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KI und RPA bei Banken: Mit Bots Kundenanfragen in Echtzeit beantworten

Künstliche Intelligenz (KI) ist längst keine Fiktion mehr, sie wälzt bereits heute die Finanzbranche radikal um. So setzt die Hanseatic Bank KI zum Beispiel im Bereich des digitalen Forderungsmanagements ein. Die britische Großbank HSBC nutzt die Technologie in ihrem Risk Management, um weniger betrugsanfällig für Finanzkriminalität zu sein. Die Firma Sopra Banking Software entwickelte mit dem „Robo Loan Officer“ einen virtuellen Kreditberater, der mit Kunden in mehreren Sprachen per Voice-Schnittstelle oder via Text-Chat kommunizieren kann.

Um wettbewerbsfähig zu bleiben, investieren Banken, Finanzdienstleister und Unternehmen fast aller Branchen weltweit Milliardenbeträge in Künstliche Intelligenz und Robotic Process Automation (RPA), beides Technologien, von denen man sich mannigfache Vorteile erhofft. KI und RPA sollen dabei helfen, intelligentere Entscheidungen zu treffen, einen besseren Kundenservice zu arrangieren, Risiken zu minimieren und finanzielle Einsparungen zu ermöglichen. Die Wunschliste ist lang. Viele Banken-CEOs sehen in KI und Co. bereits die eierlegende Wollmilchsau.

Einer aktuellen Umfrage der Wirtschaftsprüfungs- und Beratungsgesellschaft PwC zufolge setzen Banken international verstärkt auf KI, um ihr Digitalisierungstempo zu beschleunigen. Die überwiegende Mehrheit der Banken-CEOs (91 Prozent) rechnet demnach damit, dass Künstliche Intelligenz das Bankgeschäft in den kommenden fünf Jahren nachhaltig verändern wird. Knapp 60 Prozent erwarten, dass die Technologie die Welt noch umfassender revolutionieren wird als das Internet.

 

Finanzbranche vor großen Herausforderungen

Die Finanzindustrie steht vor großen Herausforderungen. Immer mehr branchenfremde Wettbewerber, etwa aus dem Bereich Zahlungsverkehr, drängen auf den Markt und verschärfen den Wettbewerb. Zugleich spannen Politik und Aufsicht das Regulierungsnetz immer dichter. Viele Institute haben veraltete IT-Systeme, die nach Jahren des Gebrauchs in punkto Innovationsfähigkeit an ihre Grenzen stoßen. Die anhaltende Niedrigzinsphase tut ihr Übriges. Der Veränderungsdruck ist mittlerweile so groß, dass ganze Geschäftsmodelle zur Disposition stehen. Die Institute stehen unter Druck, neue Wachstumschancen zu nutzen. Der Gebrauch von KI oder RPA drängt sich da förmlich auf.

Doch wie nutzen Banken die neuen Möglichkeiten im betrieblichen Alltag konkret? Bülent Zirek, Bereichsleiter der Targobank in Duisburg, erläutert im Gespräch, dass RPA im Institut seit 18 Monaten unter anderem im Bereich E-Mail-Marketing zum Einsatz kommt. Auch bei der Targobank gehört es wie bei anderen Instituten zum üblichen Marketing-Geschäft, regelmäßig E-Mail-Werbung mit Investment- oder Kreditangeboten an potenzielle Kunden zu versenden. Rund 5 Prozent der angeschriebenen Personen antworten jedoch, dass sie diese Werbung nicht mehr erhalten möchten. Banken sind dazu aufgefordert, im Rahmen ihres Mailversands Werbeverbote zu beachten. Rechtlich verhält es sich so, dass die betroffenen E-Mail-Adressen innerhalb von 48 Stunden aus dem Verteiler zu nehmen sind, so Zirek.

