Mensch & Maschine im Finanz-Loop: Wie gestaltet KI die Arbeit in Banken und Investmenthäusern neu?

Was haben ein Trader, eine Compliance-Managerin und ein Chatbot gemeinsam? Sie alle sitzen bald im selben Team-Meeting!

Stellt euch vor, euer nächstes Brainstorming findet nicht mehr nur zwischen Menschen statt, sondern gemeinsam mit einer KI, die nicht nur Zahlen ausspuckt, sondern aktiv fragt, reflektiert und inspiriert. Klingt futuristisch? Ist es aber nicht.

Schon heute sind KI-Funktionen Teil der täglichen Arbeit. Plattformen wie Microsoft Teams und Slack übernehmen zum Beispiel:

• Meeting-Transkription – gesprochene Inhalte werden automatisch verschriftlicht.
• Protokollerstellung – zentrale Ergebnisse und Beschlüsse landen sofort im Dokument.
• To-Do-Generierung – Aufgaben lassen sich direkt aus Gesprächen ableiten.
• Zahlenauskünfte in Echtzeit – wichtige Kennzahlen können im Call direkt abgefragt werden.
• Dokumenten-Vorschläge – relevante Unterlagen werden automatisch bereitgestellt.

So verschmelzen Kommunikations- und Analysewerkzeuge zu einem zentralen Workflow, der Barrieren abbaut und Entscheidungen beschleunigt.

Auch in den Kernprozessen der Finanzbranche kollaborieren Menschen und Maschinen längst eng miteinander: Trader:innen in Hochfrequenzmärkten setzen Algorithmen ein, um blitzschnell Entscheidungen zu treffen, während ein KI-gestützter Compliance-Bot der Rechtsabteilung hilft, Gesetzesänderungen sofort in Checklisten zu übertragen. KI-Tools automatisieren dabei schon längst nicht mehr nur Aufgaben, sondern treten als echte Teammitglieder auf, regen Diskussionen an und bereichern die Projektarbeit. Immer nach dem Credo: KI erleichtert die Zusammenarbeit, nicht die Verantwortung.

„In Banken und Investmenthäusern ist KI kein Ersatz für menschliche Entscheidungen, sondern ein Verstärker. Sie ergänzt die Expertise der Teams, macht komplexe Informationen schneller zugänglich und schafft so Raum für das, was am Ende zählt: Verantwortung zu übernehmen und Vertrauen aufzubauen“,

betont Manja Rehfeld, PR-Expertin bei Mashup Communications.

COiN von J.P. Morgan: Wie wird KI zum Vertragsprofi im Praxiseinsatz?

Ob Vertragsprüfung, Risikobewertung oder regulatorische Einschätzung: KI-Tools sind längst mehr als stille Helfer im Hintergrund. Sie werden zum integralen Bestandteil interdisziplinärer Teamarbeit – vorausgesetzt, sie liefern nachvollziehbare Ergebnisse und lassen sich in bestehende Prozesse einbetten.

Ein Beispiel dafür ist „COiN“ von J.P. Morgan. COiN scannt Verträge in Sekundenschnelle und markiert relevante Klauseln sowie potenzielle Risiken. Juristenteams und Fachbereiche können diese Analysen als Grundlage für gemeinsame Bewertungen und Entscheidungen nutzen – etwa zur schnellen Einschätzung regulatorischer Risiken. So wird KI nicht nur zum Effizienztreiber, sondern auch zum Impulsgeber für interdisziplinäre Zusammenarbeit.

Morgan Stanley & OpenAI: Wie unterstützt KI die Investmentanalyse als Wissensassistent?

