Künstliche Intelligenz verändert Bankalltag

Intelligente Kundenberatung in Banken und Sparkassen

Werden Bankberater demnächst durch intelligente Systeme ersetzt? Im Gegenteil! Sie werden schon bald durch künstliche Intelligenz unterstützt und können so die Kunden noch besser beraten.

Künstliche Intelligenz unterstützt Kundenberatung

Zukünftig unterstützt Künstliche Intelligenz die Kundenberatung in Banken und Sparkassen.

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Die Digitalisierung der Kundenschnittstelle geht in hohem Tempo voran. Kaum eine Funktion, die Bankkunden nicht online erledigen können. Robo-Advisor sind in aller Munde. Werden die Bankberater bald überflüssig? Natürlich nicht! Menschen wollen auch weiterhin mit Menschen kommunizieren. Aber sie erwarten noch mehr von ihrem Bankberater. Sie erwarten einen individuelleren, schnelleren und besseren Service, wie sie es von digitalen Systemen gewohnt sind.

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Damit Kundenberater diesen Erwartungen gerecht werden können, brauchen sie Unterstützung. Und die können sie genau aus der Ecke erhalten, die vermeintlich ihre Arbeitsplätze bedroht, der Digitalisierung. Genauer: Von der Künstlichen Intelligenz! Denn intelligente Systeme werden schon bald die Kundenberater bei deren täglichen Arbeit unterstützen. Die Kunden dürfen sich auf ganz neue Service-Erfahrungen freuen.

Individuelle Ansprache statt Tastenauswahl

Ansagetexte wie „Für Deutsch drücken Sie 1…“, „Für Kartensperrungen drücken Sie 9“, „Für eine persönliche Beratung drücken Sie 3“ hören wir täglich. Das Ziel der Banken ist, durch einen so gesteuerten „Dialog“ Kunden mit der richtigen Person zu verbinden. Denn Bankberater, die in jedem Thema sattelfest sind, gibt es (fast) nicht. Für die Kunden sind solche Ansagetexte aber oft lästig. Und das vor allem deswegen, weil sie zu generisch sind. Wären die Ansagetexte auf den Kunden und seine Bedürfnisse zugeschnitten, würden sie nicht als störend empfunden werden.

In wenigen Jahren werden solche Ansagetexte überflüssig sein. Oder sie sind zumindest auf den individuellen Kunden zugeschnitten. Anhand der Telefonnummer des Anrufers erkennt das System, wer gerade anruft und schätzt in Sekundenbruchteilen ab, aus welchen aktuellen Gründen der Kunde anruft. Denn in den meisten Fällen sind in den Banksystemen (oder in einfach zu verknüpfenden externen Datenquellen) schon genügend Informationen vorhanden. Beispiele dafür sind:

  • Ein Geldautomat hat gerade die Karte des Kunden eingezogen. Der Kunde wird also vermutlich deswegen anrufen oder wäre zumindest positiv überrascht, wenn ihn der Bankmitarbeitende gleich darauf anspricht.
  • Im CRM ist ersichtlich, dass eine offene Anfrage des Kunden besteht. Vermutlich ruft der Kunde als deswegen an und der Kunde kann gleich zum richtigen Sachbearbeiter verbunden werden.
  • Am Vortag ging ein Brief des Kunden ein, indem er sich über die tiefen Zinsen auf dem Konto beschwerte und mit Kontoauflösung drohte. Der Kunde kann also direkt in die Reklamationsabteilung verbunden werden.

Natürlich kann nicht bei jedem Anrufer mit absoluter Sicherheit vorausgesagt werden, weshalb er nun anruft. Wenn aber die ersten drei angebotenen Auswahlmöglichkeiten maßgeschneidert sind, werden Kunden positiv überrascht sein.

Da mit solchen individuellen Telefonmenüs die Kunden immer vom richtigen Mitarbeiter für die jeweilige Frage bedient werden, wird eine Kundensegmentierung weitgehend überflüssig. Es geht nicht mehr um A-, B- oder C-Kunden – jeder Kunde ist gleich wichtig. Und jeder Kunde bildet (s)ein eigenes Kundensegment (Segment of One).

Authentifizierung – die Stimme ist der Schlüssel

„Wie lautet Ihre Kontonummer und wie ist Ihr Geburtsdatum?“ Um sicherzustellen, dass der Anrufer derjenige ist, für den er sich ausgibt, müssen Bankkunden solche Fragen beantworten. Das sind jedoch Fragen, die von Bankkunden oft als lästig empfunden werden.

Die Stimmanalyse macht es möglich, dass solche Fragen bald überflüssig sind. Während der Begrüßungssequenz des Mitarbeiters und des Kunden, wird das Stimmbild des Anrufers überprüft und mit dem in der Datenbank verglichen. Dazu reicht es aus, dass der Anrufer seinen Namen und die Kontonummer nennt.

