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Die zunehmende Leistungsfähigkeit von Natural Language Processing und anderen Technologien der künstlichen Intelligenz (KI) hat die Landschaft zweifellos verändert und die Möglichkeiten für Institute weltweit neu definiert. Ein Beispiel dafür ist der Aufstieg von Conversational AI im Banking.
Dieser Ansatz nutzt KI-gestützte Chatbots oder virtuelle Agenten, um menschliche Interaktionen nachzubilden: Sie entschlüsseln gesprochene Sprache oder Nachrichten und liefern passende Antworten. Ein gewaltiger Fortschritt hin zu einem Kundenservice, der kosteneffizient, benutzerfreundlich und effizient ist.
Was verstehen wir unter Conversational AI?
Genau genommen umfasst Conversational AI ausschliesslich Chatbots und ähnliche Tools, die menschliche Interaktionen nachbilden. Allgemein gilt jedoch, dass auch menschliche Kundenservice-Mitarbeitende benötigt werden. Da persönliche Unterstützung für eine loyale Kundschaft so wichtig ist, würde der Verzicht auf menschliche Agenten Ihrem Geschäft ernsthaft schaden.
Es gibt jedoch noch eine Frage der Denkweise, die Unternehmen überwinden müssen, um die Hürden für Conversational AI im Banking vollständig abzubauen. Statt Chatbots als einen Kanal und den Live-Zugang zu Agenten als einen anderen zu betrachten, sollte man alles als eine zusammenhängende Journey verstehen.
KI sollte als Assisted Intelligence statt Artificial Intelligence verstanden werden, die Agenten dabei unterstützt, ein erstklassiges Kundenerlebnis zu bieten. Kundengespräche mit Unternehmen können über Banking-Chatbots, virtuelle Assistenten, Sprachassistenten und mehr stattfinden – doch der Schlüssel zu einer Customer Journey, die den Erwartungen entspricht, ist immer der Zugang zu einem menschlichen Agenten.
Vorteile von Conversational AI im Finanzsektor
Das Potenzial dialogbasierter Erlebnisse ist enorm: Gartner prognostiziert, dass Conversational AI die Personalkosten für Contact-Center-Agenten im Jahr 2026 um 80 Milliarden US-Dollar senken wird – und auch der Finanzsektor wird davon profitieren.
Doch woher kommen diese Einsparungen?
Automatisierung repetitiver Aufgaben und mehr Effizienz
Automatisierung ist in Unternehmen seit Jahren fest etabliert: Sie reduziert repetitive oder administrative Aufgaben und schafft Freiraum für sinnvollere Arbeit. Tatsächlich geben 90 % der Mitarbeitenden an, dass ihre Produktivität durch Automatisierung gestiegen ist, und 85 % sagen, dass sie die teamübergreifende Zusammenarbeit verbessert hat.
Im Banking sorgt Conversational AI für ähnliche Produktivitäts- und Effizienzgewinne. Ein Beispiel ist das Zusammenspiel von Chatbot und Live-Chat-Kanälen. Der Chatbot steigert die Produktivität, indem er einfache Anfragen direkt löst oder die Anfrage gezielt vorsortiert und den Kunden an den richtigen Agenten weiterleitet.
90 % der Mitarbeitenden geben an,
dass ihre Produktivität durch Automatisierung gestiegen ist
Bei einem Unblu-Kunden wurden 76 % der Anfragen aus Telefon- und E-Mail-Kanälen vom Chatbot bearbeitet – was die Produktivität der Agenten verdreifachte.
Personalisierte Services
Personalisierung ist zu einem prägenden Merkmal heutiger Finanzdienstleistungen geworden. Bankkunden erwarten sie inzwischen in allen Bereichen ihres finanziellen Lebens. Kundenumfragen zeigen, dass 56 % der US-amerikanischen Erwachsenen, die online sind, alle Kontoinformationen an einem Ort verfügbar haben möchten – bei Millennials sind es sogar 68 %.
Während der Zugang zu Informationen als „nice to have“ gelten kann, ist eines in jedem Fall unverzichtbar: Jede Kundenservice-Interaktion – ob bei Fragen, Beschwerden oder Produktanfragen – muss vollständig personalisiert sein.
Indem Conversational AI die Effizienz steigert und Agenten ermöglicht, mit mehreren Kunden gleichzeitig zu sprechen, wird ein personalisiertes Erlebnis möglich, das die Kundenzufriedenheit erhöht.
Höhere Abschluss- und Kundenbindungsraten
Gut umgesetzt haben Effizienz und Personalisierung zwei zentrale Vorteile: Sie steigern die Abschlüsse und erhöhen die Kundenbindung. Das gelingt, indem sie starke Beziehungen aufbauen, die das Vertrauen des Bankkunden in den Agenten maximieren.
Wenn dann der Moment of Truth kommt, ist der Kunde empfänglicher, und der Agent kann diesen Moment leichter nutzen. Umgekehrt kann ein schlechtes Erlebnis in einem für den Kunden wichtigen Moment seine Entscheidung beeinflussen, zu einem anderen Anbieter zu wechseln.
