LGT Bank (Schweiz) AG hat kürzlich die innovative Investment Communucation Management-Lösung aSpark implementiert

Wie bei LGT neue Anlageideen nun in Echtzeit beim Kunden landen

Zug, Mai 2023

Banken und Finanzdienstleister im Anlagebereich stehen mehr denn je vor der Herausforderung, ihren Kunden ein perfektes Nutzererlebnis in Form von personalisierten Anlageideen und Anlagevorschlägen zu bieten. Ohne eine entsprechende Softwarelösung bedeutet das allerdings vor allem viel Handarbeit und eine hohe Fehleranfälligkeit. Wir haben mit David Wolf, Head Research Content and Publications bei der LGT Bank (Schweiz) AG über die aktuellen Herausforderungen im Investment Office und die neu ausgerollte innovative Investment Communication Management-Lösung aSpark gesprochen.

David Wolf, wieso ist es der LGT ein Anliegen, aktiv personalisierte Inhalte an ihre Kunden auszuspielen?

David Wolf: Als anspruchsvolle Privatbank möchten wir offen kommunizieren, was wir über die Märkte und die Konjunktur denken. Insbesondere in unsicheren Zeiten wie die aktuelle mit Pandemien, Krieg in Europa, Inflation und steigenden Zinsen ist es uns wichtig, unsere Kunden optimal zu betreuen und ihnen relevante Empfehlungen geben zu können, wie sie sich positionieren sollen. Wir machen uns zu den einzelnen Portfolios Gedanken und der Kunde soll merken, dass wir ihn begleiten und bei Bedarf mit konkreten Handlungsempfehlungen auf ihn zukommen.

 

Wo stand die LGT, bevor Sie sich entschieden haben, eine Investment Communication Management-Lösung in Betracht zu ziehen?

Vieles wurde schon gemacht aber geschah einfach manuell. Wir hatten bereits grossartige Stories und personalisierte, konkrete Anlageideen, aber letztendlich wurden diese ohne grosse Vorselektion dem Kundenberater zur Verfügung gestellt. Dieser musste dann selbständig entscheiden, zu wem dies passt und wem er welche Themen aus regulatorischer Sicht zuspielen darf, welcher Kunde bereits was erhalten hat und so weiter. Der ganze Prozess war nicht skalierbar und verursachte weitere manuelle Aufwände an diversen internen Stellen, ohne Mehrwert für den Privatkunden. Wir haben dies als klaren Pain Point erkannt und wollten etwas dagegen unternehmen.

Die Digitalisierungsstrategie der Bank verlangt ebenfalls nach höherer Personalisierung und Geschwindigkeit beim Bereitstellen von Inhalten, unterschiedlich aufbereitet pro Kanal. Dafür brauchten wir eine Lösung wie aSpark, die uns in der Verteilung der Handlungsempfehlungen unterstützt.

 

Wie verlief denn die Zusammenarbeit intern vor Einführung der Lösung? Welche konkreten Probleme traten dabei auf?

Ein grosses Problem waren die Medienbrüche insbesondere durch das fehlende Tooling. Viele erstellte Inhalte waren noch wenig personalisiert. Inhalte, die bereits personalisiert wurden, liefen durch verschiedene Programme und Hände bis sie letztlich an der Front genutzt werden konnten. Die Fehlerquelle war dabei sehr hoch. Andererseits waren auch die manuellen Aufwände an der Front, also bei unseren Kundenberatern, einfach zu hoch.

 

Vor welchen Herausforderungen steht das Investment Office bei der Aufbereitung und Verteilung von personalisiertem Content?

