Chatbots von Sparkassen und Volksbanken sind die besten

Einer aktuellen Studie zufolge schneiden Chatbots von Sparkassen und Volksbanken besser ab als solche vieler FinTechs. Dabei stechen vor allem solche hervor, die Künstliche Intelligenz zur intelligenten Sprachverarbeitung nutzen.

Technologie ist nicht erst seit der Digitalisierung ein wichtiger Faktor für Finanzdienstleister. Im Bank Blog finden Sie Studien zu den wichtigsten Trends und Entwicklungen.

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Chatbots liegen im Trend und sollten auch bei vielen Banken und Sparkassen den Service verbessern und die Mitarbeiter entlasten. Sie gelten als Einstieg ins Conversational Banking. Insbesondere die Integration Künstlicher Intelligenz soll neue Möglichkeiten der Kundenkommunikation eröffnen.

Die aktuelle Chatbot-Studie für die Finanzbranche von Prof. Dr. Peter Gentsch, Experte für Digitalisierung, Künstliche Intelligenz und Big Data und Institutsleiter für Conversational Business an der Hochschule Aalen lässt aufhorchen. Den Ergebnissen zufolge rangieren Sparkassen und Volksbanken mit durchschnittlich 70 Prozent Trefferquote deutlich vor den Direktbanken und FinTechs mit durchschnittlich 41 Prozent und den Versicherungen mit durchschnittlich nur 35 Prozent Trefferquote. Erstaunlich ist, dass große Player wie Ergo oder Arag mit unter 5 Prozent Trefferquote abschneiden. Ebenso erstaunlich ist, dass teilweise die Off-Topic- und die persönlichen Fragen besser als die fachlichen Fragen beantwortet wurden.

13 Finanz-Chatbots im Vergleich

Für die Studie wurden 13 ausgewählte Chatbots aus der Versicherungs- und Finanzbranche analysiert. Anhand von qualitativen und quantitativen Fragestellungen wurden aus Konsumentensicht die jeweiligen Chatbots in Hinblick auf ihre Fähigkeit (Intents), also die Anfragen und Bedürfnisse und Anfragen von Kunden richtig zu erkennen und die entsprechend richtige Antwort zu liefern, untersucht.

Vor dem Hintergrund der aktuellen Diskussion um Kundenzentrierung und Künstliche Intelligenz überrascht die teilweise schlechte Performance der untersuchten Chatbots. Es zeigt sich, dass Chatbots keine Plug & Play-Lösung sind, sondern vom Kunden her gedachte und trainierte Dialogstrecken erfordern.

Chatbots mit Sprachtechnologie schneiden am besten ab

Wenn Unternehmen moderne, auf Künstlicher Intelligenz beruhende Sprachtechnologie nutzen, können Chatbots durch ihre Skalierbarkeit und Zeit- und Kosten-Effizienz hohen wirtschaftlichen Nutzen und damit Wettbewerbsvorteile wie Positionierung und Reputation bringen.

Im Vordergrund stehen hierbei Natural Language Processing (NLP), Natural Language Understanding (NLU) und Deep Learning. Es zeigt sich, dass insbesondere diejenigen Chatbots, die NLU Ansätze anwenden, insgesamt deutlich besser abschneiden.

Bewertungskriterien von Chatbots

Um die Konversationsfähigkeit der Chatbots entsprechend zu bewerten, wurden neben fachlichen Fragen zu Produkten und Konditionen auch „Off-Topic“- sowie persönliche Fragen gestellt. Fünf Kriterien wurden zur Operationalisierung der Konversations- und Antwortqualität angewandt:

1. Genauigkeit der Antworten auf die jeweilige Fragestellung,
2. Antwortgeschwindigkeit,
3. Einfachheit der Bedienung / Nutzerfreundlichkeit,
4. Informativer Charakter der Antworten sowie
5. Unterhaltsamer Charakter der Antworten.

Kundenorientierung steigert Akzeptanz von Chatbots

In einer weiteren Studie wurden 600 Konsumenten zur Akzeptanz von Chatbots befragt. Kunden begrüßen demnach Chatbots prinzipiell, wenn die Antwortqualität akzeptabel ist. Doch viele Konsumenten sind frustriert in ihren Chatbot-Erfahrungen und meiden sie deshalb. Ein schlechter Chatbot ist somit kontraproduktiv für die Customer Experience.

Die Erkenntnisse zeigen, dass Chatbots häufig noch zu sehr aus der Perspektive der Kostenersparnis und Prozessautomatisierung und nicht der Kundenperspektive entwickelt werden.

Wenn Unternehmen die Potentiale von Chatbots im Sinne ihrer Skalierbarkeit sowie Zeit- und Kosten-Effizienz nutzen wollen, müssen sie zum einen Dialogstrecken vom Kunden her denken und verstehen, zum anderen sich mit den in den letzten Jahren massiv besser gewordenen Conversational AI-Technologien wie NLP, NLU und Deep Learning beschäftigen. Ansonsten gilt die Empfehlung: Lieber keinen Chatbot als einen schlechten Chatbot.

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