Schon lange, bevor die Bankkunden pandemiebedingt zu Hause bleiben und sich physisch den Bankfilialen fernhalten mussten, hat sich die Finanzindustrie mit komfortableren digitalisierten Kundenerlebnissen auseinandergesetzt. Enterprise Project postuliert daher, dass die Zunahme der Telearbeit den Einsatz von Neuro-Linguistic Programming (NLP), also der intelligenten Sprachsteuerung, und automatisierter Spracherkennung (ASR) noch schneller und intensiver vorantreiben wird, insbesondere in Kundenkontaktzentren.
Viele Retail-Banken, die in diesem Kontext mit einer Flut von Kundendienstanrufen konfrontiert sind, sehen wie wir das Potenzial in intelligenten Technologien, um den Call-Center-Betrieb zu verbessern und das Call-Center um digitale (Self-)Services zu bereichern. Denn mit einem höheren Anteil an sprachgesteuertem Selfservice können Standardanfragen schneller beantwortet werden, die Kunden landen nicht in der Warteschleife und der Kundendienst kann 7×24 Stunden aufrechterhalten werden. Zum Einsatz kommen konversationsfähige KI-Agenten, die direkt mit den Kunden in Kontakt treten können, um deren Anfrage – etwa nach dem Kontostand oder einer Zahlung – automatisiert zu beantworten oder auszuführen wie beispielsweise eine Kartensperre. Doch Finanzinstitute erweitern ihren Kundendialog auch über andere Plattformen und Kanäle hinweg. Der Stimm- und Spracherkennung kommt im so genannten «Conversational Banking» tragende Bedeutung zu.

Vielfältige digitale Interaktionsmöglichkeiten

Unter «Conversational Banking» werden alle digitalen Interaktionsmöglichkeiten einer Bank bzw. eines Finanz-Dienstleisters gefasst, die mithilfe menschlicher und nicht-menschlicher Unterstützung auf Messaging-Plattformen über Text-, Voice- oder Video-basierten Dialog stattfinden. Dank Conversational Interfaces können Finanzinstitute ihre Kommunikations- und Kundenserviceaktivitäten über Chatbots hinaus vornehmlich um drei attraktive Säulen erweitern:

Voicebiometrie für ein positives Kundenerlebnis

Die Stimme eines jeden Menschen ist ebenso einzigartig wie seine DNA. Finanzinstitute könnten künftig ihre Kunden anhand seines Stimmprofils authentifizieren. Die so genannte «Voicebiometrie» vermisst die Parameter der Stimme und ermöglicht es im Callcenter oder im Self-Service, dem Kunden «nervige» Abfragen zu seiner Identität zu ersparen. Der Kunde erlebt den Authentifizierungsprozess als positiv. Das Finanzinstitut wiederum kann seinen Prozess intelligent automatisieren und damit Kosten einsparen.

Voice Banking

Im vorherigen Blogbeitrag unserer AI-Serie waren wir bereits auf Hyperautomation eingegangen. Diese höhere Form der Automatisierung kommt beim Self-Service für Standardanfragen zum Einsatz. Der Prozess setzt sich autonom in Gang, indem der Kunde bei einem Anruf per Voicebiometrie authentifiziert wird und dann sein Anliegen mit einem Voicebot «bespricht». Dieser wiederum beantwortet die Anfrage, beispielsweise zu einer Hypothek, oder löst einen Prozess aus wie etwa die Rücksetzung eines Passworts.

Voice App

Dieses Voice Banking kann im nächsten Schritt in eine App integriert oder in andere intelligente Devices, wie etwa Alexa, eingebettet werden. Der Kunde ruft dann nicht mehr auf eine Nummer an, sondern interagiert mit seinem Smartphone oder spricht mit seinem Sprachassistenten. Das vielzitierte Internet of Things, in dem vernetzte Dinge komfortablere Prozesse und bessere Entscheidungen mit sich bringen, wird zur Artificial Intelligence of Things. Der Kunde kann künftig z. B. aus dem Auto heraus Banktransaktionen in Auftrag geben oder seine Finanzgeschäfte so einfach wie eine Wetterabfrage abwickeln.

Inventx hat eine Roadmap entwickelt, entlang der sie sich Schritt für Schritt mit dem Use Case auseinandersetzt. Wir arbeiten bereits konkret an Projekten zu Voicebiometrie und Voice Banking. Mit unseren gebündelten Kompetenzen sowohl in Artificial Intelligence als auch Robotic Process Automation nutzen wir Voice Intelligence für die Strukturierung unstrukturierter Daten, wie etwa Audio, in denen der Kunde sein Anliegen schildert, das dann mittels RPA verarbeitet wird. Dies alles natürlich unter Beachtung der höchsten Standards in Bezug auf Datenschutz, Schutz der Privatsphäre und Cybersecurity.