Wie Liechtensteiner Finanzdienstleister mit künstlicher Intelligenz Wettbewerbsvorteile schaffen

Von den KI-Experten von AYYA Advisory

Künstliche Intelligenz revolutioniert die Finanzbranche – doch viele kleine und mittlere Unternehmen in Liechtenstein zögern noch. Welche Chancen bleiben ungenutzt und wie lässt sich der KI-Einstieg meistern? Ein Leitfaden für Finanzdienstleister.

Warum KI die neue Elektrizität ist – und Liechtensteins Finanz-KMUs davon profitieren können

Künstliche Intelligenz (KI) wird oft mit Elektrizität verglichen – einer Basistechnologie, die einst alles veränderte. Genauso wie Strom vor über 100 Jahren Maschinen und Betriebe revolutionierte, sorgt KI heute branchenübergreifend für tiefgreifende Veränderungen. Doch während grosse Finanzinstitute und Tech-Konzerne KI bereits gezielt einsetzen, zögern viele kleine und mittlere Unternehmen (KMU) in Liechtensteins Finanzbranche noch.

Diese Zurückhaltung ist verständlich: KI wirkt oft abstrakt und komplex. Wie KI-Chatbots funktionieren und welchen Nutzen sie bringen, ist vielen nicht klar. Allerdings entgehen den zögerlichen Unternehmen dadurch erhebliche Vorteile. Was verpassen Sie, wenn sie die KI für Finanz-KMUs (noch) nicht nutzen? Und warum tun sie sich so schwer, konkrete Anwendungsfälle dafür zu erkennen? Im Folgenden geben wir darauf Antworten – und zeigen Wege auf, wie auch kleinere Finanzdienstleister KI gewinnbringend einsetzen können.

Wettbewerbsvorteile durch KI – was Finanz-KMUs verpassen

KMUs, die KI-Technologien ignorieren, lassen wichtige Wettbewerbsvorteile ungenutzt. KI ist nicht nur Spielerei grosser Tech-Firmen, sondern ein praktisches Werkzeug, um im Tagesgeschäft effizienter und kundenorientierter zu arbeiten. Einige Vorteile, die Finanzunternehmen durch KI erzielen können:

• Effizienzsteigerung: Routinetätigkeiten lassen sich automatisieren, sodass Mitarbeiter mehr Zeit für wertschöpfende Aufgaben haben. Prozesse laufen schneller und mit weniger Fehlern ab. Beispiele reichen von der automatischen Datenverarbeitung bis zur Vorprüfung von Anträgen, was erheblich Zeit spart.
• Automatisierung zeitraubender Prozesse: Ob Berichte erstellen, Transaktionen überwachen oder E-Mails beantworten – KI-Systeme können solche Aufgaben rund um die Uhr übernehmen. Das entlastet die Belegschaft und senkt langfristig Kosten.
• Bessere Compliance & Risikomanagement: KI kann helfen, regulatorische Vorgaben einzuhalten. Etwa durch automatisierte Prüfung von Transaktionen auf Geldwäsche-Anzeichen oder das Durchforsten von Dokumenten nach Compliance-Verstössen. So werden Risiken früh erkannt und Fehler oder Versäumnisse in der Einhaltung von Vorschriften reduziert. Auch bei der Umsetzung des EU AI Acts im Finanzsektor kann KI unterstützen.
• Höhere Kundenzufriedenheit: KI-gestützte Chatbots und Assistenten beantworten Kundenanfragen in Sekundenbruchteilen – 24/7, auch ausserhalb der Bürozeiten. Kunden erhalten schneller hilfreiche Antworten und personalisierte Empfehlungen. Eine zügige, massgeschneiderte Betreuung stärkt die Kundenbindung in einer Branche, in der Servicequalität ein entscheidender Faktor ist.
• Bessere Entscheidungsgrundlagen: KI-Systeme können große Informationsmengen durchsuchen und verdichten. Zum Beispiel lassen sich Markttrends oder Portfolio-Risiken schneller analysieren. So treffen Unternehmen fundiertere Entscheidungen – von der Anlageberatung bis zum internen Controlling – und reagieren agiler auf Veränderungen.
• Wettbewerbsvorteile sichern: Letztlich geht es darum, nicht den Anschluss zu verlieren. Unternehmen, die KI klug einsetzen, können kosteneffizienter arbeiten und innovativere Dienstleistungen anbieten. Wer diese Möglichkeiten ungenutzt lässt, riskiert mittelfristig, von agileren Konkurrenten überholt zu werden.

