Neuigkeiten & Veranstaltungen Humanisierung von Finanzdienstleistungen durch den Einsatz modernster KI-Chat- und Voicebots

Das Potenzial der KI-gesteuerten Automatisierung ist für Finanzinstitute zu immens, um es zu übersehen – und tatsächlich nehmen sich die meisten dieser Chance an. Kunden erwarten jedoch mehr als nur grundlegende Funktionen wie Anrufen, Abrufen und Wiedergeben von Informationen. Sie streben nach einer schnellen und effizienten Beratung bei der Auswahl komplexer Finanzprodukte, personalisierter Steuerberatung und detaillierter Kontoanalysen.

Genau jetzt sollten Entscheider der Benutzererfahrung (UX) besondere Aufmerksamkeit schenken, wenn es um die Beschaffung und Implementierung von Conversational AI geht.

ChatGPT, Gemini und andere generative KI-Tools sind darauf ausgelegt, den klassischen Regeln des UX-Designs für Unterhaltungen zu folgen und bieten daher menschenähnliche Dialoge. Was früher im Bank- und Finanzwesen vielleicht nur nett zu haben war, ist heute absolut unverzichtbar.

Die Gelegenheit für verbesserten KI-gestützten Service liegt direkt vor Ihnen. Wie also können Sie diese Chance ergreifen?

 

Erst kürzlich haben große Sprachmodelle (LLMs) die Landschaft radikal verändert. Doch selbst bei Einsatz generativer KI bleibt ein gezielter Fokus auf das Konversationsdesign entscheidend, um erstklassige Benutzererfahrungen zu schaffen.

Die Nutzung generativer KI bringt eine zusätzliche Dimension in die Servicegestaltung. Es geht nicht nur darum, Sprache zu verstehen, sondern auch darum, Antworten zu liefern, die sowohl kontextuell als auch emotional passend und zugleich präzise sind. Eine anspruchsvolle Herausforderung.

In erster Linie ist die menschliche Sprache komplex. Sie müssen mehr als nur den Wortschatz berücksichtigen:

Traditionelle Herausforderungen

• Konversationalisierung von komplexem Finanzjargon
• Roboterhafte, unpersönliche Chatbot-Interaktionen
• Fehlende personalisierte Anleitung und Unterstützung
• Frustrierende Navigation und begrenzte Selbstbedienungsoptionen

Und dann kommt noch die Sache mit den Prioritäten. Es mag einfacher und eventuell kostengünstiger sein, einen Bot zu nutzen, der Routineaufgaben übernimmt. Die Vorteile sind nicht zu unterschätzen: Laut einer Umfrage der MIT Technology Review haben 90 Prozent der Befragten „messbare Verbesserungen bei der Geschwindigkeit der Beschwerdebehebung“ festgestellt; 80 Prozent bemerkten eine verbesserte Abwicklung ihres Anrufvolumens.

Es ist nachvollziehbar, dass diese Aspekte bei der Beschaffung und Implementierung oft im Vordergrund stehen: Der sofortige ROI durch Automatisierung kann schnell und bedeutend sein. Aber das ist bestenfalls nur ein Teil der ganzen Geschichte.

Das Conversational Design Institute spricht von menschenzentrierten Benutzererfahrungen. Diese entstehen durch die akribische Beachtung verschiedenster Best Practices im Designprozess: angefangen bei Begrüßungsnachrichten und Onboarding-Dialogen über persönliche Inhalte und Bestätigungen bis hin zu Gesprächswechseln und Diskursmarkern. Die Liste ist lang und detailliert.

Bei der Entwicklung von KI-Lösungen für unsere eigenen Kunden haben wir festgestellt, dass fast alle Implementierungen Folgendes erfordern:

Die Nutzung von LLM-Fähigkeiten für eine verbesserte UX

Noch nie gab es einen so umfangreichen Pool an verfügbaren LLMs wie heute. Viele Unternehmen setzen erfolgreich auf proprietäre LLMs von Spitzenreitern wie OpenAI, Anthropic und Google. Doch auch Open-Source-Modelle wie das LLM von Mistral, Llama 2 von Meta und Phi2 von Microsoft sind laut Philipp Heltewig, CEO des Bucher + Suter-Partners Cognigy, vollkommen praktikabel.

Die Fähigkeiten dieser LLMs haben sich erheblich weiterentwickelt und umfassen:

• Das Verständnis von natürlicher Sprache und Kontext.
• Das Generieren von ansprechenden, menschenähnlichen Antworten.
• Ein kontinuierliches Lernen und Verbessern aus umfangreichen Datensätzen.
• Die Umwandlung komplexer Finanzkonzepte in verständliche Sprache.
• Die Unterstützung bei der Navigation durch Plattformen mittels Konversationsführung.
• Das Ermöglichen proaktiver Unterstützung und personalisierter Empfehlungen.
• Das Angebot von menschenähnlicher Empathie und Unterstützung.

Integrieren Sie KI mit menschlichem Fachwissen

Wenn Sie über die 1:1-Automatisierung hinausgehen wollen, sollten Sie überlegen, wie Sie die Benutzererfahrungen durch KI mit menschlichem Kontakt ergänzen können. Nutzen Sie KI für das erste Screening und die Datenerfassung, um eine nahtlose Übergabe an Live-Agenten für komplexe Probleme zu ermöglichen.

