Kurzfassung: Die Auswirkungen autonomer KI auf Banken verschieben Einlagen und drücken Margen. Agentische KI kann Kundinnen und Kunden automatisch aus niedrig verzinsten Girokonten in besser verzinste Angebote leiten. McKinsey warnt: Ohne Anpassung drohen bis zu 170 Milliarden Dollar Gewinnverlust – trotz kurzfristiger Effizienzgewinne durch Automatisierung. Ein neuer McKinsey-Bericht setzt ein klares Signal: Autonome KI-Agenten verändern das Spar- und Anlageverhalten schneller, als viele Banken reagieren. Die Studie beschreibt, wie „agentic AI“ – also eigenständig handelnde Systeme – Kundinnen und Kunden aktiv beim Optimieren ihrer Finanzentscheidungen unterstützt. Das trifft Banken im Kern ihres Geschäftsmodells. Denn ein großer Teil der Einlagen liegt heute noch auf niedrig verzinsten Konten. Wenn KI diese Trägheit auflöst, werden Einlagen in höher verzinste Produkte wandern. McKinsey beziffert das potenzielle Minus auf bis zu 170 Milliarden US‑Dollar, was rund 9 Prozent der Profite entspricht.

Auswirkungen autonomer KI auf Banken: Der neue Druck auf Einlagen und Margen

Die Ausgangslage ist eindeutig. Weltweit liegen rund 70 Billionen US‑Dollar an Einlagen bei Banken. Davon halten Verbraucherinnen und Verbraucher etwa 23 Billionen US‑Dollar auf Girokonten mit nahezu null Zinsen. Der Rest steckt in Konten mit nur moderaten Renditen. Genau hier setzt agentische KI an. Sie gleicht Zinssätze ab, simuliert Szenarien und stößt Wechsel an – ohne dass Kundinnen und Kunden aktiv recherchieren müssen.

Wie KI-Agenten die Trägheit im System auflösen

Der Mechanismus ist simpel. Pradip Patiath, Senior Partner bei McKinsey, bringt es auf den Punkt: „Stell dir vor, du hast einen KI‑Agenten, der sagt: ‘Du kannst 2.000 Dollar im Jahr sparen, wenn du dein Geld umschichtest.’“ Ein solcher Hinweis senkt die Hürde, aktiv zu werden. Der Agent vergleicht Angebote, fragt die Zustimmung ab und führt die Umbuchung aus. Was früher Tage dauerte und Know-how brauchte, passiert in Minuten. Genau darin liegen die Auswirkungen autonomer KI auf Banken. Die Trägheit, auf der ein Teil der Zinsspanne beruht, verschwindet. Kundengelder fließen schneller zu Top‑Konditionen. Wenn nur 5 bis 10 Prozent der Girokonten von null Zins auf die besten Sätze wechseln, entspricht das laut McKinsey bereits rund 20 Prozent der globalen Branchengewinne. Die Dynamik ist also nicht linear: Schon kleine Bewegungen haben große Folgen.

Der 170‑Milliarden‑Dollar‑Schock

McKinsey schätzt, dass Banken bis zu 170 Milliarden US‑Dollar an Gewinnen verlieren könnten, wenn sie nicht gegensteuern. Das entspricht etwa 9 Prozent des globalen Bankengewinns. Der Hebel liegt im Einlagenmix und in der Zinsmarge. Je mehr Kundinnen und Kunden in besser verzinste Konten wechseln, desto schneller sinkt die Profitabilität aus Einlagen. Kurzfristig klingt die Gegenrechnung positiv: Durch KI lassen sich 15 bis 20 Prozent der operativen Kosten einsparen. Prozesse laufen schneller, Fehler sinken, Self‑Service wächst. Aber McKinsey warnt: In einem wettbewerbsintensiven Markt geben Banken einen Teil dieser Effizienzgewinne an Kundinnen und Kunden weiter – über bessere Preise, höhere Zinsen und günstigere Gebühren. Am Ende fließt der Nutzen vor allem an die Nutzerseite.