Stellen Sie sich vor, Ihr Team könnte sich von monotoner Tipparbeit verabschieden, während ein KI-Assistent im Hintergrund Berichte vorbereitet und Kundenfragen beantwortet. Genau solche Potenziale bleiben momentan bei vielen Liechtensteiner Finanz-KMUs ungenutzt. Die Folge: Sie verschenken Effizienz, sparen weniger Kosten ein als möglich und bieten ihren Kunden nicht den Service, den sie mit KI bieten könnten.

Warum sehen viele Finanzdienstleister keine konkreten KI-Anwendungsfälle?

Wenn die Vorteile so überzeugend sind – warum zögern dann viele KMUs der Finanzbranche noch? Dafür gibt es mehrere Gründe. Oft mangelt es nicht am Interesse, sondern an ganz praktischen Voraussetzungen. Hier die häufigsten Hürden, die wir in der Praxis beobachten:

• Fehlendes Know-how: Vielen KMUs fehlt intern das Wissen über KI-Technologien und deren Einsatzmöglichkeiten. KI wirkt für Nicht-Experten undurchsichtig. Ein KI-Glossar und Grundlagenwissen würden helfen, ist aber oft nicht vorhanden. In Umfragen nannten z.B. 72 % der Unternehmen fehlendes Know-how als Hauptgrund, warum sie (noch) keine KI einsetzen (Etwa jedes achte Unternehmen nutzt künstliche Intelligenz – Statistisches Bundesamt). Wenn niemand im Betrieb die Möglichkeiten (und Grenzen) von KI kennt, bleiben konkrete Anwendungen zwangsläufig unsichtbar.
• Abstrakter Hype statt greifbarer Nutzen: KI ist in aller Munde, doch die Schlagzeilen über ChatGPT & Co. helfen einem kleinen Finanzdienstleister wenig bei der Frage: „Was bringt uns das konkret?” Ohne greifbare Beispiele bleibt KI ein Buzzword. Es herrscht Skepsis, ob KI wirklich die versprochenen Vorteile für das eigene Unternehmen bietet. Laut einer Pilotstudie hemmt besonders der Zweifel, ob KI tatsächlich praktischen Nutzen und Wettbewerbsvorteile bringt (In KMU noch wenig Akzeptanz ­gegenüber KI ). Viele haben schlicht noch keine Erfolgsbeispiele aus der eigenen Branche gesehen, an denen sie sich orientieren könnten.
• Datenschutz- und Compliance-Bedenken: Finanzdienstleister arbeiten mit hochsensiblen Kundendaten. Entsprechend gross ist die Sorge, dass Daten bei KI-Nutzung in falsche Hände geraten oder gegen Datenschutzregeln verstossen wird. Begriffe wie Cloud oder Machine Learning lösen manchmal Alarm aus – man fürchtet regulatorische Konsequenzen, falls etwas schiefläuft. Tatsächlich gaben fast 50 % der KI-Verweigerer an, Datenschutzund PrivatsphäreBedenken hätten sie bisher vom KI-Einsatz abgehalten (Etwa jedes achte Unternehmen nutzt künstliche Intelligenz – Statistisches Bundesamt). In einer streng regulierten Branche will niemand der Erste sein, der womöglich einen Datenschutzfehler begeht.
• Angst vor Jobverlust und Akzeptanzprobleme: Neue Technologien stossen mitunter auf Ablehnung im Team. Mitarbeiter (und Führungskräfte) sorgen sich, dass KI ihre Arbeitsplätze gefährden könnte. Diese Angst vor dem Jobverlust ist einer der grössten Hemmschuhe in KMUs (In KMU noch wenig Akzeptanz ­gegenüber KI ). Auch wer um seinen Job nicht direkt bangt, könnte KI gegenüber negativ eingestellt sein, wenn er sich in dem Thema unsicher fühlt. Ohne Rückhalt der Mitarbeiter ist es aber schwer, KI-Projekte erfolgreich umzusetzen.
• Unklare Investitionsfrage: Viele KMUs scheuen die Kosten und den Aufwand, die sie mit KI-Projekten verbinden. Gerade kleineren Finanzunternehmen fehlt ein grosses IT-Budget. KI wird dann als teures Experiment wahrgenommen, das sich nur Grossbanken leisten können. In der Tat nennen 41 % der Unternehmen finanzielle Hürden als Grund, bislang auf KI zu verzichten (Etwa jedes achte Unternehmen nutzt künstliche Intelligenz – Statistisches Bundesamt). Zusätzlich besteht die Befürchtung, bestehende IT-Systeme seien nicht kompatibel oder die eigenen Daten nicht ausreichend, um KI sinnvoll zu nutzen.
• Keine Strategie, kein Ansprechpartner: Manchmal fehlt einfach ein Antreiber im Unternehmen, der das Thema voranbringt. Wenn KI nicht Teil der Unternehmensstrategie ist und niemand konkret verantwortlich gemacht wird, versandet das Thema im Tagesgeschäft. Ohne klare Vision oder Projektverantwortliche bleibt KI „nice to have” statt „must have”.

