Jeder zweite Finanz- und Versicherungsbetrieb in Deutschland nutzt generative KI.

Das Finanzwesen arbeitet längst mit KI

In Deutschland nutzte 2025 die Hälfte der Betriebe in Finanz- und Versicherungsdienstleistungen generative KI, doppelt so viele wie im Durchschnitt aller Betriebe (IAB-Kurzbericht 8/2026). In Europa nutzen fast zwei Drittel der Versicherer generative KI bereits aktiv, meist noch im Proof-of-Concept-Stadium, mit 957 gemeldeten Anwendungsfällen (EIOPA, 2. Feb. 2026). Vergleichsmärkte zeigen das Tempo: In Großbritannien nutzten 2024 drei von vier Finanzunternehmen KI (Bank of England und FCA), in Japan stieg der Anteil der Institute mit generativer KI binnen zwei Jahren von 31 % auf 79 % (Bank of Japan).

Das ist der Ausgangspunkt der Good AI Prisma Branchenanalyse Finanzdienstleistung & Versicherung. Ob Banken und Versicherer KI nutzen, ist entschieden. Offen ist, ob sie gegenüber Aufsicht, Prüfern und Kundschaft belegen können, dass sie genau, fair und kontrolliert arbeitet.

Erst Prozesse und Betrug, dann Service

Heute führen interne Prozessoptimierung (41 %), Cybersicherheit (37 %) und Betrugserkennung (33 %); das größte Wachstum erwarten die Unternehmen in Kundenservice und Compliance. Der Einsatz ist hoch: Betrugsmaschen und Bankbetrug kosteten 2023 weltweit geschätzt 486 Mrd. $ (Nasdaq Global Financial Crime Report).

Die Arbeit ändert sich vor den Stellen

Das Finanzwesen beschäftigt große, erfahrene Belegschaften vor einer Ruhestandswelle; allein die Versicherer in Deutschland beschäftigen 215.600 Menschen (AGV Versicherungen). Die Europäische Zentralbank findet keinen signifikanten Unterschied bei Einstellungen und Entlassungen zwischen Unternehmen mit und ohne KI; intensive KI-Nutzer stellen sogar etwas häufiger ein (EZB-Blog). Die Kundschaft ist oft schneller als die Institute: Ein Viertel der Deutschen hat bereits eine KI zu Geldfragen befragt, 34 % der 16- bis 29-Jährigen, und 62 % sagen, KI verstärke ihre Angst vor Betrug (Bitkom, Digital Finance 2026).

Die Regeln: Hochrisiko-Pflichten für Kreditscoring und Tarifierung ab Dez. 2027

Ab 2. Dezember 2027 gelten für Kreditwürdigkeitsprüfung und Kreditscoring natürlicher Personen sowie Risikobewertung und Tarifierung in Lebens- und Krankenversicherung Hochrisiko-Pflichten nach der KI-Verordnung, mit Terminen in der Fassung der Verordnung (EU) 2026/1744. Betrugserkennung ist ausdrücklich ausgenommen. Betreiber führen eine Grundrechte-Folgenabschätzung durch. Schon vorher gilt DORA seit 17. Januar 2025 für IKT-Risiken, Vorfälle und Drittdienstleister, und ab 20. November 2026 gibt die Verbraucherkreditrichtlinie 2 bei automatisierter Kreditprüfung ein Recht auf menschliches Eingreifen, Erklärung und Anfechtung.

Deutschland ergänzt eigene Bausteine: die Prinzipien der BaFin für Algorithmen in Entscheidungsprozessen, ihre Orientierungshilfe zu IKT-Risiken beim KI-Einsatz unter DORA und das SCHUFA-Urteil des EuGH, nach dem ein maßgeblicher Kredit-Score eine automatisierte Entscheidung nach Art. 22 DSGVO ist. Die EIOPA erläutert, wie Versicherungs-Governance auf KI anzuwenden ist, und die EBA sieht keine wesentlichen Widersprüche zwischen KI-Verordnung und Bankenrecht.

Was der Markt bietet

Das Good AI Prisma ordnet 28 Angebote dem Themenfeld Finanzdienstleistung & Versicherung zu. Acht bekämpfen Betrug, Finanzkriminalität und Geldwäsche, darunter Hawk AI, Feedzai und BioCatch. Fünf unterstützen Kreditentscheidungen, etwa Taktile, Zest AI und Provenir. Fünf bearbeiten Schäden und Versicherungsbetrug, darunter omni:us, Shift Technology und FRISS. Vier tarifieren und zeichnen Risiken, etwa Akur8 und Earnix; je drei dienen Research sowie Bankassistenten und Personalisierung. Das Themenfeld Finanzdienstleistung & Versicherung zeigt jeden Eintrag mit Quelle und Datum.

Was am Montag zu tun ist

1. Ein KI-Register anlegen: jedes Modell und jeden KI-Einsatz, auch selbst mitgebrachte generative Werkzeuge, mit Zweck, Verantwortlichen und Risikoklasse.
2. Einsätze markieren, die Menschen bewerten oder Lebens- und Krankenversicherung tarifieren, und Erklärung, menschliche Prüfung und Fairnesstests vor dem 2. Dezember 2027 einbauen.
3. Das Modellrisikomanagement auf Sprachmodelle und Agenten ausweiten, mit Validierung, Überwachung und Änderungskontrolle.
4. Jeden KI-Anbieter ins DORA-Register der IKT-Drittdienstleister aufnehmen, mit Ausstiegs- und Vorfallplänen.
5. Einen Betrugs-, Schaden- oder Serviceeinsatz pilotieren, mit Ausgangsmessung, Fairnesstests und Betriebsrat, und nur auf Basis gemessener Schäden, Genauigkeit, Bearbeitungszeit und Kundenergebnisse skalieren.