Vier Einsatzmöglichkeiten für die automatische Textgenerierung

Automatische Textgenerierung mithilfe von künstlicher Intelligenz

Dabei kommt Software zum Einsatz, die aus strukturierten Daten eine kontextbasierte und vor allem natürlich formulierte Sprache erzeugt. Sie ist dabei so gut, dass dem Leser der Unterschied zwischen automatisch erstelltem und menschlichem Text nicht mehr auffällt. Diese Software wird bereits in zahlreichen Anwendungen und Prozessen, wie beispielsweise in Finanzreports, Kreditprozessen, der Vertragserstellung, Kundenbetreuung und im Unternehmensrisikomanagement, eingesetzt.

Es gibt vor allem für das Bankwesen und für Finanzdienstleister konkrete Anwendungsbeispiele, die nicht nur eine Effizienzsteigerung, sondern auch Kostenersparnisse nach sich ziehen:

Automatisierte Berichte zu relevanten Vermögenswerten jedes einzelnen Kunden

Aktuelle Berichte zu Aktien, Indizes und Depots sind einem ständigen Wandel unterworfen. Um auf dem neuesten Stand zu sein, ist es bisher erforderlich, ein größeres Redaktionsteam zu beschäftigen, welches sich um die stete Aktualisierung der Informationen zu Aktien, Indizes und Finanzreports kümmert.
Die Möglichkeiten der automatischen Textgenerierung erlauben es, diesen Bereich zu automatisieren und dabei Berichte für individuelle Kunden sogar zu personalisieren. Die für die Kunden relevanten Informationen zur Wertentwicklung ihrer Vermögenswerte werden in leichtverständlicher Sprache in Echtzeit wiedergegeben. Ein weiterer Vorteil ist, dass neben den Markt- und Vermögenswertermittlungen auch kontextbasierte Analyseergebnisse (BI, Statistik, Big Data etc.) einbezogen und somit passgenaue Handlungsoptionen für jeden einzelnen Kunden möglich werden. Die Berichte sind variabel in ihrer Länge sowie im Aufbau und lassen sich in jede Website oder sonstiges Ausgabeformat, wie Newsletter oder E-Mail, mühelos integrieren.

Interpretation von Zahlen und Berichten vereinfacht darstellen und gleichzeitig automatisieren

Kunden von Banken und Finanzdienstleistern sind oftmals keine ausgewiesenen Fachexperten im Bereich Finanzen. Infolgedessen werden Kundenfragen in großer Anzahl an den First-Level-Support gerichtet.Um den Support an dieser Stelle zu entlasten und Kosten einzusparen, ist es möglich, die Erklärung von schwer interpretierbaren Zahlen und komplexen Zusammenhängen durch eine natürliche Sprache verständlich aufzuarbeiten und für den Kunden vereinfacht in unterhaltsamen Berichten darzustellen. All das erfolgt bereits automatisch und benötigt keinerlei redaktionelle Nachbearbeitung mehr. Die automatische Kommunikation von Finanzinformationen kann sich daher vor allem für den Kundensupport bezahlt machen.

Kundensupport automatisieren und Produktivität erhöhen

Oftmals beschäftigen Kunden eher einfach zu beantwortende Fragen zu Dienstleistungen oder Vertragsbestimmungen als schwierige Problemfälle. Ein Kundensupportcenter mit Mitarbeitern verbringt viel Zeit damit, immer wieder die gleichen aufkommenden Fragen zu beantworten, anstatt sich um umfangreichere Kundenprobleme zu kümmern. Werden an dieser Stelle interaktive Assistenten, wie beispielsweise Chatbots, eingerichtet, die Kundenfragen zur Finanzsituation, zur aktuellen Marktlage oder den generellen Handlungsoptionen beantworten können, wird bereits ein großer Teil der aufkommenden Anfragen abgefangen und Mitarbeiter haben mehr Zeit, komplexe Kundenprobleme zu lösen.

Wie Machine Learning das (Online)-Kundenerlebnis verändert

Dass immer mehr Unternehmen Machine Learning nutzen, um die Customer Experience zu optimieren, ist nicht verwunderlich. Es mangelt schlicht und einfach an Alternativen. Als erste Branche überhaupt setzte man diese Technologie im E-Commerce ein, um Inhalte zu personalisieren – was dem Ziel dient, Verkäufe und Umsätze.

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Bessere und intelligente Investmententscheidungen treffen

Banken und Finanzdienstleister haben es nicht leicht, den gesamten Markt im Blick zu behalten. Die Daten sind da, aber es fällt schwer, diese gewinnbringend auszuwerten und auf Grundlage dessen die richtige Investmententscheidung zu treffen. Das kostet viel Zeit, da die Berichte analysiert und interpretiert werden müssen; Zeit, die somit an anderer Stelle fehlt.Mit dem Einsatz von Systemen, die durch künstliche Intelligenz gestützt werden, kann dieser Prozess signifikant vereinfacht werden. Automatisch generierte Berichte, die Trendanalysen miteinbeziehen und darauf basierend in Echtzeit Handlungsoptionen vorschlagen, können eine effiziente Grundlage für clevere Investmententscheidungen bieten.

Werden die Einsatzmöglichkeiten der automatischen Textgenerierung in ihrer Gesamtheit betrachtet, bedeuten sie für jede Branche ein erhöhtes Maß an Effizienz und Einsparpotenzial. Vor allem für Banken und Finanzdienstleister, die mit großen Datenmengen umgehen müssen, stellen die automatische und aktuelle Generierung vereinfachter Berichte und Analysen sowie der gleichzeitige Einbezug von Trendanalysen einen entscheidenden Schritt in Richtung Digitalisierung dar.