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Innovation gestalten: Machine Learning: Intelligenz im Dienst der Kund*innen

Die Bank kann ihre Kund*innen am besten im persönlichen Gespräch beraten. Aber wenn der Bedarf klar ist, geht es einfach um eine schnelle und passende Lösung. Dabei hilft Künstliche Intelligenz (KI): Sie bearbeitet voraussehbare Prozesse in kurzer Zeit und verschafft den Bankmitarbeitenden mehr Zeit für anspruchsvolle Kundenberatungen.

Kundenbindung steht für die Genossenschaftlichen FinanzGruppe im Mittelpunkt. Und da sich Bedürfnisse ändern, stellt Atruvia sich darauf ein – mit Services, die den Banken helfen, die Wünsche ihrer Kund*innen zu erfüllen und möglichst schon vorauszuahnen.

Die Voraussetzungen sind optimal: Ein langjährig gewachsenes Kundenvertrauen ermöglicht den GenoBanken verlässliche Einblicke in die sich wandelnden Bedürfnisse ihrer Mitglieder und Kund*innen und eröffnet einen Zugang zu wertvollen Daten. Auf deren Grundlage lassen sich Angebote individuell gestalten. Damit sind sie anderen Finanzinstituten und vor allem neuen Wettbewerbern mit wenig echtem Kundenkontakt einen entscheidenden Schritt voraus.

Dieses Potenzial hat Atruvia schon vor Jahren erkannt und eine KI-Strategie ausgearbeitet, die gewinnbringende Anwendungsfelder mit spürbarem Mehrwert aufzeigt. Das Ziel ist, mit Smart Analytics Daten intelligent zu nutzen. Das heißt: mit KI intelligente Prozessautomation gestalten und Mehrwerte für Kund*innen und Bankmitarbeiter*innen schaffen.

Durch einen hohen Automatisierungsgrad werden Prozesse erheblich beschleunigt. Dadurch entstehen mehr Freiräume für qualitative Arbeit und Entscheidungen der Bankmitarbeiter*innen. Damit hilft eine leistungsfähigere Marktfolge einem erfolgreichen Vertrieb und sorgt für zufriedene Kund*innen. Gemeinsam mit unseren Kunden entwickeln wir die Modelle weiter und beziehen die Praxis der Expert*innen in der Bank ein.

Übergreifende strategische Handlungsfelder sind Datenqualität und Verfügbarkeit, die Integrationskraft der Infrastruktur und der zügige Aufbau KI-bezogener Skills. Eine durchgängige End-to-End-Perspektive garantiert dabei die nahtlose Integration von Analytics- und KI-Lösungen in heutige und künftige Bankabläufe.

Mehr Wissen, besserer Service

KI bezeichnet verschiedene Methoden. Für die Finanzwirtschaft liegt der Fokus aktuell auf dem Machine Learning (ML), bei der das System selbstständig Wissen aus vorhandenen Daten und Algorithmen ableitet und auf dieser Grundlage Vorhersagen oder Entscheidungen trifft. In der Bank führen solche Smart-Analytics-Algorithmen Informationen aus verschiedenen Datenpools zusammen. Dazu gehören Kontobewegungen, Depottransaktionen, Immobilienpreise und Wertpapierkurse, aber auch das Nutzungsverhalten auf digitalen Kanälen.

So zeichnen sich Datenmuster ab, die den individuellen Bedarf genau erkennen lassen, zum Beispiel mögliche Vorsorgelücken im Alter, regelmäßige Überweisungen, die sich automatisieren lassen, oder finanzielle Spielräume durch ein besseres Ausgabeverhalten. Diese Informationen bieten Ansatzpunkte, um sich – über den jeweils passenden Kanal und nach ausdrücklicher Zustimmung zur Nutzung ihrer Daten – mit den Kund*innen konstruktiv auszutauschen.

Detailliertes Feedback, individuelle Angebote

Mithilfe von KI-Algorithmen veredelte Daten, Smart Data genannt, verbessern auch die Performanceanalyse des Bank-Portfolios: Via Dashboard können Produktverantwortliche detailliert nachvollziehen, welche digitalen Serviceangebote die Kund*innen besonders nutzen. Und sie erhalten einen automatisch generierten Optimierungsvorschlag, mit welchen App-Store-Lösungen sie ihr Portfolio noch besser am tatsächlichen Bedarf der Kund*innen ausrichten können.

Die von Atruvia geplante offene Plattformarchitektur erlaubt es den Banken, dem Bedarf entsprechende Versicherungs- oder Sparprodukte von Verbundpartnern automatisiert anzubieten. Und weil künftig auch externe Unternehmen Zugang zu genossenschaftlichen Plattformen erhalten, lässt sich das Angebot weiter ergänzen – bei einer Baufinanzierungszusage beispielsweise mit dem Angebot eines Architektenbüros oder einer Baufirma. Neben den Angeboten selbst verbessern sich dank KI auch die Austauschmöglichkeiten der Banken. Die Analyse des Nutzungsverhaltens der Kund*innen sorgt dafür, dass die per Smart Data generierten Angebote via Omnikanal stets automatisch zum richtigen Zeitpunkt über denjenigen Kontaktkanal platziert werden, den die einzelnen Kund*innen bevorzugen.

Hohe Investition, mehr Effizienz

Der Investitionsbedarf für solche KI-Technologien ist hoch. Doch das damit verbundene Einsparpotential ist gleichzeitig enorm: Für die weltweite Finanzwirtschaft veranschlagt das Beratungsunternehmen Oliver Wyman die möglichen Einsparungen bis 2030 auf etwa eine Billion US-Dollar. Heruntergerechnet auf die Genossenschaftliche FinanzGruppe wären das vier bis sechs Milliarden Euro in den nächsten zehn Jahren. Atruvia ist fest überzeugt von der Relevanz dieser Technologien für Kund*innen und Partner*innen und unterstützt sie durch Konzeption, Bereitstellung und Betrieb von intelligenten Lösungen – als digitales Kompetenzzentrum für intelligente Datennutzung und KI in der Genossenschaftlichen FinanzGruppe.