Durch einen hohen Automatisierungsgrad werden Prozesse erheblich beschleunigt. Dadurch entstehen mehr Freiräume für qualitative Arbeit und Entscheidungen der Bankmitarbeiter*innen. Damit hilft eine leistungsfähigere Marktfolge einem erfolgreichen Vertrieb und sorgt für zufriedene Kund*innen. Gemeinsam mit unseren Kunden entwickeln wir die Modelle weiter und beziehen die Praxis der Expert*innen in der Bank ein.
Übergreifende strategische Handlungsfelder sind Datenqualität und Verfügbarkeit, die Integrationskraft der Infrastruktur und der zügige Aufbau KI-bezogener Skills. Eine durchgängige End-to-End-Perspektive garantiert dabei die nahtlose Integration von Analytics- und KI-Lösungen inheutige und künftige Bankabläufe.
Mehr Wissen, besserer Service
KI bezeichnet verschiedene Methoden. Für die Finanzwirtschaft liegt der Fokus aktuell auf dem Machine Learning (ML), bei der das System selbstständig Wissen aus vorhandenen Daten und Algorithmen ableitet und auf dieser GrundlageVorhersagen oder Entscheidungen trifft. In der Bank führen solche Smart-Analytics-Algorithmen Informationen aus verschiedenen Datenpools zusammen. Dazu gehören Kontobewegungen, Depottransaktionen, Immobilienpreise und Wertpapierkurse, aber auch das Nutzungsverhalten auf digitalen Kanälen.
So zeichnen sich Datenmuster ab, die den individuellen Bedarf genau erkennen lassen, zum Beispiel mögliche Vorsorgelücken im Alter, regelmäßige Überweisungen, die sich automatisieren lassen, oder finanzielle Spielräume durch ein besseres Ausgabeverhalten. Diese Informationen bieten Ansatzpunkte, um sich – über den jeweils passenden Kanal und nach ausdrücklicher Zustimmung zur Nutzung ihrer Daten – mit den Kund*innen konstruktiv auszutauschen.
Detailliertes Feedback, individuelle Angebote
Mithilfe von KI-Algorithmen veredelte Daten, Smart Data genannt, verbessern auch die Performanceanalyse des Bank-Portfolios: Via Dashboard können Produktverantwortliche detailliert nachvollziehen, welche digitalen Serviceangebote die Kund*innen besonders nutzen. Und sie erhalten einen automatisch generierten Optimierungsvorschlag, mit welchen App-Store-Lösungen sie ihr Portfolio noch besser am tatsächlichen Bedarf der Kund*innen ausrichten können.
Die von Atruvia geplante offene Plattformarchitektur erlaubt es den Banken, dem Bedarf entsprechende Versicherungs- oder Sparprodukte von Verbundpartnern automatisiert anzubieten. Und weil künftig auch externe Unternehmen Zugang zu genossenschaftlichen Plattformen erhalten, lässt sich das Angebot weiter ergänzen – bei einer Baufinanzierungszusage beispielsweise mit dem Angebot eines Architektenbüros oder einer Baufirma. Neben den Angeboten selbst verbessern sich dank KI auch die Austauschmöglichkeiten der Banken. Die Analyse des Nutzungsverhaltens der Kund*innen sorgt dafür, dass die per Smart Data generierten Angebote via Omnikanal stets automatisch zum richtigen Zeitpunkt über denjenigen Kontaktkanal platziert werden, den die einzelnenKund*innen bevorzugen.
Hohe Investition, mehr Effizienz
Der Investitionsbedarf für solche KI-Technologien ist hoch. Doch das damit verbundene Einsparpotential ist gleichzeitig enorm: Für die weltweite Finanzwirtschaft veranschlagt das Beratungsunternehmen Oliver Wyman die möglichen Einsparungen bis 2030 auf etwa eine Billion US-Dollar. Heruntergerechnet auf die Genossenschaftliche FinanzGruppe wären das vier bis sechs Milliarden Euro in den nächsten zehn Jahren. Atruvia ist fest überzeugt von der Relevanz dieser Technologien für Kund*innen und Partner*innen und unterstützt sie durch Konzeption, Bereitstellung und Betrieb von intelligenten Lösungen – als digitales Kompetenzzentrum für intelligente Datennutzung und KI in der Genossenschaftlichen FinanzGruppe.
