Künstliche Intelligenz verändert den Banken- und Finanzsektor, wie wir ihn kennen. Banken berichten bereits über erhebliche Effizienzsteigerungen durch generative KI. Eine Bain-Umfrage aus dem Jahr 2024 ergab, dass Finanzdienstleister ihre Produktivität im Durchschnitt um etwa 20 % steigern können, mit erheblichen Verbesserungen in der Software-Code-Entwicklung, im Kundenservice, in der IT und mehr. KI ermöglicht effizientere Abläufe in allen Bankfunktionen, strafft Prozesse und reduziert menschliche Fehler. Andere große Beratungsunternehmen bestätigen diese Ergebnisse und betonen, dass KI-gestützte Analysen erhebliche Kosteneinsparungen ermöglichen, z. B. durch die Verbesserung der Betrugserkennung und der Kreditwürdigkeitsprüfung im Risikomanagement.
Der Einsatz von KI im Bankwesen kann auch gewisse Risiken mit sich bringen, insbesondere angesichts der kritischen Bedeutung der Sicherheit bei Finanzdienstleistungen. Eine IBM-Studie aus dem Jahr 2025 ergab jedoch, dass 55 % der CEOs in der Wirtschaft und auf den Finanzmärkten die potenziellen Produktivitätsgewinne durch die Automatisierung für so erheblich halten, dass sie erhebliche Risiken in Kauf nehmen müssen, um wettbewerbsfähig zu bleiben.
KI-gestütztes Risikomanagement im Bankwesen
Banken setzen KI in vielen Bereichen des Risikomanagements ein. Zu den wichtigsten Anwendungsfällen gehören:
Aufdeckung von Betrug und Verhinderung von Cyberangriffen
Maschinelles Lernen eignet sich hervorragend zum Aufspüren von Betrugsmustern oder Cyberangriffen, die sich manuellen Kontrollen entziehen. In einer kürzlich durchgeführten Umfrage bezeichneten 61 % der Risikoverantwortlichen von Banken die KI-gestützte Betrugserkennung als den wichtigsten Anwendungsfall für die Integration künstlicher Intelligenz, und weitere 52 % der Befragten wiesen auf das Potenzial für den Schutz der Cybersicherheit hin. KI-Systeme können Millionen von Transaktionen in Echtzeit analysieren und Anomalien oder bekannte Betrugsmuster effektiver aufdecken als regelbasierte Systeme. Obwohl sie sich noch in der Anfangsphase befinden, zeichnen sich bereits praktische Anwendungsfälle und Ergebnisse ab. So hat JPMorgan Chase durch den Einsatz von KI für die Zahlungsvalidierung die Betrugsraten erheblich gesenkt und die Zahl der Falschmeldungen um 20 % verringert.
Verbesserte Kreditrisikobewertung
Erweiterte Analysen können Kreditentscheidungen verbessern. Durch die Analyse großer Datensätze, einschließlich Kreditnehmerprofilen, Rückzahlungshistorie und Kreditnehmerverhalten, können KI-Modelle das Ausfallrisiko genauer vorhersagen als herkömmliche Scorecards. McKinsey zitiert einen Fall, in dem eine Bank KI auf ihre Kreditvergabe an kleine Unternehmen anwandte, da KI-basierte Kreditwürdigkeitsprüfungen es den Instituten ermöglichen, risikobehaftete Kredite früher zu erkennen, was proaktive Anpassungen ermöglicht und Verluste und Kapitalkosten reduziert.
