Künstliche Intelligenz hält mit hoher Geschwindigkeit Einzug in das Privatkundengeschäft der Banken. Digitale Assistenten beantworten Fragen, analysieren Kontobewegungen, erkennen Einsparpotenziale und können auf Versorgungslücken oder ungenutztes Anlagekapital hinweisen. Perspektivisch werden KI-Systeme noch stärker personalisierte Empfehlungen aussprechen und Kundinnen und Kunden kontinuierlich bei finanziellen Entscheidungen begleiten. Technologisch scheint damit vieles möglich zu werden, was Banken über Jahre versprochen haben: eine individuelle Ansprache für eine große Zahl von Kunden, schnelle Antworten rund um die Uhr und eine Finanzplanung, die aktuelle Daten automatisch berücksichtigt. Doch die entscheidende Frage lautet nicht, was Künstliche Intelligenz leisten kann. Entscheidend ist, was die Menschen ihr tatsächlich anvertrauen wollen.
Aktuelle Befragungen zeigen ein differenziertes Bild. Die grundsätzliche Offenheit gegenüber KI ist groß. Sobald es jedoch um konkrete Finanzentscheidungen, sensible Daten oder die eigenständige Verwaltung von Vermögen geht, nimmt das Vertrauen deutlich ab. Für Banken entsteht daraus eine zentrale strategische Aufgabe: Sie müssen KI so einsetzen, dass digitale Leistungsfähigkeit und menschliche Verantwortung miteinander verbunden werden.
Die Menschen sind offen für KI
Eine im August 2026 veröffentlichte repräsentative Forsa-Befragung im Auftrag von Visa zeigt zunächst eine bemerkenswerte Offenheit. 63 Prozent der 1.010 befragten Erwachsenen können sich grundsätzlich vorstellen, Aufgaben an einen KI-Agenten zu übertragen. Bei konkreten Finanzanwendungen verändert sich das Bild jedoch deutlich. 68 Prozent würden ihre Versicherungen und Finanzprodukte eher nicht oder keinesfalls KI-gesteuert verwalten lassen. Einer KI-gestützten Geldanlage, beispielsweise über einen Robo-Advisor, stehen sogar 86 Prozent skeptisch gegenüber. Die Erhebung wurde vom 23. Juni bis zum 3. Juli 2026 durchgeführt und am 13. August veröffentlicht.
Die Zahlen zeigen ein scheinbares Paradox: Viele Menschen interessieren sich für die Möglichkeiten Künstlicher Intelligenz und nutzen entsprechende Anwendungen bereits im Alltag. Gleichzeitig möchten sie nicht, dass ein technisches System eigenständig über Geldanlage, Versicherungen oder andere langfristig bedeutsame Finanzfragen entscheidet. Diese Zurückhaltung ist keineswegs technologiefeindlich. Sie ist vielmehr Ausdruck eines ausgeprägten Bedürfnisses nach Kontrolle. Eine falsche Antwort auf eine allgemeine Wissensfrage ist ärgerlich. Eine fehlerhafte Entscheidung über Altersvorsorge, Kreditaufnahme oder Vermögensanlage kann dagegen erhebliche und langfristige finanzielle Folgen haben.
Unterstützung wird akzeptiert, aber der Kontrollverlust nicht
Die Akzeptanz von KI hängt wesentlich davon ab, welche Rolle das System übernimmt. Zwischen einer verständlichen Erklärung, einer unverbindlichen Orientierung, einer personalisierten Empfehlung und einer eigenständigen Entscheidung bestehen aus Kundensicht erhebliche Unterschiede. Eine KI kann beispielsweise erklären, wie ein ETF funktioniert, welche Bedeutung eine Zinsbindung hat oder wie eine Rentenlücke grundsätzlich berechnet wird. Sie kann Informationen strukturieren, verschiedene Szenarien darstellen oder auf einen ungewöhnlich hohen Dispozins hinweisen. In diesen Situationen bleibt der Kunde erkennbar Herr des Verfahrens. Anders verhält es sich, wenn ein System eigenständig Produkte auswählt, Vermögen umschichtet, Verträge abschließt oder Zahlungen ausführt. Je näher die KI an eine verbindliche Entscheidung oder Transaktion rückt, desto größer werden die Anforderungen an Transparenz, Datensicherheit und menschliche Kontrolle. Für Banken bedeutet das: KI-Akzeptanz lässt sich nicht mit einer einzigen allgemeinen Frage messen. Entscheidend ist der konkrete Anwendungsfall. Ein Kunde kann einen digitalen Assistenten zur Erklärung eines Finanzbegriffs begrüßen und gleichzeitig die automatisierte Verwaltung seines Altersvorsorgevermögens ablehnen. Beides ist miteinander vereinbar.
