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Branchenradar KI-Impact

Banken, Versicherungen und Finanzmärkte

Maschinenlernen ist im Finanzsektor seit Jahren Alltag, bei Betrugserkennung, Kreditscoring und Handel. Aufsichtsbehörden sehen Effizienzgewinne. Sie warnen davor, dass viele Institute mit ähnlichen Modellen gleich reagieren, vor der Abhängigkeit von wenigen Anbietern und vor Betrug mit gefälschten Ausweisen und Videos.

Reifegrad
Alltag
Beleglage
gemischt
Wirkung auf Arbeit
mittel
Schadensrisiko
hoch
KI-Impact heute und 2029
spürbar, 2029 stark
Rolle des Menschen 2029
prüft und verantwortet
Auf dieser Seite
  1. Was tut KI hier?
  2. Was ist belegt?
  3. Wo liegen Grenzen und Schäden?
  4. Wie geht es bis 2029 weiter?
  5. Was ändert sich für die Arbeit?
  6. Welche Regeln gelten?
  7. Einordnung
  8. Quellen

Was tut KI hier?

  • Betrugserkennung im ZahlungsverkehrMaschinenlernenAlltag

    Modelle bewerten jede Kartenzahlung in Millisekunden auf Betrugsmuster.

    Mastercard (2024); Betrugserkennung bei 33 % der britischen Finanzfirmen, einschließlich geplanter Nutzung (2024)

  • Kreditwürdigkeit und ScoringMaschinenlernenAlltag

    Auskunfteien und Banken berechnen aus Daten über eine Person einen Wert für ihr künftiges Zahlungsverhalten, der über Kredit und Konditionen mitentscheidet.

    Score der Auskunftei SCHUFA vor dem Gerichtshof der EU (2023)

  • Interne Assistentengenerative KIErprobung

    Sprachmodelle beantworten Fragen von Beratern und Beschäftigten auf Basis interner Dokumente.

    Sparkassen: KI an jedem der rund 200.000 Arbeitsplätze angekündigt für 2026; Morgan Stanley seit 2023

  • Posteingang und VorprüfungMaschinenlernenAlltag

    KI ordnet eingehende Post und Kundenanfragen zu und beschleunigt Risikovoranfragen, mit denen Kunden vor einem Antrag klären, ob sie versicherbar sind.

    Nach dem Gesamtverband der Deutschen Versicherungswirtschaft (GDV) bis zu 40 % weniger Fehlzuordnungen und Bearbeitungszeit (Verbandsangabe, Oktober 2026)

  • Handel und KapitalmärkteMaschinenlernenAlltag

    Algorithmen und KI-Modelle unterstützen Handels- und Anlagestrategien, Risikomanagement und Marktüberwachung.

    Analyse des Internationalen Währungsfonds (2024)

  • Leistungsentscheidungen in der US-KrankenversicherungMaschinenlernenAlltag

    Vorhersagesoftware schätzt, wie lange Patienten Anschlussversorgung brauchen; Klagen werfen Versicherern vor, damit Leistungen verweigert zu haben.

    Software nH Predict, Sammelklage gegen UnitedHealth seit 2023

Was ist belegt?

  • Nach einem Faktenblatt der Europäischen Bankenaufsicht vom September 2025 setzen 92 % der EU-Banken KI ein. 55 % der befragten Banken nutzen KI mit allgemeinem Verwendungszweck oder KI-Agenten bereits in kundennahen Prozessen, etwa in der Kundenbetreuung und der Erkennung von Betrug. In Deutschland nutzten 2025 nach einer Befragung der Unternehmensberatung Cofinpro 78 % der Institute KI produktiv, nach 52 % 2023; 57 % der Bankbeschäftigten setzen nach Angaben der befragten Fachleute Werkzeuge wie ChatGPT oder Microsoft Copilot ein.
  • Nach Mastercard verbessert sein KI-System die Erkennung von Kartenbetrug im Schnitt um 20 % und senkt Fehlalarme um über 85 % (vorläufige interne Modellrechnung).
  • Betroffene können bei automatisierter Bonitätsbewertung eine Erläuterung der konkret angewandten Verfahren verlangen. Geschäftsgeheimnisse muss das Unternehmen notfalls Aufsicht oder Gericht vorlegen (Gerichtshof der EU, 2025).
  • Kreditprüfung mit zusätzlichen Daten wie Miet- und Nebenkostenzahlungen kann nach der Bank für Internationalen Zahlungsausgleich Menschen Kredit verschaffen, deren Bonität herkömmliche Scores unterschätzen.

Wo liegen Grenzen und Schäden?

