Der bequeme Bankkunde

Mehr Kundennähe durch KI-gesteuerte Daten und Prozesse

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Die großen Technologieunternehmen dieser Welt machen auch vor dem Finanzsektor keinen Halt. Sie sind längst zur ernstzunehmenden Konkurrenz für das etablierte Bankengeschäft geworden. Mit einem Griff in die Trickkiste Künstlicher Intelligenz können Banken dem entgegenwirken.

Mehr Kundennähe durch KI-gesteuerte Daten und Prozesse

Banken können fortschrittliche Technologien mit künstlicher Intelligenz und Prozessintelligenz-Tools auf ihrem Weg zur digitalen Transformation effektiv nutzen.

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Der digitale Kunde von heute bringt gewisse Anforderungen mit: Kundenprozesse und Reaktionen der Bank sollten nicht länger als drei Minuten benötigen – Dienstleistungen müssen also auf Abruf bereitstehen. Aktion – Reaktion – alles in Echtzeit, oder wie es Neobanken ausdrücken „Smart Banking in Real Time“. Dieses Verhalten wurde durch die Corona-Krise noch beschleunigt. Und Kunden sind vom Service der großen Technologieunternehmen dieser Welt, wie Google, Apple, Facebook, Amazon und Co. durchaus verwöhnt. Was aber nicht fehlen darf ist Vertrauen, die Basis jedes Bankgeschäfts. Und nur gut funktionierende Prozesse schaffen Vertrauen. Das haben sich Großunternehmen inzwischen auf die Fahne geschrieben und das zeigen auch aktuelle Zahlen von Capgemini, die besagen, dass 36 Prozent der Kunden ein Versicherungsprodukt bei BigTechs kaufen würden. Diese Zahl stammt vom Januar dieses Jahres und stieg bereits im April auf 44 Prozent an. Was bedeutet das für den Bankensektor? Auch Banken müssen heute in der Lage sein, Prozesse und Datenströme so einfach und schnell wie möglich zu gestalten und abzuwickeln.

Traditionelle Banken versus Tech-Giganten

Wir halten fest: Der Anspruch des digitalen Kunden ist klar. Doch wie sieht die Realität aus? Nach der YouGov-Bankkunden-Typologie zählen im Jahr 2020 21 Prozent der Bankkunden zu den digitalen Finanzexperten und 9 Prozent zu den digitalen Enthusiasten. Von den restlichen 70 Prozent bilden 20 Prozent ängstliche Onliner und weitere 15 Prozent argwöhnische Offliner. Auch wenn der bequeme Kunde grundsätzlich digital aktiv ist, legen viele immer noch Wert auf den persönlichen Kontakt in ihrer Filiale oder mit ihrem Bankberater per Telefon. Und das spiegelt sich auch im negativen Feedback einiger Kunden wieder, die Probleme mit Serviceanfragen oder technische Schwierigkeiten mit Chatbots hatten. Banken müssen also den Spagat zwischen Digitalisierung und persönlicher Kundenbetreuung meistern.

Schon zu Beginn des 19. Jahrhunderts stellte Charles Darwin fest, „Es ist nicht die stärkste Spezies, die überlebt, auch nicht die intelligenteste, sondern diejenige, die am besten auf Veränderungen reagiert.“ Auf den heutigen sogenannten digitalen Darwinismus angewendet, bedeutet das: Pro Woche stirbt mindestens eine Bankfiliale, pro Monat verschwindet eine Bank. Um dem entgegenzusteuern, müssen Banken sich in gewisser Weise neu erfinden und einen Weg finden, um sich gegenüber den FinTechs und den großen BigTechs im Zeitalter der digitalen Transformation und der Plattformökonomie zu positionieren.

Innovationen gab es im Bankwesen auch früher schon. Man denke zurück an die Erfindung des Geldautomaten und der EC-Karte in den 1970er Jahren, die bis heute eine große Rolle für Bankkunden spielen. In jüngster Zeit kam das Banking via Smartphone hinzu. KI-Technologien verarbeiten dabei in Sekundenschnelle riesige Datenmengen und machen die Genehmigung von Krediten in kürzester Zeit möglich. Doch auch die großen Tech-Giganten schlafen nicht und stellen mittlerweile Banking auf ihren Plattformen schlicht als eine von vielen Funktionen zur Verfügung. Da Kunden den Plattformen mehr und mehr Vertrauen schenken, sollten traditionelle Banken sie als neue Konkurrenten ernst nehmen.

