ChatGPT und andere Generative AI Anwendungen werden immer wichtiger
Seit einiger Zeit gewinnen Begriffe wie Chatbots, Voicebots, Conversational AI, Generative AI, ChatGPT und Large Language Models (LLMs) an Bekanntheit und werden zunehmend von Medien und Politik aufgegriffen. Auch Unternehmen verfolgen die Entwicklungen genau und diskutieren. Anhand einer näheren Betrachtung des Marktes wird jedoch deutlich, dass viele Schweizer Finanzunternehmen gegenwärtig noch zögern, Technologien wie Chat- oder Voicebots, Generative Artificial Intelligence (AI) oder Large Language Models (LLMs) in ihrer Kunden- und internen Kommunikation einzusetzen. Im Rahmen der neusten IFZ Conversational und Generative AI in Finance Studie habe ich zusammen mit meinen Kollegen Nils Hafner und Florian Schreiber, sowie den Partnern Adnovum und Spitch mehr zu den Einsatzmöglichkeiten und Hinderungsgründen von Conversational AI und Generative AI Lösungen bei Banken und Versicherungen erforscht.
Worum geht es in der IFZ Studie Conversational und Generative AI in Finance?
Für die neuste IFZ Conversational und Generative AI in Finance Studie wurden 47 Mitarbeitende aus leitenden Positionen von Schweizer Finanzunternehmen zu den Einsatzmöglichkeiten und Hinderungsgründen von Chat- und Voicebots und Generative AI bzw. ChatGPT befragt.
Konkret wurden die folgenden Forschungsfragen zusammen mit den teilnehmenden Partnern aufgestellt und im Rahmen der Studie beantwortet:
- Auf welche Hürden stossen Sie bei der Einführung von Conversational AI-Lösungen?
- Wie sieht die ideale Kombination aus Mensch und Maschine aus?
- Wie sollten Chat- und Voicebots mit Kommunikationskanälen, welche durch den Menschen bedient werden, kombiniert werden?
- Welche (neuen) Möglichkeiten ergeben sich durch den Einsatz von Generative AI (bspw. ChatGPT, GPT-4 und ähnlichen Technologien)?
- Wie ist die Akzeptanz für Conversational AI-Lösungen, welche auf Generative AI aufbauen?
- Welche Bedenken hat Ihr Unternehmen heute und in Zukunft in Bezug auf den Einsatz von Generative AI? Wie könn(t)en diese Bedenken reduziert werden?
- Was sollte hinsichtlich des Designs von Conversational AI-Lösungen beachtet werden (bspw. Tonalität, Kundenansprache, Naming etc.)? Existieren diesbezüglich Best Practices?
- Welche Best Practices existieren in Bezug auf die Integration von digitalen Assistenten in die gesamte Service-, Sales- und Marketing-Kultur?
Wie unterscheiden sich die Ergebnisse zwischen Banken und Versicherungen?
Die Ergebnisse zeigen grundsätzlich nur geringfügige Unterschiede zwischen den beiden Branchen Banken und Versicherungen. So sind die meisten Ergebnisse gleichermassen für Banken und Versicherungen gültig. Lediglich im Bereich der Anwendungsfälle gibt es einige Unterschiede. Dies lässt sich damit erklären, dass Banken und Versicherungen unterschiedliche Kundenanliegen haben. Während das Melden eines Schadens für Versicherungskunden ein häufiger Kontaktgrund ist, erkundigen sich Bankkunden eher nach ihrem Kontostand.
Wie verbreitet sind Chat- und Voicebots bei Schweizer Finanzunternehmen?
Die Ergebnisse der Befragung zeigen deutlich, dass nur etwas mehr als die Hälfte der befragten Unternehmen bereits Chat- und Voicebots nutzt. Generell sind Chatbots wesentlich stärker verbreitet als Voicebots. Es gibt jedoch auch Unternehmen, die sowohl Chatbots als auch Voicebots einsetzen. Einzelne Unternehmen haben bereits mehrere Chatbots parallel im Einsatz.
Wo werden Chat- und Voicebots genutzt?