In der Flut aus Research-Dokumenten, Marktanalysen und Kundenbriefings wird gezielter Wissenszugriff zur Schlüsselkompetenz. Morgan Stanley hat gemeinsam mit OpenAI ein GPT-basiertes Assistenzsystem entwickelt, das genau hier ansetzt. Statt in Dutzenden PDFs zu suchen, können Mitarbeitende nun Fragen in natürlicher Sprache stellen – etwa: „Wie haben sich Emerging Markets, also Schwellenländer, in den letzten fünf Jahren bei ESG-Ratings entwickelt – den Bewertungen zu Umwelt, Sozialem und Unternehmensführung?“

Der KI-Assistent durchsucht dabei über 100.000 interne Dokumente, erkennt Zusammenhänge, gibt strukturierte Antworten und verweist auf die Originalquellen. Das entlastet nicht nur die Analyst:innen, sondern macht Expertenwissen im Unternehmen teamübergreifend nutzbar – schnell, kontextualisiert und nachvollziehbar. Die KI wird so zum Wissensassistenten, der Orientierung schafft, wo zuvor Zeit verloren ging.

Citigroup & Ant International: Wie profitieren Kund:innen von KI im Forecasting?

Wenn Kund:innen online buchen oder in mehreren Währungen zahlen, erwarten sie vor allem eins: verlässliche Preise und Planbarkeit. Genau darauf zielt das gemeinsame Pilotprojekt von Citigroup und Ant International ab. Die Lösung kombiniert eine KI-gestützte Prognosetechnologie mit einem Festkursangebot für Währungsumrechnungen im internationalen Zahlungsverkehr.

Das System analysiert historische Daten, erkennt Muster in der Währungsentwicklung und ermöglicht es Unternehmen, zukünftige Wechselkursschwankungen besser abzuschätzen. So können sie ihren Kund:innen stabilere Preise anbieten – unabhängig von kurzfristigen Marktturbulenzen. In ersten Anwendungen mit einer asiatischen Fluggesellschaft führte das bereits zu rund 30 % geringeren Hedging-Kosten, also den Ausgaben für die Absicherung gegen Wechselkursschwankungen. Für Unternehmen im globalen Handel entsteht dadurch ein echter Mehrwert: mehr Kalkulationssicherheit auf Anbieter:innenseite und mehr Vertrauen auf Kund:innenseite – beides zentrale Faktoren für ein reibungsloses digitales Geschäft mit Geld.

Claude for Financial Services: Wie wird KI zur Plattform für ein ganzes Finanzökosystem?

Anthropic geht mit „Claude for Financial Services“ noch einen Schritt weiter. Statt nur einen einzelnen Use Case abzudecken, wird hier eine komplette Plattform für Finanzservices geboten. Die Lösung integriert Datenquellen wie PitchBook, Morningstar, FactSet, S&P Global oder Snowflake in einer Oberfläche und ermöglicht Analyst:innen, Informationen direkt zu prüfen und mit den Originalquellen zu verifizieren. So wird Transparenz geschaffen und Fehlerquoten reduziert.

Die Plattform unterstützt zentrale Arbeitsabläufe im Finanzbereich – von Due Diligence, also der systematischen Überprüfung von Unternehmen und Finanzdaten vor einer Investitionsentscheidung, über Markt- und Wettbewerbsanalysen bis hin zu Portfolio-Deep Dives, Finanzmodellierung oder der Erstellung institutioneller Investment-Memos und Pitch-Decks. Große Institute berichten bereits von messbaren Erfolgen: Die Investmentverwaltungsabteilung der norwegischen Zentralbank NBIM verzeichnete etwa 20 % Produktivitätssteigerung – das entspricht mehr als 200.000 Arbeitsstunden – beispielsweise durch den Einsatz von Claude bei Portfolioanalysen.

Damit wird Claude zu einem strategischen Beispiel, wie KI nicht nur punktuell eingesetzt, sondern als Infrastrukturbaustein in Finanzunternehmen etabliert werden kann.

Verantwortung und Expertise: Warum ist der Mensch trotz KI unverzichtbar?

Trotz aller Potenziale bleibt der menschliche Faktor unverzichtbar. KI-Modelle sind auf die Qualität der Trainingsdaten angewiesen und bergen Risiken, wenn Kontext oder Governance-Regeln unzureichend berücksichtigt werden. Deshalb muss in jeder Phase klar definiert sein, wer für Datenqualität, Modellannahmen und ethische Rahmenbedingungen verantwortlich ist.