Auf die richtige Nutzung der Daten kommt es an

Das Grundproblem bei den Banken liegt in den Daten. 80 bis 90 Prozent der Daten sind nicht strukturiert, das heißt nicht ohne weiteres greifbar. Sie können, abgesehen im Zahlungsverkehrt mit SWIFT oder PSD2, nicht automatisch ausgetauscht werden. Diese unstrukturierten Daten müssen also so strukturiert und verfügbar gemacht werden, damit Bankmitarbeiter sich entsprechend um ihre Kunden kümmern können. Denn der bequeme Bankkunde benötigt einen agilen Bankmitarbeiter. Abhilfe verschaffen können hier Content Intelligence-Technologien, die auf künstliche Intelligenz, Machine Learning und NLP zurückgreifen, um Daten automatisiert aus Dokumenten jeder Art zu extrahieren – seien es Kreditanträge, Kontoauszüge oder Grundbuchauszüge. Die großen Technologiekonzerne sind den Banken hier bereits voraus, denn diese leben genau von solch datengetriebenen Geschäftsmodellen und so kommt es auch zum vermehrten Einstieg dieser Unternehmen in den Zahlungsverkehr, wie beispielsweise Apple Pay. Banken hingegen stehen vor der Herausforderung verschiedenster Regulierungen und sie arbeiten nach wie vor zu einem großen Teil mit persönlichem Kundenkontakt und unstrukturierten Daten. Als vertrauenswürdige Institution liegen ihnen zwar Unmengen an Kundendaten vor, doch das hilft den Banken nichts, wenn sie diese nicht richtig oder schnell genug nutzen können.

Das automatisierte Extrahieren von Daten ist ein Teil, um inhaltszentrierte Prozesse effektiv und gründlich zu verwalten. Mindestens genauso wichtig ist es, die Systeme, welche die Dokumente verarbeiten, die Informationen, die sich aus dem Kontext der Daten erschließen sowie die Intention des Textes mit den Verhaltensmustern zu verstehen. Deshalb lohnt es sich, auch einen Blick auf Prozessanalyse-Technologien zu werfen, die dabei helfen können, weiterführende Erkenntnisse aus den Daten zu gewinnen. Wenn Banken fortschrittliche KI-basierte Technologien nutzen, die sowohl Inhalte verstehen (dazu zählt unstrukturierter Content wie E-Mails, Antragsformulare oder Gehaltsabrechnungen) als auch Verhaltensänderungen erkennen (sei es das Kundenverhalten oder das Betriebsverhalten), können sie Faktoren identifizieren, die die Reaktionszeit im Kundenservice, die Bereitstellung von Dienstleistungen und sogar die Produktinnovation verzögern und genau hier ansetzen.

Prozessintelligenz verbessert Daten und Kundenerlebnisse

Prozessintelligenz kann auf Basis der vorhandenen Daten Verbesserungsmöglichkeiten in jedem einzelnen Prozess identifizieren und die Geschwindigkeit und Genauigkeit bei der Abwicklung von Prozessen erhöhen, was gleichzeitig das Kundenerlebnis verbessert und Vertrauen schafft. Die Prozessdaten erstrecken sich häufig über verschiedene Systeme, komplexe Arbeitsabläufe und Workflows, die zwischen verschiedenen Abteilugen, Personen und Standorten existieren. Das macht es für Banken schwieriger zu erfassen, wie ihre Prozesse im Ist-Zustand tatsächlich aussehen. Process-Mining-Tools identifizieren, überwachen und analysieren die Arbeitsabläufe eines Unternehmens in allen Abteilungen und Systemen und liefern in Echtzeit einen vollständigen Überblick über den Ablauf der Vorgänge.

Mit den richtigen Digital Intelligence-Tools erhalten Banken und Finanzdienstleister also eine vollständige Übersicht über ihre End-to-End-Prozesse. Mit Content Intelligence-Lösungen werden alle geschäftskritischen Daten anhand der Log-Dateien identifiziert und strukturiert. Dank Prozessintelligenz und -analytik werden anspruchsvolle Erkenntnisse aus den Daten gewonnen, die aufzeigen, wie genau jeder einzelne Prozess abläuft und wo Engpässe vorliegen. Zudem können Daten aus vergangener und aktueller Performance als Richtlinie für notwendige Maßnahmen und zur Vorhersage zukünftiger Performance dienen.

KI in der digitalen Transformation nutzen

Um den heutigen Anforderungen des bequemen Bankkunden gerecht zu werden und um sich gegen die Konkurrenz der großen Technologieunternehmen und der FinTechs, die sich mehr und mehr im Finanzbereich etablieren, zu behaupten, muss die traditionelle Bank den Schritt in die digitale Transformation wagen und Lösungswege mit digitaler Intelligenz annehmen. Ob Kontoeröffnungen, Kreditanträge, Zahlungen, die Bearbeitung von Baufinanzierungen oder anderen Kernprozessen im Finanzbereich – die digitale Transformation hat die Anforderungen im Finanzwesen verändert. Von der Kundengewinnung bis hin zur Prozessoptimierung können Banken fortschrittliche Technologien mit künstlicher Intelligenz und Prozessintelligenz-Tools auf ihrem Weg zur digitalen Transformation effektiv nutzen.

Partner des Bank Blog: ABBYY

ABBYY ist ein globaler Anbieter von Technologien und Unternehmenslösungen für Digital Intelligence und Partner des Bank Blogs.

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Über den Autor

Alexandre Janicki

Alexandre Janicki ist Senior Enterprise Sales Manager bei ABBYY. Er verfügt über mehr als 15 Jahren Erfahrung im Banken- und Versicherungssektor und berät und implementiert Digitalisierungslösungen für alle Prozesse (Front/Middle/Back Office), um die Kundenzufriedenheit und Rentabilität von Finanzinstituten zu erhöhen.

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