KI im Privatkundengeschäft: Wie man die Kluft zwischen Ambition und Umsetzung in der DACH‑Region schließt

Wie gut ist KI in der DACH-Region etabliert?

Auf dem Papier ist in der DACH‑Region KI bereits fest etabliert. In großen Unternehmen haben Österreich (68 %), die Schweiz (65 %) und Deutschland (57 %) KI jeweils in mindestens einem Anwendungsfall eingeführt. Diese Einführungsquote liegt über dem Durchschnitt der EU (55 %) und der OECD (52 %) und zeigt, dass KI in der Region bereits zu einer Art betrieblichem Mindeststandard geworden ist.

Die Einführungszahlen zeichnen nur einen Teil des Gesamtbildes. Unternehmen in der DACH‑Region weisen insgesamt hohe Einführungsraten auf. Gleichzeitig hinkt die Region in den Bereichen hinterher, die für den Erfolg von KI entscheidend sind: Wissen, Kompetenzen und Weiterbildung der Mitarbeitenden. Zudem ist „Sorge“ das vorherrschende Gefühl, das Beschäftigte in der DACH‑Region mit KI verbinden. Das führt zu geringerem Vertrauen und größerer Zurückhaltung.

Das ist entscheidend, denn nicht die Technologie allein, sondern Vertrauen und Kompetenz machen aus Pilotprojekten produktive Anwendungen. Eine Bank kann zwar ein KI‑Tool erwerben, nicht jedoch die organisatorische Bereitschaft, es wirksam einzusetzen. Damit bleibt die Bereitschaftslücke das erste Hindernis zwischen den DACH‑Privatkundenbanken und dem erwarteten Nutzen von KI.

Abbildung 1: KI‑Einführung in Unternehmen im DACH‑Raum im Vergleich zum EU‑ und OECD‑Durchschnitt

Wo schafft KI bereits jetzt einen Mehrwert?

Bei allen untersuchten Banken lassen sich etablierte KI‑Anwendungsfälle vier wiederkehrenden, praxisrelevanten Archetypen zuordnen:

1. Dialogorientierte(r) Kundenservice und Kundeninteraktion. Mehrsprachige Chatbots und sprachgesteuerte Berater‑Tools im Frontoffice. So wickelt die Schweizer Neobank Yuh wöchentlich rund 4.000 Chatbot‑Gespräche in vier Sprachen ab und hat den Wartungsaufwand zugleich halbiert.
2. Risiko‑, Betrugs‑ und Compliance‑Management. Echtzeit‑Kreditentscheidungen, Betrugsprävention und Überwachung zur Bekämpfung der Geldwäsche (AML) im Middle-Office. N26, eine der bekanntesten Banken der Region, bewertet inzwischen jede Transaktion in weniger als 500 Millisekunden und hat das Betrugsvolumen mithilfe von KI um rund 80 % reduziert.
3. Identitätsprüfung und digitales Onboarding. Durch biometrische Verifizierung und die Automatisierung von „Know‑Your‑Customer“‑Prüfungen (KYC-Prüfungen) konnten die Onboarding‑Zeiten von Tagen auf Minuten verkürzt werden – bei der TF Bank sank die Bearbeitungszeit um 99,9 %, während die Konversionsrate um 10 % stieg.
4. Internes Wissensmanagement und Produktivität von Arbeitsabläufen. Zusammenfassung von Dokumenten, Suche und Assistenten im Copilot‑Stil. Zu den prominentesten Beispielen zählen die Raiffeisen Bank International, die ihren internen GenAI‑Assistenten auf mehr als 20.000 Nutzer:innen ausgeweitet hat, sowie die Deutsche Bank, die inzwischen mehr als 200 KI‑Anwendungsfälle produktiv einsetzt.

Es zeichnet sich ein klares Muster ab: KI schafft den größten Mehrwert dort, wo Prozesse standardisiert, informationsintensiv und messbar sind. Deshalb konzentriert sich ihr Einsatz bislang vor allem auf das Middle‑ und Backoffice. Im Frontoffice des Privatkundengeschäfts in der DACH‑Region bleibt der Umsetzungsgrad dagegen begrenzt. Lediglich der direkte Kundenservice wurde durch Chatbots in größerem Umfang skaliert, während Beratung, Vertrieb, Vermögensverwaltung und Beziehungsmanagement weiterhin weitgehend unterentwickelt sind.

Was hält die Banken von der Nutzung von KI ab?

Trotz nachweisbarer Wertschöpfung in ausgewählten Bereichen zeigen unsere Interviews vier wiederkehrende Hindernisse, die eine breitere Einführung von KI systematisch bremsen:

