BBVA verlagert generative KI aus einzelnen Pilotprojekten in den Kern des Bankbetriebs. Gemeinsam mit OpenAI will die Bank Kundenkontakt, Risikoanalyse, interne Abläufe, Softwareentwicklung und Mitarbeiterproduktivität neu organisieren, gestützt auf ChatGPT Enterprise und die Transformationsagenda "The Eight".
Übersicht:
Warum BBVA KI neu organisiert
BBVA behandelt KI nicht als Zusatzwerkzeug, sondern als neues Betriebssystem für Bankarbeit. Die Partnerschaft mit OpenAI soll dafür sorgen, dass Finanzberatung, interne Entscheidungen und operative Prozesse stärker automatisiert, persönlicher und vorausschauender werden.
Die Bank zählt zu den großen internationalen Finanzinstituten und betreut Kunden in Europa, Mexiko, Südamerika, der Türkei und den USA. Nach Jahren der Digitalisierung im Mobile- und Online-Banking folgt nun der nächste Schritt: KI soll nicht nur bestehende Prozesse beschleunigen, sondern die Arbeitsweise der Bank verändern.
Der strategische Rahmen heißt "The Eight". Dahinter stehen acht größere Initiativen, die Kundenerlebnis, Firmenkundengeschäft, Risiko, Operations, Softwareentwicklung und Produktivität miteinander verbinden. Entscheidend ist der Perspektivwechsel: Nicht einzelne Teams testen ein neues Tool, sondern die Bank fragt, wie ein KI-nativer Finanzdienstleister arbeiten müsste.
Die Markteinordnung ist klar: Im Banking entsteht der Vorsprung weniger durch den bloßen Zugang zu KI-Modellen. Entscheidend ist, wer sie sicher in regulierte Abläufe einbettet, mit Fachwissen verbindet und messbare Nutzung im Alltag erreicht.
Wie die Einführung skaliert wurde
Die Zusammenarbeit begann 2024 mit rund 3.000 Beschäftigten, die ChatGPT Enterprise in mehreren Ländern und Fachbereichen nutzten. Aus dieser ersten Einführung wurde eine breite Nutzung: Heute arbeiten laut OpenAI mehr als 100.000 BBVA-Mitarbeitende weltweit mit ChatGPT Enterprise.
Für eine Bank reicht es nicht, Lizenzen zu verteilen. BBVA setzte deshalb früh auf drei Grundlagen:
- Vertrauen: Mitarbeitende sollten geprüfte KI-Tools nutzen, statt auf unkontrollierte Verbraucherangebote auszuweichen.
- Governance: Sicherheits-, Rechts-, Compliance- und Technikteams wurden von Beginn an eingebunden.
- Lernen: Schulungen, interne Champions und fortgeschrittene Nutzer halfen Teams, sinnvolle Anwendungsfälle zu finden.
Ein wichtiger Hebel war die Führungsebene. BBVA schulte 250 Führungskräfte, darunter CEO und Chairman. Das sendet ein starkes Signal: KI ist kein reines IT-Projekt, sondern Teil der Unternehmenssteuerung.
Für die praktische Einführung nutzte BBVA ein internes Netzwerk aus KI-Champions und besonders erfahrenen Anwendern, die intern als AI Wizards beschrieben werden. Diese Gruppen führen Workshops durch, helfen beim Prompting und übersetzen abstrakte KI-Möglichkeiten in konkrete Arbeitsabläufe.
Wo ChatGPT Enterprise im Bankalltag wirkt
Besonders sichtbar wird der Nutzen bei spezialisierten GPTs. Beschäftigte haben mehr als 20.000 eigene GPTs erstellt, rund 4.000 davon werden häufig eingesetzt. Damit wandert Fachwissen aus einzelnen Köpfen und Dokumenten in wiederverwendbare digitale Assistenten.
Kreditrisiko
Ein Credit Analysis Pro GPT unterstützt Risikoanalysten bei der Auswertung unstrukturierter Informationen. Dazu gehören Geschäftsberichte, ESG-Dokumente und Medienberichte. Aufgaben, die zuvor viel manuelle Recherche erforderten, laufen damit schneller, sodass Analysten mehr Zeit für Bewertung, Einordnung und Risikomodellierung gewinnen.
