Webinar-Zusammenfassung: Das KI-Agenten-Playbook für Finanzdienstleistungen

Webinar-Rückblick: Der Leitfaden für KI-Agenten im Finanzdienstleistungssektor

Kundinnen und Kunden von Finanzdienstleistern erwarten mehr als Telefonmenüs und WarteschleifenmusikMusik – sie erwarten nahtlose, intelligente Erlebnisse, die ihre Probleme tatsächlich lösen. 

In unserem aktuellen Webinar Der Leitfaden für KI-Agenten im Finanzdienstleistungssektor haben wir gezeigt, wie KI-Agenten im Finanzdienstleistungssektor entwickelt, eingesetzt und im großen Maßstab vertrauenswürdig gemacht werden – von Live-Demos bis zu Ergebnissen aus der Praxis bei Revolut, Klarna und Better.

Warum das für Finanzdienstleister wichtig ist 

Die Branche hat seit 2011 mehr als 2,8 Billionen US-Dollar in die digitale Transformation investiert. Dennoch fühlen sich Kundinnen und Kunden weiterhin nicht gut betreut. Digitale Kanäle haben den Aufwand eines Filialbesuchs beseitigt, ihn aber durch eine andere Art von Frustration ersetzt: unpersönliche, automatisierte und emotional distanzierte Interaktionen, die Menschen wie Tickets behandeln.

Diese Lücke verursacht Kosten, die überall sichtbar werden. Ein erheblicher Teil der Interaktionen sind wiederholte Anrufe von Kundinnen und Kunden, deren Anliegen beim ersten Mal nicht gelöst wurde. Mitarbeitende im Kundenservice brennen aus und die Fluktuation steigt, während die Servicequalität stagniert. 

Das Ergebnis ist ein Loyalitätsproblem. Kundinnen und Kunden verteilen ihre Geschäfte auf mehrere Banken, weil keine einzelne Institution sie als strategische Beziehung behandelt. 

Es geht nicht nur um Automatisierung. Es geht darum, konsistente und richtlinienkonforme Erlebnisse im großen Maßstab zu bieten, ohne die menschliche Nähe zu verlieren.

Multimodale KI-Agenten für mehrere Kanäle helfen, diese Lücke zu schließen. 

Demo: KI-Agent für Privatkundengeschäft 

Szenario: Eine Privatkundin oder ein Privatkunde ruft an, um den Kontostand zu prüfen, aktuelle Transaktionen einzusehen, eine verdächtige Abhebung zu melden und nach einem Privatkredit zu fragen.

Gezeigte Funktionen:

• Der Agent authentifizierte die anrufende Person anhand einer strukturierten Abfolge von Sicherheitsfragen, bevor er Kontozugriff gewährte
• Nach der Verifizierung rief der Agent über direkte Backend-Tool-Aufrufe die aktuellen Konto- und Sparguthaben ab
• Als die Kundin oder der Kunde eine unbekannte Abhebung am Geldautomaten meldete, stufte der Agent sie sofort als verdächtige Transaktion ein, generierte in Echtzeit eine Referenznummer für Betrugsfälle und protokollierte den Vorgang beim Betrugsteam
• Das Gespräch wechselte mitten im Anruf zu einer Anfrage für einen Privatkredit – der Agent erkannte den Intentwechsel und leitete ohne Reibungsverluste an den passenden spezialisierten Sub-Agenten weiter
• Als die Kundin oder der Kunde wissen wollte, wie viel sie oder er zurückzahlen sollte, lehnte der Agent eine Finanzberatung ab, erklärte den Grund klar und zeigte stattdessen, wobei er helfen kann

Warum das wichtig ist: Das ist kein skriptbasierter Chatbot, der einem Entscheidungsbaum folgt.

Der Agent bearbeitet Authentifizierung, Kontoanfragen, Betrugsmeldungen und Kreditanfragen in einem einzigen Anruf – und hält dabei Compliance-Vorgaben ein.

Die Guardrails sind mehrstufig und im System-Prompt integriert. Sie umfassen benutzerdefinierte Regeln wie das Verbot von Finanzberatung. Jede Unterhaltung erzeugt automatisierte Zusammenfassungen, Bewertungswerte und Workflow-Analysen, damit Teams die Leistung über Tausende von Anrufen hinweg überwachen können. 

