Der Finanzsektor steht unter enormem Transformationsdruck. Regulierung, Digitalisierung und Wettbewerb durch FinTechs zwingen traditionelle Banken zum Handeln. Diese Fallstudie zeigt, wie ein Interim CAIO eine mittelständische Bank in nur 9 Monaten zur erfolgreichen KI-Nutzung führte.
Ausgangssituation
Das Unternehmen
Die Regionalbank Süddeutschland (Name anonymisiert) ist eine traditionsreiche Bank mit:
- 1.200 Mitarbeitern
- 15 Filialen
- 180.000 Privat- und Geschäftskunden
- 12 Milliarden Euro Bilanzsumme
Die Herausforderungen
Die Bank stand vor mehreren Problemen:
Wettbewerbsdruck:
- FinTechs gewannen Marktanteile bei jungen Kunden
- Direktbanken lockten mit besseren Konditionen
- Neo-Broker machten das Wertpapiergeschäft schwieriger
Operative Ineffizienzen:
- Manuelle Prozesse in der Kreditbearbeitung
- Hohe Kosten im Kundenservice
- Keine personalisierte Kundenansprache
Strategische Unsicherheit:
- Keine KI-Strategie vorhanden
- Vereinzelte Pilotprojekte ohne Zusammenhang
- Mangelndes Know-how im Haus
Der Auslöser
Nach zwei gescheiterten KI-Pilotprojekten und steigendem Druck des Aufsichtsrats entschied die Geschäftsführung, einen Interim CAIO zu engagieren. Das Ziel: In 9 Monaten eine funktionierende KI-Strategie entwickeln und erste messbare Ergebnisse erzielen.
Hinweis: Die hier beschriebene Fallstudie basiert auf einem realen Projekt. Details wurden zum Schutz des Kunden anonymisiert.
Phase 1: Assessment und Strategie (Monat 1-2)
Woche 1-2: Bestandsaufnahme
Der Interim CAIO startete mit einer umfassenden Analyse:
Stakeholder-Interviews:
- 25 Gespräche mit Führungskräften und Experten
- Identifikation von Pain Points und Chancen
- Verständnis der Unternehmenskultur
Technologie-Assessment:
- Bewertung der IT-Infrastruktur
- Analyse vorhandener Daten und Datenqualität
- Review der gescheiterten Pilotprojekte
Markt- und Wettbewerbsanalyse:
- Benchmarking mit anderen Banken
- Analyse von FinTech-Wettbewerbern
- Identifikation von Best Practices
Erkenntnisse aus dem Assessment
| Bereich | Status | Potenzial |
|---|---|---|
| Datenqualität | Mittelmäßig | Hoch nach Bereinigung |
| IT-Infrastruktur | Legacy-lastig | Cloud-Migration nötig |
| KI-Kompetenzen | Minimal | Aufbau erforderlich |
| Prozessdigitalisierung | Teilweise | Gute Basis vorhanden |
| Unternehmenskultur | Konservativ | Veränderungsbereit |
Woche 3-6: Strategieentwicklung
Basierend auf dem Assessment entwickelte der Interim CAIO eine fokussierte KI-Strategie:
Vision:
"Wir nutzen KI, um unseren Kunden besseren Service zu bieten, unsere Mitarbeiter von Routineaufgaben zu entlasten und unsere Wettbewerbsfähigkeit nachhaltig zu stärken."
