{"id":22361,"date":"2026-08-31T07:03:06","date_gmt":"2026-08-31T05:03:06","guid":{"rendered":"https:\/\/hub.hslu.ch\/retailbanking\/?p=22361"},"modified":"2026-08-31T07:03:07","modified_gmt":"2026-08-31T05:03:07","slug":"ki-bei-raiffeisen-so-nutzt-die-bankengruppe-generative-ai-copilot-und-agentic-ai","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/hub.hslu.ch\/retailbanking\/ki-bei-raiffeisen-so-nutzt-die-bankengruppe-generative-ai-copilot-und-agentic-ai\/","title":{"rendered":"KI bei Raiffeisen: So nutzt die Bankengruppe Generative AI, Copilot und Agentic AI"},"content":{"rendered":"\n

Im Bereich der Digitalisierung ist die Raiffeisen-Gruppe nur selten ein Vorreiter. Die dezentrale Organisation mit 208 selbstst\u00e4ndigen Raiffeisenbanken sowie verschiedene grosse IT-Transformationsprojekte stell(t)en die Organisation vor erhebliche Herausforderungen. Beim Thema K\u00fcnstliche Intelligenz lohnt sich jedoch ein genauerer Blick. Obwohl vergleichsweise wenig \u00fcber die KI-Aktivit\u00e4ten von Raiffeisen kommuniziert wird, zeigte sich in Gespr\u00e4chen mit Vertretern der Raiffeisen Gruppe, dass sich das Unternehmen in diesem Bereich nicht verstecken muss. Die erhaltenen Einblicke in die laufenden Initiativen, Erfahrungen und Zukunftspl\u00e4ne waren spannend und m\u00f6chte ich nachfolgend in diesem Blogbeitrag vorstellen und einordnen.<\/p>\n\n\n\n

KI-Strategie von Raiffeisen: Machine Learning, Generative AI und Data Analytics<\/strong><\/p>\n\n\n\n

Raiffeisen besch\u00e4ftigt sich nicht erst seit dem GenAI-Boom mit K\u00fcnstlicher Intelligenz. Bereits seit mehreren Jahren sind verschiedene L\u00f6sungen im Bereich Machine Learning und Predictive AI produktiv im Einsatz. Dazu geh\u00f6ren unter anderem die hedonische Immobilienbewertung \u2013 basierend auf einem eigenen Modell und nicht ausschliesslich auf Modellen externer Anbieter wie W\u00fcest Partner \u2013, die Identifikation von Sales Opportunities und Next-Best-Actions sowie Anwendungen zur Betrugspr\u00e4vention (Fraud Prevention).<\/p>\n\n\n\n

Dabei versteht Raiffeisen KI nicht als Selbstzweck, sondern als Enabler f\u00fcr die Umsetzung strategischer Ziele. Im Vordergrund steht daher nicht die Frage, welche KI-Technologien eingesetzt werden k\u00f6nnen, sondern welche strategischen Herausforderungen gel\u00f6st werden sollen und wie KI dabei sinnvoll unterst\u00fctzen kann. KI wird folglich nicht als eigenst\u00e4ndiges strategisches Handlungsfeld betrachtet, sondern als Hebel zur Erreichung bestehender Priorit\u00e4ten.<\/p>\n\n\n\n

Im Bereich Generative AI wurde 2023 das Programm \u00abGenerative AI @ Raiffeisen\u00bb lanciert. Inzwischen befinden sich mit dem DIREx Copilot, Microsoft Copilot sowie einem externen Chatbot auf der Webseite bereits drei GenAI-L\u00f6sungen im produktiven Einsatz. Agentic AI hingegen befindet sich derzeit noch in einer Explorations- und Pilotphase.<\/p>\n\n\n\n

DIREx Copilot: Wie Raiffeisen Generative AI f\u00fcr Regulatorien und Wissensmanagement nutzt<\/strong><\/p>\n\n\n\n

