KI im Bankwesen: Ein Zukunftsszenario für Personal Finance

Was passiert, wenn KI nicht nur innerhalb des Bankensektor eingesetzt wird, sondern bei Kundinnen und Kunden selbst zum Werkzeug für persönliche Finanzen wird – und damit vom gelegentlichen Helfer zu einer festen Größe im Alltag? Dann strukturieren nicht mehr Menüs und Produktseiten den Weg, sondern eine KI, die Fragen beantwortet, Zusammenhänge erklärt und zunehmend auch konkrete Optionen vorbereitet und analysiert. Oder übernimmt.

Diese Entwicklung denken wir in einem Zukunftsszenario durch – entlang einer fiktiven Figur: Emma. Sie steht stellvertretend für viele Privatkundinnen und Privatkunden, deren Finanzalltag heute aus Konten, Karten, Abos und Apps besteht – und die vor allem eines wollen: weniger Aufwand, mehr Übersicht.

Wir folgen Emma durch eine Zukunftserzählung der KI-Nutzung im Personal Finance Management – gegliedert in drei Stufen:

1. Navigator: Künstliche Intelligenz hilft beim Verstehen und Einordnen.
2. Co‑Pilot: Künstliche Intelligenz erstellt Entscheidungsvorlagen und bereitet Schritte vor.
3. Agent: Künstliche Intelligenz handelt eigenständig – im definierten Rahmen.

In jeder Stufe ordnen wir ein, was das fürs Retail Banking und die Kundschaft bedeutet.

Überblick statt Klickarbeit: KI als Navigator für persönliche Finanzen

8:47 Uhr, 25. Oktober 2026; Frankfurt am Main.

Emmas Handy vibriert: Kontostand niedrig, Kreditkartenabrechnung fällig, der Kontoauszug ist da. Nichts Dramatisches – aber genug, um die Frage auszulösen, ob alles im Lot ist.

Emma tippt eine einfache Frage zur Analyse ein: Wie viel habe ich diesen Monat für Restaurants ausgegeben? Statt Transaktionen zu exportieren und Tabellen mit Data zu pflegen, liefert die KI den Wert – und ordnet ihn sofort in ihr Budget ein.

In dieser Stufe hilft KI vor allem beim Verstehen: Sie sortiert Buchungen, erkennt Muster und gibt Hinweise, die Emma einordnet. Die mentale Last bleibt bei ihr: dran denken, abwägen, nachhalten.

Wir nennen das Navigator, weil die KI wie ein Navi unterstützt: Sie wird durch Frage oder Auftrag aktiv gestartet und braucht ein Ziel – also eine Richtung von A nach B. Sie liefert Orientierung, Potenzial und Vorschläge; Entscheidung und Ausführung bleiben bei Emma.

Wenn Kontext zur Kernleistung wird – und was das fürs Retail Banking bedeutet

Digitale Angebote und Zahlarten im Retail Banking nehmen zu. Und je mehr Konten, Händler und Abos sich ansammeln, desto schwieriger wird es, den Überblick zu behalten. Entsprechend wächst auch der Bedarf, Ausgaben im Blick zu behalten.

In der Navigator‑Stufe kann Finanz‑KI echten Mehrwert liefern, weil sie nicht nur auflistet, sondern einordnet: Wo liegen Ausreißer? Welche Gewohnheiten laufen nebenbei? Was ist normal – und was nicht?

Was das für Retail Banking bedeutet: KI ist da und entwickelt sich rasant weiter – und die Bedürfnisse rund um persönliche Finanzen sind ohnehin vorhanden. Dass beides zusammenkommt, ist nur eine Frage der Zeit, weil die Fähigkeiten von Finanz‑KI sehr gut zu bislang unerfüllten Kundenbedürfnissen passen.

Dafür braucht es Datenzugang, den es heute bereits gibt – und der mit FiDA perspektivisch besser wird. Fürs Retail Banking steckt darin eine echte Chance: Wenn Finanzdienstleister Navigator‑Funktionen früh als Feature ausrollen, können sie Kundinnen und Kunden spürbar entlasten, Orientierung stiften und Vertrauen in die tägliche Finanzsteuerung aufbauen. Gleichzeitig müssen Banken anschlussfähig bleiben, wenn Kundinnen und Kunden Navigator‑Lösungen von Dritten nutzen und Bankdaten sicher anbinden wollen.

Briefing statt Benachrichtigungschaos

Etwa zwei Jahre später, im Spätherbst 2028; Frankfurt am Main.

Statt die Informationen zusammentragen zu müssen, erhält Emma regelmäßig ein kurzes Briefing über ihre persönliche Finanzlage: Die Lebensmittelausgaben liegen seit drei Wochen über dem üblichen Niveau, das Sparziel für ihre nächste Reise läuft hingegen schneller als geplant – und ein Vertrag ist teurer geworden. Alternativen sind geprüft, ein Wechsel ist vorbereitet. Emma muss nur noch bestätigen oder verwerfen.