Verbesserung von Stresstests und Szenarienplanung
Die Simulation extremer Marktbedingungen ist eine weitere wichtige KI-Anwendung. Laut einer IBM-Studie haben KI-gestützte Stresstest-Simulationen für die Führungskräfte von Banken höchste Priorität. KI kann zahlreiche makroökonomische oder Portfolioszenarien generieren, um zu beurteilen, wie sich komplexe Modelle unter Stressbedingungen verhalten. Banken nutzen dies, um Modellschwächen zu entdecken, Risikoannahmen zu verfeinern und die Angemessenheit der Eigenkapitalausstattung sicherzustellen. Durch das sorgfältige Testen von Modellen vor dem Einsatz gewinnen Finanzinstitute das Vertrauen, dass ihre KI-Risikotools unter realen Volatilitäts- und Marktbedingungen sicher funktionieren.
Insgesamt hilft der Einsatz von KI den Banken, Bedrohungen schneller zu erkennen und Risikoentscheidungen datenbasierter zu treffen. Studien zeigen, dass ein KI-gestütztes Risikomanagement die Betrugserkennung und Kreditwürdigkeitsprüfung verbessern und erhebliche Kosteneinsparungen im Risikomanagement ermöglichen kann. Gleichzeitig müssen Banken neue Herausforderungen bewältigen, da generative KI-Modelle Verzerrungen oder Sicherheitsrisiken mit sich bringen können. Daher legen Finanzinstitute bei ihren KI-Einsätzen großen Wert auf die Erklärbarkeit von KI, die Datenqualität und die menschliche Aufsicht.
KI in der regulatorischen Berichterstattung und Compliance
Neben der Risikobewertung verändert KI auch das Berichtswesen und die Compliance-Prozesse der Banken. Die europäischen Aufsichtsbehörden fordern immer mehr Transparenz und drängen die Banken, granulare und prüfungsfähige Angaben zu machen. Es gibt eine wachsende Zahl von Regeln und Vorschriften im Bereich der nachhaltigen Finanzen, von CSRD, ESRS und der EU-Taxonomie, die künstliche Intelligenz zu einem unverzichtbaren Verbündeten für Banken bei ihren aufsichtsrechtlichen Berichterstattungsbemühungen machen.
Erfüllung der ESG- und EU-Taxonomieanforderungen
Im Rahmen der EU-Vorschriften für nachhaltige Finanzen müssen Banken die Umweltverträglichkeit ihrer Engagements bewerten. Die Green Asset Ratio (GAR) ist der Anteil der an der EU-Taxonomie ausgerichteten Vermögenswerte, die eingeführt wurde, um die Nachhaltigkeit eines Bankportfolios zu signalisieren. Die Berechnung der GAR ist eine komplexe Aufgabe, selbst mit den Änderungen, die durch das Omnibus-Vereinfachungspaket eingeführt wurden, da sie eine strukturierte, konsistente Verfügbarkeit von ESG-Daten (Umwelt, Soziales, Governance) über alle Gegenparteien hinweg erfordert.
In Anbetracht der Komplexität der Berechnungen und Fragebögen der EU-Taxonomie sind manuelle Tabellenkalkulationen nicht die idealen Werkzeuge für diese Aufgabe, und die abteilungsübergreifende Datenerfassung endet in langwierigen internen Abstimmungsprozessen.
Traditionelle Ansätze führen oft zu:
- Datenfragmentierung über mehrere Abteilungen und Systeme hinweg;
- Probleme mit der Versionskontrolle bei sich ständig ändernden Tabellenkalkulationen;
- Das Risiko menschlicher Fehler bei komplexen Berechnungen und Klassifizierungen;
- Herausforderungen bei der Dokumentation von Compliance-Entscheidungen;
- Zeitintensive Prozesse, die die Einreichung von Zulassungsanträgen verzögern.
Hier kann eine KI-gestützte Software für die nachhaltige Berichterstattung, wie das TAXO TOOL, das wir bei Dydon AI entwickelt haben, die Anpassung der EU-Taxonomie erheblich vereinfachen, indem sie relevante Nachhaltigkeitsindikatoren aus öffentlichen und internen Daten extrahiert, Aktivitäten klassifiziert und die GAR-Schätzungen ständig aktualisiert. Dies stellt sicher, dass die Banken die komplexen Anforderungen der EU-Taxonomie sicher bewältigen können, die volle Prüfbarkeit beibehalten und gleichzeitig den manuellen Arbeitsaufwand, der normalerweise für die Einhaltung der Vorschriften erforderlich ist, erheblich reduzieren.