Unterschiedliche Studienergebnisse sind kein Widerspruch
Wie stark die Antworten vom beschriebenen Einsatzgebiet abhängen, zeigt der Vergleich mit einer repräsentativen YouGov-Befragung im Auftrag der ING Deutschland. Danach können sich 54 Prozent der Befragten eine rein digitale, KI-gestützte Beratung vorstellen, die ihre persönliche finanzielle Situation berücksichtigt und individuelle Empfehlungen bereitstellt. 68 Prozent zeigen sich für mindestens einen der abgefragten konkreten Anwendungsfälle offen.
Bei alltäglichen Bankfragen können sich 41 Prozent eine KI-Unterstützung vorstellen. 33 Prozent würden sie bei der Produktsuche und zur ersten Information einsetzen. Knapp jeder Fünfte sieht einen möglichen Nutzen bei der Vorbereitung komplexerer Entscheidungen. Besonders hoch ist die Offenheit bei der Generation Z: 71 Prozent können sich grundsätzlich eine digitale KI-Beratung vorstellen, bei konkreten Anwendungsfällen steigt die Zustimmung auf 84 Prozent. Gleichzeitig zeigt auch diese Untersuchung klare Grenzen. Für 64 Prozent ist es sehr wichtig, dass Banken offenlegen, an welcher Stelle KI entscheidet und an welcher nicht. 72 Prozent vertrauen einer KI-gestützten digitalen Beratung nur, wenn sie jederzeit zu einem menschlichen Ansprechpartner wechseln können.
Die Ergebnisse der beiden Befragungen widersprechen sich daher nicht. Sie beschreiben vielmehr unterschiedliche Stufen der KI-Nutzung. Menschen sind offen für Unterstützung, Information und Vorbereitung. Deutlich kritischer werden sie, wenn KI ihre Finanzprodukte verwalten oder eigenständig Anlageentscheidungen treffen soll. Die zentrale Trennlinie verläuft nicht zwischen digitaler und persönlicher Beratung. Sie verläuft zwischen nachvollziehbarer Unterstützung und einem als unkontrollierbar wahrgenommenen Entscheidungsprozess.
Vertrauen entsteht durch nachvollziehbare Verantwortung
Bei der klassischen persönlichen Beratung ist grundsätzlich erkennbar, wer eine Empfehlung ausspricht. Kundinnen und Kunden können nachfragen, Einwände äußern und den Gedankengang des Beraters zumindest teilweise nachvollziehen. Bei einem KI-System ist diese Verantwortlichkeit weniger offensichtlich.
Wer hat das System entwickelt? Mit welchen Daten arbeitet es? Welche Interessen verfolgt der Anbieter? Nach welchen Kriterien werden Produkte ausgewählt? Werden nur hauseigene Lösungen berücksichtigt? Wie aktuell sind die verwendeten Informationen? Kann die KI eventuelle Unsicherheiten erkennen und offen kommunizieren? Und wer haftet, wenn eine Empfehlung fehlerhaft oder für den konkreten Kunden ungeeignet ist?
Banken müssen auf diese Fragen klare und verständliche Antworten geben. Ein allgemeiner Hinweis, dass eine Anwendung „KI-gestützt“ arbeitet, reicht nicht aus. Kunden müssen erkennen können, welche Aufgabe die Technologie übernimmt, wo ihre Grenzen liegen und an welcher Stelle ein Mensch die Verantwortung trägt. Transparenz darf sich dabei nicht auf umfangreiche rechtliche Hinweise beschränken. Eine formal korrekte, aber unverständliche Erklärung schafft kein Vertrauen. Gute Transparenz übersetzt technische und regulatorische Zusammenhänge in eine Sprache, die Verbraucher ohne Spezialwissen verstehen können.
