BBVA, Santander, CaixaBank, Mapfre und Mutua Madrileña: So nutzen sie KI im Bank- und Versicherungswesen.
Generative künstliche Intelligenz gewinnt im Finanzsektor zunehmend an Bedeutung, und große Institutionen beschleunigen ihre technologischen Entwicklungen rund um diese angesagte Technologie.
Das Aufkommen der KI und in den letzten Jahren auch der generativen künstlichen Intelligenz verändert das Engagement des Bankensektors für Innovationen, der traditionell als hochtechnologisches Segment gilt, völlig.
Banken und Versicherungen haben ihre KI-Projekte beschleunigt und gleichzeitig begonnen, die generative Variante zu erforschen und zu beschleunigen. In einem Umfeld, das von Wettbewerbsdruck, regulatorischen Anforderungen und dem Aufkommen neuer digitaler Akteure geprägt ist, ist die Einführung intelligenter Lösungen keine Option mehr, sondern eine strategische Notwendigkeit.
Dieses Engagement spiegelt sich in der Einbindung von Chatbots, Empfehlungsmaschinen, Prozessautomatisierung, prädiktiver Analytik und fortschrittlichen Kredit-Scoring-Systemen wider. Es bringt jedoch auch erhebliche Herausforderungen in Bezug auf Datenschutz, algorithmische Transparenz und Ethik mit sich.
„Unsere Ambitionen gehen weit über das hinaus, was wir bisher erreicht haben. Unser Ziel ist es, künstliche Intelligenz in den Mittelpunkt jedes Prozesses und jeder Interaktion mit Kunden zu stellen “, erklärte Ana Botín, Präsidentin von Santander, im Jahresbericht.
„Das Aufkommen generativer künstlicher Intelligenz markiert einen Wendepunkt im Finanz- und Versicherungssektor. In einem Umfeld, in dem die Digitalisierung nicht länger optional, sondern strukturell ist, sind diese Branchen gezwungen, ihre Betriebsmodelle, ihre Kundenbeziehungen und ihre technologische Architektur zu überdenken. Wir treten in eine Ära ein, in der Technologien nicht nur automatisieren, sondern auch verstehen, schlussfolgern und kreieren. Für Banken und Versicherer bedeutet dies einen Wandel, der über die traditionelle Digitalisierung hinausgeht, da generative Intelligenz zu einem neuen Werttreiber wird“, erklärt Diego López Abellán, Managing Director für Finanzdienstleistungen bei Accenture.
Eine von der Beratungsfirma durchgeführte Studie zeigt, dass Banken zwar weiterhin als vertrauenswürdige Einrichtungen wahrgenommen werden, 71 % der Verbraucher jedoch bereit sind, digitale Alternativen außerhalb des Bankensektors auszuprobieren . Dies zwingt den Sektor dazu, seine technologische Modernisierung zu beschleunigen, ohne jedoch das Vertrauen aufzugeben.
Aus diesem Grund stellen sich sowohl Banken als auch Versicherer der Herausforderung der generativen künstlichen Intelligenz und gehen dabei auf Herausforderungen wie Transparenz bei der Nutzung künstlicher Intelligenz, die Anwendung algorithmischer Ethik in einem verantwortungsvollen Technologiekontext und die Talententwicklung ein, die für den erfolgreichen Einsatz künstlicher Intelligenz im großen Maßstab von entscheidender Bedeutung ist.
Eine von Accenture durchgeführte Analyse von mehr als 2.000 Unternehmen aus unterschiedlichen Branchen (darunter 222 Banken) zum Thema, wie große Unternehmen weltweit künstliche Intelligenz in ihren Organisationen nutzen und einsetzen, kommt zu dem Schluss, dass 94 % der CEOs von Banken der künstlichen Intelligenz mehr Priorität einräumen als je zuvor.
Darüber hinaus haben 77 % der Banken weltweit eine spezielle Führungsposition, beispielsweise einen Chief AI Officer oder eine ähnliche Funktion, geschaffen, um diese Technologie voranzutreiben. Die drei Hauptbereiche, in denen Banken den Einsatz generativer KI priorisieren, sind Karten- und Zahlungsprodukte (74 %), Betrugsmanagement (72 %) und Kundeneinblicke (61 %).
„In Spanien, wo sich die führenden Bankinstitute des Landes im Vergleich zu ihren europäischen Konkurrenten durch die Anwendung künstlicher Intelligenz und generativer Technologien hervortun, investieren die fortschrittlichsten Banken in Finanzassistenten auf Basis generativer künstlicher Intelligenz, die Kunden bei personalisierten Entscheidungen unterstützen, in agile Betriebsmodelle, die Kosten senken und das Kundenerlebnis verbessern, sowie in offene und kollaborative Plattformen mit Fintechs und Drittanbietern. Versicherungsunternehmen haben in der generativen Technologie ein Werkzeug gefunden, um das Schadenmanagement zu automatisieren, die Risikoprüfung mit prädiktiven Modellen zu verbessern und personalisierte Inhalte für Kunden zu generieren (z. B. Versicherungsempfehlungen oder Präventionspläne)“, fügt López Abellán hinzu.
