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Künstliche Intelligenz (KI)-Chatbots sind heutzutage allgegenwärtig - und da sie immer robuster und sicherer werden, werden sie in Branchen wie Banken, Finanzen und Versicherungen immer beliebter.
Die Zeiten der Hin- und Herschleifen sind längst vorbei. Heute können die Mitarbeiter vonLLM :
- Personalisiertes Upselling anbieten
- Unterstützung der Mitarbeiter bei der Analyse und Informationsbeschaffung
- Zahlungen verarbeiten
- Offene Konten
- Behebung von Kundenproblemen
Von Versicherungs-Chatbots bis hin zu IT-Chatbots- die Bankenbranche verändert die Art und Weise, wie sie kommuniziert, skaliert und Kunden bedient, grundlegend.
Wir setzen Chatbots schon seit mehreren Jahren ein und kennen uns mit den besten Praktiken aus. Lassen Sie uns also in die Besonderheiten von Chatbots für Banken eintauchen.
Was sind Chatbots für Banken?
KI-gestützte Chatbots für Banken nutzen die Verarbeitung natürlicher Sprache, um Kundenanfragen zu verstehen und in Echtzeit zu beantworten. Sie übernehmen Aufgaben wie die Beantwortung von Kontoanfragen, die Bearbeitung von Transaktionen und die Führung der Nutzer durch Bankdienstleistungen.
Anwendungen von Chatbots im Bankwesen
Kundenbetreuung
Das Offensichtliche: Chatbots sind ein einfacher Weg, um sofortige Antworten auf häufige Fragen zu geben - wie Kontostände, Transaktionsverlauf und Öffnungszeiten der Filialen.
Die besten Banken-Chatbots verwenden RAG, damit sie in Echtzeit auf Informationen aus den Wissensdatenbanken einer Bank zugreifen können.
Betrugswarnungen
Chatbots sind hervorragend in der Lage, große Datenmengen zu verarbeiten und Änderungen mitzuteilen. Sie können Benutzer über ungewöhnliche Aktivitäten benachrichtigen, indem sie Kontotransaktionen auf verdächtige Muster überwachen und Echtzeitwarnungen senden.
In einem weiteren Schritt können sie die Kunden anleiten, ihre Konten zu sichern, indem sie z. B. Karten sperren oder Passwörter ändern.
Personalisierte Budgetierungstipps
Anstelle einer direkten Anlageberatung analysieren Chatbots die Ausgabengewohnheiten und bieten allgemeine Budgetierungsvorschläge oder Erinnerungen an.
So können sie beispielsweise Kategorien mit hohen Ausgaben ermitteln und Sparstrategien empfehlen. Jemand, der abends viel für Lieferdienste ausgibt, könnte aufgefordert werden, stattdessen eine Lieferung von Fertiggerichten in Betracht zu ziehen.
Unterstützung bei Zahlungen und Transaktionen
Chatbots erleichtern die Zahlung von Rechnungen oder Überweisungen, indem sie die Identität des Nutzers sicher überprüfen und Anfragen über die Transaktionssysteme der Bank bearbeiten. Sie können auch wiederkehrende Zahlungen mit Benutzerautorisierung einrichten.
Kontoführung
Für all die kleinen Aufgaben, bei denen Kunden Hilfe brauchen, gibt es einen Chatbot, der sie übernehmen kann.
Chatbots können Nutzern bei der Aktualisierung von Kontodaten helfen, z. B. bei der Änderung von Kontaktinformationen oder der Einrichtung von Benachrichtigungen. Sie führen die Kunden durch die für diese Aktualisierungen erforderlichen Schritte und stellen dabei sicher, dass die Sicherheitsprotokolle eingehalten werden.
Kredit-Vorscreening
Chatbots helfen Kunden bei der Prüfung der Kreditwürdigkeit, indem sie grundlegende Informationen wie Einkommen und Kreditgeschichte erfassen.
Sie können auch Darlehensprodukte erklären und die Nutzer beim Ausfüllen der Antragsformulare unterstützen.
Interne Mitarbeiterunterstützung
Für Bankmitarbeiter rationalisieren Chatbots interne Prozesse, indem sie personalbezogene Fragen beantworten, IT-Fehlerbehebungen durchführen oder beim Auffinden von Richtlinien in internen Wissensdatenbanken helfen. So können sich die Mitarbeiter auf das konzentrieren, was sie am besten können, und nicht auf niedere Aufgaben.
Sammlung von Kundenfeedback
Chatbots führen schnelle Umfragen durch oder bitten am Ende von Interaktionen um Feedback, indem sie spezifische, benutzerfreundliche Fragen stellen. Diese einfache Funktion eines Chatbots für den Kundensupport hilft Banken, die Kundenzufriedenheit zu messen und verbesserungswürdige Bereiche zu ermitteln.
