Dialogorientierte KI im Bankwesen

Dialogorientierte KI nutzt Verarbeitung natürlicher Sprache (NLP) und maschinelles Lernen (ML), um Sprache oder Text zu verstehen, Absichten zu interpretieren und klare, menschenähnliche Antworten zu erzeugen. Da diese Systeme mehr Gespräche abwickeln, arbeiten NLP und ML in einer Rückkopplungsschleife zusammen, die die Genauigkeit stärkt und die Leistung im Laufe der Zeit kontinuierlich verbessert. Generative KI verbessert diese Leistung weiter, indem sie natürlichere, flexiblere und kontextbewusstere Antworten erzeugt.

Dialogorientierte KI ist zu einem integralen Bestandteil digitaler Bankdienstleistungen geworden, da sie natürliche Interaktionen über Sprache und Text ermöglicht. Banken nutzen sie über KI-Chatbots und virtuelle Agenten, die den Support für Kunden einfacher und intuitiver machen. Diese Systeme können Absicht und Stimmung verstehen und starre Menüs überflüssig machen, was Reibungsverluste reduziert und das Kundenerlebnis verbessert.

Als eine Form der KI im Bankwesen modernisieren die dialogorientierte KI die Art und Weise, wie Kunden Hilfe in Anspruch nehmen und geben den Instituten mehr Flexibilität bei der Kundenbetreuung. Banken nutzen dialogorientierte KI, um rund um die Uhr Echtzeit-Unterstützung über mobile Apps, Webseiten und Telefonsysteme zu bieten. Die Technologie kann erkennen, was ein Kunde benötigt, die korrekten Informationen abrufen und in Situationen wie Betrugswarnungen, Kontoproblemen oder Fragen zu Kreditkarten- oder Darlehensanträgen klare Anweisungen geben.

Dialogorientierte KI befasst sich auch mit Problemen, die Bankkunden oft zum Wechsel des Anbieters veranlassen, wie z. B. lange Wartezeiten oder eingeschränkter Kundenservice außerhalb der Geschäftszeiten. KI-gestützte Assistenten verringern den Druck auf menschliche Teams, indem sie sofortigen, intelligenten Self-Service bieten. Sie können Gespräche bei Bedarf mit dem vollständigen Kontext an menschliche Agenten weiterleiten.

Im Zuge des technologischen Fortschritts setzen führende Finanzinstitute Systeme ein, die Finanzregeln und Sicherheitsanforderungen verstehen. Diese Fintech-Plattformen geben Institutionen eine bessere Erkenntnis in die Kundenbedürfnisse und unterstützen eine proaktivere und aussagekräftigere Kommunikation. Mit diesem Ansatz wird der persönliche, reaktionsschnelle Service wiederhergestellt, den viele Kunden im Zuge der digitalen Transformation des traditionellen Bankwesens als verloren empfunden haben.

Dialogorientierte KI ist im Bankwesen wichtig, weil sie dazu beiträgt, die immer größer werdende Lücke zwischen digitalem Komfort und dem persönlichen, reaktionsschnellen Service, den Kunden erwarten, zu schließen. Banken verlagern immer mehr Aktivitäten ins Internet. Während 16 % der Kunden weltweit viele Menschen mit einer filiallosen, rein digitalen Bank als ihrer primären Bankbeziehung zufrieden sind¹, stoßen viele Kunden immer noch auf Schwierigkeiten, wenn sie Unterstützung benötigen.

Dialogorientierte KI bringt ein grundlegendes, menschenähnliches Verständnis in diese digitalen Kanäle und hilft Banken dabei, das Vertrauen wiederherzustellen, indem sie die Interaktionen intuitiver und weniger mechanisch erscheinen lässt. Die fortschreitende Entwicklung der KI-Technologie eröffnet den Banken neue Möglichkeiten, den Service in großem Umfang zu verbessern.

Sie stellt auch einen großen Wandel in der Art und Weise dar, wie der Bankensektor die Bedürfnisse der Kunden interpretiert und darauf reagiert. Herkömmliche Menüs und Routingsysteme können dazu führen, dass sich Kunden in komplexen oder dringenden Situationen verloren und nicht unterstützt fühlen. Dialogorientierte KI kann verstehen und sich an das anpassen, was der Kunde zu erreichen versucht. Diese Methode hilft Banken dabei, die Kundenerwartungen an einen schnellen, transparenten und dynamischen Support zu erfüllen.

