Wir präsentieren eine praxisnahe Fallstudie zur Implementierung von großen Sprachmodellen (LLM-Lösungen) bei der Deutschen Bank, mit dem Ziel, E-Mail-Workflows mit hohem Volumen im Investment- und Firmenkundengeschäft grundlegend zu transformieren. Trotz der vielversprechenden Möglichkeiten von KI stehen Banken bei der Integration in bestehende Systeme vor regulatorischen, ethischen und technischen Hürden. Auf Basis eines siebenstufigen Innovationsmodells zeigen wir, wie LLMs Aufgaben wie Sentimentanalyse, E-Mail-Routing und ganzheitliches E-Mail-Management automatisieren – und dabei Effizienz, Skalierbarkeit und Nutzerzufriedenheit deutlich steigern. Zentrale Herausforderungen wie Datenschutz, Voreingenommenheit und Nachvollziehbarkeit werden durch strukturierte Governance, schrittweise Integration und menschliche Kontrollmechanismen adressiert. Unsere Ergebnisse belegen, wie die Brücke zwischen KI-Forschung und praktischer Anwendung in regulierten Umgebungen geschlagen werden kann – im Einklang mit Compliance-Vorgaben und geschäftlichen Zielen. Abschließend werfen wir einen Blick auf die künftige Forschung im Bereich multimodaler KI und die Zusammenarbeit zwischen Wissenschaft und Industrie – Dabei unterstreichen wir das Potenzial, KI verantwortungsvoll für die Neugestaltung von Customer Intelligence, Betriebsprozessen und Innovation im Finanzwesen zu nutzen.