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Kognitiv und gut beraten

Simon Oberle und Sven Guhr von Sopra Steria Consulting diskutieren in ihrem Gastbeitrag über selbstlernende Systeme und den Finanzberater der Zukunft.

Noch ist die Beratung in Banken eine Bastion der menschlichen Intelligenz. Doch bald schon könnten selbstlernende Computersysteme mit Siri-Stimme und Avatar-Gesicht den klassischen Kundenberater ersetzen.

Bislang gilt, dass Wissen und Erfahrung die wichtigsten Erfolgsfaktoren in der Bankberatung sind: Ein Berater kennt seine Kunden ebenso wie die aktuelle Marktsituation. Allein in Sparkassen arbeiten deutschlandweit mehr als 200 000 Menschen – das ist ein immenser Wissens- und Erfahrungsschatz. Allerdings ist der Kenntnisstand jedes einzelnen Beraters naturgemäß begrenzt; sein Erfahrungshorizont beschränkt sich maximal auf wenige Hundert Kunden. Kognitive Systeme hingegen können als selbstlernende Systeme das Wissen aller Berater einer Bank bündeln. So entstünde eine Art Superberater, der jede Kundensituation miterlebt hat und die persönlichen Verhältnisse vieler Millionen Kunden kennt. Ein System, das über alle relevanten Markttrends stets auf dem Laufenden und ohne Personalkosten sieben Tage in der Woche 24 Stunden lang verfügbar ist.

Wie sieht der Arbeitsalltag eines Bankberaters heute aus? Jeden Morgen liest er die News im Intranet und erhält zweimal im Monat eine einseitige Einschätzung seiner Bank zur aktuellen Marksituation. Regelmäßig tauscht er sich mit seinen Kollegen über Optimierungsmöglichkeiten seiner Beratung aus. Auch wenn er schon mehrere Jahre lang als Kundenberater aktiv ist, hat er nur eine überschaubare Anzahl seiner mehreren Hundert zugeordne­ten Kunden persönlich kennengelernt. Als Vorbereitung auf ein Beratungsgespräch druckt er meist den Finanzstatus des betreffenden Kunden aus. Während des Gesprächs geben allerdings immer weniger Berater verbindliche Empfehlungen zum Wertpapierkauf ab. Denn als Folge ständig wachsen­der regulatorischer Anforderungen steigt auch der Dokumentationsaufwand und droht den Beratern inzwischen über den Kopf zu wachsen.

Anders als sein menschliches Pendant kennt der kognitive Superberater sämtliche Aktienwerte in Echtzeit – ebenso deren Entwicklungstrends samt aktuellen Einschätzungen von Research-Unternehmen. Automatisch berücksichtigt er bei seinen Empfehlungen die geschäftspolitische Produktpriorisierung der Bank. Überdies weiß er um die familiäre und finanzielle Situation sämtlicher Kunden; er kennt ihr soziales Umfeld und die Vernetzung zwischen den Kunden. Dem kognitiven System entgeht kein Detail in Verträgen und AGBs, während es in Sekundenschnelle ein optimales Angebot erstellt. Dabei protokolliert es direkt jeden Herleitungs­schritt seiner Empfehlungen und genügt somit automatisch allen regulatorischen Dokumentationsanforderun­gen.

 

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Sven Guhr (links), Senior Manager Big Data &  Ana­lytics, und Simon Oberle, Manager Digital Banking, bei Sopra Steria berichten über heutige Robo-Advisors und das Potenzial kognitiver Sys­­teme.

Mit jedem Beratungsgespräch lernt der virtuelle Berater hinzu, sodass er künftig noch besser Muster erkennen kann, die bislang zum finanziellen Erfolg und zur Zufriedenheit anderer Bankkunden beigetragen haben. Mit der Entwicklung solcher Ansätze löst die Digitalisierung ganz klar eine Revolution in der Bankberatung aus. Heutige Robo-Advisor-Lösungen wie von Ginmon oder Quirion lassen das tatsächliche Potenzial kognitiver Systeme bestenfalls erahnen. Sie fragen persönliche Angaben in strukturierter Form ab. Anhand dieser Informationen werden die Kunden dann in relativ grob gerasterte Anlagetypen kategorisiert. Anschließend stellt ein Algorithmus ein typenbezogenes Anlageport­folio zusammen. Ein wirkliches, lernendes und beratendes System sind Robo-Advisors in dieser Form heute allerdings noch nicht. Außerdem bleibt ein Großteil des Wissens- und Erfahrungsschatzes von Banken in diesen Lösungen nach wie vor ungenutzt.