Strategische Prioritäten:
- Kreditprozess-Automatisierung (Quick Win mit hohem Impact)
- Intelligenter Kundenservice (Differenzierung)
- Personalisierte Kundenansprache (Wachstum)
Drei-Horizonte-Modell:
| Horizont | Zeitraum | Fokus |
|---|---|---|
| H1 | Monat 3-6 | Kreditprozess automatisieren |
| H2 | Monat 6-12 | KI-Kundenservice |
| H3 | Ab Monat 12 | Personalisierung, Predictive Analytics |
Stakeholder-Buy-in
Ein kritischer Erfolgsfaktor war die frühe Einbindung aller Stakeholder:
- Vorstand: Monatliche Steering-Meetings, klare KPIs
- Führungskräfte: Workshops zur Strategieverankerung
- Betriebsrat: Transparente Kommunikation über Auswirkungen auf Arbeitsplätze
- Mitarbeiter: Informationsveranstaltungen und Q&A-Sessions
Phase 2: Quick Win. Kreditprozess (Monat 3-6)
Der Use Case
Die Bearbeitung von Konsumentenkrediten war zeitaufwändig und fehleranfällig:
Ist-Zustand:
- 45 Minuten durchschnittliche Bearbeitungszeit pro Antrag
- 3-5 Tage bis zur Kreditentscheidung
- 15% Fehlerquote bei der Dateneingabe
- 8 FTE im Kreditservice
Die Lösung
Der Interim CAIO leitete die Entwicklung einer KI-gestützten Kreditbearbeitung:
Komponenten:
- Dokumentenextraktion: KI liest Gehaltsnachweise, Kontoauszüge, Ausweise
- Automatische Risikobewertung: ML-Modell zur Kreditwürdigkeitsprüfung
- Entscheidungsunterstützung: Empfehlung mit Erklärung für Sachbearbeiter
Technologie-Stack:
- Azure Form Recognizer für Dokumentenverarbeitung
- Custom ML-Modell für Risikobewertung (Python, scikit-learn)
- Integration in bestehendes Kernbanksystem
Implementierung
Monat 3: Datenaufbereitung
- Historische Kreditdaten analysiert und bereinigt
- 50.000 Kreditfälle für Training aufbereitet
- Datenqualitätsprobleme identifiziert und behoben
Monat 4: Modellentwicklung
- Erstes ML-Modell trainiert
- Accuracy von 89% erreicht
- Bias-Tests durchgeführt und dokumentiert
Monat 5: Integration und Test
- Integration in Testsystem
- Pilotbetrieb mit 5 ausgewählten Sachbearbeitern
- Iterative Verbesserungen basierend auf Feedback
Monat 6: Rollout
- Produktivschaltung für alle Sachbearbeiter
- Intensives Training und Support
- Monitoring der Performance
Ergebnisse nach 3 Monaten Betrieb
| Metrik | Vorher | Nachher | Verbesserung |
|---|---|---|---|
| Bearbeitungszeit | 45 Min | 12 Min | -73% |
| Zeit bis Entscheidung | 3-5 Tage | < 1 Tag | -80% |
| Fehlerquote | 15% | 3% | -80% |
| Kundenzufriedenheit | 3,2/5 | 4,3/5 | +34% |
ROI-Berechnung:
| Position | Betrag |
|---|---|
| Projektkosten (Interim CAIO, Entwicklung, Tools) | 380.000 EUR |
| Jährliche Einsparung (Personal, Zeit, Fehler) | 520.000 EUR |
| ROI im ersten Jahr | 37% |
Phase 3: Skalierung. KI-Kundenservice (Monat 6-9)
Der Use Case
Der Kundenservice war überlastet:
- 80.000 Anrufe pro Monat
- 12 Minuten durchschnittliche Wartezeit
- 25 FTE im Call Center
- Viele Routineanfragen (Kontostand, Überweisungsstatus, etc.)
Die Lösung
Ein intelligentes Chatbot-System mit Eskalation an Menschen:
Funktionen:
- Beantwortung von Standardfragen (Kontostand, Filialen, Öffnungszeiten)
- Statusabfragen zu Überweisungen und Kreditanträgen
- Terminvereinbarung mit Beratern
- Intelligente Weiterleitung an den richtigen Ansprechpartner
Implementierung
Build vs. Buy Entscheidung:
Nach Evaluation entschied sich das Team für eine Hybrid-Lösung:
- Conversational AI Platform von etabliertem Anbieter
- Custom Intents und Entities für Banking-spezifische Anfragen
- Integration in Kernbanksystem für Echtzeitdaten
Datenschutz und Compliance:
- Datenschutz-Folgenabschätzung durchgeführt
- Einwilligung der Kunden für KI-Interaktion
- Alle Daten in deutscher Cloud
- BaFin-Anforderungen berücksichtigt
Ergebnisse
| Metrik | Vorher | Nachher | Verbesserung |
|---|---|---|---|
| Anrufe im Call Center | 80.000/Monat | 52.000/Monat | -35% |
| Wartezeit | 12 Min | 4 Min | -67% |
| First Contact Resolution | 45% | 72% | +60% |
| CSAT Score | 3,1/5 | 4,0/5 | +29% |
Governance und Compliance
EU AI Act Vorbereitung
Der Interim CAIO etablierte von Beginn an ein Governance-Framework:
Risiko-Klassifizierung:
- Kreditscoring: Hochrisiko (Zugang zu Finanzdienstleistungen)
- Chatbot: Begrenztes Risiko (Transparenzpflichten)
Dokumentation:
- Vollständige technische Dokumentation aller Modelle
