Die Möglichkeiten der generativen Künstlichen Intelligenz werden auch von Führungskräften im Bankensektor zunehmend anerkannt. Doch die Skalierung von solchen Projekten bringt neue Herausforderungen mit sich, mahnt die renommierte Beratungsfirma McKinsey in einer neuen Sudie.
Zwei Drittel der leitenden Digital- und Analyseexperten, die kürzlich an einem Forum der US-Unternehmensberatung McKinsey zur generativen Künstlichen Intelligenz (Gen-KI) teilnahmen, gehen davon aus, dass diese Technologie die Art und Weise, wie sie Geschäfte machen, grundlegend verändern wird.
Die drängendsten Fragen für die Banken sind, wie und wo sie KI am effektivsten einsetzen und wie sie sicherstellen können, dass die Anwendungen in ihren Unternehmen vollständig angenommen und skaliert werden. Dies geht aus der neuen McKinsey-Studie «Capturing the full value of generative AI in banking» hervor.
Das ist anders
Für Banken, die von den Vorteilen profitieren wollen, erfordert die Skalierung von Gen-KI in gewisser Weise die gleichen Fähigkeiten wie jede andere Skalierung – unter anderem Change-Management-Fähigkeiten und die Unterstützung der obersten Führungsebene.
Laut McKinsey gibt es jedoch eine Reihe von Faktoren, die erklären, warum die Skalierung von Gen-KI anders ist, etwa, was den Umfang der Aufgabe und die damit verbundenen Implikationen betrifft. Genauso wie das Smartphone ein ganzes Ökosystem von Unternehmen und Geschäftsmodellen katalysiert hat, macht Gen-KI die gesamte Bandbreite fortschrittlicher Analysefähigkeiten und Anwendungen relevant.
«Obskure» Fachbegriffe
Von einem Tag auf den anderen müssen sich Bankmanager durch einen Dschungel von einst obskuren Begriffen wie «Reinforcement Learning» und «Convolutional Neural Networks» kämpfen. Doch die Skalierung von Gen-KI erfordert mehr als das Erlernen neuer Begriffe. Managementteams müssen die verschiedenen potenziellen Wege, die Gen-KI einschlagen könnte, entschlüsseln und berücksichtigen, sich strategisch anpassen und für die Optionen positionieren.
Während die Analytik in Banken bisher relativ fokussiert und oft zentral gesteuert gesteuert wurde, hat Gen-KI auch gezeigt, dass Daten und Analytik jeden Schritt der Wertschöpfungskette viel stärker unterstützen müssen. Das Management muss sich daher intensiver mit den Kollegen aus der Analytik austauschen und die oft unterschiedlichen Prioritäten aufeinander abstimmen.
Keine leichte Aufgabe
Nicht zuletzt war das Tempo des Wandels noch nie so hoch wie heute. Das stellt vor allem Unternehmen, die sich langsamer bewegen, vor Herausforderungen. Darüber hinaus bringt die Verbreitung von KI einzigartige Herausforderungen in Bezug auf Talente mit sich, deren Ausmass stark von der Talentbasis einer Bank abhängt.
Banken, die weniger KI-Experten beschäftigen, müssen ihre Fähigkeiten durch eine Mischung aus Ausbildung und Einstellung verbessern – keine leichte Aufgabe.
Enormes Potenzial
Das McKinsey Global Institute schätzt, dass Gen-KI weltweit einen jährlichen Mehrwert von 2,6 Billionen bis 4,4 Billionen US-Dollar schaffen könnte.
Unter den einzelnen Branchen bietet die Technologie für das Bankwesen eine der grössten Chancen: Ein jährliches Potenzial von 200 bis 340 Milliarden Dollar – vor allem durch Produktivitätssteigerungen. Die grössten absoluten Gewinne werden im Firmenkundengeschäft und im Privatkundengeschäft erwartet (56 bzw. 54 Milliarden Dollar).
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Ja, es gab keine andere, wirtschaftlich sinnvolle Alternative.26.69%
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Nein, man hätte die Credit Suisse abwickeln sollen.18.58%
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Nein, der Bund hätte die Credit Suisse übernehmen sollen.28.14%
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Man hätte auch ausländische Banken als Käufer zulassen sollen.9.05%
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Man hätte eine Lösung mit Schweizer Investoren suchen sollen.17.54%
