STRATEGIE24. September 2020

Conversational Banking: Bots assistieren dem Core Banking

Conversational Banking: Bots assistieren dem Core Banking - Hazal Aktepe, equensWorldline
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Kreditinstitute stehen nicht nur unter dem Druck der digitalisierten Konkurrenz. Der Kunde verlangt auch nach Dienstleistungen und Kom­munikations­formen in Echtzeit über verschiedene Kanäle. Conversational Banking unterstützt bei der Digitalisierung und Automatisierung der Betreuung, ohne die zentralen Infrastrukturen zu belasten. In die Kernprozesse einer Bank wird dabei – abgesehen von der Informationsvermittlung – nicht eingegriffen.

von Hazal Aktepe & Veronica Alava, equensWorldline

Conversational Banking und Chatbots werden für die Qualität von Finanzdienstleistungen immer wichtiger. Wer eine Frage zu seinen Finanzen hat, will mit seiner Bank wie mit jedem in seinem digitalen Alltag reden: über soziale Medien und Messenger-Dienste.

Conversational Banking: Bots assistieren dem Core Banking - Veronica Alava, equensWorldline
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Ebenso will er dabei intelligente Sprach­steuerungs­systeme nutzen. Mit zunehmender Selbstverständlichkeit erwarten Kontoinhaber, dass ihnen keine Wartezeiten entstehen. Auch die Beschränkung auf reine Verwaltungsaufgaben reicht heute nicht mehr aus. Gefragt sind innovative Dienstleistungen wie Zahlungsüberweisungen in Echtzeit oder personalisierte Finanzanalysen. Die Sicherheit der Daten und Systeme wird dabei stillschweigend vorausgesetzt. Der Sachbearbeiter in der Bank seinerseits erhofft sich Entlastung durch digitale Assistenten, die Routine-Anfragen erledigen. Bei komplexen Problemen unterstützt ihn ein intelligenter Chatbot, der dem Kunden die richtigen Rückfragen stellt und Informationen oder Ansprechpartner ausfindig macht.

Zukunftssichere Dialogplattformen

Ein intelligentes text- und stimmenbasiertes Conversational Banking beantwortet diese Anforderungen und fungiert als Schnittstelle zu Core-Banking-Anbindungen. Leistungsfähige und zukunftssichere Systeme basieren dabei auf Plattformlösungen, die eine schrittweise und schnelle Erweiterung der Chatbot-Funktionen ermöglichen. Sie unterstützen zum einem das Text-gestützte Senden von Nachrichten über verschiedene Kanäle wie Internet und mobile Anwendungen sowie Social-Network-Messenger wie Facebook oder WhatsApp. Zum anderen ermöglichen sie den sprachgesteuerten Dialog über Spracherkennungssysteme wie Amazon Echo, Siri, Google Home und Google Assistant. Statistiken zur Nutzung einzelner Dienste weisen zudem auf Potenziale, Engpässe und Risiken hin.

Praxisbeispiel BNP Paribas

In Frank­reich nutzt die BNP Pa­ri­bas in al­len Ka­nä­len des Kun­den­kon­takts auf Text- und Sprach­er­ken­nung. Kon­to­in­ha­ber tre­ten über die Web­sei­te, über so­zia­le Me­di­en und auch mo­bi­len Apps wie den Face­book Mes­sen­ger und über ver­schie­de­ne Ge­rä­te mit der Bank in Ver­bin­dung. Bots be­ant­wor­ten klas­si­sche Fra­gen et­wa nach ei­ner Kon­to­er­öff­nung, der nächs­ten Fi­lia­le oder der Ak­ti­vie­rung ei­nes di­gi­ta­len Schlüs­sels. Auch Kon­to­stän­de und Trans­ak­tio­nen las­sen sich da­mit ab­fra­gen.

Das fran­zö­si­sche Kre­dit­in­sti­tut hat für die Ein­bin­dung von Goog­le Ho­me und Goog­le Ass­sis­tant zu­sam­men mit equens­World­Li­ne ei­ne ei­ge­ne Lö­sung ent­wi­ckelt. Mit neu­en Me­tho­den wur­den vi­su­el­le Kom­mu­ni­ka­ti­ons­ab­läu­fe so­wohl für die text- wie für die sprach­ge­stütz­te Dia­log­füh­rung für Goog­le As­sis­tent mo­del­liert. Da­bei kam es dar­auf an, ex­akt zu ver­ste­hen, wie der Kun­de ei­nen be­stimm­ten Ka­nal nutzt, um so des­sen Er­war­tun­gen zu er­fül­len. Um die Mo­del­le zu über­prü­fen, wur­den Si­mu­la­tio­nen der Ge­sprä­che mit Mit­ar­bei­tern durch­ge­führt und auf die­ser Ba­sis Schnitt­stel­len zwi­schen den je­wei­li­gen An­wen­dun­gen ent­wi­ckelt, die sich für die Ent­wick­lung wei­te­rer Diens­te nut­zen las­sen. Es wur­de die Pro­jekt­ma­nage­ment-Soft­ware JI­RA oder Con­flu­ence ein­ge­setzt. Der Voice­bot ist seit Ja­nu­ar 2020 im Einsatz.

Entscheidend für die Qualität der Dialogführung und die daraus resultierende Beratung ist das gezielte Training der Chatbots für verschiedene Anliegen und Gesprächssituationen durch ein ständig verbessertes Natural Language Processing (NLP). Eigens entwickelte Engines zur Verarbeitung natürlicher Sprache über Stimme oder Text nutzen KI-gestützte Technologien wie die Conversational-AI-Plattfom Rasa oder Dialogflow zum Modellieren von Dialogen.