Der Anrufer merkt vom Authentifizierungsvorgang nichts, da das Sprachanalyse-System einfach beim normalen Gespräch mithört. Sobald der Anrufer authentifiziert wird, erhält der Bankmitarbeiter einen entsprechenden Hinweis auf seinem Bildschirm und das in Sekundenschnelle.

Diese Technologie wird nicht nur das Kundenerlebnis verbessern, sondern hilft aktiv Kosten zu reduzieren. Denn heute vergehen rund 30 bis 60 Sekunden bis ein Kunde durch Fragen authentifiziert wurde. Und Zeit ist ja bekanntlich Geld.

Der Computer hört mit

Auch während des Gespräches hört das Stimmanalyse-System laufend mit. Denn es kann nicht nur Stimmmuster vergleichen, sondern es versteht auch, was der Anrufer und der Mitarbeiter sagen.

Aufgrund des Gesprächsinhaltes wird das System nach passendem Content in Datenbanken suchen und dem Mitarbeitenden den bestpassenden Inhalt auf dem Bildschirm anzeigen. Und das natürlich in Echtzeit. Eine wahre Erleichterung für alle Mitarbeiter: Suchen in Wissensdatenbanken und ähnlichem wird überflüssig. Sätze wie: „Das muss ich abklären“ oder „einen Moment bitte…“ gehören dann definitiv der Vergangenheit an.

Übrigens: Solche Systeme verstehen nicht nur den Inhalt des Gespräches, sondern sie können auch die Stimmung der Sprechenden erkennen. Ist der Kunde sauer? Scherzt der Kunde? Auch diese Informationen werden den Mitarbeitenden angezeigt.

Man würde vermuten, dass Menschen gut darin sind, die Stimmung von Kunden zu erkennen. Wer regelmäßig Gesprächsaufzeichnung anhört weiß, dass das erstaunlich oft nicht der Fall ist.

Verkaufshinweise, die passen

Von Cross-Selling spricht man schon seit Jahrzehnten. Meist beschränkt sich das auf ergänzende oder komplementäre Produkte. Dem Mitarbeiter werden deshalb im CRM-System die immer gleichen Hinweise angezeigt. Oder den Bankmitarbeiter wird eingeimpft: „Immer noch eine Kreditkarte anbieten“.

Dank intelligenter Systemen wird man hier schon bald einen riesen Schritt weiter sein. Denn das System analysiert nicht nur die aktuelle Produktnutzung des Kunden, sondern berücksichtigt auch die bisherigen Interaktionen, die Internet- und Social-Media-Nutzung des Kunden und sonstige, öffentlich zugängliche Daten. Aus all diesen Daten wird ein umfassendes Kundenprofil erstellt. Dieses wiederum wird mit Profilen anderer Kunden verglichen, um daraus in Echtzeit mögliche Kaufinteressen abzuleiten.

Die so generierten Cross-Selling-Hinweise werden eine wesentlich höhere Trefferquote haben als heute. Kunden bekommen so Produkte und Dienstleistungen angeboten, die sie wirklich interessieren. Und die Banken werden von höheren Abschlussquoten profitieren.

Die Kombination ist entscheidend

Kombiniert man alle oben erwähnten Systeme, wird es erst richtig spannend. Denn dann werden sich Relevanz, Kontext und Emotionen optimal aufeinander abstimmen lassen.

Schließlich kennt man nun

  • den aktuellen Aufenthaltsort des Kunden.
  • die Stimmung des Kunden (Stimmanalyse).
  • den Grund seines Anrufes (Stimmanalyse).

Die Kombination all dieser Daten wird zu ungeahnten Trefferquoten im Verkauf und der Kundenberatung führen.

Alles Zukunftsmusik oder bald schon Realität?

Klingt das alles noch etwas futuristisch? Weit davon entfernt sind wir nicht mehr. Denn all diese Systeme funktionieren bereits. Vielleicht noch nicht in der gewünschten Qualität und noch sehr teuer. Und vielleicht funktionieren sie noch nicht bei Banken. Aber sie funktionieren. Und sie werden den Arbeitsalltag in Banken verändern. Bald!

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Über den Autor

Claudio Gisler

Claudio Gisler leitet das Produkt- und Kanalmanagement und ist Mitglied der Direktion der WIR Bank Genossenschaft. In dieser Funktion setzt er sich intensiv mit den Trends in der Finanzindustrie und bei Komplementärwährungen auseinander. Zuvor arbeitete er in verschiedenen Positionen und in verschiedenen Unternehmen in der Telekommunikations- und Finanzindustrie. Er hat einen Master of Advanced Studies in Banking & Finance der Fachhochschule Kalaidos und bloggt zu den Themen "Banking", "Digitalisierung" und "Komplementärwährungen" und kommentiert diese auf Twitter unter @claudiogisler. Alle Beiträge schreibt er in seinem eigenen Namen - sie reflektieren nicht (zwingend) die Meinung seiner Arbeitgeberin.

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