Das ist ein zentraler Grund, warum Unblu für seine Kunden eine positive Kundenzufriedenheit von 95 % und eine dreimal höhere Abschlussquote erreicht.
Herausforderungen für Banken bei der Einführung von KI
Trotz des grossen Potenzials von Conversational AI gibt es eine Reihe von Herausforderungen, die Banken daran hindern, die Vorteile zu nutzen.
Fehlender Implementierungsplan
Ein neues Conversational-AI-Erlebnis zu schaffen, kann für Unternehmen schwierig sein – besonders wenn Agenten an bestimmte Arbeitsabläufe gewöhnt sind. Deshalb braucht es einen agilen Implementierungsansatz, der die Einführung der neuen Technologie mit einem sorgfältigen Onboarding verbindet.
Die Versuchung ist gross, sofort eine vollständige Conversational-AI-Lösung zu lancieren. Das führt jedoch zwangsläufig zu Problemen, die die Initiative bremsen oder sogar scheitern lassen. Wichtig ist stattdessen ein Pilotprojekt, bei dem ein Teil Ihrer Zielgruppe als Testgruppe dient, um Anfangsprobleme zu beheben und die Lösung schrittweise auszubauen.
Datenschutz- und Sicherheitsbedenken
Datenschutz und Sicherheit sind in der Finanzbranche stets ein heisses Thema – ob aus Compliance-Sicht oder beim Schutz von Kundendaten. Eine Umfrage von Forrester ergab, dass Führungskräfte im Bankensektor die Sicherheit als grösstes Hindernis für die digitale Transformation betrachten.
Das ist verständlich, denn beachtliche 74 % der Sicherheitsverantwortlichen im Finanzsektor haben im letzten Jahr mindestens einen Ransomware-Angriff erlebt.
Schwierigkeiten bei der Messung von Leistungskennzahlen
Wenn Sie eine neue Initiative starten, können sich die gewohnten Leistungskennzahlen – oder deren Bedeutung – verändern. Nehmen wir die durchschnittliche Bearbeitungszeit (AHT) als Beispiel. Logischerweise möchte man eine niedrige AHT, denn bei traditionellen Kanälen wie Telefonanrufen ist sie mangels Parallelität unerlässlich. Bei einem Conversational-AI- oder Live-Chat-Kanal kann eine niedrige AHT jedoch gut oder auch nicht gut sein.
Effizienz ist zwar wichtig, entscheidend ist aber die Qualität der Interaktionen. Liegt der Fokus zu stark auf der AHT, können Agenten Anliegen nicht zufriedenstellend abschliessen – was sich auf Zufriedenheit und Abschlüsse auswirkt.
Da ein Live-Chat-Kanal mehrere Anfragen gleichzeitig bearbeiten kann, ist eine extrem niedrige AHT möglicherweise weniger wichtig als eine hohe Erstlösungsquote (FCR). Der Punkt ist: Die verwendeten Kennzahlen müssen zum Kontext des Unternehmens passen – und das herauszufinden, kann bei der Einführung eines neuen Kanals eine Weile dauern.
Schlechtes Nutzererlebnis
Eine der häufigsten Beschwerden von Kunden betrifft seit jeher die Leistung von Chatbots. Probleme können in mehreren Bereichen entstehen. Erstens wird oft überschätzt, was ein Chatbot leisten kann – insbesondere im Auslieferungszustand. Egal wie gut der Chatbot ist, er muss an die spezifischen Anforderungen Ihrer Organisation angepasst werden.
Dies erfordert Zeit und aktives Training. Wenn Kunden die Technologie nutzen, stellen sie naturgemäss häufige Fragen. Anfangs wird es Anliegen geben, die der Chatbot noch nicht bearbeiten kann und für die er mit den richtigen Informationen aktualisiert werden muss.
Glücklicherweise hat Generative AI den Aufwand für ein effizienteres und genaueres Training drastisch reduziert. Mit Generative AI kann der Chatbot Trainingsvorschläge auf Intent-Ebene machen, die die Leistung bei geringerem Aufwand für die Agenten steigern.
Zweitens gibt es das Problem der Triage. Möglicherweise fehlt eine geeignete Weiterleitungsfunktion, oder sie kann nicht den richtigen Agenten für den Kunden ermitteln. Das kann zu vielen Problemen führen, denn nichts ist frustrierender im Kundenservice, als bei einem Chatbot festzustecken, der das Anliegen weder lösen noch an die richtige Stelle weiterleiten kann.
Conversational AI auf höchstem Niveau für nahtlosen Support
Neue Technologien und digitale Kanäle sollten harmonisch zusammenwirken, um die Erwartungen der Kunden zu erfüllen. So können Banken die Kosten für den Kundensupport senken, Anfragen besser bearbeiten und Kundenloyalität, Abschlussquoten und mehr steigern. Wenn Sie erfahren möchten, wie Conversational AI das digitale Engagement erhöht, schnellere Antworten ermöglicht und ein erstklassiges Kundenerlebnis sichert, kontaktieren Sie uns noch heute für eine persönliche Demo.
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