Im Jahr 2023 erzielten die Sparkassen einen Rekordgewinn vor Steuern von 16,9 Mrd. EUR und schnitten damit deutlich besser als die private Konkurrenz ab: Deutsche Bank (5,7 Mrd. EUR) und Commerzbank (3,4 Mrd. EUR) (vgl. [1]. S. 1; [2]). Auch die Volks- und Raiffeisenbanken verzeichneten mit 10,7 Mrd. EUR ein starkes Ergebnis (vgl. [3]. S. 2). Diese Rekordzahlen sind jedoch nicht auf ein besonders gutes Provisionsgeschäft zurückzuführen, sondern vor allem auf den Zinsanstieg und die daraus resultierenden steigenden Zinseinnahmen für die Institute (vgl. [2]; [4]). Die Bedeutung regional verankerter Institute wird zudem durch ihren Anteil von 31,3 % am bundesweiten Geschäftsvolumen unterstrichen (vgl. [5]). Die Anforderungen des Finanzmarktes unterliegen einem stetigen Wandel. Um diesen Anforderungen adäquat zu begegnen, ist eine kontinuierliche Anpassung der entsprechenden Strukturen und Prozesse erforderlich. In diesem Kontext ist es von essentieller Bedeutung, die Potenziale der Künstlicher Intelligenz (KI) zu identifizieren und strategisch zu nutzen. Die Zielsetzung des vorliegenden Buches besteht in der systematischen Untersuchung der Einsatzmöglichkeiten von KI in regionalen Kreditinstituten sowie in der Evaluation des daraus resultierenden Potenzials einer Implementierung.