Diese Veröffentlichung fasst neue Erkenntnisse von SAS und IDC darüber zusammen, wie Banken KI einsetzen. Es wird festgestellt, dass die steigenden Ausgaben für KI noch nicht in eine robuste Governance oder Richtlinien umgesetzt wurden, was das Vertrauen in KI-Systeme untergräbt. Die Studie stellt fest, dass nur 11% der Banken sowohl ein hohes internes Vertrauen in KI als auch nachweisbares Vertrauen erreichen, während 47% in einem Vertrauensdilemma zwischen Unternutzung und Überabhängigkeit stecken. Mit der regionalen digitalen Transformation, die in den VAE und darüber hinaus voranschreitet, hebt der Bericht die Notwendigkeit von Governance, Transparenz und soliden Datenfundamenten hervor, während Banken KI skalieren. Der Rest dieses Artikels hebt wichtige Erkenntnisse und kurzfristige Beobachtungspunkte hervor.

Wichtige Punkte

• Nur 11% der Banken erreichen sowohl ein hohes internes Vertrauen in KI als auch nachweislich vertrauenswürdige KI.

• 47% fallen in das Vertrauensdilemma zwischen der unzureichenden Nutzung zuverlässiger KI und der übermäßigen Abhängigkeit von unvalidierter KI.

• 19% arbeiten mit einer siloartigen Dateninfrastruktur, dem schlechtesten Wert unter den fokussierten Branchen der Studie.

• 45% mangelt es an effektiver Daten-Governance und 41% mangelt es an einer zentralisierten oder optimierten Dateninfrastruktur.

• 60% erwarten ein Wachstum der KI-Ausgaben zwischen 4% und 20%.

Warum es wichtig ist

Diese Ergebnisse haben praktische Auswirkungen auf Banken, Aufsichtsbehörden und Technologieteams. Ohne starke Datenfundamente, Governance und Erklärbarkeit könnten KI-Investitionen versagen, zuverlässige Ergebnisse zu liefern oder das Vertrauen von Kunden und Aufsichtsbehörden zu gewinnen. Der Schwerpunkt auf verantwortungsvoller Innovation deutet darauf hin, dass eine bedeutende Rendite darauf angewiesen ist, die KI-Ambitionen mit Governance und transparenter Entscheidungsfindung vor dem Scaling in Einklang zu bringen. Für die Leser signalisiert der Bericht, wo Schwächen bestehen und welche grundlegenden Arbeiten priorisiert werden sollten, während KI-Initiativen von Pilotprojekten in die Produktion übergehen.

Was zu beobachten ist

• 52% planen, ihre KI-Architektur zu erweitern; 43% planen, spezielle KI-Teams zu bilden oder auszubauen.

• 31% planen, sich auf die Entwicklung und das Tuning von KI-Modellen selbst zu konzentrieren.

• Fast ein Drittel der Unternehmen plant, die Investitionen in vertrauenswürdige KI zu erhöhen, um autonomere Systeme zu unterstützen.

• 60% erwarten ein Wachstum der KI-Ausgaben zwischen 4% und 20%.

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Studie: Nur 11% der Banken haben den Code für vertrauenswürdige KI geknackt.

Selbst wenn die KI-Ausgaben steigen, haben nur wenige Banken die notwendige Governance und Schutzmaßnahmen etabliert – und fast die Hälfte schätzt ihre eigene KI-Bereitschaft falsch ein.

Dubai, Vereinigte Arabische Emirate, 7. April 2026 – Im Bankwesen ist Vertrauen nicht optional – es ist alles. Doch selbst wenn Banken schneller in KI investieren als andere Sektoren, setzen die meisten KI ohne die notwendige Aufsicht und Infrastruktur ein, um dieses Vertrauen zu gewinnen. Das ist die zentrale Spannung, die in den neuen Banking-Einblicken aus dem SAS-Daten- und KI-Wirkungsbericht: Das Vertrauensimperativ, mit Forschungs-Einblicken von IDC, offenbart wird.