Ein Blick auf die jüngeren Entwicklungen technischer Lösungen zeigt, dass wichtige Grundlagenarbeiten für den kognitiven Superberater bereits geleistet sind. So stellt die Echtzeitanalyse von strukturierten und unstrukturierten Daten auch in großen Dimensionen heute keine ernsthafte Hürde mehr dar. Auch die Mensch-Maschine-Kommunikation in natürlicher Sprache hat einen großen Sprung gemacht, wofür Siri und Alexa die bekanntesten Beispiele sind. Erhält der maschinelle Kommunikationspartner nun noch ein Gesicht als virtueller Avatar oder gar als Roboter, so ist die Geburtsstunde des kognitiven Beraters nicht mehr fern. Durch eine Echtzeit-Auswertung von Stimmklang und Mimik wird er während der Beratung auch auf die unterschiedlichsten Emotionen des Kunden reagieren können.

Einige Pioniere haben auf ihren digitalen Kontaktkanälen bereits erste Schritte in diese Richtung getan – zum Beispiel in Form von Chat-Bots, die als kognitive Systeme Erstanfragen von Kunden beantworten. Kann das System keine valide Antwort ermitteln, besteht die Option, den Kontakt zu einem menschlichen Berater weiterzuleiten. Zugegeben: Ein echtes zwischenmenschliches Verhältnis ist auf absehbare Zeit nur mit einem lebendigen Gegenüber aus Fleisch und Blut möglich. Dieses Erlebnis kann derzeit noch kein Computer bieten. Gleichwohl sprechen die eindeutigen Vorteile einer ebenso passgenauen wie hocheffizienten Finanzberatung für Investitionen in kognitive Technologien mit natürlicher Sprache als Schnittstelle der Mensch-Maschine-Interaktion.

Weitere Informationen unter:
www.soprasteria.de

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  1. […] Nicht alles, was heute unter dem Begriff „FinTech“ als Innovation angepriesen wird, ist indes wirklich „brandneu“. Sogenannte kognitive – also wissensbasierte Anlagesysteme und daten­ba­sier­te Strategien – existieren z. B. in den USA bereits seit fast 70 Jahren. Die vor allem auf Algorithmen und mathematischen Formeln basierende Hedge-Fund-Strategie CTA/Managed Futures wurde als Vorläufer von Robo-Investments bereits im Jahr 1949 entwickelt. In den kommenden Jahren werden solche Systeme durch die Digitalisierung und die Möglichkeiten von „Big Data“ jedoch gigantische Fortschritte machen. Durch das sogenannte Robo-Advisory / Robo-Investment hat sich eine stärkere Demokratisierung des Kapitalanlagegeschäfts entwickelt. Vorbei scheinen jene Zeiten zu sein, in denen technologisch gut aufgestellte Großinvestoren wie z. B. Hedge-Funds ihren durch Einsatz moderner Software und Computerisierung erlangten Wissensvorsprung für sich selbst nutzen konnten. Der Digitalisierungsprozess in der Finanzbranche laufe letztlich auch auf eine Demokratisierung des Anlagegeschäfts hinaus, sagt Salome Preiswerk, Gründerin von Whitebox. Das Ziel dieser Entwicklung liege darin, dem sogenannten „kleineren Mann“ Zugang zu solchen Anlageformen zu bieten, die ihm bislang verwehrt geblieben sind. Und all das sei zu einem in der Regel günstigeren Preis möglich. Doch die Entwicklung von Robo-Advisory und kognitiven Systemen steht erst am Anfang. Die Fachleute v… […]

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