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Welche Beispiele gibt es für den Einsatz von KI im Bankwesen? So kann sie beispielsweise in die eKYC-Verfahren eingewoben werden, um sie für den Kunden schneller und angenehmer zu gestalten. Oder generative KI kann in Kundendienst-Tools implementiert werden, um den Mitarbeitern zu helfen, Tickets effizienter zu beantworten. Sie könnte auch für intelligente Produktempfehlungen, die Anpassung der Nachrichten an die Kundenpräferenzen oder die Verbesserung der allgemeinen Datensicherheit eingesetzt werden. Möchten Sie mehr darüber erfahren? Dann lesen Sie weiter.
Inhaltsübersicht
Der Einsatz von KI und ML im Bank- und Finanzwesen: Beispiele
Schauen wir uns also ohne Umschweife die Beispiele an, wie KI im Bankensektor eingesetzt wird.
Optimierung des Kunden-Onboarding
Das erste Beispiel ist die polnische SGB-Bank, die KI einsetzt, um das Onboarding von Kunden zu vereinfachen. Wie funktioniert das?
- Der Kunde erklärt sich mit den Bedingungen und Konditionen einverstanden.
- Der Kunde macht ein Foto von sich selbst.
- Das KI-System verwendet Biometrie, um das Selfie des Kunden mit seinem Ausweis zu vergleichen - der Kunde wird aufgefordert, einige Handbewegungen zu machen, um sicherzustellen, dass er es ist.
Dies ist sehr wichtig, da das Onboarding einer der kritischsten Schritte auf dem Weg zur Kundenakquise ist und die Menschen dazu neigen, in dieser Phase aufzugeben und den Prozess nie abzuschließen. Durch den Einsatz von KI ist es möglich, das Onboarding (und eKYC) einfacher, schneller und daher attraktiver für potenzielle Kunden.
Darüber hinaus ist es auch möglich, KI und ML beim Banking-Onboarding auf eine weitere Art und Weise zu nutzen - um die Daten des vorherigen Finanzinstituts schnell zu analysieren und so ein Profil des Kunden zu erstellen. Darüber hinaus können KI-basierte Lösungen wie AI-Prompter eine schnellere Reaktion auf Kundenbedürfnisse zu ermöglichen.
Kundensegmentierung
Ein weiterer Einsatz von KI und ML im Bankwesen kann bei der Kundensegmentierung beobachtet werden. Es ist möglich, die über jeden Kunden gesammelten Daten zu nutzen, um ihn zu segmentieren, was zu einer Reihe von Vorteilen und weiteren Maßnahmen führt. Aber das Wichtigste zuerst - welche Daten sollten Sie sammeln?
- Transaktionen,
- persönliche Daten,
- Bankverträge,
- Aktivität über verschiedene Kanäle,
- Produkte.
Auf diese Weise können Sie allgemeine Segmente erstellen, aber auch viel persönlichere Angebote für Ihre Kunden entwerfen. Aber zuerst müssen Sie diese Daten aufbereiten - wir haben mehr darüber in unserem Artikel über wie Sie AI in Ihrem Unternehmen einsetzen können, die wir dringend empfehlen.
Personalisierung
Wenn es um den Einsatz von KI und ML im Bankensektor geht, ist eine der prominentesten (und nützlichsten) die intelligente Produktempfehlung. Ein KI-gesteuertes System kann die im vorigen Abschnitt erwähnten Daten nutzen, um personalisierte Produktangebote zu erstellen, die auf den Vorlieben des Kunden und den von ihm zuvor gewählten Produkten sowie auf seiner aktuellen Kreditwürdigkeit und seinen Fähigkeiten basieren. Ein perfektes Beispiel für den Einsatz von KI im Bankwesen ist unser eigenes Customer-Engagement-Plattform - LiveBank.
Die Möglichkeit, Angebote zu personalisieren, ist entscheidend. Die verschiedenen Generationen haben unterschiedliche Prioritäten und Vorlieben, wenn es um Bankprodukte geht. Wenn man dann noch individuelle Faktoren hinzufügt, wird klar, dass es wirklich schwierig ist, die richtige Wahl zu treffen, wenn man seinen Kunden Produkte anbietet. Aber KI ist in der Lage, Muster in Daten zu erkennen, die Menschen nicht erkennen könnten, und das in Sekundenschnelle, wodurch Ihr Finanzinstitut ein viel höheres Maß an Personalisierung erreichen kann.
Während wir oben hauptsächlich Produktempfehlungen erwähnt haben, gilt dies auch für Inhalte - Artikel und Videos, die auf Ihre Kunden zugeschnitten sind. Maßgeschneiderte Inhalte sind ebenso wichtig wie die Produkte, insbesondere für jüngere Kunden, die eher nach Anleitungen zum Investieren als nach bestimmten Banklösungen suchen[1] (obwohl dies eine hervorragende Möglichkeit ist, für Ihre Investitionslösungen zu werben!)
Prognose der Abwanderung
Da die Kosten für die Kundenakquise absurde Ausmaße annehmen, ist die Verhinderung der Kundenabwanderung eines der wichtigsten Ziele für Finanzinstitute. Es sollte daher nicht überraschen, dass eine der Anwendungen von KI im Bank- und Finanzwesen genau damit zusammenhängt.
