Bereits im Oktober 2016 hat meine Kollegin Madlen Lorenz über Chatbots in der Bankenbranche berichtet.

Ich greife dieses Thema nochmals auf und will darüber hinaus aufzeigen, wie eine Bot-Plattform aussehen sollte, damit diese im Bankenbereich zielgerecht eingesetzt werden kann.

Als unpersönliche Roboter sind viele Chatbots in Sachen Kundenboarding und -zufriedenheit noch keine gute Lösung. Die Fortschritte in den Bereichen der künstlichen Intelligenz und des menschlichen Lernens ermöglichen jedoch einen neuen Einsatz der Technologie, vor allem auch im Finanzdienstleistungsbereich. So können Chatbots nicht nur dabei helfen, die Betreuung der Kunden effektiver zu gestalten, sondern auch personalisierter.

Finanzdienstleister können Chatbots für verschiedene Kundenangelegenheiten einsetzen, das hat auch schon Madlen Lorenz in ihrem Blog beschrieben. Je mehr Bedürfnisse Chatbots befriedigen sollen, desto sinnvoller ist es, in eine Chatbotplattform zu investieren. Diese ermöglicht es, Aufgaben des Kundenservice, Kundentransaktionen oder zum Teil auch schon die Analyse von verschiedenen Angelegenheiten zu übernehmen.

Wie sollte eine robuste Bot-Plattform aussehen?

Die Plattform sollte aus fünf Bestandteilen bestehen:

  1. Ein Bot-Framework

Im Bot-Framework werden verschiedene Interaktionen und Daten zusammengeführt, gesteuert und kontrolliert. Auch das Sicherheitsmanagement ist hier angesiedelt. Hier können Banken beispielsweise Technologien für Kontoanzeigen und Transaktionen automatisieren.

  1. Ein Al-Framework

Dies ist ein System der künstlichen Intelligenz. Dieses sollte Tools zum Neuro-Linguistischen Programmieren unterstützen. Dadurch können die Banken sicherstellen, dass die Chatbots durch Gespräche mit den Kunden maschinell dazulernen.

  1. Ein Data-Analystics-System

Das Datenanalysesystem ermöglicht dem Finanzdienstleister, die Daten auszuwerten und sich darauf aufbauend ein umfangreiches Bild des Kunden machen zu können. Das System muss dazu unterschiedliche Daten wie interne Bankdaten, demographische Daten oder Informationen zu Drittanbietern sammeln. Basierend auf diese Daten können Algorithmen dann Vergleiche ziehen und Empfehlungen aussprechen.

  1. Eine Interaction Layer auf Kommunikationskanälen

Egal ob Facebook-Messenger, Skype oder WhatsApp, der Bot sollte so gestaltet sein, dass er auf die individuellen Kommunikationskanäle angepasst werden kann.

  1. Eine API-Layer

APIs ermöglichen es, verschiedene Bestandteile an das Bot-Framework anzubinden, sodass ihr volles Potenzial ausgeschöpft werden kann. Darüber hinaus ist dadurch die Integration von bankeigenen Systemen möglich.

Damit die Chatbots in Zukunft Anwendung im Bankenbereich finden, müssen meiner Meinung nach diese so ausgerichtet sein, dass sie Kommunikationskanäle, Datenanalyse, künstliche Intelligenz und maschinelles Lernen verbinden. Bei den regionalen Banken, für die persönliche Kundenbeziehung an oberster Stelle steht, könnten die Chatbots meiner Meinung nach als Ergänzung zur Beratung eingesetzt werden.

 Quelle: https://www.it-finanzmagazin.de/chatbots-werden-nur-mit-kuestlicher-intelligenz-ki-zu-einem-wirklich-persoenlichen-bankberater-42330/

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Von | 2017-04-13T12:24:45+00:00 12. April 2017|Geschäftsmodell|1 Kommentar

About the Author:

Ramona Westermann
Firmenkundenberaterin bei der Volksbank Bühl /// Bachelor of Arts - Fachrichtung Bank

Ein Kommentar

  1. […] mehrfach berichtet. Zuletzt hat sich meine Kollegin Ramona Westermann mit ihrem Beitrag „Künstliche Intelligenz macht Chatbots nützlich“ dem Thema angenommen. Nachdem dann das Magazin t3n im März den Artikel „Chatbot […]

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