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# Die Kundeninteraktion ist ein Kampf, den Banken mithilfe von KI gewinnen können
- URL: https://paymentandbanking.com/die-kundeninteraktion-ist-ein-kampf-den-banken-mithilfe-von-ki-gewinnen-konnen/
- Published: 2026-10-27T06:53:38.000Z
- Updated: 2026-10-27T06:53:38.000Z
- Description: Kundinnen und Kunden vertrauen ihre Finanzen längst der KI an. Banken haben es in der Hand, ob dieses Vertrauen gerechtfertigt ist.
- Author: Nicola Breyer

**Keine Technologie wurde je so schnell angenommen wie KI. Banken haben jetzt ein Zeitfenster, um die Beziehung zu ihren Kundinnen und Kunden zu vertiefen, indem sie aktiv zuhören und sie in Fragen ihrer finanziellen Gesundheit begleiten. Zudem liegt der Großteil der Daten, die es für nahtlose Kundenerlebnisse zwischen „Conversational AI“, „Agentic AI“ und dem eigentlichen Abschluss von Finanzprodukten braucht, bereits bei den Banken.** 

Spielen die Plattformen wieder auf Sieg? Social-Media-Plattformen wuchsen zu den Bedingungen der Tech-Konzerne, lange bevor die Regulierer oder Verbraucher die Konsequenzen verstanden. Als die massiven Auswirkungen auf unsere Aufmerksamkeit1,2, unsere psychische Gesundheit3 und den demokratischen Diskurs4 nicht mehr zu leugnen waren, hatten sich die Gewohnheiten längst verfestigt und die Plattformen, die diese Wirkung entfalten, waren fest im Alltag verankert. 

Die meisten dieser Plattformen wurden nicht darauf ausgelegt, das Wohlbefinden der Menschen zu fördern, sondern darauf, möglichst oft genutzt zu werden. Noch 2026 arbeiten Regulierer an Regeln für Probleme, die dieselben Plattformen vor einem Jahrzehnt verursacht haben. Bei generativer und agentischer KI müssen wir diese Entwicklungspfade früher erkennen und bewusst gestalten, statt erneut erst im Nachhinein zu verstehen, was sie bewirken.

Die nächste Welle der Plattformentwicklung und des Kampfes um Aufmerksamkeit rollt gerade durch den Finanzsektor. Und diesmal geht es nicht nur um Aufmerksamkeit oder alltäglichen Konsum, sondern um einen der existenziellsten Bereiche überhaupt: das finanzielle Leben eines Menschen. Die Plattformen, die um die Rolle der Standardschnittstelle wetteifern, haben keinerlei besondere Verpflichtung, dem Vertrauen gerecht zu werden, das Menschen in sie setzen, obwohl genau dieses Vertrauen, das Gefühl gehört, und verstanden zu werden, sie überhaupt erst anzieht. 

Generative KI hat den Sprung von einer Neuheit zur täglichen Gewohnheit schneller geschafft als jede Konsumtechnologie zuvor. Die Gründe sind psychologischer Natur: keine Kosten, kein menschliches Gegenüber, vor dem man sich unverstanden oder gar beschämt fühlen könnte, keine technischen Vorkenntnisse, minimale kognitive Belastung5.

Dieses Paradox zeigt sich bereits in Studien. In einer globalen Studie mit 48.000 Menschen in 47 Ländern nannten über 80 % Cybersicherheitsrisiken und den Verlust von Privatsphäre als besonders große Sorgen im Umgang mit KI6. Gleichzeitig geben zwei Drittel der US-Nutzer generativer KI an, sie für Finanzfragen heranzuziehen, und drei von vier sagen, dass sie ihr Fragen stellen können, die ihnen gegenüber einem anderen Menschen zu peinlich wären7. 