Lead-Generierung
Chatbots sprechen potenzielle Kunden auf Bank-Websites oder Apps an, indem sie erste Fragen zu Produkten wie Kreditkarten oder Hypotheken beantworten.
Sie sammeln Kontaktdaten und qualifizieren Leads für das Follow-up durch die Vertriebsteams. Ein Chatbot zur Lead-Generierung ist eines der gängigsten Tools zur Entwicklung eines KI-gestützten Verkaufstrichters.
Beispiele für Banking Chatbots
Die besten Finanz-Chatbots sind spezifisch, gründlich und klar in ihrer Kommunikation. Sie lösen eine Lücke mit gut platzierter KI und sind für Nutzer über Websites oder Messaging-Apps zugänglich.
Hier sind einige unserer Lieblings-Banking-Chatbots, die reale Finanzaufgaben erledigen.
Erica von der Bank of America
Der bekannteste Finanz-Chatbot, Erica von der Bank of America, war ein Pionier auf diesem Gebiet.
Der Bot ist ein Gigant in diesem Bereich und hat seit seinem Start im Jahr 2018 mehr als 2 Milliarden Interaktionen verzeichnet - und das Data-Science-Team der BofA hat mehr als 50.000 Updates an Ericas Leistung vorgenommen, um seinen Erfolg zu optimieren.
Zu den häufigsten Aufgaben von Erica gehören: Überwachung von Abonnements, Beratung zum Ausgabeverhalten, Informationen zu Einzahlungen, Suche nach Konto- oder Routingnummern und Unterstützung bei Überweisungen und Rechnungszahlungen.
"Erica fungiert sowohl als persönlicher Concierge als auch als Mission Control für unsere Kunden", sagte Nikki Katz, Head of Digital bei der Bank of America. "Erica holt die Kunden dort ab, wo sie sind und wann sie uns brauchen, und ist zu einem echten Ratgeber an ihrer Seite geworden".
Eva von der HDFC Bank
Indiens erster AI-Banking-Chatbot, der Chatbot Eva der HDFC Bank, verändert das ländliche Bankwesen.
Eva wurde über das Digital Seva Portal von CSC eingeführt und unterstützt mehr als 127.000 Unternehmer auf Dorfebene (Village Level Entrepreneurs, VLEs), die wichtige Bankdienstleistungen für Kunden auf der letzten Meile in halbstädtischen und ländlichen Gebieten Indiens anbieten.
Mit Eva haben VLEs rund um die Uhr Zugang zu genauen Informationen über Produkte, Prozesse und Schulungsmaterialien. Es hilft bei der Rationalisierung von Dienstleistungen wie Kontoeröffnungen, der Generierung von Krediten und der Kundenbetreuung und bereitet die VLEs auf die Zertifizierung als Business Correspondents (BCs) vor.
Amex-Bot von American Express
Der Amex Bot für Facebook Messenger hilft Kartenmitgliedern bei der Verwaltung ihrer Konten. Benutzer können:
- Verlangen Sie Echtzeit-Updates zu ihrem Kontostand
- Membership Rewards Punkte prüfen
- Ausstehende Gebühren sofort überprüfen
- Ihre Karte für Zahlungen mit Facebook verknüpfen
- Bei Bedarf an den Kundensupport weitergeleitet werden
Der Amex Bot ist ein perfektes Beispiel für einen kanalspezifischen Finanz-Chatbot - er verwandelt Messenger in ein leistungsstarkes Finanztool, das Kartenmitgliedern einfache Einblicke und Zugriff auf ihre Kontoinformationen bietet.
Mastercards Entscheidungsintelligenz
Decision Intelligence Pro von Mastercard nutzt generative KI, um die Betrugserkennung zu verändern. Wie?
Durch die Analyse von einer Billion Datenpunkten in weniger als 50 Millisekunden wertet es Verbindungen zwischen Konten, Händlern und Geräten aus, um das Transaktionsrisiko zu bewerten.
Ihr fortschrittliches System verbessert die Betrugserkennungsraten um bis zu 300 % und reduziert gleichzeitig die Zahl der Fehlalarme um mehr als 85 %.
Decision Intelligence zeigt, dass KI-Systeme nicht nur für Kundengespräche geeignet sind. Sie können Banken dabei helfen, Daten zu analysieren, die Genehmigung von Transaktionen zu optimieren und die Sicherheit zu erhöhen.
Vorteile von Banking Chatbots
1. Bessere Betrugserkennung
Chatbots können in Betrugserkennungssysteme integriert werden, um in Echtzeit Warnungen und Hilfestellungen zu geben.