Mit mehr als acht Jahren Erfahrung und zahlreichen Machine-Learning-Modellen investiert Santander massiv in künstliche Intelligenz, um agiler und effizienter zu werden und das Kundenerlebnis zu verbessern. Zu den wichtigsten Anwendungen zählen Kundenakquise, KMU-Churn-Management, Kartenlebenszyklusoptimierung, fortschrittliche Kreditmodelle sowie Liquiditäts- und Wechselkurslösungen.
Darüber hinaus beinhalten mehr als 40 % der Callcenter-Interaktionen eine Form von KI-Chatbot-Support, was die Effizienz und Kundenzufriedenheit steigert. Das Unternehmen beschäftigt über 6.000 Entwickler, die KI-Tools nutzen, was die Produktivität nach eigenen Angaben um 20–30 % steigert. Die Strategie basiert auf drei zentralen Hebeln: betriebsintegrierte KI, um die ambitionierte Einführung dieser Technologie in allen globalen Geschäftsbereichen voranzutreiben; KI im Kern globaler Plattformen, um deren Nutzung zu skalieren; und ein KI-Ökosystem als Wachstumshebel für Partnerschaften mit führenden Unternehmen wie OpenAI, Microsoft und Amazon sowie die Förderung eines dynamischen Startup-Ökosystems. Santander hat außerdem in die generative Version und die Luzia-Plattform investiert.
Insgesamt arbeitet die Bank in diesem Jahr an 76 Anwendungsfällen, die in fünf große Initiativen gegliedert sind. Ein Beispiel ist Speech Analytics, eine Lösung zur Analyse von zehn Millionen Kunden-Sprachaufzeichnungen. Zukünftig arbeitet die Bank an virtuellen Transaktionsassistenten auf Basis von Agentenarchitekturen, Produktvertragsassistenten und automatischer Inhaltsgenerierung.
Der strategische Plan 2025–2029 von BBVA setzt auf künstliche Intelligenz und Technologien der nächsten Generation, um die Teams zu stärken und das Kundenerlebnis sowie die internen Prozesse zu transformieren. Das Unternehmen hat seine mobile App überarbeitet und organisiert nun dank künstlicher Intelligenz, die auch den neuen Finanzcoach antreibt, die Finanzinformationen jedes Kunden basierend auf dessen Gewohnheiten.
Darüber hinaus hat der Konzern die virtuellen Assistenten Blue und Ugi (in der Türkei) mit neuen Funktionen auf Basis generativer künstlicher Intelligenz ausgestattet, die es ihnen ermöglichen, Kundenanfragen in natürlicher Sprache zu beantworten. Intern hat BBVA mehr als 1.500 Anwendungsfälle identifiziert, von denen rund 1.000 ein hohes Skalierbarkeitspotenzial aufweisen. Daher hat das Unternehmen ChatGPT für 11.000 Mitarbeiter lizenziert und Gemini in Google Workspace integriert. BBVA-Mitarbeiter, die diese Funktionen in ihrer täglichen Arbeit nutzen, berichten, dass sie bereits fast drei Stunden pro Woche bei wiederkehrenden Aufgaben einsparen.
Strukturell verfügt die AI Factory von BBVA über drei Zentren in Spanien, Mexiko und der Türkei, um die weltweite Einführung von Lösungen auf Basis dieser Technologie zu beschleunigen. Darüber hinaus gibt es einen Bereich für Analytics Transformation, in dem über 2.500 Datenwissenschaftler und Spezialisten zusammenarbeiten, um neue datenbasierte Dienste voranzutreiben. BBVA migriert seine Daten außerdem auf seine neue globale Plattform in der AWS-Cloud. Dies ermöglicht es BBVA unter anderem, künstliche Intelligenz plattformübergreifend einzusetzen.
Das Unternehmen hat für den Zeitraum 2025–2027 Investitionen von über 5 Milliarden Euro in Technologie angekündigt. Die Technologiestrategie des Unternehmens für die kommenden Jahre konzentriert sich auf vier Hauptziele: Steigerung der Agilität und der kommerziellen Leistungsfähigkeit seiner Geschäftsbereiche; Entwicklung neuer Dienstleistungen dank modernster Technologien und Prozessvereinfachung; Steigerung der operativen Exzellenz durch Effizienzsteigerungen; und schließlich Stärkung und Weiterentwicklung der aktuellen Technologieplattform unter Einhaltung höchster Standards hinsichtlich Belastbarkeit und Sicherheit.
