Banken erweitern ihr Kundenservice-Arsenal um Chatbots
Banken mögen keine Veränderungen, aber Experten sind sich einig, dass die Branche auf KI-gestützte Systeme setzen sollte, um Kunden zu binden und wieder glücklich zu machen. Hier ist der Grund dafür.
Vor einigen Jahren, als der Einsatz von Chatbots, die mit künstlicher Intelligenz arbeiten, in verschiedenen Branchen, insbesondere im Kundenservice, weit verbreitet war, stellte die in New York ansässige Beraterin Adelyn Zhou die Frage, die sich viele Tech-Anbieter stellen, die versuchen, ihre Produkte an die Finanzdienstleistungsbranche zu verkaufen: „Warum verhalten sich die Banken, die in der Regel die fähigsten und technikintensivsten Akteure in der Geschäftswelt sind, bei KI wie Ludditen?“
In der Finanzdienstleistungsbranche war das Abwägen der potenziellen Risiken und Vorteile der Einführung neuer Technologien schon immer eine heikle Angelegenheit. Es gibt viele Gründe, warum sich Banken in einigen Bereichen nur langsam bewegen, aber einer der wichtigsten ist die Sorge, das Vertrauen der Kunden zu beschädigen. In einer Branche, in der der Ruf von Solidität und Umsicht an erster Stelle steht, hat die Möglichkeit, dass unvorhergesehene Folgen neuer Technologien peinliche oder katastrophale Auswirkungen auf die Kundenbeziehungen haben könnten, natürlich zu Vorsicht geführt.
Reputationsbedenken erklären zum Teil die relativ späte Einführung von Spracherkennungssystemen mit künstlicher Intelligenz in der Branche.
Es stimmt, dass es den inzwischen allgegenwärtigen persönlichen Assistenten „Siri“ des iPhones in irgendeiner Form seit 2011 gibt und dass Amazons sprachgesteuerte Lautsprecher „Alexa“ seit 2014 Kundenbestellungen entgegennimmt. Aber jeder, der diese Art von Systemen in ihrer Anfangszeit beobachtet hat, erinnert sich an mehr als nur ein paar öffentliche Pannen. Sie waren anfangs unzuverlässig, frustrierend und oft schlecht konzipiert, was häufig zu öffentlichem Spott führte.
Im Jahr 2011 veröffentlichte die British Broadcasting Corporation einen Comedy-Sketch, der viral ging und zwei Schotten zeigte, die in einem sprachgesteuerten Aufzug gefangen waren, der ihre Akzente nicht verstehen konnte. Erst 2016 war Microsoft gezwungen, einen KI-Chatbot, der mit einem Twitter-Konto verknüpft war, weniger als 24 Stunden nach dessen Start zu deaktivieren, weil die Nutzer ihm beigebracht hatten, rassistische, sexistische und obszöne Antworten zu geben.
Für Smartphone-Hersteller und sogar Einzelhändler waren die Stolpersteine auf dem Weg zu effizienten KI-Chatbots vielleicht peinlich, aber nicht tödlich. Für Finanzinstitute sind die Risiken jedoch weitaus größer. Ein schlecht funktionierender Chatbot, mit dem Sie Katzenfutter bestellen, ist für einen Verbraucher nicht annähernd so besorgniserregend wie ein Chatbot, der mit dem Finanzinstitut verbunden ist, das Ihre Ersparnisse verwaltet.
Es ist jedoch offensichtlich geworden, dass Banken es sich nicht mehr leisten können, mit der Einführung von KI-gestützten Kundenservice-Systemen zu warten. Und die gute Nachricht ist, dass die Technologie inzwischen so weit fortgeschritten ist, dass sie es nicht mehr nötig hat.
Forrester Research warnte letztes Jahr in einem Papier, dass automatisierte Sprach- und Chat-Interaktionen eine „zunehmend kritische Funktionalität“ in verschiedenen Branchen darstellen).
