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Wachstumspotenziale heben trotz regulatorischer Grenzen 

Die Diskussion um den Einsatz von Künstlicher Intelligenz (KI) in Banken und Sparkassen hat in den vergangenen Monaten deutlich an Fahrt aufgenommen. Die technologische Entwicklung verläuft rasant und in ihrer Dynamik kaum vergleichbar mit früheren Innovationswellen. Gleichzeitig stehen Sparkassen vor besonderen Herausforderungen: enge regulatorische Vorgaben, hohe Anforderungen an Datenschutz und IT-Sicherheit sowie komplexe Gremien- und Entscheidungsstrukturen begrenzen Geschwindigkeit und Skalierung. 

Gerade im Firmenkundengeschäft stellt sich damit eine zentrale Frage:

Wie kann KI dennoch wirksam eingesetzt werden, um Wachstum zu generieren, Erträge zu steigern und die Vertriebsleistung nachhaltig zu stärken? 

Im aktuellen Newsletter zeigen wir anhand konkreter Projekterfahrungen, wie Sparkassen KI bereits heute erfolgreich im Firmenkundengeschäft für die Akquisition von Neukunden nutzen – pragmatisch, DSGVO-konform und mit spürbarem Vertriebserfolg. 

Ausgangssituation:

• Ertragschancen,

• begrenzte Ressourcen,

• neue Wettbewerbsdynamik 

Das Firmenkundengeschäft ist und bleibt ein zentraler Ertragstreiber für Sparkassen. Gleichzeitig verschärfen sich die Rahmenbedingungen: steigende regulatorische Anforderungen, zunehmender Wettbewerbsdruck durch überregionale Banken und spezialisierte Anbieter sowie ein wachsender Fachkräftemangel im Vertrieb.

Hinzu kommt: Klassische Marktbearbeitung stößt an ihre Grenzen.

Die systematische Identifikation attraktiver Neukunden, eine priorisierte Ansprache sowie die Ableitung konkreter Akquisitionsanlässe sind mit herkömmlichen Methoden nur begrenzt leistbar. Genau hier eröffnet KI neue Möglichkeiten, wenn sie klug eingesetzt wird. 

Unser Vorgehen: KI-gestützte Neukundenidentifikation ohne Erfordernis des Zugriffes auf die Sparkassensysteme 

In unseren Projekten unterstützen wir Sparkassen bei der KI-gestützten Neukundengewinnung im Firmenkundengeschäft, bewusst außerhalb der produktiven Kernbanksysteme und vollständig DSGVO-konform. 

Das Vorgehen folgt einem klar strukturierten Prozess: 

• Identifikation potenzieller Firmenkunden im Marktgebiet auf Basis öffentlich verfügbarer Registerdaten (z. B. Umsatzgrößen, Branchen, Unternehmensentwicklung). 

• Branchen- und Risikofilter, um nicht relevante oder strategisch unerwünschte Segmente auszuschließen. 

• Umsatzbasierte Klassifizierung, die eine klare Priorisierung der Zielkunden ermöglicht. 

• Qualitative Anreicherung der verbleibenden Zielkunden um vertriebsrelevante Informationen, etwa zur Mitarbeitendenentwicklung, Investitionsaktivitäten, Internationalisierung oder Innovationsindikatoren. 

In einem aktuellen Projekt mit einer Sparkasse mittlerer Größenordnung konnte so eine Longlist von mehreren tausend Unternehmen schrittweise auf eine fokussierte Zielgruppe von rund 150 hochattraktiven Firmenkunden reduziert werden. 

Von 6.000 Unternehmen zur fokussierten Zielkundenliste

Ausgangspunkt bildete eine Bruttoliste von rund 6.000 Unternehmen im Marktgebiet. Diese wurde in mehreren klar definierten Schritten verdichtet: 

• Formale Vorauswahl: Ausschluss von Kleinstunternehmen, nicht relevanten Rechtsformen sowie Unternehmen außerhalb der definierten Umsatz- und Branchencluster. 

• Strukturelle Filterung: Reduktion um Unternehmen mit auffälligen Negativmerkmalen (z. B. rückläufige Beschäftigung, strukturell schwache Branchen, hohe Volatilität). 

• Ökonomische Priorisierung: Einordnung der verbleibenden Unternehmen in Umsatz- und Potenzialklassen mit klarer Fokussierung auf wirtschaftlich relevante Segmente. 

• Qualitative Verdichtung: Analyse öffentlich verfügbarer Hinweise auf Investitions-, Finanzierungs- oder Veränderungsanlässe (z. B. Wachstum, Gesellschafterwechsel, Immobilienbezug). 

Ergebnis dieses mehrstufigen Vorgehens war eine priorisierte Zielkundenliste von rund 150 Unternehmen, die sowohl quantitativ attraktiv als auch qualitativ gut ansprechbar waren. 

Praxisbeispiel: Vom Datenpunkt zum konkreten Akquisitionsanlass 

Der entscheidende Mehrwert entsteht nicht durch die Liste selbst, sondern durch die Ableitung konkreter Anlässe für die Kundenansprache. So konnte in einem Fall ein Unternehmen identifiziert werden, das trotz hoher Eigenkapitalquote ein erhebliches Gesellschafterdarlehen in der Bilanz auswies. 

Daraus wurde ein Talking Point entwickelt: Den Kunden wurde die Ausfinanzierung des Gesellschafterdarlehens angeboten. Die so verfügbare Liquidität wurde für den Kauf einer Immobilie über den sparkasseneigenen Makler genutzt und durch eine Baufinanzierung ergänzt.

Das Ergebnis war ein erfolgreicher Markteintritt bei einem wirtschaftlich sehr attraktiven Neukunden, ohne Kaltakquise und mit klar erkennbarem Mehrwert für den Kunden. 

Fazit: Jetzt handeln – auch ohne perfekte Systemintegration

Die vollständige Integration von KI-Lösungen in die Systemlandschaft der Sparkassen wird Zeit benötigen. Für den Vertrieb im Firmenkundengeschäft bedeutet das jedoch keinen Stillstand. Im Gegenteil: Sparkassen können bereits heute von KI profitieren, wenn sie pragmatische, externe und regulatorisch saubere Ansätze verfolgen. 

KI wird damit nicht zum Zukunftsversprechen, sondern zu einem konkret wirksamen Vertriebsinstrument insbesondere in der Neukundengewinnung und Priorisierung von Marktpotenzialen. 

SSC Management Consult begleitet Sparkassen bei diesem Weg: von der strategischen Einordnung über die Auswahl geeigneter Ansätze bis hin zur operativen Umsetzung im Vertrieb.