ROI von KI in Banken & Versicherungen messbar machen

Warum sich KI in Bank & Versicherung jetzt rechnen muss

1,5 % zusätzliche Produktivitätssteigerung pro Jahr und bis zu 7,9 Billionen US‑Dollar Wertschöpfung weltweit: So schätzen Goldman Sachs und McKinsey das Potenzial von generativer KI. In Schweizer Banken, Vermögensverwaltungen und Versicherungen ist dieser Hebel längst angekommen – nur eine Frage taucht in jedem Steering Committee wieder auf: Rechnet sich das wirklich?

Die Realität: Viele Häuser in der DACH-Region haben inzwischen mehrere KI‑ und GenAI‑Piloten laufen, aber kaum jemand kann heute sauber zeigen, welchen Return on Investment (ROI) diese Initiativen wirklich bringen. Vorstände erwarten belastbare Zahlen, Regulatorik wie FINMA-Rundschreiben und der EU‑AI‑Act setzen den Rahmen, und gleichzeitig drückt der Margendruck im Zins- und Provisionsgeschäft.

In diesem Beitrag – als Teil unserer Serie „KI in der Schweizer Finanzbranche: Banking & Vermögensverwaltung“ – geht es genau darum: Wie Banken und Versicherer in Europa, mit Fokus auf die Schweiz und Österreich, den ROI von KI und GenAI systematisch planen, messen und steigern können.

---

1. Was der ROI von KI in Banken und Versicherungen wirklich umfasst

Der ROI von KI‑Lösungen in der Finanzbranche ist mehr als eine Kosteneinsparungsrechnung. Wer nur auf „FTE‑Reduktion“ schaut, verpasst den eigentlichen Hebel.

Im Kern umfasst der KI‑ROI in Bank & Versicherung vier Dimensionen:

1. Umsatzwachstum

   • bessere Cross‑ und Upselling‑Quoten im Retail‑Banking und in der Vermögensverwaltung
   • höhere Konversionsraten im Online‑Abschluss von Versicherungen
   • gezielte Next‑Best‑Offer‑Empfehlungen im Contact Center

2. Effizienzgewinne

   • automatisierte Dokumentenverarbeitung (KYC, Kreditanträge, Schadenmeldungen)
   • KI‑gestützte Bearbeitung im Backoffice (z.B. Policenänderungen, Kontoeröffnungen)
   • generative KI als Assistenz für Berater*innen (Zusammenfassungen, Drafts, Protokolle)

3. Risikoreduktion & Compliance

   • bessere Fraud Detection im Zahlungsverkehr und in der Schadenbearbeitung
   • automatisierte Überwachung von Suitability & Angemessenheit in der Vermögensverwaltung
   • KI‑gestützte Prüfung regulatorischer Anforderungen (MiFID II, FIDLEG, Geldwäscherei)

4. Kundenerlebnis & Loyalität

   • 24/7‑Service mit Chatbots, die tatsächlich fachlich korrekt sind
   • stark personalisierte Beratung im Private Banking auf Basis von KI‑Profiling
   • reduzierte Bearbeitungszeiten (z.B. Kreditentscheid in Minuten statt Tagen)

Der Fehler, den viele Institute machen:

Sie starten mit einem Tech‑Use‑Case („Wir wollen einen GenAI‑Chatbot“) und nicht mit einem klaren Business‑Ziel („Wir wollen die Bearbeitungszeit im Contact Center um 30 % senken und gleichzeitig NPS und Cross‑Sell erhöhen“). Genau dadurch wird der ROI später schwer messbar – und die Diskussion im Steering verzettelt sich.

Merksatz: KI‑Projekte in Bank & Versicherung sollten wie Produktivitäts‑ und Wachstumsinitiativen behandelt werden, nicht wie reine IT‑Experimente.

---

2. Was wir aus dem Zelros AI Forum für Europa lernen können

Beim Zelros Annual AI Forum für Banking & Insurance, das im Februar 2025 in Paris im Rahmen des Global AI Summit stattfand, wurde eines sehr klar: Technisch bekommen Viele ein GenAI‑Proof‑of‑Concept hin – aber der Weg zur skalierbaren, regulierungskonformen Lösung mit positivem ROI ist hart.

Ein Zitat von Damien Philippon bringt es auf den Punkt:

„Eine generative KI‑Lösung zu entwickeln, die in 60 % der Fälle funktioniert, ist extrem einfach und für alle zugänglich. Eine Lösung zu bauen, die zu 100 % zuverlässig ist, regulatorisch und sicher compliant und dann in der Breite ausgerollt wird, ist die eigentliche Herausforderung.“

Für Schweizer und österreichische Häuser lässt sich daraus einiges ableiten:

2.1. Vom Laborprojekt zur produktiven KI‑Plattform

Viele Institute haben KI bisher in isolierten Piloten getestet – ein Chatbot hier, ein POC zur Schadenklassifikation dort. ROI‑Messung ist in solchen Setups fast unmöglich.