„Sprach- und Chat-Interaktionen sind auf dem Weg in den Mainstream“, so die Autoren der Studie. „Die Möglichkeit, zu Hause mit Geräten zu sprechen, über eine Chat-Schnittstelle Informationen anzufordern und beim Autofahren eine Bestellung aufzugeben, indem Sie nur Ihre Stimme benutzen – sowie eine Vielzahl anderer Anwendungsfälle – rücken aus dem Bereich der Science-Fiction in den Alltag.“
Dies trifft nirgendwo mehr zu als in der Welt der Finanzdienstleistungen, wie Experten von Accenture in einer kürzlich veröffentlichten Studie feststellten. „Auch die Finanzdienstleister treten in das Zeitalter der Intelligenz ein“, schreiben sie. „Und sie tun dies, während sie bereits an mehreren Fronten unter starkem Druck stehen. Die rasanten Fortschritte in der KI kommen in einer Zeit weit verbreiteter technologischer und digitaler Umwälzungen. Der Wettbewerb ist heftig.“
Die Implementierung von KI-fähigen Chatbots kann für Banken, die in einem sich wandelnden Markt wettbewerbsfähig bleiben wollen, notwendig sein, aber das bedeutet nicht, dass es einfach sein wird. Laut einer PWC-Analyse besteht die typische Architektur eines Chatbots aus vier Hauptelementen, die alle für sich genommen relativ komplex sind.
Die Grundlage des Systems bilden die Datensatzquellen. Dabei handelt es sich um Quellen strukturierter und unstrukturierter Daten, einschließlich der eigenen Aufzeichnungen der Institution und öffentlich zugänglicher Informationen, die bis zu Konten in sozialen Medien, Nachrichtenarchiven, Regierungsdaten, Umfragedaten und mehr reichen.
Über den Datensatzquellen befindet sich eine Plattform für einen so genannten „Data Lake“. Diese besteht aus einer Schnittstelle für die Datennutzung, über die das System Informationen aus den verschiedenen Datenquellen abrufen kann, einem Datenspeicherelement, das die Informationen für ein Datenverarbeitungssystem zugänglich macht, und schließlich einer Ebene für die Bereitstellung von Erkenntnissen, die Daten an die KI-Plattform liefert.
Die KI-Plattform selbst besteht aus mehreren Schichten, die auf die jeweilige Art der Datenbereitstellung zugeschnitten sind. Dazu gehören in der Regel eine Webschicht und eine App-Schicht, die Informationen aus einer internen Datenbank beziehen.
Schließlich kommt die öffentliche Kundenschnittstelle in Form einer Website, einer mobilen Anwendung oder eines telefonbasierten Systems, die alle nahtlos mit der zugrunde liegenden KI-Plattform verbunden sein müssen.
Für diejenigen, die in der Lage sind, die neue Technologie erfolgreich zu adaptieren, fügen die Analysten von Accenture hinzu: „Künstliche Intelligenz wird es Finanzdienstleistern ermöglichen, ihre Arbeitsweise, die Entwicklung innovativer Produkte und Dienstleistungen und die Umgestaltung des Kundenerlebnisses völlig neu zu definieren.
Banken, die KI nutzen, sehen Belohnungen
Für Banken, die bei der Einführung dieser neuen Instrumente eine Vorreiterrolle spielen, liegen die Vorteile auf der Hand.
Die Regions Bank, ein in Birmingham ansässiges Institut mit Filialen im gesamten Süden und Mittleren Westen, hat zwei KI-gestützte Systeme eingeführt, die ihr bei der Bearbeitung von Kundenanfragen helfen. „Reggie“, ein System, das auf der Watson-Plattform von IBM basiert, nimmt Kundenanrufe entgegen, authentifiziert sie und leitet sie an den richtigen Kanal innerhalb der Bank weiter. Nach Angaben von Regions hat sich das System innerhalb eines Jahres bezahlt gemacht, da es die durchschnittliche Wartezeit für Kunden im Kontaktzentrum der Bank um fast 30 Sekunden verkürzt hat.
Das zweite, komplexere KI-System von Regions ist als „Rosie“ bekannt. Rosie ist eine Verschmelzung von fast zwei Dutzend Datenmodellen, die Produktinformationen und Kundendaten aus den Systemen der gesamten Bank abrufen, und soll eine Entscheidung über die „nächstbeste Aktion“ treffen, wie die Entwickler es nennen.
