KI-Chatbots für Banken 2026: Vorteile & Best Practices

Ein Banking-Chatbot fungiert als virtueller Kundenberater, der Anfragen in Echtzeit und ohne Verzögerung bearbeitet. Laut einem Bericht werden bis 2026 voraussichtlich über 110,9 Millionen Menschen Chatbots von Banken nutzen. Das verdeutlicht das rasante Wachstum von Finanz-Chatbots.

In diesem Leitfaden erfahren Sie alles über KI-Chatbots im Bankwesen – von Vorteilen und Anwendungsfällen bis hin zur praktischen Umsetzung und mehr. Doch zunächst werfen wir einen Blick auf die aktuellen Herausforderungen der Bankenbranche.

Haupt-Herausforderungen der Bankenbranche

Die Bankenbranche befindet sich im Umbruch und mitten in einer digitalen Revolution. Rasante technologische Entwicklungen, veränderte Kundenerwartungen und zunehmender Wettbewerb stellen Banken vor zahlreiche Herausforderungen.

Zu den größten Herausforderungen, die den Bedarf an KI-Chatbots verdeutlichen, zählen:

• Wachsende Nachfrage nach digitalen Services: Kundinnen und Kunden erwarten immer mehr digitale Angebote, um Bankdienstleistungen sofort nutzen zu können.
• Hohe Betriebskosten: Traditionelle Bankprozesse erfordern viele Mitarbeitende, manuelle Abläufe und veraltete Systeme, was häufig zu Ineffizienz und hohen Kosten führt.
• Fintech-Disruption im Bankwesen: Immer mehr Fintech-Unternehmen beeinflussen das Geschäft traditioneller Banken und drängen diese, schnellere und günstigere Lösungen anzubieten.
• Zunehmende regulatorische Anforderungen: Banken sehen sich mit einer wachsenden Zahl neuer Vorschriften konfrontiert.
• Cyberkriminalität: Mit der Digitalisierung steigen Cyberbedrohungen und Cyberkriminalität, was neue Herausforderungen schafft.
• Technologischer Fortschritt: Das hohe Innovationstempo birgt Chancen und Risiken. Banken müssen technologische Entwicklungen nutzen, um wettbewerbsfähig zu bleiben und das beste Service-Erlebnis zu bieten – ohne dabei Betriebsabläufe zu stören oder Sicherheitslücken zu riskieren.

Die Bankenbranche steht vor einem grundlegenden Wandel mit neuen Wettbewerbern und Herausforderungen.

Mit gezielten Maßnahmen können Banken entscheidende Vorteile erzielen. Der Einsatz von KI-Chatbots ermöglicht personalisierte digitale Services, senkt Betriebskosten und steigert die Wettbewerbsfähigkeit.

Werfen wir einen genaueren Blick auf Conversational AI im Bankwesen und warum Chatbots für Banken ein echter Gamechanger sind.

KI-Chatbots im Bankwesen: Definition und Funktionen

KI-Chatbots im Bankwesen bieten personalisierte digitale Unterstützung für Kundinnen und Kunden. Sie nutzen Natural Language Processing (NLP) und maschinelles Lernen, um Anfragen in menschenähnlichen Dialogen zu beantworten – ähnlich wie ein menschlicher Kundenberater.

Dank Conversational AI erhalten Kundinnen und Kunden rund um die Uhr Unterstützung auf verschiedenen digitalen Kanälen und Antworten auf kontobezogene sowie allgemeine Fragen wie Kontostand oder Kreditanfragen. Außerdem kann der Chatbot proaktiv Benachrichtigungen zu Aktivitäten oder wichtigen Updates senden.

Wichtige Anwendungsfälle von KI-Chatbots im Bankwesen sind:

• Automatisierung grundlegender Bankgeschäfte
• Beantwortung von FAQs
• Problemlösung bei Störungen
• Versand von Erinnerungen
• Produktempfehlungen
• Bereitstellung von Insights und Analysen

Kurz gesagt: KI-Chatbots automatisieren häufige Kundenanfragen, bieten digitale Services und senken Betriebskosten.

