Vollständiger Leitfaden zu Bank-Chatbots im Jahr 2025

‍KI-Chatbots sind heutzutage überall – und da sie immer leistungsfähiger und sicherer werden, gewinnen sie in Branchen wie Banken, Finanzen und Versicherungen zunehmend an Bedeutung.

Die Zeiten endloser Hin-und-her-Schleifen sind vorbei. Heute können LLM-Agents:

• Personalisierte Upselling-Angebote bereitstellen
• Mitarbeitende durch Analyse und Informationsbeschaffung unterstützen
• Zahlungen abwickeln
• Konten eröffnen
• Kundenprobleme beheben

Von Versicherungs-Chatbots bis zu IT-Chatbots – die Bankenbranche verändert grundlegend, wie sie kommuniziert, skaliert und Kundschaft betreut.

Wir setzen seit mehreren Jahren Chatbots ein – wir wissen also ein oder zwei Dinge über Best Practices. Tauchen wir ein in die Feinheiten von Chatbots im Bankwesen.

Was sind Chatbots im Bankwesen?

KI-gestützte Bank-Chatbots nutzen natürliche Sprachverarbeitung, um Kundenanfragen in Echtzeit zu verstehen und zu beantworten. Sie übernehmen Aufgaben wie das Beantworten von Kontofragen, die Abwicklung von Transaktionen und die Begleitung durch Bankdienstleistungen.

Anwendungsbereiche von Chatbots im Bankwesen

Kundensupport

Das Naheliegende: Chatbots bieten eine einfache Möglichkeit, sofort auf häufige Anfragen zu antworten – etwa zu Kontoständen, Transaktionshistorie oder Filialöffnungszeiten.

Die besten Bank-Chatbots nutzen RAG, um in Echtzeit auf Informationen aus den Wissensdatenbanken der Bank zugreifen zu können.

Betrugsmeldungen

Chatbots sind besonders gut darin, große Datenmengen zu verarbeiten und Veränderungen zu kommunizieren. Sie können Nutzer über ungewöhnliche Aktivitäten informieren, indem sie Kontobewegungen auf verdächtige Muster überwachen und in Echtzeit Benachrichtigungen senden.

Im nächsten Schritt können sie Kundinnen und Kunden anleiten, ihr Konto zu sichern – etwa durch Kartensperrung oder Passwortänderung.

Personalisierte Budgettipps

Anstatt direkte Anlageberatung zu geben, analysieren Chatbots das Ausgabeverhalten und bieten allgemeine Budgettipps oder Erinnerungen an.

Sie können zum Beispiel hohe Ausgabenkategorien erkennen und Sparstrategien vorschlagen. Wer abends viel für Lieferdienste ausgibt, könnte etwa auf die Idee gebracht werden, stattdessen ein fertiges Kochbox-Angebot zu nutzen.

Unterstützung bei Zahlungen und Transaktionen

Chatbots erleichtern das Bezahlen von Rechnungen oder Überweisungen, indem sie die Identität der Nutzer sicher verifizieren und Anfragen über die Transaktionssysteme der Bank abwickeln. Auch das Einrichten von Daueraufträgen ist mit entsprechender Autorisierung möglich.

Kontoverwaltung

Für all die kleinen Aufgaben, bei denen Kunden Unterstützung brauchen, gibt es einen Chatbot, der das übernehmen kann.

Chatbots helfen dabei, Kontodaten zu aktualisieren – etwa Kontaktinformationen zu ändern oder Benachrichtigungen einzurichten. Sie führen Schritt für Schritt durch die notwendigen Änderungen und achten dabei stets auf die Einhaltung von Sicherheitsvorgaben.

Vorabprüfung von Krediten

Chatbots helfen Kunden, ihre Kreditwürdigkeit zu prüfen, indem sie grundlegende Informationen wie Einkommen und Bonität abfragen.

Sie erklären zudem Kreditprodukte und begleiten durch das Ausfüllen von Antragsformularen.

Interne Unterstützung für Mitarbeitende

Für Bankmitarbeitende vereinfachen Chatbots interne Abläufe, indem sie HR-bezogene Fragen beantworten, IT-Probleme lösen oder Richtlinien im internen Wissensmanagement auffinden. So bleibt mehr Zeit für die eigentlichen Aufgaben der Mitarbeitenden.