Um diese Ziele zu erreichen, plant CaixaBank, in den kommenden Jahren mehr als 3.000 Technologieexperten einzustellen. Der Schwerpunkt liegt dabei auf jungen Fachkräften mit Spezialisierungen in den Bereichen Datenwissenschaft, Softwareentwicklung und künstliche Intelligenz. Zudem beginnt die Bank, mit generativer künstlicher Intelligenz zu arbeiten.
Ein Beispiel dafür ist ein Remote-Support-Assistent für Vertragsabschlüsse. Dieser nutzt diese Technologie, um Managern und Kunden zu helfen, die Interaktionszeit zu verkürzen und Produktabschlüsse über digitale Kanäle zu fördern. Darüber hinaus wurde ein Agent auf Basis generativer künstlicher Intelligenz entwickelt, der direkt mit Kunden in der CaixaBank-App interagiert. Der mit Google Cloud-Technologie erstellte Agent kann Produktfragen beantworten, verfügbare Optionen vergleichen und dem Nutzer die beste Option präsentieren. Er wird derzeit von 20.000 Nutzern eingesetzt.
Mapfre nutzt derzeit weltweit mehr als 115 Fälle künstlicher Intelligenz. Das bedeutet, dass über 40 % der Transaktionen von virtuellen Assistenten abgewickelt werden und das Dokumentenmanagement für über 1,2 Millionen Kunden automatisiert ist. Darüber hinaus wurden bis 2024 über eine Million digitale Inspektionen durchgeführt, um beispielsweise beim Abschluss einer Versicherung bereits vorhandene Schäden an Fahrzeugen zu überprüfen.
Die jährlichen Investitionen in technologische Kapazitäten belaufen sich auf rund 1 Milliarde Euro. Obwohl sie den genauen Betrag für künstliche Intelligenz nicht nennen, versichern sie uns, dass ihre Investitionen überdurchschnittlich hoch sind. „Wir waren das erste Ibex-35-Unternehmen, das ein Manifest entwickelt hat, in dem wir unser klares Engagement für die Einführung künstlicher Intelligenz aus einer humanistischen, ethischen und nachhaltigen Perspektive demonstrieren und einen Rahmen schaffen, der potenzielle technologische Entwicklungen ignorant gegenüberstellt“, erklärt Diego Bodas, Director of AI bei Mapfre.
Darüber hinaus verfügt Mapfre über ein Zentrum, von dem aus alle KI-Initiativen der Gruppe koordiniert werden. Mapfre setzt in mehreren Ländern KI-Modelle ein, um Betrugsmuster in Schadensfällen zu erkennen. Dies stellt einen bedeutenden Fortschritt im Kampf gegen die jährlichen finanziellen Verluste durch Betrug in der Branche dar. Ein weiteres Projekt ist die Überprüfung des Fahrzeugzustands. Anhand von Handyaufnahmen kann das System Kratzer und Dellen in Echtzeit erkennen. Das Unternehmen verfügt außerdem über MIA GPT, einen Chatbot, der von Mediatoren und Callcentern genutzt wird, um Anfragen zu Versicherungsschutz oder Produkten schneller zu beantworten.
Bei Mutua Madrileña versichert man, dass man durch den Einsatz generativer künstlicher Intelligenz bereits deutliche Vorteile erzielt, „sowohl in Bezug auf die Prozesseffizienz als auch auf die Verbesserung der Betreuungsqualität und der Kundenzufriedenheit. Diese neuen Möglichkeiten ermöglichen es uns, differenzierte Initiativen umzusetzen, beispielsweise in unserem Kontaktcenter und im Leistungsbereich“, erklärt Nicolás Oriol, stellvertretender Generaldirektor für Daten, erweiterte Analytik und Robotik bei Mutua Madrileña.
Im Contact Center unterstützt künstliche Intelligenz die Transkription und Analyse von Anrufen zur Qualitätskontrolle. Ziel ist die Verbesserung der Servicequalität. Im Bereich Sozialleistungen trägt die generative Version zu einer faireren und effizienteren Bearbeitung bei, indem sie konsistente Antworten von Vorfall zu Vorfall gewährleistet.
„Es reicht nicht, neue Werkzeuge zu entwickeln. Die Herausforderung besteht darin, dass die Menschen, für die sie entwickelt wurden, sie in ihren Alltag integrieren. Dieses Werkzeug stellt eine neue Art des Umgangs mit Technologie dar. Wir geben der Maschine mithilfe unserer natürlichen Sprache Feedback und erwarten, dass sie sich so verhält, wie wir es ihr sagen. Sie unterstützt uns mit Lösungsvorschlägen, aber wir sind diejenigen, die ihr Verhalten letztendlich überwachen und entscheiden. Nicht jeder ist auf diese Mensch-Maschine-Beziehung vorbereitet, daher sind Schulungen und die systematische Förderung ihrer Einführung erforderlich“, fügt Oriol hinzu.
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