Funktionsweise von KI-Chatbots im Bankwesen

KI-Chatbots im Bankwesen nutzen Natural Language Processing und maschinelles Lernen, um Kundenanfragen zu verstehen und zu beantworten.

Kundinnen und Kunden können über Websites oder andere digitale Kanäle mit dem Chatbot interagieren und zum Beispiel folgende Fragen stellen:

• Wie hoch ist mein aktueller Kontostand?
• Wie beantrage ich eine Kreditkarte?
• Ich möchte einen Immobilienkredit beantragen.

Der KI-Chatbot interpretiert die Anfrage und durchsucht seine vortrainierten Daten, um die relevanteste Antwort zu finden. Zusätzlich kann er Echtzeitdaten aus der Bankdatenbank abrufen, wie zum Beispiel den aktuellen Kontostand. Anschließend gibt der KI-Chatbot die exakte Antwort aus.

Konversationelle KI-Chatbots für Banken – darunter auch moderne KI-Terminassistenten und KI-Planungsassistenten – können fortlaufende Dialoge mit Kundinnen und Kunden führen, bis deren Anliegen gelöst ist. Sie leiten die Anfrage auf Wunsch auch an eine*n menschliche*n Mitarbeitende*n weiter. Darüber hinaus lernen sie kontinuierlich aus den Kundeninteraktionen und verbessern mit der Zeit ihre Genauigkeit.

Vorteile von Finanz-Chatbots und KI-Terminassistenten

Eine konversationelle KI im Finanzbereich bietet zahlreiche Vorteile – von höherer Kundenzufriedenheit bis zu mehr Effizienz in den Abläufen. Hier sind einige der wichtigsten Vorteile von Finanz-Chatbots und KI-Terminplanung:

Personalisierte Kundenerfahrung

71 % der Kundinnen und Kunden wünschen sich personalisierte Interaktionen mit Unternehmen. KI-Chatbots sind der Schlüssel, um die von den Kundinnen und Kunden erwartete individuelle Betreuung zu bieten.

Ein KI-Chatbot kann individuell auf die Wünsche der Kundschaft eingehen und so deren Zufriedenheit steigern. Möchte beispielsweise eine Person den Kontostand abfragen, während eine andere eine Produktempfehlung erhalten will, kann der Chatbot beide gezielt unterstützen.

24/7-Verfügbarkeit

Banking-Chatbots benötigen weder Schlaf noch Pausen. Sie sind rund um die Uhr einsatzbereit und unterstützen Kundinnen und Kunden zu jeder Tages- und Nachtzeit. Selbst um 2 Uhr nachts können Anfragen gestellt und Unterstützung erhalten werden. Dieser schnelle Service entspricht den heutigen Erwartungen an Banken.

Selbstbedienung

Chatbots im Bankwesen ermöglichen Kundinnen und Kunden, viele Anliegen selbstständig zu erledigen. Über den Bot können sie Kontoinformationen abrufen, Profildaten aktualisieren und weitere Aktivitäten steuern. Kurz gesagt: Die Selbstbedienung hilft, zahlreiche Probleme zu lösen, ohne eine Filiale aufsuchen oder einen Mitarbeitenden anrufen zu müssen.

Operative Effizienz

Chatbots übernehmen häufig gestellte Fragen (FAQs) und alltägliche Anliegen, die sonst von menschlichen Mitarbeitenden bearbeitet werden müssten. So können Standardanfragen automatisiert beantwortet werden, während sich das Personal auf komplexere Aufgaben konzentriert. Gleichzeitig sinkt der Bedarf an großen Support-Teams und internen Ressourcen. All dies führt zu mehr Effizienz und geringeren Kosten.

Upselling- und Cross-Selling-Strategien

Banken bieten eine breite Palette an Finanzprodukten – von verschiedenen Kontotypen über Anlageoptionen bis hin zu Krediten und Kreditkarten. Ein Vorteil von KI im Bankwesen ist, dass Chatbots gezielt Upselling- und Cross-Selling-Strategien einsetzen können. Sie analysieren die Transaktionshistorie und das Ausgabeverhalten der Kundschaft und empfehlen darauf abgestimmte Produkte.