Was große Finanzinstitute bereits verändern

Die Branche reagiert. JPMorgan Chase meldete im dritten Quartal einen Gewinnanstieg um 12 Prozent auf 14,4 Milliarden US‑Dollar. Zugleich blieb das Mitarbeiterwachstum bei nur 1 Prozent. CFO Jeremy Barnum erklärte, dass Führungskräfte das Hiring bremsen, während das Haus KI breit ausrollt. Auch bei Goldman Sachs kündigte CEO David Solomon an, das Mitarbeiterwachstum zu begrenzen und gezielte Personalmaßnahmen im Rahmen einer mehrjährigen KI‑Neuaufstellung zu ergreifen.

KI im Front‑, Middle‑ und Backoffice

Beide Häuser integrieren KI in Kundenkontakt, Mitarbeiter‑Workflows und Backoffice‑Prozesse. Das Ziel: Geschwindigkeit, Qualität und Skalierbarkeit. Die Botschaft ist eindeutig: Selbst bei starken Erträgen verschieben die Institute ihre Prioritäten hin zu Technologie und Automatisierung. So bereiten sie sich auf eine Phase vor, in der agentische KI den Wettbewerb um Einlagen und Gebühren neu ordnet.

Kurzfristige Effizienz, langfristiger Preisdruck

McKinsey erwartet, dass die anfänglichen Einsparungen von 15 bis 20 Prozent im Betrieb nicht dauerhaft bei den Banken bleiben. Wenn mehrere Anbieter KI auf ähnlichem Niveau einsetzen, entsteht Preisdruck. Zinsen für Kundinnen und Kunden steigen, Gebühren sinken, und digitale Services werden Standard. Die Folge: Der Wettbewerb nivelliert Kostenvorteile. Für Banken heißt das, nicht nur intern effizienter zu werden, sondern auch Erträge zu schützen.

Strategien, um die Auswirkungen autonomer KI auf Banken in Chancen zu wenden

Der Bericht skizziert eine klare Logik: Wer früh handelt, kann einen „First‑Mover‑Vorteil“ sichern, bevor sich der Markt anpasst. Der Wasserstand – so beschreibt es Patiath sinngemäß – wird sich heben, und dann zählen die bereits erreichten Positionen. Was bedeutet das konkret?

Produkt, Preis und Prozesse neu denken

– Einlagenmix aktiv steuern: – Proaktive Angebote für Kundinnen und Kunden mit niedrigen Zinsen – Smarte „Sweep“-Funktionen zwischen Giro‑ und Tagesgeld – Transparente Kommunikation zu Zinsvorteilen und Sicherheit – Zinsstrategie dynamisieren: – Schnellere Anpassung an Marktbewegungen – Segment‑ und beziehungsbasierte Zinslogik statt Einheitszins – Gebührenmodell überprüfen: – Mehr Wert in Services, weniger in versteckten Kosten – Klarer Mehrwert durch KI‑gestützte Finanzassistenz

Eigene agentische KI aufbauen

– KI‑Assistenten für Kunden: – Automatische Erkennung von Sparpotenzialen – Einfache, sichere Zustimmung und Ausführung – Erklärbare Empfehlungen, damit Vertrauen entsteht – KI für Mitarbeiter: – Copilots in Service und Kreditprozessen – Qualitätssicherung und Compliance‑Checks in Echtzeit – Datenkompetenz stärken: – Datenqualität, Governance, Zugriffsschutz – Klare Richtlinien für Nutzung und Aufbewahrung

Vom Automatisieren zum Beraten

Agentische KI löst Transaktionen aus. Den Unterschied macht Beratung. Wer KI‑Hinweise mit verständlicher Erklärung, persönlicher Einordnung und transparentem Pricing verbindet, hält Kundinnen und Kunden. So werden Wechselimpulse zu Beziehungsimpulsen. Das schützt Margen, weil der Preis nicht allein entscheidet.

