Complete gids voor chatbots voor banken in 2025

Klantenservice

De voor de hand liggende: chatbots zijn een gemakkelijke manier om direct antwoord te geven op veelgestelde vragen - zoals rekeningsaldi, transactiegeschiedenis en openingstijden van filialen. 

De beste chatbots voor banken maken gebruik van RAG, zodat ze in realtime toegang hebben tot informatie uit de kennisbanken van een bank.

Fraudewaarschuwingen

Chatbots blinken uit in het verwerken van enorme hoeveelheden gegevens en het doorgeven van veranderingen. Ze kunnen gebruikers op de hoogte brengen van ongebruikelijke activiteiten door accounttransacties te controleren op verdachte patronen en realtime waarschuwingen te versturen. 

Als vervolgstap kunnen ze klanten begeleiden bij het beveiligen van hun rekeningen, zoals het bevriezen van kaarten of het wijzigen van wachtwoorden.

Budgettips op maat

In plaats van direct investeringsadvies analyseren chatbots bestedingsgewoonten en bieden ze algemene budgetteringssuggesties of herinneringen. 

Ze kunnen bijvoorbeeld categorieën met hoge uitgaven identificeren en besparingsstrategieën aanbevelen. Iemand die 's avonds veel uitgeeft aan bezorgdiensten kan worden gevraagd om in plaats daarvan een kant-en-klaar maaltijdpakket te overwegen.

Hulp bij betalingen en transacties

Chatbots vergemakkelijken betalingen of overschrijvingen door de identiteit van gebruikers veilig te verifiëren en verzoeken via de transactiesystemen van de bank te verwerken. Ze kunnen ook terugkerende betalingen instellen met toestemming van de gebruiker.

Accountbeheer

Voor alle kleine taken waar klanten hulp bij nodig hebben, is er een chatbot die het op zich kan nemen. 

Chatbots kunnen gebruikers helpen bij het bijwerken van accountgegevens, zoals het wijzigen van contactgegevens of het instellen van meldingen. Ze begeleiden klanten door de stappen die nodig zijn voor deze updates - waarbij ze er altijd voor zorgen dat de beveiligingsprotocollen worden gevolgd.

Pre-screening lening

Chatbots helpen klanten te controleren of ze in aanmerking komen voor een lening door basisinformatie te verzamelen, zoals inkomen en kredietgeschiedenis. 

Ze kunnen ook uitleg geven over leningproducten en gebruikers helpen bij het invullen van aanvraagformulieren.

Interne werknemersondersteuning

Voor bankpersoneel stroomlijnen chatbots interne processen door HR-gerelateerde vragen te beantwoorden, IT-problemen op te lossen of te helpen bij het vinden van beleidsregels in interne kennisbanken. Dit maakt personeel vrij om te doen waar ze goed in zijn, in plaats van ondergeschikte taken.

Feedback van klanten verzamelen

Chatbots voeren snelle enquêtes uit of vragen om feedback aan het einde van interacties door specifieke, gebruiksvriendelijke vragen te stellen. Deze eenvoudige functie van een chatbot voor klantondersteuning helpt banken om de klanttevredenheid te meten en verbeterpunten te identificeren.

Leads genereren

Chatbots betrekken potentiële klanten op bancaire websites of apps door eerste vragen te beantwoorden over producten zoals creditcards of hypotheken. 

Ze verzamelen contactgegevens en kwalificeren leads voor opvolging door verkoopteams. Een chatbot voor leadgeneratie is een van de meest gebruikte tools voor het ontwikkelen van een AI-ondersteunde sales funnel.

Bank of America's Erica

De meest bekende financiële chatbot, Erica van de Bank of America, was een pionier in de ruimte. 

De bot is een reus op dit gebied en heeft sinds de lancering in 2018 meer dan 2 miljard interacties op zijn naam staan. Het data science-team van BofA heeft meer dan 50.000 updates aangebracht in de prestaties van Erica om het succes ervan te verfijnen.

