ROI von KI & GenAI: Was Banken und Versicherer wirklich gewinnen

Produktivitätsgewinne von bis zu 1,5 % pro Jahr und ein globaler Mehrwert von rund 7–8 Billionen US‑Dollar – so beziffern Goldman Sachs und McKinsey das ökonomische Potenzial generativer KI. Hinter diesen globalen Zahlen steht eine sehr konkrete Frage, die sich Vorstände und Bereichsleiter in der DACH-Region stellen:

Rechnet sich KI – ganz konkret – für Banken und Versicherungen in Europa?

Für Schweizer Banken, Vermögensverwalter und Versicherer ist die Frage noch schärfer: Lohnt sich KI trotz hoher Regulierungsdichte, strenger Compliance (FINMA, FIDLEG, GWG) und anspruchsvoller Kundschaft? Oder bleibt sie ein teures Innovationsspielzeug aus dem Labor?

Dieser Beitrag ordnet die Ergebnisse und Diskussionen rund um den Bericht „The ROI of AI in the banking and insurance sectors in Europe“ ein und überträgt sie auf die Praxis im deutschsprachigen Raum – mit Fokus auf Schweizer Banken, Vermögensverwaltung und Versicherungen.

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1. Der wahre ROI von KI: Mehr als nur Kostensenkung

Der ROI von KI in Banking und Insurance entsteht aus drei Quellen: Effizienz, Risiko-Reduktion und zusätzlichem Ertrag. Viele Häuser fokussieren nur auf den ersten Punkt – und unterschätzen damit ihr eigenes Potenzial.

Drei ROI-Hebel, die sich messen lassen

1. Effizienz & Produktivität

   • Automatisierung von Standardprozessen im Backoffice
   • Unterstützung von Agenten, Beratern und Call-Centern durch KI-Assistenz
   • Beschleunigte Recherche und Dokumentation via GenAI

2. Risikoreduktion & Compliance

   • Bessere Fraud Detection und Geldwäschereiprävention
   • Konsistente, dokumentierbare Eignungs- und Angemessenheitsprüfungen
   • Automatisierte Überwachung von Richtlinien, Embargo-Listen, ESG-Vorgaben

3. Zusätzlicher Umsatz & Kundenbindung

   • Personalisiertes Next-Best-Offer im Vertrieb
   • Höhere Cross-Selling-Quoten bei bestehenden Kunden
   • Geringere Churn-Rate durch proaktive Betreuung

Das Spannende: Generative KI (GenAI) verschiebt den Schwerpunkt aktuell von „reiner Automatisierung“ hin zu Assistenz und Personalisierung. Genau dort liegen in regulierten Märkten wie der Schweiz die attraktivsten ROI-Potenziale.

„Eine GenAI-Lösung, die in 60 % der Fälle halbwegs funktioniert, bekommt jeder hin. Eine Lösung, die in 100 % der Fälle compliant, sicher und skalierbar ist – das ist die echte Herausforderung.“

— Damien Philippon

Diese Aussage aus dem Zelros AI Forum bringt den Kern des ROI-Themas auf den Punkt: Nicht der POC bringt Rendite, sondern der stabile, regulierungskonforme Rollout.

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2. Wo sich KI im Schweizer Banking am schnellsten rechnet

Schweizer Banken und Vermögensverwalter erzielen den schnellsten KI-ROI dort, wo Regeltreue, komplexe Beratung und hohe Personalkosten zusammentreffen.

2.1 Compliance-Automatisierung: Vom Kostenblock zum Wettbewerbsvorteil

Compliance gilt oft als notwendiges Übel. Mit KI kann sie jedoch zum messbaren Werttreiber werden:

• Automatisierte Dokumentenanalyse
  GenAI-Modelle fassen interne Richtlinien, regulatorische Texte und Produktdokumente zusammen und beantworten juristisch-technische Rückfragen von Compliance, Legal und Front.

• Intelligente KYC- und AML-Prüfungen
  KI bewertet Transaktionsmuster, Kundendaten und externe Informationen, priorisiert auffällige Fälle und reduziert False Positives. Mitarbeitende bearbeiten weniger irrelevante Alerts – die Qualität steigt, die Kosten sinken.

• Eignungs- und Angemessenheitsprüfung
  KI kann Beratungsprotokolle in Echtzeit prüfen, Widersprüche markieren und Beratern Vorschläge machen, welche Risiken oder Kosten noch zu erläutern sind.

ROI-Effekt:
Weniger manuelle Prüfungen, weniger externe Gutachten, geringeres Sanktionsrisiko und sauber dokumentierte Prozessketten, die bei FINMA-Reviews standhalten.

2.2 Robo-Advisory & hybride Beratung

Im Segment Vermögensverwaltung sind hybride Modelle besonders spannend:

• Robo-Advisory für Standardbedürfnisse
  Automatisierte Portfoliovorschläge, Rebalancing und Risikomonitoring auf Basis von Kundenprofil, Risikoneigung und Anlagehorizont.

