Threat Labs-Bericht: Finanzdienstleistungen 2026

Die Einführung von GenAI im Finanzdienstleistungssektor hat den starken Aufwärtstrend des vergangenen Jahres fortgesetzt und signalisiert damit eine anhaltende Dynamik bei der Integration von GenAI in operative, analytische und kundenorientierte Arbeitsabläufe. Dieses stetige Wachstum spiegelt die zunehmende Reife und das wachsende Vertrauen in genAI-Technologien wider, da sich der Sektor immer stärker an breiteren Akzeptanzmustern orientiert.

Gleichzeitig haben Finanzdienstleistungsorganisationen sinnvolle Schritte unternommen, um die Risiken von Schatten-KI zu reduzieren, indem sie die Nutzer von persönlichen GenAI-Konten hin zu organisationsverwalteten Tools lenkten. Im Laufe des letzten Jahres ist der Anteil der Personen, die persönliche genAI-Anwendungen nutzen, deutlich von 76 % auf 36 % gesunken, während der Anteil derjenigen, die von Organisationen verwaltete genAI-Lösungen nutzen, von 33 % auf 79 % gestiegen ist. Gleichzeitig steigt die Überschneidung der Nutzer, die zwischen privaten und geschäftlichen Konten wechseln, von 9 % auf 15 %. Dies lässt darauf schließen, dass Unternehmen die von den Nutzern erwartete Bequemlichkeit, Zugänglichkeit und Funktionalität noch besser aufeinander abstimmen müssen.

Insgesamt spiegelt diese Veränderung eine stärkere Governance, eine verbesserte Aufsicht und einen klaren Trend hin zu verwalteten Umgebungen wider, die den Datenschutz, die Compliance und die Risikokontrolle verbessern und gleichzeitig Innovationen weiterhin unterstützen. Weitere Daten zur KI-Einführung im Finanzdienstleistungssektor und anderen Branchen finden Sie hier: Netskope AI Index.

Im Finanzdienstleistungssektor weisen die führenden genAI-Anwendungen ein etwas anderes Muster auf als die allgemeineren Trends. ChatGPT ist nach wie vor die am weitesten verbreitete genAI-Anwendung und wird von 76 % der Unternehmen genutzt, gefolgt von Google Gemini mit 68 %. Diese Verteilung unterstreicht die anhaltende Dominanz führender genAI-Plattformen und spiegelt gleichzeitig das wachsende Interesse an alternativen Lösungen wider. Zu den übrigen führenden Anwendungen gehören eine Mischung aus spezialisierten und workflowintegrierten KI-Tools, die zur Unterstützung von Finanzanalysen, Betriebsabläufen und kundenorientierten Anwendungsfällen entwickelt wurden.

Die nachstehende Grafik veranschaulicht, wie sich die Nutzung der führenden genAI-Anwendungen im Finanzdienstleistungssektor im Laufe des letzten Jahres entwickelt hat, und hebt bemerkenswerte Verschiebungen in der Plattformpräferenz hervor. Während dieser Zeit ging die Nutzung von ChatGPT allmählich zurück, während Google Gemini an Bedeutung gewann, was das wachsende Interesse von Unternehmen an alternativen und komplementären KI-Plattformen widerspiegelt.

Gleichzeitig drängen schnell New Wettbewerber auf den Markt. Google NotebookLM erfreut sich rasant wachsender Beliebtheit und erreicht eine Nutzungsrate von 39 %. Im Vergleich dazu ist AssemblyAI von nur 1 % im Juni 2025 auf 37 % stark angewachsen, was auf eine große Nachfrage nach spezialisierten KI-Fähigkeiten wie Transkription und Sprachdatenverarbeitung hindeutet. Insgesamt spiegeln diese Trends ein sich diversifizierendes GenAI-Ökosystem im Finanzdienstleistungssektor wider, da Unternehmen über die frühen Marktführer hinauswachsen und einen breiteren Mix aus integrierten und spezialisierten Lösungen einsetzen.

