Generative KI im Banking: Fortschritt oder blinder Fleck?

Von Generativer Künstlicher Intelligenz (KI) verspricht sich die Bankenwelt Effizienz, Innovation und – man höre und staune – Kundennähe. Eine Benchmark-Studie von Publicis Sapient zum Beispiel befeuert diesen Optimismus. Doch für den Schweizer Finanzplatz wirft sie mehr Fragen auf, als sie beantwortet.

Wieder einmal bin ich auf eine Blüte von Studie getroffen, die ich mit euch teilen muss. Vielleicht inspiriert euch mein Artikel, Studien anders als zuvor zu lesen. Vielleicht inspiriert er euch auch, über Kundenberatung und das Kundenerlebnis anders nachzudenken als zuvor. Und wenn euch etwas aufregt, schreibt mir. Auch darin findet sich immer etwas zum Weiterlernen und Weiterdenken. 😊

Das Versprechen: KI als Turbo für Transformation

In der «Global Banking Benchmark Study 2024» befragte das Beratungsunternehmen Publicis Sapient über 1.000 Führungskräfte aus dem Bankensektor weltweit. Ihr zentrales Ergebnis: Künstliche Intelligenz, insbesondere Generative AI, steht im Zentrum der digitalen Strategien vieler Institute. Rund 29 % der Investitionen in die digitale Kundenerfahrung fliessen laut Studie bereits in KI-basierte Technologien.

Transformation Leaders, also digital besonders fortschrittliche Banken, setzen verstärkt auf eigene Gen-AI-Lösungen, investieren in Cloud-Infrastruktur und verfolgen ambitionierte Personalisierungsstrategien. Die Botschaft: Wer nicht mitzieht, fällt zurück.

Die Datenerhebung fand anfangs 2024 statt. Die Studie wurde auf verschiedenen Onlinemedien in der ersten Jahreshälfte 2025 thematisiert.

Der blinde Fleck: Beratung fehlt – auch im Denken

So ambitioniert die Ergebnisse klingen, so einseitig ist der Blickwinkel. Vertriebs- und Beratungsfunktionen kommen in der Studie nicht vor. Unter den befragten Führungskräften findet sich kein Bereich mit direkter Verantwortung für Kundenberatung oder Sales.

Diese Leerstelle wiegt schwer – gerade, wenn es um personalisierte Kundenerlebnisse geht. Denn wer soll diese neuen Services eigentlich umsetzen? Welche Rolle spielt der Mensch in einer KI-gestützten Bankbeziehung?

In der Realität klassischer Banken ist der Vertrieb eine der grössten Organisationseinheiten. In Schweizer Instituten wie der Zürcher Kantonalbank oder Raiffeisen-Gruppe arbeiten 30–50 % der Mitarbeitenden im Kundenkontakt. Dass ausgerechnet diese Perspektive in einer Studie zur «Zukunft der Bank» fehlt, ist mehr als ein methodisches Versäumnis. Es offenbart eine tieferliegende technokratische Schlagseite.

Ein besonderer Witz an der ganzen Geschichte ist, dass eben dieses Unternehmen in einer anderen Studie, dem Global Customer Experience Survey 2023, noch die Unternehmen wecken möchte: Der Customer Experience Gap sei so gross bei Banken, dass dort dringender Handlungsbedarf bestünde. Ist das ausschliesslich auf Selbstbedienungsszenarien beschränkt?

Der Schweizer Kontext: Vertrauen statt Tool-Optimierung?

Für den Schweizer Finanzplatz, der stark auf persönliche Beziehungen, stabile Prozesse und regulatorische Verlässlichkeit setzt, wirkt das Bild aus einer derart technokratischen Studie nicht anschlussfähig. Mal abgesehen davon, dass auch kein Teilnehmer oder Teilnehmerin aus der Schweiz befragt wurde. (ha!) Die FINMA hat wiederholt betont, dass beim Einsatz von KI höchste Anforderungen an Transparenz, Nachvollziehbarkeit und Verantwortung gelten.