• KI-Assistenz für Relationship Manager
  Zusammenfassungen von Kundenhistorie, Portfolio-Risiken und Gesprächsanlässen; Vorschläge für personalisierte Anlageideen oder Absicherungslösungen.

• Personalisierte Kommunikation
  GenAI erstellt erste Textentwürfe für Marktupdates, Kundenbriefe oder Performance-Erklärungen – immer abgestimmt auf das jeweilige Kundenprofil.

ROI-Effekt:
Mehr betreute Kunden pro Berater, stabilere Beratungsqualität, höhere Abschlussquoten – bei gleichzeitiger Einhaltung aller Dokumentationspflichten nach FIDLEG.

2.3 Fraud Detection & Transaktionsmonitoring

Im Zahlungsverkehr und im Kartengeschäft ist KI längst Standard – aber GenAI bringt eine neue Ebene:

• Klassische ML-Modelle identifizieren Anomalien in Transaktionsdaten.
• GenAI erzeugt für Analysten leicht verständliche Erklärungen, warum ein Fall als verdächtig markiert wurde.
• Gleichzeitig kann KI „Lernschleifen“ nutzen: Entscheidungen von Analysten fließen strukturiert zurück in die Modelle.

ROI-Effekt:
Schnellere Fallbearbeitung, geringere Schäden und eine bessere Position gegenüber Aufsichtsbehörden.

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3. Versicherungen: GenAI als Turbo für Vertrieb und Schadenmanagement

Für Versicherer in Europa und der Schweiz ist der ROI von KI besonders klar messbar – vor allem im Vertrieb und in der Schadenbearbeitung.

3.1 Agenten, Broker & Contact Center stärken

Viele Versicherer sitzen auf einem Datenschatz aus Policen, Schadenhistorie und Interaktionen. KI macht diese Daten im Moment der Kundeninteraktion nutzbar:

• Next-Best-Action im Beratungsgespräch
  Während eines Telefongesprächs oder Termins schlägt eine KI-Plattform dem Agenten passende Produkte, Zusatzdeckungen oder Präventionsangebote vor.

• Dynamische Gesprächsleitfäden
  GenAI blendet kontextabhängige Fragen ein, z.B. bei Firmenkunden zu Cyber-Risiken oder bei Privatkunden zu Vorsorge- oder Gesundheitslösungen.

• Wissensassistenz für Berater
  Statt in PDFs und Intranets zu suchen, fragt der Agent eine KI: „Wie wirkt sich diese Vertragsänderung auf die Deckung aus?“ – Antwort in Sekunden, inklusive Quellenhinweis.

ROI-Effekt:
Mehr Umsatz pro Kontakt, kürzere Gesprächsdauer, weniger Rückfragen und Reklamationen, weil Zusagen präziser sind.

3.2 Schadenbearbeitung: Von Tagen zu Minuten

GenAI entfaltet in der Schadenbearbeitung eine besonders starke Wirkung:

• Automatisierte Erfassung von Schadenmeldungen (Text, Sprache, Bilder)
• Vorprüfung auf Plausibilität und Deckung
• Risikobewertung und Priorisierung komplexer Fälle
• Vorschlag von Rückfragen an den Kunden

Standardfälle können nahezu vollautomatisch abgewickelt werden, während Schadenexperten sich auf komplexe Situationen konzentrieren.

ROI-Effekt:
Kürzere Bearbeitungszeiten, geringere Kosten pro Fall, höhere Kundenzufriedenheit – und weniger Streitfälle, weil Dokumentation und Entscheidungskriterien klar nachvollziehbar sind.

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4. Der Knackpunkt: Zuverlässigkeit, Regulatorik und Skalierung

Der limitierende Faktor für KI-ROI in Europa ist nicht die Technologie, sondern Governance. Die Tools sind verfügbar, Open-Source-Modelle sind stark – aber viele Projekte scheitern an drei Hürden:

4.1 Von 60 % Treffsicherheit zu 100 % Compliance

Ein LLM, das in 60 % der Fälle „gute“ Antworten gibt, ist für einen Chatbot im E‑Commerce akzeptabel. Für eine Bank, die Anlageempfehlungen gibt, oder eine Versicherung, die Deckung zusagt, ist das brandgefährlich.

Für Schweizer Institute heißt das:

• Saubere Datenbasis: Training nur auf geprüften, aktuellen Dokumenten und Richtlinien
• Halluzinationskontrolle: GenAI darf keine fiktionalen Produkte, Klauseln oder Kennzahlen „erfinden“
• Erklärbarkeit: Aufsichtsbehörden und interne Revision müssen nachvollziehen können, wie eine Empfehlung zustande kam

4.2 Governance & Rollenverteilung

Wer ist verantwortlich, wenn eine KI falsche Empfehlungen gibt? Die Antwort darf nicht im luftleeren Raum hängen.