Wir haben begrenzte Ressourcen und müssen uns dadurch auf die für unsere Kunden relevanten Bereiche fokussieren. Natürlich möchte man alle Themen so gut als möglich personalisieren, eine treffende, in jedem Detail auf den Kunden abgestimmte Geschichte dazu erzählen. Das ist aber leider, aufgrund der begrenzten Ressourcen, nicht bei allen Themen gleich möglich. Trotzdem ist es uns wichtig, dass wir bei allen Themen konkrete und umsetzbare Handlungsempfehlungen mitliefern. Das Research soll dem Kunden und dem Kundenberater helfen. Wir wollen unsere Kundenberater nicht selbst herausfinden lassen, was sie nun dem Kunden empfehlen sollen. Diese konkreten Empfehlungen liefern wir bei allen Themen, sei es auf einem Sektor, auf einer Unteranlageklasse oder auf einem aktuellen Nischenthema. Wir liefern immer ein Investable.

Das Investment Office hat eine unterstützende Funktion. Unsere Aufgabe ist es, Inhalte so zu gestalten, dass sie für unsere Kundenberater und Kunden «alltagstauglich» sind.

Die Schwierigkeit in der Vergangenheit bestand häufig darin, dass das Investment Office nicht über alle notwendigen Kundeninformationen verfügte. Eine Vorselektion der relevanten Kunden zu machen, welche zudem die Handlungsempfehlung auch aus regulatorischer Sicht tatsächlich ausführen dürfen, und den Inhalt entsprechend den realen Kundenbedürfnissen zu personalisieren, war jeweils schwierig. Das hat sich nun mit aSpark geändert.

 

Haben sich denn auch die Ansprüche der Kunden oder das Konsumverhalten bezüglich Investment-Inhalten verändert?

Es gibt nicht mehr so viele Kunden, die nach 15-seitigen PDFs fragen. Die Aufmerksamkeitsspanne der Kunden ist durchschnittlich stark zurückgegangen und das Konsumverhalten wurde multimedialer. Dem müssen wir Rechnung tragen und die Nachfrage nach verschiedenen Kanälen und Formaten decken. Es hat aber kein kompletter Wandel stattgefunden, z.B. nur noch zu Audioformaten oder visuellen Inhalte, es wird eher komplementär konsumiert. Das heisst für uns, dass wir ein bisschen von allem anbieten müssen.

Zudem ist sicher auch die Forderung grösser geworden, nicht mehr nur über Themen informiert zu werden, sondern eine konkrete Handlungsempfehlung zu erhalten, damit der Kunde direkt reagieren kann.

 

Welche Rolle spielt künstliche Intelligenz zukünftig für das Investment Office?

Ich denke vor allem bei der Analyse des effektiven Konsumverhaltens, also bei der Frage was wirklich Anklang findet, wird KI in Zukunft eine grosse Rolle spielen. Natürlich kann man einfach Klickzahlen analysieren, wie wir es auch bisher schon gemacht haben, aber eine detailliertere Analyse mittels KI würde uns erlauben, das tatsächliche Kundenverhalten inklusive Transaktionshistorie mit einzubeziehen. Damit könnten wir wirklich herauszufinden, was diese Person interessiert. Bisher haben wir einfach statische Präferenzen erfasst, das hat seine Limitierung. Denn Präferenzen ändern sich, ganz abgesehen davon, dass man sie zuerst einmal erfassen muss. Vielleicht interessiert sich der Kunde aber für weitere Themen, die man noch gar nicht erfasst hat. Wenn uns KI da ermöglicht, diese Interessen noch besser zu erkennen, können wir noch mehr Relevanz in der Verteilung der Inhalte generieren. Das verbessert wiederum die User Experience. Der Kunde freut sich, wenn er vielleicht seltener, aber dafür mit relevanteren Inhalten kontaktiert wird. In der Regel kommt das besser an.

Eine grosse Herausforderung war, dass wir bis jetzt kein geeignetes Tooling dafür hatten. aSpark bietet nun die Basis, KI in den Distributionsprozess zu integrieren. aSpark wird mit allen relevanten Daten gespiesen und deckt den Prozess end-to-end ab.

 

Zurück zu Ihrem Entscheid, ein Investment Communication Management-Tool zu implementieren. Welche Motivation stand hinter der geplanten Veränderung und welche Anforderungen musste ein solches Tool erfüllen?

