Digitale Helfer: Diese Bots beflügeln Banken

Chatbots übernehmen heute auf den Websites der meisten Banken den Kundenservice, doch sie sind nicht die einzigen digitalen Helfer im Alltag der Kreditinstitute. Pegasystems, Anbieter von Software zur Vereinfachung komplexer Arbeitsprozesse, stellt die wichtigsten Bots vor.

Das Verstehen und Interpretieren von Texten und Sprache ist eine der Kernkompetenzen von Künstlicher Intelligenz und Machine Learning. Die Algorithmen kommen inzwischen sehr gut auch mit handschriftlich ausgefüllten Formularen und den meisten Dialekten zurecht, selbst die Stimmungslage eines Anrufers erkennen sie. Das macht sie im Kundenservice und anderen Bereichen von Banken unglaublich wertvoll. Text- und Spracherkennung verschmelzen dort mit weiteren KI-Funktionen, Regelwerken und Case-Management-Tools zu Bots. Dadurch entstehen unersetzliche digitale Helfer im Geschäftsalltag, die große Mengen von Anfragen effizient bearbeiten. Bots nehmen den Mitarbeitern viele repetitive und aufwändige Tätigkeiten ab und unterstützen sie bei schnelleren und besseren Entscheidungen. Manche Aufgaben können sie sogar komplett selbstständig abwickeln.

Pegasystems erläutert, welche Bots für Banken die wichtigsten sind:

• E-Mail-Bots analysieren den Inhalt von per Mail eintreffenden Anfragen und beziehen unter anderem die Kundenhistorie und frühere ähnliche Anfragen anderer Kunden in ihre Auswertungen ein. Auf Basis dieser Informationen erkennen sie das Anliegen des Kunden und erstellen einen Antwortvorschlag für den Bankmitarbeiter. Dessen tatsächliche Antwort werten sie ebenfalls aus und lernen so im Laufe der Zeit dazu, sodass sie bessere Vorschläge unterbreiten und immer mehr Anfragen vollautomatisiert beantworten können.
   
• Im Bankenalltag zählen E-Mail-Bots zu den wertvollsten Helfern, weil sie sich schnell einführen lassen und immer besser werden. Nach einer Einlernzeit können sie erfahrungsgemäß etwa 30 Prozent aller Anfragen eigenständig abarbeiten. Doch auch beim Rest erleichtern sie den Mitarbeitern die Arbeit enorm, da sie alle für eine Antwort notwendigen Informationen zusammenstellen und eine sogenannte Next-Best-Action empfehlen. Das funktioniert zudem in jeder Abteilung und Spezialeinheit einer Bank – vom Privatkunden- bis zum Firmenkundengeschäft, vom Kundenservice bis zum technischen Support, vom Vertrieb bis zum Beschwerdemanagement. Damit machen E-Mail-Bots die Abläufe unternehmensweit effizienter und verbessern den Service in allen Bereichen.
   
• Chatbots sind sicher die bekanntesten Bots bei Banken, weil eigentlich jeder sie schon auf den Banking-Websites gesehen hat. Sie können aber auch in Apps und sozialen Netzwerken zum Einsatz kommen. Bereits aus dem Kontext, also aus welchem Bereich der Website oder App heraus der Kunde den Kontakt zum Chatbot aufnimmt, wissen sie ungefähr, um welches Thema es geht. Durch Nachfragen grenzen sie das Anliegen immer weiter ein, bis sie in ihrem vordefinierten Antwortset bei der richtigen Antwort angelangt sind. Damit verhindern Chatbots, dass Kunden die Website oder App frustriert verlassen, weil sie eine Information, ein Formular oder eine Funktion nicht finden. Einen Bankmitarbeiter müssen sie nur selten zur Unterstützung hinzuziehen, sodass sie die Kundenzufriedenheit deutlich steigern, ohne das Arbeitsaufkommen im Service-Bereich signifikant zu erhöhen. Im Gegenteil: Sie entlasten Mitarbeiter von Banken und Contact-Centern massiv und erhöhen die Kundenzufriedenheit.
   
• Sprachbots haben ihr Haupteinsatzgebiet in den Contact-Centern von Banken, wo sie alle Anrufe entgegennehmen, das Anliegen der Kunden ermitteln und einige Daten abfragen, damit der Mitarbeiter das nicht mehr tun muss. Sobald der Mitarbeiter übernimmt, hat er bereits alle wichtigen Informationen nebst konkreten Handlungsempfehlungen und speziell für den Kunden kalkulierten Angeboten vorliegen. Einige Kundenwünsche können Sprachbots auch selbst erfüllen, etwa eine Adressänderung einleiten. Dadurch sind sie in allen Prozessen, bei denen es um das häufige Erfassen oder Ändern von Informationen geht, starke Unterstützer.
   
• Während die Spracherkennung mittlerweile sehr gut funktioniert und allenfalls mit Hintergrundlärm ihre Probleme hat, hört sich die Sprachausgabe oft noch künstlich an. Sie beherrscht zwar inzwischen ebenfalls Dialekt, was beispielsweise für Regionalbanken interessant ist, aber vielen Worten hört man an, dass sie synthetisch generiert wurden. Daher stehen Kunden diesen Bots teilweise skeptisch gegenüber – im Beschwerdemanagement oder Wealth Management sollten Banken sie deshalb nicht einsetzen und lieber Menschen vertrauen, die besser auf emotional reagierende Kunden eingehen können. Im klassischen Service-Bereich und technischen Support sind Sprachbots dagegen weitgehend akzeptiert.
   
• Support-Bots sind nahe Verwandte der Sprachbots, haben aber keinen direkten Kundenkontakt. Sie hören im Kundengespräch mit und unterstützen den Mitarbeiter mit Echtzeitinformationen. Sie recherchieren im Hintergrund, werten Daten aus und erstellen Next-Best-Actions oder Next-Best-Offers, sodass der Mitarbeiter im Gespräch über Detailinformationen zum Kunden und seinem Anliegen verfügt, perfekt auf ihn eingehen und optimal entscheiden kann.
   
• Trading-Bots automatisieren den Kauf und Verkauf von Wertpapieren. Ihre große Stärke ist dabei die Geschwindigkeit, mit der sie Entscheidungen fällen können. In Sekundenbruchteilen werten sie aktuelle Entwicklungen aus, beziehen historische Daten ein und ziehen daraus Schlüsse – vom Bauchgefühl, auf das sich Menschen bisweilen bei komplexen Kauf- und Verkaufsentscheidungen berufen, lassen sie sich nicht beeinflussen. Kundenkontakt haben sie nicht und stehen lediglich mit anderen Bots und den unterschiedlichsten Datenquellen in Verbindung. Trading gehört zu den ältesten Einsatzgebieten von Bots.

„Bots sind in Banken eine enorme Hilfe. Wer würde nicht gerne 30 Prozent seiner E-Mails durch einen E-Mail-Bot beantworten lassen?“ fragt Michael Baldauf, Ambassador Customer Risk & Due Diligence, EMEA bei Pegasystems. „Die meisten Bots benötigen allerdings ein sehr umfangreiches Training und gutes Datenmaterial, bevor Banken sie tatsächlich einsetzen können. Dabei sollten sie das Machine Learning nicht allein laufen lassen und stattdessen auf überwachtes Lernen setzen, damit sich Bots keine Vorurteile antrainieren. Doch der Aufwand lohnt sich: Mit Bots machen sie nicht nur ihren Kundenservice effizienter und besser, sondern können ihn auch in mehreren Sprachen anbieten und für Menschen mit Beeinträchtigungen zugänglicher machen.“

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