Künstliche Intelligenz (KI) und Chatbots sollen die Kundenkommunikation von Banken und Finanzdienstleistern verbessern. Noch kommen diese vor allem in der Kommunikationsanalyse zum Einsatz, für die direkte Kundenansprache fehlt vielen Unternehmen noch die Vision, so das Fazit einer Untersuchung der Universität Luxemburg und des Fraunhofer-Instituts 2021. Entweder die Unternehmen sind sich noch nicht im Klaren darüber, was ihre Kunden wollen oder die KI-Entwicklung steckt intern noch in den Kinderschuhen. Doch bis 2022 soll die Digitalisierung der Branche intensiv vorangetriebenen werden: Nach dem Branchenkompass Banking planen die meisten Finanzinstitute umfassende Investitionen, unter anderem in Multi-Banking-Apps und die datenbasierte Individualisierung ihrer Angebote. Zur Weiterentwicklung des digitalen Kundenservices spielt KI eine wichtige Rolle, insbesondere bei der Schaffung personalisierter Angebote. Wie funktioniert Kundenberatung mit KI und welche erfolgreichen Anwendungen gibt es bereits?

Im Trend: konversationsgestützte Kundenkommunikation

Im digitalen Zeitalter erwarten Kunden eine nahezu kontinuierliche Erreichbarkeit und hohe Qualität der digitalen Kundenkommunikation. Mitarbeiter können den sich daraus ergebenen Mehraufwand allein nicht stemmen. Aus diesem Grund arbeiten Banken und Finanzdienstleister daran, ihren Kundenservice mit konversationsgestützten Plattformen zu verbessern.

Diese Plattformen sollen eine Brücke zwischen Online-Banking und einem persönlichen Filialbesuch schaffen. Denn auch wenn sich die Lebenswelt vieler Menschen zunehmend in den digitalen Raum verlagert und die meisten Menschen ihre Bankgeschäfte online erledigen, kann Online-Banking eine persönliche, individuelle Beratung in der Filiale nicht ersetzen. Die Folge: Einfache statistische Webseiten könnten schon bald der Vergangenheit angehören.

Mit KI zur besseren Kundenansprache

Auf konversationsgestützten Plattformen erfolgt die Kommunikation über SMS, In-App-Messaging oder den WhatsApp Messenger. Unterstützt durch Chatbots und KI können Banken dort mit ihren Kunden in Kontakt bleiben. Chatbots sind auf KI-gestützte, textbasierte Dialogsysteme, die in der Lage sind, Kundenanfragen entgegenzunehmen und passende Antworten zu liefern.

Noch lassen sich mit ihnen nur einfache Fragen beantworten, sinnvoll sind sie also nur bei Standard-Kundenanfragen. Chatbots befinden sich aber in einem Deep Learning-Prozess, in dem sie intensiv und kontinuierlich weiterentwickelt werden. Ihren Anwendungsmöglichkeiten sind keine Grenzen gesetzt, da sie prinzipiell ein unendliches Wissen erlangen können. Ihre entscheidenden Vorteile: Sie verbessern nicht nur die User Experience und ergänzen die traditionelle Kundenberatung, sondern lohnen sich für Banken auch aufgrund ihrer Kosteneffizienz. Deshalb ist es nicht verwunderlich, dass die KI-Wende in der Kundenberatung bereits im vollen Gange ist, wie verschiedene Beispiele zeigen:

  • Buddybank: Das Startup der italienischen Bank UniCredit verbindet eine Zahlungsanwendung mit einem Robo-Advisor und digitaler Kundenberatung. Beim Verlust der physischen Karte wird den Kunden via App in Minuten eine neue Karte ausgestellt. Anrufe oder persönliche Besuche in Filialen sind nur noch ein Zusatz zur digitalen Kundenbetreuung.
  • Bankwest: Bei der Bankwest aus Australien können Kunden mit Mitarbeitern über einen Messaging-Service über mehrere Sitzungen und verschiedene Geräte kommunizieren. Ähnlich wie bei privaten Messenger-Diensten geht der Gesprächsverlauf nicht verloren und beide Seiten können jederzeit an das Gespräch anknüpfen.
  • Sumitomo Mitsui Bank: Die Sumitomo Mitsui Bank aus Japan hört bei Kundengesprächen mit einem KI-Tool mit, um ihren Mitarbeitern automatisierte Antworten vorgeben zu können. Seit dem Einsatz des Tools hat sich die Kundenzufriedenheit verbessert – und die Bank spart pro Anruf 60 Cent, pro Jahr rechnet sich das auf rund 100.000 US-Dollar.
Die Blackbox der KI

Doch trotz großem Digitalisierungswillen der Banken und Finanzdienstleister ist die Einbindung von KI in die Kundenberatung nicht ganz unproblematisch. Wie auch im persönlichen Kontakt sollen strenge Risk-, Governance- und Compliance-Vorgaben gewährleisten, dass Kundengruppen nicht diskriminiert werden. So schloss der Energieversorger EDF Luminus aus Belgien Kunden, die innerhalb eines bestimmten Postleitzahlenbereichs wohnten, von der Stromversorgung aus. Als Grund gab er schlechte Zahlungsgewohnheiten von dort ansässigen Personen an. Der Journalistenverband ProPublica deckte Altersdiskriminierung in Stellenanzeigen von Amazon, Verizon, UPS, Goldman Sachs und Facebook auf, die älteren Kandidaten durch microtargeting bewusst nicht angezeigt wurden.

Die Herausforderung beim Einsatz von KI bei der Kundenkommunikation: Die Transparenz und Nachvollziehbarkeit von Entscheidungen der KI sind kompliziert und werden in Expertenkreisen als „Black Box“ bezeichnet. Das bedeutet: Von außen lässt sich zwar das Ergebnis feststellen, aber der Weg dorthin lässt sich mit bloßen empirischen Mitteln nicht erkennen. Wie können die Daten also auf diskriminierende Tendenzen überprüft werden? Durch ein möglichst divers aufgestelltes Team werden Widersprüche schnell erkannt. Und schließlich leben KI-Anwendungen vom Fortschritt und sollten ständig überarbeitet werden.

Quellen

Weitere Informationen zum Thema Künstliche Intelligenz gibt es hier

Über den Autor

Thomas ist Teamleiter Unternehmenskommunikation bei der Star Finanz und hier für Pressearbeit und Social Media verantwortlich. Wenn er nicht gerade auf der Suche nach neuen Themen und Trends in den Bereichen Banking, Payment und Digitalisierung ist, tobt er sich u.a. auf dem Basketballplatz aus.

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