10 Generative KI-Nutzung Fallstudien zur Erschließung neuer Effizienzen und Erkenntnisse im Finanzdienstleistungssektor

1. Personalisierte Erstellung von Verträgen und Vereinbarungen

Finanzdienstleister investieren viel Zeit in die Erstellung von Verträgen für ein breites Spektrum von Kunden. Generative KI ermöglicht eine automatisierte Vertragserstellung, die auf spezifische Bedürfnisse und Situationen zugeschnitten ist, indem Kundendaten, historische Verträge und generative KI-Werkzeuge integriert werden. Dieser Anwendungsfall rationalisiert den Prozess der Vertragserstellung und ermöglicht es den Rechtsteams, sich auf wertschöpfende Aufgaben zu konzentrieren.

2. Verbesserte Kundenbewertung due diligence

Finanzdienstleister betreiben einen erheblichen Aufwand für die Kundenidentifizierung ( due diligence ), die sowohl zeitaufwändig ist als auch ein hohes Maß an Detailgenauigkeit erfordert. Im Rahmen der CDD ist es notwendig, eine Vielzahl von Dokumenten zu analysieren. Bei der Identifizierung des wirtschaftlich Berechtigten (UBO) von Unternehmen müssen die CDD-Mitarbeiter beispielsweise Texte, Bilder und Diagramme auswerten, um Vorstandsbeschlüsse und Aktienbesitzmuster zu beurteilen. Generative KI kann riesige Mengen an multimodalen Inhalten verarbeiten und analysieren und Zusammenfassungen und Erkenntnisse liefern, z. B. über Diskrepanzen zwischen Text und zugehörigen Bildern. Durch den Einsatz von generativer KI können die Mitarbeiter der CDD erheblich entlastet werden, was zu erheblichen Effizienzsteigerungen führt.

3. Automatisierte Anruferfassung und -zusammenfassung

Kundendienst- und Televerkaufsmitarbeiter müssen viele Gespräche protokollieren und zusammenfassen. Dies kann leicht automatisiert werden - in der Regel innerhalb weniger Tage Entwicklungszeit - durch die Kombination von Sprache-zu-Text-Tools wie Deepgram, um das Texttranskript zu generieren, und Gen-KI-Tools wie OpenAI, um das Transkript in jedem gewünschten Format zusammenzufassen. Dieser Anwendungsfall reduziert den Zeitaufwand für die Zusammenfassung von Anrufen um bis zu 100 %, was bei vielen Kunden nachweislich zu einer Effizienzsteigerung von 10-15 % führt. Darüber hinaus verbessert die Gen AI-Anrufzusammenfassung auch die Qualität und Konsistenz der Zusammenfassungen für alle Agenten und generiert wertvolle Daten für weitere Analysen.

4. Verbesserte Transaktionsüberwachung und -untersuchung bei KYC

Finanzdienstleister stehen vor der Herausforderung, große Datenmengen während des KYC-Prozesses zu überprüfen und abzugleichen. Generative KI kann Diskrepanzen zwischen internen (z. B. frühere Transaktionen) und externen (z. B. öffentlich zugängliche Register für politisch exponierte Personen) Datenquellen erkennen. Sie kann auch Daten synthetisieren und zwischen Abteilungen wie Compliance und Risiko austauschen, um die Konsistenz von Informationen zu gewährleisten und Arbeitsabläufe zu rationalisieren, um doppelte Arbeit zu vermeiden. Darüber hinaus kann die generative KI durch die Analyse von Datenmustern Entscheidungen vorschlagen und so die Effizienz und Genauigkeit der KYC-Mitarbeiter verbessern, damit diese sich auf Fallstudien konzentrieren können, was eine differenzierte menschliche Beurteilung erfordert.

5. Assistierte Datenfeldeingabe

Kundendienst- und Back-Office-Mitarbeiter müssen Datenfelder mit hoher Genauigkeit ausfüllen, da Fehler wie die Eingabe einer falschen Adresse potenziell schwerwiegende Folgen haben können. Generative KI kann diesen Prozess verbessern, indem sie die Genauigkeit der ausgefüllten Felder überprüft und während der Dateneingabe Vorschläge macht. Dies kann auf der Grundlage von Live-Transkriptionen von Anrufen oder vorhandenen Kundeninformationen erfolgen. Die Umsetzung dieses Anwendungsfalls verbessert nicht nur die Qualität des Kundendienstes und des Back-Office, sondern gewährleistet auch die allgemeine Datenqualität, was viele andere (KI- und Nicht-KI-) Anwendungen ermöglicht Fallstudien.