## Die Lücke zwischen Vorsicht und Verhalten ist kein Zufall

Die Verhaltensforschung beschreibt zwei unterschiedliche Denkmodi. Der erste ist unser unbewusster Modus: schnell, instinktiv, emotional gesteuert; er verlässt sich auf mentale Abkürzungen, um rasch zu Schlüssen zu kommen. Der zweite, bewusste Modus ist langsam, überlegt und analytisch: das Denken, mit dem wir komplexe Probleme durchdenken. Finanzentscheidungen verlangen bewusstes Denken, doch es fällt schwer, diese geistige Anstrengung aufrechtzuerhalten. Bei Stress oder Überlastung bricht das langsame, überlegte Denken zusammen und Menschen schieben Entscheidungen auf, brechen die Auseinandersetzung damit ab oder greifen zu dem, was sich am einfachsten anfühlt8.

Das Ergebnis ist eine hartnäckige Lücke zwischen der Komplexität einer Finanzentscheidung und dem Aufwand, den Menschen dafür aufbringen wollen oder können. Diese Lücke ist der Grund, warum so viele den Umgang mit ihren Finanzen gänzlich meiden. Klassische Beratungsbeziehungen verlangten ihrerseits Aufwand: einen Termin, vorbereitete Fragen, den Willen, finanziell kompetent zu wirken, und auch Nichtstun hatte seinen Preis. KI-gestützte Plattformen sind genau in diese Lücke gestoßen und bieten einen dritten Weg.

## Entscheiden wir noch – oder stimmen wir nur noch zu?

Die jüngere Forschung bezeichnet diesen dritten Weg als ausgelagertes Denken. Er ist weniger ein eigenständiger Modus als vielmehr eine Abzweigung des unbewussten Denkens: der schnelle, mühelose Pfad, konsequent zu Ende gegangen9, 10. Der Kunde hätte weiterhin die Möglichkeit, sich bewusst mit den Ergebnissen auseinanderzusetzen: die Ergebnisse der KI zu hinterfragen, die Argumentation zu überprüfen und Alternativen abzuwägen. In der Praxis tun das die wenigsten: Sie vertrauen der KI ebenso instinktiv wie ihren eigenen schnellen Schlussfolgerungen und dort endet die Interaktion.

Neu und beunruhigend daran ist: Wer seine Entscheidungen an die KI auslagert, wird seine Denkverzerrungen („Biases“) nicht los; er verstärkt sie11. Eine KI, die aus dem Verhalten eines Nutzers lernt, spiegelt dieses Verhalten tendenziell zurück: Sie bestätigt, was er ohnehin glaubt, verstärkt, was er ohnehin tut und das über einen Kanal, der objektiv und datenbasiert wirkt. Das Ergebnis: Der Kunde glaubt, eine Entscheidung zu treffen, während er sich auf eine Version seines eigenen Urteils stützt, die durch die Maschine zusätzlich an Gewissheit gewonnen hat.

## Die Folge: Automation Bias und erodierende Finanzkompetenz

Diese Übergabe hat einen messbaren Preis. In einer empirischen Studie mit 154 aktiven Schweizer Anlegern akzeptierten 73,4 % der Teilnehmer, die einen dialogbasierten Robo-Advisor nutzten, eine fehlerhafte Portfolioempfehlung. Damit lag die Akzeptanz in dieser Gruppe signifikant höher als bei einem nicht dialogbasierten Robo-Advisor. In einem weiteren Experiment derselben Veröffentlichung ging es um Empfehlungen für teurere, aktiv verwaltete Anlagen. Ein ausdrücklicher Hinweis auf die begrenzte Informationsgrundlage der Beratung und die Eigenverantwortung der Anleger verringerte deren Befolgung beim dialogbasierten Robo-Advisor nicht statistisch signifikant12. Je stärker die Abhängigkeit, desto mehr verkümmert die Gewohnheit des eigenständigen finanziellen Denkens und mit ihr die Fähigkeit zu erkennen, wann eine Empfehlung schlecht kalibriert oder schlicht falsch ist. Verstärkt wird der Effekt bei Menschen mit geringerer Finanzkompetenz, für die der selbstsichere Ton einer KI-Empfehlung am schwersten zu hinterfragen ist.

