KI-Anwendungen werden durch die Digitalisierung immer mehr zum Innovationstreiber. Vor allem Geschäftsprozesse in Marketing, Vertrieb und Service sind betroffen. Das gilt für den Handel wie für Versicherer oder Finanzdienstleister.
KI-Anwendungen sind in vielen service- und vertriebsstarken Branchen auf dem Vormarsch.
Springer Fachmedien Wiesbaden GmbH
Bereits jedes dritte Handelsunternehmen und jeder dritte Versicherer oder Finanzdienstleister nutzt Methoden der Künstlichen Intelligenz (KI) in Marketing, Kundenservice oder Vertrieb. Knapp drei Viertel der Banken und Versicherungen (77 Prozent), die heute noch nicht auf KI setzen, wollen dies in Zukunft ändern. Vor allem im Einsatz in der Verkaufsassistenz, dem Service, etwa über Chatbots oder künstliche Sprachassistenten, sind KI-Anwendungen branchenübergreifend im Einsatz, wenn auch hauptsächlich in Standardprozessen.
KI-Anwendungen punkten in Vertriebsplanung und Marketing
Diese Ergebnisse stammen aus einer aktuellen Umfrage von Uniserv, Anbieter von Lösungen für das Management von Geschäftspartnerdaten, unter 154 Entscheidern in mittleren und großen Unternehmen aller Branchen sowie bei Banken, Versicherern und dem Handel in Deutschland. Sie zeigt, dass sich intelligente Technologien zwar insgesamt erst langsam durchsetzen. Sie werden aber dennoch immer stärker in einem bestimmten Unternehmenskontext eingesetzt. So greifen
- 91 Prozent derjenigen, die KI oder maschinelle Machine Learning (ML) nutzen, darauf für die Planung und Steuerung ihrer Marketing- sowie Vertriebskampagnen zurück (Banken und Versicherer: 44 Prozent).
- Genauso viele Unternehmen (91 Prozent) gehen davon aus, dass die Bedeutung von professionellem Kundendatenmanagement weiter steigen wird, um beispielsweise kundenindividuelle Angebote zu ermöglichen.
- 73 Prozent der befragten Händler und jede dritte Assekuranz erstellen mithilfe von KI-Tools Analysen und Prognosen von Kundenverhalten und Kundenloyalität.
- 55 Prozent der Handelsunternehmen sehen zudem eine Verbindung zwischen der Qualität vorhandener Geschäftspartnerdaten und der notwendigen Datenqualität für ML innerhalb von KI-Anwendungen.
- Nur 13 Prozent der Kreditinstitute und Versicherer meinen im Vergleich dazu, dass es hier lediglich einen schwachen Zusammenhang gibt.
Insgesamt sind 62 Prozent der befragten Unternehmen nach wie vor unzufrieden mit ihrem Kundendatenmanagement. Die Bedeutung einer guten Datengrundlage betont Roland Pfeiffer, CEO von Uniserv: "Soll beispielsweise ein KI-System die Frage beantworten: Was macht den Kauf eines Produktes aus und welche Kundensegmente gibt es – und die Datenbasis ist schlecht, beantwortet das System diese Fragen entsprechend falsch. Daraus von Unternehmensentscheidern abgeleitete Handlungsoptionen wären somit fatal." Auch der Mehrwert von KI ist ohne eine gute Datenqualität nicht gegeben.
Sales Excellence-Autor Alexander Hiller, kaufmännischer Geschäftsführer der Databyte GmbH in Lübeck, verdeutlicht in seinem Beitrag (Sales Excellence-Ausgabe 10 | 2019) den Nutzen, aber auch die Voraussetzungen für KI im Vertrieb in Kundenmanagement und Akquise: "Durch maschinelles Lernen errechnet die KI die Wahrscheinlichkeiten eines Abschlusses bei entsprechenden Kunden – und zwar bevor das bisherige Lead Scoring im Vertrieb ansetzt. Jeder Einsatz von Künstlicher Intelligenz in Unternehmensbereichen erfordert jedoch zwingend eine Umstellung der Betriebsprozesse, damit die Inbetriebnahme", warnt er. Dr. Beat Hartmann, Mitgründer von Triangulum, sieht auch mit speziellem Blick auf die Risikoprüfung bei Versicherern eine Hürde bei Datenpools für KI: "Die Qualität des Ergebnisses der Risikoprüfung hängt nicht nur vom verwendeten Algorithmus ab, sondern auch von der Qualität der Daten, mit denen das Programm für die Risikoprüfung gefüttert wird. Sind die Daten falsch, so wird das Programm auch ein falsches Ergebnis liefern (Versicherungswirtschaft, Ausgabe 8 | 2019, Seite 8).
KI-Realität in Handel und Industrie ist unterschiedlich
Die KI-Wirklichkeit im Handel oder bei Assekuranzen ist jedoch sehr unterschiedlich: Umfrageteilnehmer aus dem Handel nutzen vor allem Predictive-Analytics-Lösungen, also Anwendungen zur vorausschauenden Analyse (82 Prozent). Bei Banken und Versicherungsunternehmen sind dies nur 56 Prozent. Überdies verlässt sich mehr als jeder Zweite aus diesem Sektor auf robotergesteuerte Prozessautomatisierung, die so genannte Robotic Process Automation (RPA). Mit ihr können Rechnungen und Verträge automatisiert maschinell bearbeitet oder selbstständig Kredit- und Schadensanträge geprüft und abgewickelt werden. Hingegen setzt nur knapp jeder fünfte Retailer schon KI-gestützte Chatbots ein (18 Prozent), um mit Geschäftspartnern zu interagieren. Weitere 27 Prozent der Händler greifen auf die maschinelle Verarbeitung natürlicher Sprache zurück, wie sie etwa bei Sprachassistenten zum Einsatz kommt. 58 Prozent der Händler sagen, dass ihnen zwar das Wissen fehlt, um KI-Konzepte umzusetzen (Banken und Versicherungen: 60 Prozent). 67 Prozent der Händler sind aber trotzdem überzeugt, dass KI-Technologie sie dabei unterstützt, das Verhältnis zwischen Unternehmen und Kunden zu verbessern. 93 Prozent sehen KI vor allem bei der Planung von Marketingkampagnen als hilfreich an.