Wie KI die Effizienz im Zahlungsverkehr neu definiert 

Künstliche Intelligenz ist im Begriff, den Zahlungsverkehr nachhaltig zu verändern: Die Technologie kommt in Banken nicht mehr nur punktuell zum Einsatz, sondern unterstützt zentrale Prozesse wie das dynamische Routing, den Zahlungsabgleich, Liquiditätsprognosen oder Betrugserkennung.

Die Zahl der Institute, die KI-Lösungen einsetzen, wächst jedes Jahr um mehr als 30 Prozent; für diese Banken sind die Vorteile bereits spürbar: Abwicklungen werden schneller, Abläufe deutlich besser skalierbar und Kundinnen und Kunden können transparenter und verlässlicher bedient werden. Damit wandelt sich der Zahlungsverkehr zu einem Bereich mit strategischer Bedeutung.

Der Fortschritt im Bereich KI passt zu den sich wandelnden Anforderungen an Banken und den Zahlungsverkehr: Kundinnen und Kunden erwarten heute hohe Transparenz und Geschwindigkeit, Unternehmen benötigen reibungslose Abläufe und eine verlässliche Liquiditätssteuerung.

Was kosten veraltete Zahlungssysteme?

Was nicht in dieses Bild passt, sind die Systemlandschaften der meisten Banken, die über viele Jahrzehnte hinweg gewachsen sind. Sie sind weder für die Anforderungen des 21. Jahrhunderts geschaffen noch für die Geschwindigkeit, mit der KI sich gerade durchsetzt. Mehr als die Hälfte der IT-Budgets im Zahlungsverkehr fließt derzeit in den laufenden Betrieb und in die Einhaltung von Standards wie SEPA und ISO 20022, statt in Modernisierung und Innovation.

Viele Abläufe sind zudem langsamer und manueller, als sie sein müssten. In zahlreichen Systemen sind feste Routingregeln, starre Dateiformate und Batch-Verarbeitung weiterhin üblich. Diese Strukturen verursachen Reibungsverluste und erschweren es den Instituten zusätzlich, Prozesse zu modernisieren und zu automatisieren.

Neben diesen technischen Einschränkungen tragen regulatorische Vorgaben erheblich zur Komplexität und Kostenintensivität veralteter Systeme bei. Wie hoch diese Aufwände ausfallen können, hat die SEPA-Migration gezeigt. Sie verursachte Gesamtkosten von umgerechnet 11,6 Milliarden Euro; zwei Drittel davon entfielen allein auf die Umsetzung von ISO-20022-XML-Strukturen. Für Banken war dieser Kostenpunkt kaum vermeidbar, wenn sie regulatorisch konform und geschäftlich relevant bleiben wollten.

Kostenpunkt kaum vermeidbar, wenn sie regulatorisch konform und geschäftlich relevant bleiben wollten.

Parallel dazu ist die Komplexität im Zahlungsverkehr gestiegen, insbesondere bei grenzüberschreitenden Zahlungen. Mehrere Intermediäre, Zeitzonen und Prüfprozesse sorgen für Verzögerungen. Laut Schätzungen von Oliver Wyman and J.P. Morgan belaufen sich die weltweiten Kosten für den grenzüberschreitenden Zahlungsverkehr auf umgerechnet mehr als 103 Milliarden Euro jährlich. Dazu kommen zusätzliche verdeckte Kosten durch blockierte Liquidität. Das alles ist Kapital, das eigentlich arbeiten könnte.

Was KI im Zahlungsverkehr bereits leistet

Lange war der Einsatz von KI im Finanzwesen oberflächlich, im Zahlungsverkehr fehlten konkrete und praxistaugliche Anwendungsfälle. Das ändert sich immer mehr, je tiefer Banken moderne KI-Verfahren in zentrale Abläufe einbinden. Einige Banken optimieren ihre Architektur, indem sie Plattformen einsetzen, die Zahlungsstrecken dynamisch an Gebühren, Risikoexposition und Netzwerklast anpassen. Erste Implementierungen zeigen Einsparungen von 10 bis 15 Prozent bei den Verarbeitungskosten sowie spürbar mehr Flexibilität.

Im Firmenkundengeschäft spielt die Zuordnung eingehender Zahlungen eine große Rolle. Lange war dies ein zeitaufwendiger manueller Prozess. Durch Machine Learning und Natural Language Processing lassen sich Rechnungen und Zahlungen heute innerhalb von Sekunden abgleichen. So lässt sich beim Zahlungsabgleich eine Fehlerquote von unter zwei Prozent und eine Verarbeitung nahezu in Echtzeit erreichen, wo zuvor etwa zwei Tage notwendig waren.

Auch die Liquiditätsplanung verändert sich durch KI: Moderne Modelle erreichen inzwischen Genauigkeiten von bis zu 85 Prozent bei der Prognose von Zahlungsvolumina. Banken brauchen dadurch kleinere Liquiditätspuffer und können ihre Mittel effizienter einsetzen.

KI bringt Fortschritte in der Betrugserkennung

Auch für die Betrugserkennung bedeutet Künstliche Intelligenz erhebliche Fortschritte: KI-Modelle analysieren große Mengen an Transaktionsdaten und können Abweichungen wesentlich schneller als algorithmusbasierte Betrugserkennungssysteme identifizieren. KI passt sich zudem veränderten Mustern fortlaufend an. Während herkömmliche Betrugserkennung viele Fehlalarme produziert und schwer skalierbar ist, ermöglicht KI bessere Erkennungsraten bei gleichzeitig geringerer Belastung für die Fachabteilungen.

