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thinkmoney optimiert das Kundenerlebnis mit KI-basiertem Banking-Assistenten
thinkmoney hat gemeinsam mit Data Reply einen Multi-Agenten-KI-Assistenten auf einer hochsicheren Plattform für regulierte Finanzdienstleistungen implementiert. Das Ergebnis: 63 Prozent der Kundenanfragen werden mittlerweile ohne Kontakt zum Callcenter gelöst.
Die HERAUSFORDERUNG
Entlastung des Contact Centers und Steigerung der Erstlösungsquote , bei gleichzeitiger vollständiger Einhaltung der FCA Consumer Duty, der UK-DSGVO sowie der Vorgaben zur operationalen Resilienz.
DAS SZENARIO
Von fragmentierten Service-Journeys zu regulierter, kundenorientierter KI
thinkmoney ist eine britische Neobank, die ihre Kunden durch app-basierte Banking-Services und gezielten Support bei der alltäglichen Finanzverwaltung unterstützt.
Standardisierte Kundenprozesse – wie etwa Kartenservices, Transaktionsanfragen oder allgemeiner Kontosupport – führen oft zu Reibungsverlusten, wenn Nutzer zwischen verschiedenen App-Screens oder Supportkanälen wechseln müssen. thinkmoney wollte daher einen KI-Banking-Assistenten entwickeln, der das Kundenerlebnis verbessert, die Erstlösungsquote steigert und die Callcenter-Kosten in der Chat- und Mitarbeiterkommunikation nachhaltig senkt.
Allerdings lässt sich kundenorientierte KI im Bankensektor nicht durch das bloße Aufschalten eines einfachen Chatbots realisieren. In einem regulierten Finanzumfeld muss jeder Schritt in Richtung agentischer Kundenservice eine Balance aus Geschwindigkeit, Vertrauen, Sicherheit und operationaler Kontrolle wahren. Sobald ein Assistent in der Lage ist, Kundenanliegen zu verstehen, Anfragen intelligent zu routen und toolgestützte Prozesse auszuführen, erfordert die Architektur klare Authentifizierungsgrenzen, Nachvollziehbarkeit, Guardrails, Eskalationspfade, umfassende Tests sowie ein lückenloses Live-Monitoring.
Die Lösung
Ein intelligenter Banking-Assistent, der Anfragen in Minuten löst
Data Reply entwickelte einen intelligenten Banking-Assistenten für die mobile App von thinkmoney. Dieser ermöglicht es Kundinnen und Kunden, routinemäßige Serviceanfragen direkt im Dialog zu lösen – ohne durch mehrere App-Bildschirme zu navigieren oder auf einen Callcenter-Mitarbeiter zu warten. Die Nutzer beschreiben ihr Anliegen in einfacher Sprache, und der Assistent übernimmt die Ausführung: etwa das Aktivieren oder Sperren einer Karte, das Nachbestellen einer Ersatzkarte, das Erläutern einer abgelehnten Transaktion oder das Beantworten allgemeiner Kontofragen.
Der Assistent arbeitet nach dem „Capable with Consent“-Modell von thinkmoney: Er agiert autonom, jedoch ausschließlich innerhalb der vom Kunden ausdrücklich freigegebenen Prozesse. Fällt eine Anfrage außerhalb seines Handlungsspielraums oder betrifft sie schutzbedürftige Personen (Vulnerable Customers), eskaliert das System automatisch an einen Servicemitarbeiter. Sicherheitsvorkehrungen, PII-Anonymisierung, Protokollierung und klare Eskalationspfade sind dabei von Grund auf in die Betriebsarchitektur integriert (Privacy by Design) – wodurch die Vorgaben der FCA und der UK-DSGVO vom ersten Tag an lückenlos erfüllt werden.
Wie wir das geschafft haben
Kombination aus spezialisierten Agenten, kontrolliertem Rollout und kontinuierlichem Testing
Die Lösung nutzt Amazon Bedrock, Claude Sonnet und Amazon AgentCore, um spezialisierte Agenten über die verschiedenen Service-Journeys von thinkmoney hinweg zu orchestrieren – gestützt auf eine Governance-first-Architektur, die speziell für regulierte Finanzinstitute entwickelt wurde. Statt auf generische Chatbot-Muster zu setzen, entwickelte das Deployment-Team ein maßgeschneidertes Multi-Agenten-Framework mit einem klar definierten Betriebsmodell.