Auch kulturell stellt sich die Frage: Wie wollen Schweizer Kund:innen von und mit KI beraten werden? Natürlich werden sie es bei stärker integrierten Lösungen unter Umständen kaum direkt spüren, dass eine KI beteiligt ist. Aber die Frage stellt sich eben schon, wie das Miteinander in der Kundenbeziehung verändert wird oder werden soll. Wir wissen ja bereits aus unseren Untersuchungen zur interaktiven Kundenberatung, dass es ein Gestaltungsfehler ist, Beratende als überflüssige Bediener von Onlinerechnern zu positionieren. Das schwächt das persönliche Gespräch, senkt Abschlusswahrscheinlichkeiten und beschädigt die Kundenbeziehung unter Umständen dauerhaft.

Ein Blick in Schweizer Institute zeigt zudem: Viele befinden sich in der Pilotphase – mit Fokus auf Backoffice-Prozesse, nicht auf Kundendialog. Das spiegelt sich auch in den Studien wider, die sich vor allem auf Prozessautomatisierung, Compliance und Infrastruktur konzentrieren, während sie die Perspektive der Kundenberatung weitgehend ausblenden. Genau dieser blinde Fleck – das Auslassen der Vertriebs- und Beratungsfunktionen – führt dazu, dass die potenziellen Auswirkungen von Gen AI auf zwischenmenschliche Bankbeziehungen kaum untersucht oder verstanden werden. Daraus lässt sich durchaus ableiten, dass Schweizer Banken derzeit eher internationalen Trends folgen, als sie selbstbewusst mitzugestalten – eine Haltung, die Risiken minimiert, aber auch Chancen auf eigenständige Innovationspfade einschränken kann.

Wenn Personalisierung in den aktuellen Projekten überhaupt eine Rolle spielt, dann fast ausschliesslich in Self-Service-Szenarien – etwa bei automatisierten Produktempfehlungen oder Chatbots. Eine tiefergehende Auseinandersetzung mit der Frage, wie Gen AI personalisierte Interaktionen im Rahmen einer echten, beratenden Beziehung gestalten kann, fehlt fast vollständig. Das legt nahe, dass Personalisierung bislang vor allem technisch – nicht relational – verstanden wird.

Was Studien sagen – und was sie verschweigen

Ich nehme Studien gern auseinander – besonders solche, die aus den Häusern grosser Beratungsunternehmen stammen. Nicht, weil sie per se falsch oder nutzlos wären, sondern weil ihre Interessenlagen oft recht klar erkennbar sind. Wer sich Geschäftsmodell, das Sample oder die pointierten Schlussfolgerungen ansieht, erkennt oft schnell, welche Narrative gestützt werden sollen. Gerade deshalb lohnt sich eine kritische Lektüre: Denn auch aus interessengeleiteten Studien lässt sich etwas lernen, vorausgesetzt sie werden in den grösseren Kontext eingeordnet und unbeantwortete Fragen sichtbar gemacht.

Internationale Studien

Internationale Studien zeigen auf den ersten Blick ein beeindruckendes Tempo bei der Einführung von Gen AI: So berichten etwa McKinsey von 65 % regelmässiger Nutzung in Unternehmen weltweit, vor allem in Marketing und Kundenservice. KPMG US verweist darauf, dass 84 % der Banken investieren und immerhin 20 % eine tiefe Integration erreicht haben. Die Studie von SAS / Coleman Parkes unterstreicht eine breite Anwendung in Risikomanagement, Dokumentation und Marketingprozessen.

