PwC-Studie „Einblicke zur Künstlichen Intelligenz im deutschen Finanzsektor“: zentrale Ergebnisse

Die im Januar 2025 veröffentlichte Studie „Einblicke zur Künstlichen Intelligenz im deutschen Finanzsektor“ fokussiert wie die Anfang 2024 erschienene Vorläuferstudie den Einsatz von künstlicher Intelligenz (KI) bei Gesellschaften, die im Bereich Finanzgeschäfte tätig sind. Ergänzt wird diese Betrachtung durch den Blick auf die Nutzung von Systemen generativer künstlicher Intelligenz (Generative Artificial Intelligence, GenAI), die auch im Finanzsektor deutlich zunimmt. Zu dem Themenbereich wurden im Jahr 2024 deutschlandweit Mitglieder der Führungsebene von 171 Unternehmen befragt. Die überwiegende Mehrheit stellten mit 60 Prozent Banken. Versicherungen und „Sonstige“, zu denen beispielsweise Finanzdienstleister zählen, folgten mit 22 bzw. 18 Prozent. Jährliche Folgestudien zu diesem Thema sind geplant.

Als zentrale Aussagen werden folgende Punkte herausgestellt:

• 73 Prozent der befragten Unternehmen nutzen KI-Anwendungen.
• 84 Prozent der Befragten sehen Effizienzsteigerungen durch die Nutzung von KI-Systemen.
• 63 Prozent der Unternehmen nennen mangelnde Ressourcen als Hemmnis für den KI-Einsatz.
• 55 Prozent der Finanzinstitute haben KI-Lösungen und deren Dokumentation in ihr Risikomanagement eingebunden.

Zusammengefasst werden können diese Zahlen in der Feststellung, dass die KI im deutschen Finanzsektor eine hohe Bedeutung hat und diese weiter wachsen wird. Denn im Finanzsektor (FS) tätige Unternehmen sind durch datengetriebene Prozesse geprägt: Sie sammeln eine Vielzahl an Daten (Big Data) aus verschiedensten Quellen, analysieren sie und werten sie aus, um auf dieser Grundlage Geschäftsentscheidungen treffen zu können.

Angaben zum Einsatz von KI in der Finanzbranche

Die Bedeutung von KI im deutschen Finanzsektor ist hoch und wächst weiter: In 73 Prozent aller befragten Unternehmen wird mindestens eine KI-Anwendung als „Use Case“ genannt. Bei Versicherungen mit ihren enormen Datenmengen liegt der Anteil mit 78 Prozent über dem Durchschnitt. Bei den Banken sind es 71 Prozent. 43 Prozent der KI-Tools werden bereits produktiv eingesetzt, 57 Prozent befinden sich in der Entwicklung oder im Stadium der Sondierung.

91 Prozent der Unternehmen planen eine Ausweitung des Einsatzes von KI-Lösungen in den nächsten fünf Jahren, 48 Prozent wollen dies bereits 2025 umsetzen. Im Vergleich zum Vorjahr (17 Prozent) ist dies fast eine Verdreifachung.

Der erwartete Nutzen

Das Marktumfeld für Banken und Versicherungen in Deutschland ist herausfordernd. Der Druck in der Finanzbranche wächst, profitabler zu wirtschaften. Hier wird KI als Lösungsmöglichkeit gesehen: Als Ziele des Einsatzes von KI werden die Effizienzerhöhung von 84 Prozent der Befragten angegeben, Kosteneinsparungen folgen mit 63 Prozent auf dem zweiten Platz. Der Ausgleich des Fachkräftemangels durch Automatisierung wird von fast der Hälfte (47 Prozent) der Unternehmen genannt, die Personalisierung der Angebote von 42 Prozent. Die Compliance – die Nutzung von KI zur Beachtung von Regeln und Normen im Finanzsektor – wird von 29 Prozent der Finanzinstitute als wichtiges Ziel angesehen.

Im Vergleich zur Studie von 2023 haben die Ziele Effizienzerhöhung und Kosteneinsparung erheblich an Bedeutung gewonnen, die Steigerung liegt bei 16 bzw. 11 Prozentpunkten. Dem neu aufgenommenen Punkt „Ausgleich des Fachkräftemangels“ wurde auf Anhieb hohe Bedeutung zugemessen und gehört zu den drei vorrangigen Zielen.