Erica's meest voorkomende taken zijn onder andere: abonnementen bijhouden, begeleiding bij uitgavengedrag, informatie over stortingen, rekening- of routeringsnummers vinden en hulp bij overschrijvingen en betalingen van rekeningen.

"Erica is zowel een persoonlijke conciërge als een missiecontroleur voor onze klanten", zegt Nikki Katz, hoofd Digital bij Bank of America. "Erica ontmoet klanten waar ze zijn en wanneer ze ons nodig hebben en is een echte gids aan hun zijde geworden."

Eva van HDFC Bank

HDFC Bank's chatbot Eva, de eerste AI-chatbot voor bankieren in India, verandert bankieren op het platteland.

Eva is gelanceerd op CSC's Digital Seva Portal en ondersteunt meer dan 127.000 Village Level Entrepreneurs (VLE's), die cruciale bankdiensten leveren aan klanten in semi-stedelijke en landelijke gebieden van India.

Eva geeft VLE's 24/7 toegang tot accurate informatie over producten, processen en trainingsmateriaal. Het helpt bij het stroomlijnen van diensten zoals het openen van rekeningen, het genereren van leads voor leningen en klantenondersteuning, terwijl het VLE's ook voorbereidt op certificering als Business Correspondents (BC's).

American Express' Amex Bot

De Amex Bot voor Facebook Messenger helpt Kaarthouders bij het beheren van hun accounts. Gebruikers kunnen:

• Vragen om realtime updates van hun saldo
• Check Membership Rewards-punten
• Openstaande kosten direct bekijken
• Hun kaart koppelen aan Facebook voor betalingen
• Indien nodig worden doorverbonden met de klantenservice

De Amex Bot is een perfect voorbeeld van een kanaalspecifieke financiële chatbot - hij verandert Messenger in een krachtige financiële tool en biedt Kaarthouders eenvoudig inzicht in en toegang tot hun rekeninginformatie.

Mastercard's beslissingsintelligentie

Mastercard's Decision Intelligence Pro gebruikt generatieve AI om fraudedetectie te transformeren. Hoe?

Door een triljoen gegevenspunten te analyseren in minder dan 50 milliseconden, evalueert het verbindingen tussen rekeningen, winkeliers en apparaten om transactierisico's te beoordelen.

Hun geavanceerde systeem verbetert de fraudedetectie met wel 300% en vermindert het aantal fout-positieven met meer dan 85%.

Decision Intelligence laat zien dat AI-systemen niet alleen bedoeld zijn voor gesprekken met klanten - ze kunnen banken helpen gegevens te analyseren, goedkeuringen van transacties te optimaliseren en de beveiliging te verbeteren.

1. Betere opsporing van fraude

Chatbots kunnen integreren met fraudedetectiesystemen om realtime waarschuwingen en hulp te bieden. 

Ze analyseren klantgedrag, markeren ongebruikelijke transacties en vragen gebruikers om verdachte activiteiten te bevestigen of te melden. 

2. Hypergepersonaliseerde financiële inzichten

Door de transactiegeschiedenis en het financiële gedrag van een klant te analyseren, kunnen chatbots advies op maat geven, zoals budgetteringstips, spaarmogelijkheden of investeringssuggesties. 

Als een klant bijvoorbeeld vaak koffie koopt, kan de chatbot een creditcard aanbevelen met cashback-beloningen voor eetgelegenheden en cafés.

3. Naadloos inwerken 

Chatbots stroomlijnen het inwerkproces door gebruikers te begeleiden bij het uploaden van documenten, het instellen van een account en het beantwoorden van veelgestelde vragen. 

Ze kunnen direct antwoorden, zorgen voor naleving van de KYC-vereisten (Know Your Customer) en de ervaring soepel en gebruiksvriendelijk maken.