KI-gestützte Analysen für besseres Kundenverständnis

Chatbots im Bankensektor sind mehr als reine Problemlöser. Sie liefern zudem wertvolle Analysen. Sie erfassen und analysieren sämtliche Interaktionen mit Kundinnen und Kunden und stellen daraus Berichte und Auswertungen bereit. So kann die Bank datenbasierte Entscheidungen treffen. Beispielsweise könnte ein Chatbot aufzeigen, dass viele Nutzerinnen und Nutzer Probleme beim Zugriff auf das Online-Banking haben – und die Bank kann gezielt an einer Lösung arbeiten.

Beispiele für Chatbots und KI-Terminassistenten im Bankwesen

Viele Banken setzen bereits aktiv Chatbots und KI-Terminvereinbarung ein, um ihren Kundinnen und Kunden ein digitalisiertes Support-Erlebnis zu bieten. Hier einige Beispiele für aktuell verfügbare Finanz-Chatbots:

Beispiel 1: Erica von Bank of America

Die Bank of America bietet mit Erica eine konversationelle KI, die Kundinnen und Kunden bei zahlreichen Bankgeschäften unterstützt. Über den Chatbot können sie Kontostände abfragen, Rechnungen bezahlen, Geld überweisen, Ausgaben analysieren und vieles mehr. Erica fungiert dabei auch als moderner KI-Terminassistent für verschiedene Serviceanfragen.

Beispiel 2: Amy von HSBC

Amy ist ein Chatbot von HSBC, der häufig gestellte Fragen beantwortet, Kontostände bereitstellt und vieles mehr kann. Außerdem findet er nahegelegene Geldautomaten und informiert über Bankprodukte und -dienstleistungen.

Beispiel 3: Eno von Capital One

Auch Capital One bietet mit Eno eine vergleichbare konversationsbasierte KI-Lösung im Finanzbereich an. Dieser Chatbot kann Kontostände abfragen, vergangene Transaktionen anzeigen, Rechnungen bezahlen und vieles mehr.

Wie erstellt man einen Banking-Chatbot?

Einen Chatbot für Banken zu erstellen, ist heutzutage kein Hexenwerk mehr. Es gibt inzwischen benutzerfreundliche Chatbot-Builder-Tools, mit denen Sie ohne Programmierkenntnisse einen leistungsfähigen Chatbot entwickeln können. Eines der besten Tools zur Chatbot-Erstellung ist GPTBots.

GPTBots ist eine No-Code-KI-Bot-Plattform zur Erstellung von Business-Chatbots. Sie bietet einen visuellen Builder, mit dem sich der Chatbot-Flow individuell und ohne Programmierkenntnisse gestalten lässt. Die Plattform kann mit Ihren Bankdaten trainiert werden – einfach per Upload. Zudem können große Sprachmodelle (LLMs) mit den Daten und Services der Bank integriert werden, um Kundinnen und Kunden einen Echtzeit-Zugang zu Bankdienstleistungen zu ermöglichen.

Mit diesen Funktionen können Finanzunternehmen die Vorteile von KI im Banking voll ausschöpfen. Der KI-Chatbot von GPTBots kann bis zu 95 % der Kundenanfragen automatisiert lösen und die Lead-Anzahl um bis zu 300 % steigern.

Beeindruckt? Entdecken Sie die folgenden Schritte, um mit GPTBots Chatbots für Banken zu erstellen:

Schritt 1: Besuchen Sie die Website GPTBots.ai und registrieren Sie sich. Im Haupt-Dashboard klicken Sie auf „Neuer Agent“ und starten entweder mit einer leeren Vorlage oder nutzen eine vordefinierte Vorlage.

Schritt 2. Passen Sie die Einstellungen des Agenten an, indem Sie beispielsweise das gewünschte Large Language Model (LLM), die Antwortlänge und weitere Parameter finalisieren. Erklären Sie im Feld „Identitäts-Prompt“ die Aufgaben, Fähigkeiten und weitere Details des Bots.