Frühindikatoren, die jetzt wichtig sind

Um rechtzeitig zu steuern, braucht es klare Signale aus Daten. Wichtige Messpunkte: – Einlagenstruktur: – Anteil von Giro‑ zu höher verzinsten Konten – Geschwindigkeit der Umschichtungen – Zinsmarge: – Entwicklung der Nettozinsmarge in betroffenen Segmenten – Preiselastizität je Kundengruppe – Kundenverhalten: – Nutzungsraten von KI‑Funktionen – Abbruchraten bei empfohlenen Umschichtungen – Churn in zinssensitiven Segmenten – Prozessleistung: – Durchlaufzeiten und Fehlerquoten in KI‑gestützten Prozessen – Kosten pro Vorgang vor und nach KI‑Einführung – Risiko und Compliance: – Trefferquoten von Kontrollmechanismen – Beschwerdequoten zu KI‑Empfehlungen Diese Indikatoren zeigen, ob die Auswirkungen autonomer KI auf Banken bereits in der Ertrags‑ und Kundenstruktur ankommen – und ob Gegenmaßnahmen greifen.

Operative Exzellenz als Schutzschild

Kurzfristig sind Effizienzgewinne ein Puffer. Sie finanzieren Investitionen in Produkt und Preis. Wichtig ist, die Einsparungen zielgerichtet zu nutzen: – IT‑Modernisierung beschleunigen: – Schnittstellen vereinfachen, Daten zusammenführen, Latenzen senken – Test‑und‑Lern‑Schleifen etablieren: – KI‑Empfehlungen A/B‑testen, Wirkung messen, schnell nachschärfen – Kundenreise vereinfachen: – Klarer Pfad von Hinweis zu Ausführung, wenige Klicks, starke Absicherung – Mitarbeiter befähigen: – Schulungen zu KI‑Tools, klare Leitplanken, definierte Eskalationswege

Wettbewerbsvorteil durch Vertrauen

Wenn KI automatisch Geld bewegt, zählt Vertrauen. Banken sollten darauf achten: – Verständliche Sprache: – Empfehlungen ohne Fachjargon, mit einfachem Nutzen‑Vergleich – Wahlfreiheit: – Kunden entscheiden, welche Automationen aktiv sind – Transparenz: – Warum empfiehlt die KI dieses Produkt? Welche Risiken gibt es? – Sicherheit: – Starke Authentifizierung und Schutz vor Missbrauch – Fairness: – Keine Benachteiligung bestimmter Kundengruppen So entsteht eine Beziehung, in der Kundinnen und Kunden KI als Hilfe erleben – nicht als Black Box. Das mindert Preisdruck, weil der Servicewert steigt.

Positionen beziehen, bevor sich der Markt neu kalibriert

McKinsey erwartet, dass ein Großteil der frühen Effizienzgewinne im Wettbewerb aufgezehrt wird. Gleichzeitig zeigt die Analyse, wie schnell schon 5 bis 10 Prozent Umschichtung Wirkung auf die Profitabilität entfalten. Daraus folgt ein doppelter Auftrag: – Geschwindigkeit: KI skalieren, Prozesse schlank machen, Daten fit halten. – Differenzierung: Produkte klarer profilieren, Beratung stärken, Vertrauensanker setzen. Wer das schafft, nutzt die erste Welle, bevor der „Wasserstand“ sich hebt. Dann stabilisieren sich Margen auf einem neuen Niveau – und die Gewinner sind jene, die früh geliefert haben. Zum Schluss wird klar: Die Auswirkungen autonomer KI auf Banken sind Chance und Stress‑Test zugleich. Agentische Systeme beseitigen Trägheit und lenken Einlagen dorthin, wo Zinsen höher sind. Wer darauf vorbereitet ist, sichert Erträge, stärkt Kundenbeziehungen und baut Effizienz aus. Wer zaudert, riskiert bis zu 170 Milliarden US‑Dollar an Gewinnen – in einem Umfeld, in dem Kundinnen und Kunden den Nutzen immer schneller auf ihre Seite ziehen. (persönlicher Nachtrag: In dieser Lage lohnt sich Fokus. Kleine, messbare Schritte bringen mehr als große Pläne. Entscheidend ist, jetzt anzufangen – und konsequent zu lernen.)

(Source: https://www.perplexity.ai/page/mckinsey-warns-banks-could-los-10SnUuySTf6YyVauGZq6Cg)

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