Die Studie zeigt, dass die Mehrheit der Unternehmen, die bereits Conversational AI nutzen, diese Technologie mehrheitlich im Kundenservice, Marketing oder IT-Helpdesk einsetzen. Die folgenden drei Ziele werden dabei hauptsächlich angestrebt: Steigerung der Kundenzufriedenheit, Effizienzsteigerung und Kostensenkung. Chatbots dienen vor allem der Produktberatung, der Beantwortung häufiger Anliegen oder der Weiterleitung an einen passenden Mitarbeitenden. Voicebots werden hingegen hauptsächlich zur Weiterleitung an einen passenden Mitarbeitenden eingesetzt.
Wie werden Chat- und Voicebots mit Mitarbeitenden verbunden?
Wenn der Chat- oder Voicebot keine passende Antwort kennt, wird der Dialog entweder direkt an einen zuständigen Mitarbeitenden weitergeleitet oder im Fall eines Chatbots wird ein Link zum Kontaktformular eingeblendet. Laut den Befragten Mitarbeitenden, gibt es auch Unternehmen, die noch keine direkte Verbindung zwischen Bot und menschlichem Mitarbeitenden in Betracht gezogen haben. In diesen Fällen endet das Gespräch zwischen Kunde und Bot, sobald der Bot eine Frage nicht beantworten kann. Die Kunden sind daher «gezwungen», den Kontakt eigenständig über einen anderen Kanal zu suchen. Während die meisten Chatbots einen Namen und oft sogar einen Avatar haben, fehlt es Voicebots in der Regel an einem Namen. Da es bei Voicebots keine visuelle Kommunikation gibt, ist auch ein Avatar nicht erforderlich. Kunden erreichen die Chatbots typischerweise über die Websites der befragten Banken und Versicherungen, zumeist via Chatfenster auf der rechten Seite. Wenn das Chatbot-Projekt noch in der Testphase ist, kann es sein, dass der Bot nur über einen Link auf der Kontaktseite des Unternehmens erreichbar ist.
Was sind die wichtigsten Voraussetzungen für AI Projekte?
Die Studie liefert auch klare Antworten auf Stolpersteine und Herausforderungen bei der Umsetzung eines Conversational AI-Projekts. Ausreichende personelle und finanzielle Ressourcen gehören zu den wichtigsten Voraussetzungen für die erfolgreiche Umsetzung eines solchen Projekts. Auch das Thema Datenschutz darf nicht unterschätzt werden. Alle offenen Fragen müssen zunächst beantwortet und alle Datenschutzrisiken müssen ausgeräumt worden sein.
Wie verbreitet ist Generative AI und ChatGPT bei Schweizer Banken und Versicherungen?
Generative AI, einschliesslich ChatGPT und ähnlicher Technologien, gewinnt zunehmend an Bedeutung bei Schweizer Finanzunternehmen. Nahezu alle Unternehmen geben an, dass das Thema Generative AI intern diskutiert wird und erste Überlegungen zu Use Cases und Einsatzmöglichkeiten angestellt werden. Dabei steht neben der Verbesserung des Kundenerlebnisses vor allem die Stei- gerung der internen Produktivität im Fokus. Diese gesteigerte Produktivität soll sich insbesondere in Form von Kosteneinsparungen bemerkbar machen. Eine der häufigsten Anwendungen für Generative AI scheint die automatisierte Beantwortung von E-Mails zu sein. Darüber hinaus spielen die Verbesserung bestehender Chat-Services sowie die automatisierte Erstellung von Inhalten für Blogs und Social Media eine wichtige Rolle. Wie bereits beim Einsatz von Conversational AI bestehen jedoch auch beim Einsatz von Generative AI Bedenken hinsichtlich der Datensicherheit und des Datenschutzes.
Noch mehr Insights zu Conversational und Generative AI in Finance?
Neben diesen Ergebnissen haben wir ebenfalls erfolgreiche Anwendungsfälle für den Einsatz von Conversational und Generative AI abgeleitet. Diese und weitere Erkenntnisse könnt ihr auf der Seite der IFZ Studie Conversational und Generative AI in Finance herunterladen.
Und für weitere Fragen zur Studie könnt ihr euch wie immer gern bei mir melden. Schreibt mir einfach eine WhatsApp-Nachricht oder eine E-Mail.