Unter den vier Sektoren, die in der Studie untersucht wurden, überholt das Bankwesen die Regierung, die Versicherungswirtschaft und die Lebenswissenschaften sowohl in den KI-Ausgaben als auch in der Übernahme vertrauenswürdiger KI-Praktiken. Tatsächlich arbeiten etwa ein Viertel (23%) der Banken auf dem höchsten Niveau des IDC Trustworthy AI Index. Aber selbst mit diesen Vorteilen bleiben die meisten Banken weit hinter dem „idealen Zustand“ des Berichts zurück, der hohes Vertrauen mit hoher Vertrauenswürdigkeit kombiniert. Laut dem Bericht:

• Nur 11% der Banken haben sowohl ein hohes internes Vertrauen in KI als auch KI-Systeme, die nachweislich vertrauenswürdig sind.

• Fast die Hälfte (47%) fällt in das, was IDC als „Vertrauensdilemma“ bezeichnet – entweder nutzen sie zuverlässige KI nicht ausreichend, weil sie ihr nicht genügend vertrauen, oder sie verlassen sich übermäßig auf KI-Systeme, die nicht ausreichend validiert wurden.

„Im Bereich vertrauenswürdige KI führt das Bankwesen jeden Sektor in dieser Studie an – und dennoch ist die grundlegende Bereitschaft der meisten Banken bei weitem nicht dort, wo sie sein muss“, sagte Stu Bradley, Senior Vice President für Risiko-, Betrugs- und Compliance-Lösungen bei SAS. „Ungefähr neun von zehn Banken haben es noch nicht geschafft, Vertrauen mit Beweisen in Einklang zu bringen, und etwa eine von fünf arbeitet immer noch mit siloartigen Daten. Die Schließung der Kluft zwischen KI-Ambitionen und KI-Bereitschaft sollte eine Top-Down-Priorität für alle Banken sein.“

Während die Vision 2031 der VAE und die breiteren digitalen Transformationsbemühungen weiterhin an Fahrt gewinnen, übernehmen Banken im gesamten Nahen Osten zunehmend fortschrittliche Technologien, um die Effizienz zu verbessern, die Widerstandsfähigkeit zu stärken und bessere Kundenerlebnisse zu bieten.

Michel Ghorayeb Geschäftsführer bei Sas Uae

Michel Ghorayeb, Geschäftsführer bei SAS UAE, sagte: „Die Banken im Nahen Osten sind gut positioniert, um auf starken Fundamenten aufzubauen, wobei robuste Daten, klare Governance und effektive Aufsicht es ermöglichen, dass KI-Investitionen skalieren und zuverlässige Ergebnisse liefern. Gleichzeitig wird die Priorisierung von Transparenz und das Erleichtern von KI-Entscheidungen, die leichter zu verstehen sind, eine Schlüsselrolle bei der Stärkung des Vertrauens spielen. Banken, die verantwortungsvolle KI in den Mittelpunkt ihrer Strategie stellen, werden am besten positioniert sein, um Innovationen voranzutreiben, Vertrauen zu gewinnen und nachhaltigen langfristigen Wert zu schaffen.“

Die Investitionen steigen, aber die Fundamente bleiben fragil.

Der Bericht, basierend auf einer globalen, branchenübergreifenden Umfrage unter 2.375 IT- und Geschäftsführern, zeigt ein besorgniserregendes Muster: Die Investitionen in KI-Fähigkeiten stehen nicht im Einklang mit den Investitionen in die Säulen verantwortungsvoller Innovation, die KI zuverlässig machen. In einer Branche, in der ein einzelner Modellfehler regulatorische Strafen auslösen oder das Vertrauen der Verbraucher über Nacht erodieren kann, ist dies eine gefährliche Disconnect.

Und das Problem ist nicht ein Mangel an Investitionen: Die KI-Ausgaben der Banken übersteigen alle anderen Sektoren in der Studie, wobei die meisten Banken (60%) ein Wachstum zwischen 4% und 20% erwarten. Ein kleinerer Teil (12%) erwartet sogar steilere Zuwächse. Trotz dieses Schwungs fanden die Studien erhebliche grundlegende Schwächen, darunter:

• Daten-Silos. Fast eine von fünf Banken (19%) arbeitet immer noch mit einer siloartigen Dateninfrastruktur – der schlechteste Wert unter den fokussierten Branchen der Studie.

• Unzureichende Datenfundamente. Ein erheblicher Teil der Banken mangelt es an effektiver Daten-Governance (45%) und/oder einer zentralisierten oder optimierten Dateninfrastruktur (41%).

• Talentlücken. Viele Banken (42%) haben auch einen Mangel an spezialisierten KI-Fähigkeiten.

