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Studie: Nur 6 Prozent der Retail-Banken haben eine Roadmap, um die

eigene KI-gestützte Transformation im großen Stil voranzutreiben

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Berlin (ots) -

- Nur 4 Prozent der Retail-Banken sind dafür aufgestellt, die Vorteile der

intelligenten Automatisierung, vorangetrieben durch Künstliche Intelligenz

(KI), voll auszuschöpfen

- 61 Prozent der Kunden von Retail-Banken haben sich direkt an einen

Ansprechpartner gewandt, weil sie mit den Chatbot-Lösungen unzufrieden waren

- Teams für das Onboarding der Kunden verbringen derzeit 91 Prozent ihrer Zeit

mit operativen und Compliance-Aufgaben

80 Prozent der Führungskräfte von Retail-Banken sind der Meinung, dass

generative KI einen bedeutenden Sprung in der Weiterentwicklung der

KI-Technologie darstellt. Allerdings haben nur 6 Prozent der Retail-Banken

tatsächlich eine Roadmap für eine unternehmensweite KI-gestützte Transformation

im großen Stil, so die Jubiläumsausgabe des World Retail Banking Report (https:/

/www.capgemini.com/insights/research-library/world-retail-banking-re port/) des

Capgemini Research Institute, der heute zum 20. Mal erschien.

"Ein Jahr nachdem generative KI als zentrales Thema in den Vorstandsetagen

angekommen ist, sehen wir die Gefahr, dass Banken technologisch abgehängt

werden, wenn sie nicht schnell begreifen, wie sie die Vorteile der neuen

Technologien auch umsetzen", so Klaus-Georg Meyer, Leiter Business and

Technology Innovation für Financial Services bei Capgemini in Deutschland. "

Generative KI kann eine Leuchtturmwirkung haben, wenn sie verantwortungsbewusst

und clever eingesetzt wird. Aber dafür muss sie verständlicher und transparenter

werden. Es ist an der Zeit einen Umgang mit KI zu entwickeln, der das dringend

nötige Vertrauen und die Nähe zum Kunden bringt. Der Erfolg hängt dann letztlich

von einem ordentlichen Fahrplan ab, der den Hype in einen pragmatischen,

nachvollziehbaren und messbaren Ansatz übersetzt."

Infolge der makroökonomischen Unsicherheit sind viele Retail-Banken gezwungen,

strategische Entscheidungen zu treffen, um die Herausforderungen für ihre

bestehenden Geschäftsmodelle zu bewältigen. Produktivität und Effizienz stehen

daher ganz oben auf der Prioritätenliste der befragten Bankmanager. Was die

Technologie betrifft, so planen 70 Prozent der Banken CXOs, ihre Investitionen

in die digitale Transformation bis 2024 um bis zu 10 Prozent zu steigern. Die

Studie kommt jedoch zu dem Ergebnis, dass die Banken noch nicht bereit sind, die

intelligente Transformation anzunehmen und zu skalieren, was die strategische

Anwendung von Spitzentechnologie wie KI, maschinelles Lernen und Gen-KI zur

Förderung von Innovation und Effizienz umfasst.

Banken müssen schnell handeln, um ein "Silent Failure" der generativen KI zu

vermeiden

Für diese Studie bewertete Capgemini 250 Retail-Banken anhand unterschiedlicher

Geschäfts- und Technologieparameter[1], um den Reifegrad ihrer

Infrastrukturdaten und ihr Engagement für Künstliche Intelligenz zu verstehen.

Die Studie ergab, dass die meisten Banken schlecht darauf vorbereitet sind, in

einer Intelligent-Banking[2]-Zukunft zu bestehen. Weltweit verbuchten nur 4

Prozent der Retail-Banken eine hohe Punktzahl für ihr geschäftliches Engagement

und ihre technologischen Fähigkeiten, während 41 Prozent zum Durchschnitt

zählen. Das weist auf eine allgemein geringe Bereitschaft hin, die intelligente

Transformation anzunehmen und effektiv umzusetzen.[3] Regionale Unterschiede

unterstreichen dieses Problem noch weiter. In Nordamerika zeigten 27 Prozent der

Banken eine geringe Bereitschaft, in Europa sind es 31 Prozent und im

asiatisch-pazifischen Raum (APAC) erlangten 48 Prozent der Banken eine niedrige

Punktzahl.