Für Banken signalisiert dialogorientierte KI einen Wandel in der Funktionsweise des Kundenservice innerhalb des Unternehmens. Da dialogorientierte KI schneller, konsistenter und stets verfügbar ist, wandelt sie den Kundenservice von einem reaktiven Call-Center-Modell in ein strategisches Alleinstellungsmerkmal um. Banken, die fortschrittliche dialogorientierte Systeme einsetzen, positionieren sich als zuverlässiger und reaktionsschneller.

Mit der Einführung von dialogorientierter KI demonstrieren Banken ihr Engagement für Innovation und langfristige Kundenbeziehungen. Diese Systeme erfassen Erkenntnisse, die den Banken helfen, die Bedürfnisse ihrer Kunden zu verstehen, Produkte zu verfeinern, die Sicherheit zu erhöhen und intelligentere Entscheidungen zu treffen.

Mit dem Aufkommen generativer KI können Institutionen die Antworten weiter verbessern und ein anpassungsfähigeres Serviceerlebnis schaffen. Auf diese Weise wird dialogorientierte KI zu einer grundlegenden Technologie, die die Art und Weise verändert, wie Banken arbeiten und wie Kunden Finanzdienstleistungen erleben.

Dialogorientierte KI unterstützt viele Bedürfnisse. Weiter unten folgt eine Liste der Anwendungsfälle, geordnet nach ihrer Häufigkeit in den meisten Banken.

KI-Agenten bearbeiten routinemäßige Kundenanfragen wie Kontostände, Produktdetails oder Transaktionshistorie. Nach erfolgreicher Verifizierung kann der Nutzer auf echte Kundendaten zugreifen, um schnelle und präzise Antworten zu geben und so das Banking-Erlebnis zu verbessern.

Wenn eine Frage zu komplex für die KI ist, übergibt sie das Gespräch an einen menschlichen Agenten mit vollständigem Kontext, damit der Kunde sich nicht wiederholen muss. Dieser Prozess hilft Banken, die Unterstützungseffizienz während der gesamten Customer Journey zu optimieren und die Kundenzufriedenheit zu steigern.

Dialogorientierte KI unterstützt echte Self-Service-Aufgaben. Kunden können Zahlungen initiieren, Überweisungen einrichten oder Karten aktivieren, indem sie dem System mitteilen, was sie tun möchten. Die KI erkennt die Absicht und führt die Aktion entweder selbst aus oder leitet den Kunden Schritt für Schritt an.

Dialogorientierte KI kann den ID&V-Prozess optimieren, indem sie Kunden in einem natürlichen Gesprächsfluss durch die Verifizierungsschritte führt. Die KI kann Fragen stellen, Dokumentationen anfordern und Uploads verarbeiten – alles innerhalb derselben Chat- oder Sprachschnittstelle. Das reduziert die Reibung und sorgt dafür, dass sich die Authentifizierung flüssiger anfühlt.

Virtuelle Assistenten können neue Kunden durch Onboarding-Schritte wie die Eröffnung eines Kontos, die Identitätsverifizierung und die Produktauswahl begleiten. Da die KI mit Backend-Systemen verbunden ist, kann sie die benötigten Informationen sammeln, Aktivierungsabläufe auslösen und den gesamten Onboarding-Prozess optimieren.

Die KI unterstützt auch menschliche Agenten. Während eines Anrufs oder Chats hört die KI zu, transkribiert und schlägt relevante Ressourcen oder Antworten in Echtzeit vor. Außerdem wird vor der Übergabe der Kontext erfasst, so dass die Agenten bereits wissen, mit wem sie sprechen und worum es geht. Dieses System steigert die Effektivität der Mitarbeiter, reduziert die Bearbeitungszeit und sorgt für Einheitlichkeit.

Dialogorientierte KI kann an vielen Kontaktpunkten eingesetzt werden, wie Sprache, SMS, WhatsApp, Mobil-Banking-Apps und Web-Chat. Diese Vielseitigkeit gibt Kunden die Flexibilität, den Kanal zu nutzen, den sie bevorzugen. Es unterstützt zudem mehrere Sprachen, sodass Banken einem breiteren Kundenstamm einen einheitlichen Service in der jeweiligen Muttersprache anbieten können.

