
Revolut setzt ElevenLabs Agents zur Stärkung des Kundensupports ein
Reduziert die Bearbeitungszeit von Tickets um das Achtfache mit mehrsprachigen, KI-basierten Gesprächsagenten.
Verdopplung der Lead-to-Lock-Conversion-Rate und Senkung der Abschlusskosten um 41 %.
Better ist ein KI-nativer Hypothekenanbieter, der über 110 Milliarden US-Dollar an Kreditvolumen über seine eigene Hypotheken- und Eigenkapitalplattform Tinman abgewickelt hat. Die Tinman KI-Plattform von Better ist eine vollständige Hypothekenlösung, die alle Antragsdaten in einer umfassenden Datenstruktur speichert. Im Juni 2025 hat Better ElevenAgents eingeführt, um Tinmans digitale Hypothekenprozesse mit Betsy zu erweitern – dem ersten sprachbasierten KI-Kreditassistenten für die Hypothekenbranche. Betsy nutzt eine professionell lizenzierte, mit Zustimmung geklonte Stimme, sodass jede Interaktion markenkonform bleibt.
Für die Kreditvergabe sind staatlich lizenzierte Berater erforderlich, deren Zeit knapp und teuer ist. Ein Großteil dieser Zeit entfällt auf wiederkehrende Qualifikationsgespräche, ausgehende Anrufe und Nachfassaktionen. Diese Servicekosten müssen in der Kalkulation berücksichtigt werden und beeinflussen letztlich die angebotenen Hypothekenzinsen.
Die Vergabe von Hypotheken ist zeitaufwendig und erfordert lizenzierte Berater
Für die meisten Finanzinstitute ist das größte Hindernis die Fragmentierung der Systeme: Daten zu Berechtigung, Preisgestaltung und Service sind auf verschiedene LOS-, CRM- und interne Tools verteilt. Da ihre Daten auf mehrere Einzellösungen verstreut sind, fällt es ihnen oft schwer, KI sinnvoll in ihren Hypothekenprozessen einzusetzen. Tinman wurde entwickelt, um dieses Problem zu lösen: Die Plattform fungiert als einheitliches System, das diese Tools über einen gesteuerten Kontextgraphen verbindet.
Wer ist Betsy?
Betsy ist die generative KI-Komponente, die auf Tinman aufsetzt und Zugriff auf dessen proprietäre Kredit-Engine hat. Ursprünglich konnte Betsy nur auf vollständige Hypothekenanträge zugreifen und Anfragen dazu per Chat beantworten.
Mit ElevenAgents hat Better Betsy so programmiert, dass sie mit Kreditnehmern mündlich kommunizieren und den Hypothekenantragsprozess über einen Sprachagenten optimieren kann. Bonitätsprüfungen, Preisabfragen und Zinsbindungen können per Sprache über ElevenLabs angestoßen werden, während Tinman jeden Schritt ausführt und die Ergebnisse zurückmeldet. Die Steuerung ist klar geregelt: Preisgestaltung und Berechtigung werden von Tinman berechnet und vom Agenten kommuniziert, ohne unautorisierte Entscheidungen. Regulierte Schritte – wie Bonitätsprüfungen, Zinsbindung, Authentifizierung und Übergabe an Menschen – erfordern Zustimmung und erfüllen die jeweiligen staatlichen Lizenzvorgaben.
Die Orchestrierung läuft in Betters Umgebung über ein MCP-basiertes Multi-Agenten-System, das mit Tinman-Tools verbunden ist. Anrufe erreichen einen öffentlichen ElevenAgents-Endpunkt, während das interne Agenten-Routing und die Tool-Ausführung innerhalb von Betters System erfolgen. So bleiben Entscheidungen bei Tinman, während ElevenLabs Agents als gesteuerte Sprachschnittstelle dienen.
Auf Kundenseite nutzt Better Tinman und ElevenAgents, um einen KI-basierten Sprachassistenten für Kredite einzusetzen, der Berechtigungsprüfungen, Preisabfragen und Zinsbindungen telefonisch abwickelt. Indem wiederkehrende Aufgaben von lizenzierten Beratern auf den Agenten verlagert werden, senkt Better die Kosten für die Kreditvergabe und gibt diese Effizienz in Form wettbewerbsfähigerer Zinssätze an die Kreditnehmer weiter. Tinmans Szenarienberechnung erhöht die Genehmigungsquote, indem Optionen geprüft werden, für die menschliche Berater keine Zeit hätten, während die geklonte „Betsy“-Stimme in jedem Gespräch eine konsistente, natürliche Erfahrung bietet.
Mit ElevenAgents konnten wir den ersten KI-basierten Sprachassistenten für die Hypothekenbranche entwickeln. Durch die Integration von Betsys Stimme in die Tinman-Plattform konnten wir unsere Lead-to-Lock-Conversion im letzten Jahr verdoppeln. Betsy ermöglicht es uns, mehr Kreditnehmer zu genehmigen und sie konsistent durch den Hypothekenprozess zu begleiten – im Einklang mit der Marke Better.(Ausschnitt eines simulierten Anrufs, keine echten Kundendaten):
Better startete sein Sprachangebot zunächst mit einem Speech-to-Speech-Modell, wechselte aber zu einer Pipeline aus Speech to Text, einem LLM und Text to Speech mit ElevenAgents, um ein natürlicheres, latenzarmes Erlebnis mit mehr Kontrolle und Zuverlässigkeit zu erreichen.
