Während Anwender herkömmliche KI-Modelle verlassen und auf spezialisierte Banking-Plattformen setzen, liegt der entscheidende Faktor für die Deutschen in der Überbrückung der Informationslücke durch sicherheitsorientierte, DORA-konforme KI
- 60 Prozent der Deutschen haben KI bereits genutzt, um eine finanzielle Entscheidung zu treffen; das liegt noch über dem europäischen Durchschnitt (56 Prozent) und deutlich vor ihren US-amerikanischen Mitstreitern, von denen nur 37 Prozent die Technologie genutzt haben
- 51 Prozent der Deutschen vertrauen dem Chatbot ihrer Bank mehr als allgemeinen KI-Modellen wie ChatGPT, jedoch vertrauen 27 Prozent der Deutschen KI in Bankangelegenheiten überhaupt nicht
- 70 Prozent glauben, dass KI-Sicherheitsmaßnahmen ihrer Bank dabei helfen können, sie besser vor Betrug zu schützen
Berlin, 24. März 2026 – bunq, die zweitgrößte Neobank in Europa, veröffentlicht heute die Ergebnisse ihres „AI in Finance“-Reports, für den 7.000 Erwachsene in Großbritannien, den USA, Frankreich, Deutschland, Spanien, den Niederlanden und Irland befragt wurden. Die Daten zeigen, dass 60 Prozent der Deutschen KI bereits genutzt haben, um eine finanzielle Entscheidung zu treffen. Das liegt noch über dem europäischen Durchschnitt (56 Prozent) und deutlich vor ihren US-amerikanischen Mitstreitern, von denen nur 37 Prozent die Technologie genutzt haben. Die Frage für Finanzinstitute lautet also nicht mehr, ob Kunden diese Tools nutzen werden, sondern wie schnell Banken sie in großem Maßstab bereitstellen können.
Die Untersuchung bestätigt, dass sich KI als praktisches Werkzeug zur finanziellen Steuerung etabliert, insbesondere da Nutzer Sicherheit und Genauigkeit priorisieren. 29 Prozent der Deutschen nutzen sie, um kostspielige Fehler wie Gebühren, Überziehungen und Doppelzahlungen zu vermeiden, während 26 Prozent der Befragten glauben, dass KI sie vor Betrug schützt, und 22 Prozent sie einsetzen, um ihr Vermögen zu vermehren.
Dennoch bleibt eine spürbare Vertrauenslücke: 27 Prozent der Deutschen vertrauen KI in Bankangelegenheiten überhaupt nicht, wobei 29 Prozent der KI mehr vertrauen würden, wenn sie Informationen über ihre finanzielle Situation hätte. 36 Prozent der Nutzer befürchten Fehlinformationen durch KI. Jedoch vertrauen 51 Prozent der Deutschen dem Chatbot ihrer Bank mehr als allgemeinen KI-Modellen wie ChatGPT. Dieses Vertrauen wird zusätzlich durch die Tatsache gestärkt, dass 70 Prozent der Deutschen glauben, dass KI-Sicherheitsmaßnahmen ihrer Bank helfen können, sie effektiver vor Betrug zu schützen.
„KI ist bereits heute ein fester Bestandteil unseres Lebens und oft Teil der Entscheidungsfindung bei vielen Menschen. Auch bei finanziellen Entscheidungen gehört KI als Stütze schon dazu“, sagt Joe Wilson, Chief Evangelist bei bunq. „Die Menschen erwarten von ihrer Bank, dass sie mit dem globalen Tempo Schritt hält und erstklassige Tools bereitstellt, die ihnen helfen, bei Geldangelegenheiten den Überblick zu bewahren und ihre Finanzen zu verwalten. Mit anderen Worten: um ihr Leben einfacher zu machen. Es geht nicht darum, dass die KI das Geld eigenständig für die Menschen verwaltet, sondern darum, sie so zu befähigen, dass es zu ihrem Lebensstil passt.“
Die Chance für Banken in der Nutzung von KI liegt darin, das menschliche Urteilsvermögen zu unterstützen, statt es zu ersetzen. Die Hälfte der Deutschen (57 Prozent) kann sich vorstellen, KI in den nächsten zwei bis drei Jahren verstärkt für Geldangelegenheiten zu nutzen, was Deutschland neben den Niederlanden (57 Prozent) und knapp hinter Spanien (60 Prozent) zu einem der KI-offensten der befragten Märkte macht. Während 46 Prozent sich mit KI als Assistent für allgemeine Finanzfragen wohlfühlen, sind 47 Prozent bereit für KI als Berater, der personalisierte Empfehlungen gibt, während der Nutzer die endgültige Entscheidungsgewalt behält.
Finn, der GenAI-Assistent von bunq, verdeutlicht diesen Trend bereits: Die Zahl der Nutzer ist in nur einem Jahr, von Januar 2025 bis Januar 2026, um 71 Prozent gestiegen. Dabei drehen sich die Anfragen hauptsächlich um alltägliche Finanzentscheidungen, wie das Verfolgen von Ausgaben, das Verstehen monatlicher Kosten oder das Identifizieren potenzieller Ersparnisse.