Deutsche Bank Wealth Management „Dank KI können wir das Geschäft mit Vermögenden stärken“

Kirsten Bremke, Leiterin Client Intelligence Wealth Management der Deutschen Bank.  | © Deutsche Bank

Kirsten Bremke, Leiterin Client Intelligence Wealth Management der Deutschen Bank. Foto: Deutsche Bank

private banking magazin: Das Wealth Management der Deutschen Bank arbeitet seit einiger Zeit mit Künstlicher Intelligenz (KI). Warum gerade im Geschäft mit Vermögenden, sind die Bedürfnisse der Klientel nicht eher zu komplex?

Kirsten Bremke: Gerade diese Komplexität macht den Einsatz von KI so spannend. Im Detail unterscheiden sich unsere Ansätze im Vergleich zu anderen Zielgruppen sicher sehr stark. Beispielsweise werden wir nie so viele Kunden haben wie beispielsweise ein Retail-Anbieter. Dafür gibt es aber mittlerweile Verfahren, die statt „Big Data“ „Small Data“ nutzen und hiermit mindestens so gute Ergebnisse erzielen wie im Retail-Geschäft.

Wo kommt KI konkret zum Einsatz?

Bremke: Wir setzen Künstliche Intelligenz in zwei Bereichen ein: Wir nutzen Verfahren des maschinellen Lernens zum einen, um Kundenpräferenzen vorherzusagen und Investmententscheidungen zu unterstützen, zum anderen, um manuelle Prozessschritte zu automatisieren. Ein konkretes Beispiel ist unsere KI-gestützte Kundenbindung: Seit gut einem Jahr bekommen unsere Berater von der KI regelmäßig Hinweise, welche Kunden möglicherweise ihren Vermögensverwalter wechseln wollen, und welche Anzeichen darauf hindeuten.

Was sind die wichtigsten Erkenntnisse bislang?

Bremke: Bei uns funktioniert KI am besten zusammen mit menschlicher Intelligenz. Die KI gibt unseren Mitarbeitern Informationen und Hinweise, die sie im Kundengeschäft nutzen können. Damit diese Hinweise nützlich sind, braucht die KI immer wieder Input von unseren Kolleginnen und Kollegen, die sich mit unserem Geschäft auskennen. Das hat sich gut bewährt und unsere Kunden profitieren von einer noch zielgerichteteren Ansprache.

Was für Merkmale berücksichtigt der Algorithmus?

Bremke: Unser Algorithmus, mit dem wir wechselwillige Kunden so früh wie möglich identifizieren wollen, basiert auf verschiedenen Datenpunkten. Sowohl bankinterne Kundendaten, wie zum Beispiel welche Produkte die Kundin oder der Kunde nutzt und welche Transaktionen getätigt werden. Aber auch externe Daten wie beispielsweise Kapitalmarktentwicklungen. Zusätzlich fließen wie bereits erwähnt immer wieder Rückmeldungen unserer Berater ein, zum Beispiel ob ein Kundenberater mit einem vom Algorithmus identifizierten Kunden gesprochen hat, ob er das Abwandern verhindern konnte oder ob der Verdacht unbegründet war.

Liegen dem weitere Kundendaten zugrunde?

Bremke: Wir setzen auch demografische Daten sowie Daten zur Nutzung unserer Dienstleistungen ein, wobei wir natürlich die Datenschutzverordnungen beachten. Der Algorithmus wird mit Daten aus den vergangenen zwei Jahren trainiert. Für dessen Entwicklung nutzen wir typischerweise vollständig anonymisierte Daten.