• Fragmentierte Altsystemlandschaften bremsen die Einführung von KI strukturell. Kritische Daten verbleiben häufig in isolierten Kernsystemen, und selbst wenn sie verfügbar sind, erschweren Inkonsistenzen, geringe Datenqualität und fehlende Standardisierung die zuverlässige Implementierung und Skalierung von Modellen.
• Compliance und regulatorischer Druck. Regulierung verhindert den Einsatz von KI nicht, erhöht jedoch die Komplexität der Governance deutlich. Gemäß der EU‑KI‑Verordnung treten die Verpflichtungen schrittweise in Kraft. Der entscheidende Meilenstein liegt jedoch am 2. August 2026 – an diesem Tag werden die meisten Vorschriften einschließlich der Anforderungen für Hochrisikosysteme anwendbar werden. Die vollständige Umsetzung erfolgt bis zum 2. August 2027.
• Mangelnde organisatorische Bereitschaft und Unternehmenskultur. Die Befähigung der Belegschaft hält mit den Ambitionen des Managements nicht Schritt: Fehlende Schulungen, weit verbreitete Qualifikationslücken und zu geringe Investitionen in Humankapital begrenzen Einführung und Wertschöpfung systematisch, obwohl die Ausgaben für KI steigen.
• Cybersicherheitsrisiken. In den heute vorherrschenden kontrollierten internen KI‑Umgebungen sind sie meist beherrschbar. In kundenorientierten oder automatisierten Anwendungsfällen werden sie jedoch zu einem kritischen Risiko.

Was unterscheidet die Spitzenreiter von den Nachzüglern?

Die Interviews zeigen, dass ein Begriff den zentralen Unterschied zwischen Banken mit hoher und geringer KI‑Reife beschreibt: Zentralisierung.

Banken, die sich selbst einem hohen Reifegrad zuordnen, weisen ein klares Profil auf – mit einer zentralen KI‑Einheit, konsequenter KPI‑Steuerung, sorgfältig aufbereiteten Daten und Investitionen in die eigene Infrastruktur. Institute mit geringerer KI‑Reife beschreiben das Gegenbild: den von oben vorgegebenen Anspruch, „KI zu haben“, ohne klaren Business Case, dezentrale Entwicklungen durch Mitarbeitende zusätzlich zu ihren regulären Aufgaben sowie fragmentierte Datenbestände.

Auch die Motivation unterscheidet sich. Weiter fortgeschrittene Banken setzen KI gezielt ein, um Effizienz zu steigern – etwa durch die Reduzierung repetitiver Tätigkeiten und die Automatisierung dokumentenintensiver Prozesse. Weniger weit entwickelte Institute orientieren sich häufiger am Wettbewerb und folgen KI‑Trends vor allem, um nicht den Anschluss zu verlieren.

Wie können Banken die Lücke schließen, und wo kommt zeb ins Spiel?

Banken scheitern bei KI nicht an mangelnden Ideen. Die Herausforderung besteht darin, dass Ambition, Fähigkeiten und Umsetzung nicht ausreichend aufeinander abgestimmt sind. Entscheidend ist, nicht alles gleichzeitig anzugehen, sondern sich auf die Initiativen zu konzentrieren, die heute echten Mehrwert schaffen, und zugleich die Voraussetzungen für morgen systematisch aufzubauen.

Unseren Untersuchungen zufolge müssen Banken fünf Handlungsfelder adressieren, bevor sie KI im größeren Maßstab skalieren können:

• KI‑Fähigkeiten durchgängig aufbauen – von Technologie über Daten bis hin zu den Mitarbeitenden, um Umsetzung und Skalierung zu ermöglichen
• Eine solide Datengrundlage schaffen – durch die Integration strukturierter und unstrukturierter Daten in eine nutzbare, sorgfältig aufbereitete Basis
• Eine klare KI‑Governance etablieren – einschließlich regulatorischer Compliance, Cybersicherheit und strategischer Ausrichtung
• Vertrauen und Akzeptanz fördern – durch umfassende Schulungen, transparente Nutzungsregeln und die frühzeitige Einbindung der Mitarbeitenden
• Anwendungsfälle schrittweise skalieren – auf Grundlage einer klaren Priorisierung nach geschäftlichem Nutzen, Umsetzbarkeit und Risiko

In der Praxis verfügen die meisten Banken bereits über erste Anwendungsfälle. Die Skalierung scheitert jedoch häufig daran, dass eine oder mehrere dieser Dimensionen noch nicht ausreichend entwickelt sind.

Abbildung 2: Das Fünf‑Schritte‑Framework und das Zwei‑Stränge‑Modell

Genau hier schafft zeb den entscheidenden Mehrwert. Wir unterstützen Finanzinstitute dabei, vereinzelte Initiativen in eine schlüssige KI‑Strategie und ‑Transformation zu überführen, indem wir:

• die KI‑Bereitschaft bewerten und ein realistisches Ambitionsniveau festlegen
• Anwendungsfälle mit klarem geschäftlichem Nutzen und regulatorischer Umsetzbarkeit priorisieren
• die erforderlichen Grundlagen in den Bereichen Daten, Governance und Kompetenzen schaffen
• eine durchgängige Umsetzung ermöglichen – vom Pilotprojekt bis zum skalierten Rollout
• KI durch Schulungen, Change‑Management und Betriebsmodelle in der Organisation verankern

KI‑Strategie und ‑Transformation

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zeb unterstützt Banken dabei, den Schritt von isolierten KI‑Experimenten zu einer skalierbaren, wertorientierten KI‑Landschaft zu vollziehen – pragmatisch, wo erforderlich, und ambitioniert, wo echte Differenzierung entsteht.

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Wir beraten moderne und ambitionierte Finanzdienstleister ganzheitlich rund um den Einsatz datengetriebener Technologien und begleiten sie bei der entsprechenden Transformation. Im Fokus stehen dabei Anwendungen aus den Gebieten Vertrieb und Kundeninteraktion, Prozesse sowie Steuerung und Entscheidungsfindung.

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