Kundenfeedback einholen

Chatbots führen kurze Umfragen durch oder holen am Ende von Interaktionen gezielt Feedback ein. Diese einfache Funktion eines Kundensupport-Chatbots hilft Banken, die Kundenzufriedenheit zu messen und Verbesserungsbedarf zu erkennen.

Lead-Generierung

Chatbots sprechen potenzielle Kunden auf Bank-Websites oder in Apps an, indem sie erste Fragen zu Produkten wie Kreditkarten oder Hypotheken beantworten.

Sie erfassen Kontaktdaten und qualifizieren Leads für die Nachverfolgung durch Vertriebsteams. Ein Leadgenerierungs-Chatbot ist eines der gängigsten Tools für den Aufbau eines KI-gestützten Vertriebstrichters.

Beispiele für Bank-Chatbots

Die besten Finanz-Chatbots sind präzise, umfassend und klar in ihrer Kommunikation. Sie schließen gezielt Lücken mit KI und sind für Nutzerinnen und Nutzer über Websites oder Messenger-Apps erreichbar.

Hier sind einige unserer Lieblingsbeispiele für Bank-Chatbots, die reale Finanzaufgaben übernehmen.

Erica von Bank of America

Der bekannteste Finanz-Chatbot, Erica von der Bank of America, war ein Vorreiter auf diesem Gebiet.

Als Branchenriese hat der Bot seit seiner Einführung 2018 über 2 Milliarden Interaktionen verzeichnet – und das Data-Science-Team von BofA hat mehr als 50.000 Verbesserungen an Ericas Leistung vorgenommen, um den Erfolg weiter zu optimieren.

Zu Ericas häufigsten Aufgaben gehören: Überwachung von Abonnements, Beratung zum Ausgabeverhalten, Informationen zu Einzahlungen, Auffinden von Konto- oder Routingnummern sowie Unterstützung bei Überweisungen und Rechnungszahlungen.

„Erica ist für unsere Kundinnen und Kunden sowohl persönlicher Concierge als auch zentrale Anlaufstelle“, sagt Nikki Katz, Head of Digital bei Bank of America. „Erica ist immer dort, wo unsere Kundschaft uns braucht, und ist zu einer echten Begleiterin geworden.“

Eva von HDFC Bank

Indiens erster KI-Bank-Chatbot, Eva von HDFC Bank, revolutioniert das Bankwesen im ländlichen Raum.

Gestartet auf dem Digital Seva Portal der CSC, unterstützt Eva über 127.000 Village Level Entrepreneurs (VLEs) und bietet wichtige Bankdienstleistungen für Kundinnen und Kunden in ländlichen und halb-urbanen Regionen Indiens.

Eva ermöglicht VLEs rund um die Uhr Zugang zu aktuellen Informationen zu Produkten, Prozessen und Schulungsmaterialien. Sie vereinfacht Dienstleistungen wie Kontoeröffnungen, Leadgenerierung für Kredite und Kundensupport und bereitet VLEs zudem auf die Zertifizierung als Business Correspondents (BCs) vor.

Amex Bot von American Express

Der Amex Bot für Facebook Messenger hilft Karteninhaberinnen und -inhabern bei der Verwaltung ihrer Konten. Nutzer können:

• Echtzeit-Updates zum Kontostand anfordern
• Membership Rewards Punkte abfragen
• Ausstehende Buchungen sofort einsehen
• Die Karte für Zahlungen mit Facebook verknüpfen
• Bei Bedarf an den Kundensupport weitergeleitet werden

Der Amex Bot ist ein perfektes Beispiel für einen kanal-spezifischen Finanz-Chatbot – er macht Messenger zu einem leistungsstarken Finanzwerkzeug und bietet Karteninhaberinnen und -inhabern einfachen Zugriff auf Kontoinformationen.

Decision Intelligence von Mastercard

Mastercard Decision Intelligence Pro nutzt generative KI, um die Betrugserkennung zu revolutionieren. Wie funktioniert das?