## Banken haben das Vertrauen. Haben sie auch den richtigen Kanal?

Digitale Plattformen haben ihren Erfolg traditionell an der Nutzungsintensität gemessen (Verweildauer, Interaktionen, auf der Plattform angestoßene Käufe), mit wenig Verantwortung für die nachgelagerten Folgen ihres Designs. Das Risiko liegt nicht darin, dass Kunden KI für Finanzentscheidungen heranziehen, sondern darin, dass sich die Nutzung bei jenen konzentriert, die ihr Urteil durch KI ersetzen statt stützen lassen: Wiederholt sich das Muster ungeprüften Vertrauens bei Finanz-KI, geht die Rechnung zulasten der finanziellen Gesundheit und trifft am härtesten die Kunden mit dem geringsten Schutz. 

Banken sind der einzige Akteur in diesem Ökosystem mit einem anderen Mandat: reguliert im Interesse des Kunden zu handeln – und verfügen über das umfassendste, am besten überprüfte Bild vom Finanzleben jedes Kunden: über Jahre gesammelte Verhaltensdaten darüber, was Menschen verdienen, ausgeben, sparen und schulden. Sie verfügen über ein Maß an Vertrauen, das sich die Plattformen nicht kaufen können: Gefragt, wem sie sensible Finanzdaten am ehesten anvertrauen, nannten 72 % der deutschen Kunden ihre Hausbank13. Was fehlt, ist nicht Glaubwürdigkeit, sondern der Kanal: Banken bieten bislang kein Nutzungserlebnis, das mit den Angeboten anderer Anbieter mithält und Vertrauen allein hält niemanden, der bereits etwas Bequemeres gefunden hat.

## Wie verantwortungsvolle, bankgeführte KI konkret aussieht

KI im Bankgeschäft kann Finanzkompetenz stärken statt ersetzen, die Logik hinter einer Empfehlung erklären statt nur das Ergebnis liefern, und den Kunden in den Momenten wieder selbst nachdenken lassen, in denen es wirklich zählt. Banken sollten Anreize setzen, mit KI zu lernen, statt Entscheidungen bloß auszulagern. Menschen haben sehr unterschiedliche Beziehungen zum Geld und Einstellungen dazu, weshalb zentrale psychographische Faktoren und die individuelle Finanzkompetenz in die Personalisierung von Kommunikation und Ansätzen zum Umgang mit Geld einfließen sollten. Das Ziel ist ein Kunde, der seine Finanzen besser steuert, nicht einer, der diese Aufgabe an einen Algorithmus abgegeben hat.

Zudem sollte die Art der Unterstützung zur Tragweite der jeweiligen Entscheidung passen. Bei Alltagsfragen ist KI schneller, oft besser und Kunden bevorzugen sie. Bei Entscheidungen mit großer Tragweite profitieren Menschen von der Einbindung eines Menschen („Human in the Loop“), wegen der psychologischen Sicherheit, die nur ein Mensch geben kann. Nur 37,7 % der Befragten würden einen vollautomatisierten Kreditantrag nutzen; sobald der Prozess eine menschliche Prüfung einschließt, steigt der Wert auf 55,4 %14. Kunden verlangen von Banken nicht, den Menschen aus Finanzentscheidungen zu entfernen; sie verlangen, ihn dort einzusetzen, wo es wirklich darauf ankommt.