Sie analysieren das Kundenverhalten, markieren ungewöhnliche Transaktionen und fordern die Benutzer auf, verdächtige Aktivitäten zu bestätigen oder zu melden.
2. Hyper-personalisierte finanzielle Einblicke
Durch die Analyse des Transaktionsverlaufs und des Finanzverhaltens eines Kunden können Chatbots maßgeschneiderte Ratschläge geben, z. B. Tipps zur Haushaltsplanung, Sparmöglichkeiten oder Anlagevorschläge.
Wenn ein Kunde zum Beispiel häufig Kaffee kauft, könnte der Chatbot eine Kreditkarte mit Cashback-Belohnungen für Restaurants und Cafés empfehlen.
3. Nahtloses Onboarding
Chatbots rationalisieren den Einführungsprozess, indem sie die Nutzer durch das Hochladen von Dokumenten, die Kontoeinrichtung und häufig gestellte Fragen führen.
Sie können sofortige Antworten geben, die Einhaltung der KYC-Anforderungen (Know Your Customer) sicherstellen und den Vorgang reibungslos und benutzerfreundlich gestalten.
4. Adaptives Lernen = kontinuierliche Verbesserung
Banken-Chatbots nutzen häufig KI, die aus Kundeninteraktionen lernt. Mit der Zeit verfeinern sie ihre Antworten, passen sich an neue Bankprodukte an und können die Bedürfnisse der Nutzer immer besser vorhersagen.
Ein Chatbot könnte lernen, dass sich Kunden häufig nach den Vorteilen von Sparkonten erkundigen, und dann proaktiv personalisierte Sparpläne vorschlagen.
Risiken von Chatbots im Bankwesen
Einschränkungen bei risikoreichen Themen
Auch wenn KI-Systeme viele Aufgaben übernehmen können, ist bei risikoreichen Tätigkeiten immer noch eine menschliche Aufsicht erforderlich. Dazu können Kreditgenehmigungen, Betrugsermittlungen oder umfangreiche Geldtransfers gehören.
KI kann die Mitarbeiter bei ihren Aufgaben unterstützen, aber sie ist kein Ersatz für das menschliche Urteilsvermögen, das für anspruchsvolle Aufgaben erforderlich ist.
Risiken für den Datenschutz
Um Datensicherheitsrisiken zu minimieren, müssen Banken Chatbot-Plattformen mit robuster Datenverschlüsselung und Einhaltung von Datenschutzbestimmungen verwenden - wie z. B. GDPR-konform und SOC 2-zertifiziert.
Funktionen und Prozesse wie regelmäßige Sicherheitsaudits und rollenbasierte Zugangskontrollen sind ebenfalls von entscheidender Bedeutung für die Einbindung von KI in Hochrisikobereiche. Ihr Team sollte über Werkzeuge verfügen, die eine vollständige Transparenz aller Aktionen und Entscheidungen Ihres Chatbots ermöglichen, sowie über Protokolle, die diese regelmäßig überprüfen.
Die Mitarbeiter müssen auch in der richtigen Verwendung von KI-Tools geschult werden - wann ist es angebracht, sie zur Entscheidungsfindung einzusetzen, wie sie funktionieren und wie die Interaktion zwischen Mensch und Maschine funktioniert.
Viele unserer Kunden empfinden es als besonders hilfreich, ein spezielles Customer Success Team zu haben - unser CSM-Team führt die Kunden durch die notwendigen Compliance-Schritte und gewährleistet sichere Datenhandhabungspraktiken während der Erstellung, Bereitstellung und Überwachung.
Wie man einen Banking Chatbot implementiert
Der Einsatz eines KI-Chatbots im Finanzsektor kann komplex erscheinen, aber wer die Einführung hinauszögert, riskiert, in einer wettbewerbsintensiven Branche ins Hintertreffen zu geraten. In einer Branche wie dem Finanzsektor, in der viel auf dem Spiel steht, muss Ihr Team einen individuellen Chatbot für Ihre spezifischen Dienstleistungen entwickeln.
Um den Erfolg sicherzustellen, ist es wichtig, die spezifischen Bedürfnisse und Herausforderungen von Finanzdienstleistungen zu berücksichtigen und gleichzeitig das Potenzial von KI zu maximieren.
So fangen Sie an:
1. Definieren Sie Ihre Ziele
Klären Sie, was Ihr Chatbot leisten soll. Geht es um die Beantwortung grundlegender Kundenanfragen, um die Unterstützung komplexer Workflows zur Betrugserkennung oder um die Orchestrierung einer abteilungsübergreifenden End-to-End-Compliance-Automatisierung?