Wie funktioniert das? Zunächst trainieren Sie mithilfe von maschinellem Lernen Ihr Modell der künstlichen Intelligenz, um die Abwanderung zu erkennen - verwenden Sie historische Daten über die Kunden, die Ihr Institut verlassen haben, und stellen Sie diese den Kunden gegenüber, die nicht abgewandert sind, da die KI in der Lage sein sollte, das Muster zu erkennen. Nun können Sie Ihr System implementieren, um das Kundenverhalten zu überwachen und nach Indikatoren für eine Abwanderung Ausschau zu halten.
Anschließend können Sie entweder Warnmeldungen oder automatische Maßnahmen einrichten, die darauf abzielen, einen abwanderungswilligen Kunden anzusprechen und ihn zu überzeugen, seine Meinung zu ändern. Auf diese Weise kann eine einfache AI-Banking System können Sie viel mehr Kunden an sich binden, was sich direkt in höheren Gewinnen niederschlägt.
AI Chatbots und Assistenten
Wir dürfen nicht vergessen Chatbots und KI-Assistenten - zwei recht ähnliche, aber doch deutlich unterschiedliche Arten von Lösungen für künstliche Intelligenz, die im Bankwesen eingesetzt werden. Warum fangen wir nicht mit Chatbots an?
Chatbots
Eines der bekanntesten Beispiele hierfür ist Erica - Der Chatbot der Bank of America, der im März 2019 eingeführt wurde. Er ist dafür bekannt, dass er etwa 6 Millionen Nutzer unterstützt hat.
Anfangs waren Chatbots einfach - ihr Zweck war die Beantwortung grundlegender Fragen, etwa zu bestimmten Transaktionen oder Kontoständen. Heutzutage ist dies etwas fortgeschrittener, vor allem dank der Verarbeitung natürlicher Sprache (NLP) und KI. Solche Systeme sind in der Lage, die Absicht des Kunden zu erkennen und automatische Antworten zu geben und gleichzeitig Daten über die Interaktion zu sammeln. Auf diese Weise können sie Geschäftsprozesse zu rationalisieren und die Kundenerfahrung zu verbessern.
Der größte Nachteil solcher Chatbots ist, dass sie oft nur auf Englisch nützlich sind. Wir bei Ailleron können jedoch mit Stolz sagen, dass unsere generative KI-Lösungen sind nicht nur in Englisch, sondern auch in den lokalen Sprachen hervorragend, Wir helfen Ihnen, das Kundenerlebnis zu verbessern, unabhängig davon, in welchem Land Ihr Finanzinstitut ansässig ist.
AI-Assistenten
Sie sind als KI-Assistenten, KI-Copiloten und unter anderen ähnlichen Bezeichnungen bekannt und sind ein Beispiel für den Einsatz von KI im Bankwesen, das Sie in unseren Lösungen finden: Wir können einen KI-Assistenten vorbereiten, der auf die Bedürfnisse Ihres Unternehmens zugeschnitten ist, und ihn auch als Teil unserer LiveBank-Plattform anbieten. Wie funktionieren sie?
Wie der Name schon sagt, unterstützen sie die Kundendienstmitarbeiter. Sie können zahlreiche Funktionen erfüllen und integrieren oft andere KI-Funktionen, wie z. B.:
- Abfassung von Antworten an Kunden und Bereitstellung von Informationsquellen, die der Agent überprüfen kann.
- Paraphrasierung der Botschaften, um die Stimme auf den Kunden zuzuschneiden.
- Vorschlagen intelligenter Produktempfehlungen in Echtzeit.
- Einsatz eines KI-Prompters, der den Agenten Daten zu jedem Kunden liefert.
Marketing
Schließlich können Sie KI für Marketingzwecke nutzen, um Ihre Kundenakquise zu optimieren und die Akquisitionskosten zu senken. Dies können Sie auf zwei Ebenen erreichen:
- Übertragungen im Rahmen der Kampagne - KI kann verwendet werden, um potenziellen Kunden personalisierte Werbung und Angebote zu unterbreiten, die auf Daten beruhen, die über verschiedene Kanäle über jeden einzelnen Kunden gesammelt wurden, z. B:
- E-Mail,
- Banner,
- Splash-Screens,
- Push-Benachrichtigungen in Anwendungen,
- Anzeigen im offenen Internet.
- Priorisierung von Kontaktcenter-Kontakten - Ähnlich wie bei der Abwanderungsvorhersage können Sie ML im Bankwesen einsetzen, um der KI beizubringen, die Qualität der einzelnen Leads zu erkennen und die vielversprechendsten zu priorisieren.
Schlussfolgerungen
Dies sind nur einige der beliebtesten Anwendungen von KI im Bank- und Finanzwesen. Mit der weiteren Entwicklung der generativen KI wird diese Liste mit der Zeit sicher noch länger werden - schließlich hängt alles davon ab, welche Art von maßgeschneidertem KI-Modell Sie für Ihre Bank wählen werden. Und da wir gerade beim Thema maßgeschneiderte KI im Bankwesen sind, sehen Sie sich unsere Dienstleistungen des maschinellen Lernens und andere Lösungen, die wir Ihnen anbieten können - wir helfen Ihnen, künstliche Intelligenz in Ihrem Unternehmen einzuführen.
Sie können auch lesen: Trends im digitalen Bankwesen und die Zukunft des Bankwesens
[1] https://www.bai.org/banking-strategies/what-matters-most-to-each-generation-of-banking-customers/