Da die Einführung von genAI im Finanzdienstleistungssektor immer weiter zunimmt, gewinnen Bedenken hinsichtlich des Datenverlusts zunehmend an Bedeutung. Organisationen nutzen genAI für Aufgaben wie das Zusammenfassen von Dokumenten, das Generieren von Berichten und die Unterstützung von Arbeitsabläufen – Aktivitäten, die oft sensible Finanz- und Kundendaten beinhalten und die potenzielle Angriffsfläche vergrößern. Da genAI immer stärker in Geschäftsprozesse integriert wird, bleibt der Datenschutz eine oberste Priorität, insbesondere angesichts der anhaltenden Risiken durch Schatten-KI.

Eine Analyse der Verstöße gegen Datenschutzrichtlinien im Finanzdienstleistungssektor zeigt, dass regulierte Daten mit 59 % aller Vorfälle die größte Kategorie darstellen. Geistiges Eigentum macht 20 % der Verstöße aus, gefolgt von Quellcode mit 11 % und Passwörtern und API-Schlüsseln mit 9 %. Diese Veröffentlichung unterstreicht die anhaltende Bedeutung des Schutzes von Compliance-relevanten und firmeneigenen Informationen und bekräftigt die Notwendigkeit starker DLP-Kontrollen und gut gesteuerter genAI-Implementierungen.

Organisationen im gesamten Finanzdienstleistungssektor verfolgen bei der Einführung von genAI einen vorsichtigen und sehr risikobewussten Ansatz. Viele entscheiden sich aufgrund von Bedenken hinsichtlich Sicherheit, Datenschutz und Einhaltung gesetzlicher Vorschriften dafür, bestimmte Anwendungen zu blockieren. Obwohl die Richtlinien je nach Organisation variieren, werden bestimmte Instrumente häufiger eingeschränkt als andere, was widerspiegelt, wo das wahrgenommene Risiko am höchsten ist. In stark regulierten Bereichen wie dem Finanzdienstleistungssektor kann die Sperrung ganzer Kategorien von genAI-Anwendungen einen konsistenteren Schutz bieten als die Verwaltung einzelner Tools.

ZeroGPT ist mit 46 % die am häufigsten blockierte genAI-Anwendung, dicht gefolgt von DeepSeek mit 44 % und PolitePost mit 43 %. Diese Muster deuten darauf hin, dass Finanzdienstleistungsorganisationen nicht nur auf die Risiken reagieren, die von spezifischen Anwendungen ausgehen, sondern auch umfassendere Governance-Strategien verstärken, um sicherzustellen, dass die Nutzung von genAI mit strengen Datenschutz-, Sicherheits- und Compliance-Anforderungen übereinstimmt.

Die Einführung von GenAI beschleunigt sich im gesamten Finanzdienstleistungssektor, wobei Unternehmen zunehmend KI-Funktionen sowohl in ihre Kernprozesse als auch in ihre kundenorientierten Arbeitsabläufe integrieren. Die Akzeptanz erstreckt sich über mehrere Ebenen: 70 % der Nutzer verwenden genAI-Anwendungen direkt, während ein weitaus größerer Anteil (97 %) indirekt auf Tools zurückgreift, die genAI-gestützte Funktionen integrieren. Darüber hinaus verwenden 94 % der Nutzer genAI-Anwendungen, die auf Nutzerdaten für das Training angewiesen sind.

Diese weitverbreitete und vielschichtige Anwendung verdeutlicht, wie tiefgreifend genAI in das Ökosystem der Finanzdienstleistungen integriert wird und sich oft über die explizite Nutzung hinaus auf eingebettete Funktionalitäten in alltäglichen Werkzeugen erstreckt. Es unterstreicht zudem die wachsende Bedeutung von Governance und Datenschutz, da sensible Finanzinformationen nicht nur durch direkte Nutzung, sondern auch durch im Hintergrund wirkende KI-Funktionen offengelegt werden können.