Der Kunde — Eine größere Sparkasse mit einem breiten Firmenkundensegment.

Die Ausgangslage — Die Marktfolge Active war der Flaschenhals im Kreditprozess. Analysten verbrachten bis zu 60 % ihrer Arbeitszeit damit, Unterlagen manuell zu sichten, Bilanzen zu extrahieren und Beschlussvorlagen zu erstellen. Die Bearbeitungszeit pro Kreditakte lag im Schnitt bei 4,5 Stunden. In Spitzenlastzeiten häuften sich Rückstände auf bis zu drei Wochen.

Die Herausforderung — Das eigentliche Problem war nicht die Technologie. Es war das Vertrauen. Kreditentscheidungen sind regulatorisch sensibel. Analysten wollten verstehen, was die KI tut – und warum. Und die IT hatte klare Anforderungen an Datenschutz und die Integration in die bestehende Bankplattform.

Was wir getan haben — Wir haben in zwei Phasen gearbeitet. Phase 1: Use-Case-Analyse und Priorisierung. Wir haben den gesamten Kreditprozess kartiert, Interviews mit Analysten und Führungskräften geführt und die drei wirkungsstärksten Ansätze identifiziert: automatische Dokumentenklassifikation, KI-gestützte Bilanzextraktion und Erstbefüllung von Beschlussvorlagen.

Phase 2: Implementierung. In sechs Wochen haben wir eine KI-Lösung eingeführt, die auf dem bestehenden Dokumentenmanagementsystem aufsetzt – keine neue Infrastruktur, kein Systemwechsel. Analysten erhalten vorausgefüllte Beschlussvorlagen, die sie prüfen, ergänzen und freigeben. Die Entscheidung bleibt beim Menschen, die Routinearbeit bei der KI. Parallel dazu haben wir zwei Schulungstage durchgeführt, um Skepsis abzubauen und Nutzungssicherheit aufzubauen.

Die Ergebnisse — Die Bearbeitungszeit pro Akte sank von 4,5 auf 3,8 Stunden – eine Reduktion um 15 %. Beschlussvorlagen werden dreimal schneller erstellt. Der Rückstand in der Marktfolge wurde innerhalb von vier Wochen nach Go-live abgebaut. Die Analysten berichten von deutlich weniger Routinearbeit und mehr Kapazität für komplexe Fälle.