4. Adaptief leren = voortdurende verbetering

Chatbots voor banken maken vaak gebruik van AI die leert van klantinteracties. Na verloop van tijd verfijnen ze reacties, passen ze zich aan nieuwe bankproducten aan en worden ze beter in het voorspellen van gebruikersbehoeften. 

Een chatbot zou kunnen leren dat klanten vaak vragen stellen over de voordelen van een spaarrekening en dan proactief gepersonaliseerde spaarplannen kunnen voorstellen. 

Beperkingen voor kwesties met een hoog risico

Hoewel AI-systemen veel taken kunnen uitvoeren, is menselijk toezicht nog steeds noodzakelijk voor activiteiten met een hoog risico. Denk hierbij aan het goedkeuren van leningen, fraudeonderzoeken of grootschalige geldtransfers.

AI kan worden gebruikt om werknemers te helpen bij hun taken, maar het is geen vervanging voor het menselijk oordeel dat nodig is voor taken op hoog niveau.

Privacyrisico's van gegevens

Om de risico's voor gegevensbeveiliging te beperken, moeten banken chatbotplatforms gebruiken met robuuste gegevensversleuteling en naleving van de privacyregelgeving - zoals GDPR-compliant en SOC 2-gecertificeerd. 

Functies en processen zoals regelmatige beveiligingsaudits en rolgebaseerde toegangscontroles zijn ook van vitaal belang voor de integratie van AI in velden met een hoog risico. Je team moet de tools hebben voor totale transparantie over alle acties en beslissingen van je chatbot, en protocollen die deze regelmatig controleren.

Werknemers hebben ook training nodig over het juiste gebruik van AI-tools - wanneer het gepast is om ze te gebruiken om te helpen bij het nemen van beslissingen, hoe ze werken en andere interacties tussen mens en machine.

Veel van onze klanten vinden het bijzonder nuttig om een speciaal Customer Success-team te hebben - ons CSM-team begeleidt klanten bij de noodzakelijke compliance-stappen en zorgt ervoor dat er veilig wordt omgegaan met gegevens tijdens het bouwen, implementeren en monitoren. 

1. Bepaal uw doelstellingen

Verduidelijk wat je met je chatbot wilt bereiken. Gaat het om het beantwoorden van basisvragen van klanten, het assisteren bij complexe fraudedetectieworkflows of het orkestreren van end-to-end compliance-automatisering tussen afdelingen?

Bancaire chatbots kunnen verder gaan dan het afhandelen van vragen van klanten - ze kunnen interne teams helpen met marktanalyses, regelgevingscontroles of beoordelingen van transactierisico's. 

Je doelstellingen bepalen of je een klantgerichte bot, een interne workflowassistent of een multifunctionele AI-agent nodig hebt.

2. Kies een platform

Het kiezen van een platform op maat van de financiële sector is cruciaal. Bij de beste chatbotplatforms kun je gratis beginnen met bouwen, zodat je hun tools kunt uitproberen. Zoek naar:

• Naleving van regelgeving: Zorg ervoor dat het platform voldoet aan financiële voorschriften zoals PCI DSS, GDPR of lokale banknormen.
• Integratiemogelijkheden: Het moet verbinding maken met uw centrale banksystemen, software voor fraudedetectie, CRM's en betalingsgateways.
• Beveiligingsfuncties: Geavanceerde encryptie, multi-factor authenticatie en rolgebaseerde toegang zijn onmisbaar voor de bescherming van financiële gegevens.
• Aanpasbaarheid: Kies een platform waarmee je de functionaliteit van de chatbot kunt afstemmen op de specifieke behoeften van je organisatie.

3. Bouw je chatbot

Zorg ervoor dat de chatbot wordt getraind op domeinspecifieke gegevens en scenario's, zoals:

• Anomalieën in transacties detecteren voor fraudepreventie.
• Klanten helpen met beleggingsadvies of kredietaanvragen.
• Accountbeheertaken automatiseren, zoals saldocontroles of het instellen van terugkerende betalingen.

