Der majaAI Showcase für Banken

Was beschreibt dieser Artikel?

Dieser Blogeintrag bezieht sich auf den Showcase Maja in der Finanzbranche

• majaAI und die Finanzbranche – wie passt das zusammen?
• Aktienkurse, Immobilienfinanzierung: So einfach erstellt man Fragen, Antworten und Dialoge
• Ausblick: Was wäre sonst noch möglich?

majaAI in der Finanzbranche

Die Finanzbranche bietet zahlreiche Möglichkeiten für einen erfolgreichen Einsatz von majaAI. So kann sie verwendet werden, um First-Level-Support zu übernehmen, das heißt, Fragen wie „Wie kann ich meine Kontokarte sperren?“ oder „Wie lange ist die Filiale in Heidelberg heute noch geöffnet?“ beantworten. Maja kann ebenso zusätzliche Services anbieten, wie beispielsweise das Abfragen aktueller Aktienkurse.

Schließlich lässt sich die Künstliche Intelligenz auch dazu verwenden, Beratungsgespräche zwischen Kunden und Berater vorzubereiten oder komplett selbstständig durchzuführen. Die Gespräche kann der Kunde dann völlig unverbindlich, von zu Hause aus, führen. Auf der majaAI Showcase Seite wird ein Dialog zu einem Immobilienkredit geführt, ebenso sind aber auch Produktinformationen („Was ist das beste Konto für mich?“) denkbar.

Der Maja Showcase beinhaltet, unter anderem, 3 Beispieldialoge:

• Finanzlexikon: Hier werden Fachbegriffe aus der Finanzbranche definiert. Die Definitionen sind hierbei in einem Lexikon, auf das Maja zugreifen kann, gespeichert.
• Aktienkurse: Mithilfe einer externen Aktienkurs API kann Maja auf den aktuellen Kurs und WKN von 139 verschiedenen Aktiengesellschaften zugreifern.
• Immobilienkredit: Auf Basis eingegebener Informationen kann der Benutzer seine persönlichen Kreditkonditionen für eine Baufinanzierung berechnen lassen.

So einfach geht’s: Eine Aktienkurs Aktion verwenden

Maja verwendet sogenannte Aktionen um Daten externer Server zu verwenden, um Fragen passend zu beantworten. Da es bereits Services gibt, die Aktienkurse per API Schnittstelle bereitstellen, ist es sinnvoll, diese Schnittstelle mit majaAI zu verwenden, statt die Informationen, also Kursdaten, selbst zu pflegen.

Wenn ich Maja wissen über das Webportal beibringe, beginne ich mit einer neuen Frage. In diesem Fall möchte ich, dass Maja die Frage „Wie ist der Kurs der SAP Aktie?“ beatworten kann. SAP ist hierbei der Name der Aktie, Maja soll allerdings nicht nur den Namen dieser Aktie, sondern auch Kurse anderer Aktien ausgeben können – dazu später mehr.

Das Backend bietet die Möglichkeit auf eine Frage, genannt „Grammar“, unterschiedlich zu reagieren. Ich kann Maja sagen, dass sie auf die Frage eine einfache Antwort gibt, einen Dialog startet, oder die Frage an einen externen Service weiterleitet. Maja hat bereits eine Verbindung zur benötigten Aktienschnittstelle. Im Feld Aktion kann ich also die „Aktienkurs Action“ auswählen und die Frage wird in der entsprechenden Form an den Aktienkurs Provider weitergeleitet.

Nun weiß ich, dass der Aktienkurs Server „Aktie.NAME“ als Parameter erwartet. Meine Grammar formuliere ich also „Wie ist der Kurs der {Aktie.NAME} Aktie?“. Maja kann bereits jetzt erkennen, dass meine gestellte Frage „Wie ist der Kurs der SAP Aktie?“ zu dieser gelernten Grammar gehört. Ich lege noch ein paar weitere Formulierungen dieser Frage an, einfach um Maja ein wenig Sicherheit beim Finden der richtigen Antwort zu geben. 3-5 Formulierungen reichen in diesem Fall. Maja wird anhand dieser anfangen, auch selbstständig Formulierungen zum Thema Aktienkurse anzulegen.