Eines der interessantesten Beispiele f\u00fcr die Anwendung von KI bei Raiffeisen ist der DIREx Copilot. DIREx ist das interne Regulatoriensystem der Raiffeisen Gruppe und umfasst eine Vielzahl von Weisungen, Anleitungen, Reglementen und Prozessbeschreibungen. Die Herausforderung dabei ist die grosse Vielfalt in der Raiffeisenwelt. Die Raiffeisen Gruppe besteht aus 208 Raiffeisenbanken, die zwar teilweise gruppenweite Vorgaben nutzen, gleichzeitig aber auch bankenspezifische Regulatorien und individuelle Regelungen abbilden m\u00fcssen. Aktuell umfasst dieses Retrieval-Augmented Generation (RAG)-System \u00fcber 55’000 ber\u00fccksichtigte Dokumente in drei Sprachen. F\u00fcr das Jahr 2026 ist ein signifikanter Ausbau geplant, wodurch der Dokumentenbestand auf \u00fcber 450’000 Dokumente anwachsen soll.<\/p>\n\n\n\n

Um den Zugang zu den umfangreichen Reglementen und Richtlinien zu vereinfachen, entwickelte Raiffeisen eine Chat-Oberfl\u00e4che, die in ihrer Bedienung an ChatGPT erinnert (vgl. Abbildung 1). Mitarbeitende k\u00f6nnen dort Fragen zu Regulatorien stellen \u2013 von Kreditrichtlinien bis hin zu Personalthemen wie Ferienregelungen \u2013 und erhalten innert Sekunden die passenden Antworten inklusive Verlinkung auf die zugrunde liegenden Originalquellen.<\/p>\n\n\n\n

Die technische Herausforderung lag weniger in der KI selbst als vielmehr in der sicheren Integration der Datenquellen, der Mandantenf\u00e4higkeit f\u00fcr die einzelnen Banken sowie der Gestaltung einer benutzerfreundlichen Oberfl\u00e4che. Dass sich dieser Aufwand gelohnt hat, zeigen die hohe Akzeptanz und die positiven R\u00fcckmeldungen der Mitarbeitenden: Die Zufriedenheit liegt laut Raiffeisen bei 99 Prozent.<\/p>\n\n\n\n

Ein weiterer Vorteil besteht darin, dass \u00c4nderungen an Reglementen automatisch in den Antworten ber\u00fccksichtigt werden. Dadurch bleiben die bereitgestellten Informationen stets aktuell. Zudem f\u00fchrte die Aufbereitung der zahlreichen Reglemente und Richtlinien dazu, dass Inkonsistenzen und Doppelspurigkeiten in bestehenden Prozessen sichtbar wurden.<\/p>\n\n\n\n

Aus technologischer Sicht ist der DIREx Copilot kein spektakul\u00e4rer \u00abWow-Case\u00bb. Gerade darin liegt jedoch seine Bedeutung. Mit vergleichsweise bescheidenen Mitteln entstand eine pragmatische L\u00f6sung f\u00fcr ein konkretes Problem. Das Projekt markiert einen der ersten produktiven KI-Eins\u00e4tze innerhalb der Raiffeisen Gruppe und lieferte wertvolle Erfahrungen f\u00fcr den weiteren Umgang mit generativer KI, gerade auch in der Anwendung von KI im Arbeitsalltag.<\/p>\n\n\n\n

\"\"<\/a><\/figure>\n\n\n\n

Abbildung 1: Printscreen Eingabefenster DIREx<\/em><\/p>\n\n\n\n

Raiffeisen setzt dabei auf eine hybride Eigenentwicklung auf Basis eines GPT-Modells, das \u00fcber die Microsoft Azure Cloud betrieben wird. Die technologische Grundlage bildet die selbst entwickelte Raiffeisen GenAI Foundation \u201eAIvisorium\u201c, welche als zentrale Plattform f\u00fcr generative KI-Anwendungen innerhalb der Organisation dient.<\/p>\n\n\n\n