Datenkontrolle wird zum Kern der Beratungsqualität
KI-gestützte Finanzberatung benötigt Daten. Je individueller die Unterstützung sein soll, desto umfassender muss das System die finanzielle Situation des Kunden kennen. Dazu können Kontoumsätze, regelmäßige Einnahmen, bestehende Kredite, Versicherungen, Wertpapierbestände, Sparziele und persönliche Lebensplanungen gehören. Genau hier liegen große Chancen. Eine KI kann Zusammenhänge erkennen, die bei einer isolierten Produktbetrachtung übersehen werden. Sie kann feststellen, dass ein Kunde zwar regelmäßig Geld zurücklegt, gleichzeitig aber einen teuren Dispokredit nutzt. Sie kann auf fehlende Rücklagen, eine mögliche Versorgungslücke oder ein dauerhaft ungenutztes Guthaben hinweisen. Richtig eingesetzt, kann sie die Qualität der Analyse verbessern.
Mit der wachsenden Datentiefe steigt jedoch auch die Verantwortung. In der Forsa-Befragung für Visa wollten 61 Prozent der Befragten insbesondere verhindern, dass KI-Agenten unkontrollierten Zugriff auf Zahlungsdaten erhalten. 52 Prozent legten Wert darauf, dass persönliche Daten nicht gesammelt oder weitergegeben werden. Das zeigt: Datenschutz ist bei KI im Banking nicht lediglich eine regulatorische Pflicht. Er wird zu einem zentralen Bestandteil der wahrgenommenen Beratungsqualität. Kunden müssen wissen, welche Informationen verwendet werden, für welchen Zweck die Verarbeitung erfolgt und wie sie ihre Zustimmung begrenzen oder widerrufen können. Vertrauen entsteht nicht dadurch, dass eine Bank möglichst viele Daten besitzt. Vertrauen entsteht dadurch, dass der Kunde die Hoheit über seine Daten behält.
Die Empfehlungshoheit muss beim Kunden bleiben
Eine gute KI-Unterstützung soll Entscheidungsfähigkeit stärken und nicht ersetzen. Sie sollte Optionen verständlich darstellen, Folgen berechnen, Risiken benennen und bei der Strukturierung einer Entscheidung helfen. Die endgültige Auswahl muss jedoch beim Kunden bleiben. Das gilt besonders für langfristige und komplexe Finanzentscheidungen. Bei einer Altersvorsorge geht es nicht allein um die theoretisch höchste Rendite. Berücksichtigt werden müssen unter anderem Anlagehorizont, Risikobereitschaft, Sicherheitsbedürfnis, vorhandene Ansprüche, familiäre Verpflichtungen und die finanzielle Belastbarkeit. In der Baufinanzierung kommen Haushaltsrechnung, Eigenkapital, Zinsbindung, Tilgung, mögliche Sondertilgungen und langfristige Belastungsszenarien hinzu.
Eine KI kann diese Faktoren erfassen und berechnen. Ob sich ein Kunde mit den daraus entstehenden Risiken wohlfühlt, lässt sich aber nicht allein aus Daten ableiten. Menschen ändern ihre Einschätzung zudem häufig erst im Gespräch, wenn abstrakte Risiken in konkrete Lebenssituationen übersetzt werden. Deshalb sollte ein KI-System nicht nur eine vermeintlich optimale Lösung präsentieren. Es sollte alternative Szenarien zeigen, Zielkonflikte offenlegen und erklären, warum eine bestimmte Empfehlung zustande kommt. Erst dadurch wird aus einer automatisierten Produktauswahl eine echte Entscheidungsunterstützung.
Persönliche Beratung wird nicht überflüssig
Je leistungsfähiger digitale Systeme werden, desto häufiger wird behauptet, persönliche Bankberatung verliere an Bedeutung. Tatsächlich dürfte das Gegenteil eintreten: Je mehr Standardfragen digital beantwortet und Analysen automatisiert vorbereitet werden, desto stärker konzentriert sich die persönliche Beratung auf komplexe Entscheidungen und die Einordnung individueller Lebenssituationen. Die Rolle der Beraterinnen und Berater verändert sich damit. Sie müssen weniger Zeit für die Erfassung einfacher Daten oder die Erläuterung grundlegender Produktmerkmale aufwenden. Stattdessen können sie sich auf Prioritäten, Zielkonflikte, emotionale Unsicherheiten und langfristige Konsequenzen konzentrieren.
