Ein Beitrag von Sophie Hundertmark
Sophie Hundertmark ist Expertin für den praktischen Einsatz von Künstlicher Intelligenz mit Schwerpunkt auf Chatbots, AI-Strategien und verantwortungsvoller Technologieintegration. Sie ist Forscherin und Dozentin an der Hochschule Luzern und schreibt derzeit ihre Dissertation im Bereich Conversational AI an der Universität Fribourg. Als Beraterin begleitet sie Unternehmen, Verwaltungen und Bildungsinstitutionen bei der Einführung wirksamer KI-Lösungen. Mehr zu Sophie Hundertmark auf LinkedIn.
Zur sprachlichen und stilistischen Erstellung – ebenso wie zur Übersetzung – wurde ein CustomGPT eingesetzt. Dieses basiert auf dem Sprachmodell GPT-5 von OpenAI und wurde von Sophie Hundertmark persönlich entwickelt.
Wenn ich heute mit Führungskräften aus Banken oder Versicherungen spreche, höre ich eine spannende Beobachtung: Sie merken sehr wohl, dass immer weniger Anfragen über Google kommen und dass sich das Informationsverhalten ihrer Kunden zunehmend in ChatGPT, Gemini oder Perplexity verlagert. Gleichzeitig höre ich auch oft die Unsicherheit: „Wir wissen, dass sich etwas verändert – aber wir wissen nicht, was wir konkret tun sollen.“
Genau hier setzt AI Chat Management an. Denn es reicht nicht mehr, nur eine gute Website zu haben oder Suchmaschinenoptimierung zu betreiben. In Zukunft entscheidet sich Sichtbarkeit nicht nur bei Google, sondern vor allem in KI-basierten Dialogsystemen und AI Summaries. In diesem Beitrag möchte ich euch zeigen, was AI Chat Management bedeutet, warum es für Banken und Versicherungen besonders relevant ist – und wie ihr Schritt für Schritt loslegen könnt.
Was bedeutet AI Chat Management?
Mehr als Chatbots
Viele verbinden das Thema sofort mit KI-Chatbots auf der eigenen Website. Doch AI Chat Management ist viel mehr: Es geht um die strategische Steuerung der Sichtbarkeit in sämtlichen KI-basierten Such- und Dialogsystemen.
Dazu gehören:
- Chatbots (z.B. auf eurer eigenen Website oder in Apps)
- Generative AI-Plattformen wie ChatGPT oder Claude
- Google AI Summaries, die in klassischen Suchergebnissen erscheinen
- Branchen-GPTs oder spezialisierte Finanz-Assistenten
Die drei Ebenen
Wie ich in einem früheren Artikel beschrieben habe:
- LLMO (Large Language Model Optimization) sorgt für technische Lesbarkeit eurer Inhalte.
- GAIO (Generative AI Optimization) stellt sicher, dass Texte KI-gerecht formuliert sind.
- AI Chat Management ist die übergeordnete Strategie, die Technik, Inhalte und Organisation zusammenführt.
Warum Banken und Versicherungen besonders betroffen sind
Vertrauen als Währung
Gerade in eurer Branche entscheidet Vertrauen über Kundenbeziehungen. Doch Vertrauen entsteht nicht nur im direkten Gespräch, sondern auch dort, wo Kunden nach Informationen suchen. Wenn ChatGPT oder Google euch nicht nennt, entsteht schnell ein Vertrauensdefizit.
Kundenerwartungen im Wandel
Ein Beispiel: Jemand fragt ChatGPT nach „den besten nachhaltigen Vorsorgelösungen in der Schweiz“. Wenn eure Bank oder Versicherung dort nicht auftaucht, seid ihr für diesen potenziellen Kunden unsichtbar.
Regulatorik und Kontrolle
Banken und Versicherungen müssen zusätzlich auf korrekte, aktuelle und compliance-gerechte Informationen achten. Wer AI Chat Management vernachlässigt, riskiert, dass ChatGPT unvollständige oder falsche Informationen ausspielt – mit gravierenden Folgen für Reputation und Vertrauen.
Action Plan für Banken und Versicherungen
1. Ist-Analyse durchführen
- Prüft, wie ihr aktuell in ChatGPT, Perplexity oder Google AI Summaries sichtbar seid.
- Stellt typische Kundenfragen wie: „Welche Bank bietet gute Vorsorgelösungen?“ oder „Welche Versicherung hat die besten Angebote für junge Familien?“
- Dokumentiert, ob und wie ihr genannt werdet.
2. Ziele definieren
- Überlegt, welche Zielgruppen für euch am relevantesten sind.
- Fokussiert euch zunächst auf Segmente, die verstärkt via ChatGPT suchen (z.B. junge Anleger, digital affine Kunden).
- Legt messbare Ziele fest: Anzahl Nennungen in AI-Systemen, Qualität der Antworten, Share of LLM.
3. Inhalte optimieren
- Erstellt dialogfähige Inhalte, die typische Kundenfragen beantworten.
- Achtet auf technische Lesbarkeit (strukturierte Daten, FAQ-Bereiche, semantische Auszeichnung).
- Schreibt Texte so, dass sie von KI-Systemen nicht nur erkannt, sondern auch sinnvoll wiedergegeben werden.
- Achtet darauf: Es geht nicht nur darum, gefunden zu werden, sondern mit den richtigen Inhalten und der passenden Positionierung präsent zu sein.
4. Prozesse und Rollen etablieren
- Benennt einen AI Chat Manager, der die Strategie verantwortet.
- Integriert Compliance, Marketing und IT – damit Inhalte sowohl fachlich korrekt als auch KI-optimiert sind.
- Setzt ein kontinuierliches Monitoring auf, um falsche Antworten schnell zu identifizieren und gegenzusteuern.
5. Kundenfokus behalten
Am Ende geht es immer um den Kunden. AI Chat Management ist kein Selbstzweck, sondern ein Weg, Kundenerwartungen zu erfüllen und langfristiges Vertrauen aufzubauen. Erst wenn KI-Systeme euch als relevante, vertrauenswürdige Quelle anerkennen, zeigen sie euch auch den Nutzern.
Fazit
Für Banken und Versicherungen ist jetzt der Moment, aktiv zu werden. AI Chat Management ist keine optionale Spielerei, sondern eine strategische Notwendigkeit, um in einer von KI geprägten Suchlandschaft sichtbar und vertrauenswürdig zu bleiben. Wer früh startet, sichert sich einen entscheidenden Wettbewerbsvorteil – und stärkt vor allem das wichtigste Kapital: das Vertrauen der Kunden.
Wenn ihr Fragen habt oder das Thema vertiefen wollt, meldet euch gern direkt bei mir – ich freue mich auf eure Nachricht.
am liebsten per WhatsApp Nachricht oder als E-Mail.
Weitere Infos dazu:
SEO 2025: So wirst du mit ChatGPT, Perplexity & Co sichtbar in AI-Suchen. Ein Beitrag inkl. Video-Interview mit Prof. Dr. Nils Hafner.
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