Viele Bankkunden können ein Lied davon singen: Wenn sie sich mit einem Anliegen an ihr Finanzinstitut wenden, müssen sie sich durch starre Sprachmenüs kämpfen, werden mit Standardantworten abgespeist oder von einem Mitarbeiter zum nächsten weitergereicht. Und selbst wenn sie nur schnell eine Information benötigen, müssen sie sich durch zahlreiche Webseiten und umfangreiche FAQs ihrer Bank quälen, finden aber nur selten, was sie suchen.
Inzwischen geht es aber auch ganz anders. Die rasanten Fortschritte der Künstlichen Intelligenz und insbesondere der generativen KI ermöglichen es Banken, ihre Kundeninteraktionen auf ein ganz neues Niveau zu heben und ihren Kunden das Gefühl zu geben, dass sie wertgeschätzt und ernst genommen werden und dass ihnen schnell und unkompliziert geholfen wird.
Pegasystems zeigt auf, wie Banken ihre Kundenbeziehungen mit Künstlicher Intelligenz auf Vordermann bringen.
1. Im Self Service:
Mit generativer KI können Banken ihren Kunden Chatbots zur Verfügung stellen, die in der Lage sind, in vielen Sprachen flüssige, beinahe menschliche Konversationen zu führen. Diese Systeme verstehen die konkreten Anliegen der Kunden und können im Zusammenspiel mit analytischer KI in Form eines Customer Decision Hub hyperpersonalisierte Antworten geben, die genau zum Kontext und zur aktuellen Situation der Kunden passen.
Durch die Integration in ein geeignetes Case-Management-Tool und das Risikomanagement der Bank lassen sich dabei viele Anliegen sogar fallabschließend im Self Service bearbeiten. Spezielle Chatbots, auf generativer KI basierende „Knowledge Buddies“, können zudem Kunden, die auf der Suche nach bestimmten Informationen sind, maßgeschneiderte Antworten liefern. Dafür nutzen die Buddies immer passende unternehmenseigene Dokumente und verhindern so die gefürchteten „Halluzinationen“, also fehlerhafte Antworten aufgrund mangelnder Informationen.
2. Im Call Center:
In Fällen, in denen sich ein Kundenanliegen nicht im Self Service klären lässt oder ein Kunde lieber mit einem Mitarbeiter sprechen möchte, kann ein nahtloser Übergang ins Call Center erfolgen. Ein auf generativer KI basierender „Coach“ informiert die Call-Center-Agenten über die bisherigen Interaktionen des Kunden, so dass diese direkt daran anknüpfen können, erstellt Protokolle über ihre Gespräche und fasst sie zusammen.
Dieser Coach ist ebenfalls in den Customer Decision Hub und das Case-Management-Tool integriert, die den Agenten durch eine hyperpersonalisierte und fallabschließende Bearbeitung leiten. Zudem können Banken auch ihren Call-Center-Agenten Knowledge Buddies zur Verfügung stellen, um sich schnell und unkompliziert weitere Informationen einzuholen. Mit speziellen KI-basierten Chat-Trainern haben die Agenten außerdem die Möglichkeit, sich selbst schnell und ohne Aufwand für ihre Kollegen aus- und weiterzubilden.
3. Im Management:
Führungskräfte haben durch generative KI die Möglichkeit, sich gewissermaßen mit ihren Daten zu „unterhalten“, um die Kundenbeziehungen zu analysieren. Per Chat können sie auf natürlichsprachlichem Weg Informationen aus dem Case-Management-Tool und aus Gesprächen mit Kunden und Mitarbeitern gezielt abfragen und überprüfen, an welchen Stellen sich Abläufe optimieren lassen, wo vielleicht noch Informationen fehlen oder welche Themen die Kunden aktuell besonders umtreiben.
Sie müssen sich nicht mehr zeitaufwändig und mühsam durch zahlreiche Dokumente klicken oder Umfragen unter ihren Call-Center-Mitarbeitern durchführen, sondern können alle erforderlichen Informationen automatisiert aus den Datenbeständen ziehen.
„Künstliche Intelligenz kann Banken schon heute hervorragend bei der Gestaltung überzeugender Kundeninteraktionen unterstützen und wird dies in Zukunft sogar noch besser können“, erklärt Michael Baldauf, Director Solutions Consulting EMEA Central, FSI & Nordics bei Pegasystems.
„Bei ihrem Einsatz müssen Banken aber auf Transparenz achten. Gesetzeswerke wie der AI Act der Europäischen Union verlangen von ihnen Transparenz, wenn sie mit KI Geschäftsentscheidungen treffen oder personenbezogene Daten verarbeiten. Deshalb sollten sie Software-Plattformen mit automatisierter Auditierbarkeit nutzen. Dann können sie im Zweifelsfall jederzeit nachweisen, was wann wie mit welchem KI-Modell entschieden wurde.“