  • Wenn viele Institute ähnliche Modelle und Daten nutzen, drohen gleichgerichtetes Verhalten und verstärkte Schocks. Davor warnen der Finanzstabilitätsrat, die Bank of England und die Europäische Zentralbank; der Internationale Währungsfonds warnt vor höherer Marktgeschwindigkeit und Volatilität in Stressphasen.
  • Die Abhängigkeit von Drittanbietern wächst. In britischen Finanzfirmen stammte 2024 ein Drittel der KI-Anwendungen von Drittanbietern, 2022 waren es 17 %; Aufseher warnen vor der Konzentration auf wenige Anbieter.
  • Kriminelle umgehen mit gefälschten Ausweisen, Fotos und Videos die Identitätsprüfung von Banken. Die US-Finanzermittlungsbehörde (Financial Crimes Enforcement Network) meldet seit 2023 mehr solche Verdachtsfälle.
  • Der Ersatz von Personal durch KI kann scheitern. Die Commonwealth Bank of Australia nahm im August 2025 den Ersatz von 45 Stellen im Kundenservice durch einen KI-Sprachassistenten zurück und räumte ein, die Stellen seien nicht überflüssig gewesen.
  • In den USA werfen Klagen Krankenversicherern vor, mit Vorhersagesoftware Anschlussversorgung verweigert zu haben. Über 90 % der Ablehnungen seien im Widerspruch aufgehoben worden. Das behaupten die Kläger, UnitedHealth bestreitet es.

Wie geht es bis 2029 weiter?

Heute spürbar, 2029 stark. Maschinelles Lernen prüft seit Jahren Zahlungen und Kreditrisiken, generative KI kommt als Assistenz für Beschäftigte und im Kundenservice schnell hinzu. Bis 2029 dürften Dokumentenarbeit, Service und die Vorbereitung von Analysen großteils mit KI erledigt werden. Über Kredite und Grenzfälle entscheiden weiter Menschen; nach der neuen Verbraucherkreditrichtlinie können Verbraucher bei automatisierter Kreditprüfung menschliches Eingreifen verlangen, in Deutschland grundsätzlich ab 20. November 2026.

Was beim Menschen bleibt. Fachleute in Banken und Versicherungen prüfen KI-Vorschläge zu Krediten, Schäden und Analysen, entscheiden Grenzfälle, beraten Kunden persönlich und verantworten Entscheidungen gegenüber Aufsicht und Kunden.

Wie schnell wird KI hier besser?

Bei Aufgaben von Finanzanalysten sind die Testergebnisse deutlich besser geworden, die Tests sind aber nicht direkt vergleichbar. 2023 beantwortete GPT-4-Turbo mit Dokumentensuche im Test FinanceBench 81 % einfacher Fragen zu Geschäftsberichten falsch oder gar nicht (Vorabdruck; mit langem Kontextfenster schnitt es deutlich besser ab). Im Juni 2026 löste das beste Modell im schwereren Test Finance Agent des Anbieters Vals AI 64,37 % der Aufgaben, bewertet von einem Sprachmodell. In einem randomisierten Feldexperiment der slowakischen Zentralbank mit zweistündigen Testaufgaben verbesserte GPT-4o die Qualität der Arbeitsergebnisse um 33 bis 44 % und verkürzte die Bearbeitungszeit um 21 %; die Qualität stieg bei anspruchsvollen Aufgaben stärker als bei Routine (Arbeitspapier, nicht begutachtet).

Wo reicht die Qualität schon, sodass Menschen vor allem prüfen?

Bei Betrugserkennung, Dokumentenverarbeitung und interner Text- und Analysearbeit prüfen Menschen inzwischen vor allem auffällige Fälle und Ergebnisse. Betrugserkennung und Dokumentenarbeit zählen bei Banken zu den häufigen Einsatzfeldern. Für eigenständige Finanzanalyse reicht die Qualität nicht; auch das beste Modell verfehlte 2026 rund ein Drittel realistischer Analystenaufgaben. KI-Systeme zur Kreditwürdigkeitsprüfung gelten als hochriskant. Nach der neuen Verbraucherkreditrichtlinie können Verbraucher bei automatisierter Prüfung menschliches Eingreifen, eine Erklärung und eine Überprüfung verlangen; Deutschland wendet die umgesetzten Regeln grundsätzlich ab 20. November 2026 an.

Was bremst?

