Vorausschau: KI und die Zukunft der Kundenreise im Finanzdienstleistungssektor
Künstliche Intelligenz (KI) wird zunehmend zu einem integralen Bestandteil des Alltags, auch im Bereich der Finanzdienstleistungen. KI beeinflusst, wie Kunden onboarding, bewertet, unterstützt und Transaktionen mit ihnen durchgeführt werden. Die Frage für Unternehmen ist nicht mehr, ob KI in kundenorientierten Prozessen eingesetzt wird, sondern wie sie auf kommerziell effektive und regulatorisch einwandfreie Weise genutzt werden kann.
Die Nutzung von KI im Finanzdienstleistungssektor
Über Banken, Verbraucherfinanzierung, Fintechs und Versicherungen hinweg erkunden Unternehmen aktiv den Einsatz von KI, um Effizienz zu steigern und das Kundenerlebnis zu verbessern. Zu den häufigsten Anwendungen gehören die Bewertungen von Zahlungsfähigkeit und Kreditrisiken, die Betrugserkennung, automatisierte Schadensbearbeitung und zunehmend personalisierte Kundenbetreuung. Effektiv implementierte Tools können Reibungsverluste reduzieren, die Effizienz verbessern und Unternehmen ermöglichen, dynamischer auf die Bedürfnisse der Kunden zu reagieren.
Regulatorische Rahmenbedingungen
Regulierungsbehörden sind sich dieser Veränderung bewusst. Eine Umfrage der Bank of England und der Financial Conduct Authority (FCA) zeigt, dass rund 75 % der Finanzdienstleistungsunternehmen im Vereinigten Königreich bereits KI in irgendeiner Form nutzen. Die FCA verfolgt einen principesbasierten Ansatz und konzentriert sich auf Ergebnisse, was bedeutet, dass der Einsatz von KI bestehende regulatorische Verpflichtungen nicht mindert. Insbesondere müssen KI-gestützte Kundenreisen weiterhin gute Ergebnisse liefern und die Bedürfnisse der Zielkunden erfüllen.
Verstehen der verschiedenen KI-Modelle
Bevor KI in Kundenreisen integriert wird, ist es wichtig, zwischen verschiedenen KI-Modellen zu unterscheiden. Zu den gängigen Modellen gehören:
- Prädiktive KI: Diese Modelle analysieren große Datenmengen, um Muster zu identifizieren und Vorhersagen zu treffen. Banken nutzen prädiktive KI zur Betrugserkennung und für flexible Kreditwürdigkeitsbewertungen.
- Sprachbasierte KI: Systeme, die über Text oder Sprache mit Kunden interagieren, wie Chatbots und virtuelle Assistenten, um Fragen zu beantworten und Kundenbetreuung zu leisten.
- Agentische KI: Systeme, die nicht nur Empfehlungen abgeben, sondern auch im Namen der Nutzer handeln können, beispielsweise zur Überwachung von Transaktionen oder zur Genehmigung von Zahlungen.
Anwendungsfälle im Kundenprozess
KI kann in vielen Bereichen der Kundenreise eingesetzt werden, darunter:
- Onboarding und Zahlungsfähigkeit: KI unterstützt die Einschätzung der Zahlungsfähigkeit, indem sie Kundendaten analysiert und schnellere sowie umfassendere Bewertungen der Kreditwürdigkeit ermöglicht.
- Zahlungen und Transaktionsausführung: KI wird zur Überwachung und Verwaltung von Zahlungen genutzt, einschließlich der Echtzeit-Betrugserkennung und der Vermeidung finanzieller Straftaten.
- Schadenbearbeitung: Im Versicherungsbereich wird KI eingesetzt, um den Schadensprozess zu beschleunigen und die Betrugserkennung zu verbessern.
- Kundenbetreuung: KI-gestützte Tools unterstützen Kundeninteraktionen, indem sie Routineanfragen bearbeiten und Kunden identifizieren, die zusätzliche Unterstützung benötigen.
Wichtige Überlegungen und Risiken
Obwohl KI positive Auswirkungen auf Kunden haben kann, muss sie innerhalb des bestehenden regulatorischen Rahmens operieren. Die Firmen bleiben verantwortlich für die Ergebnisse, die durch KI-gestützte Entscheidungen entstehen. Wichtige Überlegungen sind:
- Bias und Fairness: KI-Modelle können unbeabsichtigt bestehende Vorurteile verstärken, was zu diskriminierenden Ergebnissen führen kann.
- Überwachung und Modellmanagement: Unternehmen sollten die Leistung ihrer KI-Systeme kontinuierlich überwachen und sicherstellen, dass sie gute Ergebnisse liefern.
Fazit
Der FCA-Ansatz zur Nutzung von KI im Finanzdienstleistungssektor betont die Notwendigkeit klarer Governance und Transparenz. KI sollte in bestehende Kundenreisen integriert werden, wobei regulatorische Anforderungen beachtet werden müssen. Die Erwartungen an die KI-Governance werden voraussichtlich enger mit bestehenden Risikomanagementrahmen verknüpft.
