In der Bankenwelt der Zukunft wird künstliche Intelligenz zum entscheidenden Wettbewerbsfaktor. Als Experten für AI Lösungen im Finanzsektor beobachten wir bei Acceleraid die transformative Kraft intelligenter Technologien. Nach mehr als 15 Jahren Erfahrung und über 200 Projekten mit AI haben wir einen klaren Blick darauf entwickelt, welche Ansätze wirklich Mehrwert schaffen und wie AI Agenten optimal eingesetzt werden können.

Die Phasen des Customer Lifecycle Managements

Der Kundenlebenszyklus im Retail Banking gliedert sich in die wesentliche Phasen: Acquisition, Engagement inkl. Cross- & Upselling sowie Retention.
Jede Phase bietet neue Möglichkeiten für den Einsatz von AI Agenten.

Acquisition: Intelligente Kundengewinnung

In der Akquisitionsphase unterstützen spezialisierte AI Agenten Banken dabei, potenzielle Kunden präzise zu identifizieren:

1. Dynamic Ad Targeter: Optimiert Werbekampagnen in Echtzeit basierend auf Targeting- und Werbedaten sowie Lookalike Audiences.
2. Landing Page Content Creator: Erstellt personalisierte Landingpages anhand von Zielgruppensegmenten und Nutzerverhalten.
3. Predictive Lead Scorer: Bewertet und priorisiert Leads automatisch durch Analyse von CRM-Daten und historischen Konversionsraten.
4. Voice-Powered AI Search for Products: Ermöglicht natürlichsprachliche Produktsuche basierend auf Produktinformationen und Nutzerinteraktionen.
5. Personalized FAQ Bots: Beantwortet individuelle Kundenanfragen durch Verknüpfung von Produktdaten mit häufigen Fragemustern.

Engagement: Personalisierte Kundeninteraktion

In der Engagement-Phase steigern AI Agenten die Kundenbindung durch maßgeschneiderte Interaktionen:

1. Smart Onboarding Assistant: Führt Neukunden durch den Onboarding-Prozess mit personalisierten Schritten basierend auf App-Nutzungsdaten und Kundenpräferenzen.
2. Dynamic Content Orchestrator: Kuratiert relevante Inhalte für jeden Nutzer durch Analyse von App-Nutzungsdaten und Interaktionshistorie.
3. AI Messaging Orchestrator: Steuert Timing und Inhalt von Kundenkommunikation basierend auf Engagement-Metriken und Nutzerverhalten.
4. Financial Health Check: Analysiert Transaktionsdaten und Finanzgewohnheiten, um personalisierte Finanzgesundheitsberichte zu erstellen.
5. Behavioral Nudge Engine: Sendet subtile Anreize zur Verhaltensänderung basierend auf Nutzerverhalten und psychologischen Modellen.

Ein spezieller und besonders wichtiger Bereich des Engagements stellt das Cross- & Upselling dar, hier finden AI Agenten (und Machine Learning Modelle) relevante Zusatzangebote:

1. Next-Best-Offer Advisor: Empfiehlt das optimale nächste Produkt basierend auf Transaktionsdaten, Produktnutzung und demografischen Informationen.
2. Financial Goal-Based Building AI: Entwickelt personalisierte Finanzpläne durch Analyse von Kundenzielen und aktueller Finanzlage.
3. Proactive Issue Detector: Identifiziert potenzielle Probleme, bevor sie auftreten durch Analyse von Transaktionsmustern und Kundenverhalten.
4. Intelligent Knowledge Base: Stellt kontextrelevante Informationen für Kundenberater bereit, indem sie CRM-Daten mit Produktinformationen verknüpft.
5. Voice AI for Banking Actions: Ermöglicht sprachgesteuerte Bankaktionen durch Integration von Spracherkennung mit Kernbanksystemen.

Retention: Langfristige Kundenbindung sichern

In der Retentionsphase helfen AI Agenten Banken dabei, Kundenabwanderung zu verhindern:

1. Churn Predictor: Identifiziert abwanderungsgefährdete Kunden durch Analyse von Transaktionsfrequenz, Engagement-Metriken und Kundenservice-Interaktionen.
2. Loyalty & Rewards Advisor: Personalisiert Belohnungen und Treueprogramme basierend auf individuellen Präferenzen und Nutzungsverhalten.
3. Automated viral Inviter: Fördert Empfehlungsmarketing durch Identifikation optimaler Zeitpunkte für Freundschaftswerbung basierend auf Kundenengagement.
4. Contextual In-App Helper: Bietet kontextsensitive Hilfe in der Banking-App durch Analyse des aktuellen Nutzerverhaltens und häufiger Problemstellungen.
5. Proactive Issue Detector: Erkennt und löst potenzielle Kundenprobleme, bevor sie zu Beschwerden führen, durch kontinuierliche Überwachung von Transaktionsmustern.