Compliance und Sicherheit 

Die Einführung von KI im Finanzdienstleistungssektor scheitert selten daran, dass die Technologie nicht funktioniert. Sie scheitert, weil Organisationen die Sicherheits- und Compliance-Prüfungen nicht bestehen.

ElevenLabs verfügt über SOC-2-Typ-II- und DSGVO-Zertifizierungen und ist PCI-DSS-Dienstleister der Stufe 1 – der höchste verfügbare Standard. ElevenLabs ist die erste Plattform für KI-Agenten, die diesen Status erreicht hat. Dadurch können Acquirer-Banken und Händler die Plattform ohne Self-Hosting oder VPC-Anforderungen nutzen. Sie müssen sich nicht zwischen Geschwindigkeit und Sicherheit entscheiden.

Für Teams mit weitergehenden Anforderungen bringt ElevenLabs Agents Sie bereits zu 75 % auf dem Weg zur AIUC-1-Zertifizierung – direkt einsatzbereit.

AIUC-1 ist der erste speziell für KI-Agenten entwickelte Standard für Sicherheit, Schutz und Zuverlässigkeit. Er wurde mit über 75 CISOs aus Fortune-500-Unternehmen sowie Forschenden von Stanford, MIT und MITRE entwickelt.

Er deckt drei Aspekte ab, die Organisationen regelmäßig nachfragen: 1) validierte Sicherheit durch mehr als 5.000 adversariale Simulationen, 2) schnellere Bereitstellung durch ein klares Vertrauenssignal, das Sicherheitsprüfungen beschleunigt, und 3) Zugang zu einer KI-Agenten-Versicherung über Lloyd’s of London, die Halluzinationen, Datenlecks und nicht autorisierte Aktionen abdeckt.

Best Practices für die Einführung von KI-Agenten im Finanzdienstleistungssektor 

1. Teilen Sie komplexe Agenten in spezialisierte Sub-Agenten auf. Alle Anweisungen in einen einzigen Prompt zu schreiben, verringert die Zuverlässigkeit im Produktionsbetrieb. Modulare Sub-Agenten – jeweils mit eigenem Prompt, eigenen Tools und eigener Wissensdatenbank – lassen sich einfacher testen, aktualisieren und vertrauen.
2. Kombinieren Sie deterministische Kontrollen mit LLM-Flexibilität. Nutzen Sie fest programmierte Weiterleitungen für Schritte wie die Authentifizierung, bei denen kein Interpretationsspielraum besteht. Nutzen Sie LLM-basierte Bedingungen, um Intentionen zu verstehen und offene Anfragen zu bearbeiten. Sie brauchen beides.
3. Nutzen Sie mehrstufige Guardrails. Anweisungen auf Prompt-Ebene sind ein Ausgangspunkt. Native Guardrails für Fokus, Manipulation und Inhalte bilden eine zweite Ebene. Benutzerdefinierte Guardrails – etwa das Blockieren von Finanzberatung – geben Ihnen präzise Kontrolle über Sonderfälle, die für Ihr Unternehmen relevant sind.
4. Definieren Sie Bewertungskriterien vor der Bereitstellung. Integrieren Sie von Anfang an Gesprächsbewertungen, Intent-Kategorisierung, Erkennung von Halluzinationen und Containment-Tracking. Teams, die im großen Maßstab bereitstellen, verwenden typischerweise zwischen zwanzig und siebzig Bewertungskriterien pro Agent.
5. Überwachen Sie Workflows, nicht nur einzelne Anrufe. Verstehen Sie, wie Nutzende zwischen Sub-Agenten wechseln, wo sie stecken bleiben und welche Knoten wiederholte Schleifen erzeugen. Workflow-Analysen decken Probleme auf, die bei der Prüfung einzelner Anrufe übersehen werden.
6. Berücksichtigen Sie die Authentifizierung früh im Designprozess. Die Authentifizierungsmethoden unterscheiden sich: Sicherheitsfragen, Einmalpasscodes, In-App-Benachrichtigungen oder vorgeschaltete Telefonie. Der passende Ansatz hängt von Ihrem Risikomodell ab. Entscheiden Sie dies vor der Entwicklung, nicht danach.

Sehen Sie sich die vollständige Session an 

Sehen Sie sich das vollständige Webinar hier an.