Ralph Müller: ING-Deutschland-Vorstand zu KI: „Der Effekt ist phänomenal“

Die deutsche Tochter des niederländischen Finanzkonzerns ING setzt Künstliche Intelligenz (KI) etwa in der Baufinanzierung, im Kundenservice und zur Analyse schwacher Prozesse ein. „Wir erzielen damit sowohl Umsatz- als auch Kostenvorteile“, sagt ING-Deutschland-Vorstand Ralph Müller im Gespräch mit dem Handelsblatt. Doch der Einsatz von KI führt nicht automatisch zu Erfolgen, wie etwa das Beispiel des Zahlungsdienstleisters Klarna zeigt: Das Unternehmen ersetzte erst 700 Beschäftigte im Callcenter durch einen Chatbot, stellte dann aber wieder mehr Menschen ein. „Es läuft nicht so, dass man über das Wochenende einfach mal so KI einführen kann, das ist harte Arbeit“, sagt Müller. „Aber der Effekt, der dann eintritt, ist phänomenal.“ Wie KI bei ING zu Erfolgen führt, erzählt der Manager im Interview. Herr Müller, nur wenige deutsche Unternehmen erzielen durch den Einsatz von Künstlicher Intelligenz höhere Umsätze und geringere Kosten. Wird KI überschätzt?Ich denke, in Bezug auf die kurzfristige Realisierung sind die Erwartungen, was Künstliche Intelligenz leisten kann, möglicherweise zu hoch. Das kann in den nächsten zwei Jahren noch zu Enttäuschungen führen. Aber mittelfristig wird KI diese Erwartungen nicht nur erfüllen, sondern übertreffen. Woran liegt es, dass KI bei vielen Unternehmen nicht so schnell die gewünschten Erfolge bringt?Ein wichtiger Punkt ist die Frage, wie gut der Datenhaushalt eines Unternehmens ist. KI kann nur dann gut arbeiten, wenn sie Zugang zu den relevanten Daten hat. Dazu sind Schnittstellen zu allen relevanten Systemen notwendig. Es gibt Banken, bei denen Systeme noch in Cobol programmiert sind … … eine uralte Programmiersprache.Um an die Daten in diesen Systemen heranzukommen, sind Schnittstellen notwendig. Das ändert nichts an der Leistungsfähigkeit einer KI, aber es dauert dann entsprechend länger, bis der Nutzen klar wird. Das schwedische Zahlungsunternehmen Klarna hat sicherlich moderne Systeme. Dennoch scheiterte das Unternehmen damit, 700 Beschäftigte im Callcenter durch einen Chatbot zu ersetzen, und stellte im vergangenen Jahr wieder mehr Menschen ein.KI muss aufwendig trainiert werden und man muss ihr Leitplanken beibringen. Auch wir setzen Chatbots ein, aber wir gehen dabei sehr langsam und sorgfältig vor. Im Moment laufen pro Monat etwa 60.000 Kundenkontakte über KI-basierte Chatbots und Voicebots, also sprachgesteuerte Dialogsysteme. Rund 200.000 Kontakte laufen über Menschen. Wir analysieren genau, bei welchen Prozessen und Themen die Kunden mit den KI-Prozessen zufrieden sind. Erst wenn die Kunden mit der KI zufriedener sind als mit den menschlichen Antworten, skalieren wir den KI-Einsatz nach oben. Klarna war also zu ungeduldig?Ich kenne die Details nicht, was aber klar ist: Es läuft nicht so, dass man über das Wochenende einfach mal so KI einführen kann, das ist harte Arbeit. Aber der Effekt, der dann eintritt, ist phänomenal. Dort, wo KI bei uns zum Einsatz kommt, bekommen wir sehr positive Kundenreaktionen. Schlägt sich das auch im Geschäftsergebnis von ING Deutschland nieder?An erster Stelle steht für uns, dass wir mithilfe von KI die Kunden zufriedener machen. Aber wir erzielen damit sowohl Umsatz- als auch Kostenvorteile, es ist eine Win-win-Situation für uns und für die Kunden. Können Sie konkret sagen, wie viel Sie mithilfe von KI einsparen?Eine Gesamtzahl habe ich nicht, aber ich kann Beispiele nennen. Wir können Immobilien mittlerweile dank KI innerhalb von 15 Minuten bewerten. Das dauerte vorher viele Stunden. Dadurch können wir mit der gleichen Zahl von Beschäftigten mehr Geschäft machen. Im Jahr 2024 betrug unser Neugeschäft in der Baufinanzierung rund elf Milliarden Euro, diesen Wert haben wir 2025 bereits