- Datenherkunft und -qualität dokumentiert
- Bias-Tests und deren Ergebnisse protokolliert
Human Oversight:
- Kreditentscheidungen über definiertem Schwellenwert erfordern menschliche Freigabe
- Regelmäßige Stichprobenprüfung durch Experten
- Möglichkeit zur manuellen Überschreibung
BaFin-Compliance
Als Bank gelten besondere regulatorische Anforderungen:
- MaRisk-konforme Modellvalidierung
- Dokumentation gemäß bankaufsichtlicher Anforderungen
- Regelmäßige interne Revision
- Externe Prüfung durch Wirtschaftsprüfer
Team und Kompetenzaufbau
Aufbau des KI-Teams
Der Interim CAIO baute parallel ein internes Team auf:
Monat 1-3:
- Rekrutierung eines Senior Data Scientists
- Identifikation von internen Talenten für Upskilling
Monat 4-6:
- Einstellung eines ML Engineers
- Weiterbildungsprogramm für IT-Mitarbeiter gestartet
Monat 7-9:
- Junior Data Scientist eingestellt
- AI Product Owner aus Fachbereich entwickelt
Wissenstransfer
Ein strukturierter Wissenstransfer stellte Nachhaltigkeit sicher:
- Dokumentation: Alle Prozesse, Modelle und Entscheidungen dokumentiert
- Pair Working: Interim CAIO arbeitete eng mit internem Team
- Schulungen: Workshops zu KI-Grundlagen für alle Führungskräfte
- Playbooks: Templates und Vorlagen für zukünftige Projekte
Kulturwandel
Change Management
KI-Einführung erfordert kulturellen Wandel. Der Interim CAIO investierte erheblich:
Kommunikation:
- Monatliche "KI-Updates" für alle Mitarbeiter
- Erfolgsgeschichten aus dem Projekt
- Offene Q&A-Sessions
Ängste adressieren:
- Klare Kommunikation: "KI ersetzt nicht, sondern unterstützt"
- Umschulungsangebote für betroffene Mitarbeiter
- Betriebsrat von Anfang an eingebunden
Quick Wins feiern:
- Erste Erfolge sichtbar kommuniziert
- Mitarbeiter als Helden der Transformation positioniert
- Positive Presseberichte genutzt
Kulturelle Verankerung
Am Ende des Mandats war KI Teil der Unternehmenskultur:
- Fachbereiche bringen eigenständig Use-Case-Ideen ein
- "Data-driven Decision Making" als Führungsprinzip
- Experimentierfreude statt Risikoaversion
Lessons Learned
Was gut funktioniert hat
- Fokus auf Quick Win:
Der Kreditprozess war der perfekte erste Use Case. Klar abgegrenzt, hoher Impact, sichtbare Ergebnisse.
- Frühe Stakeholder-Einbindung:
Die intensive Kommunikation von Beginn an verhinderte Widerstände.
- Pragmatische Technologiewahl:
Statt auf die neueste Technologie zu setzen, wurde die passende gewählt.
- Paralleler Teamaufbau:
Durch frühe Rekrutierung war das Team am Ende eigenständig.
Was anders hätte laufen können
- Datenqualität früher adressieren:
Die Datenbereinigung dauerte länger als geplant. Früherer Start hätte Zeit gespart.
- Mehr Zeit für Change Management:
Trotz guter Ergebnisse gab es anfangs Vorbehalte. Noch mehr Kommunikation hätte geholfen.
- Legacy-System-Integration:
Die Integration in das Kernbanksystem war aufwändiger als erwartet. Bessere Vorabanalyse hätte geholfen.
Ergebnis und Übergabe
Quantitative Ergebnisse nach 9 Monaten
| KPI | Ergebnis |
|---|---|
| Effizienzsteigerung Kreditprozess | 73% |
| Reduktion Call-Center-Volumen | 35% |
| Jährliche Einsparungen | 850.000 EUR |
| Kundenzufriedenheit | +31% |
| Neue KI-Kompetenzen intern | 5 FTE |
Qualitative Ergebnisse
- Funktionierendes KI-Governance-Framework
- Priorisierte Pipeline mit 8 weiteren Use Cases
- KI-affine Unternehmenskultur
- Bereitschaft für EU AI Act
Übergabe
Der Interim CAIO übergab an den neu rekrutierten permanenten Head of AI:
- Vollständige Dokumentation aller Systeme und Prozesse
- 4-wöchige Übergabephase mit intensivem Coaching
- 3 Monate Remote-Verfügbarkeit für Rückfragen
Der nächste Schritt
Diese Fallstudie zeigt: Mit dem richtigen Ansatz und erfahrener Führung kann auch eine traditionelle Organisation in kurzer Zeit signifikante KI-Erfolge erzielen. Die Schlüsselfaktoren waren:
- Klare Strategie mit Fokus statt Aktionismus
- Quick Wins für Glaubwürdigkeit und Momentum
- Paralleler Kompetenzaufbau für Nachhaltigkeit
- Konsequentes Change Management für Akzeptanz
- Governance von Anfang an für Compliance
Der Interim CAIO war der Katalysator, der diese Transformation ermöglichte, mit Erfahrung, Methodenkompetenz und der Fähigkeit, sowohl strategisch als auch operativ zu arbeiten.