Die Zugriffe auf Apps, Software-Lösungen oder digitale Plattformen steigen seit Jahren. Auch die Anforderungen an die Qualität des digitalen Kundenservices bei Finanzdienstleistern nehmen zu. Welche Potenziale Künstliche Intelligenz (KI) bietet, zeigen aktuelle Beispiele aus der Praxis.
Mit Künstlicher Intelligenz können Finanzdienstleister ihr Service-Angebot nachhaltiger und kundenorientierter gestalten.
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Wir leben im digitalen Zeitalter: Für Dienstleister jeglicher Branchen gehört es schon seit vielen Jahren zu ihren Aufgaben, digitale Services für ihre Kunden zu entwickeln und am Markt zu positionieren. Für viele Unternehmen eine Erfolgsgeschichte, denn die Zugriffszahlen auf Apps, Software-Lösungen oder digitale Plattformen steigen kontinuierlich. Damit wächst gleichzeitig auch der Anspruch der Kunden an Qualität und Erreichbarkeit der digitalen Helpdesks. Für Banken, Sparkassen und andere Finanzdienstleister eine Herausforderung, denn es wird immer schwieriger, qualifizierte Mitarbeiter zu finden und so den Mehraufwand im Kundenservice personell aufzufangen.
Chatbots an der Schnittstelle zum Bankkunden
Wie beinahe jede Branche arbeitet vor diesem Hintergrund auch die Finanzindustrie daran, ihre Kundenservices mit Künstlicher Intelligenz auszustatten. Schon seit ein paar Jahren setzen Finanzdienstleister sogenannte Chatbots als Kundenschnittstelle ein. Diese traditionellen Chatbots sind textbasierte Dialogsysteme, die Kundenanfragen entgegennehmen und entsprechende Antworten liefern. Noch reagieren sie mit vorprogrammierten Textbausteinen und ähneln somit eher Volltextsuchmaschinen, die vorzugsweise bei Standard-Kundenanfragen sinnvoll sind.
Das ändert sich jedoch gerade: Kognitive Technologien, wie etwa Deep Learning, werden kontinuierlich weiterentwickelt und ersetzen die klassischen Bots. Die intelligenten Chatbots können dann ihren Wissensspeicher durch Anfragen, Dialoge und Gesprächstrainings erweitern und lernen durch diesen Optimierungsprozess pausenlos dazu. Im Gegensatz zu klassischen Lösungen, die auf lokalen Speichern basieren, ist das Wissen der intelligenten Chatbots aufgrund von Cloud-Speicherungen unbegrenzt. Sie sind in der Lage, komplexe Kundenanfragen individuell zu beantworten.
Finanzbranche profitiert von KI, Big Data und Vernetzung
Nach außen ist das digitale Helpdesk die Organisationseinheit, über die der Kunden-Support gesteuert wird. In der Praxis setzen Nutzer exzellenten Support fast immer mit einer schnellen Lösung gleich. Genau an dieser Schnittstelle, zwischen Kunde einerseits und Support beziehungsweise Unterhemen andererseits, bieten KI-Anwendungen hilfreiche Unterstützung.
Aus KI, Big Data und Vernetzung ergeben sich für die Unternehmen im Kundenservice enorme Chancen. Sie verbessern die User Experience der Kunden, die unmittelbar weiterführende Antworten auf ihre Anfragen bekommen. Gleichzeitig unterstützt die KI-Technologie die Mitarbeiter in den Hilfe-Centern – sie baut unnötige Mehraufwände ab und ermöglicht es den Support-Spezialisten, sich mit komplexeren Themen und Kundenanliegen auseinanderzusetzen.
Digitalisierung bedeutet in diesem Kontext nichts anderes als Automatisierung, um Mitarbeiter in höherwertige Aufgaben zu überführen. KI im Kundenservice ist ein Schlüssel, Mitarbeiter von Routinen zu entlasten, weniger die Arbeit in Gänze erledigen zu lassen.
Intelligente Vertriebs- und Serviceassistenten für Banken gefragt
Das Interesse an intelligenten Vertriebs- und Serviceassistenten ist in der Finanzbranche entsprechend groß. Das belegt auch eine Umfrage, die der Deutsche Sparkassen- und Giroverband (DSGV) zusammen mit Kixperts, dem KI-Competence Center der Finanz Informatik, durchgeführt hat, um die Potenziale von KI-Lösungen für Sparkassen zu untersuchen. Demnach sagen 92 Prozent der befragten Experten in der Sparkassen-Finanzgruppe, dass die größten Potenziale bei einfachen Tätigkeiten und bei der Unterstützung durch Voice- und Chatbots in der direkten Kommunikation liegen. Knapp dahinter kommen manuelle Prozesse: Hier sagen 90 Prozent der Befragten, dass KI gut unterstützen kann.
Nebst den KI-Anwendungsfällen untersuchte die Umfrage auch geeignete KI-Methoden. Dabei wurde sowohl der Umwandlung von Daten in ein digital auswertbares Format als auch der automatisierten Erkennung von Dateninhalten die höchste Relevanz zugesprochen. Praktische Beispiele sind die automatische Analyse von Dokumenten oder E-Mails, die in einfachen Fällen fallabschließend im Hintergrund verarbeitet werden können.
"Falsche" Anfragen werden signifikant reduziert
Noch steht die KI vielerorts am Anfang, doch Finanzdienstleister stehen der Technologie zunehmend offen gegenüber und entwickeln immer mehr Anwendungsfälle. Auch die Star Finanz setzt in einem ersten Case eine KI-Anwendung für Anfragen ein, die den Kunden-Support über das Kontaktformular zur Star Money ID erreichen. Dazu gehören typischerweise Fragen zu vergessenen Passwörtern, Lizenzschlüsseln oder Registrierungsdaten. Ein Großteil ist an dieser Stelle jedoch falsch platziert, weil es sich zum Beispiel um technische Anliegen oder Fragen zum Lieferstatus handelt. In diesen Fällen überführt die KI die Anfrage der Nutzer jetzt automatisch in den richtigen Kanal.
Grundlage hierfür ist die Bereitstellung großer Datenmengen, die der KI zu Trainingszwecken zugeführt werden. Die Quelldaten werden zusammen mit den jeweils erwarteten oder erwünschten Ergebniswerten an die KI-Methode übergeben. Entscheidend für den Erfolg einer KI-Lösung ist die Wahl des zur Problemstellung passenden Algorithmus und die Vorbereitung der Quelldaten hinsichtlich Interpretierbarkeit. Im Testbetrieb konnte das KI-Tool 75 Prozent der Anfragen, die über das Kontaktformular platziert werden, korrekt als "berechtigt" oder "unberechtigt" klassifizieren.
Grundlagen für den Durchbruch der KI sind vorhanden
Durch den Einsatz von KI haben Finanzdienstleister das Potenzial, ihr Service-Angebot nachhaltiger und kundenorientierter zu gestalten. Die Tätigkeiten im Service verschieben sich so hin zur maximal bedarfsorientierten Aufbereitung von Inhalten, während klassische Aufgaben automatisch oder maschinell stark unterstützt abgearbeitet werden.
Die Technologien hierfür stehen bereit; schnelleres Internet und immer leistungsfähigere Cloud-Infrastrukturen schafften die Grundlage für den Durchbruch der KI. Die Fähigkeit der Technologie, zunehmend komplexe Themen im Hintergrund zu bearbeiten, führt im Kunden-Support und im beruflichen Kontext zu immer besserem Wissen, das nun schnell und zielführend genutzt werden kann.