Die Kunden, die ihre Finanzdaten gerade der KI eines Drittanbieters übergeben haben, haben schlicht etwas Schnelleres und Einfacheres gefunden. Womöglich erscheint ihnen die KI auch neutraler, ohne Verkaufsinteresse. Das Vertrauen, das Banken über Jahre aufgebaut haben, ist weitgehend noch da, doch es ist nicht unbegrenzt haltbar. Kunden sind abgedriftet, nicht abgewandert; die Beziehung lässt sich zurückgewinnen. Ein zweiter Blick auf die Parallele zu Social Media vom Anfang dieses Artikels lohnt sich: Als die Konsequenzen nicht mehr zu leugnen waren, waren die Gewohnheiten längst verfestigt und die Plattformen dahinter fest im Alltag verankert. Banken stehen heute an einem ähnlichen Punkt – mit einem Vorteil, den diese Plattformen nie hatten: einem echten Mandat, im Interesse des Kunden zu handeln. Ein stärkeres Bewusstsein für den Wert von Finanzdaten wird den europäischen Markt für weitere Wettbewerber attraktiv machen, und die Gewohnheiten, die sich heute bilden, werden sich später am schwersten wieder aufbrechen lassen. Banken, die vorher handeln, können gestalten, wie ihre Kunden mit Finanz-KI umgehen, statt zuzusehen, wie sich diese Gewohnheiten anderswo entwickeln.

*Quellen:* 

1. *Siebers, T., Beyens, I., Pouwels, J. L., & Valkenburg, P. M. (2022). Social media and distraction: An experience sampling study among adolescents. Media Psychology, 25(3), 343-366.*
2. *Firth, J., Torous, J., Stubbs, B., Firth, J. A., Steiner, G. Z., Smith, L., ... & Sarris, J. (2019). The “online brain”: how the Internet may be changing our cognition. World psychiatry, 18(2), 119-129.*
3. *Keles, B., McCrae, N., & Grealish, A. (2020). A systematic review: the influence of social media on depression, anxiety and psychological distress in adolescents. International journal of adolescence and youth, 25(1), 79-93.*
4. *Zhuravskaya, E., Petrova, M., & Enikolopov, R. (2020). Political effects of the internet and social media. Annual review of economics, 12(1), 415-438.*
5. *Bick, A., Blandin, A., & Deming, D. J. (2024). The rapid adoption of generative AI (No. w32966). National Bureau of Economic Research.*
6. *Gillespie, N., Lockey, S., Ward, T., Macdade, A., & Hassed, G. (2025). Trust, Attitudes and Use of Artificial Intelligence: A Global Study 2025\. The University of Melbourne and KPMG. DOI 10.26188/28822919*
7. *Intuit Credit Karma. (2025, September 2). The rise of fin-AI: Why Americans are trusting generative AI with their wallets. https://www.creditkarma.com/about/commentary/the-riseoffin-ai-why-americans-are-trusting-generative-ai-with-their-wallets*
8. *Kahneman, D. (2011). Thinking, fast and slow. Macmillan.*
9. *Jose, B., Joseph, D., Mohan, V., Alexander, E., Varghese, S. K., & Roy, A. (2025). Outsourcing cognition: the psychological costs of AI-era convenience. Frontiers in Psychology, 16, 1645237.*
10. *Shaw, S. D., & Nave, G. (2026). Thinking-Fast, Slow, and Artificial: How AI is Reshaping Human Reasoning and the Rise of Cognitive Surrender. Available at SSRN 6097646.*
11. *Gerlich, M. (2025). AI tools in society: Impacts on cognitive offloading and the future of critical thinking. Societies, 15(1), 6.*
12. *Hildebrand, C., & Bergner, A. (2021). Conversational robo advisors as surrogates of trust: onboarding experience, firm perception, and consumer financial decision making. Journal of the Academy of Marketing Science, 49, 659–676\.* [*doi.org/10.1007/s11747-020-00753-z*](https://doi.org/10.1007/s11747-020-00753-z?ref=paymentandbanking.com)
13. *KPMG. (2025). Open finance and FiDA in retail business: The race for the customer interface– What do customers want now? KPMG AG Wirtschaftsprüfungsgesellschaft.*
14. *Holtmann, A. (2026, February). AI-driven financial services: Why trust and human expertise are essential for success. Solaris SE.* [*https://www.solarisgroup.com*](https://www.solarisgroup.com/?ref=paymentandbanking.com)