Ziel ist dabei, die Wünsche eines Anrufers besser zu verstehen und ihn an die zuständige Stelle weiterzuleiten. In vordefinierten Konversationsmodellen werden alle Intentionen einer Entität zugeordnet.“

Die Machine-Learning-Plattform beziffert dabei mit Score-Werten, wie sicher sie in der Erkennung des Kundenanliegens ist. Liegt diese Zahl unter dem geforderten Schwellenwert, wird der Assistent durch Rückfragen versuchen, sich über das Anliegen weitere Klarheit zu verschaffen. Sobald die Absicht hinreichend sicher erkannt worden ist, wird die Anfrage in einem einschlägigen Prozess – etwa die Durchführung einer Überweisung – verarbeitet oder, sofern nötig, auch an einen menschlichen Sachbearbeiter weitergeleitet.

Anbindung an die Core-IT

Kreditinstitute verlangen einfache und nahtlose Zugriff auf solche KI-Dienste, wollen aber ihre bestehende Core-IT und die dazugehörigen Infrastrukturen nicht zu sehr belasten oder umbauen. Abhilfe schaffen Conversational-Banking-Dienstleister wie zum Beispiel equensWorldLine: Sie übernehmen die Verwaltung und Sicherung der von Bots generierten Daten in ihrer eigenen Umgebung. Die Bot-Mikrodienste werden durch eine interne Openshift-Plattform bereitgestellt und befinden sich hinter dem Load Balancer des Dienstleisters und seiner Firewall. Konnektivität und Sicherheit werden also vom Anbieter gestellt, die eigentliche IT-Infrastruktur des Geldinstituts wird nicht zusätzlich belastet. 

Autor Hazal Aktepe & Veronica Alava, equensWorldline
Hazal Aktepe ist seit 2015 bei equens­Worldline (Website) tätig, seit diesem Jahr im Bereich Business Consulting. Ihre Arbeitsschwerpunkte liegen im Bereich Digital Banking, darüber hinaus war sie zuvor auch im Business Delevopment für die Ölbranche tätig. Zu ihren vorherigen Stationen zählen Unternehmen wie SAP und KSB. Hazal Aktepe studierte Internationale Beziehungen in Izmir und European Studies in Maastricht und hat einen Master in International Business Administration von der Hochschule Worms.

Veronica Alava arbeitet seit 2017 für equens­World­li­ne und hat sich im Busi­ness De­ve­lop­ment und Pro­duct Ma­nage­ment auf den Be­reich Di­gi­tal Ban­king spe­zia­li­siert. Zu­vor war sie un­ter an­de­rem bei DXC Tech­no­lo­gy in der Be­ra­tung so­wie bei BB­VA als Ana­lys­tin tä­tig. Ve­ro­ni­ca Ala­va ab­sol­vier­te ei­nen Post­gra­du­ier­ten-Stu­di­en­gang im Be­reich Eu­ropean Stu­dies an der Ber­li­ner Hum­boldt-Uni­ver­si­tät und hat dar­über hin­aus ei­nen Mas­ter of Busi­ness Ad­mi­nis­tra­ti­on von der spa­ni­schen Uni­ver­si­dad de Deusto.

Der sichere Anschluss an das Core-Banking erfolgt über VPN mit einer klassischen TLS-Verbindung. Der Datenaustausch erfolgt über Standard-Konnektoren an den Schnittstellen der jeweiligen Applikationen.

Die Anbieter von Plattformen sorgen für die bei Finanzgeschäften besonders wichtige Sicherheit. Einschlägig sind die allgemeinen Richtlinien nach ISO 27002 mit strikten Zugangskontrollen, Token-basierter Sicherheit sowie Peer-to-Peer-Verschlüsselung der Nachrichten.

Die Sicherung lässt sich dabei an die Wünsche des Kreditinstituts anpassen – mit einem Mix an Hot Storage, bei dem Informationen direkt aus der Quelle in Echtzeit abgerufen werden, sowie Cold Storage für Daten, die seltener benötigt werden und längere Zugriffszeiten haben können. Die Auswahl der Speicherkonzepte hängt aber vor allem davon ab, wie vielseitig die Konversationsagenten sein sollen.

Wichtig ist, dass die externe Plattform des NLP-Partners keinerlei Angaben speichert, die sich einer Person zuordnen lassen. Dialogabläufe können zwar im Follow-up nachvollzogen werden. Das NLP-System zeichnet aber nur anonymisierte Daten auf und ist dadurch nicht relevant für die Anforderungen der DSGVO.

Banking von Morgen

Conversational Banking birgt ein großes Entwicklungspotenzial. Dabei ist die Verbesserung der natürlichen Sprachverarbeitung ein permanenter Prozess. Ein wichtiges Zukunftsfeld stellt etwa die Erkennung von Emotionen und Stimmungen dar. Ziel ist hier die Anpassung der Bot-Kommunikation an das Verhalten des Gegenübers in der aktuellen Interaktion.

Komplexere Bereiche der Betreuung oder der Sicherheit können aber auch in Zukunft nicht den Bots und ihrer künstlichen Intelligenz überlassen werden. Dazu zählt beispielsweise das Erkennen von betrügerischen Mechanismen, die das Anlegen einer Akte über den Vorfall verlangen. Hier erlauben die Compliance-Richtlinien und Core-Banking-IT-Infrastrukturen keinen webbasierten Service. Das Feststellen etwa einer unautorisierten Kreditkartennutzung und die notwendige Eskalation solcher Probleme an die Sicherheitsabteilung und den Berater lässt sich aber durch automatisierte Agenten verbessern.Hazal Aktepe & Veronica Alava, equensWorldline

 
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