre KI-Strategie wichtig sind.
- 42 % nutzen oder testen agentenbasierte KI. 21 % geben an, dass sie bereits KI-Agenten eingesetzt haben.
„Open-Source-Modelle verändern die Wettbewerbsdynamik in der Finanz-KI grundlegend“, erklärte Helen Yu, CEO von Tigon Advisory Corp. „Die echte Wertschöpfung findet statt, wenn Institute diese Modelle mit ihren proprietären Transaktionsdaten, Kundeninteraktionsverläufen und Marktinformationen optimieren und so KI-Funktionen schaffen, die von Wettbewerbern nicht repliziert werden können.“
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Mit Open Source die Grundlage für die Zukunft schaffen
Open-Source-Modelle ermöglichen Flexibilität und Effizienz, damit Unternehmen die Entwicklungstools an ihre individuellen Anforderungen anpassen und durch die Einbindung der eigenen Daten eines Finanzinstituts deren Genauigkeit verbessern können. Demnach gaben 83 % der Befragten an, dass Open Source für die KI-Strategie ihres Unternehmens wichtig ist. 43 % nannten sie sogar sehr bis extrem wichtig.
„Open-Source-Modelle können Banken dabei helfen, die Lücke zu den Early Movers zu schließen, Kosteneffizienz zu erzielen und sich gegen Anbieter-Lock-in zu schützen. Sie sind jedoch nicht ohne Einschränkungen. Proprietäre Ansätze können eine überragende Leistung für fachspezifische Aufgaben ermöglichen“, erklärte Alexandra Mousavizadeh, Mitbegründerin und Co-CEO von Evident Insights. „Führende Banken müssen beide Ansätze beherrschen und das richtige Modell auf das entsprechende Problem im richtigen Kontext anwenden.“
Die Rentabilität von KI im Finanzdienstleistungssektor ist offensichtlich
Finanzinstitute sind von der Pilotphase von KI-Projekten zur Bereitstellung von Lösungen übergegangen, die geschäftliche Ergebnisse erzielen, und diese im gesamten Unternehmen zu skalieren. Im Gegenzug verzeichnen Unternehmen mittlerweile eine erhebliche Investitionsrendite durch KI, sowohl beim Umsatz als auch beim Gewinn.
Wie bereits erwähnt, gaben 89 % der Umfrageteilnehmer an, dass KI dazu beigetragen hat, den Jahresumsatz zu steigern und die jährlichen Kosten zu senken. Für viele Unternehmen waren die Auswirkungen erheblich: 64 % der Befragten gaben an, dass KI dazu beigetragen hat, den Jahresumsatz um mehr als 5 % zu steigern – darunter 29 %, die angaben, dass der Umsatz um mehr als 10 % gestiegen ist.
Gleichzeitig gaben 61 % an, dass KI dazu beigetragen hat, die jährlichen Kosten um mehr als 5 % zu senken, wobei 25 % angaben, dass die Kosten um mehr als 10 % gesenkt wurden.
Die Befragten nannten eine lange Liste von Anwendungsfällen für KI, die zu einer Investitionsrendite geführt haben, darunter Dokumentenverarbeitung und -verwaltung, Kundenerlebnis und -interaktion, algorithmischer Handel und Risikomanagement.
Die Schaffung von betrieblicher Effizienz ist laut 52 % der Befragten die größte Verbesserung, die KI im Bereich der Finanzdienstleistungen erzielt hat. Und 48 % gaben an, dass die Produktivität der Mitarbeiter zu den größten Verbesserungen gehörte.
„Ich sehe den größten ROI im Zahlungsverkehr, insbesondere bei der Optimierung von Autorisierungen und intelligentem Routing“, erklärte Dwayne Gefferie, Payment Strategist bei der Gefferie Group. „agentische KI-Systeme können Transaktionen jetzt autonom an die am besten optimierten Zahlungsnetzwerke weiterleiten, die Wiederholungslogik auf der Grundlage von Echtzeit-Signalen der Herausgeber dynamisch anpassen und Routing-Entscheidungen mit einem Routing unter 200 Millisekunden treffen, die herkömmliche regelbasierte Systeme einfach nicht erreichen können. Was das so überzeugend macht, ist, dass sich jede Basispunkt-Verbesserung der Autorisierungsraten direkt auf den Umsatz niederschlägt – es gibt keine Mehrdeutigkeit bei der Messung.“
Erfolg führt zu höheren KI-Budgets
Angesichts des Wandels von der Ausführung von Proof-of-Concepts zur Bereitstellung von KI-gestützten Anwendungen in der Produktion plant die Finanzdienstleistungsbranche eine erhebliche Aufstockung ihrer KI-Budgets. Fast 100 % der Befragten gaben an, dass ihre KI-Budgets im kommenden Jahr steigen oder gleich bleiben werden.
Etwa 41 % der Befragten gaben an, dass Investitionen in die Optimierung von KI-Workflows und der Produktion fließen würden, indem in bereits funktionierende KI-Lösungen reinvestiert und diese verbessert werden.
Mehr als ein Drittel (34 %) gab an, den Ausbau des Einsatzes von KI in ihren Unternehmen im Blick zu haben, wobei der Schwerpunkt der Ausgaben auf der Ermittlung weiterer Anwendungsfälle liegt. Und 30 % gaben an, dass sich die Investitionen auf den Aufbau oder die Bereitstellung von mehr Zugang zu KI-Infrastruktur, wie z. B. Installationen vor Ort oder in der Cloud, konzentrieren werden.
Investitionen werden auch in die Bereitstellung und Erweiterung von KI-Agenten fließen, bei denen es sich um fortschrittliche KI-Systeme handelt, die für die autonome Schlussfolgerung, Planung und Ausführung komplexer Aufgaben auf der Grundlage übergeordneter Ziele entwickelt wurden. Etwa 21 % der Befragten gaben an, dass sie KI-Agenten bereits einsetzen, während weitere 22 % den Einsatz von KI-Agenten innerhalb des nächsten Jahres und darüber hinaus planten.
„Die Institutionen, die bei der KI erfolgreich sind, behandeln ihre proprietären Daten als strategisches Asset für die Entwicklung differenzierter KI-Produkte“, erklärte Yu.
Laden Sie den Bericht „Status der KI im Finanzdienstleistungssektor: Trends 2026“ herunter, um ausführliche Ergebnisse und Einblicke zu erhalten.
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