Ab 2. Dezember 2027 gelten Hochrisiko-Pflichten für die Kreditwürdigkeitsprüfung sowie für Risikobewertung und Preisbildung in der Lebens- und Krankenversicherung. Nach der Datenschutz-Grundverordnung und Urteilen des Gerichtshofs der EU haben Betroffene bei automatisierter Bonitätsbewertung Rechte auf Erläuterung und menschliches Eingreifen. Die Bundesanstalt für Finanzdienstleistungsaufsicht (BaFin) erwartet in einer unverbindlichen Orientierungshilfe vom Dezember 2025, dass Banken und Versicherer KI-Systeme über den ganzen Lebenszyklus in ihr Risikomanagement für Informations- und Kommunikationstechnik einbeziehen. In einer Befragung der Unternehmensberatung Cofinpro unter 317 Fachleuten deutscher Banken (keine Zufallsstichprobe) berichteten 55 % von Compliance-Problemen mit KI; in einer Studie des Zahlungsdienstleisters Visa sahen 54 % der Bankentscheider aus Deutschland und Großbritannien veraltete IT-Systeme als zentrale Bremse.

Was könnte die Einschätzung kippen?

Die deutschen Nutzungsdaten stammen aus Befragungen von Bankfachleuten im Auftrag einer Unternehmensberatung und eines Zahlungsdienstleisters; eine Erhebung von Bundesbank oder BaFin zur generativen KI wurde nicht gefunden. Der stärkste Produktivitätsbefund stammt aus kurzen Testaufgaben in einer Zentralbank, nicht aus dem Bankalltag. Selbstständig entschieden 2024 nur 2 % der KI-Anwendungen britischer Finanzfirmen. Die Einstufung für 2029 stützt sich auch auf Erwartungen der Branche; 86 % der in der Visa-Studie befragten Bankentscheider rechnen bis 2030 mit einer tiefgreifenden Veränderung des Privatkundengeschäfts (Prognose der Befragten). Ein Marktstress, in dem gleichartige Modelle Bewegungen verstärken, oder ein großer Haftungsfall könnte die Einführung bremsen.

Geschätzt aus den Belegen dieses Blatts. Wie die Werte entstehen

Was ändert sich für die Arbeit?

Bekannte Beispiele für Sprachmodelle in Banken sind interne Assistenten für Beschäftigte, etwa bei Morgan Stanley seit 2023. Die Sparkassen kündigten für 2026 KI an jedem ihrer rund 200.000 Arbeitsplätze an; für 2025 meldete ihr Verband rund 2.500 Beschäftigte mehr als im Vorjahr und fast 10 % mehr Auszubildende und Trainees, ein Zusammenhang mit KI ist damit nicht belegt.

In britischen Finanzfirmen trafen 2024 gut die Hälfte der KI-Anwendungen teilautomatisierte Entscheidungen, der Mensch bleibt in den meisten Abläufen beteiligt. Der Versicherungsverband GDV will einfache, risikoarme Vorgänge vollautomatisch entscheiden lassen, abgelehnte Schäden aber weiter von Menschen prüfen lassen.

Belastbare Zahlen zu Stellenwirkungen im deutschen Finanzsektor fehlen; 77 % der befragten deutschen Bankentscheider nannten 2026 Kostensenkung als wichtigstes Ziel des KI-Einsatzes. Das ist mehr als im europäischen Schnitt. Im Feldexperiment der slowakischen Zentralbank gewannen Beschäftigte mit geringerer Qualifikation bei der Qualität am meisten, Hochqualifizierte sparten am meisten Zeit.

Welche Regeln gelten?

Kreditwürdigkeitsprüfung natürlicher Personen sowie Risikobewertung und Preisbildung in der Lebens- und Krankenversicherung sind nach der hochriskant, Betrugserkennung ausgenommen. Die Pflichten gelten ab 2. Dezember 2027. Für KI bei beaufsichtigten Finanzunternehmen ist in Deutschland die BaFin zuständig.

Nach der neuen Verbraucherkreditrichtlinie (EU) 2023/2225 können Verbraucher bei automatisierter Kreditwürdigkeitsprüfung menschliches Eingreifen, eine verständliche Erklärung und eine Überprüfung verlangen. Deutschland hat sie im Mai 2026 umgesetzt, die neuen Regeln gelten grundsätzlich ab 20. November 2026. Danach dürfen Kreditgeber bei Verbraucherkrediten außer Immobilienkrediten keine besonders geschützten Daten wie Gesundheitsdaten verwenden und keine Angaben aus sozialen Netzwerken abfragen.

