Die große Mehrheit der Banken sieht Künstliche Intelligenz (KI) als Schlüsselfaktor, wenn es darum geht, eine bessere, effizientere und "menschengerechtere" Customer Experience zu erzielen. [...]
Diese Technologie soll aber nicht nur die Art und Weise revolutionieren, wie Banken mit ihren Kunden interagieren, sondern auch deren Möglichkeiten deutlich erweitern, Infos über die eigenen Kunden zu sammeln. Zu diesem Ergebnis kommt die Management- und Consultingfirma Accenture in ihrem aktuellen Bericht, für den weltweit über 600 Branchen- und Technologie-Experten befragt wurden.
Große Vor- und Nachteile
„Die Bedürfnisse und Prioritäten der Kunden zwingen Finanzdienstleister dazu, die Art und Weise zu überdenken, wie sie mit ihren Kunden umgehen. Nur so können sie sicherstellen, dass sie mit ihren Produkten und Services die individuellen Ansprüche bestmöglich befriedigen“, so Alan McIntyre, Senior Managing Director bei Accenture. „KI-gestützte Werkzeuge helfen den Banken, die Präferenzen der Kunden genauer zu identifizieren und erlauben es den eigenen Mitarbeitern, mit einem besseren Verständnis und einer ausgeprägteren emotionalen Intelligenz auf ihre Wünsche einzugehen. Das ist für die Herstellung einer optimalen Consumer Experience von entscheidender Bedeutung“, sagt McIntyre.
„Die Bedürfnisse und Prioritäten der Kunden zwingen Finanzdienstleister dazu, die Art und Weise zu überdenken, wie sie mit ihren Kunden umgehen. Nur so können sie sicherstellen, dass sie mit ihren Produkten und Services die individuellen Ansprüche bestmöglich befriedigen“, so Alan McIntyre, Senior Managing Director bei Accenture. „KI-gestützte Werkzeuge helfen den Banken, die Präferenzen der Kunden genauer zu identifizieren und erlauben es den eigenen Mitarbeitern, mit einem besseren Verständnis und einer ausgeprägteren emotionalen Intelligenz auf ihre Wünsche einzugehen. Das ist für die Herstellung einer optimalen Consumer Experience von entscheidender Bedeutung“, sagt McIntyre.
„Bei den Banken ist die Digitalisierung im Moment ein großes Thema. Wann und in welcher Form solche KI-Systeme tatsächlich großflächiger eingesetzt werden, lässt sich derzeit aber nicht sagen“, meint Hans-Peter Burghof, Inhaber des Lehrstuhls für Bankwirtschaft und Finanzdienstleitungen an der Universität Hohenheim. Der Experte sieht dabei sowohl potenzielle Vor- als auch Nachteile. „Personal ist im Vergleich zu Software sehr teuer. Dafür kann der Computer nicht zwischen den Zeilen lesen“, erklärt Burghof: „Ein Beratungsvorschlag muss gut zum Kunden passen. Ein KI-System müsste eine gewisse Komplexität aufweisen und selbst dazulernen können, um eine präzise Auswertung von Kundenaussagen zu ermöglichen.“
„Gesteigerte Produktivität“
Den Ergebnissen der Umfrage zufolge glauben mit 78 Prozent mehr als zwei Drittel der Banker, dass sich mittels KI die User-Interfaces, die Kunden zur Abwicklung ihrer Bankgeschäfte verwenden, wesentlich einfacher und bequemer gestalten lassen. Vier von fünf Befragten (79 Prozent) denken zudem, dass KI-Systeme generell die Art und Weise revolutionieren werden, wie Banken mit ihren Kunden interagieren und wie diese Informationen über ihre Kunden sammeln. Gut zwei Drittel sind davon überzeugt, dass schon viele Banken innerhalb der nächsten drei Jahre vollständig auf KI als primäres Tool zum Management der Kundenbeziehungen setzen werden.
Den Ergebnissen der Umfrage zufolge glauben mit 78 Prozent mehr als zwei Drittel der Banker, dass sich mittels KI die User-Interfaces, die Kunden zur Abwicklung ihrer Bankgeschäfte verwenden, wesentlich einfacher und bequemer gestalten lassen. Vier von fünf Befragten (79 Prozent) denken zudem, dass KI-Systeme generell die Art und Weise revolutionieren werden, wie Banken mit ihren Kunden interagieren und wie diese Informationen über ihre Kunden sammeln. Gut zwei Drittel sind davon überzeugt, dass schon viele Banken innerhalb der nächsten drei Jahre vollständig auf KI als primäres Tool zum Management der Kundenbeziehungen setzen werden.
Auch die häufigsten genannten Gründe für eine stärkere Einbindung von KI-Technologie werden im Bericht zusammengefasst. An erster Stelle steht mit 60 Prozent Zuspruch das Argument der „besseren Datenanalyse“, auf Platz zwei folgt die „gesteigerte Produktivität“ mit 59 Prozent und auf Rang drei das „Potenzial zu Kostenersparnissen“ mit 54 Prozent.
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