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Donnerstag, 18. April 2024

Studie: Nur 6 Prozent der Retail-Banken haben eine Roadmap, um die eigene KI-gestützte Transformation im großen Stil voranzutreiben

Top Neuigkeiten

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-report/) 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 | 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 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: [email protected]
Original-Content von: Capgemini, übermittelt durch news aktuell
Quelle: ots

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