Chatbot next level: Generative KI in Kundenservice und Vertrieb

Die neue Generation von Sprachmodellen ist ein Effizienz-Turbo für den Verkaufsprozess

Keyfacts:

  • Als Service-Personal sind Chatbots vielen ein Begriff – doch das Kundenerlebnis mit der sprechenden Maschine war oft verbesserungswürdig.
  • Jetzt werden die Sprachmodelle immer besser, und die neue Generation generativer künstlicher Intelligenz (KI) verleiht digitalen Assistenten im Kundenservice einen enormen Leistungsschub.
  • Der nächste Schritt wird die umfassende Verknüpfung mit Kernbankensystemen sein: für die Unternehmen erhöht das die Effizienz – Kund:innen eröffnen sich neue Interaktionsmöglichkeiten.

Seit einigen Monaten diskutiert die Finanzbranche über das Potenzial von generativer künstlicher Intelligenz (KI) wie ChatGPT, Midjourney, Bard oder Dall-E. Erste Anwendungsfelder, die sich für Banken und Versicherungen anbieten, haben wir hier beschrieben. Auch im Kundenservice und in Vertrieb und Verkauf eröffnen sich ganz neue Wege dafür, die Technologie zur Verbesserung der Kundenreise einzusetzen – und dabei effizienter zu handeln.

Denn die Systeme der neuen Generation sind mit einem Vielfachen der Datenparameter trainiert, die den Vorgängern zugrunde liegt. Und deshalb werden ihre Sprachmodelle immer besser.

Wir gehen davon aus, dass sich Unternehmen dem Einsatz von KI-Modellen in verschiedenen Ausbaustufen nähern werden: In der ersten Ausbaustufe wird generative KI als „Stand-alone“-Lösung – zum Beispiel als Sprachassistent – eingesetzt. Auf der zweiten Stufe werden Bestandssysteme mit digitalen Assistenten wie Chatbots kombiniert, um neue Anwendungsfelder zu erschließen. Und in der dritten werden ganze Verkaufsprozesse automatisiert abgewickelt.

Ausbaustufe 1: Digitaler Kundenassistent

Ausbaustufe 1 ist dadurch gekennzeichnet, dass KI in einem Tool – etwa als digitaler Kundenassistent – zum Einsatz kommt. Nehmen wir den Fall, dass eine Kundin oder ein Kunde per Chat-Dialog auf der Unternehmenswebsite nach Informationen fragt. Wenn sich eine Person beispielsweise über die Finanzierung einer neuen Küche informieren möchte, kann sie über einen Chatbot erste Fragen klären und bekommt bei Bedarf automatisch einen Termin mit einer Beraterin oder einem Berater zugewiesen.

Dokumente wie Allgemeine Geschäftsbedingungen (AGB) oder Preisverzeichnisse können im System an einer zentralen Stelle gebündelt und je nach Chatverlauf zielgerichtet herausgegeben werden – eine deutliche Verbesserung zu früheren Sprachmodellen und Systemen, denn die neuen Modelle sind viel präziser als die der älteren Generationen.

Ausbaustufe 2: Automatisierung von Callcentern

Eine erweiterte Nutzung bietet die zweite Ausbaustufe. Hier werden bereits vorhandene Systeme und Applikationen eingebunden. Durch die Verknüpfung von Chat- mit CRM-Systemen ist es etwa möglich, eine aktuelle Anfrage der Kontakthistorie mit der Kundin oder dem Kunden zuzuordnen.

Das System weiß dann also, wann eine Person zuletzt angerufen hat und mit welchem Anliegen und kann diese Informationen miteinander verknüpfen. Das bietet viele Möglichkeiten, wie wir bei Ausbaustufe 3 erläutern.

Große Effizienzgewinne verspricht der Einsatz von KI-Systemen der neuen Generation in Callcentern. Denn sie ermöglichen es, Service-Anfragen automatisch in hoher Qualität zu bearbeiten.

Durch Speech-to-Text-Technologie kann zum Beispiel Gesprochenes in geschriebenen Text umgewandelt werden. Der Vorteil: Auch mündliche Kundenanfragen können vom System verarbeitet werden – nicht nur schriftliche Eingaben. Wird ein leistungsfähiges KI-Tool mit dieser Technologie verknüpft, kann das System telefonische Kundenanfragen verstehen und automatisiert darauf reagieren.

