Quo vadis, Kundenbeziehung?

Der Kampf um die Kundenbeziehung ist längst eröffnet. Schon bald wird es Gewinner und folglich auch Verlierer geben. Wer muss sich Sorgen machen?

Heutzutage besteht die Kundenbeziehung im Retailgeschäft und auch im SME-Business oft zu verschiedenen Kanälen einer Bank: einer App, einem Chatbot, Menschen im Service-Center und für wenige zum persönlichen Kundenbetreuer oder dem Personal in den Filialen. Im Bargeldgeschäft sind die Touchpoints schon heute zum großen Teil an das freundliche Personal von Supermärkten oder Drogerieketten outgesourct, die Auszahlungen von Bargeld im Zahlungsvorgang an der Kasse erledigen. Und in der Zukunft? In einer KI-gesteuerten Welt ohne Apps wird es nicht einfacher werden, die Kundenschnittstelle zu besetzen, gleichzeitig werden neue Konkurrenten relevanter, Stichwort: Publisher. Wird das ein Game Changer oder im Omni-Channel Ansatz nur ein weiterer Kanal?

Ehemalige Challenger sind heute Mitbewerber

Ehemalige Challenger, die damals die neue, digital-affine Generation bedienten, sind längst Mainstream geworden und aufgrund ihrer Größe ernstzunehmende Mitbewerber um die Gunst und die finanziellen Assets der Kunden – aber weiterhin mit dem Vorteil besserer Prozesse und weniger Legacy-Systemen. Und eigentlich alles, was Boomer und darunter ist, „kann Bank heute digital“, wenn Kund:innen etablierter Institute auch oft noch an bestimmten Abläufen wie „neues Handy“ verzweifeln. Jugendliche gehen heute selbstverständlich zu Revolut und N26, haben als junge Erwachsene erste Depots bei Trade Republic und folgen eben nicht mehr dem ehemaligen Finanzverhalten ihrer Eltern, worauf tradierte Institute sich jahrelang verlassen konnten.

Digital ist normal – KI eigentlich auch schon

Die Generationen unter 40 Jahren sind nicht nur digital-, sondern KI-affin. Sie kennen Personalisierung aus dem E-Commerce, aus Social Media, sie erwarten heute auf sie zugeschnittene Dienstleistungen und – mehr und mehr – dass die Unternehmen, mit denen sie interagieren, für sie mitdenken. Menschen unter 50, und auch die 50+, die vermögender sind, teilen übrigens laut einer KPMG Studie mit immer größerer Bereitschaft auch ihre Finanzdaten. Kunden gehen davon aus, dass Finanzinstitute nach dem besten Interesse ihrer Kundinnen und Kunden agieren. Sie erwarten also, wie ich auch, dass ihre Bank sie anspricht, wenn zu viel Geld auf dem Girokonto liegt, dass man „rules“ setzen kann („wenn … dann überweise …“), dass ein automatisches Balancing zwischen Girokonto, Depot und Tagesgeld erfolgt.

Agentic Banking oder doch eher reine Prozess-Effizienzen?

Auf einschlägigen Portalen wie LinkedIn lesen wir immer wieder über die „Agentic Bank“, also den konsequenten Einsatz von KI-Möglichkeiten hin zur weitgehend automatisierten Bank mit minimalem menschlichen Overhead. Etablierte Banken und Versicherungen sind von diesem Zielbild noch weit entfernt, und es sei auch dahingestellt, ob dies mit einem Umbau der heutigen Organisation und der heutigen Systeme überhaupt gelingen kann. Möglicherweise muss konsequent neu gebaut werden, genau wie es Neobanken im Digitalbanking vor zehn Jahren getan haben.