Stelle ich nun die Frage „Wie ist der Kurs der Daimler Aktie“, sendet Maja eine Anfrage mit dem Parameter „Daimler“ an die Aktienkurs API. Die Antwort der API ist der Kurs, also zum Beispiel „52,71“, Maja formuliert aus dieser Information einen schönen Satz „Der Kurs der Daimler Aktie von 16:14 Uhr beträgt: 52,71 Euro“ und die Frage des Benutzers ist beantwortet.

majaAI Dialogdesigner

Mit dem majaAI Dialog Designer kann ich komplexe Gespräche mit Rückfragen, Berechnungen, Verzweigungen und Datenabfragen, wie in einer Mindmap modellieren. Der Dialog beginnt mit einer einfachen Verzweigung. Je nachdem, ob die Person, die mit Maja spricht Angestellter oder Selbstständiger ist, geht Maja den entsprechenden Pfad im Dialog weiter.

Nachdem Immobilienwert und Darlehenssumme abgefragt wurden, kann Maja mithilfe einer simplen Formel den Beleihungswert berechnen. Hierfür wird eine Berechnung angelegt:

Und die Variable „Beleihungswert“ in der Antwort von Maja ausgegeben:

Der ausgegebene Zinssatz ist dadurch abhängig davon, ob der Kunde Angestellter oder Selbstständiger ist, und wie groß das Verhältnis der Darlehenssumme zum Immobilienwert ist. Die Berechnung des Zinssatzes wird ebenfalls durch eine Formel ausgedrückt.

Nach dem Berechnen der Zinssätze kann der Benutzer den Dialog verlassen (Klick auf den Button „Nein“, linker Pfad) oder seine monatliche Belastung berechnen lassen (Button „Ja“, rechter Pfad):

Vom Benutzer eingegebene Werte können auch direkt als Variablen, bzw. Parameter abgespeichert werden. Im letzten Dialogschritt frage ich den Benutzer zum Beispiel nach dem Tilgungssatz.

In Majas Antwort kann ich den Wert dieses Parameters, also den Tilgungssatz, den der Benutzer eingegeben hat, wiederverwenden.

Dabei greife ich zum Beispiel auf die Runden-Funktion zurück, wie man sie aus (der englischsprachigen Version von) Excel kennt. Die zuvor verwendeten Parameter, wie Darlehenssumme, stehen mir hier immer noch zur Verfügung.

Was der Immobilienkredit-Dialog nicht macht – aber könnte

Der Immobilienkredit-Dialog ist ein Beispiel dafür, welche Szenarien der majaAI Dialog Designer abbilden kann. Im produktiven Einsatz auf der Website einer Bank könnte Maja am Ende der Berechnung fragen „Möchtest du, dass ich dir ein Angebot per E-Mail sende, oder ein persönliches Gespräch mit einem unserer Mitarbeiter vereinbare?“ und anschließend entweder eine E-Mail mit den gesammelten Informationen (Parametern) an den Kunden oder einen Bankmitarbeiter schicken. Der Bankmitarbeiter kann auf dieser Basis ein Angebot erstellen, oder den Kunden zu einem persönlichen Gespräch, auf Basis der eingegebenen Informationen einladen (Vorqualifikation des Interessenten). Maja kann aber auch einfach einen informativen Charakter haben und dem Kunden beispielsweise bei der Auswahl des für ihn am besten geeigneten Kontos oder der am besten geeigneten Kreditkarte beraten. Die Anwendungsfälle können beliebig gewählt und einfach umgesetzt werden.

Maja als offene Plattform

Der Maja-Bank Showcase ist ein Beispiel dafür, wie majaAI in einer Bank verwendet werden kann. Dabei ist Maja unabhängig von einer bestimmten Branche oder einem bestimmten Anwendungsfall. Mit den gezeigten Methoden können eigene Aktionen, Dialoge, Fragen und Antworten je nach Bedarf und Fokus angelegt werden.

Solltest du Interesse an einer eigenen Künstlichen Intelligenz haben, oder einfach unverbindlich über Möglichkeiten mit majaAI sprechen wollen, kannst du mir einfach eine E-Mail an diese Adresse schicken. Ich freue mich auf dein Interesse und deine Ideen!

Beste Grüße,

Daniel