Die KI kann vor dem Gespräch Informationen sammeln, erste Berechnungen erstellen und offene Themen identifizieren. Im Beratungsgespräch werden diese Ergebnisse überprüft, ergänzt und in eine nachvollziehbare Handlungsempfehlung übersetzt. Nach dem Gespräch kann ein digitales System vereinbarte Maßnahmen dokumentieren, Fortschritte sichtbar machen und bei Veränderungen frühzeitig auf neuen Handlungsbedarf hinweisen. So entsteht ein Beratungsprozess, der nicht mehr aus einem einzelnen Termin besteht. Er entwickelt sich zu einer kontinuierlichen Begleitung aus digitaler Orientierung und persönlicher Verantwortung.
Der Wechsel zum Menschen muss jederzeit funktionieren
Eine zentrale Voraussetzung hybrider Beratung ist ein reibungsloser Übergang von der KI zum persönlichen Ansprechpartner. Kunden dürfen nicht gezwungen sein, ihre Situation nach einem längeren digitalen Dialog vollständig neu zu erklären. Wenn eine KI erkennt, dass eine Frage komplex, emotional oder rechtlich sensibel wird, sollte sie aktiv einen Wechsel anbieten. Die bereits erhobenen Informationen und Berechnungen können (nach Zustimmung des Kunden) strukturiert an die Beraterin oder den Berater übergeben werden. Der persönliche Ansprechpartner muss erkennen können, welche Angaben vom Kunden stammen, welche Schlussfolgerungen die KI gezogen hat und wo Unsicherheiten bestehen.
Dieser Übergang ist ein entscheidendes Qualitätsmerkmal. Eine Bank kann über eine technisch beeindruckende KI verfügen und dennoch ein enttäuschendes Kundenerlebnis bieten, wenn der digitale Dialog in einer Sackgasse endet oder der menschliche Ansprechpartner keinen Zugriff auf die bisherigen Ergebnisse hat. Omnikanalqualität bedeutet deshalb nicht nur, verschiedene Kontaktwege anzubieten. Sie bedeutet, dass die Wege inhaltlich miteinander verbunden sind.
KI muss auch Unsicherheit kommunizieren können
Menschen neigen dazu, präzise formulierte Antworten für besonders zuverlässig zu halten. KI-Systeme können jedoch auch dann überzeugend klingen, wenn Informationen unvollständig, veraltet oder falsch sind. Im Finanzbereich ist dieses Risiko besonders relevant. Ein verantwortungsvoll gestaltetes System muss deshalb seine Grenzen erkennen und kommunizieren. Es sollte darauf hinweisen, wenn wichtige Informationen fehlen, eine Aussage nur auf allgemeinen Annahmen basiert oder eine individuelle Prüfung erforderlich ist. Ebenso muss es zwischen einer allgemeinen Information und einer persönlichen Empfehlung unterscheiden.
Eine KI, die stets eine eindeutige Antwort liefert, wirkt vielleicht komfortabel, kann aber falsche Sicherheit erzeugen. Beratungsqualität zeigt sich auch in der Fähigkeit, Unsicherheit transparent zu machen. Für Banken ist dies nicht nur eine Frage des Kundenerlebnisses, sondern auch der Governance. Die Bundesanstalt für Finanzdienstleistungsaufsicht hat 2026 zusätzliche Aufgaben bei der Überwachung von KI-Systemen im Finanzsektor erhalten. Ziel ist es, Innovation zu ermöglichen und zugleich Grundrechte sowie verlässliche Kontrollmechanismen zu schützen.
Finanzbildung ist die Voraussetzung für einen souveränen KI-Einsatz
Künstliche Intelligenz kann Finanzbildung erheblich verbessern. Sie kann Fachbegriffe in verständliche Sprache übersetzen, Inhalte an das Vorwissen eines Nutzers anpassen und Rückfragen ohne Zeitdruck beantworten. Gerade junge Menschen können dadurch einen niedrigschwelligen Zugang zu Finanzthemen erhalten. Doch KI kann Finanzkompetenz nur fördern, wenn die Nutzer lernen, Antworten kritisch einzuordnen. Dazu gehört das Verständnis, dass eine sprachlich überzeugende Empfehlung nicht automatisch richtig oder unabhängig ist. Junge Menschen müssen erkennen können, welche Quellen verwendet werden, welche Interessen hinter einem Angebot stehen und wann zusätzliche Informationen oder eine persönliche Beratung notwendig sind.