 

Heikle Situation in der Urlaubsphase

Vor dem Einsatz von RPA war der Aufwand immens. Innerhalb von zwei Tagen mussten die Mailinglisten händisch bereinigten werden. Besonders heikel konnte es werden, wenn so eine Aktion in die Urlaubsphase fiel und somit wenig Personal zur Verfügung stand. „Man kann sich vorstellen, was für ein Aufwand es ist, im Rahmen einer Werbeaktion mit 100.000 E-Mails 5 Prozent davon per Mausklick zu eliminieren“, so Zirek. Jeder Datensatz musste einzeln aufgerufen werden. Dabei fielen bis zu fünf Klicks an – ein klar standardisierter Prozess, den nun RPA steuert. Zwar braucht der Roboter für die Klicks ähnlich lange wie eine menschliche Arbeitskraft. Allerdings kann man mehrere Maschinen parallel laufen lassen und einige Tage hintereinander rund um die Uhr einsetzen, führt Zirek aus. „Wir können somit eine deutlich höhere Anzahl an E-Mails bearbeiten, eine Marketing-Aktion mit einer Million E-Mail-Adressen ist prinzipiell kein Problem mehr.“ Die weiteren Vorteile liegen auf der Hand: Die Mitarbeiter werden von monotonen Aufgaben entlastet, und es muss nicht mehr ad hoc eine große Menge Personal rekrutiert werden.

Neben RPA greift die Targobank seit rund sechs Monaten auch auf KI zurück. Das Institut nutzt die auf KI basierende Watson-Software des US-amerikanischen IT- Unternehmens IBM für den Einsatz von Chatbots. Kleiner Exkurs: Vor einigen Jahren schlug der Computer Watson beim US-Gameshow-
Klassiker Jeopardy zwei menschliche Champions. Der Rechner gewann das Spiel mit einem Endstand von mehr als 77.000 US-$ gegenüber 24.000 bzw. 21.600 US-$ seiner menschlichen Mitbewerber. Anfang 2017 ersetzte eine japanische Versicherung mehr als 30 Angestellte durch Watson. Die KI soll Namen und Daten der Versicherten prüfen sowie Dokumente einscannen, um mögliche Auszahlungen zu berechnen.

 

Hilfe bei knifflige Kundenanfragen

In der Targobank hilft die Software dabei, Kundenanfragen zu beantworten, erklärt Zirek. Verbraucher kommen nicht selten mit komplexen Anliegen in die Filialen. Mit bestimmten Fragestellungen werden die Mitarbeiter jedoch allenfalls ein oder zwei Mal im Jahr konfrontiert. Vor dem Einsatz von IBM-Watson mussten die Berater der Targobank die Fachexperten im Service-Center in Duisburg zurate ziehen, wenn sie eine Anfrage nicht ad hoc beantwortet konnten. Kunden mussten daher manchmal bis zu 15 Minuten warten, bis sie eine präzise Auskunft bekamen.

Dieses zeitraubende Procedere ist Schnee von gestern: „Jetzt kann der Bankberater dem Chatbot die Frage stellen und bekommt in Echtzeit die passgenaue Antwort“, betont Zirek. Watson ist auch dann in der Lage, die richtige Antwort zu geben, wenn die Ausgangsfragen unterschiedlich formuliert sind oder Rechtschreibfehler darin vorkommen. Vorrausetzung dafür ist die richtige Programmierung im Vorfeld.

 

Enorm viel Fleiß- und Denkarbeit

Ein Beispiel: Die KI nimmt 30 verschieden formulierte Fragen in ihren Datenspeicher auf. Das Thema ist stets das Gleiche, es variieren nur Satzstellung, Wortwahl oder Satzzeichen. Die KI lernt nun, dass die unterschiedlich gestellten Fragen immer zu genau einer Antwort führen. Für die Entwickler bedeutet das enorm viel Fleiß- und Denkarbeit: Wie lautet die richtige Antwort, und welche Fragevariationen gibt es? Basis für die Programmierung ist das komplexe Wissen der Fachexperten.

Der Chatbot arbeitet fehlerfrei, sobald er die Zusammenhänge verstanden hat. Schwierig wird es für ihn erst dann, wenn eine Sondersituation eintritt. Das ist etwa der Fall, wenn in einer Frage die Parameter zu sehr vom programmierten Standardmodell abweichen und die Komplexität somit zu hoch wird. Der Kunde könnte etwa aus Indien stammen und nicht aus Deutschland und den indischen statt den deutschen Produktnamen nennen.

Aber selbst dann ist der Bot nicht ganz aufgeschmissen. „Er hat noch immer so viel Intelligenz zu sagen: ‚Die Antwort, die jetzt kommt, passt nicht‘“, so Zirek. Auch bei zu vielen Rechtschreibfehlern könne er sagen, dass er überfragt ist.

