Zukunft Industrien

Cognitive Banking: Mit intelligenten Systemen personalisierte Dienstleistungen anbieten

Wie sichere ich mich für das Alter finanziell gut ab? Wie viel Geld sollte ich auf die Seite legen und inwieweit sollte ich meine Ersparnisse investieren, um mich im Alter zurückziehen zu können? Finanzberatern und Vermögensverwaltern werden diese Fragen ständig gestellt, doch sie können diese alltäglichen und scheinbar leichten Fragen nicht einfach beantworten.

Fragen zur finanziellen Absicherung lassen sich nur gut beantworten, wenn Banken jeden Kunden individuell beraten. Darüber hinaus hängen die Empfehlungen von Markterwartungen und Lebensereignissen von Kunden ab, so dass sie sich im Zeitverlauf immer wieder ändern können. Zusätzlich erwarten Kunden von Banken personalisierte Erfahrungen und ein individualisiertes Engagement, das auf ihren spezifischen Kontext ausgerichtet ist – zum Beispiel auf ihre Bedürfnisse, ihren Lebensstil und ihren Wohnort. In vielen Bereichen ihres täglichen Lebens schätzen Kunden bereits neue Ebenen der Interaktion mit Unternehmen.

Diese Herausforderungen können Finanzberater und Vermögensverwalter als Chancen nutzen. Möchten Banken ihre Kunden bei Finanzangeboten individuell beraten, müssen sie traditionelle Methoden hinter sich lassen und einen personalisierten Ansatz wählen. Um ihre Kunden besser zu verstehen, Kunden das von ihnen geforderte individuelle Engagement anzubieten und effizienter zu werden, sollten sich Banken die riesigen Mengen an unstrukturierten Daten zunutze machen.

Cognitive Banking, also der Einsatz selbst lernender Software, könnte hier helfen. Kognitive Technologien sind in der Lage, sich kontinuierlich Wissen anzueignen, zu lernen und menschliche Sprache zu verstehen. Im Vergleich zu herkömmlichen, programmierbaren Systemen können sie zudem viel natürlicher Schlüsse ziehen und mit Menschen interagieren.

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Mit kognitiven Technologien können Daten schneller analysiert und Datenmuster erkannt werden.

Mithilfe kognitiver Technologien ist es Banken möglich, mehr Daten schneller zu analysieren und Datenmuster zu erkennen, wodurch sie im Vergleich zu traditionellen Methoden über Kunden tiefere Erkenntnisse gewinnen können. Dadurch lassen sich schneller bessere Entscheidungen treffen und den Kunden können fundiertere Empfehlungen gegeben werden. Zusätzlich können alltägliche, zeitaufwändige Tätigkeiten, wie das Portfolio-Re-Balancing, zunehmend automatisiert erfolgen.

IBM Institute for Business Value-Studie zum Thema Cognitive Banking

Um das Potenzial von kognitiven Technologien für die Bankenbranche zu bestimmen, hat das IBM Institute for Business Value im Rahmen der Studie “2016 Cognitive Bank Survey” weltweit über 2.000 Führungskräfte befragt. Die Befragten nehmen zahlreiche verschiedene Führungsrollen in der Banken- und Finanzmarktbranche ein, wie ″Head of Customer Experience″, ″Head of Business Function″ und ″Head of Strategy/Innovation″.

Die Umfrage kommt zu dem Ergebnis, dass Banken die geforderte Kundenorientierung, den hohen Anspruch von Kunden und den Druck durch neue Wettbewerber aktuell als enorme Herausforderungen sehen. Hierfür benötigt die Industrie dringend Lösungen. Mehr als die Hälfte der befragten Führungskräfte sagt, dass das Kaufverhalten von Kunden weniger auf der Basis von Produkten und Dienstleistungen, sondern vielmehr auf der Grundlage von Erfahrungen beeinflusst wird (54 Prozent). Gleichzeitig gestehen sie ein, damit zu kämpfen, diese Erwartungen zu erfüllen.

In der IBM Institute for Business Value-Studie „Banking redefined“ aus dem Jahr 2015 sagen nur 35 Prozent der befragten Kunden, dass Privatkundenbanken eine exzellente Kundenerfahrung anbieten, während fast doppelt so viele Bankvertreter das von sich behaupten (62 Prozent). Bei Vermögensverwaltern wurde zwischen ihren eigenen Einschätzungen und den Bewertungen von Kunden sogar eine noch größere Kluft aufgezeigt (57 Prozent versus 16 Prozent).

Großes Potenzial beim Einsatz kognitiver Technologien

In der Studie sind mehr als ein Viertel der befragten Führungskräfte bei Banken mit dem Anwendungsfeld Cognitive Computing vertraut (28 Prozent). Davon setzen 17 Prozent der untersuchten Organisationen aktuell bereits intelligente Technologien ein.

