Conversational AI im Banking – drei häufige Fehler, die Unternehmen machen

​Die Finanzdienstleistungsbranche gilt im Vergleich zu anderen Branchen oft als starr und unflexibel, und die von ihr verwendeten veralteten Geräte und Systeme bleiben für bestimmte Finanzprozesse von entscheidender Bedeutung. Wenn es jedoch um die Digitalisierung geht, ist die Finanzdienstleistungsbranche tatsächlich führend bei der Umsetzung digitaler Transformationsinitiativen. Untersuchungen zeigen, dass die Finanzdienstleistungsbranche mit einer Erfolgsquote von 28 % bei Initiativen zur digitalen Transformation im Vergleich zu anderen Branchen eine der digital ausgereiftesten Branchen ist.

Aufkommender Wettbewerb und sich verändernde Arbeitsmodelle haben die Rolle moderner Technologie im Ökosystem der Einführung der Finanzdienstleistungsbranche gefördert . Allerdings sind Akzeptanz und erfolgreiche Implementierung zwei verschiedene Dinge, und es werden mehrere Fehler gemacht, die den Nutzen einschränken, den diese Finanzdienstleistungsunternehmen aus der neuen Technologie ziehen können. Konversations-KI im Kundenerlebnis ist eine Technologie, die viele große Banken übernommen haben, deren volles Potenzial jedoch noch nicht ausgeschöpft ist. Viele Banken haben proprietäre Chatbots entwickelt, um einfache Kundenanfragen zu bearbeiten, oder haben mit Anbietern zusammengearbeitet, um Chatbots auf ihren Websites zu installieren. Diese können zwar Kunden besser bedienen, haben aber auch Einschränkungen, vor allem weil nicht jeder Chatbot gleich ist. Chatbots unterscheiden sich stark in ihrer Fähigkeit, Gespräche zu führen, Informationen zu verarbeiten und letztendlich den Kunden passende Lösungen anzubieten.

Untersuchungen zum Kundenerlebnis mit Chatbots haben ergeben, dass es immer wieder Beschwerden von Kunden gibt – 37 % der Befragten sind der Meinung, dass die Kommunikation mit Chatbots oft demotivierend ist, da sie nur begrenzt vorprogrammiert sind Antworten bedeuteten, dass sie dem Problem nicht auf den Grund gehen konnten. Tatsächlich bieten die meisten modernen Systeme sehr wenig kognitive Intelligenz, ermöglichen wenig Automatisierung und sind nur begrenzt in der Lage, Kundenprobleme zu bearbeiten, da sie oft fertige Antworten auf häufig gestellte Fragen liefern.

Wie machen es Finanzdienstleistungsunternehmen also richtig, wenn es um die Implementierung von Konversations-KI geht? Hier sind zunächst die drei wichtigsten Dinge, die Banken beim Einsatz dieser KI vermeiden müssen Systeme. Häufige Fehler.

(1) Kunden nicht an erste Stelle setzen

Jede Bank hofft, dies zu erreichen, indem sie Kunden mit der Automatisierung verbindet Der grundlegende Prozess der Mitarbeiterinteraktion spart Geld, aber wenn das Endziel den Kunden nicht hilft, ihre Ziele schneller zu erreichen als herkömmliche Kundensupportmethoden, sollte es vor Beginn des Projekts überprüft werden.

