Accenture Banking Blog

Ob Wissenschaft, Medien oder Kundengespräche – an Artificial Intelligence (AI) komme ich zur Zeit einfach nicht vorbei. Das Potenzial von AI wird unseren Alltag radikal verändern und auch die Zukunft der Banken und Banken-Services maßgeblich mitbestimmen.

Mit Apples Siri ist Spracherkennung in unserem täglichen Leben angekommen. Und auch bei mir zu Hause ist nun Alexa von Amazon eingezogen. Beide Assistenten nutze ich inzwischen jeden Tag. Bequem vom Sofa aus, um Termine abzufragen, das Wetter oder die Verkehrssituation zu checken oder unterwegs, wenn ich keine Hand frei habe und schnell einen Kontakt anrufen oder eine Nachricht diktieren will. Alexa und Siri lernen täglich dazu und kennen meine typischen Formulierungen und Präferenzen. Es geht nicht nur mir so. Mittlerweile gehen mehr als 20% der Suchanfragen per Sprachsteuerung ein, wie jüngst ein Google-Manager beim Accenture InnovationsForum berichtete. Amazon Echo und Google Home verbreiten sich rasant; die vermeintliche Hemmschwelle, mit einer künstlichen Intelligenz zu interagieren, ist verschwunden. Nutzer sind durchaus bereit, persönliche Daten preiszugeben, wenn dem ein wertstiftender Service gegenübersteht.

Technologische Reife für den Business-Einsatz in der Bank ist da

Prozessoren sind heute viermal schneller als das menschliche Gehirn und stehen dank der Cloud auch Banken als Service zur Verfügung. Dies ermöglicht unmittelbares Wahrnehmen, Auswerten und Handeln der Technologie, was aus Kundensicht essentiell für das Erleben einer natürlichen Konversation mit einem virtuellen Agenten ist. AI nährt sich von einer rasant wachsenden Menge zu strukturierender Daten, während die Speicherkosten sinken. Auf diese Weise lassen sich immer größere und komplexere Datenmengen analysieren, Lessons Learned führen direkt zur Justierung der Entscheidungsmodelle. Daher können Finanzdienstleister ihre Leistungen den Kunden weit differenzierter und individueller anzubieten. Auch ganz neue Banken-Services werden künftig möglich:

  • Kreditentscheidungen bewerten immer komplexere Sachverhalte in Echtzeit. Über Vorhaben, Summe und Schufa-Rating hinaus nutzen sie dazu etwa Zahlungsströme und Social Media-Daten. Der Grad der Automatisierung steigt also – und das, ohne den Kunden zur Eingabe unzähliger Attribute zu nötigen.
  • Anhand von Echtzeit-Auswertungen der Liquiditätslage eines Kunden lassen sich bedarfsweise dynamische Kreditraten ermitteln. Sie berücksichtigen historische, aktuelle und künftige Zahlungsströme: In einem außergewöhnlich „teuren“ Monat wird die Ausgabenlast zum Beispiel abgefedert. Ist der Kreditnehmer wieder flüssig, zahlt er etwas mehr. Dies schafft Vertrauen und reduziert die Kosten.
  • Smarte Chatbots und virtuelle Agenten ermöglichen die effiziente Ausweitung der Servicezeiten auf einen 24-Stunden-Betrieb und bedienen stets gut gelaunt die Anfragen des Kunden, angepasst an seinen „Social Style“. Gleichzeitig schaffen diese Technologien den Mitarbeitern Freiräume, sich auf die Aufgaben mit dem höchsten Mehrwert zu fokussieren.
  • Bei der digitalen Kapitalanlage erhalten Vermögensrechner und Robo Advisors zunehmend intelligentere Simulationsfähigkeiten und erkennen mittlerweile die Muster in riesigen strukturierten und unstrukturierten Datenmengen. Ein enthaltenes Korrektiv sorgt zudem dafür, dass künftige Aktionen auf Basis der guten und schlechten Entscheidungen der Vergangenheit optimiert werden.
  • Anhand von Finanz- und Kundendaten sowie dem Nutzerverhalten im digitalen Ökosystem lassen sich Verhaltensmuster erkennen und daraus die Kundenbedürfnisse ableiten, um eine optimale „next best action“ zu empfehlen.
  • Individuelle Personal Finance-Assistenten kennen die Ziele, die aktuelle Liquidität und die künftigen Verpflichtungen des Kunden. Sie stehen über alle digitalen Kontaktkanäle zur Verfügung und sprechen proaktiv Empfehlungen aus. Beim Eintritt in den bevorzugten Einkaufstempel weisen sie dezent darauf hin, den Kauf der Schuhe auf den nächsten Monat zu verschieben, um den Dispo zu schonen und den Wertpapiersparplan zu bedienen.

Diese Liste lässt sich beliebig fortsetzen und zeigt, dass AI für Banken zahllose Chancen zur Erhöhung der Kundenzufriedenheit, Reduktion der Betriebskosten und Generierung neuen Wachstums bietet. Und auch wenn wir heute noch nicht klar absehen können, wie AI die Geschäftsmodelle verändern wird, so ist zumindest spürbar, dass sich hier ein bedeutender Werttreiber für Banken entwickelt.

Aber aufgepasst: Zu sagen „Jetzt machen wir mal schnell AI“ wird nicht funktionieren. Denn auch der beste Algorithmus ist nichts wert, wenn die Datenbasis veraltet und fehlerhaft ist. Die kontinuierliche Aktualisierung der Daten wiederum ist bei den heutigen Volumina manuell nicht zu stemmen, sondern erfordert einen hohen Automatisierungsgrad. Ein holistischer Ansatz wird für Finanzinstitute zur Pflicht. Der Markteintritt neuer Spieler rund um AI vergrößert die Herausforderung zusätzlich. Banken sollten zügig die Voraussetzungen schaffen, um kraftvoll in die neue Wachstumsdekade aufzubrechen.

Mehr zu AI erfahren Sie hier.

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