Warum ElevenLabs
Better startete sein Sprachangebot zunächst mit einem Speech-to-Speech-Modell, entschied sich aber für eine Pipeline aus Speech to Text, einem LLM und Text to Speech mit ElevenAgents, um eine natürlichere, latenzärmere Erfahrung mit besserer Steuerung und Zuverlässigkeit zu erreichen.
Ein weiterer wichtiger Grund für Betters Entscheidung für ElevenLabs als Partner für Sprachagenten war die Stabilität der Plattform bei hohem Tool-Call-Volumen, da jedes Kundengespräch Dutzende Tinman-Tool-Aufrufe auslösen kann. Im Finanzbereich, wo jede Interaktion mehrere Systeme und regulatorische Schritte umfasst, ist diese Stabilität Voraussetzung.
ElevenLabs bietet uns die Kontrolle und Zuverlässigkeit, die wir benötigen, um über 100.000 monatliche Hypothekengespräche zu führen, bei denen jeweils Dutzende Tinman-Aufgaben ausgelöst werden. Wir brauchten eine Plattform, die auf Stabilität im Unternehmensmaßstab ausgelegt ist.
Better und seine Tinman-KI-Partner benötigten zudem individuelle Markenstimmen für ihre Agenten. Die Voice-Cloning-Technologie von ElevenLabs ermöglichte professionell lizenzierte, einwilligungsbasierte Klone von Sprecherstimmen, sodass jede Interaktion natürlich wirkt und die Marke des jeweiligen Kreditgebers widerspiegelt.
Wie Finanzinstitute vom Tinman-KI- und ElevenLabs-Stack profitieren können
Neben Betters Endkundenangebot steht derselbe Tinman- und ElevenAgents-Stack auch Hypothekenbanken, Banken, Kreditgenossenschaften und Fintechs zur Verfügung, die Tinmans SaaS-Plattform nutzen. Hypotheken sind traditionell ein fragmentierter Prozess – oft mit acht verschiedenen Systemen und 28 beteiligten Personen pro Vorgang. Tinman zentralisiert Wissensbasis, Regeln, Preisgestaltung und Workflows an einem Ort, sodass Partner eigene Marken-Sprachagenten starten können, die mehr Hypotheken von Anfang bis Ende abwickeln – ohne eigene Agenten-Orchestrierung oder Integrationen in Hypothekensysteme entwickeln zu müssen.
Tinman KI nutzt dieselbe Bilanzoptimierungslogik wie Better intern, sodass Partner wettbewerbsfähige Zinssätze anbieten, bestehende Schulden konsolidieren und Kunden von Wettbewerbern gewinnen können, indem sie andere Kredite in eine einzige, besser strukturierte Hypothek umschulden.
- Vishal Garg, CEO, Better100.000 Anrufe pro Monat für Better, und automatisiert 35,5 % der Hypothekenanfragen vollständig. Im Jahr 2025 führte Betsy 1,89 Millionen ausgehende und eingehende Anrufe durch und sparte unseren Kreditberatern monatlich über 1.666 Stunden Arbeitszeit.
Auswirkungen und Ergebnisse
ElevenAgents ermöglicht fast
Für das Endkundengeschäft von Better.com hat die Automatisierung:
Durch die Verlagerung routinemäßiger Gespräche und Kontaktaufnahmen auf Sprachautomatisierung können lizenzierte Berater und Bankmitarbeiter sich auf wertschöpfende Beratung konzentrieren, während Kreditnehmer und Partner von schnelleren Entscheidungen und besseren Konditionen profitieren.
Wie geht es weiter
Better wird die agentengesteuerte Outbound-Abdeckung auf neue Bundesstaaten und Akquisitionsquellen ausweiten, Reaktivierungen bei Zinsänderungen anstoßen und qualifiziertes Interesse an staatlich lizenzierte Berater weiterleiten. Zudem plant Better, die Fähigkeiten der KI-basierten Sprachagenten um operative Unterstützung zu erweitern, sodass Kreditnehmer auch nach der Zinsbindung begleitet werden. Indem Agenten Kreditnehmer bei Aufgaben zur Kreditfinanzierung unterstützen und proaktiv anrufen, um wichtige Fristen einzuhalten, werden sie künftig den gesamten Prozess von der Zinsbindung bis zur Auszahlung begleiten. Ziel ist es, immer mehr Routineaufgaben an Agenten zu übergeben und so die Servicekosten weiter zu senken, um wettbewerbsfähigere Preise zu bieten.

Reduziert die Bearbeitungszeit von Tickets um das Achtfache mit mehrsprachigen, KI-basierten Gesprächsagenten.

Optimierung der Fahrer-Onboarding-Prozesse und Bereitstellung detaillierterer Betriebsanalysen für Restaurants.