KI im Kundenservice: Warum der Mensch trotzdem den Unterschied macht

Zwei Erwartungen, ein Kundenservice

An den Kundenservice von Banken richten sich zwei Erwartungen, die auf den ersten Blick nicht zusammenpassen. Das Management erwartet von KI spürbare Entlastung bei steigenden Kosten und knapperem Personal. Kunden erwarten, im entscheidenden Moment schnell einen Menschen zu erreichen. Beides gelingt, wenn KI vor und nach dem Kundengespräch arbeitet und nicht an seiner Stelle: Effizienz entsteht in Vorbereitung und Nacharbeit, Unterscheidbarkeit im Gespräch selbst.

Wie wichtig der Zugang zum Menschen ist, zeigt eine branchenübergreifende Befragung von Gartner unter 5.728 Kunden vom Dezember 2023, veröffentlicht im Juli 2024. Danach würden es 64 Prozent bevorzugen, wenn Unternehmen im Kundenservice keine KI einsetzen, und 53 Prozent würden erwägen, zu einem Wettbewerber zu wechseln, wenn ein Unternehmen KI im Service einführt. Die größte Sorge: dass es schwieriger wird, einen Menschen zu erreichen.

Wo entsteht der Produktivitätsgewinn durch KI wirklich?

Der Gewinn entsteht nicht dadurch, dass KI Kundengespräche führt, sondern in allem, was um das Gespräch herum passiert: Anliegen erkennen und an die richtige Stelle leiten, Kundendaten und Vorgangshistorie zusammenstellen, Standardanfragen wie Adressänderungen oder Bescheinigungen ohne manuellen Eingriff verarbeiten, Gesprächsnotizen und Folgeaufgaben automatisch erzeugen.

Ein erheblicher Teil der Bearbeitungszeit kann statt auf das Gespräch auf Suchen, Erfassen, Nacharbeiten und Weiterleiten entfallen; wie groß dieser Anteil im eigenen Institut ist, zeigt eine Messung über wenige Wochen. Genau dort setzen die Hebel an. Mitarbeitende werden nicht ersetzt, sondern von dem Teil ihrer Arbeit entlastet, den Kunden nie als Service wahrgenommen haben; das Ergebnis lässt sich in eingesparten Bearbeitungsstunden ausdrücken.

Warum ist der erreichbare Mensch ein Vorteil gegenüber Direktanbietern?

Viele Direktbanken und Fintechs setzen auf einen kostenoptimierten, weitgehend digitalen Service. Das ist für ihr Geschäftsmodell konsequent und funktioniert für einfache Anliegen gut. Gleichen sich die Produktangebote an, wird der Service zum Unterscheidungsmerkmal.

Hier liegt die Chance etablierter Institute, insbesondere von Sparkassen und Genossenschaftsbanken. In kritischen Momenten wie Baufinanzierung, Erbfall, Betrugsverdacht oder Unternehmenskrise wollen Kunden einen Menschen. Wer diese Momente mit erreichbaren, gut vorbereiteten Mitarbeitenden besetzt und alles andere effizient automatisiert, spielt eine Karte, die ein rein digitales Modell nicht hat. Warum gerade die Beziehung der Trumpf der Regionalbanken ist, beschreibt der Beitrag zum Beziehungsvorteil der Volksbanken.

Welche Automatisierung schadet dem Service?

Die Strategie scheitert dort, wo Institute die Reihenfolge verwechseln und am Kundenkontakt sparen statt an der Nacharbeit. Ein Chatbot, der Kunden in Schleifen hält, bevor sie einen Menschen erreichen, spart Kosten an der sichtbarsten Stelle und zerstört genau das Merkmal, das er schützen soll. Kunden, die sich durch Menüs kämpfen müssen, erleben nicht Effizienz, sondern Abwehr.

Die bessere Architektur dreht das um: KI arbeitet vor und nach dem Kontakt, der Zugang zum Menschen bleibt kurz. Das Anliegen wird vor dem Gespräch verstanden und vorqualifiziert, die Mitarbeiterin bekommt den Vorgang aufbereitet auf den Bildschirm, die Nachbearbeitung läuft automatisch. Gartner empfiehlt in diesem Sinn, dass Chatbots bei Bedarf nahtlos an Mitarbeitende übergeben, ohne dass Kunden ihr Anliegen neu erklären müssen. Wie moderne Dialogsysteme sich von klassischen Chatbots unterscheiden, beschreibt der Beitrag zu Conversational AI im Banking.

Welche Regeln gelten für KI im Kundenkontakt?

Seit dem 2. August 2026 gilt Artikel 50 Absatz 1 der europäischen KI-Verordnung: KI-Systeme, die direkt mit Menschen interagieren, müssen so gestaltet sein, dass diese erfahren, dass sie mit einer KI kommunizieren, sofern das nicht offensichtlich ist. Für die Anlageberatung hat die europäische Wertpapieraufsicht ESMA bereits im Mai 2024 erklärt, dass Kunden über den Einsatz von KI im Kundenkontakt transparent informiert werden sollen.