Einordnung

Quellen dieser Seite

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Liste der 29 Quellen anzeigen
  1. Mastercard supercharges consumer protection with gen AI (Pressemitteilung). Mastercard, 1. Februar 2024.
  2. Artificial intelligence in UK financial services – 2024. Bank of England und Financial Conduct Authority, 21. November 2024.
  3. Urteil C-634/21, OQ gegen Land Hessen (Beteiligte: SCHUFA Holding AG). Gerichtshof der Europäischen Union (Erste Kammer), 7. Dezember 2023.
  4. Jahresbilanz – Mehr Mitarbeitende, deutlich mehr Auszubildende, KI an jedem Arbeitsplatz (Pressemitteilung). Deutscher Sparkassen- und Giroverband, 17. März 2026.
  5. Key Milestone in Innovation Journey with OpenAI (Pressemitteilung). Morgan Stanley, 14. März 2023.
  6. Künstliche Intelligenz in der Versicherungswirtschaft (Positionspapier). GDV, 9. Oktober 2026.
  7. Global Financial Stability Report, October 2024, Kapitel 3: Advances in Artificial Intelligence: Implications for Capital Market Activities. IMF, 22. Oktober 2024.
  8. Estate of Gene B. Lokken et al. v. UnitedHealth Group Inc. et al., No. 0:23-cv-03514 (D. Minn.). Georgetown Law, O'Neill Institute Litigation Tracker, 1. Oktober 2026.
  9. Rising application of AI in EU banking and payments sector (Factsheet). European Banking Authority, 25. September 2025.
  10. Bericht über die Studie „KI in Banken 2025: Vom Hype zur Realität“ von Cofinpro und VÖB-Service. IT Finanzmagazin, 5. November 2025.
  11. Urteil C-203/22, CK gegen Magistrat der Stadt Wien (Beteiligte: Dun & Bradstreet Austria GmbH). Gerichtshof der Europäischen Union (Erste Kammer), 27. Februar 2025.
  12. Artificial intelligence and the economy: implications for central banks. BIS Annual Economic Report 2024, Kapitel III, 30. Juni 2024.
  13. The Financial Stability Implications of Artificial Intelligence. Financial Stability Board, 14. November 2024.
  14. Financial Stability in Focus – Artificial intelligence in the financial system. Bank of England, Financial Policy Committee, 9. April 2025.
  15. The rise of artificial intelligence: benefits and risks for financial stability. Europäische Zentralbank, Financial Stability Review Mai 2024, 15. Mai 2024.
  16. Alert on Fraud Schemes Involving Deepfake Media Targeting Financial Institutions (FIN-2024-Alert004). FinCEN, 13. November 2024.
  17. CBA reverses AI-driven job cuts, admits error. Information Age (Australian Computer Society), Denham Sadler, 21. August 2025.
  18. Denial – Artificial Intelligence Tools and Health Insurance Coverage Decisions, JAMA Health Forum 5(3):e240622. Mello, Rose, 7. März 2024.
  19. Richtlinie (EU) 2023/2225 über Verbraucherkreditverträge, Erwägungsgründe 55 bis 57 und Art. 2 Abs. 2 Buchst. l. 18. Oktober 2023.
  20. Gesetz zur Umsetzung der Richtlinie (EU) 2023/2225 über Verbraucherkreditverträge und zur Regelung der Förderung klimaneutraler Mobilität vom 12. Mai 2026 (BGBl. 2026 I Nr. 139), Abdruck des Bundesverbands Deutscher Inkasso-Unternehmen. Bundesgesetzblatt, 18. Mai 2026.
  21. FinanceBench – A New Benchmark for Financial Question Answering (arXiv 2311.11944). Islam, Kannappan, Kiela, Qian, Scherrer, Vidgen, 20. November 2023.
  22. Finance Agent Benchmark (Version 1.1). Vals AI, 4. Juni 2026.
  23. Task-based returns to generative AI – Evidence from a central bank (VoxEU/CEPR). Maršál, Perkowski, 31. Juli 2025.
  24. Verordnung (EU) 2024/1689, Anhang III Nr. 8 Buchst. a, über AI Act Service Desk der Europäischen Kommission. 27. Juli 2026.
  25. BaFin veröffentlicht Orientierungshilfe zu IKT-Risiken. IT Finanzmagazin, 18. Dezember 2025.
  26. Deutsche Banken setzen laut einer Visa-Studie KI vor allem zur Kostensenkung ein (zur Studie „From AI Promise to AI Performance“ von Visa Consulting & Analytics). IT Finanzmagazin, 15. Juli 2026.
  27. Versicherungsbranche ist KI-Branche – GDV stellt Positionierung beim Zukunftsdialog in Hamburg vor. GDV, 12. Oktober 2026.
  28. KI-Marktüberwachungs- und Innovationsförderungsgesetz (KI-MIG) vom 22.07.2026, BGBl. 2026 I Nr. 223, § 2 Abs. 1. 22. Juli 2026.
  29. Monitoring Adoption of Artificial Intelligence and Related Vulnerabilities in the Financial Sector. Financial Stability Board, 10. Oktober 2025.