Die DIREx L\u00f6sung weist bereits heute eine ziemlich hohe betriebliche Relevanz auf. Gem\u00e4ss Raiffeisen werden derzeit durchschnittlich pro Woche mehr als 8’000 Fragen verarbeitet. \u00dcber 3’000 Anwenderinnen und Anwender nutzen die Plattform w\u00f6chentlich.<\/p>\n\n\n\n

Microsoft Copilot bei Raiffeisen: \u00dcber 11’000 Mitarbeitende nutzen KI im Arbeitsalltag<\/strong><\/p>\n\n\n\n

Der Microsoft Copilot wird derzeit schon von einigen Banken genutzt oder bald eingef\u00fchrt. Auch bei Raiffeisen setzen schon viele Nutzerinnen und Nutzer Copilot intensiv als pers\u00f6nlichen Assistenten im Arbeitsalltag ein. Innerhalb eines halben Jahres wurden \u00fcber sechs Millionen Prompts verarbeitet. T\u00e4glich nutzen mehr als 4’000 Mitarbeitende der Raiffeisen Gruppe die L\u00f6sung, mit weiterhin steigender Tendenz. Insgesamt sind bereits \u00fcber 11’000 Mitarbeitende aktiv.<\/p>\n\n\n\n

Der Raiffeisen Chatbot: Erste Erfahrungen mit Generative AI im Kundenservice<\/strong><\/p>\n\n\n\n

Auf der Raiffeisen-Webseite ist seit einiger Zeit ein externer Chatbot verf\u00fcgbar. Dieser scheint bewusst noch nicht prominent platziert zu sein \u2013 zumindest musste auch ich etwas suchen, bis ich den Bot im Kundenservice-Center Bereich gefunden hatte. Im Gegensatz zu klassischen regelbasierten Chatbots basiert die L\u00f6sung auf generativer KI. Der Fokus liegt derzeit noch auf der Bearbeitung typischer Self-Service-Anfragen aus den Bereichen \u00abHilfe und Kontakt\u00bb. Fachliche Beratungsfragen zu Themen wie Hypotheken oder Anlagel\u00f6sungen werden hingegen derzeit nicht beantwortet (vgl. Abbildung 2).<\/p>\n\n\n\n

Gem\u00e4ss Aussagen von Raiffeisen sind die ersten Erfahrungen mit dem Chatbot positiv. Die Qualit\u00e4t der Antworten sowie das Nutzerverhalten werden laufend \u00fcberwacht und evaluiert.<\/p>\n\n\n\n

\"\"<\/a><\/figure>\n\n\n\n

Abbildung 2: Der Raiffeisen Bot beantwortet derzeit nur Fragen zu \u00abHilfe und Kontakt\u00bb<\/em><\/p>\n\n\n\n

KI-Einf\u00fchrung bei Raiffeisen: Change Management und Empowerment f\u00fcr Mitarbeitende<\/strong><\/p>\n\n\n\n

Die Einf\u00fchrung von KI ist nicht nur eine technologische, sondern vor allem auch eine organisatorische und kulturelle Ver\u00e4nderung. Der Erfolg entsprechender Initiativen h\u00e4ngt aus meiner Sicht wesentlich davon ab, ob es gelingt, die Mitarbeitenden f\u00fcr die neuen M\u00f6glichkeiten zu sensibilisieren, sie zu bef\u00e4higen und die Nutzung nachhaltig im Arbeitsalltag zu verankern. Gerade in einer dezentral organisierten Genossenschaft mit 208 Raiffeisenbanken stellt dies eine besondere Herausforderung dar.<\/p>\n\n\n\n