Durch die Analyse von einer Billion Datenpunkten in weniger als 50 Millisekunden werden Zusammenhänge zwischen Konten, Händlern und Geräten bewertet, um das Risiko von Transaktionen einzuschätzen.

Das fortschrittliche System verbessert die Betrugserkennungsrate um bis zu 300 % und reduziert Fehlalarme um mehr als 85 %.

Decision Intelligence zeigt, dass KI-Systeme nicht nur für den Kundendialog geeignet sind – sie helfen Banken auch, Daten zu analysieren, Transaktionsfreigaben zu optimieren und die Sicherheit zu erhöhen.

Vorteile von Bank-Chatbots

1. Bessere Betrugserkennung

Chatbots können mit Betrugserkennungssystemen integriert werden, um in Echtzeit Warnungen und Unterstützung zu bieten.

Sie analysieren das Kundenverhalten, markieren ungewöhnliche Transaktionen und fordern Nutzer auf, verdächtige Aktivitäten zu bestätigen oder zu melden.

2. Hochgradig personalisierte Finanzanalysen

Durch die Analyse der Transaktionshistorie und des Finanzverhaltens eines Kunden können Chatbots individuelle Empfehlungen geben, etwa zu Budgetierung, Sparmöglichkeiten oder Investitionen.

Kauft ein Kunde beispielsweise häufig Kaffee, könnte der Chatbot eine Kreditkarte mit Cashback-Vorteilen für Gastronomie und Cafés empfehlen.

3. Reibungsloses Onboarding

Chatbots vereinfachen den Onboarding-Prozess, indem sie Nutzer durch das Hochladen von Dokumenten, die Kontoeröffnung und häufig gestellte Fragen führen.

Sie liefern sofortige Antworten, sorgen für die Einhaltung von KYC-Anforderungen (Know Your Customer) und machen den Prozess einfach und benutzerfreundlich.

4. Adaptives Lernen = kontinuierliche Verbesserung

Banking-Chatbots nutzen oft KI, die aus Kundeninteraktionen lernt. Mit der Zeit werden die Antworten präziser, neue Bankprodukte integriert und die Bedürfnisse der Nutzer besser vorhergesagt.

Ein Chatbot kann zum Beispiel erkennen, dass Kunden häufig nach Vorteilen von Sparkonten fragen – und beginnt dann, proaktiv individuelle Sparpläne vorzuschlagen.

Risiken von Chatbots im Bankwesen

Einschränkungen bei Hochrisikothemen

Obwohl KI-Systeme viele Aufgaben übernehmen können, ist menschliche Kontrolle bei risikoreichen Aktivitäten weiterhin unerlässlich. Dazu zählen etwa Kreditgenehmigungen, Betrugsermittlungen oder großvolumige Geldtransfers.

KI kann Mitarbeitende bei ihren Aufgaben unterstützen, ersetzt aber nicht das menschliche Urteilsvermögen bei anspruchsvollen Entscheidungen.

Risiken für den Datenschutz

Um Risiken für die Datensicherheit zu minimieren, sollten Banken Chatbot-Plattformen mit starker Datenverschlüsselung und Einhaltung von Datenschutzvorgaben nutzen – etwa GDPR-konform und SOC 2-zertifiziert.

Funktionen und Prozesse wie regelmäßige Sicherheitsprüfungen und rollenbasierte Zugriffskontrollen sind ebenfalls entscheidend, wenn KI in risikoreichen Bereichen eingesetzt wird. Ihr Team sollte vollständige Transparenz über alle Aktionen und Entscheidungen des Chatbots haben sowie Protokolle, die diese regelmäßig überprüfen.

Mitarbeitende benötigen zudem Schulungen zur richtigen Nutzung von KI-Tools – wann sie zur Entscheidungsunterstützung eingesetzt werden sollten, wie sie funktionieren und wie die Zusammenarbeit zwischen Mensch und Maschine aussieht.

Viele unserer Kunden profitieren besonders von einem dedizierten Customer Success Team – unser CSM-Team begleitet sie durch alle Compliance-Schritte und sorgt für sichere Datenverarbeitung beim Erstellen, Bereitstellen und Überwachen.