Wichtige Punkte dabei sind:

• Verantwortung klären: Wer trägt die finale Entscheidungsverantwortung?
• Datenqualität sichern: Nur saubere, geprüfte Daten führen zu zuverlässigen Ergebnissen.
• Transparenz gewährleisten: Modellannahmen und Ergebnisse müssen nachvollziehbar bleiben.
• Empathie bewahren: Persönliche Kommunikation und Mentoring lassen sich nicht durch KI ersetzen.

Gerade in sensiblen Finanzbereichen bleibt Empathie das Herzstück einer erfolgreichen Zusammenarbeit. Die abschließende Verantwortung für Entscheidungen trägt ein Finanzinstitut stets selbst – unabhängig davon, ob die Entscheidungsgrundlagen KI-gestützt ermittelt wurden.

Agentic AI und Kollaboration: Wie sieht die Zukunft der Zusammenarbeit aus?

Der nächste Entwicklungsschritt führt zu agentischen KI-Systemen, die selbstständig Aufgaben übernehmen und mit verschiedenen Tools interagieren. Mögliche Szenarien sind etwa:

• Compliance-Agenten, die laufend regulatorische Änderungen überwachen und Verträge automatisch anpassen.
• Robo-Advisor-Netzwerke, die Investmentvorschläge in Echtzeit generieren, validieren und in Dashboards für Entscheider:innen bereitstellen.

Damit solche Systeme reibungslos funktionieren, braucht es:

• Standardisierte APIs für den Austausch zwischen KI-Modellen und Datenpools.
• Plattform-Ansätze, bei denen Banken, FinTechs und Regulator:innen gemeinsam arbeiten.
• Robuste Data Governance, also klare Regeln und Verantwortlichkeiten, wer die Datenqualität prüft und für ihre Pflege zuständig ist.
• Human-in-the-Loop-Reviews, also Überprüfungen, bei denen Menschen die Ergebnisse der KI kontrollieren und freigeben.

So entsteht eine Finanzwelt, in der KI nicht nur Prozesse automatisiert, sondern als Teil dezentraler Kollaborationsstrukturen wirkt – immer mit dem Menschen im Zentrum.

Fazit: KI zwischen Effizienz und Verantwortung

KI verändert die Arbeit in der Finanzbranche fundamental. Von automatisierter Vertragsprüfung über kollaborative Research-Plattformen bis hin zu Co-Pilot-Lösungen – die Kombination aus menschlicher Erfahrung und algorithmischer Effizienz ermöglicht neue Formen der Zusammenarbeit. Entscheidend ist jedoch, dass Verantwortung, Ethik und Governance nicht aus dem Blick geraten. Nur wenn Institute Empathie, klare Zuständigkeiten und kontinuierliches Upskilling in den Mittelpunkt stellen, entsteht eine Arbeitsumgebung, in der Technologie und Menschen gemeinsam ihr volles Potenzial entfalten können – mit mehr Transparenz, Geschwindigkeit und Vertrauen als je zuvor.

Mehr zu unseren Leitprinzipien im Umgang mit KI in unserem vollständigen KI-Manifest.

FAQ – KI in der Finanzbranche

1. Wie verändert KI aktuell die Arbeit in Banken?
Sie automatisiert nicht nur Prozesse, sondern unterstützt Teams bei Entscheidungen – von Vertragsanalysen bis hin zu Markt-Research.
2. Welche Vorteile bringt KI für Finanzteams?
Schnellere Informationsauswertung, effizientere Zusammenarbeit und verlässlichere Entscheidungsgrundlagen.
3. Wird KI den Menschen im Finanzsektor ersetzen?
Nein, sie ergänzt die Expertise, übernimmt Routineaufgaben und schafft Raum für strategische Arbeit. Die Verantwortung bleibt aber beim Menschen.
4. Welche Herausforderungen bringt der KI-Einsatz mit sich?
Vor allem Datenqualität, Transparenz und klare Governance-Strukturen sind entscheidend, um Risiken zu vermeiden.