Diese Faktoren führen dazu, dass viele KMUs zwar theoretisch von KI gehört haben, aber keine konkreten Use-Cases vor Augen haben. KI bleibt im Konjunktiv („Man könnte ja mal…”) und wandert auf die lange Bank – während Wettbewerber vielleicht schon anfangen, Fakten zu schaffen.

KI-Potenziale erkennen und die Umsetzung starten

Wie können Sie mit KI für Finanz-KMUs die Lücke schliessen und von der Theorie in die Praxis kommen? Wichtig ist: KI-Einstieg muss keine Mammutaufgabe sein. Schon mit überschaubaren Schritten lässt sich viel erreichen. Hier ein paar Empfehlungen, wie Sie KI-Potenziale identifizieren und nutzbar machen können:

• Schmerzpunkte analysieren: Starten Sie mit der Frage, wo in Ihren Abläufen die grössten Engpässe oder Kostenpunkte liegen. Gibt es repetitive manuelle Aufgaben, die wertvolle Zeit fressen? Zum Beispiel manuelle Dateneingaben, wiederkehrende Kundenanfragen oder das Durchforsten von Regeldokumenten. Genau hier lohnt sich der Blick, ob KI diese Aufgaben schneller, günstiger oder zuverlässiger erledigen könnte.
• Von anderen lernen: Schauen Sie sich an, was ähnliche Unternehmen tun. Gibt es Beispiele aus der Banken- oder Versicherungswelt, wo KI erfolgreich eingesetzt wird? Etwa Chatbots im Kundenservice oder automatisierte Compliance-Tools? Viele Lösungen lassen sich auf kleinere Maßstäbe adaptieren. Sie müssen das Rad nicht neu erfinden – nutzen Sie Best Practices als Inspiration.
• Interne Wissenslücken schliessen: Bauen Sie KI-Wissen im Team auf. Das muss nicht gleich der teure KI-Experte als Neuanstellung sein. Beginnen Sie mit Workshops oder Schulungen, um Ihrem Team die Grundlagen zu vermitteln. Eine strukturierte KI-Weiterbildung für Unternehmen vermittelt das nötige Know-how. Je mehr Ihre Mitarbeitenden verstehen, was KI kann (und was nicht), desto einfacher identifizieren sie selbst Anwendungsideen. Die Hemmschwelle sinkt, und Ängste können durch Fakten abgebaut werden.
• Expertenrat einholen: Ziehen Sie bei Bedarf externe Berater hinzu, die Erfahrung mit KI-Einführungen haben. Eine kurze Beratung kann oft schon Dutzende möglicher Use-Cases aufzeigen, an die man intern gar nicht gedacht hat. Experten kennen aktuelle Tools und erfolgreiche Projekte und können Ihnen helfen, die relevantesten KI-Ideen für Ihr Geschäftsmodell herauszufiltern. (Tipp: In einer kostenlosen Terminanfrage lassen sich unverbindlich Ansatzpunkte ausloten.)
• Klein starten – agil vorgehen: Wählen Sie für den Anfang ein überschaubares Pilotprojekt. Zum Beispiel einen Prototyp für einen Chatbot auf Ihrer Website oder die automatisierte Auswertung eines kleinen Datensatzes. Wichtig ist, schnell erste Ergebnisse zu sehen. Diese sogenannten Quick Wins schaffen Vertrauen ins Thema KI. Sammeln Sie Feedback, lernen Sie aus dem Pilot, und skalieren Sie dann schrittweise weiter. So bleibt das Investment gering und das Risiko kontrollierbar.
• Datenschutz von Anfang an mitdenken: In der Finanzbranche steht Compliance über allem – verständlich. Doch moderne KI-Lösungen lassen sich datenschutzkonform implementieren. Klären Sie früh, welche Daten eine KI-Lösung wirklich benötigt und wie man sie schützen kann. Oftmals kann man KI-Modelle auch in einer abgeschotteten Umgebung betreiben, sodass keine sensiblen Informationen nach aussen gelangen. Wenn die Rechtsabteilung von Anfang an eingebunden ist und geeignete Sicherheitsvorkehrungen getroffen werden, sinkt die Abneigung gegen KI beträchtlich.