Doch was bedeuten diese Zahlen? Vor allem, dass Gen AI heute überwiegend dort eingesetzt wird, wo Prozesse sich (leichter) standardisieren und automatisieren lassen. Der Einsatz in beratungsnahen Kontexten bleibt marginal. Beratung, Empathie und Beziehungspflege – zentrale Elemente in der Finanzbranche – tauchen in den genannten Studien kaum auf. Die Zahlen signalisieren also keineswegs eine tiefgreifende Veränderung der Kundenbeziehung, sondern vielmehr eine technikzentrierte Optimierung operativer Abläufe und kleinteilige, transaktionale Veränderungen. Insofern drängt sich der Eindruck auf, dass KI unter dem Label «Kundenerlebnis» vor allem zur Effizienzsteigerung genutzt wird – ohne tatsächliche qualitative Verbesserung für Kund:innen. Der Status quo wird beschleunigt, nicht neu gedacht. Damit ist der Qualität des Kundenerlebnisses die Grenze des heute Erreichten automatisch gesetzt.

Noch einmal die Zahlen im Überblick:

• McKinsey: 65 % der Unternehmen nutzen Gen AI regelmässig – a. in Marketing und Kundenservice
• KPMG US: 84 % der Banken investieren, 20 % haben tiefe Integration
• SAS / Coleman Parkes: Fokus auf Marketing, Risiko, Dokumentation – nicht Beratung

Schweizer und europäische Studien

Auch die Schweizer Studien liefern Zahlen, die bei näherer Betrachtung vor allem eines zeigen: Die Schweiz beobachtet, experimentiert – aber handelt vorsichtig. So berichtet EY Schweiz (2024), dass sich zwar 82 % der Banken mit KI beschäftigen, aber nur 7 % sie tatsächlich operativ einsetzen – und das fast ausschliesslich im Backoffice. Accenture (2025) findet in der Banking Consumer Study 2025: «Digitalization has made banking less personal and more transactional. Moreover, the limited differentiation among banks has led many customers to engage with multiple providers beyond their primary institution. To stay competitive, banks must rethink their strategy by moving beyond transactional relationships and focusing on building strong customer advocacy.»

Konkrete bekannte Anwendungsbeispiele wie bei der ZKB, wo erste Experimente mit ChatGPT-ähnlichen Tools im Kreditprozess laufen, oder bei Julius Bär, die LLMs im Bereich Compliance einsetzen, bleiben Ausnahmen. Die Zahlen verdeutlichen: Personalisierung, wenn überhaupt vorhanden, findet auch hier meist in automatisierten, transaktionsbezogenen Szenarien statt. Von einer echten, beratungsnahen Implementierung ist kaum etwas zu sehen. Das bekräftigt den Eindruck, dass Gen AI in der Schweiz bisher primär als Technologie zur Effizienzsteigerung, wie viele Digitalisierungsvorhaben, verstanden wird – nicht als Hebel für eine qualitative Veränderung in der Kundenbeziehung.

Weder international noch national oder in den Banken selbst wird systematisch untersucht, wie sich Beratung, Kundenerwartungen oder Vertrauensverhältnisse durch Gen AI verändern, wie Digitalisierungs- und Automatisierungsthemen so gedacht werden können, dass sie zur Verbesserung der Arbeitsbedingungen für Beratende und die substanzielle Verbesserung des Kundenerlebnisses eingesetzt werden können. Wenn ihr Studien kennt, lasst uns wissen!

Schweizer Realität: Zwischen Anspruch und Pilotstatus

Trotz aller Studien erhärtet sich: Gen AI ist noch nicht im Alltag der Schweizer Banken angekommen. Was wir aktuell sehen, ist ein Such- und Sondierungsprozess, geprägt von internen Pilotphasen, Proof-of-Concepts und punktuellen Tests – etwa in der Dokumentenanalyse oder Kreditvergabe. Und die sind auch notwendig. Organisationen werden alle ihren eigenen Zugang zu den Möglichkeiten finden müssen unter den Rahmenbedingungen, die ihnen gesetzt sind oder sie selbst setzen.