Raiffeisen hat deshalb insbesondere f\u00fcr die Einf\u00fchrung von Microsoft Copilot ein umfassendes Empowerment-Programm entwickelt. Promptathons (ganzt\u00e4gige Workshops), das Self-Learning-Programm \u00abCopilot Galaxy\u00bb, eine kuratierte Prompt Library, w\u00f6chentliche Aufgaben sowie ein Netzwerk von mehr als 430 Ambassadoren in nahezu allen Banken sollen dazu beitragen, das Thema KI in die einzelnen Banken und Teams zu tragen. Ziel ist es, Ber\u00fchrungs\u00e4ngste abzubauen, Kompetenzen aufzubauen und die produktive Nutzung von KI-Anwendungen innerhalb der Raiffeisen Gruppe nachhaltig zu steigern.<\/p>\n\n\n\n

Die Zukunft von KI bei Raiffeisen<\/strong><\/p>\n\n\n\n

Die Themenlandkarte f\u00fcr die n\u00e4chsten Jahre ist bereits gut gef\u00fcllt. Zahlreiche Ideen und Use Cases wurden identifiziert, m\u00fcssen jedoch teilweise noch hinsichtlich ihres Nutzens, ihrer Umsetzbarkeit und ihrer strategischen Relevanz priorisiert werden. Der Fokus liegt dabei vor allem auf produktivit\u00e4tssteigernden Anwendungsf\u00e4llen, welche Mitarbeitende im Arbeitsalltag entlasten und gleichzeitig die Servicequalit\u00e4t erh\u00f6hen k\u00f6nnen.<\/p>\n\n\n\n

Fazit<\/strong><\/p>\n\n\n\n

Das Thema K\u00fcnstliche Intelligenz ist derzeit in aller Munde. Praktisch alle Banken besch\u00e4ftigen sich intensiv damit. Die Kommunikation der KI-Aktivit\u00e4ten, die Priorisierung von Use Cases und die strategische Verankerung unterscheiden sich jedoch erheblich von Institut zu Institut.<\/p>\n\n\n\n

Die Raiffeisen Gruppe hat aus meiner Sicht einige sinnvolle erste Schritte gemacht. Die bisher umgesetzten Machine-Learning-Anwendungen als auch die ersten produktiven Generative-AI-L\u00f6sungen bei Raiffeisen sind zwar keine spektakul\u00e4ren Anwendungsf\u00e4lle, schaffen aber einen konkreten Mehrwert prim\u00e4r f\u00fcr die eigenen Mitarbeitende und teilweise auch f\u00fcr die Kundschaft. Sowohl die bestehenden Machine-Learning-Anwendungen als auch die ersten produktiven GenAI-L\u00f6sungen adressieren reale Probleme und leisten einen Beitrag zu Effizienz, Wissensmanagement und Servicequalit\u00e4t.<\/p>\n\n\n\n

Gleichzeitig wird deutlich, dass die Herausforderung nicht nur technologischer Natur ist. Entscheidend ist die Integration von KI-Cases in bestehende Prozesse, die Qualit\u00e4t der Daten, die Akzeptanz der Mitarbeitenden sowie die F\u00e4higkeit, KI-Initiativen konsequent an strategischen Zielen auszurichten.<\/p>\n\n\n\n

Die eigentliche KI-Reise von Raiffeisen steht noch immer am Anfang. M\u00f6gliche k\u00fcnftige Anwendungsf\u00e4lle rund um Kundengespr\u00e4che, Kreditprozesse und Agentic AI versprechen weiteres Potenzial. Es wird spannend sein zu verfolgen, welche dieser Ideen den Sprung vom Pilotprojekt in den produktiven Alltag schaffen werden.<\/p>\n\n\n\n

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Die Raiffeisen Gruppe spricht vergleichsweise wenig \u00fcber ihre KI-Aktivit\u00e4ten. Ein Blick hinter die Kulissen zeigt jedoch, dass bereits mehrere produktive Anwendungen im Einsatz sind und zahlreiche weitere Use Cases vorbereitet werden. 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