Studie: Banken bauen GenAI, aber keiner steuert die Risiken – Zahlen, Tools & Handlungsempfehlungen

Studie: Banken bauen GenAI, aber keiner steuert die Risiken – Zahlen, Tools & Handlungsempfehlungen

Eine Studie untersucht den weltweiten Stand der KI-Nutzung in Finanzunternehmen und zeigt Wege zu einer effizienten und konformen Nutzung auf. Von Sudeep Raju, Director Account Management Financial Services, EPAM Systems Inc.

Mit seiner umfassenden Studie „From Hype to Impact“ hat EPAM Systems kürzlich den aktuellen Stand der KI-Anwendung in Unternehmen weltweit analysiert. Nun liegt eine spezielle Analyse für den Finanzsektor vor, die auf einer Umfrage unter mehr als 900 Führungskräften und Softwareentwicklern der Finanzbranche basiert. Sie zeichnet ein differenziertes Bild der KI-Einführung: Während 57 Prozent der Befragten sich selbst als „fortgeschritten” in ihrer KI-Reife betrachten – der höchste Prozentsatz unter den acht untersuchten Branchen –, sehen sich nur 4 Prozent als „Disruptoren”. Zwar nutzen Banken seit langem maschinelles Lernen zur Unterstützung der Risikoanalyse, für Betrugserkennung und andere Aktivitäten, doch die jüngsten Innovationen, die durch GenAI ermöglicht wurden, eröffnen eine neue Welt voller Möglichkeiten. Angesichts der raschen Markteinführung von KI deuten diese Zahlen auf eine gewisse Zurückhaltung bei der Umsetzung hin.

Status Quo: Wie weit fortgeschritten ist die Branche?

Hindernisse lassen sich beispielsweise im Schulungsbedarf erkennen: 22 Prozent der Befragten nennen „Schulung und Befähigung bestehender Mitarbeiter” als größte Herausforderung. Gleichzeitig sehen 21 Prozent die Führungsebene und ihre technischen Qualifikationen als größte Herausforderung. Fünf Prozent gehen sogar davon aus, dass zwischen 81 und 99 Prozent der Belegschaft innerhalb der nächsten 18 Monate eine KI-Schulung benötigen werden. Dies unterstreicht das Ausmaß des bevorstehenden Wandels.

Gründe für die verzögerte Einführung von KI, insbesondere im Finanzsektor, sind auch auf technischer Ebene erkennbar. Laut der Studie sind die drei größten Herausforderungen bei der Modernisierung der Infrastruktur unzureichende Sicherheitsprogramme, unausgereifte Cloud-Umgebungen und veraltete Technologie-Stacks.

Jeder Zweite betrachtet „unbefugten Zugriff auf sensible Daten” als das wichtigste Sicherheitsproblem. Dies zeigt, dass Finanzdienstleister zunächst ihre Sicherheitslücken schließen müssen, um die Leistungsfähigkeit der KI erfolgreich nutzen zu können.

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Der Vorstoß in Richtung KI-gestütztes #Banking wird Banken und Finanzdienstleistungsinstitute mit starken digitalen Grundlagen, widerstandsfähigen Architekturen und kompromissloser Sicherheit belohnen. Dieser aufschlussreiche Bericht bietet einen fundierten Überblick darüber, wie weit die Branche bereits gekommen ist und welche wichtigen Aufgaben noch vor ihr liegen. Lesen Sie den vollständigen Bericht, um mehr zu erfahren:
epam.com/insights/research/how-financial-services-organizations-can-unlock-real-business-value-with-ai