Nur:Kunden werden auf einen solchen Neubau nicht warten. Und es ist ja auch nicht so, als ob Banken im Feld von KI und auch mit agentischer KI nicht längst innovieren: im Bereich interner Prozesse und Wissensquellen (hallo Bank-X-GPT), im Onboarding, KYC, AML, in der Kreditvergabe oder im Kundendienst mit internen Service-Tools – und Avataren wie AVA der Commerzbank. In UK hat Revolut bereits einen KI-gestützten Finanzberater; auch genAI Lead Generation Angebote wie „quirion.ai“ zeigen, wohin erklärende Finanzinformation gehen kann.

Warum ist es so schwer, Kunden personalisierte, digitale Lösungen  anzubieten?

Bei den etablierten Instituten bleibt die auf Daten beruhende, persönliche Kundenansprache – die Personalisierung von Angeboten und Produkten mit konkretem Mehrwert – mit Ausnahme des Kundendienstes, weiterhin die absolute Ausnahme.

Warum? Haushaltsbuch, Ausgabenkategorien und Multibanking waren bisher reine Kostenzentren. Anzeigefunktionen ohne verknüpfte Handlungen. Sie beruhten auf Angeboten externer Dienstleister, nicht auf einem organisationsweiten Zugriff auf Daten und kundendatengetriebenen Prozessen über einzelne Unternehmensbereiche hinweg. Und darin liegt die Crux.

Tradierte Banken haben über die letzten Jahre enorm große IT-Transformationen durchgeführt: Cloud-Migrationen, API-Programme, App-Plattform-Erneuerungen. Gleichzeitig neue Distributed-Finance-Angebote und Tokenisierungsprojekte, regulatorische Anforderungen rund um DORA und unzählige weitere Anpassungen. Datenlakes wurden kreiert, IT-Sicherheit erweitert, neue Identifizierungsverfahren eingeführt. Und das alles meist mit einer schrumpfenden Zahl von Mitarbeitenden, insbesondere aus den Fachbereichen. Es musste erst einmal die Grundlage dafür geschaffen werden, dass moderne, kundenfokussierte Digitalanwendungen überhaupt realistisch in den Markt gebracht werden konnten.

Und nun, wenn man dies auf den Weg gebracht hat, steht der nächste technologische Sprung an: Generative KI, die mitarbeitet, die Kunden und Kundinnen betreut, aber auch berät und im Namen der Kund:innen Finanzgeschäfte führt. Oft geschieht das bereichsübergreifend, mit Anforderungen an Daten, die weit über personalisierte In-App-Kampagnen hinausgehen.

Währenddessen sind Unternehmen mit weniger Legacy wie Revolut im Hyperwachstum. KI-Finanzberater? Im Heimmarkt getestet. Handel mit alternativen Assets wie PE-Fonds? Machen Start-ups. Personalisierte Einkaufsberater? BNPL? Smarte Wallet-Lösungen? Hallo Klarna, Shopify. Äh, Krypto? Hier holen etablierte Institute auf, aber mit Vorsicht.

Was ist die Lösung?

Banken müssen sich endlich konsequent mit ihren Kundendaten befassen – und sie KI-ready machen. Konkret heißt das: eineindeutige Kundensichten (Dubletten raus), ereignisbasierte Datenflüsse in (nahe) Echtzeit, sichtbarer Consent (Zweck, Dauer, Widerruf als Beleg), klare Berechtigungen/Entitlements (was darf automatisiert, was nur mit Freigabe geteilt werden) und Erklärbarkeit/Audit-Trail direkt im Frontend. PSD2/3 liefert dafür heute schon schnelle Ergänzungen (Affordability, Abos, Cash-Signale). FIDA wird die umfassende, personalisierte Finanzberatung ermöglichen und revolutionieren, Daten-Portabilität, Haftung und Vergütung formalisieren und beschleunigen. Aber warten müssen wir nicht auf FIDA, um Mehrwerte mit Daten zu kreieren.

