Finance meets AI: Disruptive Lösungen für die Finanzbranche - Teil 3: Natural Language Generation

Innovative Technologien und intelligente Algorithmen verändern die Wertschöpfung etablierter Finanzunternehmen und führen zur Entwicklung immer neuer Geschäftsmodelle und Wettbewerbsdynamiken, die noch vor kurzer Zeit nicht denkbar gewesen wären. Im dritten Teil dieser Serie geht es um den Einsatz von Natural Language Generation für eine individualisierte und leicht verständliche Finanzkommunikation durch die Generierung von natürlichsprachlichen Texten.

Transparenz und Beratungsqualität bilden eine wesentliche Grundlage für das Vertrauen der Kunden in ihre Finanzinstitute, denen sie in der Regel äußerst sensible persönliche Daten überlassen. Eine leicht verständliche Finanzkommunikation, die es erlaubt, individualisierte Beratungs- und Informationskompetenz über verschiedene Kommunikationskanäle auszustrahlen und relevante Handlungsoptionen aufzuzeigen, ist somit als ein zentraler Faktor für die Vertrauensbildung zu sehen. Ob Berichte zur Wertentwicklung der für Anleger relevanten Vermögenswerte oder interaktive Assistenten, die Fragen zur individuellen Finanzsituation oder der Marktlage in Echtzeit beantworten - KI-basierte Anwendungen eröffnen neue Möglichkeiten einer effizienten Kundenkommunikation in Echtzeit.

Möglich macht das Natural Language Generation (NLG): Als Pendant zum bereits thematisierten Natural Language Understanding erlaubt NLG die automatische Erstellung von natürlichsprachlichen Texten auf Basis strukturierter Daten. Strukturiert bedeutet geordnet, geordnet bedeutet maschinell lesbar und erst dadurch werden Daten in digitalen Prozessen überhaupt verwertbar. Dem Kunden wird ein zusätzlicher Nutzen geschafft, wenn ihm statt schwer interpretierbarer Charts ein leicht verständlicher Bericht präsentiert wird - ohne Mehraufwand dafür mit Mehrwert.

Anstatt reiner Beschreibung von Wertentwicklungen berücksichtigen automatisch generierte Reports kontextbezogen relevante Analyseergebnisse aus Business Intelligence oder alternativen Daten, sofern auch diese strukturiert zur Verfügung stehen. In dieser Form aufbereitetes Wissen kann neben der externen auch für die interne Kommunikation genutzt werden, denn die automatisch generierten Reports sind flexibel und in verschiedenen Kontexten für diverse Stakeholder anpassbar, auch in mehreren Sprachen. Depotanalysen, Tätigkeits- oder aktuelle Börsenberichte lassen sich so beispielweise automatisiert erstellen. 

Eine positive Kundenerfahrung ist damit nur einer der Vorteile, die aus der Prozessautomatisierung resultieren; so macht sich die Effizienzsteigerung im Berichtswesen auch intern bemerkbar: Neben der Zeitersparnis bei der Interpretation der Daten, können bei der Textgenerierung auch Compliance-Anforderungen automatisiert berücksichtigt werden. Sämtliche erforderlichen Bestimmungen können regelbasiert im System hinterlegt werden, wodurch eine qualitativ hochwertige und rechtssichere Kommunikation gewährleistet ist.

Zusammenfassend lässt sich sagen, dass der Einsatz von Natural Language Generation an den Kundenschnittstellen der Finanzinstitute und den Prozessen innerhalb des Unternehmens die individualisierte Kommunikation passgenau optimiert. Durch Kombination der NLG- Technologie mit dem Natural Language Understanding kann außerdem ein automatisierter Dialog mit einem interaktiven Berater umgesetzt werden: Chatbots bieten sich beispielsweise für die Beantwortung von Serviceanliegen an. Mithilfe von NLU wird das Anliegen des Kunden verstanden und durch NLG eine entsprechende Antwort generiert. Ortsunabhängig und rund um die Uhr erhält der Kunde damit direkte Unterstützung bei seinem Anliegen in intuitiver Dialogform - Zufriedenheit und Bindung auf Nutzerseite steigen.

Zahlreiche Möglichkeiten ergeben sich durch die Implementierung von NLP in die Geschäftsprozesse - intern wie extern, für die Kommunikation wie für das Management. Der vierte Teil der KI-Serie wird sich mit den NLP-Technologien in der Praxis beschäftigen und Anwendungsbereiche praxisnah aufzeigen.


Alexander Siebert ist Gründer und Geschäftsführer der Retresco GmbH. Bereits seit 2008 entwickelt Retresco führende KI-Lösungen im Bereich Content Automation. In den letzten Jahren hat sich das Unternehmen zunehmend zu einem der weltweit führenden Anbieter in der automatischen Textgenerierung (NLG) entwickelt und zahlreiche Projekte für Kunden aus den Bereichen Medien, E-Commerce und Finanzdienstleistungen umgesetzt.
Mail: presse@retresco.de
Web: www.retresco.de

Über den Autor

  • Alexander Siebert

    Alexander Siebert

    Gründer und Geschäftsführer der Retresco GmbH

    Alexander Siebert ist Gründer und Geschäftsführer der Retresco GmbH. Bereits seit 2008 entwickelt Retresco führende KI-Lösungen im Bereich Content Automation. In den letzten Jahren hat sich das Unternehmen zunehmend zu einem der weltweit führenden Anbieter in der automatischen Textgenerierung (NLG) entwickelt und zahlreiche Projekte für Kunden aus den Bereichen Medien, E-Commerce und Finanzdienstleistungen umgesetzt.

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