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KI verändert den Kundenservice im Finanzwesen grundlegend. Sie automatisiert Abläufe, verbessert das Nutzererlebnis und steigert die Effizienz im Service – das gilt auch für die Finanzbranche. Doch mit der zunehmenden Verbreitung von KI steigt auch der Druck: Wie lässt sich moderne Technologie nutzen, ohne regulatorische Vorgaben oder das Vertrauen von Kund:innen zu gefährden?
Composite AI: Ein Ansatz für Sicherheit, Skalierbarkeit und Rechtstauglichkeit
Die Antwort liefert Composite AI. Der Ansatz kombiniert zwei zentrale Technologien: regelbasierte Conversational AI (CAI) und Agentic AI auf Basis von Large Language Models (LLMs). Das Ziel: maximale Kontrolle bei gleichzeitig dynamischer Interaktion. Während CAI für verlässliche, regelkonforme Abläufe sorgt, bringt Agentic AI Flexibilität und Intelligenz in den Dialog – ohne das Sicherheitsnetz zu kappen.
Was Composite AI in der Praxis leistet
Der hybride Ansatz löst ein zentrales Dilemma: Die meisten KI-Systeme sind entweder zu starr – oder zu unberechenbar. In der Realität verlaufen Kundeninteraktionen jedoch selten entlang klarer Entscheidungsbäume. Ein reines CAI-System kommt hier schnell an seine Grenzen.
Ein Beispiel: Eine Kundin fragt nach der besten Refinanzierungsoption. Agentic AI analysiert Kundendaten, erkennt den Kontext und liefert eine passende, sprachlich natürliche Empfehlung. Sobald es jedoch um konkrete, regulierte Schritte wie die Einreichung eines Antrags geht, übernimmt CAI – mit klaren Regeln, definierter Logik und vollständiger Nachvollziehbarkeit.
Risiken erkennen – und vorbeugen
Finanzinstitute bewegen sich in einem hochregulierten Umfeld. Wer KI implementiert, muss vier zentrale Risiken absichern:
– Datensicherheit: KI verarbeitet sensible Informationen und muss dabei höchste Standards erfüllen– Falschinformationen: Generative AI darf keine Aussagen treffen, die rechtlich oder finanziell riskant sind.
– Fehlende Nachvollziehbarkeit: KI-Entscheidungen müssen erklärbar und prüfbar sein.
– Unbeabsichtigte Verzerrung: LLMs können Muster erkennen, aber auch verzerren – etwa durch Trainingsdaten mit Bias.
Composite AI begegnet diesen Herausforderungen architektonisch: Durch eine klare Rollenverteilung im System wird sichergestellt, dass LLMs nur dann zum Einsatz kommen, wenn ihre Flexibilität gebraucht wird – aber nie ohne die Kontrolle durch Regeln, Prozesse und Grenzen.
Wie CAI und Agentic AI zusammenspielen
CAI ist ideal für standardisierte, regulierte Abläufe: etwa KYC-Prozesse, Kontoaktualisierungen, Compliance-Themen oder Rückfragen zu Policen.
Agentic AI entfaltet ihr Potenzial bei offenen, unstrukturierten Anfragen, bei denen es auf Sprache, Kontext und Empathie ankommt – also zum Beispiel in der Beratung, bei Reklamationen oder in dynamischen Servicekontexten.
Wichtig ist: Beide Systeme arbeiten nicht nebeneinander, sondern miteinander. Agentic AI kann Informationen vorqualifizieren, CAI sie rechtssicher verarbeiten. Dieses Zusammenspiel macht KI im Finanzwesen nicht nur produktiver, sondern auch vertrauenswürdiger.
Fazit: KI im Finanzwesen braucht Architektur, nicht nur Technologie
Fazit: KI im Finanzwesen braucht Architektur, nicht nur Technologie
Wer KI erfolgreich im Finanzsektor einsetzen will, braucht mehr als leistungsstarke Modelle – er braucht ein durchdachtes System. Composite AI bietet genau das: einen strukturierten, skalierbaren und regulatorisch abgesicherten Rahmen, um KI sinnvoll und verantwortungsvoll einzusetzen.
Statt zwischen Innovation und Sicherheit zu wählen, verbindet Composite AI beides – für besseren Service, fundierte Entscheidungen und ein neues Level an Kundenerlebnis.
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Im neuen E-Book „KI-Agenten für die Finanzindustrie: AI trifft ROI“ zeigen wir, wie Composite AI die Grundlage für sichere, intelligente Automatisierung im Finanzsektor legt.