Die Konzentration auf intelligente Lösungen, die mit KI-gesteuerten Funktionen

ausgestattet sind, wird es den Banken ermöglichen, die laufenden strukturellen

Herausforderungen zu meistern und letztlich ein nachhaltiges Wachstum zu

gewährleisten. Der Erfolg muss jedoch messbar sein: Nur 6 Prozent der befragten

Banken haben Leistungskennzahlen (KPIs) festgelegt, um die Auswirkungen von KI

zu messen und kontinuierlich zu überwachen. Mehr als 60 Prozent der Banken sind

noch dabei, KPIs zu ermitteln und zu entwickeln, während 26 Prozent der Banken,

die bereits einige KPIs eingeführt haben, diese nicht messen.

Der Studie nach riskieren Banken damit ein "Silent Failure", wenn sie mangelnde

Ergebnisse zu spät bemerken. So geben beispielsweise nur 2 Prozent der

Führungskräfte an, dass sie die KPIs für die geschäftlichen Auswirkungen ihrer

generativen KI-Leistung regelmäßig verfolgen. Darüber hinaus äußern sich 39

Prozent der Führungskräfte unzufrieden mit den Ergebnissen ihrer

KI-Anwendungsfälle, was diese Diskrepanz noch verstärkt. Um dem entgegenzuwirken

empfiehlt die Studie, dass Banken ein KI-Monitoring einrichten, um die

tatsächlichen Auswirkungen von KI und generativer KI zu verfolgen, zu überwachen

und zu melden, wenn sie in großem Umfang eingesetzt werden.

Bankangestellte begrüßen Copiloten bei generativer KI

Generative KI birgt ein enormes Potenzial zur Steigerung der Effizienz und des

Kundenerlebnisses in der gesamten Wertschöpfungskette des Privatkundengeschäfts.

Mehr als zwei von drei Bankangestellten (70 Prozent) konzentrieren sich auf

operative Tätigkeiten, wobei 91 Prozent der Mitarbeiter im Customer Onboarding,

sei es am Schalter oder bei Direktbanken im Service Center, nur wenig Zeit für

Kundeninteraktionen haben. Mehr als 80 Prozent der Bankangestellten bewerten die

Effektivität der Automatisierung in ihren Funktionen von Onboarding über

Kreditvergabe und Marketing bis hin zum Contact Center mit "mäßig", was eine

erhebliche Lücke zwischen Anspruch und Wirklichkeit der Bank aufzeigt.

Bankangestellte zeigten sich am meisten begeistert vom Potenzial generativer

KI-Copiloten zur automatischen Aufdeckung von Betrugsfällen, der

Datenvisualisierung und -analyse sowie der Erstellung und Versendung

personalisierter Inhalte an Kunden. Der Bericht kommt zu dem Ergebnis, dass

Banken durch KI-gestützte intelligente Transformation und generative

KI-Copiloten bis zu 66 Prozent der Zeit einsparen könnten, die sie bislang für

den Betrieb, die Dokumentation, die Einhaltung von Vorschriften und andere mit

dem Onboarding verbundene Aktivitäten aufwenden.

Konversations-KI könnte den Abbruch von Kundenanrufen verringern

Die Pandemie führte zu einer Verlagerung der Kundendienstangebote auf digitale

Kanäle, da Selbstbedienungstools wie Chatbots zur Norm wurden. Trotz dieses

Wandels zeigen sich die Kunden unzufrieden. Fast zwei von drei (61 Prozent)

Bankkunden haben sich an Mitarbeiter gewandt, weil sie mit den Chatbot-Lösungen

unzufrieden waren, während 17 Prozent Chatbots einfach misstrauen und

menschliche Ansprechpartner bevorzugen.

Traditionellen, regelbasierten Chatbots fehlt die Flexibilität und

Anpassungsfähigkeit fortschrittlicher KI-gesteuerter Systeme, da sie nicht in

der Lage sind, komplexe oder unvorhergesehene Anfragen zu bearbeiten. Mehr als

60 Prozent der Kunden bewerteten ihre Erfahrungen mit Chatbots als nur

durchschnittlich. Diese Bedingungen führen dazu, dass die Zahl der Anrufabbrüche

steigt: Bei Tier-I-Banken beträgt sie 12 Prozent und bei Tier-II-Banken fast 18

Prozent[4]. Die Studie empfiehlt Banken intelligente Kontaktzentren

einzurichten, die Chatbots mit KI-Funktionen und intelligente Copiloten

einsetzen, um die Mitarbeiter bei ihren täglichen Aufgaben zu unterstützen.

