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3 Wege, wie Analytics und Künstliche Intelligenz das Retail-Banking transformieren

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Contovista
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Künstliche Intelligenz bestimmt die Zukunft des Bankenwesen, das ist nicht wirklich neu. Dennoch erweist sich KI immer noch als weites Feld und viele Banken wissen nicht, welche Hebel die neue Technologie für sie bewegen kann. Angewandte künstliche Intelligenz tut jedoch genau das: Dinge ganz konkret in Bewegung setzen.

Trauen Sie sich, die Transformation im Retail-Banking als Ganzes zu sehen und umzusetzen. Die Frage sollte nicht lauten, wie KI hier und da Kosten sparen kann, sondern welche neuen Möglichkeiten die Technologie für die Entwicklung und Bereitstellung von Produkten und Services der nächsten Generation eröffnet. Erfahren Sie hier, wie Banken von KI profitieren und wie die neue Intelligenz das Retail-Banking verändert.

1. Maximale Kundenzufriedenheit

Retail-Banken sind zwar keine Einzelhändler, aber der Verkauf von Produkten wie Krediten, Konten und Anlagen ist seit jeher Teil ihrer Geschäftsstrategie. Dass Banken nicht nur auf ein optimales Kundenerlebnis setzen, sondern sich dabei, fast geschlossen, für einen technologiegetriebenen Ansatz entscheiden, ist ein bemerkenswerter Trend, der sich im Laufe der Zeit nur noch verstärkt.

Wenn Technologie die treibende Kraft für eine exzellente Customer Experience im Banking ist, dann sind Daten das Fuhrwerk, auf dem es vorankommt. Datengetriebenes Banking hilft dabei weniger, die Zielgruppe als Ganzes zu analysieren, sondern das Individuum im Einzelnen mit seinen Herausforderungen und Bedürfnissen zu verstehen und zu bedienen.

Erfahren Sie in der kostenlosen Studie Data-driven Banking, in welchen Anwendungsbereichen Schweizer Banken das grosse Potential datengetriebener Strategien und neuer Technologien sehen.

Die Grundvoraussetzung ist im Bankenumfeld gegeben: Kunden, die mit Banken digital interagieren, erzeugen wertvolle Daten, die zielgerichtet analysiert, kategorisiert und angereichert werden können. Um das Versprechen des individuellen Banking-Erlebnisses langfristig einzulösen, reichen Bankkundendaten allein jedoch nicht aus. Sie liefern zwar die Basis, um herauszufinden, wie Sie das Banking-Erlebnis und Ihr Kundenangebot personalisieren können.

Doch erst der gezielte Einsatz von künstlicher Intelligenz und Machine Learning im Bereich der Datenanalyse und Datenanreicherung ermöglicht Banken, die Bedürfnisse und Wünsche ihrer Kunden optimal zu erkennen und zu verstehen. Nutzbar gemachte Daten helfen Banken dann, bessere Produkte zu entwickeln und das Kundenerlebnis zu verbessern.

 

Zusätzliche Fähigkeiten und Produkte, die genau auf die Bedürfnisse des Bankkunden eingehen, steigern den Umsatz durch Cross- und Up-Selling. Der Einsatz von KI hilft hier nicht nur zu erkennen, was die passendste Empfehlung für jeden einzelnen Kunden ist, sondern auch, wie Sie personalisierte Inhalte entwickeln, die zum richtigen Zeitpunkt automatisiert eingespielt werden können.

Beispiel gefällig? Insights ist eine automatisierte Engagement-Plattform, die Ihren Bankkund*innen personalisierte Tipps gibt. Erfahren Sie, wie Insights Ihre Geschäftskund*innen vor Fraud schützt, noch bevor er entsteht.

2. Kostensenkungen im operativen Bereich

Laut einer Studie des IT-Dienstleisters Infosys sehen 51 % der Unternehmen in der Kostenreduzierung den Hauptvorteil künstlicher Intelligenz. Das Bankwesen ist immer noch eine personalintensive Branche, die viel Personal für den alltäglichen Betrieb erfordert. Banken sind weiterhin damit beschäftigt, Kosten und Ausgaben für vermeidbare oder repetitive Aufgaben zu reduzieren. Laut Autonomous kann die Einführung von KI-basierte Technologie Finanzinstituten helfen, bis 2030 rund 22 % dieser Kosten einzusparen. Neben dem Kosteneffekt sind neue Technologien vor allem aber auch die Voraussetzung für echte Skalierbarkeit im Banking.