Erfolgreiche Player in Europa gehen anders vor:

• Aufbau zentraler KI‑Plattformen (on‑prem oder regulierungsfähige Cloud)
• einheitliches Modell‑Governance‑Framework (Modellbibliothek, Freigabeprozesse, Monitoring)
• Wiederverwendung von Bausteinen über Use Cases hinweg (z.B. einheitliche Document‑AI, ein zentrales GenAI‑Gateway)

Das senkt die Time‑to‑Market je neuem Use Case und reduziert Kosten massiv.

2.2. ROI‑Fokus im Steering verankern

Leading‑Institutions definieren schon vor Start des Use Cases:

• klare finanzielle Zielgrössen (z.B. +0,4 %-Punkte Conversion, –25 % Bearbeitungszeit, –15 % Fraud‑Losses)
• Zeitfenster bis zum Break‑even (typisch 12–24 Monate für skalierte KI‑Anwendungen)
• ein Ownership‑Modell (Fachbereich + IT + Risk)

Im Forum zeigte sich deutlich: Use Cases mit Business‑Owner im Lead erzielen signifikant höhere ROI‑Werte als Projekte, die aus der IT ohne starken Sponsor getrieben werden.

---

3. Konkrete ROI‑Hebel für Schweizer Banken und Versicherer

Wer in der Schweiz oder in Österreich heute den ROI von KI schnell sichtbar machen will, sollte auf Bereiche setzen, in denen sich Effizienz, Risiko und Umsatz gleichzeitig positiv bewegen. Drei Beispiele aus der Praxis:

3.1. KI im Contact Center und in der Schadenbearbeitung

Contact Center sind in Banken und Versicherungen ein ROI‑Paradies für KI, weil hier Volumen und Standardprozesse aufeinandertreffen.

Typische Hebel:

• Generative KI, die Mitarbeitenden in Echtzeit Antwortvorschläge macht
• automatische Zusammenfassung von Telefonaten und Chat‑Verläufen für die Dokumentation
• KI‑gestützte Next‑Best‑Action‑Empfehlungen (z.B. „Kontoüberzug? Kreditlimit‑Beratung anbieten“)

Konservative, aber realistische Effekte, die in Projekten in Europa bereits gesehen wurden:

• –20 bis –40 % Bearbeitungszeit pro Anfrage
• +10 bis +20 % Cross‑Sell‑Rate im Inbound
• spürbarer Anstieg der Kundenzufriedenheit (NPS, CSAT)

Der ROI ergibt sich hier direkt aus:

• eingesparten Minuten pro Call × Stundenlohn × Volumen
• zusätzlichem Deckungsbeitrag durch Upsell/Cross‑Sell

3.2. KI‑gestützte Risiko- und Fraud‑Erkennung

Im Zahlungsverkehr, Kartengeschäft und in der Schadenbearbeitung können KI‑Modelle komplexe Muster erkennen, die klassische Regelwerke übersehen.

Mögliche Effekte:

• –10 bis –30 % Fraud‑Losses, je nach Ausgangslage
• weniger False Positives → geringere manuelle Nachbearbeitung, bessere Kundenerfahrung

Besonders für Schweizer Institute relevant: grenzüberschreitende Fälle (Cross‑Border‑Wealth‑Management, internationale Zahlungen), bei denen Mustererkennung entscheidend ist, um Reputationsrisiken zu senken.

3.3. Personalisierte Beratung in Vermögensverwaltung & Bancassurance

Für die Serie „KI in der Schweizer Finanzbranche: Banking & Vermögensverwaltung“ besonders spannend: Wie KI den Beratungsprozess aufwertet – ohne den Menschen zu ersetzen.

Praktische Use Cases:

• Robo‑Advisory, das individuelle Portfolios vorschlägt, inkl. ESG‑Präferenzen
• GenAI‑gestützte Erstellung von Beratungsdokumenten und Investment‑Berichten
• KI‑basierte Next‑Best‑Product‑Empfehlungen im Zusammenspiel von Bank und Versicherung (Bancassurance)

Messbarer ROI entsteht durch:

• mehr Assets under Management (AuM) pro Kunde
• geringere Kosten pro Beratung (weniger Vorbereitungsaufwand)
• höhere Abschlussquoten bei komplexen Produkten

---

4. So berechnen Sie den ROI von KI‑Projekten pragmatisch

Viele Banken und Versicherer verzetteln sich bei der ROI‑Berechnung in theoretischen Modellen. In der Praxis haben sich vier einfache Schritte bewährt.

4.1. Baseline sauber erheben

Bevor KI eingeführt wird, braucht es harte Ist‑Daten:

• durchschnittliche Bearbeitungszeit pro Vorgang
• Fehlerquote / Rework‑Quote
• aktuelle Konversions- oder Cross‑Sell‑Rate
• Fraud‑Losses / Schadenquote in relevanten Segmenten

Ohne diese Baseline ist jede spätere ROI‑Diskussion politisch statt faktenbasiert.