KI-Agenten können proaktive Erinnerungsbenachrichtigungen über bevorstehende Zahlungen oder Gebühren über Chat-Kanäle senden. Sie können auch die Zahlungsabwicklung direkt im Gespräch erleichtern, ohne den Nutzer auf einen anderen Bildschirm oder eine andere Plattform umzuleiten.

Einige dialogorientierte KI-Plattformen analysieren die Stimmung oder Dringlichkeit in Kundennachrichten. Wenn die KI Frustration, Verwirrung oder ein ernstes Problem erkennt, kann sie sofort einen menschlichen Mitarbeiter einschalten, um sicherzustellen, dass wichtige Angelegenheiten die gebührende Aufmerksamkeit erhalten.

Jede Kundeninteraktion wird protokolliert. Dialogorientierte KI-Systeme erstellen Transkripte und Zusammenfassungen, die sowohl für die Einhaltung von Vorschriften als auch für die Gewinnung von Erkenntnissen über häufige Kundenanfragen, Herausforderungen, Produktprobleme und andere Trends verwendet werden können. Diese Erkenntnisse helfen, KI-Lösungen zu verfeinern und zukünftige Interaktionen zu verbessern.

Dialogorientierte KI bietet eine Reihe von Vorteilen, die über die Banking-Automatisierung hinausgehen. Zu den Vorteilen zählen:

Bessere Betrugserkennung und Risikomanagement: Fortschrittliche Konversationsplattformen können die Betrugserkennung verbessern und das Betrugsrisiko reduzieren, indem sie Echtzeit-Kontozugriff mit intelligenter Überwachung kombinieren. 61 % der Bankmanager geben an, dass die Erkennung von Betrugsrisiken den Unternehmenswert am stärksten steigern wird, wobei die Cybersicherheit mit 52 % knapp dahinter liegt. ²

Verbessertes Kundenerlebnis: Dialogorientierte KI verbessert wichtige Dimensionen des Kundenerlebnisses wie Vertrauen, Geschwindigkeit und Personalisierung. Da es den ganzen Tag über kanalübergreifend betrieben werden kann, können Kunden Hilfe erhalten, ohne warten zu müssen. Die KI passt sich auch an den Kontext und emotionale Signale an, was zu relevanteren und menschenähnlicheren Gesprächen führt.

Höhere Effizienz und Kosteneinsparungen: Durch die Bearbeitung eines großen Teils der Routineanfragen hilft die konversationelle KI den Banken, die Belastung der menschlichen Agenten zu verringern. KI-gestützte Lösungen können die betriebliche Effizienz verbessern und gleichzeitig das Anrufvolumen und die Betriebskosten senken. Sie helfen menschlichen Agenten, effektiver zu arbeiten, indem sie Kontext, relevante Antworten und Gesprächszusammenfassungen bereitstellen.

Verbesserte Compliance und Vertrauen: In der stark regulierten Bankenbranche hilft dialogorientierte KI bei der Einhaltung von Vorschriften. Sie zeichnet Gesprächsprotokolle zu Prüfungs- und Berichtszwecken auf und bietet Kunden eine sichere, offene Interaktion. Diese Transparenz hilft, Vertrauen aufzubauen.

Omnichannel und mehrsprachige Reichweite: Dialogorientierte KI-Agenten agieren über verschiedene Touchpoints hinweg, die alle mit denselben Backend-Systemen verbunden sind. Sie unterstützen zudem mehrere Sprachen, wodurch Banken einen breiteren und vielfältigeren Kundenstamm bedienen können.

Skalierbarkeit und Innovation: Dialogorientierte KI unterstützt Innovation in der Kundenbindung. Durch konsistente Interaktionen können Banken umfassendere Daten über Gewohnheiten und Vorlieben sammeln, was maßgeschneiderte Angebote, relevante Beratung und neue Produktideen ermöglicht.

Banken stoßen oft auf Probleme, wenn sie dialogorientierte KI ohne klare Ziele oder durchdachtes Design bereitstellen. Sie können den größten Nutzen erzielen, wenn Sie diese häufigen Fehler vermeiden und Best Practices befolgen, die das System genauer, hilfreicher und benutzerfreundlicher für Ihre Kunden machen.