So implementieren Sie einen Banking-Chatbot

Die Einführung eines KI-Chatbots im Finanzbereich kann komplex wirken, aber wer zu lange wartet, riskiert, im Wettbewerb zurückzufallen. Gerade im sensiblen Finanzsektor sollte Ihr Team einen individuellen Chatbot für Ihre spezifischen Dienstleistungen entwickeln.

Um erfolgreich zu sein, müssen Sie die besonderen Anforderungen und Herausforderungen des Finanzsektors adressieren und gleichzeitig das Potenzial von KI optimal nutzen.

So starten Sie:

1. Ziele definieren

Klären Sie, was Ihr Chatbot erreichen soll. Soll er einfache Kundenanfragen beantworten, bei komplexen Betrugserkennungs-Workflows unterstützen oder abteilungsübergreifende Compliance-Automatisierung orchestrieren?

Banking-Chatbots können mehr als nur Kundenanfragen bearbeiten – sie können interne Teams bei Marktanalysen, regulatorischen Prüfungen oder Risikobewertungen von Transaktionen unterstützen.

Ihre Ziele bestimmen, ob Sie einen kundenorientierten Bot, einen internen Workflow-Assistenten oder einen multifunktionalen KI-Agenten benötigen.

2. Plattform auswählen

Die Wahl einer auf den Finanzsektor zugeschnittenen Plattform ist entscheidend. Die besten Chatbot-Plattformen ermöglichen einen kostenlosen Einstieg, sodass Sie die Tools testen können. Achten Sie auf:

• Regulatorische Compliance: Die Plattform muss mit Finanzvorschriften wie PCI DSS, DSGVO oder lokalen Bankstandards übereinstimmen.
• Integrationsmöglichkeiten: Sie sollte sich mit Ihren Kernbankensystemen, Betrugserkennungssoftware, CRMs und Zahlungs-Gateways verbinden lassen.
• Sicherheitsfunktionen: Fortschrittliche Verschlüsselung, Multi-Faktor-Authentifizierung und rollenbasierter Zugriff sind für den Schutz von Finanzdaten unerlässlich.
• Anpassbarkeit: Wählen Sie eine Plattform, mit der Sie die Chatbot-Funktionen gezielt an die Bedürfnisse Ihres Unternehmens anpassen können.

3. Chatbot erstellen

Stellen Sie sicher, dass der Chatbot mit branchenspezifischen Daten und Szenarien trainiert wird, zum Beispiel:

• Erkennung von Auffälligkeiten bei Transaktionen zur Betrugsprävention.
• Unterstützung von Kunden bei Anlageberatung oder Kreditanträgen.
• Automatisierung von Kontoverwaltungsaufgaben wie Kontostandsabfragen oder Einrichtung wiederkehrender Zahlungen.

Integrieren Sie Wissensdatenbanken zu Bankprodukten, Finanzvorschriften und Marktanalysen, damit der Chatbot eine zuverlässige Ressource für Nutzer und Teams ist.

4. Wichtige Tools und Systeme integrieren

Im Finanzsektor sind reibungslose Integrationen entscheidend für die Wirksamkeit Ihres Chatbots. Zu den wichtigsten Systemen gehören:

• Betrugserkennungsplattformen: Tools wie ThreatMetrix, um verdächtige Aktivitäten zu erkennen.
• CRMs: Salesforce oder HubSpot zur Verwaltung von Kundeninteraktionen.
• Compliance-Tools: Automatisierte Nachverfolgung und Berichte für regulatorische Audits.
• Marktdatenplattformen: APIs für Echtzeitkurse von Aktien, Währungen oder Rohstoffen.

Diese Integrationen sorgen dafür, dass Ihr Chatbot präzise und umsetzbare Informationen liefert.

5. Testen und optimieren

Finanz-Chatbots arbeiten in sensiblen Umgebungen, in denen Fehler das Vertrauen beeinträchtigen können. Testen Sie umfassend mit Ausnahmefällen wie:

• Ungewöhnliche Transaktionsmuster zur Betrugserkennung.
• Mehrdeutige Compliance-Fragen.
• Komplexe, mehrstufige Prozesse wie Hypothekenanträge oder Empfehlungen zur Vermögensverwaltung.