4.2. Zielgrössen je Use Case definieren

Für jeden KI‑Use‑Case sollten maximal 2–3 Primary KPIs definiert werden, z.B.:

• „Reduktion der Bearbeitungszeit im Contact Center um 30 % in 12 Monaten“
• „Steigerung des digitalen Neuabschlusses in der Sachversicherung um 0,5 %-Punkte“
• „Reduktion der Fraud‑Losses im Kartengeschäft um 15 %“

Diese KPIs werden in Business‑Cases übersetzt – inklusive Projektkosten, Lizenzkosten, laufendem Betrieb (MLOps, Monitoring, Compliance).

4.3. A/B‑Tests und kontrollierte Einführung

Statt einen Use Case flächig auszurollen, empfiehlt sich:

• Pilotgruppe (mit KI) vs. Kontrollgruppe (ohne KI)
• klar definierter Zeitraum (z.B. 3–6 Monate)
• regelmässige Messung der KPIs und Feedback der Mitarbeitenden

So lässt sich der kausale Effekt der KI‑Lösung wesentlich besser quantifizieren.

4.4. Laufendes Monitoring und Nachschärfen

Gerade in regulierten Umfeldern ist es Pflicht, KI‑Modelle laufend zu überwachen:

• Performance‑Drift (ändert sich die Vorhersagequalität?)
• Bias & Fairness (werden Kundengruppen benachteiligt?)
• Compliance mit neuen Vorgaben (EU‑AI‑Act, FINMA‑Erwartungen)

Aus ROI‑Sicht ist das kein Overhead, sondern Sicherung der Investition: Ein Modell, das nach 12 Monaten deutlich schlechter performt, zerstört Wert statt ihn zu schaffen.

---

5. Governance, Regulierung und Vertrauen: Der nicht-finanzielle Teil des ROI

Für Banken, Vermögensverwalter und Versicherungen in der Schweiz und Österreich ist ROI nicht nur eine Excel‑Kennzahl. Ohne Vertrauen und Regulierungskonformität ist jeder finanzielle Erfolg kurzfristig.

5.1. Regulatorische Rahmenbedingungen ernst nehmen

• EU‑AI‑Act: Viele KI‑Anwendungen im Finanzsektor gelten als „High‑Risk“ – mit strengen Anforderungen an Transparenz, Risiko‑Management und menschliche Aufsicht.
• FINMA‑Erwartungen: Auch wenn es (noch) kein spezifisches „KI‑Rundschreiben“ gibt, gelten bestehende Regeln zu Outsourcing, Operationellen Risiken und Modellen.

Wer hier proaktiv agiert und eine klare KI‑Governance aufsetzt, reduziert:

• Risiko teurer Nachschärfungen auf Zuruf der Aufsicht
• Projektverzögerungen durch unklare Ownership‑Strukturen

5.2. Vertrauen von Kunden und Mitarbeitenden sichern

Der vielleicht wichtigste ROI‑Faktor: Akzeptanz.

• Kunden müssen nachvollziehen können, warum ihnen ein bestimmtes Produkt empfohlen wird.
• Beraterinnen und Sachbearbeiterinnen müssen KI als Unterstützung erleben, nicht als Bedrohung.

Institut, die von Anfang an auf Explainable AI, Training der Mitarbeitenden und klare Kommunikation setzen, erzielen in der Praxis höhere Nutzungsgrade und damit besseren ROI.

---

6. Nächste Schritte: Wie Sie jetzt in Richtung positiven KI‑ROI starten

Der Weg zu einem positiven ROI von KI und generativer KI in Banken und Versicherungen ist anspruchsvoll – aber deutlich strukturierter, als es auf den ersten Blick wirkt.

Aus meiner Erfahrung funktioniert der folgende Fahrplan für Häuser in der Schweiz und in Österreich am besten:

1. Top‑3 Use Cases identifizieren, bei denen Umsatz, Effizienz und Risiko positiv adressiert werden (z.B. Contact Center, Fraud, personalisierte Beratung).
2. Business‑Owner benennen und gemeinsam mit IT, Risk und Compliance klare Ziel‑KPIs definieren.
3. Zentrale KI‑Plattform/Architektur klären, statt Insellösungen zu bauen.
4. Pilot mit sauberer Baseline und A/B‑Test durchführen – keine „POCs im luftleeren Raum“ mehr.
5. Bei Erfolg: skalieren, industrialisieren, Governance nachziehen und die Learnings für weitere Use Cases wiederverwenden.

Diese Serie zu „KI in der Schweizer Finanzbranche: Banking & Vermögensverwaltung“ zeigt, wie unterschiedlich einsetzbar KI ist – von Robo‑Advisory über Fraud Detection bis zu Compliance‑Automatisierung. Die Gemeinsamkeit: Ohne klaren Business‑Case, Governance und messbaren ROI laufen auch die spannendsten GenAI‑Use‑Cases ins Leere.

Wer jetzt strukturiert vorgeht, kann 2026 nicht nur einzelne Leuchtturmprojekte vorweisen, sondern ein Portfolio an KI‑Lösungen, das sich auf Vorstands- und Aufsichtsebene mit harten Zahlen verteidigen lässt.

Die Frage ist weniger, ob KI sich rechnet, sondern: Wie schnell bringen Sie Ihre Organisation an den Punkt, an dem Sie diese Erträge transparent nachweisen können?