Das Geschäft mit vermögenden Kunden birgt enormes Potenzial. Die aufgrund niedriger Geburtenraten zahlenmässig schwächere Nachfolgegeneration wird voraussichtlich über eine höhere Kaufkraft verfügen als ihre Eltern, wenn das Vermögen der geburtenstarken Vorgängergenerationen auf sie übergeht. Banken konkurrieren also um weniger, aber um vermögendere Kunden. Diese sind zudem weniger loyal als ihre Elterngeneration und zögern nicht, schleunigst die Bank zu wechseln, wenn Angebot und Service nicht ihren Erwartungen entsprechen.
Für eine zeitgemässe, personalisierte und nahtlose Kommunikation mit der Bank spielen Daten eine zentrale Rolle. Mit Hilfe von Datenanalyse können Unternehmen die Bedürfnisse und Wünsche ihrer Kunden besser verstehen und ihnen personalisierte Angebote und Dienstleistungen anbieten. Unternehmen, die ihre Kunden begeistern wollen, müssen daher die Chancen des digitalen Zeitalters nutzen und auf neue Technologien setzen.
Die Ergebnisse des World Retail Banking Report 2024, einer aktuellen Studie von Capgemini, zeigen jedoch, dass die meisten Banken schlecht darauf vorbereitet sind, in einer digitalen Zukunft zu bestehen.
Dabei können neue Technologien wie generative künstliche Intelligenz (KI) besonders im Bankensektor zu einem exzellenten Kundenservice beitragen. Bankkunden nehmen fast täglich die Dienstleistungen ihrer Bank in Anspruch, weshalb die Geschichte des Bankwesens eng mit der Entwicklung des Kundenservices verbunden ist. Dieser wiederum ist untrennbar mit technologischem Fortschritt verbunden. Um wettbewerbsfähig zu bleiben, müssen Banken innovativ sein und bei der Einführung neuer Technologien ähnlich vorausschauend denken wie Startup-Unternehmen. Generative KI spielt dabei eine Schlüsselrolle.
Die Auswirkungen von KI auf die Kundenkommunikation
Organisationen, die in grossem Umfang mit ihren Kunden kommunizieren – und Banken gehören zweifellos dazu – stehen vor der Herausforderung, persönlichere und effizientere Interaktionen zu schaffen. Generative KI nutzt die Leistungsfähigkeit grosser Sprachmodelle (LLMs), die auf grossen Mengen von Textdaten trainiert wurden, um natürlich klingende Antworten und Inhalte zu erzeugen.
Diese LLMs "verstehen" den Kontext und die Absicht hinter menschlichen Anfragen, indem sie Millionen von Kommunikationen analysieren. Das macht sie ideal für die Generierung von Bausteinen für die Kundenkommunikation. LLMs lernen ständig dazu und verbessern sich, da sie ständig neuen Informationen ausgesetzt sind. Um die Relevanz und Qualität der Antworten zu erhöhen, optimiert die "Retrieval-Augmented Generation" (RAG) die Ausgabe von LLMs. RAGs erweitern LLMs, indem sie sie mit Inhalten aus bestimmten Domänen, Branchen oder internen Wissensdatenbanken verknüpfen, um Inhalte zu generieren, die den von der Branche, dem Unternehmen oder der Abteilung bereits generierten Inhalten ähneln.
Da GenAI in der Lage ist, grosse Transaktionsvolumina zu aggregieren, Daten aus einer Vielzahl von Finanzdokumenten zu extrahieren und personalisierte Inhalte für Kunden zu generieren, haben einige der grössten und am stärksten regulierten Branchen die Technologiewelt überrascht, indem sie sich als begeisterte Early Adopters der GenAI-Technologie erwiesen haben. Kleinere Organisationen zögern eher, die Technologie einzuführen, da ihnen die Ressourcen für eine ordnungsgemässe Implementierung fehlen.