Schritt 3. Im nächsten Schritt trainieren Sie den Agenten mit der Wissensdatenbank. Klicken Sie dazu auf „Wissen“ > „Dokumente“ und laden Sie Unternehmensdaten aus PDFs, Tabellen, Webseiten-URLs und mehr hoch. Das Tool extrahiert automatisch relevante Erkenntnisse und Informationen.

Schritt 4. Nach dem Training wechseln Sie in den „Debug“-Modus und testen Sie die Leistung und Funktionalität des Agenten.

Schritt 5. Nachdem Sie den Chatbot finalisiert haben, gehen Sie zu „Integrationen“ und binden den Chatbot in Ihre bevorzugten Plattformen ein. Möchten Sie ihn beispielsweise auf Ihrer Website integrieren, können Sie die Bubble-Widget-Integration nutzen.

So können Sie mit dem No-Code-Ansatz von GPTBots ganz einfach Finanz-Chatbots erstellen.

Best Practices für Bank-Chatbots

Heute interagieren laut 61 % der Kundinnen und Kunden wöchentlich über digitale Kanäle mit Banken. Durch die Integration eines Chatbots kann eine Bank die Kundenbindung und -zufriedenheit deutlich steigern. Ebenso wichtig ist es jedoch, das bestmögliche Chatbot-Erlebnis zu bieten.

Im Folgenden finden Sie einige Best Practices, mit denen Sie den Einsatz von Conversational AI im Bankwesen optimieren können:

Ausrichtung an den Kundenbedürfnissen

Conversational AI ist im Bankwesen nur dann effektiv, wenn sie sich an den Bedürfnissen Ihrer Kundschaft orientiert. Bevor Sie einen Chatbot entwickeln, sollten Sie wissen, was Ihre Kundinnen und Kunden erwarten: Wünschen sie 24/7-Support, Self-Service-Funktionen oder andere Services? Auf dieser Basis sollte der Chatbot konzipiert werden.

Hohe Sicherheit und Compliance

Chatbots verarbeiten sensible Kundendaten und Transaktionen. Daher ist es besonders wichtig, auf Sicherheit und die Einhaltung gesetzlicher Vorgaben zu achten. Zu den Best Practices zählen unter anderem Multi-Faktor-Authentifizierung, sichere Kommunikationskanäle, die Einhaltung der DSGVO und weitere Maßnahmen.

Nahtlose Integration in bestehende Banksysteme

Chatbots müssen auf Bankdatenbanken zugreifen, um Bankdienstleistungen zu ermöglichen. Das bedeutet, sie sollten nahtlos mit Systemen wie CRM, Kontoverwaltung oder Transaktionsverarbeitung verbunden werden.

Omnichannel-Support

Entwickeln Sie einen Chatbot, der Omnichannel-Support bietet – also mit allen Kommunikationsplattformen nutzbar ist, die Ihre Kundschaft verwendet, wie Websites, WhatsApp, Telegram und andere. Omnichannel-Support ermöglicht es Kundinnen und Kunden, über ihren bevorzugten Kanal mit der Bank zu kommunizieren.

Regelmäßige Aktualisierung

Chatbots im Bankwesen sind keine einmalige Lösung. Sie müssen regelmäßig mit neuen Informationen und Funktionen an die sich ändernden Kundenbedürfnisse und Marktbedingungen angepasst werden. Aktualisieren Sie den Bot daher kontinuierlich, um ihn für Ihre Kundschaft relevant zu halten.

Fazit

Chatbots im Bankwesen bieten eine innovative Möglichkeit, auf den Kundenservice einer Bank zuzugreifen. Sie können Prozesse optimieren, die Kundenerfahrung verbessern und Banken dabei unterstützen, die digitale Transformation voranzutreiben, um im Wettbewerb zu bestehen. Jetzt ist der richtige Zeitpunkt, den ersten Schritt zu gehen, Banking-Services zu modernisieren und die Kundenbindung zu stärken. Testen Sie GPTBots und erstellen Sie Ihre eigenen Finanz-Chatbots.