Von Wearables mit Künstlicher Intelligenz (KI), die die Gesundheit des Trägers überwachen, bis hin zu intelligenten Thermostaten, mit denen wir die Heizeinstellungen von mit dem Internet verbundenen Geräten aus anpassen können, ist die Technologie in unserer Kultur verankert – und dies erstreckt sich auch auf die Bankenbranche. In dieser immer digitaleren Welt ist kein Platz mehr für manuelle Prozesse und Systeme. Daher müssen auch Banken über technologiebasierte Lösungen für die Herausforderungen der Bankenbranche nachdenken. Denn die technologiebasierten Lösungen ermöglichen es Finanzinstituten, die Art und Weise, wie Geld gehalten, empfangen, gesendet, investiert, überwacht, analysiert und vieles mehr wird, vollständig zu verändern und den damit verbundenen Herausforderungen aktiv zu begegnen.
Immer weniger Bargeldzahlungen
Ein Beispiel ist die digitale Geldbörse, die zu den am schnellsten wachsenden Technologiemärkten zählt. Auch wenn traditionelle Anbieter wie Visa und MasterCard immer noch die Marktführer bei Transaktionszahlungen sind, drängen Nichtbanken wie PayPal, Apple und Google mit innovativen Zahlungsmethoden in den Markt. Mobilfunkgestützte Zahlungssysteme werden durch die immer intensivere weltweite Nutzung von Smartphones im täglichen Leben extrem befeuert. Traditionelle Zahlungssysteme geraten zunehmend auch durch digitale Währungen unter Druck. Bargeld verschwindet immer mehr aus dem täglichen Zahlungsverkehr.
Überholte traditionelle Geschäftsmodelle
Zudem sind FinTech-Unternehmen in der Lage, mit Hilfe von Machine Learning (ML)-Techniken große Mengen an Verbraucherdaten zu verarbeiten, während etablierte Banken diese Daten aufgrund der rudimentären, manuellen Verarbeitungsmöglichkeiten nur ungenügend nutzen können. Diese neuen Marktteilnehmer schlagen Kapital aus dem Misstrauen der Millennials gegenüber Banken und bieten ihnen digitale Dienstleistungen an. Während sich die Banken traditionell auf das Produkt konzentriert haben, legen neue Marktteilnehmer den Schwerpunkt auf den Kunden und setzen damit das traditionelle Geschäftsmodell der etablierten Banken unter Druck. Eine Entwicklung, der sich die Banken stellen müssen.
Virtuelle Zahlungen auf dem Vormarsch
Zahlungen sind nach wie vor einer der dynamischsten Aspekte des Bankwesens. Da die täglich in allen Lebensbereichen aufpoppenden Innovationen die Kundenerwartungen erhöhen und den Wettbewerb verschärfen, steht die Suche nach reibungslosen digitalen Möglichkeiten der Zahlungsabwicklung im Fokus aller Technologiebestrebungen. PayPal, Apple Pay, Google Wallet und Alipay geben den Takt im digitalen, kontaktlosen Zahlungsverkehr vor. Diese kostengünstigeren digitalen Zahlungslösungen erschweren es den Banken, mit traditioneller Kartenzahlung die Gebühreneinnahmen zu steigern. Das Gebot der Stunde heißt deshalb: Banken müssen sowohl für Verbraucher als auch für Unternehmen schneller, effizienter und kostengünstiger werden. Heutzutage sind Smartphones für viele Menschen oft die einzige Möglichkeit, um einzukaufen, sich zu unterhalten, Geschäfte zu machen oder generell digital zu sein. Mobile Technologie in Finanzdienstleistungen kombiniert mit biometrischer Authentifizierung, die sich der Künstlichen Intelligenz (KI), Big Data, IoT und Blockchain bedient, ist der beste Weg, um einen Kunden zu halten und zufriedenzustellen.
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Balance zwischen Sicherheit und Kundenzufriedenheit
Banken sind aus naheliegenden Gründen ein bevorzugtes Ziel von Hackern und Betrügern. Dabei müssen sie das Kunststück zwischen Kundenservice und Betrugsmanagement hinbekommen. Präventionspraktiken können Spannungen erzeugen, wenn ein abgelehnter Kreditantrag zu einem unzufriedenen Kunden führt und Betrugsfälle können das Vertrauen der Kunden in die Bank erschüttern. Machine Learning (ML) und Predictive Analytics sind zwei KI-Technologien, die die Banken und ihre Kunden im digitalen Zeitalter schützen. Sie helfen, die Cybersicherheit eines Unternehmens zu analysieren und Hackerangriffe vorherzusagen, Eindringlinge im Netzwerk zu erkennen.
Zwischen betrieblicher Effizienz und dem Kundenerlebnis
Um im Wettbewerb, insbesondere angesichts der fortschreitenden Einführung von Virtual Banking, am Ball zu bleiben, müssen Banken Wege finden, den Kunden das bestmögliche Benutzererlebnis zu bieten. Intern müssen sie dazu den Spagat meistern, die Effizienz zu maximieren, die Kosten so niedrig wie möglich zu halten und einen attraktiven Kunden- und Self-Service anzubieten, während gleichzeitig ein Höchstmaß an Sicherheit gewährleistet werden muss. Die Einführung von Robotic Process Automation (RPA) in Banking-Prozesse ist dazu geeignet, für die gewünschte und notwendige Effizienz zu sorgen und Geld zu sparen. Mit RPA werden Banken in die Lage versetzt, die Anforderungen an Prüfung, Sicherheit, Datenqualität und Betriebssicherheit zu erfüllen. Und nicht zuletzt steht die Implementierung von Automatisierungslösungen im Finanzökosystem für hohe Renditen, verbessertes Cross-Selling, schnellere Produkt- und Servicebereitstellung, höhere Kundenzufriedenheit und damit letztendlich für kurz- und langfristige finanzielle Solidität.