Wenn eine grosse Organisation ihr eigenes LLM entwickelt, hat sie mehr Kontrolle über das LLM, da sie die Daten kontrolliert, mit denen das LLM trainiert und im Laufe der Zeit verbessert wird. Die meisten Organisationen haben jedoch weder das Budget noch die Struktur, um eine eigene Lösung zu entwickeln.
Es gibt ein breites und wachsendes Angebot an branchenspezifischen LLMs. Diese sind so konzipiert, dass sie das Wesen einer bestimmten Branche oder eines bestimmten Anwendungsfalls erfassen, indem sie deren einzigartige Fachsprache, Kontext und Feinheiten verstehen. Domänenspezifische LLMs bieten einen schnelleren Weg zur Einführung von GenAI in einer Branche. Diese Modelle sind zwar nicht genau auf den spezifischen "Tone-of-Voice" eines bestimmten Unternehmens zugeschnitten, können aber mit Hilfe von Input optimiert werden. Das ist ein risikoärmerer, aber schnellerer Weg zu LLMs, die für die Kundenkommunikation verwendet werden können.
Für kleinere Organisationen können branchenspezifische LLMs eine schnellere und risikoärmere Lösung für die Integration von GenAI bieten. Durch die Nutzung spezialisierter LLMs können Organisationen das Fehlerrisiko minimieren und eine nahtlosere Integration von GenAI in ihre Technologie-Stacks gewährleisten.
Die strategische Integration von GenAI
Unternehmen, die ihren Kunden personalisierte Inhalte anbieten wollen, müssen strategisch vorgehen und sowohl strukturelle als auch technologische Anpassungen vornehmen. Die Integration von GenAI in den Technologie-Stack spielt dabei eine Schlüsselrolle, da sie die Interaktion mit den Kunden personalisiert, optimiert und automatisiert. GenAI ermöglicht die automatische Generierung verschiedener Kommunikationsformate wie Texte, E-Mails und Benachrichtigungen. Dabei analysiert sie das Kundenfeedback, um personalisierte Inhalte und Angebote auf Basis der Kundenpräferenzen zu erstellen. Auch Chatbots und virtuelle Assistenten profitieren von GenAI, indem sie Kundenanfragen in Echtzeit bearbeiten und individuelle Unterstützung bieten.
Darüber hinaus verbessert GenAI Compliance- und Risikomanagement-Prozesse durch die automatische Erstellung von Inhalten, die den geltenden Vorschriften entsprechen und Fehler minimieren.
Die rasante Entwicklung von GenAI bietet Unternehmen spannende Möglichkeiten, ihre Kundenkommunikation umzugestalten und zu verbessern. Durch die Integration von GenAI in ihren Technologie-Stack können sie personalisierte, effiziente und intelligente Kundeninteraktionen schaffen, die es ihnen ermöglichen, ihre Kunden besser zu verstehen, ihre Bedürfnisse zu erfüllen und langfristige Beziehungen aufzubauen.
Die Integration von GenAI erfordert eine sorgfältige Planung, Implementierung und Überwachung, damit sie effektiv genutzt wird und den Anforderungen entspricht. Zudem ist es wichtig, die Auswirkungen von GenAI auf die Kundenkommunikation zu verstehen und sicherzustellen, dass sie die Kundenerfahrung verbessert, die Effizienz steigert und Risiken minimiert.
Fazit: Keine Angst vor Innovation
Unternehmen, die ihren Kunden einen personalisierten Service bieten wollen, kommen an der Nutzung neuer Technologien nicht vorbei. Flexibilität ist der Schlüssel zum Erfolg, denn Unternehmen müssen sich ständig an neue Trends und Kundenbedürfnisse anpassen. Mit den richtigen Strategien, Prozessen und Technologien können Organisationen das transformative Potenzial von GenAI voll ausschöpfen und einen Wettbewerbsvorteil in der zunehmend digitalen und vernetzten Welt von heute erlangen.