Rechtsabteilung
Ein Retail Banking Legal Assistant GPT hilft bei juristischen Anfragen aus dem Filialgeschäft. BBVA nennt etwa 40.000 kundenbezogene Rechtsanfragen pro Jahr, die von Filialmanagern eingehen. Der Assistent entwirft Antworten auf Basis interner Wissensquellen und reduziert die Sucharbeit für ein neunköpfiges Rechtsteam.
Kundenerlebnis
In Mexiko analysiert ein Client Experience Assistant GPT offene Antworten aus Kundenumfragen. Statt Tausende Freitexte manuell zu sichten, erkennt das System Stimmungen, wiederkehrende Themen und mögliche Maßnahmen schneller.
Operations in Peru
Ein konkretes Praxisbeispiel liefert Peru. Dort nutzen mehr als 3.000 Beschäftigte einen internen KI-Assistenten, der Bearbeitungszeiten für Anfragen von rund 7,5 Minuten auf etwa 1 Minute senkte. Das entspricht einer Effizienzsteigerung von ungefähr 80 Prozent in diesem Ablauf.
Welche Ergebnisse BBVA nennt
Die Zahlen zeigen, warum BBVA das Projekt nicht mehr als Experiment betrachtet. Die Nutzung ist breit, die Zeitersparnis messbar und einzelne Workflows liefern deutliche Effizienzgewinne.
| Kennzahl | Einordnung |
|---|---|
| Mehr als 100.000 Nutzer | ChatGPT Enterprise ist weltweit bei BBVA im Einsatz. |
| Über 70 Prozent aktive Nutzung | Der Ausgangstext nennt aktive Nutzung, einmal monatlich und später wöchentlich. Der Kern bleibt: Die Nutzung ist hoch. |
| Etwa 3 Stunden pro Woche | So viel Zeit soll ein Mitarbeiter im Schnitt durch ChatGPT sparen. |
| Bis zu 80 Prozent Effizienzgewinn | Dieser Wert bezieht sich auf ausgewählte Workflows, etwa interne Anfrageprozesse. |
| Mehr als 20.000 GPTs | Mitarbeitende bauen spezialisierte Assistenten für Fachbereiche wie Recht, Risiko, Marketing und Service. |
| 250 geschulte Führungskräfte | Die Einführung wurde auch auf Managementebene verankert. |
Die Zahlen sind vor allem deshalb relevant, weil sie aus einer stark regulierten Branche kommen. Banken müssen Datenschutz, Compliance, Zugriffskontrollen und Nachvollziehbarkeit strenger behandeln als viele andere Branchen. BBVA zeigt damit, dass breite KI-Nutzung nicht im Widerspruch zu kontrollierter Einführung stehen muss.
Welche Regeln andere Banken ableiten können
Die klare Entscheidungsregel lautet: KI sollte erst dann breit ausgerollt werden, wenn ein geschützter Arbeitsraum, fachliche Verantwortliche und messbare Anwendungsfälle vorhanden sind. Fehlt einer dieser drei Punkte, bleibt die Einführung besser begrenzt, bis Governance, Datenzugriff oder Nutzen sauber geklärt sind.
Für andere Finanzinstitute lässt sich daraus ein kompaktes 3T-Modell ableiten:
- Technologie: Enterprise-KI braucht Sicherheitsfunktionen, Administrationskontrollen und verlässliche Datenwege.
- Talent: Fachbereiche müssen eigene Assistenten mitgestalten, sonst bleibt KI zu allgemein.
- Taktung: Skalierung gelingt schneller, wenn Training, Führung und konkrete Workflows gleichzeitig vorankommen.
BBVA verfolgt damit ein Ziel, das über Effizienz hinausgeht. Die Bank will von reaktiven Prozessen zu proaktiven Finanzdiensten wechseln. Im Idealfall erkennt ein System früh, was ein Kunde braucht, unterstützt Bankberater mit Kontext und reduziert interne Reibung, bevor sie im Service sichtbar wird.
Der nächste Schritt liegt deshalb nicht im weiteren Ausrollen eines einzelnen Tools. Entscheidend wird, ob BBVA die KI-Assistenten dauerhaft mit Datenarchitektur, Risiko-Kontrolle und Produktentwicklung verbindet. Erst dann wird aus schnellerer Arbeit ein struktureller Umbau des Bankgeschäfts.