Optimale Kundenkommunikation
Ein Kundenservice, der Kundenprobleme freundlich und schnell löst, ist ein Muss für alle Banken. Gleichzeitig soll er durch Schnelligkeit und Customer Lifetime Value helfen, Geld zu sparen. Große Abteilungen und nicht sinnvoll eingesetzte Personalressourcen sind eine weitere große Herausforderung in der Bankenbranche. Es geht letztendlich um die Frage, wie die Kundenkommunikation verbessert werden kann. Was sich schon in anderen Branchen bewährt hat, löst auch diese Probleme im Bankensektor.
Intelligente Chatbots ermöglichen ein automatisiertes, benutzerfreundliches Servicesystem, mit dem das Anrufvolumen der Kundenbetreuung reduziert und die Zufriedenheit gesteigert werden kann, was wiederum zu einer positiven Meinung der Kunden über ihre Bank führt. Chatbots in Service und Support steigern die Kundenbindung, verkürzen die Bearbeitungszeit und senken die Verwaltungskosten. Doch damit noch nicht genug. Sie helfen beispielsweise auch dabei, Transaktionen zu verwalten, Geld zu senden und zu empfangen oder Kredit-/Debitkarten zu sperren und zu entsperren.
Überwindung veralteter Systeme und Prozesse
Legacy-Systeme, die aufgrund ihrer Kernfunktionalität nur mit großem Aufwand erneuert werden können, und veraltete Geschäftsprozesse stellen vielerorts für Banken eine nicht zu unterschätzende Herausforderung dar. Die Legacy-Backend-Systeme unterstützen in den seltensten Fällen das digitale Frontend, das heute von den Kunden erwartet wird. Kernbankensysteme haben im Laufe der Jahre eine ungeheure Komplexität entwickelt. Mit ihnen haben sich organisatorische Silos gebildet, die den Arbeitsablauf zusätzlich herausfordern. Bislang haben es Banken trotz erwiesener Wirksamkeit von Automatisierungslösungen nicht eilig, KI, Blockchain oder Cloud Computing aktiv einzusetzen. Und das, obwohl für den modernen Verbraucher die Autonomie und Zuverlässigkeit von Bankdienstleistungen von wesentlicher Bedeutung sind. Kunden erwarten von ihren Banken jederzeit verfügbare Dienstleistungen mit minimaler Beteiligung von Beratern. RPA für die Verknüpfung verschiedener Legacy-Systeme und zur Optimierung vor allem manueller Prozesse, sowie Video- und Voice-Chats bzw. KI-Chats haben sich bereits in anderen Branchen als optimale Lösung dieses Problems erwiesen.
Sicherer Transaktionsschutz
Ein Drittel aller Banken sind von Kreditkartenbetrügereien betroffen. Da die Mehrheit der Bevölkerung Kreditkarten als primäres Zahlungsmittel verwendet, steht die Bekämpfung des Kreditkartenbetrugs bei Banken ganz oben auf ihrer Prioritätenliste. Herkömmliche Verfahren mit virtueller Authentifizierung haben sich noch nicht als der Weisheit letzter Schluss erwiesen. Als Lösung für dieses Problem drängt sich zunehmend die Blockchain-Technologie auf, die eine fälschungssichere Transaktion gewährleistet. Extreme Transparenz und umfassende Codes erweisen sich als sicherster Transaktionsschutz vor Betrug und Hacking und erhöhen die Zuverlässigkeit von Bankgeschäften um ein Vielfaches.
Self Services sind gefragt
Im harten Wettbewerb vor allem mit den aufkommenden FinTech-Unternehmen müssen die traditionellen Banken neue Produkte und Angebote entwickeln und dabei die Arbeit für die Qualifizierung bestimmter Anwendungen minimieren. Zumal die Nachfrage nach Self-Service weiter zunehmen wird. Banken müssen künftig in der Lage sein, diese Services ihren Kunden auf allen Plattformen anzubieten. Der Zugang zu Dienstleistungen, Produkten, Support und Informationen muss in allen Kanälen darüber hinaus leicht verfügbar sein, um den digitalen Präferenzen der Kunden gerecht zu werden. Der Einsatz von Künstlicher Intelligenz ist nicht nur geeignet, die Risikobewertung im Bankwesen zu automatisieren, sondern vor allem auch künftige Verbraucherbedürfnisse und -präferenzen vorherzusagen, und damit die Grundlage für Produkt- und Serviceentwicklung zu legen. Über ein einfach zu findendes Serviceportal müssen diese neuen Inhalte und Services auch innerhalb der Online-Banking-Plattform verfügbar sein und mit einer KI-gesteuerten Suche kombiniert werden, um die Art und Absicht einer Suchanfrage zu verstehen. Chatbots und Live-Chat-Agenten sorgen für die 24/7-Verfügbarkeit von Informationen.
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Fazit
Die Bankenbranche hat gerade erst begonnen, an der Oberfläche des Potenzials von KI, maschinellem Lernen, Chatbots und anderer fortschrittlicher Technologien zu kratzen. Grundlage dieser Fortschritte ist die Fähigkeit, Erkenntnisse zu sammeln und fortschrittliche Analysen anzuwenden, um den Verbrauchern zu helfen und die Herausforderungen des Bankwesens in den nächsten Jahren zu lösen. Leider ist nicht jede Institution bereit, neue Technologien in der Finanzbranche ganz oben auf die Prioritätenliste von Investitionen zu setzen. Finanzinstitute sollten jedoch das Potenzial der Technologie und wie sie eine Organisation verändern kann, nicht ignorieren.
