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Der jährliche Impact Day von Unblu bringt führende Akteure aus Wealth Management und Retail Banking zusammen, um Erkenntnisse auszutauschen und Kontakte zu knüpfen.
In diesem Jahr war der Impact Day ein ereignisreiches Erlebnis mit aufschlussreichen Vorträgen und Podiumsdiskussionen von Gastrednern und Unblu-Mitarbeitenden. Die Beziehung zwischen menschlicher und künstlicher Intelligenz zog sich als roter Faden durch den ganzen Tag.
Die Entwicklungen in diesem Bereich lassen sich anhand von zwei Präsentationen im Detail nachvollziehen.
Human Digital Collaboration als Strategie
Maurice Lisi, Head of Digital Business bei BPER, teilte auf der Bühne seine Erkenntnisse zum Thema „Human Collaboration as a Strategy“.
Ein hybrider Ansatz auf Basis hart erarbeiteter Lehren
Maurice zeigte zunächst, warum ein hybrides Bankmodell, das digitale Services mit menschlicher Unterstützung verbindet, für die Profitabilität unerlässlich ist. Er ging auf das Scheitern reiner Online-Banken wie Simple Bank und Marcus ein. Diese Institute boten zwar ein hervorragendes Kundenerlebnis, hatten aber Schwierigkeiten, nachhaltige Gewinne zu erzielen, weil ihnen komplexe, umsatzstarke Services fehlten.
Welche Lehren hat BPER daraus gezogen? Laut Maurice liegt der Schlüssel in einem hybriden Ansatz. Hybride Modelle seien entscheidend, um komplexe Finanzprodukte wie Lebensversicherungen, Pensionsfonds und Vermögensverwaltung anzubieten, die höhere Margen bringen.
Denn Kunden haben im Laufe der Zeit unterschiedliche, spezifische finanzielle Bedürfnisse. Ob Hypotheken, Versicherungen oder mehr – die persönliche Beratung, die sie brauchen, lässt sich mit rein digitalen Lösungen nicht vollständig abdecken.
Erschwert wird dies durch den Rückgang physischer Filialen, der Kunden bei komplexen Finanzentscheidungen den Zugang zu echter menschlicher Unterstützung erschwert.
Hybride Exzellenz: Die Leistung der Berater mit KI steigern
Nachdem er zum Schluss gekommen war, dass ein hybrides Modell für die Erfüllung der Kundenbedürfnisse unerlässlich ist, ging Maurice genauer auf den strategischen Ansatz zu dessen Umsetzung ein. Er argumentierte, dass KI zusammen mit menschlicher Unterstützung eingesetzt werden muss, um Profitabilität zu erreichen.
Um dies zu veranschaulichen, stellte er vier konkrete Anwendungsfälle vor, die unter anderem dank der KI-gestützten Co-Pilot-Funktionen von Unblu möglich wurden.
1. Effizienz in Kundeninteraktionen: Maurice zeigte, wie KI die durchschnittliche Gesprächsdauer verkürzt, sodass Berater mehr Kunden betreuen und dabei einen hochwertigen Service bieten können.
2. Massgeschneiderte Produktempfehlungen: KI schlägt Produkte wie Restschuldversicherungen oder erweiterte Sparpläne vor und erhöht so die Cross-Selling-Chancen deutlich. Wenn ein Mensch das Angebot überbringt, ist der Kunde eher dazu bereit, darauf einzugehen. BPER stellte fest, dass die Abschlussquote von 10 %, wenn der Prozess vollständig online ablief, auf 75 % stieg, wenn Berater eingriffen.
3. Generative KI für Unterstützung in Echtzeit: Berater erhalten KI-generierte Vorschläge zu Kundenanfragen, was für präzise Antworten sorgt und Fehler reduziert (z. B. falsche Produktberatung verhindert).
4. Hyperpersonalisierung: KI hilft, Finanzberatung und Produktangebote auf Basis individueller Kundendaten zuzuschneiden, und erhöht so die Wahrscheinlichkeit höherwertiger Transaktionen.
Die Berater der Zukunft (oder der Gegenwart …)
Tools wie ChatGPT allein reichen nicht aus. Sie kennen weder Ihre Kunden noch den Gesprächsverlauf, das Produktportfolio oder andere relevante Informationen. Ohne diesen Kontext ist es schwer, Bankmitarbeitende effizienter zu machen. Doch das Potenzial von KI reicht noch viel weiter: Der Mehrwert entsteht, wenn wir KI- und Nicht-KI-Elemente miteinander verknüpfen.
Da sich so viele Diskussionen um die dringende Notwendigkeit drehten, KI zu nutzen, stellt sich die Frage: Was macht Unblu? In seiner Präsentation gab David Eberlein, VP of Core Development bei Unblu, einen exklusiven Einblick in aktuelle Entwicklungen.
Wie unterstützt Unblu Berater?
Wir haben den Generative AI Co-Pilot für die Interaktionen zwischen Kunden und Beratern konzipiert und umgesetzt.
David zeigte in seiner Präsentation, dass KI bei Unblu kein einzelnes Produkt ist. Sie ist vielmehr durchgehend integriert, um die Produktivität von Bankmitarbeitenden und Kunden gleichermassen zu steigern. Hier ein Überblick über die Einsatzmöglichkeiten.
1. Die Stimmung des Kunden erkennen. Auf Basis früherer Interaktionen und des Kundenfeedbacks erhielt der Kunde einen Wert, der dem Berater hilft, das Gespräch im richtigen Ton zu führen.
2. Sprachbarrieren überwinden. Sprechen Berater und Kunde nicht dieselbe Sprache, können die Untertitel auf Echtzeitübersetzung eingestellt werden, sodass beide weiter in ihrer eigenen Sprache sprechen können.
3. Meeting-Notizen erstellen. Nach dem Gespräch werden automatisch umfassende Meeting-Notizen erstellt. Diese können vor dem Versand an den Kunden bearbeitet oder im CRM archiviert werden.
4. Das Gespräch zusammenfassen. Ein langes Meeting? Erhalten Sie eine kurze, präzise Zusammenfassung des Besprochenen. Das liefert Kontext für die nächste Interaktion des Beraters mit dem Kunden.
5. Offene Aufgaben erkennen. Während des Meetings erkennt die KI Punkte, die später erledigt werden müssen, und wandelt sie automatisch in offene Aufgaben um.
Und das Beste: Wie alle Funktionen von Unblu lässt sich alles vollständig an Ihren Kontext und Ihre Anforderungen anpassen.
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