Für den Kundenservice bedeutet das: Ein KI-Assistent stellt sich als solcher vor, und der Weg zu einem Menschen ist sichtbar. Beides stärkt das Vertrauen eher, als dass es schadet. Wie offen Kunden unter bestimmten Bedingungen für KI-Beratung sind, beschreibt der Beitrag 54 Prozent akzeptieren KI-Beratung. Aber nur unter drei Bedingungen.

Wie lässt sich messen, was Differenzierung kostet und bringt?

Damit die Strategie trägt, braucht sie Kennzahlen auf beiden Seiten. Auf der Effizienzseite: Bearbeitungszeit je Vorgang, Anteil der Standardanliegen ohne manuellen Eingriff, Nacharbeitszeit je Gespräch. Auf der Seite der Unterscheidbarkeit: Zeit bis zum Erreichen eines Menschen, Anteil der beim ersten Kontakt gelösten Anliegen, Kundenzufriedenheit in den kritischen Kontaktanlässen.

Wer nur die Effizienzseite misst, optimiert sich schleichend in das Modell der Direktanbieter hinein, ohne deren Kostenstruktur. Wer beide Seiten misst, kann die eigentliche Steuerungsentscheidung treffen. Jede durch Automatisierung frei gewordene Stunde lässt sich als Kostensenkung realisieren oder in bessere Erreichbarkeit und Gesprächsqualität reinvestieren. Beide Wege sind legitim, aber sie führen zu unterschiedlichen Instituten; die Entscheidung gehört bewusst ins Management und nicht in die Personalplanung nebenbei.

Mit welchem Kontaktanlass sollte der Einstieg beginnen?

Der Einstieg beginnt nicht mit der Plattform, sondern mit einem Anlass. Die Auswertung der häufigsten Servicekontakte zeigt meist, dass eine Handvoll Anliegen den Großteil des Volumens ausmacht. Einer davon, vollständig durchgebaut von der Vorqualifizierung über die automatische Verarbeitung bis zur Nachbearbeitung, liefert Nachweis und Vorlage.

Der richtige erste Anlass hat hohes Volumen, klare Regeln und geringe Eskalationsgefahr. Standardbescheinigungen, Adressänderungen oder Saldenauskünfte eignen sich besser als die emotional aufgeladene Beschwerde. Wie Genossenschaftsbanken Standardanfragen am Telefon abfangen, zeigt der Beitrag KI im Servicecenter; warum auch bei schnellen Kreditentscheidungen am Ende ein Mensch entscheidet, der Beitrag Instant Baufi in Minuten.

Was das Management jetzt entscheiden sollte

1. Die Servicekontakte auswerten und die Anliegen mit dem höchsten Volumen und den klarsten Regeln bestimmen.

2. KI vor und nach dem Gespräch einsetzen, nicht als Hürde vor dem Menschen.

3. Kritische Kontaktanlässe festlegen, in denen Kunden schnell einen Menschen erreichen, etwa Betrugsverdacht oder Erbfall.

4. Kennzahlen auf beiden Seiten einführen: Bearbeitungszeit und Automatisierungsquote ebenso wie Erreichbarkeit und Erstlösungsquote.

5. Über die gewonnene Zeit entscheiden: Welcher Anteil wird als Kostensenkung realisiert, welcher in Servicequalität reinvestiert?

Häufige Fragen

Wo bringt KI im Kundenservice von Banken den größten Nutzen?
In der Vorbereitung und Nacharbeit von Kontakten: Anliegen erkennen und weiterleiten, Vorgänge aufbereiten, Standardanfragen automatisch verarbeiten und Gesprächsnotizen erzeugen.

Wollen Kunden überhaupt KI im Kundenservice?
Viele sind skeptisch. In einer Gartner-Befragung von 2023 würden 64 Prozent einen Service ohne KI bevorzugen; die größte Sorge ist, keinen Menschen mehr zu erreichen. Ein kurzer, sichtbarer Weg zum Menschen ist deshalb Voraussetzung.

Muss ein KI-Assistent sich als KI zu erkennen geben?
Ja, sofern es nicht offensichtlich ist. Nach Artikel 50 der europäischen KI-Verordnung, gültig seit dem 2. August 2026, müssen Menschen erfahren, dass sie mit einem KI-System interagieren.

Weitere Beiträge zu Kundenservice, Kanälen und Kundenansprache bündelt das Dossier Vertrieb & Kundenansprache.

Wie viele Minuten ein Kunde im eigenen Institut heute braucht, um bei einem dringenden Anliegen einen Menschen zu erreichen, ist eine einfache Messung mit oft überraschendem Ergebnis. Ein erstes Gespräch dazu beginnen wir gern mit genau dieser Zahl.