Als Emma über eine Immobilie nachdenkt, wird ihre finanzielle Ausgangslage vorab eingeordnet: Einkommen, Eigenkapital und realistische Konditionen ergeben früh einen Preisrahmen.

Der Unterschied zur Navigator‑Stufe: Aus Signalen werden mithilfe von KI Entscheidungsvorlagen. Es wird erklärt, was passiert ist, warum – und welche Optionen sinnvoll sind. Emma bleibt Entscheiderin, aber der Aufwand verschiebt sich: weniger organisieren, mehr beurteilen.

Wir nennen diese Stufe Co‑Pilot: Die KI ist dauerhaft aktiv, denkt mit, beobachtet, schlägt vor und bereitet Aktionen vor.

Dafür braucht es ein breiteres Setup: Onboarding, Zugriff auf Finanzdaten und ein Gedächtnis, das aus Entscheidungen und Präferenzen lernt. Entscheidend ist außerdem eine robuste Identitäts‑ und Zustimmungslogik, damit vorbereitete Schritte tatsächlich bis zur Ausführung gebracht werden können.

Entscheidungsvorlagen statt Menüführung

Der Co‑Pilot erstellt Entscheidungsgrundlagen. Transaktionen werden noch nicht autonom ausgeführt, sondern erst nach Freigabe. Das macht diese Stufe sensibler: Um gute Vorlagen zu generieren, trifft die KI fortlaufend Vorentscheidungen über Relevanz, Optionen und Prioritäten.

Dafür braucht sie Kontext über die Kundin (Ziele, Präferenzen, Muster) und ein klares Framework: Welche Ziele haben Vorrang? Welche Regeln gelten immer (z. B. Liquidität zuerst)? Wo muss nachgefragt werden? Genau dieses Zusammenspiel aus Zielhierarchie, Regeln, Datenqualität und Erklärbarkeit entscheidet, ob Vorschläge nach Unterstützung oder nach Black Box wirken.

Für Privatkundinnen und Privatkunden von Financial Services heißt der Co‑Pilot vor allem: weniger mentale Last. Statt alles im Kopf zu behalten, erinnert er, priorisiert und hakt nach. Im Alltag entsteht schneller Entlastung, weil wiederkehrende Routinen wie Vertrags‑Check, Erstattungen oder Budget‑Anpassungen vorstrukturiert werden.

Zugleich wird das Interface fluide: Briefing am Handy, Freigabe unterwegs, Detailprüfung am Desktop – ohne dass die Logik dabei bricht. Und weil verlässliche Vorschläge Vertrauen aufbauen, wächst die Bereitschaft, Schritt für Schritt mehr – und sensiblere – Aufgaben zu delegieren. Genau deshalb ist der Co‑Pilot der elementare Zwischenschritt auf dem Weg zum Agenten.

Fürs Retail Banking wird der Daten‑ und Action‑Zugang zum Spielfeld dieser Stufe. Das erinnert an PSD2 – erweitert um maschinenlesbare Fähigkeiten wie beispielsweise über MCP‑Server: nicht nur Daten, sondern auch standardisiert beschriebene Actions. Entsprechend müssen Banken entscheiden, welche Rolle sie im Co‑Pilot‑Ökosystem spielen wollen: eigene Co‑Pilot‑Experience oder besonders gut anschließbarer Daten‑ und Action‑Provider.

Das Family-Office-Prinzip – nur als Künstliche Intelligenz

Weitere fünf Jahre später, im Frühjahr 2033, Mainheide bei Frankfurt.

Emma ist 35 und im Eigenheim. Banking‑Apps öffnet sie selten – nicht aus Desinteresse, sondern weil vieles im Hintergrund läuft. Sie pflegt regelmäßig die Vorgaben: Limits, Kategorien, Sperrlisten, Freigabeschwellen und Ausnahmen. Innerhalb dieses Rahmens übernimmt ein System spezialisierter Agenten Routinen wie Rechnungen, Sparraten, Abo‑Optimierung, Zahlungsabwicklung und bei Bedarf Anpassungen im Portfolio – inklusive Betrugsprävention, -erkennung, -aufklärung und -schadenkompensierung.

Wir nennen diese dritte Stufe Agent, weil die KI nicht nur erklärt oder vorbereitet, sondern handelt: eigenständig, innerhalb des Regelwerks, mit Protokoll und klaren Freigaben. Emmas Financial Agent orchestriert mehrere KI‑Agenten in ihren Rollen – etwa Cashflow/Liquidität, Payments, Verträge, Investments oder Fraud.

Die Logik ähnelt einem klassischen Family Office für sehr vermögende Haushalte – aus der Zeit, bevor dort KI eingesetzt wurde. Künftig muss man nicht mehr sehr vermögend sein, um individuell zugeschnittene Finanzunterstützung in Aktion zu erleben: Diese Rollen übernehmen keine Menschen mehr, sondern KI‑Agenten im Retail Banking.