Automatisierung der Kapital- und Risikoberichterstattung
KI kann die Datenaggregation für komplexe Bankberichte wie Pillar-3 Berichterstattung oder IFRS 9-Kreditausfallrückstellungen automatisieren. Natürliche Sprachverarbeitung (NLP) und maschinelles Lernen (ML) für die intelligente Dokumentenanalyse ermöglichen es Banken, aufsichtsrechtliche Berichte zu erstellen und Berechnungen über mehrere Datenquellen hinweg zu überprüfen. Beispielsweise nutzen Banken KI, um Compliance-Berichte automatisch auszufüllen und Analysten von der wiederholten Datenerfassung zu befreien. KI verbessert auch die Genauigkeit der Berichterstattung, indem sie Fehler oder Unstimmigkeiten aufspürt.
Digitalisierung der Compliance-Dokumentation
Viele Banken betrachten die Aufbewahrung von Compliance-Aufzeichnungen als Testfeld für KI, da sie es den Unternehmen ermöglichen, Vertrauen in die KI-Ergebnisse aufzubauen, indem sie Modelle anhand historischer Prüfpfade trainieren. Durch den Einsatz künstlicher Intelligenz zur Überprüfung von Transaktionsprotokollen, KYC-Dateien und Prüfungsberichten können Banken interne Überprüfungen beschleunigen und sicherstellen, dass kein Compliance-Problem übersehen wird. Im Laufe der Zeit helfen die bei diesen „Übungen“ gesammelten Daten den Banken, die Automatisierung zu verfeinern und zu erweitern.
Integration von CSRD- und ESG-Daten
Die Europäischen Standards für die Nachhaltigkeitsberichterstattung (ESRS), die Richtlinie über die Nachhaltigkeitsberichterstattung von Unternehmen (CSRD) und die EU-Taxonomieverordnung erweitern die Offenlegungspflichten für die ESG-Berichterstattung erheblich und veranlassen Banken und große Unternehmen, KI-gestützte Tools für die Nachhaltigkeitsberichterstattung einzusetzen, um Klima- und ESG-Kennzahlen aus unstrukturierten Quellen zu extrahieren und in strukturierten Berichten zusammenzustellen.
Nachhaltigkeitsexperten sind sich bewusst, dass Banken Schwierigkeiten haben, ESG-Daten zu integrieren, da es den Datensätzen an Qualität, Standardisierung, Struktur und Nachvollziehbarkeit mangelt, was KI zu einem wichtigen Faktor für die Verwaltung und Berichterstattung von ESG-Daten macht.
Da die EU versucht, die ehrgeizigen Ziele des European Green Deal einzuhalten und gleichzeitig ihr Versprechen einer administrativen Entlastung durch Deregulierung einzulösen, verlagert sich die Exzellenz bei der Einhaltung von Vorschriften weg von manueller Arbeit hin zu KI-gesteuerten Systemen. Die heutigen KI-Architekturen sind in der Lage, regulatorische Schwankungen aufzufangen, unstrukturierte ESG-Daten zu normalisieren und jeden Schritt automatisch zu dokumentieren, um die Prüfungsbereitschaft zu gewährleisten. In einem von Unsicherheit geprägten Umfeld ist eines klar: Banken, die sich diese Fähigkeiten zu eigen machen, werden einen entscheidenden Vorteil gegenüber ihren Konkurrenten haben.