Hemmnisse beim Einsatz von KI

Generell sehen die befragten Unternehmen nicht ausreichende Ressourcen und Kapazitäten sowie fehlendes technologisches Know-how (63 bzw. 59 Prozent der Befragten) als die beiden größten Hürden für den Einsatz von KI an, wie bereits im Jahr zuvor. Die regulatorischen Anforderungen folgen mit 56 Prozent dicht auf – doch hier gibt es branchenspezifische Unterschiede: Mit 60 Prozent liegen die Banken über dem Durchschnitt, sehen also deutlich größere Hindernisse als Versicherungen oder Finanzdienstleister. Für Versicherungen wiederum ist die unzureichende Datenqualität eine größere Schwierigkeit als für die anderen Finanzinstitute: Im Durchschnitt geben 25 Prozent der Unternehmen diesen Grund an, Versicherungen liegen mit 30 Prozent signifikant darüber. Die hohe Komplexität der Umsetzung wird von 25 Prozent der Unternehmen als Hemmnis genannt.

Der tatsächliche Einsatz von KI in der Finanzwirtschaft

Unterschieden werden bei der Studie die Bereiche Operations, Informationstechnik (IT), Marketing und Vertrieb, Risikomanagement, Finanzen, Marktentwicklung und Human Ressources.

Am weitesten verbreitet ist die KI im Bereich Operations, der unter anderem Back-Office-Prozesse und die Kerngeschäftsverarbeitung umfasst, die meist ein hohes Prozessvolumen aufweisen. Hier gab es von 2023 zu 2024 einen Zuwachs um mehr als 50 Prozent, von 42 auf 65 Prozent. Fast zwei Drittel aller Unternehmen in der Finanzbranche setzen hier also KI ein. Bei Versicherungen sind es mit 90 Prozent sogar signifikant mehr als der Durchschnitt.

Auch in der IT ist der Einsatz von KI weit fortgeschritten. 58 Prozent der befragten Unternehmen nutzen in diesem Bereich KI-Systeme, etwa im Datenmanagement oder bei Security-Aufgaben. Im Vergleich zum Vorjahr (32 Prozent) ist dies eine Steigerung von 80 Prozent.

In Marketing und Vertrieb setzt die Hälfte der Unternehmen KI-Lösungen ein. Hier ist ein Zuwachs von mehr als 50 Prozent zum Vorjahr zu verzeichnen, von 32 auf 50 Prozent. Dabei steht die Steigerung des Vertriebs im Vordergrund. Weitere Kernthemen sind Vertriebsanalysen und die Personalisierung der Angebote, gefolgt vom Management der Social-Media-Kanäle.

Im Risikomanagement sind KI-Lösungen im Durchschnitt ähnlich verbreitet wie im Marketing. 47 Prozent der befragten Unternehmen nutzen sie dort – Banken mit 59 Prozent allerdings deutlich häufiger als Versicherungen oder Finanzdienstleister. Das Betrugsmanagement ist für Banken dabei das Kernthema (50 Prozent), gefolgt von der Geldwäscheprüfung (42 Prozent).

In den Bereichen Finanzen und Marktentwicklung nutzen noch 25 Prozent der Unternehmen KI-Anwendungen. Hier ist eine leichte Steigerung im Vergleich zum Vorjahr (18 bzw. 19 Prozent) zu erkennen. Anwendungsfelder im Finanzbereich sind versicherungsmathematische Verfahren, automatisierte Vermögens- und Kundenberatung sowie die analysegesteuerte Buchhaltung. Das Marketing setzt auf Produkt- und Marktanalysen, Stimmungsanalysen, eine datengestützte Preisgestaltung und Preisoptimierung sowie auf Portfolio-Management.

Im Personalwesen bzw. in der Abteilung Human Resources hat sich der Einsatz von KI von 2024 zu 2025 um 150 Prozent gesteigert – von 6 auf 15 Prozent. Ursache sind unter anderem automatisierte Bewerbungsverfahren und deren Auswertung. Aber da HR-Prozesse von menschlicher Interaktion geprägt sind, gerät der flächendeckende Einsatz von KI ins Stocken: Empathie und persönliche Kommunikation sind schwer zu automatisieren.