Emmas Agent ist omnipräsent: per Sprachsteuerung zu Hause, per Messenger unterwegs oder am Desktop. Ein Finanz‑Cockpit schafft Überblick und erlaubt Drill‑down. Und weil der Agent kontinuierlich überwacht, meldet er sich proaktiv, wenn etwas auffällig ist – und priorisiert so, dass Wichtiges nicht untergeht.

Damit der Financial Agent wirklich entlastet, kommt zum Co‑Pilot‑Setup vor allem die agentische Schicht hinzu: Policies mit Limits und Freigabeschwellen für autonome Entscheidung und Ausführung, signierbare Actions, nachvollziehbare Protokolle mit Erklärbarkeit, Security‑/Fraud‑Handling inklusive Dispute/Recovery sowie Monitoring und Kill‑Switch – damit alles konsistent bleibt.

Was sich im Retail Banking verschiebt, wenn Agenten entscheiden

Agenten dürfen Entscheidungen selbst treffen – innerhalb zuvor definierter Regeln, Limits und Freigaben. Das ist die mächtigste, aber auch verantwortungsvollste Stufe.

Wahrscheinlich setzt sie sich nicht sprunghaft durch, sondern stufenweise. Vertrauen entsteht durch Nutzung: erst Navigator, dann Co‑Pilot – und erst danach werden Menschen bereit sein, Entscheidungen und Ausführung zu delegieren. Das beginnt bei repetitiven Aufgaben und wächst mit positiven Erfahrungen.

Für Privatkundinnen und Privatkunden heißt das vor allem: Finanzroutinen laufen im Hintergrund in Automatisierung. Weniger App-Öffnen, weniger Mikromanagement – mehr Ergebnisorientierung. Gleichzeitig wird Risikomanagement proaktiv: Auffälligkeiten werden erkannt, priorisiert und bei Bedarf eskaliert, bevor Schaden entsteht. Und weil Preisvergleiche, Nachfragen und Wechselprozesse automatisch angestoßen werden können, steigt auch die Verhandlungsmacht im Alltag. Wichtig ist dabei Transparenz trotz Autonomie: Statt Push-Dauerfeuer gibt es kurze Protokolle, die zeigen, was passiert ist – und warum.

Fürs Retail Banking hat das weitreichende Folgen: Wenn Kundinnen und Kunden Entscheidungen und Durchführung an ihren KI‑Agenten delegieren, verschiebt sich der Kundenzugang – vom direkten, menschlichen Zugang zur KI‑Schicht, über die Anfragen, Entscheidungen und Transaktionen zunehmend laufen. Banken müssen daher einen Agenten‑Kanal mitdenken: kompatible Actions, robuste Consent‑Mechaniken, Audit‑Trails sowie Fraud‑ und Dispute‑Prozesse.

Damit stellt sich eine strategische Frage: Ist es für Banken vorteilhaft, wenn der KI‑Agent der Kundschaft von der Bank selbst kommt – oder wenn die Bank vor allem als sicherer Daten‑ und Action‑Provider für fremde Agenten funktioniert?

Natürlich folgt die Entwicklung von KI-Assistenten im Personal Finance Management keinen Naturgesetzen. Trotzdem erwarten wir, dass der Nutzen so groß sein wird, dass sich diese Technologie durchsetzt. Das passiert nicht über Nacht – aber voraussichtlich schneller, als wir die digitale Transformation der Finanzbranche bislang erlebt haben.

Wenn AI das Personal Finance Management prägt, stellt sich eine Frage: Wer stellt diese KI‑Assistenten bereit?

Die Wahl des Anbieters ist potenziell disruptiv: Kommt der Assistent nicht von der Primärbank, schiebt sich eine KI‑Schicht zwischen Kundschaft und Institut. Beziehung, Kontext und Steuerbarkeit werden schwächer.

Sobald diese Distanz entsteht, verändert sich die Marktdynamik. Ein Kontowechsel ist für Menschen oft noch ein mühsamer Prozess; für Agenten ist er ein Schritt. Was Kundinnen und Kunden bislang aus Bequemlichkeit vermeiden, kann ein Agent künftig automatisiert und effizient erledigen – inklusive Nachfragen, Optimierungen und Preisvergleichen. Loyalität lässt sich als Regel mitgeben. Wer dafür jedoch systematisch die zweitbeste Option wählt, zahlt meist mit schlechteren Konditionen oder weniger Leistung.

Unser Appell: Die Geschwindigkeit des Marktes nicht unterschätzen – und die eigene Anpassungsfähigkeit nicht überschätzen. Wer im Retail‑Banking relevant bleiben will, sollte jetzt Navigator‑ und Co‑Pilot‑Funktionen ausrollen und parallel die Agent‑Rails bauen: Actions, Consent, Audit, Fraud und Dispute – damit die Bank auch im Zeitalter der Agenten anschlussfähig bleibt.