KI macht Banken effizient. Aber nicht erfolgreich.

In den letzten Wochen habe ich mit vielen Banken über künstliche Intelligenz gesprochen, von der kleinen Regionalbank bis zur grossen Kantonalbank. Die Gespräche verlaufen erstaunlich ähnlich. Und genau das macht mich nachdenklich.

KI läuft. Daran zweifelt niemand mehr.

Die gute Nachricht zuerst: KI ist in den Schweizer Banken angekommen. Laut dem EY Banking Barometer 2026 setzen 78 Prozent der Banken KI-Projekte um. E-Mails werden schneller beantwortet, Belege automatisch erfasst, Dokumente zusammengefasst. Die Prozesse werden schlanker, die Kosten sinken.

Auf meine Frage, wie es um KI steht, höre ich deshalb oft: «Das läuft. Wir sind dran.» Und das stimmt.

Nur: Wenn ich frage, was das für das Geschäft in zehn Jahren bedeutet, wird es still.

Warum Effizienz nicht reicht

Effizienz ist wichtig. Aber sie ist kein Geschäftsmodell. Drei Gründe:

Erstens: Effizienz lässt sich kopieren. Was eine Bank heute mit KI automatisiert, kann jede andere morgen auch. Die Anbieter liefern es fertig. Wenn alle effizienter werden, ist am Ende niemand im Vorteil. Effizienz sichert das Mitspielen, nicht das Gewinnen.

Zweitens: Effizienz allein bleibt oft stecken. Eine Studie von Swiss Fintech Innovations, der OST und ELCA zeigt: Über 40 Prozent der KI-Anwendungen in Schweizer Finanzinstituten bleiben im Pilotstadium hängen, nur 19 Prozent werden wirklich skaliert. Nicht die Technologie entscheidet über den Erfolg, sondern der Schritt danach.

Drittens: Die eigentliche Veränderung passiert beim Kunden. Während die Banken ihre Prozesse optimieren, holen sich Kundinnen und Kunden ihre Antworten längst bei der KI. Sie kommen nicht mehr mit einer Frage zur Bank, sondern mit einer fertigen Antwort. Was dann?

Die Frage, die offen bleibt

Damit stellt sich eine Frage, die in keinem Effizienzprojekt beantwortet wird: Wie verdient eine Bank morgen ihr Geld, wenn Wissen nichts mehr kostet?

Ich glaube, die Antwort liegt dort, wo KI an ihre Grenzen stösst. Eine KI kann beraten, aber nicht haften. Sie kann Szenarien rechnen, aber keine Familie durch eine Nachfolge begleiten. Sie kennt die Zahlen, aber nicht den Menschen dahinter.

Menschen fragen die KI. Aber bei den grossen Entscheiden ihres Lebens wollen sie einen Menschen, dem sie vertrauen.

Gerade Regionalbanken haben hier etwas, das keine KI kaufen kann: Nähe, Haftung und Vertrauen. Die Frage ist, ob sie daraus ein Geschäftsmodell machen.

Die gewonnene Zeit ist die eigentliche Währung

Jede Stunde, die KI den Beraterinnen und Beratern abnimmt, ist eine Entscheidung wert: Sparen wir sie ein, oder investieren wir sie in Kundenbeziehungen?

Wer sie nur einspart, senkt die Kosten und gibt dabei schleichend auf, was ihn unterscheidet. Wer sie in Beziehungen investiert, macht aus dem Berater einen Befähiger: jemanden, der Antworten nicht liefert, sondern einordnet. Der Anlageberater verschwindet nicht. Der Produktverkäufer schon.

Klartext

Die erfolgreichsten Banken werden nicht diejenigen sein, die möglichst viele Kundenkontakte automatisieren. Sondern diejenigen, die KI und menschliche Beratung am intelligentesten verbinden.

Effizienz ist die Pflicht. Das Geschäftsmodell ist die Kür. Und über die Kür wird gerade jetzt entschieden, solange es den Banken gut geht und noch Spielraum besteht.

Nächste Woche vertiefe ich das Thema im KLARTEXT-Podcast mit Dr. Roland Hofmann, Dozent für Banking und Finance an der ZHAW. Wir sprechen darüber, wo KI an ihre Grenzen stösst und wie Banken künftig ihr Geld verdienen.

Quellen

• EY Banking Barometer 2026
• SFTI/OST/ELCA: Bridging the AI PoC–Production Gap

Über den Autor: David Rippmann, Inhaber der Present Value GmbH, bringt Vertrieb und Führung wieder in Bewegung, weil er ausspricht, was intern niemand mehr sagt. Als Aussenstehender, der die Praxis aus eigener Erfahrung kennt, auch aus vielen Jahren im Banking. Und wenn es Sinn macht, übernimmt er die Verantwortung gleich selbst, in Teilzeit oder ad interim.