Banken-Chatbots können über die Bearbeitung von Kundenanfragen hinausgehen - sie können interne Teams bei Marktanalysen, regulatorischen Prüfungen oder Bewertungen von Transaktionsrisiken unterstützen.
Ihre Ziele bestimmen, ob Sie einen kundenorientierten Bot, einen internen Workflow-Assistenten oder einen multifunktionalen KI-Agenten benötigen.
2. Wählen Sie eine Plattform
Die Auswahl einer Plattform, die auf den Finanzsektor zugeschnitten ist, ist entscheidend. Die besten Chatbot-Plattformen bieten Ihnen die Möglichkeit, kostenlos mit der Erstellung zu beginnen, damit Sie ihre Tools testen können. Suchen Sie nach:
- Einhaltung gesetzlicher Vorschriften: Stellen Sie sicher, dass die Plattform mit Finanzvorschriften wie PCI DSS, GDPR oder lokalen Bankstandards übereinstimmt.
- Integrationsfähigkeiten: Es sollte mit Ihren Kernbankensystemen, Betrugserkennungssoftware, CRMs und Zahlungsgateways verbunden sein.
- Sicherheitsfunktionen: Erweiterte Verschlüsselung, Multi-Faktor-Authentifizierung und rollenbasierter Zugriff sind für den Schutz von Finanzdaten unverzichtbar.
- Anpassungsfähigkeit: Wählen Sie eine Plattform, mit der Sie die Funktionen des Chatbots an die spezifischen Anforderungen Ihres Unternehmens anpassen können.
3. Bauen Sie Ihren Chatbot
Stellen Sie sicher, dass der Chatbot mit bereichsspezifischen Daten und Szenarien trainiert wird, z. B:
- Erkennung von Anomalien in Transaktionen zur Betrugsprävention.
- Unterstützung von Kunden bei der Anlageberatung oder bei Kreditanträgen.
- Automatisierung von Kontoverwaltungsaufgaben, z. B. Überprüfung des Kontostands oder Einrichtung wiederkehrender Zahlungen.
Integrieren Sie Wissensdatenbanken für Bankprodukte, Finanzvorschriften und Markteinblicke, um den Chatbot zu einer zuverlässigen Ressource für Nutzer und Teams gleichermaßen zu machen.
4. Integration der wichtigsten Instrumente und Systeme
Im Finanzsektor können reibungslose Integrationen über die Effektivität Ihres Chatbots entscheiden. Zu den wichtigsten zu integrierenden Systemen gehören:
- Plattformen zur Betrugserkennung: Tools wie ThreatMetrix zur Kennzeichnung verdächtiger Aktivitäten.
- CRMs: Salesforce oder HubSpot für die Verwaltung von Kundeninteraktionen.
- Werkzeuge zur Einhaltung von Vorschriften: Automatisierte Nachverfolgung und Berichterstattung für behördliche Prüfungen.
- Marktdaten-Plattformen: APIs für Echtzeit-Preise von Aktien, Währungen oder Rohstoffen.
Diese Integrationen stellen sicher, dass Ihr Chatbot genaue, umsetzbare Informationen liefert.
5. Testen und wiederholen
Finanz-Chatbots arbeiten in Umgebungen, in denen viel auf dem Spiel steht und Fehler das Vertrauen untergraben können. Testen Sie rigoros mit Grenzfällen, wie z. B.:
- Ungewöhnliche Transaktionsmuster zur Aufdeckung von Betrug.
- Zweideutige Fragen zur Einhaltung der Vorschriften.
- Komplexe mehrstufige Prozesse wie Hypothekenanträge oder Empfehlungen zur Vermögensverwaltung.
Nutzen Sie Stresstests, um die Leistung des Chatbots bei Nachfragespitzen, wie z. B. in der Steuersaison oder bei Marktvolatilität, zu bewerten.
6. Einsatz und Überwachung
Sobald der Chatbot in Betrieb ist, überwachen Sie seine Leistung mithilfe von Analysen. Zu den wichtigsten Metriken für Finanz-Chatbots gehören:
- Genauigkeit der Antworten auf komplexe Abfragen.
- Betrugsaufdeckungsraten und Verringerung von Falschmeldungen.
- Kundenzufriedenheitswerte und Feedback-Trends.
Richten Sie automatische Feedbackschleifen für laufende Verbesserungen ein, um sicherzustellen, dass der Chatbot sich weiterentwickelt, wenn sich Vorschriften ändern, Kundenbedürfnisse sich ändern oder neue Finanzdienstleistungen eingeführt werden.
Setzen Sie noch in diesem Jahr einen sicheren Banking-Chatbot ein
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