ANWENDUNG13. Juli 2022

Kundenservice: Rentenbank setzt auf Conversational AI

Kundenservice mit Lara-Chatbot
Neue Lara-Chatbot-LösungLandwirtschaftliche Rentenbank

Die Landwirtschaftliche Rentenbank setzt auf die KI-Plattform Cognigy. AI verbessert ihren Kundenservice mit dem Chatbot Lara. Der Chatbot lernt mit der Zeit dazu und wird so zunehmend hilfreicher.

von Dr. Marc Kaninke, Landwirtschaftliche Rentenbank

Die Finanzbranche ist ein stark regulierter Sektor mit einem oftmals sehr prozessgebundenen und erklärungsintensiven Geschäft, was die Digitalisierung in der Branche teilweise komplexer macht. Die Corona-Pandemie hat in vielerlei Hinsicht zu einer Beschleunigung beim Einsatz von zeitgemäßen digitalen Lösungen geführt. Die Landwirtschaftliche Rentenbank, eine der 15 größten Banken Deutschlands, setzt als Förderbank für die Agrarwirtschaft und den ländlichen Raum unter anderem Bundesprogramme zur Bezuschussung von zukunftsorientierten landwirtschaftlichen Investitionen um. Sie hat in diesem Zuge ihren Kundenservice neu gedacht und setzt auf Conversational AI, um ihren Kunden schnelle, effiziente und reibungslose Beratung zu bieten.

Experte für Kundenservice: Dr. Marc Kaninke, Landwirtschaftliche Rentenbank
Dr. Marc Kaninke, Landwirtschaftliche RentenbankLandwirtschaftliche Rentenbank

Optimierung des Informationsprozesses, klare Anforderungen

In der Vergangenheit konnten Antworten auf Fragen zu Bundesprogrammen und Förderangeboten nur im PDF-Format abgerufen werden – ein veraltetes und umständliches System. Die Bank benötigte daher eine nutzerfreundlichere, schlankere und ansprechendere Lösung. Der ursprüngliche Plan sah vor, einen FAQ-Bot zu installieren. Im Laufe der Entwicklung ist daraus jedoch „Lara“ entstanden – ein allgemeiner, auf Conversational AI basierender Q&A-Bot rund um die Bundesprogramme. Denn diese führen aufgrund eines hohen Aufklärungsbedarfs hinsichtlich der Kombination aus Zuschuss und Förderdarlehen zu einem häufigeren Direktkontakt mit Kunden.

Aufgrund der Vielfältigkeit der Anfragen benötigte die Rentenbank eine Lösung, die die Text- und perspektivisch Sprachmuster eines Nutzers erkennt, seine Absicht vorhersagt und einen flexiblen, direkten und individualisierten Dialog führt. „Die Conversational AI soll den persönlicheren Kontakt mit dem Kunden durch einen strukturierten Dialog fördern und aufrechterhalten“, so Marc Kaninke, Chief Financial Officer und Chief Information Officer der Rentenbank.

Skalierbare Plattform, schnelle Implementierung

Für die Anforderungen der Rentenbank war die Cognigy.AI-Plattform die ideale Lösung.

Wir haben uns für Cognigy. AI entschieden, weil es eine individuell anpassbare Lösung ist, die Software einen hohen Integrationsgrad mit einer Vielzahl von Systemen aufweist und weil Cognigy darüber hinaus in einem sehr fokussierten Partnernetzwerk agiert,“

erläutert Marc Kaninke.

Aufgrund der im Vergleich zu einer On-Premise-Implementierung schnelleren Time-to-Market hat sich die Rentenbank für den Betrieb der Software über die Cognigy Cloud entschieden. Zusätzlich war die Cloud-Lösung gut umzusetzen, da es sich bei den vom Bot beauskunfteten Q&A um öffentliche Informationen handelt und dabei keine personenbezogenen Daten verarbeitet werden müssen.

Autor Dr. Marc Kaninke, Landwirtschaftliche Rentenbank
Dr. Marc Kaninke ist seit 2019 Finanz- und IT-Vorstand der Landwirtschaftlichen Rentenbank (Webseite). Er verantwortet unter anderem die digitale Transformation der Bank. Nach der Promotion an der Universität Siegen und einer Tätigkeit als Unternehmensberater / Management Consultant ist er seit 2008 in leitenden Positionen im Bankenumfeld tätig. Die Themenfelder der Prozessoptimierung, -digitalisierung und -automation begleiten ihn seitdem.

Nach dem Bereitstellen der Initialpasswörter und der Auswahl einer URL konnte die Rentenbank das Projekt anlegen und den Nutzern die notwendigen Berechtigungen erteilen. Um Kundenanfragen hilfreich und passend beantworten zu können, war und ist das Schreiben der Dialoge wie auch das Trainieren der Absichtserkennung von zentraler Bedeutung. Dafür hat die Rentenbank insgesamt vier neue Rollen geschaffen, die mit je zwei Intent Trainern und zwei Intent Creatoren besetzt wurden. Diese bilden auch jetzt nach der Implementierung zusammen mit einem Administrator, einem Releaser und zwei externen Entwicklern das Team für die Betreuung des Systems.

Kundenservice 2.0

Die Ergebnisse sprechen für sich. Seit dem Launch im 4. Quartal 2021 wurden bereits mehrere Tausend Konversationen erfolgreich geführt. Die Anzahl der monatlichen Konversationen ist bis Mai 2022 im Durchschnitt auf über 500 gestiegen und hat sich gegenüber dem Vorjahr damit fast verdoppelt.

Von Anfang an haben wir die Bewertungsfunktion für das Feedback genutzt. Vor allem die Antwortqualität wurde überwiegend positiv bewertet,“

freut sich Marc Kaninke.

Hilfreiche Links

Von Beginn an zeigte sich, dass die Kunden der Rentenbank den Chatbot aufgrund der guten Erfahrungen auch über das Bundesprogramm hinaus nutzen wollen. Insbesondere hinsichtlich der Stellenangebote konnte die Bank weiteres Interesse verzeichnen. Das laufende Feedback wird zudem genutzt, um die Conversational AI stetig weiterzuentwickeln und zu optimieren. Im Durchschnitt führt jede fünfte Kundenanfrage zu einer Verbesserung des Chatbots.

Aufgrund des Erfolgs, den die Conversational AI-Lösung bereits erzielt hat, plant die Rentenbank, die Nutzung der Technologie weiter auszubauen.

Für das 3. Quartal haben wir einen Proof of Concept mit Voicebot-Funktion geplant,“

blickt Marc Kaninke voraus.

Die Rentenbank möchte damit die bereits entwickelten Möglichkeiten im Voice-Bereich nutzen, um die Bedürfnisse ihrer nach wie vor stark telefonaffinen Zielgruppe noch besser zu erfüllen und ihren Kundenservice kanalübergreifend zukunftssicher aufzustellen.Dr. Marc Kaninke, Landwirtschaftliche Rentenbank

 
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