Nutzen Sie Stresstests, um zu prüfen, wie der Chatbot bei hoher Auslastung funktioniert, etwa in der Steuerzeit oder bei Marktschwankungen.

6. Bereitstellen und überwachen

Nach dem Go-live überwachen Sie die Leistung des Chatbots mit Analysen. Wichtige Kennzahlen für Finanz-Chatbots sind:

• Genauigkeit der Antworten auf komplexe Anfragen.
• Erfolgsquote bei der Betrugserkennung und Reduktion von Fehlalarmen.
• Kundenzufriedenheit und Entwicklung des Feedbacks.

Richten Sie automatisierte Feedbackschleifen für kontinuierliche Verbesserungen ein, damit sich der Chatbot an neue Vorschriften, veränderte Kundenbedürfnisse oder neue Finanzdienstleistungen anpasst.

Setzen Sie dieses Jahr einen sicheren Banking-Chatbot ein

Finanzunternehmen nutzen KI-Chatbots, um Arbeitsabläufe zu automatisieren, Betrug zu erkennen und personalisierte Finanzanalysen bereitzustellen – und stärken dabei das Vertrauen der Kunden sowie die betriebliche Effizienz.

Botpress ist eine Plattform auf Enterprise-Niveau zum Erstellen sicherer, skalierbarer KI-Chatbots und -Agenten für den Finanzbereich.

Mit fortschrittlichen Integrationen, Entwickler-Tools und umfassenden Compliance-Funktionen können Sie Prozesse optimieren und erstklassigen Service bieten.

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FAQs

1. Wie passen sich Chatbots an neue Bankvorschriften in verschiedenen Ländern an?

Chatbots passen sich an neue Bankvorschriften in verschiedenen Ländern an, indem sie modulare Regelwerke und regelmäßig aktualisierte Compliance-Logik nutzen. Solange die Plattform Wissens-Updates und API-basierte Datenkontrolle unterstützt, kann das Compliance-Team länderspezifische Anpassungen vornehmen, ohne den Bot neu bereitstellen zu müssen.

2. Benötige ich ein internes Entwicklungsteam, um einen Chatbot für das Bankwesen zu erstellen?

Sie benötigen kein internes Entwicklungsteam, wenn Sie eine Low-Code-Plattform wie Botpress nutzen, die Drag-and-Drop-Tools bietet. Für fortgeschrittene Integrationen (z. B. mit Kernbankensystemen) sind jedoch technische Ressourcen empfehlenswert.

3. Wie viel Anpassung ist möglich, wenn ein Chatbot für einen speziellen Bankservice entwickelt wird?

Beim Erstellen eines Chatbots für eine Nischen-Bankdienstleistung sind umfangreiche Anpassungen möglich: Sie können individuelle Workflows definieren, domänenspezifische Sprachmodelle einsetzen, eigenes Branding umsetzen und über APIs oder SDKs an proprietäre Systeme anbinden. So kann der Bot maßgeschneiderte, regelkonforme Interaktionen für eine bestimmte Banknische bieten.

4. Wie speichern und verarbeiten Chatbots sensible Nutzerdaten im Bankwesen?

Banking-Chatbots speichern und verarbeiten sensible Nutzerdaten über sichere Datenkanäle (sowohl bei der Übertragung als auch bei der Speicherung), rollenbasierte Zugriffskontrolle (RBAC) und detaillierte Prüfprotokolle. Führende Plattformen erfüllen SOC 2, ISO 27001 und DSGVO, sodass Datenschutz und Nachvollziehbarkeit fest in die Infrastruktur integriert sind.

5. Können Chatbots mehrere Kundenprofile (z. B. Geschäfts- und Privatkunden) in einer Sitzung verwalten?

Ja, Chatbots können mehrere Kundenprofile wie Geschäfts- und Privatkunden in einer Sitzung verwalten, indem sie Nutzer anhand des Kontexts ihrer Eingaben oder verknüpfter CRM-Daten segmentieren. Der Bot passt dann seine Angebote und Entscheidungsabläufe in Echtzeit an das aktive Nutzerprofil an.