In Kürze

  • Eine neue Auswertung von 2489 Schweizer Bankfilialen zeigt, dass der Anteil künstlicher Intelligenz an «Geschäftsempfehlungen» innerhalb eines Jahres von 6 auf 45 Prozent gestiegen ist.
  • Beim neu entwickelten KI-Sichtbarkeits-Score führt die Zürcher Kantonalbank mit 96 Prozent, gefolgt von Raiffeisen (94 Prozent), Neon (91 Prozent), PostFinance (86 Prozent) und der Migros Bank (82 Prozent); die vier grossen KI-Systeme gewichten dabei unterschiedliche Quellen – Gemini etwa Google-Bewertungen, ChatGPT Fachmedien, Perplexity aktuelle Konditionen und Claude eher Stabilitätskriterien.
  • Zwei Drittel der untersuchten 2489 Filialen – 1650 Standorte – weisen weniger als 15 Google-Bewertungen auf und liefern damit laut der Studie zu wenig Datenbasis für verlässliche KI-Auswertungen, was besonders kleinere Anbieter ausserhalb der grossen Zentren benachteiligen dürfte.

Was ist passiert?

finews.ch hat am 3. August 2026 eine Auswertung veröffentlicht, die im Rahmen des «hypt Report Banking Switzerland 2026» die Sichtbarkeit von 2489 Schweizer Bankfilialen in vier grossen KI-Systemen – ChatGPT, Gemini, Perplexity und Claude – untersucht hat. Zentrales Ergebnis: Innerhalb eines Jahres ist der Anteil künstlicher Intelligenz an sogenannten «Geschäftsempfehlungen» von 6 auf 45 Prozent gestiegen. Beim eigens entwickelten KI-Sichtbarkeits-Score liegt die Zürcher Kantonalbank mit 96 Prozent an der Spitze, vor Raiffeisen (94 Prozent), der Neobank Neon (91 Prozent), PostFinance (86 Prozent) und der Migros Bank (82 Prozent). Bei der klassischen Bewertung nach Google-Sternen führen unter den grossen Banken mit mehr als 50 Filialen hingegen Baloise (4,36 Sterne), Migros Bank (4,30) und UBS (4,25).

Die Studie zeigt zudem, dass die vier KI-Systeme unterschiedlich vorgehen: Gemini gewichtet Google-Bewertungen und lokale Signale am stärksten, ChatGPT stützt sich stark auf etablierte Fachmedien wie Handelszeitung und Moneyland, Perplexity reagiert besonders sensibel auf aktuelle Konditionen und bevorzugt dadurch tendenziell Neobanken wie Neon oder Yuh, während Claude einen eher analytischen Ansatz verfolgt und Kantonalbanken häufiger für ihre Stabilität hervorhebt. Als methodische Einschränkung weist die Studie darauf hin, dass zwei Drittel der untersuchten Filialen – 1650 von 2489 Standorten – weniger als 15 Google-Bewertungen aufweisen und damit für belastbare KI-gestützte Aussagen eigentlich zu wenig Datengrundlage bieten.

Warum ist das wichtig?

Die Studie liefert einen der bislang konkretesten Datenpunkte dafür, wie schnell generative KI-Systeme zu einer eigenständigen Empfehlungs- und Vertrauensinstanz werden: Laut der Auswertung nutzen bereits 31 Prozent der Konsumentinnen und Konsumenten ausschliesslich Unternehmen mit einer Bewertung von 4,5 Sternen oder höher – ein Massstab, der zunehmend auch durch KI-Zusammenfassungen statt durch direktes Durchsuchen von Bewertungsportalen vermittelt wird. Für Unternehmen bedeutet das einen Kontrollverlust über die eigene Aussendarstellung: Wie ein Anbieter in ChatGPT, Gemini, Perplexity oder Claude dargestellt wird, hängt von Faktoren ab, die klassisches Marketing kaum mehr direkt steuern kann.

Besonders bemerkenswert ist der Befund, dass die vier untersuchten KI-Systeme deutlich unterschiedliche Kriterien anlegen: Ein Unternehmen, das bei Google gut bewertet ist, schneidet nicht automatisch auch bei ChatGPT oder Perplexity gut ab, da diese sich stärker auf Fachmedien oder aktuelle Angebotskonditionen stützen. Für jede Organisation, die auf Kundengewinnung über digitale Kanäle angewiesen ist, wächst damit der Aufwand, die eigene Präsenz über mehrere, sich strukturell unterscheidende KI-Systeme hinweg im Blick zu behalten, statt sich wie bisher primär auf eine dominante Suchmaschine zu konzentrieren.

Was bedeutet das für die Schweiz?

  • Das Phänomen betrifft längst nicht nur Banken: Jedes Schweizer KMU, das online auffindbar sein will, muss davon ausgehen, dass ein wachsender Teil potenzieller Kundschaft über ChatGPT, Gemini, Perplexity oder Claude nach Empfehlungen sucht, statt klassisch zu googeln – «Generative Engine Optimization» (GEO) wird damit zum Pflichtthema neben klassischer Suchmaschinenoptimierung.
  • Weil verschiedene KI-Modelle unterschiedliche Quellen unterschiedlich stark gewichten – Bewertungsportale, Fachpresse oder aktuelle Website-Inhalte –, reicht es für Schweizer KMU nicht mehr, auf eine einzelne Plattform zu optimieren; ihre Sichtbarkeit muss über mehrere Kanäle hinweg abgesichert werden.
  • Dass zwei Drittel der untersuchten Standorte zu wenige Bewertungen für verlässliche KI-Auswertungen aufweisen, trifft besonders kleinere Betriebe ausserhalb der grossen Zentren – aktives, kontinuierliches Bewertungsmanagement wird damit für lokale Schweizer KMU zu einem konkreten Hebel, um in KI-generierten Antworten überhaupt sichtbar zu werden.

Verwendete Quellen

finews.ch veröffentlichte die Auswertung am 3. August 2026 auf Basis des «hypt Report Banking Switzerland 2026», der die Sichtbarkeit von 2489 Schweizer Bankfilialen in ChatGPT, Gemini, Perplexity und Claude untersucht hat.

Häufige Fragen

Was ist die Kernaussage zu Studie: Zürcher Kantonalbank, Raiffeisen und Neon dominieren die Empfehlungen von ChatGPT & Co. unter Schweizer Banken?

Eine neue Auswertung von 2489 Schweizer Bankfilialen zeigt, dass der Anteil künstlicher Intelligenz an «Geschäftsempfehlungen» innerhalb eines Jahres von 6 auf 45 Prozent gestiegen ist.

Warum ist diese KI-Meldung für die Schweiz relevant?

Das Phänomen betrifft längst nicht nur Banken: Jedes Schweizer KMU, das online auffindbar sein will, muss davon ausgehen, dass ein wachsender Teil potenzieller Kundschaft über ChatGPT, Gemini, Perplexity oder Claude nach Empfehlungen sucht, statt klassisch zu googeln – «Generative Engine Optimization» (GEO) wird damit zum Pflichtthema neben klassischer Suchmaschinenoptimierung.

Welche Quelle nutzt KI News Schweiz für diese Einordnung?

finews.ch veröffentlichte die Auswertung am 3. August 2026 auf Basis des «hypt Report Banking Switzerland 2026», der die Sichtbarkeit von 2489 Schweizer Bankfilialen in ChatGPT, Gemini, Perplexity und Claude untersucht hat.