Künstliche Intelligenz verspricht Effizienz und Wachstum – aber sie weckt in Banken und Versicherungen auch eine alte Sorge: den Kontrollverlust. Wie stellen Sie sicher, dass ein KI-Assistent nicht im Verborgenen agiert, sondern jederzeit nachvollziehbar, steuerbar und revisionssicher bleibt? Genau hier setzt das Konzept des „gläsernen Assistenten“ an. Warum Transparenz zur Pflicht wird – nicht zur
Wie Sie mit fokussierten KI-Assistenten den ROI erzielen, den Ihnen große Digitalisierungsprojekte nur versprechen. Sie kennen die Situation: Die Investitionen in künstliche Intelligenz sind getätigt, die Pilotprojekte laufen, doch der spürbare, geschäftsverändernde Erfolg bleibt oft aus. Studien deuten darauf hin, dass ein Großteil der KI-Initiativen in der Finanzbranche ihre strategischen Ziele nicht erreicht. Man investiert,
Wenn Sie Scott Brinker auf chiefmartec.com folgen, wissen Sie, dass die Martech-Landschaft nicht nur wächst, sondern sich weiterentwickelt. Diese Woche wurde der kommende "Martech for 2026"-Bericht angekündigt (Link) und das zentrale Thema wird der größte Umbruch seit der Cloud sein: Agentic AI. Als ein Team, das von Marketingtechnologie besessen ist, haben wir uns direkt in die
Neue Mitarbeitende sollen möglichst schnell produktiv werden. Ihr internes Wissen darf nicht in Ordnern, Köpfen oder veralteten FAQs versanden. Ein AI Assistant als zentraler Wissens-Hub verändert genau das — messbar, sicher und sofort einsetzbar. Banken und Finanzdienstleister beschleunigen damit Onboarding-Prozesse, skalieren Schulungen und steigern die Effizienz im Backoffice — ohne monatelange IT-Projekte. Warum ein Wissens-Hub
Wie Banken mit klarer Struktur und minimalem Aufwand einen leistungsfähigen FAQ-Assistenten implementieren – und damit Kundenservice, Conversion und Effizienz gleichzeitig steigern. Warum FAQ-Assistenten für Banken jetzt unverzichtbar sind Bankkunden erwarten heute schnelle, präzise und rund um die Uhr verfügbare Antworten. Ob Kontoführung, Kreditkartenlimit oder Onlinebanking – jedes Mal, wenn eine Frage offenbleibt, droht Frustration. Klassische
Künstliche Intelligenz im Kundenservice und Marketing ist längst kein Zukunftsthema mehr. Doch während KI-basierte Assistenten Prozesse automatisieren und Informationen liefern, sorgt ein Schlagwort für Unsicherheit: Halluzinationen. Entscheider in Banken, Versicherungen und der Finanzbranche fragen sich: Kann die KI Falschinformationen generieren? Wie stelle ich sicher, dass Antworten korrekt bleiben? Dieser Beitrag gibt einen transparenten, praxisnahen Einblick.
„Gute Werbung verkauft das Produkt, ohne aufzufallen.“ – David Ogilvy Marktüberblick: Die Menge an Kundendaten im Banking- und Finanzumfeld wächst exponentiell – doch viele Marketing- und CRM-Teams arbeiten weiterhin mit veralteten, trägen Tools. E-Mail-Marketing, Performance-Kampagnen und personalisierte CRM-Strecken leiden unter zu viel manueller Datenarbeit und zu wenig Intelligenz. Banken, Kreditkartenanbieter und FinTechs brauchen heute mehr
⁉️Die Mär vom schlechten Chatbot "Unser Chatbot nervt mehr, als er hilft." Diesen Satz hört man im Kundenservice regelmäßig – und das zurecht. Viele erste Generationen von Chatbots haben enttäuscht: starre Entscheidungsbäume, keine Kontextverarbeitung, null Verständnis für Kundenintentionen. Das Ergebnis? Frust auf beiden Seiten. Doch genau das hat sich geändert. Moderne AI-Assistenten spielen in einer
Einführung Unser AI-Chatbot-Assistent nutzt fortschrittliche natürliche Sprachverarbeitung (NLP), um kohärente und präzise Antworten zu liefern. Dieser Leitfaden beschreibt den strukturierten Prozess von der Bedarfsanalyse bis zur kontinuierlichen Optimierung, um sicherzustellen, dass der Chatbot genau auf Ihre Bedürfnisse zugeschnitten ist. Schritt 1: Vorbereitung und Bedarfsanalyse 1.1 Kundenberatung Ziel: Einführung in die Möglichkeiten und Grenzen eines ChatGPT-Assistenten.
In der heutigen digitalen Ära sind sowohl AI Assistenten als auch Chatbots im Finanzsektor zu unverzichtbaren Werkzeugen geworden. Beide Technologien bieten erhebliche Vorteile, aber auch spezifische Herausforderungen. In diesem Beitrag untersuchen wir die Unterschiede zwischen AI Assistenten und Chatbots, die zugrunde liegenden Technologien, die Vor- und Nachteile beider Systeme sowie die potenziellen Gefahren und deren