Das kann dazu beitragen, in Banken und Versicherungen Abläufe zu beschleunigen, indem das Tool zum Beispiel Kundenanfragen in Echtzeit bearbeitet, und Kosten zu sparen – Effizienz und Kundenzufriedenheit steigen.

Analysen von Spracheingaben optimieren die Kundenreise

Fachkräfte sind ein rares Gut und eine solche Automatisierung entlastet den Kundenservice und schafft Freiräume für die Mitarbeitenden. Und durch die (ebenfalls automatisierbare) Analyse von Transkriptionen der Spracheingaben von Kund:innen wird es möglich, das Kundeninteresse genau zu analysieren – indem etwa die Häufigkeit von Nachfragen nach einzelnen Produkten erhoben wird.

Und auch die Haltung des Kund:innen – ist es die Suche nach Informationen, ein Kaufinteresse oder eine Beschwerde/Unzufriedenheit – kann die KI bestimmen, sodass das Unternehmen passend reagieren kann.

Datenschutzbedenken sind in diesem Zusammenhang berechtigt. Doch zum Beispiel bei Microsoft sind im Rahmen von Unternehmenslizenzen entsprechende Service Level Agreements mit der Umsetzung von generativer KI in den Anwendungen enthalten, die auch für die Cloud-Nutzung gelten.

Ausbaustufe 3: Umfangreiche Integration in Verkaufsprozesse

Perspektivisch lässt sich generative KI komplett in das Ökosystem eines Unternehmens integrieren und kann so vollautomatisiert Vertriebspotenziale erkennen, kommunizieren und umsetzen. Gekoppelt mit den richtigen Data Analytics kann die Technologie als integraler Bestandteil des Experience Managements in der dritten Ausbaustufe ganze Verkaufsprozesse abdecken. Die Arbeit an diesem Anwendungsszenario findet bislang nur vereinzelt statt.

Als bedeutsame Innovation und Game-Changer wird die Verknüpfung mit den Kernbankensystemen und dem CRM gesehen. Zurück zum Beispiel von oben: Eine Person ruft wegen einer Frage zu einem Sparbrief an und erwähnt nur beiläufig, dass sie eine Immobilie erwerben möchte – und erhält automatisiert ein erstes Angebot per Voicebot. Diese Automatisierung gestaltet das Kundenerlebnis noch nahtloser – und hilft dem Unternehmen dabei, gezielte Angebote zu platzieren und den Umsatz zu steigern.

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Customer Centricity

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Customer Centricity ist heute schon wichtig, morgen jedoch entscheidend. Denn die zunehmende Digitalisierung lässt auch die Erwartungen der Kund:innen an die Produkte und Services ihrer Finanzdienstleister steigen: Sie erwarten eine hohe Personalisierung und Individualisierung, eine möglichst unkomplizierte und schnelle Abwicklung ihrer Aufträge und eine Lösung ihres Anliegens zu jeder Zeit und überall über ihre präferierten Kanäle. Eine systematische Ausrichtung des Geschäftsmodells an den Kundenerwartungen und -bedürfnissen ist damit zu einem noch wichtigeren Erfolgsfaktor im Finanzsektor geworden – und bietet gleichzeitig eine große Chance, sich vom Wettbewerb zu differenzieren.

Dass eine konsequente Customer Centricity viele Potenziale bietet, haben die meisten Finanzdienstleister erkannt. So äußerten 2022 beispielsweise 97 Prozent der Befragten einer Studie von KPMG und Lünendonk („Kunden im Mittelpunkt – Kundenzentrierung als wesentlicher Erfolgsfaktor im Finanzdienstleistungssektor“), dass sie Kundenzentrierung als Teil ihrer Strategie verstehen oder einen entsprechenden Strategieschwenk planen. 88 Prozent der Befragten wollen in Zukunft näher an ihre Kund:innen heranrücken und ihnen zusätzliche Mehrwertservices entlang ihrer Customer Journey und zu ihren individuellen Bedürfnissen und Alltagssituationen bieten.

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