Für Banken entsteht daraus ein doppelter Bildungsauftrag. Sie sollten nicht nur Finanzwissen vermitteln, sondern auch den kompetenten Umgang mit KI-gestützten Finanzinformationen fördern. Dazu gehört, die Funktionsweise der eigenen Systeme zu erklären und zugleich zu zeigen, wo deren Grenzen liegen. Finanzbildung und KI-Kompetenz wachsen damit zunehmend zusammen.
Die Generation Z erwartet digitale Orientierung und persönliche Qualität
Die Ergebnisse passen zu den Erkenntnissen der „NextGen Studie 2026“ der Gesellschaft für Qualitätsprüfung. Junge Menschen informieren sich selbstverständlich digital und nutzen bei konkreten Finanzfragen zunehmend auch ChatGPT. Gleichzeitig bewerten 78 Prozent die persönliche Beratung mindestens als wichtig. 67 Prozent wünschen sich die Kombination aus persönlicher Beratung und digitalen Investmentfunktionen. Damit bestätigt sich die Leitthese: Junge Kunden gewinnt man digital, aber man bindet sie durch exzellente Beratung.
Die Generation Z entscheidet sich nicht grundsätzlich zwischen einer App und einem Berater. Sie erwartet beides. Einfache Informationen und alltägliche Vorgänge sollen digital, schnell und verständlich verfügbar sein. Bei komplexen Themen soll jedoch ein kompetenter Mensch erreichbar bleiben.
Gerade für „NextGen Bank 2027“ wird deshalb relevant, wie Banken KI in ihr gesamtes digitales Ökosystem einbinden. Ist der digitale Assistent leicht auffindbar? Liefert er verständliche und fachlich belastbare Antworten? Erkennt er komplexe Anliegen? Verweist er bei Bedarf auf persönliche Beratung? Und passen seine Aussagen zur Kommunikation der Bank auf der Website, in der App sowie auf Instagram, TikTok oder YouTube?
Eine moderne NextGen Bank zeichnet sich nicht dadurch aus, dass sie möglichst häufig das Kürzel „KI“ verwendet. Sie überzeugt dadurch, dass die Technologie für junge Kundinnen und Kunden einen konkreten, nachvollziehbaren Nutzen schafft.
Neue Kriterien für die Prüfung von Beratungsqualität
Für unabhängige Bankentests reicht es künftig nicht mehr aus, den Einsatz von KI lediglich als vorhandene oder nicht vorhandene Funktion zu erfassen. Entscheidend ist deren qualitative Umsetzung. Eine umfassende Prüfung muss untersuchen, ob die Bank klar kennzeichnet, wann Kunden mit einem KI-System kommunizieren. Ebenso relevant ist, ob Empfehlungen nachvollziehbar erklärt, Risiken ausgewogen dargestellt und Daten nur mit einer verständlichen Zustimmung genutzt werden. Auch die Möglichkeit, jederzeit zu einem qualifizierten Ansprechpartner zu wechseln, gehört zur Beratungsqualität. Darüber hinaus sollte betrachtet werden, ob die KI eine ganzheitliche Analyse unterstützt oder lediglich einzelne Produkte bewirbt. Erkennt sie Wechselwirkungen zwischen Liquidität, Absicherung, Vermögensaufbau und Altersvorsorge? Fragt sie nach den tatsächlichen Zielen des Kunden? Weist sie auf fehlende Informationen hin? Und dokumentiert sie den bisherigen Dialog so, dass eine persönliche Beratung sinnvoll daran anknüpfen kann?
Diese Fragen werden sowohl für „BESTE BANK vor Ort 2027“ als auch für den Young Finance Award an Bedeutung gewinnen. In beiden Testformaten geht es letztlich darum, ob Digitalisierung die Kundenorientierung tatsächlich verbessert.
