Personalisierung vs. Datenschutz: Verbrauchervertrauen im KI-gesteuerten Bankmarketing

Künstliche Intelligenz (KI) hat den Bankensektor transformiert und ermöglicht hochgradig personalisierte Marketingstrategien, die das Kundenengagement und die Unternehmensleistung verbessern. KI ermöglicht es Banken, maßgeschneiderte Kredit-, Darlehens- und Anlageprodukte anzubieten, indem finanzielle Verhaltensweisen analysiert werden. Während die Personalisierung die Kundenzufriedenheit und -loyalität steigert, wirft sie gleichzeitig ernsthafte Bedenken hinsichtlich Datenschutz, Transparenz und Vertrauen auf. Sensible Finanzdaten, intransparente Algorithmen und aggressive Zielgruppenansprache schaffen Risiken für das Verbrauchervertrauen, regulatorische Strafen und Rufschädigung. Rahmenwerke wie die Datenschutz-Grundverordnung (DSGVO) der Europäischen Union und das California Consumer Privacy Act (CCPA) bieten eine Grundlage zum Schutz der Verbraucherrechte und betonen Transparenz, Zustimmung und Verantwortlichkeit. Diese Arbeit argumentiert, dass Personalisierung und Datenschutz als voneinander abhängige und nicht als gegensätzliche Prioritäten behandelt werden müssen. Banken, die Transparenz, zustimmungsbasierte Datenpraktiken und erklärbare KI in ihre Marketingstrategien integrieren, können Innovation mit Verantwortung in Einklang bringen und Datenschutz nicht als regulatorische Hürde, sondern als Wettbewerbsvorteil zur Förderung des Verbrauchervertrauens positionieren.