Einsatz generativer KI

Der Einsatz generativer KI hat sich in der Finanzbranche etabliert. 69 Prozent der befragten Unternehmen erlauben die Nutzung von GenAI, 46 Prozent haben unternehmensweite Regelungen zur Verwendung aufgestellt. Versicherungen sind bei der Nutzung dieser KI deutlich progressiver (85 Prozent) als die eher konservativen Banken (60 Prozent).

Genutzt wird die generative KI bei der Zusammenfassung und Analyse von Texten (46 Prozent), der Erstellung von Berichtsentwürfen und Texten (34 Prozent) und bei der Nutzung als Wissensbasis (34 Prozent). Desweiteren dient die GenAI auch der Unterstützung bei der Softwareentwicklung (29 Prozent). Weniger stark verbreitet ist sie bei der Optimierung von Inhalten (25 Prozent) oder der Erstellung von Marketing- und Vertriebsunterlagen. Versicherungen haben in all diesen Bereichen gegenüber den Banken einen Vorsprung.

Berücksichtigung gesetzlicher Regelungen beim KI-Einsatz

Der EU AI Act, also die Verordnung der EU zum Einsatz von künstlicher Intelligenz (KI-VO), gibt europaweit den regulatorischen Rahmen zur Nutzung von KI vor. 72 Prozent der befragten Unternehmen gaben an, sich mit Richtlinien zu befassen, 23 Prozent nannten die Auseinandersetzung mit den Anforderungen intensiv. Banken befassen sich dabei häufiger mit der Regulatorik als Versicherungen. 62 Prozent der Finanzinstitute halten die KI-Regulierung für essenziell, da sie Rechtssicherheit und Standards bietet, aber 27 Prozent sehen darin ein Innovationshemmnis. Versicherungen sind dabei der KI-VO gegenüber deutlich kritischer eingestellt als Banken (38 zu 24 Prozent).

Befürchtungen bei der Umsetzung von KI

Die Unternehmen im Finanzsektor halten die KI für noch nicht ausreichend entwickelt, um die angestrebten Ziele zu erreichen. 60 Prozent der befragten Gesellschaften bemängelten die Nachvollziehbarkeit der Ergebnisse, fast ebenso viele befürchteten Fehler in der KI selbst (57 Prozent). Ursachen könnten Fehleinschätzungen und Mängel bei der Entscheidungsvorbereitung im Rahmen der Auswertungen sein, aber zum Beispiel auch die Verletzung der Sorgfaltspflichten, die zu Rechtsrisiken und Regressansprüche führen könnten.

Zudem befürchten die Teilnehmer an der Studie durch den Einsatz von KI negative Auswirkungen auf die Arbeitskultur und -dynamik. Vertreter der Versicherungsbranche liegen dabei mit 46 Prozent signifikant über dem Durchschnittswert von 35 Prozent. Auch der Abbau von Arbeitsplätzen wird thematisiert, nämlich von 29 Prozent der Unternehmen.

Fazit

Mehr als zwei Drittel der Unternehmen im Finanzsektor nutzen KI in mindestens einer Anwendung bzw. in einem „Use Case“. Versicherungen sind der KI, auch der generativen KI, gegenüber aufgeschlossener und nutzen sie insbesondere im operativen Bereich. Banken hingegen haben hohes Interesse am Einsatz im Bereich Risikomanagement.

Als Herausforderungen für eine Ausweitung des Einsatzes von KI werden nicht ausreichende Ressourcen und fehlendes Know-how genannt – zusammen mit regulatorischen Anforderungen. Für viele Unternehmen sind auch die mangelnde Nachvollziehbarkeit der Ergebnisse und mögliche Fehler in den KI-Anwendungen Gründe, keine KI-Systeme einzusetzen – oder nur in weniger risikobehafteten Einsatzgebieten.

Unternehmen können den Unsicherheiten begegnen, indem sie ein integriertes KI-Governance-Framework aufsetzen und etablieren sowie den tatsächlichen Bedarf an KI-Lösungen definieren.

Hier geht es zur PwC-Studie: Einblicke zur Künstlichen Intelligenz im deutschen Finanzsektor