Die Anwendungen konzentrieren sich dabei augenscheinlich auf effizienzorientierte Prozesse:

• Bei der Zürcher Kantonalbank (ZKB) laufen Tests mit ChatGPT-ähnlichen Modellen im Kreditentscheidungsprozess. Ziel: schnellere Voranalysen, aber ohne direkten Kundenkontakt. ChatGPT bei der Zürcher Kantonalbank
• Julius Bär experimentiert mit Zühlke an Large Language Models (LLMs) im Bereich Compliance und juristische Dokumentenanalyse – ein Einsatzfeld, das kaum Bezug zur Beratung aufweist. https://www.zuehlke.com/de/case-studies/generative-ki-im-bankwesen-vom-hype-zum-echten-mehrwert
• UBS setzt seit 2024 den Microsoft Copilot ein – zunächst in internen Prozessen. Es gibt jedoch bislang keine Hinweise, dass dieser auch im Kundendialog eine Rolle spielt. UBS führt Microsoft Copilot ein | Netzwoche
• Die Migros Bank nutzt Gen AI zur Unterstützung im Kundendienst. CIO Thomas Greuter verschiebt den zukünftigen KI-Einsatz für das Kundengespräch auf die administrativen Aufgaben. So bringt die Migros Bank generative KI zum Einsatz | Netzwoche

Diese Beispiele haben eines gemein: Der Fokus liegt auf Automatisierung und interner Effizienz, nicht auf einem neuen, möglicherweise KI-gestützten Beratungserlebnis. Selbst dort, wo der Kundenkontakt theoretisch berührt wird – etwa bei Chatbots – bleibt die Interaktion standardisiert, transaktional und häufig ohne Bezug zur individuellen Lebenssituation der Kund:innen. (Gegenbeispiele sind herzlich willkommen!)

Die Kluft zwischen Technologiepotenzial und Beratungspraxis ist erheblich – und wird von technokratischen Studien nicht thematisiert. Es wird auch kein Versuch unternommen, diese mit Kundenerlebnisstudien zu triangulieren, wie wir an unserem Einstiegsbeispiel gesehen haben. Damit bleibt offen, wie Gen AI tatsächlich zur Stärkung, Weiterentwicklung oder gar Neudefinition von Beratung beitragen könnte. Vielmehr stellt sich die Frage, ob hier nicht bewusst an der persönlichen Beratung gespart wird – und das «Kundenerlebnis» zum Feigenblatt wird, hinter dem reine Effizienzziele kaschiert werden. Denn eine Kundenbeziehung, insbesondere bei Vertrauens- und Erfahrungsgütern wie Finanzdienstleistungen, lebt von menschlicher Interaktion, von Kontextverstehen, von Vertrauen. Der Anspruch, mit KI ein neues Kundenerlebnis zu schaffen, bleibt in der Realität daher weitgehend unerfüllt – nicht zuletzt, weil die persönliche Komponente systematisch ausgeblendet oder sogar direkt ausgeschlossen wird.

Die Zukunft ist nicht programmiert – wir gestalten sie

Gen AI in Banken ist Mittel zur Effizienzsteigerung. Punkt. Häufig unter dem Deckmantel von «Kundenerlebnis» lassen sich keine fundamentalen Veränderungen, zukunftsgerichtete Schlussfolgerungen oder Ideen erkennen. Wenn Personalisierung überwiegend in Self-Service-Szenarien stattfindet und die Beratung als soziale Interaktion unberührt bleibt, stellt sich die Frage: Was genau verbessert sich für Kund:innen wirklich? Der Status quo wird vielfach nur beschleunigt, nicht hinterfragt. Genau hier liegt ein zentrales Versäumnis: Die Chance, die Zukunft der Beratung neu zu denken, bleibt bisher ungenutzt.

Die o. g. Benchmark-Studie suggeriert eine klare Richtung: KI verändert alles – automatisch, flächendeckend, effizient. Doch die Zukunft der Kundenberatung im Bankensektor ist nicht technikdeterministisch. Sie ist offen.

Was heute fehlt ist die Perspektive der Menschen:

Zum einen haben wir hier die Kund:innen mit komplexen, emotionalen und langfristigen Bedürfnissen. Bedürfnissen, die sich mit neuen Möglichkeiten verändern. Ihr kennt den Spruch: Der Appetit kommt beim Essen. Finanzfragen können banal sein, aber auch erschreckend, bewegend, anstrengend, erfreuend, irritierend – was machen wir damit?

