Finanzdienstleister stehen vor der Herausforderung, zukünftig über alle Kundensegmente hinweg hochpersonalisierte und effiziente Dienstleistungen anzubieten. In diesem Zusammenhang gewinnen Conversational AI-Lösungen rasant an Bedeutung, da sie Services individualisieren und optimieren sowie interaktive Erlebnisse schaffen können. Wir haben aktuelle Conversational AI Use Cases von Schweizer Banken zusammengestellt, die wir bislang begleiten und zu einem gewissen Teil auch bereits erfolgreich umsetzen konnten.
Anwendungsmöglichkeiten von Conversational AI kennenlernen
Use Case 1. Vorbereitung von Kundenberatungsgesprächen
Conversational AI-Technologien können Bankberater bei der Vorbereitung auf Kundengespräche unterstützen, indem sie Kundeninformationen aus verschiedenen Quellen analysieren. Anstatt manuell verschiedene Quellen zu durchsuchen, können Fragen zu Kundenprofilen interaktiv beantwortet werden. Dies verkürzt die Vorbereitungszeit erheblich. Komplexe Informationen lassen sich prägnant zusammenfassen, so dass sich die Bankberater auf die wesentlichen Aspekte des Gesprächs konzentrieren können.
Use Case 2. Dokumentation und Analyse von Beratungsgesprächen
Die saubere Dokumentation von Kundengesprächen ist sowohl aus regulatorischer Sicht als auch für ein besseres Kundenverständnis von entscheidender Bedeutung. Conversational AI-Lösungen ermöglichen es, Gespräche effizient zu transkribieren, zu dokumentieren, zu analysieren und zusammenzufassen. Bisherige manuelle Prozesse wie die Eingabe von Informationen in das CRM und das Schreiben von Follow-up-E-Mails können automatisiert werden.
Use Case 3. Co-Pilot in Beratungsgesprächen
Conversational AI-Lösungen können Kundenberater als Co-Piloten unterstützen, indem sie Gespräche in Echtzeit analysieren und kontextbezogene Informationen bereitstellen. Dies kann zum Beispiel der unmittelbare Zugriff auf relevante Daten und Kundeninformationen sein oder das Erkennen von Verkaufssignalen und die Bereitstellung von Handlungsempfehlungen. Der interaktive Charakter des Systems ermöglicht es den Bankberatern, in Echtzeit auf unerwartete Fragen zu reagieren, die während des Kundengesprächs auftauchen können.
Use Case 4. Vorbeantwortung von Kundenanfragen
Conversational AI-Lösungen helfen Bankmitarbeitern, Kundenanfragen, z. B. per E-Mail, schneller, einfacher und konsistenter zu beantworten. Sie analysieren Kundenanfragen, erstellen präzise (Vor-)Antworten und reduzieren den manuellen Arbeitsaufwand. Durch kontinuierliches Lernen verbessern sie ihre Antwortgenauigkeit und unterstützen eine effizientere Kommunikation mit den Kunden.
Die Vorteile von Conversational AI kennenlernen
Use Case 5. Finden von Informationen in Dokumenten
Conversational AI kann Bankmitarbeiter bei der Suche nach Informationen in Dokumenten durch einen chatbasierten Ansatz unterstützen. Hier sind zahlreiche Anwendungsfälle mit hohen Einsparungen möglich, z. B. bei der Beantwortung von Fragen zu Produkten, Prozessen oder Weisungen. Lösungen können spezifische Themengebiete umfassen und präzise, nachvollziehbare Antworten bereitstellen und den Suchaufwand deutlich reduzieren.
Use Case 6. Investment Research Assistant
Conversational AI Lösungen können als Investment Research Assistant fungieren. So können beispielsweise auf Basis von spezifischen Kundenprofilen Listen mit Aktien bereitgestellt werden, welche die aktuellen Preise und Informationen zur Nachhaltigkeit beinhalten. Wenn ein Kunde Interesse an bestimmten Aktien zeigt, können Investmentvorschläge inkl. Factsheets zu den ausgewählten Aktien bereitgestellt werden.
Use Case 7. Chat-Bot für Kunden
Conversational AI ermöglicht es Bankkunden, über eine Chat-Funktion beispielsweise Fragen zu Bankprodukten zu stellen oder Self-Service-Optionen für Routineaufgaben anzusteuern. Dadurch erhalten Kunden einen schnelleren Service und die Mitarbeiter können sich auf komplexere Anfragen konzentrieren.
Use Case 8. Qualitätssicherung / Call Center Steuerung
Conversational AI-Lösungen können das Management eines Callcenters unterstützen, indem sie beispielsweise eingehende Anrufe anhand ihres Inhalts „labeln“ und relevante Informationen wie „Anrufgründe“, „besprochene Themen“ oder „Kundenzufriedenheit“ aus den Gesprächen extrahieren. Die gewonnenen Daten ermöglichen ein weiterführendes Management des Callcenters. Es lassen sich Einblicke in das Sentiment, die Effektivität und die Effizienz des Anrufs gewinnen. Durch die Auswertung über mehrere Anrufe hinweg lassen sich Trends erkennen und Optimierungsmassnahmen ableiten, um die Qualität des Kundenservices kontinuierlich zu verbessern.
Use Case 9. Erstellung von Reports
Conversational AI kann bei der Erstellung von Geschäftsberichten helfen, indem sie Daten aus verschiedenen Quellen analysiert, Muster identifiziert und relevante Informationen zusammenstellt. Über eine interaktive Chat-Schnittstelle können Nutzeranfragen entgegengenommen und spezifische Daten abgerufen werden. Anschliessend kann es diese Daten verarbeiten und zu einem übersichtlichen Bericht aufbereiten. Die Nutzer können über den Chat auf den Report zugreifen, Anpassungen vornehmen und bei Bedarf weitere Analysen anfordern. Auf diese Weise ermöglicht Conversational AI einen effizienten und benutzerfreundlichen Prozess zur Erstellung von Reports.
Den richtigen Partner für Ihre Conversational AI-Lösung finden
Das Unternehmen Boxcon AG unterstützt unterstützt Sie bei der Planung, Beschaffung, Konzeption und Umsetzung Ihrer Conversational AI-Lösung. Gerne stellen wir Ihnen weitere Informationen zu den erwähnten aktuellen Conversational AI Use Cases bei Schweizer Banken bereit.
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