Integreer kennisbanken voor bankproducten, financiële regelgeving en marktinzichten om van de chatbot een betrouwbare bron te maken voor zowel gebruikers als teams.

4. Essentiële tools en systemen integreren

In de financiële sector kunnen soepele integraties de effectiviteit van je chatbot maken of breken. De belangrijkste systemen om te integreren zijn:

• Platforms voor fraudedetectie: Tools zoals ThreatMetrix om verdachte activiteiten te signaleren.
• CRM's: Salesforce of HubSpot voor het beheren van klantinteracties.
• Hulpmiddelen voor naleving: Geautomatiseerde tracering en rapportage voor audits door regelgevende instanties.
• Platformen voor marktgegevens: API's voor realtime aandelen-, valuta- of grondstoffenprijzen.

Deze integraties zorgen ervoor dat je chatbot accurate, bruikbare informatie levert.

5. Testen en herhalen

Financiële chatbots werken in omgevingen waar veel op het spel staat en waar fouten het vertrouwen kunnen ondermijnen. Test rigoureus met edge cases, zoals:

• Ongebruikelijke transactiepatronen voor fraudedetectie.
• Dubbelzinnige nalevingsvragen.
• Complexe processen met meerdere stappen, zoals hypotheekaanvragen of aanbevelingen voor vermogensbeheer.

Gebruik stresstests om te evalueren hoe de chatbot presteert onder piekbelasting, zoals het belastingseizoen of marktvolatiliteit.

6. Implementeren en bewaken

Zodra de chatbot live is, controleer je de prestaties met behulp van analyses. Belangrijke statistieken voor financiële chatbots zijn onder andere:

• Nauwkeurigheid van antwoorden op complexe vragen.
• Fraudedetectiepercentages en reducties van fout-positieven.
• Klanttevredenheidsscores en feedbacktrends.

Zorg voor geautomatiseerde feedbacklussen voor voortdurende verbeteringen, zodat de chatbot evolueert als de regelgeving verandert, de behoeften van klanten veranderen of nieuwe financiële diensten worden geïntroduceerd.

1. Hoe passen chatbots zich aan nieuwe bankvoorschriften in verschillende landen aan?

Met de meeste moderne chatbotplatforms kun je eenvoudig regels en compliance logica updaten, dus om in lijn te blijven met lokale wetten is het een kwestie van je integraties of kennisbronnen bijwerken. De truc is om een platform te kiezen dat modulaire updates en lokalisatie ondersteunt.

2. Heb ik een intern ontwikkelteam nodig om een chatbot voor banken te bouwen?

Niet noodzakelijkerwijs. Als je een technisch team hebt, geweldig. Maar veel platforms (zoals Botpress) bieden low-code tools en sjablonen waarmee je eenvoudig iets krachtig kunt bouwen zonder diepgaande codeervaardigheden.

3. Hoeveel maatwerk is mogelijk bij het bouwen van een chatbot voor een nichebankdienst?

Je kunt alles op maat maken, van de taal en het merk tot de workflows en gegevensbronnen, zodat het de taal van je klanten spreekt en precies past in je activiteiten.

4. Hoe slaan chatbots voor bankieren gevoelige gebruikersinformatie op en hoe gaan ze ermee om?

Veilig, als je het goed doet. De beste platforms gebruiken encryptie, toegangscontroles en volledige auditlogs om gegevens te beschermen, en ze zijn vaak standaard compatibel met SOC 2 en GDPR.

5. Kunnen chatbots meerdere klantprofielen (bijv. zakelijk en persoonlijk bankieren) in één sessie afhandelen?

Ja, zolang ze zijn ingesteld om gebruikers goed te identificeren en te segmenteren. Ze kunnen halverwege het gesprek van context veranderen en reacties personaliseren op basis van het profieltype van de gebruiker.