Kunden kennen die Einschränkungen der von Banken verwendeten Chatbots nicht oder kümmern sich nicht darum. Wenn ihre erste Frage beantwortet wird, stellen sie möglicherweise komplexere Folgefragen oder fragen, ob eine Transaktion möglich ist. Ein einfacher Chatbot beantwortet diese Folgefragen auf die einzige ihm bekannte Weise, indem er sie zur Beantwortung an einen Bankmitarbeiter weiterleitet. Das Endergebnis ist eine schlechte Benutzererfahrung, die immer noch menschliches Eingreifen erfordert (und die Vermeidung menschlicher Eingriffe ist das Hauptziel beim Einsatz von Bots), und Kunden könnten in Zukunft auf zeitaufwändige manuelle Methoden zurückgreifen, anstatt sich auf ineffektive Bots zu verlassen. Wenn ein Unternehmen in ein Programm investiert hat, kann es im Wesentlichen sein, dass dieses Programm den Kunden ein Erlebnis bietet, das sie nicht wollen oder brauchen. Wenn sich eine Bank für eine digitale Transformation entscheidet, sollten fortschrittlichere Konversations-KI-Lösungen untersucht werden, um ein höheres Maß an Investitionsschutz und Effektivität zu bieten, anstatt einen Chatbot mit einfachen Funktionen einzusetzen, der schnell veraltet ist. Die Investitionen der Banken müssen so zukunftssicher wie möglich sein. Konversations-KI-Agenten müssen über ausreichend Kompetenz verfügen, um Aufgaben auf der Grundlage von Experten- und datenbasierten Entscheidungen auszuführen und dann im Laufe der Zeit aus diesen Interaktionen neue Szenarien zu lernen und vorherzusagen, um die Bedürfnisse der Kunden jederzeit zu erfüllen . Zunächst sollten Banken eine Reihe von Prozessen identifizieren und diese auf allgemeine Geschäftsprobleme anwenden. Mit anderen Worten: Sie sollten auf häufige oder wiederkehrende Fragen von Kunden reagieren, und fortschrittliche KI-Lösungen können Ergebnisse ohne menschliche Interaktion liefern. Konversations-KI-Systeme sind vor allem kurzfristig am wertvollsten, wenn sie dazu beitragen können, die Antwortraten auf Kundenanfragen, Bearbeitungszeiten und Lösungen für den ersten Kontakt zu verbessern sowie die richtigen Mitarbeiter zu finden, um Prozesse abzuschließen, die nicht automatisiert werden können.

Wenn ein Kunde beispielsweise eine Frage stellt wie „Soll ich einen Kredit für ein Kleinunternehmen beantragen?“, kann ein Chatbot keine allgemeingültige Antwort geben. Mit kognitiven Systemen können Banken maschinelles Lernen, Gesprächsdifferenzierung und historisches Gedächtnis nutzen, um fundierte Meinungen zu Kundenfragen und -anliegen abzugeben. Das kognitive System kann die Bankgeschichte eines Verbrauchers studieren, auf Marktdaten zugreifen, Berechnungen durchführen und, was am wichtigsten ist, seine finanziellen Ziele abfragen, um sinnvolle Empfehlungen abzugeben.

(3) Bereitstellung zu schnell

Übung macht bei vielen Dingen den Meister, auch für Digital Worker. Unternehmen müssen sich vor Versprechen einiger Anbieter in Acht nehmen, die KI-Systeme entwickeln, die in bestehende IT-Ökosysteme integriert werden können und innerhalb weniger Stunden für Kunden bereit sind. Die Installation einer Konversations-KI-Banking-Lösung und deren Schulung zur Erreichung des Endziels sind unterschiedliche, wenn auch verwandte Szenarien.

Mit der Weiterentwicklung von Konversations-KI-Lösungen können Banken Lösungen finden, die strengen Prozessen folgen, über ein professionelles Verständnis der Bankterminologie verfügen und APIs bereitstellen, die sich perfekt in andere Systeme integrieren lassen. Allerdings müssen diese Prozesse und Maßnahmen noch mehrfach getestet werden, um Ausfälle zu vermeiden und alle geltenden Gesetze und Vorschriften einzuhalten. Wie jeder Bankfachmann erfordern KI-Systeme eine markenspezifische Positionierung, Schulung und ein gewisses Maß an Beherrschung, um Mehrwert zu generieren.

Um sicherzustellen, dass die Finanzdienstleistungsbranche weiterhin die digitale Transformation anführt, ist es von entscheidender Bedeutung, ihre Position als globaler Finanzmarktführer zu behaupten. Die Integration neuer Technologien in jedes Geschäftsmodell kann jedoch schwierig sein, insbesondere wenn die Technologie kundenorientiert ist und zukünftiges Wachstum vom Kundenservice abhängt. Finanzdienstleistungsunternehmen sollten Maßnahmen ergreifen, um die oben genannten Fehler zu vermeiden, den langfristigen Erfolg ihrer KI-Investitionen sicherzustellen und die Zufriedenheit der Kunden, auf die sie sich verlassen, zu verbessern.

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