Luzern, Starnberg, 01. Sept. 2023 - Untersuchung der Hochschule Luzern in Zusammenarbeit mit Adnovum und Spitch; Finanzunternehmen haben klare Vorstellungen zum Einsatz...
Zum Hintergrund: Schweizer Banken und Versicherungen setzen vermehrt auf KI in verschiedenen Bereichen – insbesondere im Kundenkontakt und trotz Bedenken hinsichtlich Datenschutz. Dies zeigt jedenfalls eine Studie der Hochschule Luzern in Zusammenarbeit mit Adnovum und Spitch. Spätestens seit Anfang dieses Jahres konnten sich Begriffe wie KI oder ChatGPT auch im Sprachgebrauch der breiten Öffentlichkeit verankern. Für Schweizer Finanzunternehmen sind diese Begriffe laut der Untersuchung nicht neu. Sie verfolgen die Entwicklungen dieser Technologien schon länger und diskutieren über deren Einsatz. Bei einer Umsetzung hingegen zögern danach viele noch. (1)
Die Hochschule Luzern (HSLU) hat gemeinsam mit Adnovum und Spitch in der Studie untersucht, wie Schweizer Finanzunternehmen Chatbots, Voicebots und sogenannte „generative KI“, welche selbst Inhalte kreiert, nutzen. Die Studie zeigt darüber hinaus, wo die größten Hindernisse und Herausforderungen liegen.
Unternehmen setzen auf Chatbots und Voicebots für optimale Kundeninteraktion
Der Einsatz von Conversational AI, einem auf künstlicher Intelligenz basierenden Dialogsystem, hat sich in der Unternehmenswelt in Form von Chat- und Voicebots verbreitet. Die Hälfte der befragten Finanzunternehmen setzt diese Technologie bereits ein, 46 Prozent davon im Kundenservice, gefolgt vom Marketing (14 Prozent) und dem internen IT-Helpdesk (11 Prozent). Chatbots sind nach wie vor fest etabliert und werden von über 60 Prozent der Unternehmen erfolgreich eingesetzt.
Voicebots gewinnen an Popularität und sind bei 14 Prozent der Unternehmen im Einsatz. Besonders bemerkenswert ist jedoch, dass fast ein Viertel der befragten Unternehmen (24 Prozent), sowohl Chatbots als auch Voicebots in ihre Kundeninteraktion integriert hat. "Finanzunternehmen verfolgen mit solchen Technologien grundsätzlich drei Ziele: bessere Kundenzufriedenheit, Kostensenkung und Effizienzsteigerung", so die Studienautorin Sophie Hundertmark.
Allerdings zeigt die Studie auch, dass die meisten eingesetzten Bots derzeit regelbasiert arbeiten, d.h. nur Antworten auf vordefinierte Fragen geben. Diese Bots sind nicht in der Lage, die Unterhaltung automatisch an einen menschlichen Mitarbeitenden weiterzuleiten, wenn eine Frage nicht beantwortet werden kann. Die Kundschaft ist dann gezwungen, den Kontakt eigenständig über einen anderen Kanal zu suchen. Im Gegensatz dazu sind intelligente KI-basierte Bots flexibler und können Gespräche nahtlos an menschliche Mitarbeitende weiterleiten, was den Kundenservice erheblich verbessert.
Beantwortet KI künftig meine E-Mail-Anfrage?
Mehr mediale Aufmerksamkeit erhält seit diesem Jahr generative KI wie ChatGPT. Auch in vielen Büros findet die Technologie auf individueller Basis schon oft Anwendung. Kommerzielle Lösungen, die über das manuelle Prompten und Generieren von Inhalten hinausgehen, gibt es aber bisher nur wenige. „Die Technologie ist noch jung“, so Hundertmark. Trotzdem haben Finanzunternehmen klare Vorstellungen für die Zukunft:
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Fast alle Unternehmen sehen die automatische Beantwortung von E-Mail-Anfragen von Kundinnen und Kunden (81 Prozent) oder den Einsatz in Chatbots (71 Prozent) als möglichen Anwendungsbereich von generativer KI (s.a. Abbildung 1).
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Auch Blogbeiträge oder Social-Media-Posts könnten zukünftig von generativer KI verfasst werden. Die Finanzunternehmen erhoffen sich wie auch bei den Chat- und Voicebots dadurch primär Produktivitätssteigerungen und Kosteneinsparungen.
Sorgen macht der Datenschutz
Ethische Bedenken spielen für die Finanzunternehmen eine untergeordnete Rolle. Vielmehr sind es Datenschutzbedenken, die eine bremsende Wirkung haben. Für 72 Prozent der befragten Unternehmen ist dies der größte Hinderungsgrund, generative KI einzusetzen. Bei Banken sei dies im Vergleich zu Versicherungen noch stärker ausgeprägt.
Abb: „Conversational und Generative AI in Finance“ (Quelle: HSLU). Externer Link > https://www.hslu.ch/de-ch/
Anmerkung zur Abbildung: Die befragten Unternehmen sehen verschiedene Einsatzmöglichkeiten für generative KI in ihren Unternehmen. Die Beantwortung von E-Mails (81 Prozent) und den Einsatz als Chatbot (72 Prozent) sind die am häufigsten genannten Fälle. Beide betreffen den Einsatz im Kundendienst. Weiteres Potential sehen die Unternehmen im Bereich Marketing, sei es bei der Content-Generierung oder Marketingautomation.
Es überrascht deshalb laut Studie nicht, dass Banken beim Einsatz von generativer KI zurückhaltender sind als Versicherungen. Ein Grund dafür sind gemäß Co-Studienautor Florian Schreiber die unterschiedlichen Anliegen der Kundschaft: „Während man bei einer Versicherung eher einen Schaden meldet, erkundigt man sich bei der Bank auch nach dem Kontostand. Letzteres ist datenschutztechnisch heikler.“
Erst im April hat mit Helvetia das erste Mal ein großer Versicherer in der Schweiz den Einsatz von ChatGPT im Kundendienst verkündet. Das Projekt wird von der HSLU wissenschaftlich begleitet. Co-Studienautor Prof. Dr. Nils Hafner ist sich sicher, dass Helvetia nicht das einzige Schweizer Finanzunternehmen bleiben wird, welches auf generative KI setzt. „Um langfristig wettbewerbsfähig zu bleiben, werden Banken und Versicherungen zukünftig im Kundenservice, im Marketing oder Verkauf auf generative KI zurückgreifen, um Kosten zu sparen und Mitarbeitende zu entlasten“, so Hafner.
(1) Quelle: Für die „Conversational und Generative AI in Finance“ Studie hat das Institut für Finanzdienstleistungen Zug IFZ der Hochschule Luzern 47 Mitarbeitende aus leitenden Positionen in Schweizer Finanzunternehmen zu aktuellen und zukünftigen Anwendungsfällen befragt. Zudem wurde gefragt, was Hinderungsgründe für den Einsatz von Chat- und Voicebots und generativer KI bzw. ChatGPT sind.
Querverweis:
Unser Beitrag > Capgemini Research Institute: Mehr Vorteile als Risiken beim Einsatz von generativer KI
Unser Beitrag > Salesforce State of IT Report zeigt: Bedeutung von Automatisierung und generativer KI steigt
Unser Blogpost > Speicheranforderungen bei KI-Anwendungen: Randbedingungen und Einsatzkriterien