Künstliche Intelligenz ist dabei weniger Ersatz für den persönlichen Kontakt im Banking als ein Tool, um Aufgaben zu erledigen, die nicht zwingend persönliche Interaktion erfordern. Banken können wiederkehrende, hochvolumige und zeitaufwändige Banking-Prozesse durch die Automatisierung günstiger und effizienter bewältigen. In der datengetriebenen Vertriebssteuerung wird dies bereits umgesetzt: KI-basiertes Machine Learning optimiert den Up- und Cross-Selling Prozess mit Produkten und Services, die auf Datenanalyse basieren und automatisiert im E-Banking eingespielt werden können. Das verkürzt und verbessert den Verkaufszyklus der Bank.

Schöner Nebeneffekt: Von KI-basierten Anwendungen profitieren auch Ihre Mitarbeiter*innen und die Bank als Arbeitgeber. Bankangestellte können sich in Zukunft wieder auf komplexere, nuancierte Aufgaben konzentrieren, die stärker mit ihrem eigentlichen Aufgabenfeld übereinstimmen, wie z. B. die Interaktion mit Kunden und die Entwicklung neuer Produkte.

Zukunftsweisende Banken nutzen KI bereits, um ihr Produktspektrum zu erweitern, ihre Abläufe effizienter und kostengünstiger zu gestalten und ihrem Kundenstamm ein besseres Kundenerlebnis und einen größeren Mehrwert zu bieten. Der Aufwand dafür ist oft kleiner als eingangs angenommen. Erfahren Sie hier, wie die Schwyzer Kantonalbank aus bereits vorhandenen Daten eine Menge Mehrwert generiert.

3. Wettbewerbsdruck reduzieren

Die Anwendungsreife und Verfügbarkeit künstlicher Intelligenz hat sich in den letzten Jahren rasant zum Positiven entwickelt und exzellente Use Cases hervorgebracht, auch in der Finanzbranche. Der Einsatz von KI für wertvolle Kunden-Insights und Kundenerlebnisse im Banking kann ein echter Game-Changer für Ihr Bankgeschäft sein.

Im Gegensatz zu den GAFA haben Banken eine Vertrauensbeziehung und Historie mit ihren Kunden und kennen deren Bank-Kundenwünsche im Speziellen. Mit massgeschneiderten Service- und Produktangeboten, personalisierter Kommunikation über verschiedene Kanäle hinweg, nützlichen Informationen und automatisierten Prozessen erzielt Ihr Institut bessere Ergebnisse, optimiert Arbeitsabläufe und schafft ein positives Arbeitsumfeld für Mitarbeiter*innen. Die Kombination aus Vertrauen und Innovation ergeben entscheidende Differenzierungspunkte im hart umkämpften Banking-Umfeld.

Mit angewandter, künstlicher Intelligenz und Data Analytics heben Sie sich von der Masse ab, indem Sie:

  • Ein besseres Kundenerlebnis bieten
  • Den richtigen Ton und das richtige Timing finden
  • Wiederkehrende Aufgaben automatisieren für weniger Fehler und mehr Skalierbarkeit
  • Operative Kosten durch Automatisierung reduzieren
  • Talente anziehen und mit mehr Freiraum motivieren
  • Mitarbeiter*innen mit Aufgaben beauftragen, die ihrer Kernkompetenz entsprechen und auch für die Bank echten Mehrwert generieren

Lesen Sie im exklusiven Whitepaper, wie Sie mit Machine Learning und Data Analytics den Grundstein für das Banking der Zukunft legen.

… Verpassen Sie die Chance nicht!

Ohne den Einsatz von künstlicher Intelligenz im Bankwesen, und die Kategorisierung und Analyse von Daten, versäumen Banken die erfolgversprechendste Möglichkeit, innovative Produkte oder eine bessere Kundenansprache anhand von Daten-Insights zu entwickeln. Diese verpasste Chance kann sich keine Bank in einem Markt leisten, in dem die Anzahl der Player exponentiell und sektorübergreifend steigt.

Das Thema künstliche Intelligenz ist auch nur auf den ersten Blick eine Black Box. Im Gegenteil, im Banking-Kontext kann KI heute ganz konkret sein: Auf Grundlage des Kundenverhaltens lassen sich Ansprache, Angebotsspektrum und Beratung hochgradig personalisieren.

Sie haben keine Erfahrung oder Ressourcen für angewandte künstliche Intelligenz? So geht es vielen Finanzinstituten, weswegen Banken zunehmend strategische Partnerschaften mit innovativen Technologieanbieter nutzen. Die grosse Studie zum Thema Data-driven Banking zeigt: Es lohnt sich. Denn wie effektiv Banken ihre vorhandenen Kundendaten für neue Formen der Personalisierung, Produktinnovation oder Ansprache nutzen, kann den grossen Unterschied beim Kundenerlebnis machen.

 

Ist Ihre Bank bereit für künstliche Intelligenz? Unsere Experten beraten Sie gerne zu Ihren individuellen Chancen mit KI!

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