Über die Studie

Der World Retail Banking Report 2024 stützt sich auf regionale Statistiken in

Capgeminis eigenem Marktgrößenmodell sowie auf Interviews mit Capgeminis

Partnern wie Microsoft, Salesforce und Temenos. Für diesen Bericht befragte das

Capgemini Research Institute mehr als 250 Führungskräfte aus dem Retailbanking,

1.500 Bankmitarbeiter und 4.500 Bankkunden. Der Bericht konzentrierte sich auf

14 Märkte - die Vereinigten Staaten, Kanada, Großbritannien, Frankreich,

Deutschland, Spanien, die Niederlande, die Vereinigten Arabischen Emirate,

Singapur, Hongkong, Japan, China, Indien und Australien.

Über Capgemini

Capgemini ist ein globaler Business- und Technologie-Transformationspartner für

Organisationen. Das Unternehmen unterstützt diese bei ihrer dualen

Transformation für eine stärker digitale und nachhaltige Welt - stets auf

greifbare Fortschritte für die Gesellschaft bedacht. Capgemini ist eine

verantwortungsbewusste, diverse Unternehmensgruppe mit einer über 55-jährigen

Geschichte und 340.000 Mitarbeitenden in mehr als 50 Ländern. Kunden vertrauen

auf Capgemini, um das Potenzial von Technologie für die ganze Breite ihrer

Geschäftsanforderungen zu erschließen. Capgemini entwickelt mit seiner starken

Strategie, Design- und Engineering-Expertise umfassende Services und

End-to-End-Lösungen. Dabei nutzt das Unternehmen seine führende Kompetenz in den

Bereichen KI, Cloud und Daten sowie seine profunde Branchenexpertise und sein

Partner-Ökosystem. Die Gruppe erzielte 2023 weltweit einen Umsatz von 22,5

Milliarden Euro.

Get the future you want | http://www.capgemini.com/de

Über das Capgemini Research Institute

Das Capgemini Research Institute

(http://www.capgemini.com/de-de/insights/research/capgemini-research -institute)

ist Capgeminis hauseigener Think-Tank in digitalen Angelegenheiten. Das Institut

veröffentlicht Forschungsarbeiten über den Einfluss digitaler Technologien auf

große Unternehmen. Das Team greift dabei auf das weltweite Netzwerk von

Capgemini-Experten zurück und arbeitet eng mit akademischen und technologischen

Partnern zusammen. Das Institut hat Forschungszentren in Indien, Singapur,

Großbritannien, und den USA.

Abonnieren Sie unsere Studien auf

http://www.capgemini.com/capgemini-research-institute-subscription

[1] Business Support und Engagement des Unternehmens werden gemessen an der

KI-Vision, der Roadmap für die KI-Einführung, des Budgets, des Personals, der

Anwendungsfälle in der Pipeline, des Umfangs der KPI-Überwachung und der

KI-Governance. Die technische und datenbezogene Bereitschaft wird anhand von

Datenbeschaffungssystemen, der Fähigkeit zur Verwaltung von Echtzeitdaten,

Systemen zur Generierung synthetischer Daten, zentralisierten Data Lakes, der

Fähigkeit zur Datenumwandlung, der Einrichtung von MLOps (maschinellem Lernen),

dem Datenverwaltungsansatz zur Modernisierung des Datenbestands und dem

Datenverwaltungsrahmen gemessen.

[2] Intelligentes Banking ist das Ergebnis einer intelligenten Transformation,

bei der die Banken ein hohes Maß an Prozessautomatisierung auf Unternehmensebene

einsetzen, um eine umfassende Personalisierung zu ermöglichen.

[3] Banken, die bei den Technologieparametern mehr als 44 und bei den

Geschäftsparametern mehr als 32 Punkte erzielen, werden als "High Scorers"

eingestuft. Banken, die bei den technologischen Parametern eine Punktzahl

zwischen 33 und 44 und bei den betriebswirtschaftlichen Parametern eine

Punktzahl zwischen 24 und 32 erreicht haben, werden als "medium scorers"

eingestuft. Banken, die bei den technologischen Parametern weniger als 33 und

bei den geschäftlichen Parametern weniger als 24 Punkte erreichen, werden als

"low scorers" eingestuft.

[4] Tier-I-Banken haben ein Vermögen von 100 Mrd. USD und mehr; Tier-II-Banken

haben ein Vermögen zwischen 10 und 100 Mrd. USD.

Pressekontakt:

Katharina Wilhelm

Tel.: + 49 151 4025 1678

E-Mail: mailto:katharina.wilhelm@capgemini.com

Weiteres Material: http://presseportal.de/pm/16952/5728092

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