6. Beschleunigte Schadenbearbeitung

Versicherungsunternehmen verbringen viel Zeit mit der Bearbeitung von Schadensfällen. Generative KI, die für ihre Fähigkeit bekannt ist, große Mengen an Unterlagen zusammenzufassen, kann diesen Prozess erheblich rationalisieren. Durch die Integration von generativen KI-Tools mit Kundendaten und historischen Schadensfällen können Unternehmen Tools entwickeln, die bei der effizienteren Bearbeitung von Schadensfällen helfen. Generative KI kann Vorschläge mit relevanten Referenzen und Begründungen liefern, während der Mensch bei der endgültigen Entscheidung im Spiel bleibt. Dieser Ansatz kann die Effizienz der Back-Office-Abläufe erheblich steigern.

7. Automatisierte Aktualisierung der FAQ für Kunden

Kundendienstabteilungen haben Schwierigkeiten, ihre FAQ-Abschnitte ständig mit relevanten und genauen Informationen zu aktualisieren. Dieser Prozess kann automatisiert werden, indem generative KI eingesetzt wird, um schriftliche und mündliche Kundenservice-Interaktionen zu analysieren und entsprechend häufig gestellte Fragen zu identifizieren. Anschließend können Sie auf der Grundlage der Antworten, die Agenten in vergangenen Interaktionen gegeben haben, automatisch FAQs erstellen - und sogar automatisch aktualisieren. Dieser Ansatz stellt sicher, dass die FAQs relevant bleiben und gut gepflegt werden, was letztlich zu weniger Anrufen beim Kundendienst führt.

8. Automatisierte Warnmeldungen zu Zahlungen oder Abwanderungsrisiken  

Die Bindung von Kunden und die Sicherstellung rechtzeitiger Zahlungen sind für Unternehmen ein zentrales Anliegen. Generative KI kann dabei helfen, diese Risiken zu bewerten und vor ihnen zu warnen, indem sie Konversationen analysiert und Elemente identifiziert, die auf potenzielle Abwanderung oder Zahlungsprobleme hinweisen können. Dies ermöglicht die proaktive Auslösung von Alarmen und die Beratung z. B. über gezielte Rabatte oder Budgetierung für gefährdete Kunden. Dieser proaktive Ansatz erhöht nicht nur die Kundenbindung, sondern verbessert auch die Zahlungsmoral, was sich erheblich auf das Geschäftsergebnis auswirkt.

9. Persönliche Unterstützung bei Bankgeschäften

Haushalte haben oft Probleme mit komplexen finanziellen Entscheidungen und dem Verständnis von Verträgen. Durch die Nutzung von Retrieval-Augmented Generation (RAG) mit generativen KI-Werkzeugen sowie internen Datenquellen (z. B. Produktinformationen) und externen Datenquellen (z. B. Nachrichten-Websites) kann ein persönlicher Bankassistent entwickelt werden, der Kunden hilft. Dieses Tool kann den Kunden in mehrfacher Hinsicht helfen: Es kann eine persönliche Beratung für bestimmte finanzielle Situationen bieten, aber auch komplexe Unterlagen wie Hypothekenverträge klären. Schließlich kann es als persönlicher Finanzexperte dienen, der bei Entscheidungen berät, z. B. ob es angesichts steigender Zinssätze sinnvoll ist, ein Haus zu kaufen. Dieser Anwendungsfall entlastet den Kundendienst und die Berater und verbessert die Kundenzufriedenheit und -bindung.

10. Automatisierte Berichte über Markt, Wettbewerber und Preise

Finanzunternehmen müssen viele verschiedene Branchen und Konkurrenten im Auge behalten und sind oft auf teure Berichte angewiesen. Generative KI kann dabei helfen, indem sie Daten von Websites ausliest und analysiert, den Berichtsprozess automatisiert und interaktive Berichte erstellt. So können Sie z. B. ein wöchentliches Preis-Update an Ihr Preisgestaltungsteam verteilen, indem Sie automatisch die Preise der Wettbewerber analysieren. Darüber hinaus können Sie sicherstellen, dass Ihr Team für Technologieinvestitionen rechtzeitig über wichtige Entwicklungen in der Technologiebranche informiert wird. Dieser Ansatz senkt nicht nur die externen Kosten, sondern hält das Unternehmen auch über Markttrends auf dem Laufenden.

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