In diesem Szenario kümmert sich der Bot im Vorfeld um das Wesentliche, während sich die menschlichen Agenten bei Bedarf auf personalisierte Lösungen konzentrieren können. Mit Salesforce Einstein könnte beispielsweise einem Agenten, der mit Salesforce Service Cloud Voice arbeitet, eine Empfehlung für die Next Best Action oder einen Knowledge Article vorgelegt werden.

Personalisierung von Interaktionen mit Voicebot Personas

Vielleicht haben Sie schon davon gehört, dass Meta die Einführung von persönlichkeitsgesteuerten Chatbots angekündigt hat, ein Schritt in Richtung Chatbots mit deutlich ausgeprägten Personas. Stellen Sie sich zum Beispiel einen aufmerksamen Bankangestellten oder einen geschäftsmäßigen Finanzberater vor.

Diese Chatbot-Personas eröffnen neue Möglichkeiten zur Vertiefung der Vermenschlichung und Personalisierung. Durch den Einsatz spezifischer Personas lassen sich die Generierung von Eingabeaufforderungen automatisieren und die Interaktionen realistischer gestalten, was den Aufbau von Vertrauen und Beziehungen durch natürlichen und nachvollziehbaren Dialog fördert. Unternehmen wie Sendbird, eine Kommunikationsplattform, und SearchBot, ein generatives KI-Tool für Suchmaschinenvermarkter, haben ähnliche Pläne angekündigt, benutzerdefinierte Personas einzusetzen.

Kontinuierliches Feedback und Verbesserung

KI-basierte Interaktionen generieren zahlreiche Datenpunkte, von denen viele direkt von Ihren Kunden kommen. Es ist daher essenziell, Ihre KI-Lösungen so zu konfigurieren, dass sie diese Daten ständig sammeln und daraus lernen. Dies umfasst die Überwachung der Kundenstimmung und der Interaktionsdaten, die Anpassung der Chatbot-Antworten basierend auf Nutzerfeedback sowie das Messen und Optimieren der Chatbot-Leistung zur Steigerung der Effizienz.

Um zu verstehen, wie leistungsfähig Chatbots der nächsten Generation sind, wenn sie unter Einhaltung der oben genannten Best Practices eingesetzt werden, ist es hilfreich, eine reale Anwendung zu sehen.

Wie Sie vielleicht wissen, ist Bucher + Suter ein enger Partner von Cognigy, einem führenden Unternehmen im Bereich der konversationellen KI mit 120 Chatbot-Spezialisten. Gemeinsam arbeiteten wir an einem der grössten konversationellen KI-Projekte in der Versicherungs- und Finanzbranche für einen globalen Versicherer.

Das Ergebnis? Mehr als 15 Millionen automatisierte Kundendialoge und ein Rückgang der durchschnittlichen Bearbeitungszeit (Average Handle Time, AHT) um 27 %. Um diese Ergebnisse zu erzielen, konzentrierten sich Cognigy und Bucher + Suter auf vier Kernbausteine:

1. Zentralisierte und hoch skalierbare Plattform: Eine zentrale Conversational AI (CAI)-Plattform ermöglicht es dem Versicherer, Sprach- und Chat-Anwendungen geschäfts- und länderspezifisch anzupassen und einzuführen. Das Unternehmen kann so die Entwicklungen intern mit seinen Teams nach eigenem Tempo vorantreiben und optimieren.
2. Entlastender Concierge-Bot: Ein KI-Agent, der Kundenanfragen rund um die Uhr in über 17 Ländern aufnimmt und mittels natürlicher Konversation die wichtigsten Fragen klärt. Der Concierge-Bot kann absichtsbasiert Anfragen an das passende Team oder den richtigen Mitarbeiter weiterleiten und so die Agenten signifikant entlasten.
3. Gezielte Wertschöpfungssteigerungen: Durch ein maßgeschneidertes KPI-System werden wichtige Kennzahlen in Echtzeit über Cognigy Analytics und weitere Datensysteme transparent dargestellt. Der globale Versicherer kann im Rahmen seines Engagements für kontinuierliche Verbesserungen Erfolgskennzahlen wie Interaktionsvolumen, durchschnittliche Bearbeitungszeit (AHT), Fehlermeldungen, technische Leistung und den Support-Status überwachen.
4. Hochqualitative Interaktionen sicherstellen: Die Agenten erhalten auf ihren Bildschirmen Kundendaten, Anliegen und relevante Vertragspassagen oder Lösungsvorschläge (Next-Best-Action). So können sie den Kunden individuell unterstützen, beispielsweise durch das Anbieten eines Mietwagens oder einer Versicherungserweiterung.

 

Im Mittelpunkt stehen stets die Kunden. Wie bereit ist Ihr Team, Kunden bei der Einführung von Chatbots von Anfang an in den Vordergrund zu stellen? Ziel ist es natürlich, Kunden zu ermächtigen, sich selbst zu helfen. Die Mittel hierfür sind heute vielfältiger denn je.

Die Fähigkeit, Kunden effektiv zu unterstützen, wird jedoch ein entscheidendes Unterscheidungsmerkmal sein, besonders in einem Bereich, wo der Aufbau starker Kundenbeziehungen entscheidend ist. Das wirft die Frage auf: Wie humanisiert sollte Ihre KI gestaltet sein?

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