In einer Präsentation aus dem Jahr 2018 erklärte Allison Nygaard, Senior Vice President für Business Transformation bei Regions, dass Rosie direkt mit dem Reggie-System interagieren kann und dem Chatbot eine empfohlene Antwort auf eine Kundenanfrage gibt. Das System kann jedoch auch von menschlichen Bankangestellten in Echtzeit-Interaktionen mit Kunden eingesetzt werden, um Kundenbedürfnisse oder potenzielle Möglichkeiten zur Vermarktung neuer Produkte zu ermitteln.
Rosie, so sagte eine Führungskraft der Bank gegenüber der Publikation The Financial Brand, erzielte einen internen Zinsfuß von fast 50 Prozent, dreimal so viel wie die meisten anderen Tech-Produkte der Bank.
Die Kombination eines hochfunktionalen Chatbots mit einer leistungsstarken KI-Anwendung, die in der Lage ist, große Mengen strukturierter und unstrukturierter Daten zu verarbeiten, ist für das Bankwesen äußerst vielversprechend.
Die Bank of America, ein Vorreiter in der Branche, hat ihren sprachaktivierten Assistenten Erica im Jahr 2016 eingeführt. Im März kündigte sie eine Reihe von Verbesserungen für das Produkt an und berichtete, dass es in weniger als drei Jahren mehr als sechs Millionen Nutzer hatte, mehr als 35 Millionen Kundenanfragen beantwortete und mehr als 400.000 verschiedene Arten, wie Fragen gestellt werden können, gelernt hat.
Wie profitieren die Banken von Chatbots?
Die beliebtesten Abfragen des Dienstes sind Transaktionssuchen, bei denen Benutzer bestimmte Merkmale einer Transaktion angeben können – Händler, Betrag, Zeitraum usw. – und liefert eine Liste aller Treffer seit 18 Monaten. Außerdem können Sie in Echtzeit Abfragen über Ihre Ausgabengewohnheiten machen, Ihre Kreditwürdigkeit überprüfen und vieles mehr.
In gewisser Weise ist es die Fähigkeit, Kunden bei den kleinsten Dingen zu helfen, die den größten Nutzen bringt, so Christian Kitchell, Leiter der Abteilung für künstliche Intelligenz und Erica bei der Bank gegenüber der Zeitung American Banker. Einer der häufigsten Anrufe beim Support-Center der Bank kommt von Kunden, die einfach nur die Bankleitzahl benötigen.
„Das ist die Art von Dingen, die man nicht jeden Tag braucht. Daher ist es schwer zu wissen, wo man in der App danach suchen muss, also ist Erica eine großartige Möglichkeit, das mit einer einfachen Äußerung einzubringen“, sagte er der Zeitung.
Auch wenn die Banken im Vergleich zu anderen Branchen bei der Erweiterung ihres Kundenservice-Arsenals um KI-gestützte Systeme spät dran waren, wird der Wettbewerb um die Implementierung und Nutzung dieser Systeme immer hitziger.
In einer Warnung an die Branche sagen Jubraj, Graham und Ryan von Accenture Probleme für Institutionen voraus, die nicht mithalten können.
„Da immer mehr Hochleistungsrechner zur Verfügung stehen und die für das Training von KI-Lösungen benötigten riesigen Datensätze immer leichter zugänglich sind, werden die Möglichkeiten weiterhin exponentiell wachsen“, schreiben sie. „Die Welt hat kaum an der Oberfläche der Möglichkeiten von KI gekratzt. Das ist ein Gebot für alle Finanzdienstleister. Die Zeit für den Einstieg in die KI ist jetzt gekommen. Niedrige Eintrittsbarrieren werden zu einem immer härteren Wettbewerb um KI-Talente, KI-Patente und KI-Fähigkeiten führen. Und die kommenden KI-Fortschritte werden so allumfassend und rasant sein, dass leistungsstarke Unternehmen unweigerlich davonziehen und die Langsameren weit hinter sich lassen werden.“
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