Cognitive-Computing-Lösungen befähigen Systeme, auf einer menschlichen Weise Daten zu verarbeiten und auf diese zu reagieren. Sie können verändern, wie Organisationen denken undhandeln. Vier Grundsätze bilden die Basis von Cognitive Computing: Lernen und verbessern, Geschwindigkeit sowie Ausmaß erhöhen, Informationen von Menschen sortieren und auf natürliche Weise interagieren. Cognitive Computing nutzt lernende Systeme. Jede Aktion, jede Wiederholung und jedes Ergebnis ermöglicht durch die Lernfähigkeit eine Verbesserung. Die Verarbeitungsgeschwindigkeit unterstützt die Skalierung, die das maschinelle Lernen verbessert, wodurch komplexe Tätigkeiten regelmäßig und viel effizienter durchgeführt werden können. Kognitive Lösungen machen kollektives Wissen zugänglich, um es bei Entscheidungsfindungen wieder nutzen zu können. Mithilfe dieser Technologien können Anwender die Komplexität von unstrukturierten Daten verstehen und fortgeschrittene Analytik anwenden und so verschiedene Reaktionen abwägen und bewerten. Kognitive Systeme werden an menschliche Ansätze und Schnittstellen angepasst. Gleichzeitig können sie den Kontext verstehen und Schlüsse ziehen.

Der Wandel zu einer kognitiven Bank

Cognitive Computing ermöglicht Banken, ihre strategischen Prioritäten auf eine ganz neue Art und Weise über drei Dimensionen hinweg zu erreichen: Tieferes und kontextbezogenes Engagement, neue analytische Einblicke und eine Unternehmenstransformation.

Eine kognitive Bank kann Kunden individuell beraten, indem sie kontinuierlich tiefere Einblicke gewinnt, den Kontext von Kunden berücksichtigt und lernt. Wenn kognitive virtuelle Agenten Gespräche in Interaktionen mit Kunden personalisieren, können in einem hohen Ausmaß Einzelerfahrungen bereitgestellt werden. Solche Agenten mit direkter Verbindung zu Kunden lassen sich sowohl über das Internet als auch mobil bedienen, führen und beraten.

Indem kognitive Fähigkeiten bei mitarbeiterbezogenen Anwendungen ergänzt werden, lässt sich der Service über den gesamten Kundenlebenszyklus hinweg optimieren und die Entscheidungsfindung zu passenden Angeboten verbessern. Durch eine tiefergehende Wissensbasis können sogar sehr individuelle Geschäftsprozesse beschleunigt werden. Durch den Zugriff auf neue analytische Einblicke filtert und verarbeitet ein kognitiver Finanzdienstleister sowohl interne als auch externe Daten aus dem Banken-Ökosystem und darüber hinaus. Er kann die “Markt-DNA” digitalisieren, einschließlich Informationen über Branchentrends, die finanzielle Performance, strategische Absichts-, Fusions- und Übernahmeaktivitäten, Marktrisiken sowie Benchmarking-Analysen. Cognitive Computing vereint Corporate Intelligence auf der Grundlage von Daten aus verschiedenen Quellen, aus Verbindungen zu Kollegen sowie Echtzeit-Vergleichen, die alle zu einer optimalen Antwortstrategie beitragen und helfen, neue Wertschöpfungsmöglichkeiten zu identifizieren.

Eine kognitive Bank ist in der Lage, eine größere Sichtweite auf spezifische Geschäftsherausforderungen anzubieten und in der gesamten Organisation proaktive Entscheidungen zu unterstützen. So können zum Beispiel Richtlinien, Verfahren, Kontrollen und Standards unternehmensweit aufeinander angepasst werden, um Vorschriften von Behörden einzuhalten, wie die Verbesserung von Vermögensverwaltungsoperationen bei mitarbeiterbezogenen Anwendungen.

Ein kognitives System kann durch umfassende Kenntnisse von Banken-Regulierungen über Kontinente, Länder, Staaten und Provinzen hinweg die gesamte weltweite Kundenbasis einer Bank individuell verstehen. Mutige Finanzdienstleister sollten sich jetzt mit dem Thema Cognitive Computing auseinandersetzen.

Auf der CeBIT 2017 werden Banking Watson Cases ausgestellt

Auf der CeBIT zeigt die IBM in diesem Jahr zwei Banking Watson Cases: Zum einen berät ein kognitives Sparschwein interessierte Besucher und Kunden in der Geldanlage. Die Beratung erfolgt über Cognitive Solution und der Sparplan wird als Smart Contract auf die Blockchain geschrieben. Zum anderen stellen die NORD/LB und IBM ihr Pilotprojekt unter Einsatz des Watson Explorers und des Watson Knowledge Studios vor. Die kognitive Technologie ermöglicht es, Kreditverträge des Firmenkundengeschäfts zu analysieren und so neue Informationen für die Geschäftssteuerung und die Anpassung an veränderte externe Anforderungen zu erzeugen. Auf der CeBIT werden erste Ergebnisse zur Erzeugung neuer KPIs, dem Erkennen von Mustern und der Charakterisierung der Kreditakten präsentiert.

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