Die Motivation ist tatsächlich aus Frontworkshops heraus entstanden, da dies als sehr grosser Pain Point identifiziert wurde. Es ist wichtig, dass sich der Kundenberater auf seine Kunden konzentrieren kann. Er hat sehr viele verschiedene Aufgaben nebenher und was man ihm effektiv abnehmen kann, sollte man ihm auch abnehmen. Aus dem Investment Office heraus möglichst zeitnah relevante Inhalte aufzubereiten und ein erstes Matching zu machen, zu welchen Kunden die Inhalte passen, ist ein Paradebeispiel eines Prozesses, den man den Kundenberatern tatsächlich abnehmen kann.

In letzter Instanz entscheidet natürlich nach wie vor der Kundenberater, wie stark und über welche Themen seine Kunden informiert werden. Wir möchten ihm aber im Hintergrund die Möglichkeiten mit ausgearbeiteten Stories und Anlageideen anbieten.

Uns war wichtig, dass wir das Zusammenspiel von Stories und konkreten Handlungsempfehlungen, das bei uns bereits zum Zuge kam, bisher aber vorwiegend manuell gesteuert wurde, als end-to-end-Prozess in der Lösung abgebildet sehen. Genauer gesagt eine Abbildung von makroökonomischen Überzeugungen bis zur Empfehlung auf Ebene Anlageidee über die Story und Begründung bis zum Matching der Kunden und der Anlageinstrumente und seinen darauffolgenden Aktionen. Ohne dass noch jemand eine ISIN von Hand einfügen muss. Das klingt zwar banal, verursachte aber bisher einen sehr grossen Aufwand und war eine nicht unrelevante Fehlerquelle.

 

aSpark war die einzige Lösung, die all unsere Anforderungen abdecken konnte. Von der makroökonomischen View über die Story hin zum kundenindividuellen Anlageinstrument.

Konnten Sie seit der Einführung von aSpark bereits positive Veränderungen feststellen?

Was sich ab Moment der Einführung markant zum Positiven verändert hat, ist die Time-to-Market unserer Inhalte. Wir sind im Durchschnitt viel früher beim Kunden mit News und Markteinschätzungen. Früher mussten die Kundenberater ihre Kunden manuell per E-Mail kontaktieren und zwar dann, wenn sie dafür Zeit fanden. Nun können sie das sofort und mit wenigen Klicks erledigen. Innerhalb von nur 5 Minuten kann eine neue Anlageidee beim Kunden sein und die Kundenberater müssen sich ihre Zeit dafür nicht mehr dediziert einteilen. Das ist eine enorme Zeitersparnis, das haben wir ab Tag 1 gespürt. Idealerweise merkt der Kunde nicht, dass sich im Hintergrund viel verändert hat, weil die Dienstleistung nach wie vor dieselbe ist und wir immer noch massgeschneiderte Lösungen anbieten. Auch das haben wir mit aSpark geschafft, dass es da keinen Bruch gibt, sondern dass wir die gewohnte Kontinuität für den Kunden bewahren, aber unseren Prozess im Hintergrund verbessern konnten. aSpark bietet uns dank dem beschleunigten und automatisierten Prozess ganz neue Möglichkeiten.

 

Gibt es bereits Zukunftspläne mit aSpark?

Wir wollen sicher noch mehr Relevanz schaffen, indem wir mehr Auswertungen bezüglich Nutzerverhalten machen. Wir möchten intern für die Kundenberater und extern für unsere Kunden Inhalte generieren, die noch mehr auf die jeweiligen Präferenzen zugeschnitten sind. Mit aSpark haben wir jetzt die perfekte Basis dafür gelegt, auf der wir nun die gesamte Erfassung der Marktpräferenzen für den Kunden revolutionieren können. Dort werden wir nun  gemeinsam mit Confinale relativ schnell grosse Schritte vorwärts machen können.

 

David Wolf, Head Research Content and Publications bei LGT Bank (Schweiz) AG

 

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