Evolution des Customer Lifecycle Managements mit AI Agents

Als Pioniere im Bereich des datengetriebenen Customer Lifecycle Managements haben wir nun unsere Infografik weiter entwickelt um die AI Agents und Ihre Einsatzgebiete:

Was ist alter Wein in neuen Schläuchen

• Segmentierung: Die grundlegende Idee der Kundensegmentierung bleibt bestehen, wird jedoch durch AI präziser und granularer.
• Personalisierung: Der Ansatz personalisierter Angebote wird durch AI Agenten auf eine neue Ebene der Individualisierung gehoben.
• Churn-Prävention: Die frühzeitige Erkennung von Abwanderungsrisiken erfolgt heute mit deutlich höherer Präzision und Vorlaufzeit.
• Cross- und Upselling: Diese etablierten Strategien werden durch AI Agenten effektiver und für den Kunden relevanter umgesetzt.

Was sind wirkliche Innovationen durch AI Agenten

• Echtzeit-Personalisierung: AI Agenten passen Kundeninteraktionen in Echtzeit an, basierend auf aktuellen Verhaltensmustern und Kontextdaten. Vorher wurden inhaltlich statisch erstellt und datenbasiert ausgespielt. Nun kann die gesamte Content Generierung teils sogar in Realtime erfolgen, heute für Text, morgen auch für Ton, Bilder und Videos.
• Autonome Entscheidungsfindung: Moderne AI Agenten treffen eigenständig Entscheidungen und lernen kontinuierlich aus Ergebnissen, statt nach Regeln.
• Hyper-personalisierte Kundenerlebnisse: Statt breiter Segmente ermöglichen AI Agenten eine Hyper-Personalisierung auf individueller 1to1 Ebene.
• Proaktive Issue-Erkennung: AI Agenten können potenzielle Probleme erkennen, bevor sie auftreten, und präventive Maßnahmen einleiten.
• Nahtlose Omnichannel-Erfahrung: Die Integration verschiedener Kanäle zu einem kohärenten Kundenerlebnis wird durch AI Orchestrierung optimiert.
• Voice Bots im Customer Service: Vollautomatisierte Echtzeit Gespräche mit dem AI Agent statt endloser Warteschleife und Auswahlmenüs.

AI und Machine Learning als Fundament

Die Leistungsfähigkeit dieser AI Agenten basiert auf fortschrittlichen Machine-Learning-Technologien:

• LLMs & GPT-basierte Chatbots für natürlichsprachliche Interaktionen
• Automatisierte Lead-Scoring-Algorithmen für präzise Kundenakquisition
• AI basierte Risikoscores für fundierte Entscheidungen statt statischen Decision und Scoring Modelle
• Automatisierte Ansprache mit personalisierten Produktempfehlungen
• Intelligente Steuerung der Aktionen in der App

Datenschutz und Kundeneinwilligung

Bei aller Begeisterung für AI Technologien bleibt der verantwortungsvolle Umgang mit Kundendaten oberste Priorität. Unsere Lösungen berücksichtigen:

• Verwendung anonymisierter, gruppierter Kundendaten für Targeting
• Nutzung von Opt-in-Mechanismen für personalisierte Angebote
• Transparente Einwilligungsverfahren
• Klare Zweckbindung bei der Datenverarbeitung

Fazit: Es dürfte jedem heute klar sein: Die AI ist der strategischer Erfolgsfaktor der Zukunft

Für Banken wird die Integration von AI, Chatbots und AI Agenten in die gesamte Kundenbeziehung zum entscheidenden Wettbewerbsfaktor. Die Technologie ermöglicht nicht nur Effizienzsteigerungen, Kosten- und Zeiteinsparungen, sondern schafft auch personalisierte Kundenerlebnisse, die Loyalität und Umsatz steigern. Bei Acceleraid unterstützen wir Banken, die richtigen Daten mit dem richtigen Use Case und dem besten AI Ansatz  zu verbinden. Wo früher viel Überzeugungskraft für Investments in AI nötig war, kommt heute die Revolution ins Bankhaus. ChatGPT und co halten Einzug, egal ob die Bank schon eine Strategie hat oder nicht, die Partner, Kunden und Mitarbeiter nutzen es täglich. Nun muss das Business folgen, um aus den ersten Prototypen produktive Anwendungen zu erschaffen.