annähernd im dritten Quartal erreicht. Gibt es weitere Beispiele?Es gibt zahlreiche weitere Beispiele. KI hilft uns beispielsweise dabei zu erkennen, wo Kundinnen und Kunden noch Schwierigkeiten mit unseren Prozessen haben. Ein Beispiel ist die Aktualisierung von Kundendaten, die Banken regelmäßig durchführen müssen, wo Unklarheiten im Prozess zu Kundenrückfragen führten. Und dann haben sie im Callcenter angerufen oder eine E-Mail gesendet. Und das ist erst der KI aufgefallen?KI erkennt aus Abermillionen Kundeninteraktionen die Bruchpunkte in Prozessen. Diese Schmerzpunkte für unsere Kunden haben wir dann behoben. Insgesamt haben sich die Anfragen wegen Problemen und Rückfragen dieser Art 2025 um etwa eine Million Kontakte reduziert. Wenn Sie davon ausgehen, dass ein Mitarbeiter etwa 10.000 Kontakte im Jahr hat, entspricht das 100 Vollzeitstellen. Aber es geht uns hier nicht um die Einsparung von Kosten, sondern um reibungslose Prozesse für die Kunden. Aus welchen Quellen filtert Ihre KI die Erkenntnisse, wo die Kundenprozesse holpern?Die KI bekommt die Daten darüber, was die Kunden wo auf der Internetseite tun. Deshalb ist es eben auch so wichtig, dass ein Unternehmen über einen guten Datenhaushalt verfügt. Wie aufwendig ist es, KI-Agenten für so komplexe Aufgaben zu bauen?Im ersten Schritt ziemlich aufwendig. Und das ist vielleicht ein Punkt, der viele Unternehmen abschreckt. Wir haben auch auf die harte Art gelernt, dass es sehr aufwendig ist, für jede Aufgabe einen neuen KI-Agenten zu bauen, den man dann nur für eine bestimmte Aufgabe nutzen konnte. Wir haben uns dann viele Gedanken über eine effiziente Architektur gemacht. Wir wollten erreichen, dass ein Agent größtenteils wiederverwendbar ist. Wie haben Sie das erreicht?Wir haben die Agenten praktisch zerlegt in eine Vielzahl kleiner, sehr spezialisierter Agenten, die jeweils nur eine ganz spezifische Aufgabe beherrschen, diese aber sehr zuverlässig durchführen. Man kann das als modulares System oder als Baukasten bezeichnen, der sich für unterschiedliche Aufgaben neu zusammensetzen lässt. Um Effizienzgewinne zu erzielen, benötigen Sie ein ganzes Heer solcher Agenten, die sie auch sauber trainieren und in Ihre Prozesse integrieren müssen. Wenn Sie dabei nicht sauber arbeiten, riskieren Sie einen Kontrollverlust. Experten sagen, viele Unternehmen würden KI für Aufgaben einsetzen, für die KI gar nicht geeignet sei. Ist da etwas dran?Ja. Ich halte es zum Beispiel nicht für sinnvoll, im Unternehmen breit Ideenwettbewerbe für KI-Anwendungen auszuschreiben und dann zu 100 Themen zugleich Pilotprojekte aufzusetzen. Die Gefahr ist groß, dass man damit viele Ressourcen verpulvert. Wie hat es die ING gemacht?Bei der ING haben wir vor etwa zwei Jahren sehr kritisch geprüft, wo sich aus unserer Sicht der Einsatz von KI lohnt. Und dann haben wir weltweit mit sechs Themen begonnen. Aber auf diesen sechs Themen haben dann richtig große, globale Teams gearbeitet, bis wir einen Durchbruch hatten. In diesen sechs Themen erzielen wir jetzt signifikante Verbesserungen durch KI. Wie hat sich das auf den Digitalisierungsgrad der ING Deutschland ausgewirkt?KI ermöglicht einen echten Quantensprung in der Digitalisierung der Prozesse durch diese tiefere Nutzung von unstrukturierten Daten. Dadurch ist der Digitalisierungsgrad unserer Prozesse durch KI auf 86 Prozent gestiegen. Ende 2022 lagen wir noch bei 68 Prozent mit jährlichen Fortschritten um zwei bis drei Prozentpunkte. Der verstärkte Einsatz von KI hat den Anstieg signifikant beschleunigt, die bisherigen Jahreszuwächse erfolgten zuletzt quartalsweise. Mehr: Die KI-Enttäuschung der Unternehmen – nur wenige profitieren

Ralph Müller: ING-Deutschland-Vorstand zu KI: „Der Effekt ist phänomenal“

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