Fazit: Machen Sie aus KI ein kalkuliertes Projekt, kein unkalkulierbares Experiment. Mit dem richtigen Partner an der Seite und einem schrittweisen Vorgehen können auch KMUs sicher und erfolgreich in die KI-Nutzung einsteigen.

KI für Finanz-KMUs in Aktion: Konkrete Anwendungsbeispiele mit Chatbots und -Agenten

Um KI greifbar zu machen, folgen nun einige konkrete Einsatzmöglichkeiten von KI-Chatbots und intelligenten Agenten (insbesondere auf Basis grosser Sprachmodelle, LLMs) für Finanzdienstleister. Diese Beispiele zeigen, dass man KEINE riesigen Datenmengen oder komplexen Algorithmen benötigt, um KI für Finanz-KMUs sinnvoll einzusetzen – der Fokus liegt auf Sprach- und Wissensverarbeitung, die sich datenschutzkonform gestalten lässt:

• Automatisierter Kundensupport (Chatbot): Ein KI-Chatbot beantwortet rund um die Uhr häufige Kundenanfragen – z.B. “Wie kann ich ein neues Konto eröffnen?” oder “Welche Dokumente brauche ich für eine Kreditbewerbung?”. Er bietet sofort Hilfe bei Standardfragen, ohne dass ein Mitarbeiter eingreifen muss. Das verbessert die Servicegeschwindigkeit enorm und entlastet Ihr Kundendienst-Team. Wichtig: Solch ein Chatbot kann so konfiguriert werden, dass keine vertraulichen Kundendaten nach aussen gegeben werden. Beratende Antworten basieren z.B. auf hinterlegten FAQ-Datenbanken und öffentlich verfügbaren Informationen.
• Interner Compliance-Assistent: Stellen Sie sich einen virtuellen Assistenten vor, an den Ihre Mitarbeitenden jede erdenkliche Compliance- oder Fachfrage stellen können. “Wie hoch ist aktuell die Schwelle für Verdachtsmeldungen bei Geldwäsche?” – Der KI-Chatbot durchsucht blitzschnell die internen Richtlinien, Gesetzestexte oder Manuals und liefert eine verständliche Antwort. So einen Assistenten können Sie mit Ihren unternehmensinternen Dokumenten füttern (Richtlinien, Handbücher, regulatorische Vorgaben). Mitarbeiter erhalten in Sekundenschnelle verlässliche Auskunft, anstatt lange in PDFs zu suchen oder Rückfragen durch die Abteilungen zu schicken. Die Antworten sind dabei stets konsistent und aktuell, was Fehler oder Missverständnisse reduziert.
• Onboarding- und KYC-Agent: In der Finanzbranche sind KYC-Prozesse („Know Your Customer”) und Kunden-Onboarding oft aufwendig. Ein KI-Agent kann hier helfen, indem er neue Kunden oder auch neue Mitarbeitende durch die notwendigen Schritte geleitet. Zum Beispiel fragt ein Chatbot im Dialog die erforderlichen Daten ab, erklärt, welche Dokumente benötigt werden, und prüft eingesandte Unterlagen auf Vollständigkeit. Er kann sogar Ausweisdokumente per Bilderkennung vorprüfen oder Formulare automatisch auslesen. All das beschleunigt das Onboarding, sorgt für eine reibungslose Kundenerfahrung und stellt sicher, dass Compliance-Anforderungen (z.B. vollständige Datenerfassung) erfüllt werden.
• Dokumenten-Analyse und Zusammenfassungen: In Finanzinstituten fallen viele Textdokumente an – von Marktanalysen über Kreditverträge bis hin zu Gesetzesänderungen. Ein KI-Agent auf Basis eines Sprachmodells kann solche Dokumente in Sekunden analysieren und zusammenfassen. Auch KI-gestützte Audio-Transkription von Meetings oder Kundengesprächen ist möglich. Beispiel: Er fasst einem Anlageberater einen 50-seitigen Fondsprospekt auf die wichtigsten Kernpunkte zusammen. Oder er extrahiert aus einem Vertragswerk alle Klauseln, die vom Standard abweichen. Mitarbeiter sparen dadurch enorm viel Lesezeit und können sich schneller einarbeiten. Da die KI hier auf firmeneigenen Dokumenten operiert, lässt sich sicherstellen, dass keine sensiblen Inhalte das Unternehmen verlassen – etwa durch Nutzung von lokalen Servern für die KI-Verarbeitung.
• Personalisiertes Kundenerlebnis: Mithilfe von KI-Chatbots können selbst kleine Finanzdienstleister ihren Kunden ein Stück weit personalisierte Beratung bieten. Etwa ein virtueller Anlage-Assistent, der auf Grundlage einiger vom Kunden gemachter Angaben (Risikoprofil, Anlagehorizont) passende Produktinformationen bereitstellt: “Auf Basis Ihrer Eingaben könnten unser Nachhaltigkeitsfonds A oder unser ETF-Portfolio B interessant für Sie sein.” – Solche Empfehlungen kann ein Chatbot in natürlicher Sprache ausgeben, inkl. Erklärungen zu Chancen und Risiken. Wichtig: Dies lässt sich zunächst regelbasiert oder mit anonymisierten Beispielprofilen umsetzen, ohne gleich sämtliche Kundendaten in ein externes KI-System geben zu müssen. Ziel ist, Kunden einen individuellen Mehrwert zu bieten und Vertriebsmitarbeitern gleichzeitig Vorarbeit abzunehmen (z.B. vorqualifizierte Leads).
• Regulatorischer Monitoring-Agent: Die Regulatorik ändert sich ständig. Ein KI-Agent kann automatisch neue Rundschreiben, Gesetzesänderungen oder Fachnews beobachten und filtern. Stellen Sie sich einen Bot vor, der täglich die Updates von Aufsichtsbehörden oder Finanz-News durchsieht. Relevante Änderungen – etwa neue Sorgfaltspflichten oder Meldepflichten – werden erkannt und in verständlicher Form an Ihr Team weitergeleitet. Das erspart mühsames Manuelles Durchforsten von Nachrichten. Ein solcher Agent kann z.B. mit bestimmten Webseiten oder Datenbanken verknüpft sein und per Natural Language Processing erfassen, welche Inhalte für Ihr Unternehmen wichtig sind. Datenschutz ist hier unkritisch, da öffentlich verfügbare Informationen verarbeitet werden – der Mehrwert entsteht durch die intelligente Vorauswahl und Zusammenfassung für Ihr Haus.