Zum anderen gibt es die Beratungspersonen als Beziehungsgestalter:innen, nicht bloss als Interface-Bediener:innen, Klick-Dummies oder KI-Output-Kontrolleure. Sie sollen «sich zu Hybrid-Experten entwickeln, die die Stärken der KI nutzen und gleichzeitig die menschliche Komponente im Kundenkontakt bewahren.» (Artificial Intelligence ermöglicht es der Finanzbranche nun, massgeschneiderte Produkte zu entwerfen | HZ Banking)  Was für ein Stress! Da ich naturgemäss in meiner Arbeit viel mit Beratungspersonen an ihren Hilfsmitteln arbeite, würde ich wirklich lieber die Frage und Forderung stellen: Was tun wir für sie, dass ihre Arbeit nicht noch anspruchsvoller wird? Oder streben wir wirklich eine Zukunft an, in der es Beratungskontakte nicht mehr gibt?

Wir wollen uns in unserer Trendstudie zur Zukunft der Kundenberatung anderen Zukünften widmen:

• Wie verändert sich Beratung in Zukunft wirklich?
• Welche Modelle sind denkbar, wünschbar und in welchem Zeithorizont?
• Und welche Bedingungen braucht es, damit diese Beratung und Form der Kundenbeziehung Menschen unterstützt?

Die Zukunft ist gestaltbar. Aber dafür müssen wir uns auch mit alternativen Narrativen auseinandersetzen – und die Chancen, Risiken, Voraussetzungen und Folgen möglicher Zukünfte ernsthaft explorieren.

Zudem: KI ist nicht der einzige Trend, der die Kundenberatung der Zukunft beeinflussen wird. Auch andere Technologien stehen bereit, das Beratungserlebnis neu zu gestalten – oder zu verformen. Regulatorien, Führungsverhalten und Kundenpräferenzen haben zusätzlich Einfluss.

Multisensorische Interfaces, ambiente Technologien und kontextadaptive Systeme etwa können emotionale Signale auswerten, Raumstimmungen gestalten oder Interaktionen intuitiver machen. Dazu gehören z. B. stimmungsadaptive Beleuchtung im Beratungsraum, haptisches Feedback in digitalen Interfaces oder KI-unterstützte Körpersprache-Analysen in Videocalls. Wie wäre es mit einem Diffusor für Düfte am Handy? Kann eine Interaktion damit eine neue, spannende Dimension erhalten?

Die Frage ist: Wird daraus ein reicheres, menschliches Beratungserlebnis – oder eine zunehmend inszenierte Simulation von Nähe und Verstehen? Wenn Banken diese Technologien einsetzen, ohne die zugrunde liegenden Beziehungsmodelle zu hinterfragen, besteht die Gefahr, dass Beratung zu einem Erlebnisformat wird – glatt, effizient, aber auch entkernt.

Was wir brauchen, ist eine echte Auseinandersetzung mit der Rolle von Beratung in einer Welt, die diese neuartigen Technologien adaptiert:

• Wie erleben Kund:innen Vertrauen, wenn Algorithmen beraten?
• Wie verändert sich Professionalität, wenn Berater:innen durch Systeme unterstützt oder ersetzt werden?
• Und wer gestaltet diese Prozesse: Technologieanbieter, Banken – oder doch die Kund:innen selbst?

Diese Fragen führen weit über die aktuellen Studien und Pilotversuche hinaus. Sie markieren den Raum, in dem Beratung als gestaltbare Zukunft gedacht – und nicht nur automatisiert – werden kann. Können wir aus dem Wahn der Digitalisierung zum Selbstzweck austreten, dass wir bessere Anforderungen aus der Sicht der Menschen, unserer Umwelt und unserer Lebensqualität an Technologie stellen können?