Trotz dieser Fortschritte bleibt menschliche Aufsicht unverzichtbar, da KI-Modelle nicht in jedem Fall die richtige Einschätzung treffen und Entscheidungen nachvollziehbar bleiben müssen. Viele Zahlungs- und Kernbankenanwendungen integrieren inzwischen zusätzliche KI-basierte Kontrollmechanismen. Sie ergänzen bestehende Prüfprozesse und erhöhen die Sicherheit entlang der gesamten Zahlungsstrecke, ohne die Abläufe für Kundinnen und Kunden zu verlangsamen.

Auch der Kundenservice verändert sich

Neben betrieblichen Abläufen verändert KI auch die Interaktion zwischen Banken und ihren Kundinnen und Kunden. Digitale Assistenten sind längst etabliert, doch KI erhöht nun ihren praktischen Nutzen: Sie kann Hinweise auf ungewöhnliche Belastungen oder potenzielle Überziehungen geben oder alternative Zahlungswege vorschlagen. Solche vernachlässigbar wirkenden Hinweise stärken das Vertrauen in die Bank. Wichtig bleibt dabei, dass Entscheidungswege nachvollziehbar sind und Nutzerinnen und Nutzer die Kontrolle behalten.

Die Qualität dieser Interaktionen entscheidet zunehmend über Kundenzufriedenheit. Der Zahlungsverkehr ist damit nicht mehr nur ein technischer Prozess, sondern ein Teil der Kundenerfahrung.

KI bringt Banken messbare Vorteile

Künstliche Intelligenz durchdringt also immer mehr Bereiche des Bankbetriebs, auch im Zahlungsverkehr. Für das Jahr 2028 wird ein Marktvolumen von umgerechnet rund 293 Milliarden Euro erwartet.

Banken, die KI bereits einsetzen, berichten schon heute von deutlichen Effizienzgewinnen. Dazu gehören:

• schnellere Abwicklungen, weil Prozesse automatisierter und weniger gehleranfällig laufen;
• höhere Datenqualität, da Informationen konsistenter erfasst und verarbeitet werden;
• bessere Skalierbarkeit, weil steigende Volumina mit deutlich geringerem Aufwand bewältigt werden können.

KI ist jedoch kein Selbstläufer, sondern entfaltet ihr Potenzial besonders dort, wo sie in die Gesamtarchitektur einer Bank eingebettet ist. Einige Institute arbeiten dafür eng mit spezialisierten Drittanbietern zusammen, um entsprechende Modelle in bestehende Kernbankensysteme zu integrieren. Optimaler ist eine Infrastruktur, die nicht auf mehrere Drittanbieter angewiesen ist, sondern alle Bedürfnisse rund um den Zahlungsverkehr aus einer Hand anbietet, kontinuierlich weiterentwickelt und dabei eben auch die Möglichkeiten von KI-Modellen voll ausschöpft; eine solche Infrastruktur bietet Payment Central von SAP Fioneer. Ziel ist eine Infrastruktur, die nicht aus einzelnen Initiativen besteht, sondern langfristig tragfähig bleibt.

Dabei beeinflussen drei Faktoren den Erfolg besonders stark:

1. Leistungsfähige Modelle benötigen saubere, gut strukturierte und verlässiche Daten.
2. Bestehende Systeme müssen so angebunden werden, dass Echtzeitverarbeitung und moderne Schnittstellen überhaupt möglich sind.
3. Banken brauchen eine Organisationskultur, in der Fachbereiche, IT und Compliance zusammenarbeiten und datenbasierte Entscheidungen akzeptiert werden.

Ein Ausblick auf die kommenden Jahre

Der Einsatz von KI verändert den Zahlungsverkehr nicht von heute auf morgen. Er schafft jedoch neue Möglichkeiten, Abläufe zu modernisieren und Entscheidungen stärker auf belastbare Daten zu stützen. Wie groß die Effekte letztlich ausfallen, hängt davon ab, wie konsequent Banken veraltete Prozesse erneuern und ihre Architektur auf künftige Anforderungen ausrichten.

Vieles spricht dafür, dass sich dieser Wandel beschleunigen wird. Daten stehen in größerem Umfang zur Verfügung, KI-Modelle lassen sich zunehmend in bestehende Systemlandschaften integrieren und regulatorische Entwicklungen erhöhen den Modernisierungsdruck. Der Zahlungsverkehr entwickelt sich dadurch von einer reinen Betriebskostenposition zu einem Bereich, der spürbare Effizienzgewinne ermöglicht und zur Wettbewerbsfähigkeit beiträgt.

Prognosen gehen davon aus, dass bis Ende 2026 ein großer Teil der digitalen Zahlungen ganz oder teilweise durch KI unterstützt sein wird. Für Banken ist die Frage also nicht, ob sie KI einsetzen, sondern wie schnell und entschlossen sie den Einsatz skalieren können. Denn eines ist klar: Die Geschwindigkeit, mit der KI den Zahlungsverkehr transformiert, wird zum entscheidenden Wettbewerbsfaktor. Wer jetzt zögert oder den Anschluss verpasst, riskiert, im Bankgeschäft künftig keine Rolle mehr zu spielen. Nur diejenigen Institute, die den Wandel aktiv gestalten und KI konsequent integrieren, werden auch morgen noch relevant sein.