Hinweis: All diese Anwendungsfälle lassen sich mit dem richtigen Setup datenschutzkonform realisieren. Ein Prompt Engineering Guide hilft dabei, die KI korrekt anzuweisen. Moderne KI-Modelle wie GPT-4 können heutzutage auch in abgeschirmten Umgebungen laufen (z.B. in einer Private Cloud oder On-Premises), sodass vertrauliche Kundendaten und interne Informationen geschützt bleiben. Eine KI Due Diligence oder ein Audit vor der Implementierung kann zusätzliche Sicherheit bieten. Es braucht also keine Sorge zu bestehen, dass der Einsatz solcher KI-Agenten automatisch den Bruch von Bankgeheimnis oder DSGVO bedeutet – mit den richtigen Vorkehrungen geht Innovation und Datenschutz Hand in Hand.

Jetzt die KI-Chance ergreifen – Starten Sie Ihren KI-Erfolgsweg

KI für Finanz-KMUs ist kein vorübergehender Trend, sondern – wie Elektrizität – ein dauerhafter Gamechanger. Gerade in der Finanzbranche, wo es auf Information und Geschwindigkeit ankommt, kann KI enorme Vorteile bringen. Liechtensteins KMUs dürfen hier nicht länger zögern, wenn sie wettbewerbsfähig bleiben wollen. Die gute Nachricht: Man kann heute anfangen, in kleinem Rahmen zu experimentieren und zu lernen, ohne großes Risiko.

Wichtig ist es, jetzt die Initiative zu ergreifen. Jedes Unternehmen hat individuelle Abläufe – und damit individuelle KI-Chancen. Möchten Sie herausfinden, welche KI-Potenziale in Ihrem Unternehmen schlummern? Wir unterstützen Sie gerne dabei! Buchen Sie ein kostenloses Beratungsgespräch mit AYYA Advisory oder entdecken Sie unseren KI-Grundlagen Workshop, um konkrete Anwendungsfälle für Ihr Geschäftsmodell zu identifizieren. Für Entscheidungsträger bieten wir auch individuelles KI-Coaching an. Nutzen Sie die Gelegenheit, sich mit unseren KI-Experten auszutauschen und einen Fahrplan für Ihre KI-Strategie zu entwickeln.

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