Erfolgreiche Häuser definieren u.a.:

• Klare Rollen: Product Owner KI, Model Owner, Compliance-Verantwortliche, Risk Office
• Freigabeprozesse für neue Modelle, Prompts und Wissensquellen
• Monitoring von Modellperformance, Bias-Risiken und Incident-Reporting

4.3 Skalierung statt POC-Zoo

Viele Banken und Versicherer haben 10–20 KI-Pilotprojekte – aber nur 1–2 Anwendungen im produktiven Massenbetrieb. ROI entsteht aber erst dann, wenn:

• mehrere Tausend Nutzer (Berater, Agenten, Sachbearbeiter) täglich mit der Lösung arbeiten,
• Prozesse wirklich angepasst wurden, statt nur „ein zusätzliches Tool“ einzuführen,
• Schulung und Change-Management ernst genommen werden.

Der europäische Markt zeigt klar: Die erfolgreichsten Institute konzentrieren sich auf wenige, hochrelevante Use Cases und bringen diese dann konsequent in die Fläche.

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5. Praxisfahrplan für Schweizer Banken und Versicherer

Wer heute in der Schweiz mit KI einen positiven ROI erzielen will, braucht keinen XXL-Transformationsplan – sondern einen fokussierten, regulierungssicheren Fahrplan.

Schritt 1: Geschäftsziele klar machen

• Wollen Sie Kosten senken, Erträge steigern oder Risiken reduzieren?
• In welchem Bereich ist der „Pain“ am größten – Compliance, Betreuung, Backoffice oder Schaden?

Ohne diese Klarheit wird jedes KI-Projekt zum Technologietest statt zum Business Case.

Schritt 2: 2–3 Use Cases mit messbarem ROI auswählen

Typische Startkandidaten in der Schweizer Finanzbranche:

• KI-Wissensassistenz für Compliance- und Rechtsfragen
• GenAI-gestützte Beratungsunterstützung im Private Banking oder Retail Banking
• KI-gestützte Schaden-Triage im Versicherungsgeschäft

Für jeden Use Case sollten klare KPI definiert werden: Bearbeitungszeit, Abschlussquote, Fehlerquote, NPS, etc.

Schritt 3: Governance & Architektur von Anfang an mitdenken

• Auswahl eines KI-Stacks (internes Modell, spezialisierte Branchenplattform, Kombination)
• Definition von Datenzugängen, Rollen, Freigaben
• Einbindung von Daten- und IT-Leitung, Compliance, Risk, Fachbereichen

So wird KI von Beginn an serienreif konzipiert – nicht als isoliertes Laborprojekt.

Schritt 4: Pilot, Feedback, Skalierung

• Mit einem klar abgegrenzten Nutzerkreis starten (z.B. 50 Berater oder 20 Schadenexperten)
• Qualitatives Feedback sammeln und in kurzen Zyklen einbauen
• Nachweis des Business Case (vorher/nachher-Messung)
• Anschließend Rollout auf weitere Standorte, Geschäftsbereiche, Länder

Schritt 5: Change-Management ernst nehmen

KI ist für viele Mitarbeitende erst einmal Verunsicherung. Die erfolgreichsten Häuser stellen deshalb früh klar:

• KI unterstützt, sie ersetzt nicht pauschal alle Rollen.
• Mitarbeitende werden geschult, wie sie KI-Systeme kontrolliert nutzen.
• Erfolge werden transparent gemacht – etwa verkürzte Bearbeitungszeiten oder bessere Beratungsqualität.

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Ausblick: KI als neuer Standard in der Schweizer Finanzbranche

Die europäische Erfahrung zeigt: KI und insbesondere GenAI entwickeln sich im Banking und Insurance von der Option zum Standardwerkzeug. Die Frage ist weniger, ob Schweizer Banken, Vermögensverwalter und Versicherer KI einsetzen – sondern wie professionell und skalierbar sie das tun.

Für die Serie „KI in der Schweizer Finanzbranche: Banking & Vermögensverwaltung“ bedeutet das:

• KI wird zur Kerntechnologie für Compliance-Automatisierung und Risikomanagement.
• Im Robo-Advisory und in der hybriden Beratung entscheidet KI über die Effizienz des Geschäftsmodells.
• In Fraud Detection, Schadenbearbeitung und personalisierter Kundenbetreuung entsteht ein messbarer Wettbewerbsvorteil.

Wer heute strukturiert startet, klare ROI-Ziele definiert und Regulierung nicht als Bremse, sondern als Qualitätsfilter versteht, sichert sich einen Vorsprung, den Nachzügler in ein paar Jahren kaum mehr aufholen werden.

Wenn Sie darüber nachdenken, wo Sie in Ihrem Institut beginnen sollen, ist die pragmatischste Frage: Welcher Prozess kostet uns heute am meisten Zeit – und wäre morgen mit KI deutlich sicherer, schneller und kundenfreundlicher? Genau dort liegt Ihr erster echter ROI-Hebel.