In Gesprächen mit Banken stelle ich sehr gerne viele Fragen zu Daten. Ich frage konkret nach demografischen Daten, nach Anteilen des Gesamtvermögens im Institut, nach welchen Portfolio-Anteilen im eigenen Institut und bei Fremdbanken liegen, nach Girokonten, die Kund:innen bei anderen Instituten führen. Bei SME-Unternehmen geht es um automatisierte Cash-Flow-Analysen, “MyCFO” Lösungen. In diese Richtung entwickeln sich Challenger wie Qonto immer weiter. Leider ist es immer noch nicht selbstverständlich für Finanzinstitute, sich ein transparentes Bild ihrer Kund:innen zu machen. Denn sie kommen kulturell aus einer Produkt-DNA. Ich baue ein Produkt, das Geld verdient, und das trägt der Vertrieb an eine vordefinierte Kundenbasis. Bumm.

Währenddessen wird die Kundenstelle disruptiert

Die großen KI-Unternehmen legen währenddessen Protokolle vor, wie das Payment-Geschäft im Retail funktioniert, ohne einen Touchpoint mit den Interfaces der Händler zu haben – eingebettet in Chat-Erlebnisse. Weitergedacht bedeutet dies: Neben dem heutigen Wettbewerb von Neobanken und Wealth-Start-ups kommt die nächste Disruptionswelle auf uns zu: Voice- und Chat-basierte Käufe von Finanzprodukten über große KI-Anbieter, mit einem regulierten Intermediär dazwischen. Es muss aber eben keine Bank sein, bei der die Person früher ihr Konto hatte.

Für all das, was ich oben beschreibe, braucht Institute eben: Daten. Man muss seine Kunden extrem gut kennen. Und zwar nicht nur ihre finanzielle Position, sondern ihr gelebtes Verhalten.Es verändert den Dialog in einem Institut, es verlangt aber auch eine Neuorgansiation weg vom Produkt hin zur echten Kundenzentrierung. Nur wenn ich versuche, Kunden wirklich auf Basis ihrer Daten kennenzulernen und mit ihnen darauf basierend zu interagieren – und das institutionalisiere –, dann verändert sich auch die DNA des Unternehmens. Menschen sind zwar heute oft selbst nur Produkte in der Welt der Datenmonetarisierung. Aber Menschen können loyal sein und klar entscheiden, mit wem sie Geschäft machen möchten. Wer sich heute um seine Kund:innen nicht bemüht, wird (noch schneller) ausgetauscht.

In welchen Feldern kann heute gehandelt werden?

Beispiel Pensionsplanung: Aus internen Beständen (Policen/Beiträge, ETF-Sparpläne, Kredite) plus PSD2-Signalen (Einnahmen/Ausgaben) entsteht eine Gap Analyse („Rente −€x/Monat“, „BU-Lücke €y“) mit Begründung und Datenbezug. Kundinnen und Kunden vergleichen und simulieren Varianten, die Entscheidung darf später fallen. Wenn sie bereit sind, startet eine freigegebene Aktion (z. B. Angebotsprozess)  mit Consent-Beleg und Audit-Trail. Kreditantragsstrecken, fairere Scoring-Modelle, bessere Kredite, beziehungsweise überhaupt Kreditvergabe an SMEs (wie Banxware, Teylor, PayPal es vorleben), Schuldenprävention, Conversational-AI gestützte Finanzberatung für den Mass Affluent Bereich, und vieles mehr. Hier müssen wir nicht auf FIDA warten!

Diese Angebote benötigen klare KPIs, damit man den Mehrwert von personalisierten Angeboten auch finanziell klar messen kann.

Wir brauchen das Commitment, die Interaktion mit Kunden zu modernisieren. Wir benötigen klare Datenstrategien und weiteres Invest in KI-lesbare Datenqualität. Wir benötigen die Governance, die einen Roll-Out an Kunden zu ermöglichen und das Skill-Set im Finanzsektor, diese neuen Lösungen zu verantworten und zu monetarisieren.

Ich freue mich darauf, dass die Industrie mir zeigt, dass 2026 das Jahr ist, in dem wir hier wirklich sichtbare Fortschritte machen. Ich freue mich auf viele positive Beispiele, die über Prototypen hinausgehen.