Die sinnvolle Weiterentwicklung von Banking-Assistants geht weit über FAQ-Beantwortung hinaus. Die beste, meistgenutzte und einfach umsetzbare Route: zuerst interne Effizienz (Mitarbeiter-Assistenten, Wissensmanagement), dann externe Skalierung (anonymisierte, personalisierte Produktberatung) — jeweils abgesichert durch strikte Datenanonymisierung, Pre-Filtering und nachvollziehbare Audit-Trails. Das bringt schnelle Wirkung und minimiert Risiko. Einleitung: Warum Banken jetzt weiterdenken müssen AI-Assistants werden in Banken
Wir freuen uns, Ihnen heute einen bedeutenden strategischen Meilenstein präsentieren zu dürfen: Acceleraid ist mit einem Schlüsselbeitrag im aktuellen Standardwerk "Customer Intelligence" des renommierten Springer Gabler Verlages vertreten. Diese Veröffentlichung ist weit mehr als eine akademische Errungenschaft – sie ist die Bestätigung unserer strategischen Führungsrolle bei der Transformation von Kundenbeziehungen durch datengetriebene Intelligenz. Von Daten zu strategischem Asset:
Nachhaltigkeit im Finanzsektor ist kein PR-Thema mehr – sie wird zum echten Wettbewerbsfaktor. Doch viele ESG-Initiativen verpuffen, weil sie nicht dort greifen, wo sie wirklich etwas bewirken können: beim Verhalten der Kunden. Wer Nachhaltigkeit erlebbar machen will, muss dort ansetzen, wo täglich Entscheidungen getroffen werden – beim Bezahlen. Was bedeutet ESG eigentlich? ESG steht für
Wie Artificial Intelligence das Banking neu definiert Der Finanzsektor steht vor einer grundlegenden Transformation: Artificial Intelligence (AI) verändert, wie Banken mit ihren Kunden interagieren, Prozesse automatisieren und regulatorische Anforderungen erfüllen. Von einfachen FAQ-Bots bis hin zu hochentwickelten AI-Agenten, die in Echtzeit beraten, erlebt der Bankensektor eine Evolution, die Effizienz steigert, Kosten senkt und die Kundenbindung
Im Customer Lifecycle Management (CLM) geht es heute nicht mehr darum, ob du Daten nutzt – sondern wie intelligent du sie einsetzt. Smarte Banken und Kartenanbieter verlassen sich nicht mehr auf Bauchgefühl, sondern auf Scoring-Modelle, die Verhalten interpretieren, Kundenwert quantifizieren und Impulse zur richtigen Zeit auslösen. In diesem Artikel sind Methoden und Scores aufgeführt, die
Als AI-Experte bei Acceleraid gebe ich Ihnen einen Einblick, wie wir die nächste Stufe der Dateninteraktion ermöglichen und Unternehmen helfen, ihre Customer Data Platforms (CDPs) zu revolutionieren. Die Zukunft ist jetzt: Dateninteraktion per Dialog Stellen Sie sich vor: Es ist Montagmorgen, 9 Uhr. Ihre Marketingmanagerin öffnet nicht wie gewohnt komplizierte Dashboards oder wartet auf IT-Support,
Ob Konto, Karte oder digitaler Abschluss – der Kundenservice in der Finanzbranche steht unter permanentem Druck. Die Kunden erwarten sofortige, präzise Antworten. Gleichzeitig steigen Anfragevolumen, rechtliche Anforderungen und der Fachkräftemangel. Der Wunsch nach intelligenten Lösungen ist groß – die Hürde zur Umsetzung aber oft noch größer. Dabei gibt es längst eine konkrete Möglichkeit, sofort produktiv
Einleitung Nicht jeder Umsatz ist gleich wertvoll. Kunden, die regelmäßig reisen, bieten deutlich mehr Cross-Selling-Potenzial – ob bei Versicherungen, Premiumkarten oder Serviceleistungen. Der Travel Affinity Score identifiziert genau diese Kunden anhand ihrer geografischen Transaktionsmuster. So wird aus einer anonymen Zahlung ein valider Indikator für Reiseaktivität und Premiumbedarf. Was ist der Travel Affinity Score? Der Travel
Einleitung Im Wettbewerb um loyale und profitable Kunden reicht es nicht, kurzfristige Umsätze zu maximieren. Entscheidend ist die Frage: Wie viel ist ein Kunde wirklich wert – heute, morgen und übermorgen? Der Customer Lifetime Value (CLV) liefert darauf die Antwort. Er berechnet den langfristigen Ertrag eines Kunden – und gibt Kreditkartenanbietern die Möglichkeit, Budgetallokation, Kommunikation
Einleitung Im digitalen Marketing zählt nicht nur was man sagt – sondern wann. Der Delivery Timing Optimization Zeitpunkt von Acceleraid bestimmt das optimale Zeitfenster für Kundenansprache. Statt auf Vermutungen zu setzen, nutzt diese Optimierung Machine Learning und Verhaltensdaten, um Inhalte punktgenau zu platzieren – genau dann, wenn die Aufmerksamkeit und Interaktionswahrscheinlichkeit am höchsten sind. Das