 

Angst vor Jobverlusten

Die dargelegten Beispiele für technische Innovationen werfen die Frage auf, welche Relevanz die menschliche Arbeitskraft im Zuge der Digitalisierung überhaupt noch hat. Viele Arbeitnehmer befürchten, dass Roboter ihre Jobs gefährden könnten. Eine Studie der Organisation für Wirtschaftliche Zusammenarbeit und Entwicklung (OECD) kommt zu dem Schluss, dass diese Angst nicht unbegründet ist: Demnach werden rund die Hälfte aller Arbeitsplätze in den 32 Ländern, die an der Befragung teilgenommen haben, durch Maschinen ganz oder teilweise bedroht.

Noch schlechter sieht es in der Finanzbranche aus: Mehrere Untersuchungen der Management- und Technologieberatung Sopra Steria Consulting zeigen, dass die Angst vor einem Netto-Jobabbau bei Banken deutlich stärker ausgeprägt ist als in anderen Branchen. Demnach schätzen 67 Prozent der Entscheider in Finanzdienstleistungsunternehmen, dass durch die Digitalisierung die Zahl der Arbeitsplätze im eigenen Unternehmen langfristig sinken wird. Zumindest bei der Targobank ist von diesen Befürchtungen nichts zu spüren. Die Bank stellt weiter Mitarbeiter ein, und die Technik unterstützt das Wachstum. Im Prinzip arbeitet in dem Institut so gut wie jeder Bankberater mit den neuen zur Verfügung stehenden Technologien. „Jeder, der mit Whatsapp zurechtkommt, kann auch den Chatbot bedienen“, so Zirek.

 

Kooperation in den KI-Teams

Das Kreditinstitut legt großen Wert darauf, keine künstliche Trennlinie zwischen den Bankberatern auf der einen Seite und den Projektmanagern und Programmierern auf der anderen Seite zu ziehen. Im Gegenteil: In den KI-Teams arbeiten IT-Experten, Bankfachleute und Analysten aus dem Haus Hand in Hand. Das macht Sinn. Denn die Bankfachleute verfügen über das Wissen, das zur Programmierung der Software-Anwendungen notwendig ist. Die Entwickler erklären die Anwendungen und zeigen, was technisch machbar ist. Jeder soll von jedem lernen, sich in die Arbeitsabläufe des anderen hineindenken, was eine wesentliche Vorrausetzung für eine am Ende ausgereifte KI-Anwendung ist.

Um schnell voranzukommen nutzt die Targobank agile Methoden. Dabei werden große Projekte
in überschaubare Aufgaben aufgeteilt, und bevor etwas Neues begonnen wird, muss zuvor eine Aufgabe abgeschlossen sein. Auch bei der Bank Creditplus will man nicht auf KI verzichten. Das Geldhaus setzt sie im Bereich des Kreditrisikomanagements ein. Bei der Berechnung eines Kreditrisikos geraten klassische mathematische Methoden oft an ihre Grenzen. Zum einen können damit nur überschaubare Datenmengen verarbeitet werden. Zum anderen bleiben wesentliche Zusammenhänge zuweilen unerkannt.

Mithilfe von KI-Algorithmen ist es jedoch möglich, sehr große Datenmengen zu untersuchen und deutlich mehr Zusammenhänge zwischen den einzelnen Informationen über Kunden zu erkennen. Die Banken können auf diese Weise etwa herausfinden, welche Bedingungen zu ungewöhnlich hohen Kreditausfällen führen. Hierbei geht es darum, auch weniger hervorstechende Risikofaktoren zu erkennen, etwa ob und wie stark das häufige Auftreten einer bestimmten Krankheit mit hohen
Kreditausfällen in bestimmten Berufen korreliert.

 

Wohnort fließt in Bewertung ein

Damit eine KI im Rahmen der Kreditrisikoermittlung Ergebnisse liefern kann, benötigt sie Daten: „Wir wenden uns an Auskunftsstellen wie die Schufa, um zu erfahren, ob der Kunde verschuldet ist“, erklärt Milko Hascher, Generalbevollmächtigter und Head of Operations and Insurance bei der Creditplus in Stuttgart. Auch der Stadtteil, in dem jemand lebt, fließt in die Bewertung ein. Für einen Kunden aus einem Bezirk mit schlechten sozioökonomischen Verhältnissen wird die KI tendenziell ein höheres Kreditrisiko berechnen als für einen Antragsteller aus einer wohlhabenden Gegend.