Manche Banken starten breit gefächert und unkonzentriert, was zu einer schwachen Leistung führt.

Best Practice: Beginnen Sie mit spezifischen, hochwertigen Anwendungsfällen, um verschwendete Arbeit zu vermeiden, und lassen Sie die KI frühzeitig sichtbare Ergebnisse liefern. Beginnen Sie mit häufig gestellten Fragen wie FAQs, Kontofragen oder Kartensupport. Diese Bereiche liefern schnelle Gewinne, da sie das Anrufvolumen reduzieren und die Reaktionszeiten ohne große Komplexität verbessern.

Herkömmliche Bots, die starren Skripten folgen, versagen bei der Erfüllung realer Kundenbedürfnisse. Die Verwendung begrenzter oder veralteter Logik schafft Sackgassen und zwingt Kunden, menschliche Hilfe zu suchen.

Best Practice: Halten Sie das Gespräch natürlich und vorhersehbar. Verwenden Sie einfache, klare Sprache in Prompts und Antworten. Die Kunden sollten das Gefühl haben, dass die KI ihre Wünsche versteht und sie ohne Verwirrung durch jeden einzelnen Schritt führen kann.

Wenn die KI nicht auf tiefere Daten zugreifen kann, wird sie zu einem oberflächlichen Assistenten. Die Kunden erwarten konkrete Antworten, keine Standardinformationen, die sie auch auf der Website finden könnten.

Best Practice: Stellen Sie sicher, dass das System auf Kontodaten, Transaktionsdetails, Identitätsprüfungen und Produktinformationen zugreifen kann. Durch diese Vorgehensweise kann die KI präzise Antworten geben und reale Aufgaben erledigen, anstatt nur allgemeine Aussagen zu machen.

Ein schlechtes Eskalationsdesign frustriert Kunden, die ohnehin schon gestresst sind. Wenn der Übergang zu einem menschlichen Agenten langsam, uneinheitlich oder kontextlos erfolgt, bricht die Serviceerfahrung zusammen.

Best Practice: Bieten Sie reibungslose menschliche Übergaben an. Die KI sollte erkennen, wann ein Kunde einen menschlichen Agenten benötigt, und ihn weiterleiten, ohne den Kontext zu verlieren. Dieser Ansatz verhindert, dass Kunden das Problem wiederholen und verringert die Frustration.

Kunden erwarten überall einheitliche Erfahrungen. Die Einführung über nur einen Kanal vermittelt ein eingeschränktes Gefühl des Systems und verringert dessen Akzeptanz.

Best Practice: Unterstützen Sie mehrere Kanäle und Sprachen. Die KI soll in Sprach-, Chat-, App- und Messaging-Anwendungen eingesetzt werden. Sorgen Sie für eine einheitliche Erfahrung auf allen Kanälen und bieten Sie Sprachoptionen an, die den Kundenbedürfnissen entsprechen.

Wenn Banken das System einrichten und dann aufhören, es zu verbessern, sinkt die Genauigkeit und die Frustration der Kunden steigt. Kontinuierliches Lernen ist für langfristigen Erfolg unerlässlich.

Best Practice: Leistung überwachen und regelmäßig trainieren. Überprüfen Sie Transkripte, erkennen Sie häufige Abbruchspunkte und aktualisieren Sie die Trainingsdaten, um die Genauigkeit zu verbessern. Verfolgen Sie Metriken und nutzen Sie Analysen, um zu verstehen, was Kunden am meisten fragen und wo die KI Schwierigkeiten hat.

Interne Reviews übersehen viele Schwachstellen.

Es sind echte Benutzertests erforderlich, um verwirrende Abläufe und unklare Eingabeaufforderungen zu korrigieren und abgebrochene Sitzungen zu vermeiden. Best Practice: Testen Sie mit echten Kunden, bevor Sie skalieren. Testen Sie das System mit kleinen Gruppen und verfeinern Sie die Gesprächsabläufe. Achten Sie auf verwirrende Formulierungen, lange Schritte oder Punkte, bei denen Benutzer nicht weiterkommen.