Um diese Probleme anzugehen, planen mehr als die Hälfte (52%) der Banken, ihre KI-Architektur zu erweitern; weitere 43% planen, spezielle KI-Teams zu bilden oder auszubauen. Aber weniger als ein Drittel (31%) plant, sich auf die Entwicklung und das Tuning von KI-Modellen selbst zu konzentrieren. Die Erkenntnis: Dies sind keine abstrakten oder theoretischen Barrieren; sie sind strukturell.

„Der Bankensektor versteht eindeutig das Potenzial von KI, aber Verständnis und Ausführung sind nicht dasselbe“, sagte Kathy Lange, Forschungsdirektorin der AI- und Automatisierungspraxis bei IDC. „Ohne starke Datenarchitekturen, Governance-Rahmen und Talentpipelines riskieren Banken, Geld in KI-Initiativen zu investieren, die keine Rendite liefern können – oder schlimmer, das Vertrauen zu untergraben, auf das sie angewiesen sind.“

Verantwortungsvolle Innovation, nicht Kosteneinsparungen, treibt die KI-Rendite an.

Der Bericht hinterfragt auch die Annahme, dass der primäre Wert von KI im Bankwesen in der Kostensenkung liegt. Im Gegenteil, das Bankwesen steht allein an erster Stelle, wenn es um Produkt- und Dienstinnovationen über Prozesseffizienz als die wichtigste Quelle des durch KI gesteuerten Wertes geht.

Branchenspezifische ROI-Zahlen zeigen, dass Banken auf etwas gestoßen sind. Organisationen, die KI einsetzen, um das Kundenerlebnis zu verbessern, berichteten von der höchsten Rendite – 1,83 USD für jeden investierten Dollar – gefolgt von denen, die sich auf die Erweiterung des Marktanteils konzentrierten (1,74 USD). Diejenigen, die sich auf Kosteneinsparungen konzentrierten, berichteten von der niedrigsten Rendite – 1,54 USD pro Dollar. Darüber hinaus hatten Organisationen, die vertrauenswürdige KI priorisierten, eine um 60% höhere Wahrscheinlichkeit, eine Verdopplung der Gesamtrendite ihrer KI-Initiativen zu berichten. Das ist ein solider Beweis dafür, dass verantwortungsvolle Innovation ein Wachstumsbeschleuniger ist, der sich mehr als auszahlt.

Die Banken bewegen sich auch entschlossener als andere Sektoren in Richtung agentischer KI, wobei fast ein Drittel plant, die Investitionen in vertrauenswürdige KI zu erhöhen, um autonomere Systeme zu unterstützen. Aber je mehr Entscheidungsbefugnis KI-Systeme gewinnen, desto signifikanter werden die Folgen schwacher Governance.

„Die Aufsichtsbehörden beobachten. Die Kunden beobachten. Und im Moment verwenden fast die Hälfte der Banken unbewährte KI – oder zögern, KI zu nutzen, die sie validiert haben“, sagte Alex Kwiatkowski, Direktor für globale Finanzdienstleistungen bei SAS. „Keine Bank möchte in diesem hart umkämpften Rennen zum ‚Mitläufer‘ werden, und Kosteneinsparungen allein werden sie nicht darin halten.

„Die Banken, die gewinnen, werden diejenigen sein, die in Governance, Erklärbarkeit, Transparenz und starke Datenfundamente investieren, bevor sie skalieren, nicht nachdem etwas kaputt geht.“

Um mehr zu erfahren und auf den vollständigen Daten- und KI-Wirkungsbericht zuzugreifen, der im September 2025 veröffentlicht wurde, besuchen Sie SAS.com/ai-impact.

Über SAS

SAS ist ein weltweit führendes Unternehmen im Bereich Daten und KI. Mit SAS-Software und branchenspezifischen Lösungen verwandeln Organisationen Daten in vertrauenswürdige Entscheidungen. SAS gibt Ihnen DIE KRAFT ZU WISSEN®.

Dieser Artikel wurde ursprünglich als ‚Nur 11% der Banken haben den Code für vertrauenswürdige KI geknackt‘ auf Crypto Breaking News – Ihrer vertrauenswürdigen Quelle für Krypto-Nachrichten, Bitcoin-Nachrichten und Blockchain-Updates veröffentlicht.