Mittelstandsbotschafter

Cognitive Banking: Kundenwünsche individuell adressieren

Mithilfe von Cognitive Computing werden intelligente IT-Systeme geschaffen, die menschliche Lern- und Denkprozesse nachahmen. Für den Finanzbereich könnte das ein entscheidender Faktor sein, um zukunftsfähig zu bleiben. Selbstlernende Software wird bereits in Großbanken eingesetzt – etwa im Kundendialog oder als Assistenz für die Berater.

Ein Kundengespräch steht an. Es soll um Altersvorsorge gehen. Der Bankberater bereitet sich sorgfältig auf das Treffen vor und nutzt im Vorfeld ein kognitives Assistenzsystem, das ihn mit Fakten und zusätzlichen Erkenntnissen versorgt. Wie das funktionieren kann? Mithilfe von gezielter Datenauswertung inklusive Handlungsempfehlungen. Markt-, Kunden- und Callcenter-Daten bieten dafür jede Menge Input.

Kognitive Technologien sind in der Lage, riesige Datenmengen in Echtzeit zu erfassen und zu verarbeiten – als Text oder per Spracherkennung. Das besondere daran: Cognitive Computing Systeme werden nicht programmiert. Sie lernen selbstständig, bringen relevante Informationen in einen Zusammenhang und entwickeln Lösungsvorschläge. Die Grundlage bilden Algorithmen des maschinellen Lernens, die Informationen nach Mustern scannen und analysieren. Die Herausforderung dabei: Daten in unterschiedlichen Formaten zu erfassen, zu speichern und innerhalb kürzester Zeit zu verarbeiten. Hierfür werden Datenbanksysteme aus dem Big-Data-Umfeld eingesetzt, die unterschiedliche Datenmodelle unterstützen; Experten sprechen hier von no-SQL-Datenbanken.

Virtuelle Assistenz unterstützt Finanzberater

Eine spezifische Form des Cognitive Computing ist das Cognitive Banking. Selbstlernende Software soll Vermögensverwalter und Finanzberatern helfen, individueller auf Kundenwünsche einzugehen. Aufgrund der schnellen Analyse kundenspezifischer Daten können die Berater fundiertere Empfehlungen und passendere Angebote abgeben.

Neben Kundendaten fließen zusätzlich Branchentrends, Risikobewertungen oder Fusions- und Übernahmeaktivitäten in die Analysen ein. Cognitive Banking Systeme sind bereits im Einsatz: als Coach in der Kundenbetreuung, als virtuelle Assistenten in der Kundenberatung oder um Abläufe in Servicecentern zu optimieren. Ein populäres Beispiel für Cognitive Computing ist das Computersystem Watson von IBM:

  • Auf der CeBIT 2017 präsentierte IBM mit dem intelligenten Computersystem Watson zwei Banking Cases. Interessierte Besucher konnten sich von einem kognitiven Sparschwein zu möglichen Geldanlagen beraten lassen. Mit dem anderen Projekt demonstrierte IBM, wie das System Kreditverträge von Firmenkunden analysierte und neue Impulse für die Geschäftssteuerung gab.
  • Die französische Bank Credit Mutuel und die DBS Bank in Singapur nutzen Watson im Bereich Kundenberatung, um den Service zu verbessern. Das System liefert passende Informationen zu den jeweiligen Kundenanfragen. Hierfür werden etwa Daten zum Risikoprofil sowie zur persönlichen Bankhistorie einbezogen. Die Beratungsmöglichkeiten werden damit erweitert und besser auf die individuelle Situation der Kunden abgestimmt. Ziel ist hier, mehr Bankprodukte zu verkaufen.
  • Sogenannte Cognitive Agents können im Dialog mit den Kunden auf unterschiedlichen Kanälen eingesetzt werden – als Chatbots, via Telefon oder als Avatare. Die Royal Bank of Scotland nutzt beispielsweise einen kognitiven Chatbot, um Kundenfragen zu beantworten. Vorteil: Die Kommunikation kann jederzeit und ohne Wartezeiten stattfinden.

Fazit: Cognitive Banking als Chance für die Finanzbranche

Um den digitalen Wandel auch in den Banken aktiv mitzugestalten, sollten kognitive Technologien in den Berateralltag integriert werden. Aufgrund umfassender und schneller Datenanalysen können bisher ungenutzte Informationen einbezogen und Kundenwünsche gezielter erfüllt werden.


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