Intelligente Triage
Eine nachgelagerte Triage-Ebene analysiert die Kundenabsicht (Intent) und routet Anfragen präzise an den passenden Spezialagenten. Das erhöht die Genauigkeit und reduziert den manuellen Aufwand deutlich.
Spezialisierte Service-Agenten
Fokussierte Agenten übernehmen dedizierte Aufgaben wie Kartenmanagement, Transaktionsanfragen, Onboarding oder Beschwerdemanagement. Durch diesen klaren Zuschnitt bleibt der Handlungsspielraum jedes einzelnen Agenten strikt begrenzt.
Konsequente Datenminimierung
Agenten erhalten nur Zugang zu den Informationen, die zur Erledigung der Aufgabe erforderlich sind, wodurch die Exposition verringert und die regulierte betriebliche Kontrolle unterstützt wird.
Lückenlose Nachvollziehbarkeit
Reasoning, Tool-Nutzung und Statusdaten sind transparent einsehbar. So kann das Team jederzeit nachvollziehen, wie das System zu einer spezifischen Handlung oder Empfehlung gelangt ist.
Dual-Track-Testing
Beim Dual-Track-Testing werden auf Basis des Agenten-Graphen simulierte, realistische Dialoge erzeugt und automatisiert ausgeführt. So wird kontinuierlich geprüft, ob der Assistent seine definierten Leitplanken exakt einhält.
Phasenweise Produktionsfreigabe
Automatisierte Pre-Deployment-Tests, Referenz-Datensätze (Golden Datasets), ein gestaffelter Rollout sowie ein lückenloses Live-Monitoring stellen den Nachweis der operationalen Belastbarkeit sicher, bevor neue Funktionen skaliert freigeschaltet werden.
Anfragen viermal schneller gelöst
Routineanfragen, die zuvor zehn bis 15 Minuten über unterschiedliche Screens und Supportkanäle in Anspruch nahmen, werden jetzt in durchschnittlich 2,2 Minuten über eine zentrale Dialogschnittstelle abgeschlossen.
63 Prozent der Anfragen ohne Servicemitarbeiter
Der Q&A-Agent löst 63 Prozent der Kundenanliegen vollkommen autonom. Das entlastet die Contact-Center-Teams spürbar und verschafft den Servicemitarbeitern den nötigen Freiraum für komplexe, sensible oder wertschöpfende Interaktionen.
Über 98 Prozent Genauigkeit bei der Absichtserkennung
Der Triage-Agent erkennt die Kundenabsicht (Intent) in mehr als 98 Prozent der Fälle korrekt und leitet den Fall direkt an den passenden Spezialagenten weiter. Das sichert eine hohe Kundenzufriedenheit und minimale Bearbeitungszeiten.
Eine wiederverwendbare Plattform für regulierte KI
Das Projekt hat eine gemanagte, wiederverwendbare Multi-Agenten-Plattform geschaffen – mit von Grund auf integrierten Sicherheitsvorkehrungen, PII-Anonymisierung, Audit-Protokollierung, Eskalation an Servicemitarbeiter und einer lückenlosen Lebenszyklus-Überwachung. thinkmoney verfügt damit über ein beliebig skalierbares Fundament, um KI nahtlos in weitere Service- und Betriebsabläufe einzubinden.
thinkmoney
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thinkmoney ist ein britischer Anbieter digitaler Banking-Services, der seine Kunden seit über 20 Jahren bei der alltäglichen Finanzverwaltung unterstützt. Das Portfolio umfasst benutzerfreundliche Kontolösungen, Budgetierungs-Tools, Kartenmanagement, Zahlungsdienste sowie digitale Support-Services.
Data Reply unterstützt als Teil der Reply Gruppe Kunden darin, datengetrieben zu arbeiten. Data Reply ist in verschiedenen Branchen und Geschäftsbereichen tätig und arbeitet intensiv mit Kunden zusammen, damit diese durch die effektive Nutzung von Daten aussagekräftige Ergebnisse erzielen können. Hierfür konzentriert sich Data Reply auf die Entwicklung von Data-Analytics-Plattformen, Machine-Learning-Lösungen und Streaming-Anwendungen – automatisiert, effizient und skalierbar – ohne Abstriche in der IT-Security zu machen.