Hinzu kommen Faktoren wie das Einkommen oder der berufliche Status, etwa Arbeiter, Angestellter oder Akademiker. Auf der Basis all dieser Faktoren wird ein individuelles Kreditprofil des Kunden berechnet. Das Ziel besteht darin, ihm den richtigen Zinssatz im Verhältnis zu seinem Risiko anzubieten. Marko Kürbis, Leiter RPA bei der Creditplus Bank, betont: „Banken werden ohne KI in Zukunft nicht mehr zu betreiben sein. Denn die jetzigen Kernbanksysteme sind nicht so effizient, dass man damit einen ausreichend guten und schnellen Kundenservice bieten kann.“

 

Kosteneinsparungen durch RPA

Eine Studie des Technologie-Dienstleisters Cognizant kommt zu dem Ergebnis, dass Angestellte 22 Prozent ihrer Arbeitszeit mit repetitiven Aufgaben verbringen. Mit RPA könnte eine Firma ihre Kosteneinsparungen um 10 bis 25 Prozent steigern, heißt es in einer Untersuchung des Digital Transformation Institute von Capgemini. Auch die Hamburger Privatbank Berenberg hat das Potenzial von RPA erkannt und nutzt sie für Prozessoptimierungen. „Wir haben wie die meisten anderen Banken an mehreren Stellen im Haus Tätigkeiten, die repetitiv sind“, erläutert Philipp Söchtig, Co-Leiter der Abteilung Projekte, Portfolio und Digitalisierung. Hierzu gehört etwa eine Routineaufgabe wie das Buchen von Ein- und Ausgangsrechnungen. Die Software ahmt Tastatureingaben und Mausklicks nach, sodass CRM-, ERP- und andere Systeme, die eigentlich für den menschlichen Gebrauch konzipiert sind, von der RPA bearbeitet werden können. Durch die Interaktion mit den Mitarbeitern lassen sich die Prozessschritte in der Buchhaltung zudem laufend optimieren.

 

„Mehr Zeit für komplizierte Spezialfälle“

„RPA dient dazu, bestehende Systeme zu unterstützen. Sie macht das gleiche wie der Mensch: Sätze abtippen, Texte kopieren, Informationen suchen oder Zahlen eintragen“, erläutert Söchtig. Die Kollegen sind dankbar dafür, von solch intellektuell wenig fordernden Aufgaben entlastet zu werden. „Sie haben somit auch mehr Zeit für komplizierte Spezialfälle, wovon wiederum die Kunden profitieren.“

Nico Baum, Projektmanager im Chief Operating Office Wealth and Asset Management von Berenberg, sieht noch einen weiteren Vorteil: „90 Prozent der aktuell auf der Welt vorhandenen Daten sind in den letzten zwei Jahren entstanden“, führt er aus. Die Informationsmengen steigen künftig exponentiell an. Neue Arten von Daten, die es vor Jahren oder manchmal auch vor Monaten gar nicht gab, sind jetzt verfügbar. Diese Daten sind oft hochgradig unstrukturiert. Gleichzeitig sind moderne Computer heutzutage in der Lage, solche Informationsmengen in Echtzeit zu verarbeiten. Baum: „Wenn man sich diese Entwicklung vergegenwärtigt, liegt der Schluss nahe, dass der Einsatz von KI für die Banken absolut disruptiv sein wird.“

 

Fazit

Vor dem Hintergrund der sich verschärfenden Wettbewerbsbedingungen und der Niedringzinsphase sind KI und Co. für Banken mehr als nur ein Hoffnungsschimmer. Institute können mithilfe der neuen Technologien wettbewerbsfähiger werden, denn sie führen zu mehr Effizienz in den betrieblichen Abläufen und machen somit Kosteinsparungen möglich. Der finanzielle Schaden infolge wegbrechender Erträge aufgrund der Niedrigzinspolitik könnte zumindest zu einem kleinen Teil durch KI-basierte Geschäftsmodelle ausgeglichen werden. Die Banken sollten daher die großen Chancen der technischen Innovationen konsequent nutzen.

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