STRATEGIE23. Dezember 2016

Chatbots werden nur mit Künstlicher Intelligenz (KI) zu einem wirklich persönlichen Bankberater

Craig Besnoy, Principal Consultant, Digital Business, MindtreeMindtree
Craig Besnoy, Principal Consultant, Digital Business, MindtreeMindtree

Als unpersönliche Roboter leisten die meisten Chatbots in Sachen Kunden­onboarding und -zufriedenheit keinen wirklich guten Job. Die Fortschritte in den Bereichen der künstlichen Intelligenz und des maschinellen Lernens heben die Chatbot-Technologie jedoch auf eine neue Stufe und eröffnen vor allem Finanzdienstleistern ein großes Potenzial. So können Chatbots ihnen nicht nur dabei helfen, die Betreuung ihrer Kunden effektiver, sondern auch personalisierter zu gestalten.

von Craig Besnoy, Principal Consultant, Digital Business, Mindtree

Ein Chatbot ermöglicht einem Kunden in erster Linie eine One-to-One-Kommunikation mit einem Unternehmen. Das Gespräch ähnelt dabei einer Konversation mit einem Freund über eine übliche Messenger-App. Bei den meisten Chatbots handelt es sich um „einfache Bots“, die den Kunden keinen großen Mehrwert bieten. Wendet sich ein Kunde an einen Chatbot, sieht er zunächst nur ein leeres Eingabefeld. Tippt er eine Frage ein, kommt in den meisten Fällen eine nicht allzu hilfreiche Antwort zurück. Neben der Nutzenfrage liegt auch ein Problem auf Seiten der Sicherheit. Bei den eingegebenen Daten können bisherige Chatbots nicht zwischen belanglosen und sicherheitskritischen Informationen unterscheiden. Den richtigen Umgang mit persönlichen Daten können sie so in den meisten Fällen nicht gewährleisten.

Künstliche Intelligenz macht Chatbots nützlich

Durch künstliche Intelligenz und maschinellen Lernens werden die Algorithmen der Chatbots nun immer intelligenter und menschlicher. Chatbots werden so zu automatisierten Computerprogrammen mit einer hohen Lernfähigkeit.“

Damit sind sie in der Lage, sich mit der Zeit an menschliches Verhalten anzupassen. Ein Chatbot kann sich dann beispielsweise an vergangene Konversationen erinnern und Daten speichern, um zukünftige Interaktionen zu verbessern. Indem Chatbots den Kunden die richtigen Antworten geben und im richtigen „Ton“ mit ihnen kommunizieren, haben sie das Potenzial, relevante Konversationen zu schaffen. Die unverzügliche, individuelle Bearbeitung von Kundenanfragen schafft dann den gewünschten Mehrwert.

Integration von Chatbots in Bankensysteme

Finanzdienstleister können Chatbots für verschiedene Kundenangelegenheiten einsetzen. Je mehr Bedürfnisse Chatbots befriedigen sollen, desto sinnvoller ist es, in eine Plattform zu investieren. Eine sogenannte Bot-Plattform ermöglicht es Unternehmen, eine Bandbreite an Chatbots für verschiedene Einsatzbereiche zu entwickeln. So können sie vom Kundenservice bis zu Kundentransaktionen oder Analysen verschiedene Angelegenheiten durch Chatbots abdecken. Eine robuste Bot-Plattform sollte dabei aus fünf Bestandteilen bestehen:

1. Ein Bot-Framework
Das Bot-Framework stellt das Herzstück der Plattform dar. Es ermöglicht Unternehmen, komplette Konversationen zu orchestrieren. Im Bot-Framework werden verschiedene Interaktionen und Daten zusammengeführt, gesteuert und kontrolliert. Beispielsweise können Banken von hier aus ihre Technologien für Kontoanzeigen und Transaktionen automatisieren. Auch das Sicherheitsmanagement ist hier angesiedelt.

2. Ein AI-Framework
Ein wichtiger Bestandteil der Bot-Plattform ist ein System für künstliche Intelligenz. Dieses sollte Tools zum Neuro-Linguistischen Programmieren (NLP) wie zum Beispiel LUIS, Wit.Ai und Pandorabot unterstützen. Nur so können die Finanzdienstleister sicherstellen, dass die Chatbots durch die Gespräche mit den Kunden maschinell dazulernen. Die NLP-Tools unterscheiden sich dabei in ihrer Konfiguration, ihrer Integration und ihren Trainingsoptionen.

3. Ein Data-Analytics-System
Darüber hinaus ist ein Datenanalysesystem vonnöten, mit dessen Hilfe die Finanzdienstleister ihre Daten auswerten und sich darauf aufbauend ein umfangreiches Bild ihrer Kunden machen können. Das System muss dazu verschiedene Daten sammeln, wie beispielsweise interne Bankdaten, demografische Daten oder Informationen von Social-Media-Kanälen und anderen Drittanbietern. Basierend auf diesen Daten können Algorithmen dann Vergleiche ziehen und Empfehlungen geben.

4. Eine Interaction Layer auf Kommunikationskanälen
Egal ob Facebook Messenger, Skype oder WhatsApp – die Front-end-Erfahrung sollte entsprechend der Kommunikationskanäle individuell angepasst werden. Jede App bietet spezifische Merkmale, die die Gespräche über diese Anwendungen unterschiedlich gestalten.

5. Eine API-Layer
APIs ermöglichen es, die verschiedenen Bestandteile an das Bot-Framework anzubinden, so dass ihr volles Potenzial ausgeschöpft werden kann. Darüber hinaus ist dadurch auch die Integration von bankeigenen Systemen und Daten von Drittanbietern möglich.

Chatbots revolutionieren die Art und Weise, wie Finanzdienstleister mit ihren Kunden agieren.“

An der Schnittstelle zum Kunden – an der in der Regel persönliche Bankberater stehen – können nun stattdessen Chatbot-Technologien zum Einsatz kommen. Dadurch können Banken nicht nur ihre Kunden viel schneller betreuen, sondern ihnen auch personalisierte Angebote liefern. Somit gestalten sie die Kundenbetreuung effektiver und steigern insgesamt die Kundenzufriedenheit. Dabei ist es wichtig, eine Plattform zu schaffen, die die Bot-Technologie mit Kommunikationskanälen, Datenanalysen sowie künstlicher Intelligenz und maschinellem Lernen verbindet.

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