Navigation durch die KI-Regulierung: Das EU AI Act
Europäische Banken stehen vor neuen KI-spezifischen Regeln. Der EU AI Act, der im Mai 2024 vom Europäischen Rat formell verabschiedet wurde und im August letzten Jahres in Kraft trat, legt einen risikobasierten Rahmen für KI fest und stuft Kreditwürdigkeitsprüfungen und ähnliche Entscheidungsmodelle als „hochriskant“ ein.
Das bedeutet, dass die Banken diese KI-Systeme gründlich dokumentieren und strenge Anforderungen an Genauigkeit, Robustheit und Transparenz erfüllen müssen. Die Gesetzgebung schreibt vor, dass Banken ein KI-Inventar, eine umfassende technische Dokumentation, Risikomanagementprozesse und eine menschliche Aufsicht für risikoreiche KI vorhalten.
Bei Nichteinhaltung drohen den Banken hohe Geldstrafen von bis zu 7 % des weltweiten Jahresumsatzes oder 35 Mio. EUR (je nachdem, welcher Betrag höher ist). Finanzinstitute müssen dann sicherstellen, dass ihre KI-Tools, insbesondere diejenigen, die sich auf die Kreditvergabe oder die Einhaltung von Vorschriften auswirken, prüfbar und vorurteilskontrolliert sind, um die Standards des EU AI Act zu erfüllen.
Die Zukunft des Bankwesens mit KI ermöglichen
Trotz regulatorischer Änderungen und globaler geopolitischer Unsicherheiten beschleunigt sich der Trend zu KI im Bankwesen durch umfangreiche Investitionen. Vorausschauende Finanzinstitute haben verstanden, dass es jetzt an der Zeit ist, zu handeln und KI in das Risikomanagement und die Berichterstattung einzubinden.
Die Änderungen des regulatorischen Rahmens durch die Omnibus-Vereinfachungspakete und die Verzögerungen durch die „Stop-the-Clock“-Richtlinie der EU sind Teil eines laufenden Regulierungsprozesses und sollten als große Chance für europäische Banken gesehen werden, mit KI einen Sprung nach vorn zu machen und die Grundlage für künftiges Wachstum zu legen. KI-gestützte Banken können nämlich mehr Kredite mit geringerem Risiko vergeben, Betrug früher erkennen, schneller auf Marktschocks reagieren, den Übergang zu nachhaltiger Finanzierung beschleunigen, um den ökologischen Fußabdruck zu verringern, und letztlich eine bessere Finanz- und Nachhaltigkeitsleistung erzielen.
Wie Chris Scislowicz, Managing Director und Global Lending Lead bei Accenture, es ausdrückte: „Die meisten Führungskräfte von Banken wollen ihre Nachhaltigkeitsziele wirklich erreichen. […] Aber nur wenige wissen, wie. Die Banken haben 130 Billionen Dollar für den Kampf gegen den Klimawandel und die nachhaltige Entwicklung vorgesehen. Dennoch tun sie sich schwer, diese Ziele in die Tat umzusetzen.“ Diese Diskrepanz zwischen Anspruch und Umsetzung unterstreicht die Dringlichkeit praktischer, KI-gesteuerter Lösungen, die Wirkung zeigen.
In einer Finanzdienstleistungsbranche, die sich zunehmend durch Nachhaltigkeit, Transparenz, Belastbarkeit und Echtzeitdaten auszeichnet, ist dies ein entscheidender Faktor für Wettbewerbsfähigkeit und Compliance. Kurz gesagt, die Einführung von KI wird nicht nur optional, sondern strategisch.
Bei Dydon AI arbeiten wir mit Banken zusammen, um konfigurierbare, erklärbare KI-Lösungen zu liefern, die auf die heutigen regulatorischen Anforderungen zugeschnitten sind. Unsere KI-Tools ermöglichen es Finanzinstituten, die Berichterstattung über nachhaltige Finanzen zu beschleunigen und sich vertrauensvoll an die sich entwickelnde europäische Compliance-Landschaft anzupassen. Fordern Sie noch heute eine Demo an!