KI darf nicht nur dem Vertrieb dienen
Für Banken ist die Versuchung groß, Künstliche Intelligenz vor allem zur effizienteren Kundenansprache und zum automatisierten Produktvertrieb einzusetzen. Aus Kundensicht entsteht ein echter Mehrwert jedoch erst, wenn das System auch Situationen erkennt, in denen kein neuer Abschluss erforderlich ist. Eine glaubwürdige KI sollte beispielsweise auf unnötige Gebühren, einen dauerhaft genutzten Dispokredit oder fehlende Liquiditätsreserven hinweisen. Sie sollte erkennen, wenn eine bestehende Lösung bereits ausreichend ist oder zunächst andere finanzielle Prioritäten bestehen. Ein System, das bei jeder Analyse in einer Produktempfehlung endet, wird langfristig kaum Vertrauen aufbauen.
Die Qualität einer KI-gestützten Beratung zeigt sich deshalb auch darin, ob sie im Interesse des Kunden einmal von einem Abschluss abrät. Das ist ein anspruchsvoller Maßstab. Er entspricht jedoch dem Kern einer bedarfsorientierten Beratung: Nicht das Produkt steht am Anfang, sondern die finanzielle Situation des Menschen.
Die Zukunft gehört der hybriden Beratung
Künstliche Intelligenz wird die Bankberatung tiefgreifend verändern. Sie kann Wissen leichter zugänglich machen, Daten umfassender analysieren, Gesprächseinstiege verbessern und Beratung kontinuierlicher gestalten. Sie kann außerdem dazu beitragen, dass mehr Menschen überhaupt eine erste Orientierung erhalten. Die aktuellen Studien zeigen jedoch ebenso deutlich, dass technologische Leistungsfähigkeit allein nicht genügt. Kunden verlangen Transparenz, Datenkontrolle, nachvollziehbare Empfehlungen und einen erreichbaren menschlichen Ansprechpartner. Je größer die finanziellen Folgen einer Entscheidung sind, desto wichtiger werden diese Voraussetzungen.
Die entscheidende Zukunftsfrage lautet daher nicht, ob KI den Menschen in der Beratung ersetzt. Sie lautet, wie Banken die jeweiligen Stärken sinnvoll miteinander verbinden. KI kann schnell analysieren, strukturieren und erklären. Menschen können persönliche Prioritäten einordnen, Unsicherheiten aufnehmen, Verantwortung übernehmen und Vertrauen schaffen. Erst aus dieser Verbindung entsteht eine Beratungsqualität, die digital leistungsfähig und zugleich menschlich verlässlich ist. Die beste KI im Banking wird deshalb nicht diejenige sein, die möglichst viele Entscheidungen selbst trifft. Es wird diejenige sein, die Kundinnen und Kunden zu besseren eigenen Entscheidungen befähigt und genau weiß, wann der Mensch übernehmen muss.
Die Gesellschaft für Qualitätsprüfung mbH zählt zu den führenden unabhängigen Testinstituten für Beratungsqualität und Kundenorientierung in der deutschen Finanzbranche. Im Mittelpunkt der Arbeit stehen wissenschaftlich fundierte Analysen, Praxistests und Studien zu den Themen Beratung, Service, Digitalisierung, Baufinanzierung, Vermögensberatung, Finanzbildung und Kundenerlebnis.
Mit ihren bundesweiten Testreihen wie „BESTE BANK vor Ort“, „SEHR GUT in der Baufinanzierung“, den Private-Banking-Tests sowie den NextGen-Analysen untersucht die Gesellschaft für Qualitätsprüfung jährlich mehrere tausend Kundenkontakte und digitale Berührungspunkte. Die gewonnenen Erkenntnisse dienen sowohl Verbrauchern als Orientierungshilfe als auch Finanzinstituten als Grundlage zur Weiterentwicklung ihrer Beratungs- und Servicequalität.
Darüber hinaus veröffentlicht die Gesellschaft für Qualitätsprüfung regelmäßig Fachbeiträge, Studien und Marktanalysen zu aktuellen Entwicklungen im Banking und engagiert sich insbesondere für die Stärkung der Finanzbildung sowie die Förderung einer kundenorientierten Beratungskultur.
Getreu dem Unternehmensmotto „Weil wir Qualität prüfen.“ verfolgt sie das Ziel, Qualität sichtbar, vergleichbar und nachhaltig wirksam zu machen.