Primary tabs

Zeitreisende wie Marty McFly aus den Kultfilmen der 1980er Jahre haben die Menschen schon immer fasziniert. Zu spannend ist der Blick in die Zukunft. Das gilt auch für die Trends, die das Banking bis zum Jahr 2030 erreichen werden. Es liegt auf der Hand: Die Finanzdienstleistungen und auch die Kundenbeziehungen werden sich ändern. 

Autokredite passé

Das beginnt zum Beispiel schon bei den Verbraucherkrediten. Würde sich Marty McFly im Jahr 2030 noch eine Wiederauflage des DeLorean kaufen oder leasen? Vermutlich weder noch, da es nicht mehr zeitgemäß sein wird, ein eigenes Auto zu haben. Gerade im Hinblick auf das autonome Fahren in Kombination mit Car Sharing werden Verbraucherkredite dieser Art oder auch „klassische“ Firmenwagenleasing-Programme obsolet werden. Ein Verlustgeschäft für die Banken? Nein, weil aufgrund der Änderung der Finanzdienstleistungen neue Anforderungen entstehen oder alte ersetzt werden. Banken kommt dabei die Aufgabe zu, die Vermittlerrolle zwischen den Dienstleistern wie Telekommunikation, Software- und Bildschirmherstellern und den Car-Sharing-Anbietern zu übernehmen. Dieses Netzwerk lässt sich dann noch beliebig um weitere Marktteilnehmer wie Versicherungen oder Fuhrpark-Unternehmen erweitern.

Weniger Filialen 

Werden wir im Jahr 2030 immer noch Bankfilialen haben? Während es laut der erhobenen Statistik der Deutschen Bundesbank im Jahr 2004 in Deutschland noch 47.000 Filialen gab, waren es im Jahr 2019 bereits 15.000 weniger. Durchschnittlich bedient eine solche Bankfiliale 10.000 Kunden – im ländlichen Bereich oft sogar weniger als 5.000 Kunden. Je nach Frequenz entstehen jährliche Fixkosten von 500.000 bis über eine Million Euro pro Filiale. In der Zukunft werden es vielleicht nur noch sechs- bis siebentausend Filialen sein. Diese werden aufgrund ihres Designs aber eher an Flagship Stores erinnern als an die Bankfilialen von heute.

Beratung durch Roboter

Wenn man an die Zukunft denkt, kommt man an dem Thema „künstliche Intelligenz“ (KI) nicht vorbei. Doch wie kann der Einsatz von Robotern bei der Bank vonstattengehen? Die (R)Evolution der Maschinen hat hier schon Einzug gehalten. Sei es durch Chatbots oder durch die Automatisierung von Prozessen der Bank. Ein Beispiel für „echte“ Roboter bildet die britische Großbank HSBC mit „Pepper“ in Manhattan. Dieser reagiert proaktiv auf Kunden, die eine Filiale betreten und bietet ihnen Hilfe an. Aufgrund von Face Recognition ist sogar eine personalisierte Beratung möglich, weil der Kunde, selbst mit Corona-Maske, vom Roboter wiedererkannt wird. 

Gerade im Hinblick auf Conversational Banking gibt es mittlerweile tolle Möglichkeiten, Chat Bots und Chat Tools miteinander zu verknüpfen. In diesem Bereich ist CGI u. a. eine Partnerschaft mit „Cognigy“ eingegangen – ein Beispiel für eine Methode, Omnichannel Banking und die effiziente Pflege von Kundenbeziehungen unter einen Hut zu bringen. Das heißt: Der Bankberater kann proaktiv einen Mehrwert für seinen Kunden durch die kontextgetriebene Nutzung der verschiedenen digitalen Kanäle generieren.

Einfacher mit KI

In diesem gesamten Prozess kann KI in mehreren Bereichen eingesetzt werden. Aus der KYC-Perspektive kann maschinelles Lernen etwa bei der Identitätsprüfung helfen, indem es staatlich ausgestellte Ausweise wie Reisepässe erkennt. Viele Banken setzen diesen Ansatz nun ein, um das digitale Onboarding von Kunden zu vereinfachen. So hat CGI eine große deutsche Bank unterstützt, den Legitimationsprozess mithilfe von OCR und RPA zu automatisieren. KI kann auch  genutzt werden bei Produkten wie Hypotheken oder Krediten. Hier ist die Bank verpflichtet, ergänzende Hintergrund-Informationen von dem Kunden zu fordern. Mit KI gelingt eine bessere und schnellere Verarbeitung dieser Dokumente, auch außerhalb der so beliebten Öffnungszeiten, indem die Daten automatisch analysiert werden. 

Neue Kundensegmente

Interessant ist das Thema KI auch, weil es sich in der Kundenbeziehung als Wertsteigerung einsetzen lässt. Falls der Kunde zum Beispiel ein Flugticket gekauft und keine aktive Reiseversicherung hat, könnte die KI den Abschluss einer Versicherung empfehlen. In einem anderen Fall könnte die Bank nahezu in Echtzeit eine personalisierte Vermögensberatung anbieten. Die Bank nutzt hierfür fortschrittliche prädiktive Analysen, um unterschiedliche Datenattribute über einen Kunden zu sammeln. Im Anschluss werden Algorithmen eingesetzt, die verschiedene Vorhersagen über die richtige Anlagestrategie treffen. 

Fazit

Aufgrund der immer stärkeren Vernetzung zwischen verschiedenen Märkten werden Banken Technologien wie offene APIs und 5G und weitaus tiefere Kundeneinblicke nutzen, um Finanzdienstleistungen im passenden Moment einzufügen. Durch die Erkenntnisse, die aus Daten mithilfe von künstlicher Intelligenz gewonnen werden, wird das Vertrauen der Verbraucher steigen. Dies kann nur ermöglicht werden, wenn die datengebenden Informationen sicher und mit einem Mehrwert verbunden sind. Diese genannten Themenbereiche spiegelt auch die Forrester-Banking-Studie von 2020 wider. Mit derartigen Methoden sind Reisen „zurück in die Zukunft“ nicht mehr nötig.

Über diesen Autor

Katharina Dubberke

Katharina Dubberke

Executive Consultant

Katharina Dubberke leitet die deutsche Practice Intelligent Automation . In dieser Rolle koordiniert sie die Automatisierungs-Strategie von CGI Deutschland. Sie forciert hierbei sowohl die Entwicklung neuer Themen und ebenso die Gewinnung neuer Kunden, Partnerschaften und des Personalnachwuchses. Neben Vorträgen und Präsentationen liegt ihr Schwerpunkt ...

Kommentar hinzufügen

Comment editor

  • No HTML tags allowed.
  • Lines and paragraphs break automatically.
Blog-Richtlinie und Nutzungsbedingungen