Stephan Priggle

Head of Sales Genossenschaftsbanken

E. : sp@b1ai.com
T. : +49 221 95018504

Banking One

Vertriebsperformance steigern: einfach, effizient, erfolgreich

Banking One

Banking One bringt als Pionier den Innovationsgeist und die State of the Art moderner sowie zukunftsweisender Technologie, wie man es sonst nur im Silicon Vvalley findet, direkt in die Banken Europas. Nach dem Vorbild der Global Player wie Alphabet, Meta, Amazon oder Tesla, glauben wir daran, dass das richtige Mindset in Kombination mit einem hervorragenden Team, den Markt und das Bewusstsein der Kunden zu Technologie verändern kann. Als Fintech-Start-up revolutionieren wir seit einigen Jahren die Welt des KI unterstützten Vertriebes in Banken mit unserer Predictiv Analytics Software. Der Erfolg unserer Kunden bestätigt den einzigartigen Ansatz von Banking One.

Die Muster erkennen

Real Machine Learning

Die Banking One KI wurde entwickelt, um selbstständig zu lernen und sich anzupassen, ohne ausdrücklichen Anweisungen zu folgen. Unter Verwendung von Algorithmen und statistischen Modellen werden (Verhaltens-)Muster in Daten analysiert und Rückschlüsse daraus gezogen. Durch permanent neu hinzukommende Datensätze werden die Ergebnisse kontinuierlich genauer, die Prognosen gezielter und die Wahrscheinlichkeit auf einen Abschluss im Termin höher. Die KI erkennt die erfolgversprechendsten Kunden:

  • Richtiger Kunde
  • Richtiges Produkt
  • Richtiger Zeitpunkt
  • Richtige Ansprache

Derzeitige Bankenselektion

Auswahl nach wenigen klassischen Kriterien

Häufig werden Kunden für Vertriebskampagnen nach altbekannten Schemen selektiert. Klassische Selektionskriterien sind bspw. Alter, Haushaltsgröße, Geschlecht, Einkommen, verfügbares Einkommen oder die derzeitige Produktnutzung. Aus diesen Selektionskriterien stehen Banken in der Regel vor der Hürde, ungenaue Prognosen über zukünftige Anschlusswahrscheinlichkeiten zu treffen. Die Ansprache der Kunden ist weniger genau und die bestmögliche Abschlußwahrschienlichkeit kann nicht erreicht werden. Letztendlich leidet die Termin- und Abschlussquote durch die Ansprache nach dem Wasserfallprinzip. Es bedarf vielmehr einer kundenindividuellen Betrachtung nebst Bedarfsorientierung.

Die Vorteile mit Banking One

Selekiton der erfolgsversprechendsten Kunden

Mittels KI-basierter Modell-Analysen werden die wertvollen Datensätze zur Mustererkennung herangezogen und treffsichere Leadscorings erstellt. Durch das Scoring ist es möglich, Kund:innen mit sehr hoher Produktaffinität, direkt und persönlich anzusprechen. Dies erhöht die Terminquote sowie Abschlußwahrscheinlichkeit maximal.

Durch die direkte Ansprache zielgerichtet selektierter Kund:innen ist es möglich erhebliche Aufwände im Kundenservicecenter und Berateraktivität einzusparen. Bei richtiger Anwendung ist es möglich, die Auslastung im KSC um bis zu einen Tag zu reduzieren.

Wertvolle Datensätze nutzen

Data Science with b1

Dank der AI von Banking One ist es möglich, den Pool an wertvollen Kunden-Informationen, zu verstehen, zu nutzen und auf die jeweiligen Anforderungen hin in bankindividuellen (Vertriebs-)Erfolge zu überführen. Für die zielgerichtete und treffsichere Mustererkennung ist neben der Quantität der Datensätze ebenso die Diversität erfolgsrelevant. Lediglich über viele unterschiedliche Datensätze lassen sich die Modelle noch zielgerichteter und genauer trainieren. Dadurch wird die Qualität der Analyseergebnisse sowie Prognosen von Banking One deutlich verbessert. Aus diesem Grund bildet ein institutsgruppen- sowie bankübergreifender, anonymisierter Datenpool die Basis für den Erfolg von Banking One, Vielzählige A/B-Testings im Vergleich zu verbundgruppeninternen Data Analytics-Lösungen, die als eine Art Plattformerweiterung anzusehen sind, bestätigen den Ansatz sowie Überlegenheit von Banking One.

Data Lifecycle

Vom Datensatz zum Leadscore.

1. Datensammlung

Datensammlung

Über eine Schnittstelle werden Daten aus dem Banksystem abgerufen. In einem weiteren Schritt werden diese Datensätze als pseudonyme Datensätze an Banking One übermittelt.

2. Datenaufbereitung

Datenaufbereitung

Sämtliche gelieferte Daten werden in eine einheitliche Form gebracht und alle möglichen Bezüge zu reellen Personen zusätzlich anonymisiert.

3. Anwendung der Modelle

Modellauswahl

Auf Basis der vorliegenden Daten werden Modelle ausgewählt. Die anschließende Aufbereitung der Daten erfolgt nach bankindividuellen Anwendungsszenarien.

4. Training

Training

Das Training der Modelle (Machine Learning) auf Basis der Datensätze wird durchgeführt.

5. Evaluation

Evaluation

In der Evaluationsphase werden die bestehenden Modelle hinsichtlich ihrer Leistung überprüft. Die stetige Optimierung und Anpassung bestehender Modelle garantiert zurfriedenstellende und bestmögliche Ergebnisse.

6. Prognose

Prognose

Die bereitgestellten Daten werden von der KI geprüft und bewertet, dabei wird für jeden Datensatz eine individuelle Bewertung vergeben.

7. Auslieferung der Daten

Auslieferung der Daten

Die verarbeiteten Daten werden in einer für Ihre Bank eigentändigen konfigurierten Mandaten unserer Web Applikation bereitgestellt. Ebenso können die in ein Leadscoring überführten Ergebnisse über eine Schnittstelle direkt in Ihr Kernbanksystem eingespielt werden.

Daten einfach verstehen

b1 Scores

Banking One prognostiziert treffsicher die möglichen Bedarfsfelder ihrer Kunden. Die Bewertungen werden als Score zwischen 0 und 99 hinterlegt. Je höher der Score, desto größer ist die Abschlusswahrscheinlichkeit. Zur besseren Visualisierung wird der Score in Form von farbigen Punkten in den Farben Rot, Gelb oder Grün dargestellt.

Daten einfach nutzen

b1 Affinitäten und Filter

Um Kampagnen steuern zu können, werden bestimmte Kategorien von Banking One ausgewertet und als Score dargestellt. Die Software bietet ein breites Feld an Affinitäten in diversen Spezialgebieten. Darüber hinaus ist es möglich, eigene Affinitäten in der Software durch Bankging One anlegen zu lassen.

  • Allgemein
  • Absicherung
  • Immobilien
  • Vermögen
  • Vorsorge
  • Liquidität
  • Weitere
  • Absicherung
  • Vermögen
  • Vorsorge
  • Immobilien
  • Liquidität
  • Weitere

Die treffsichere Identifikation von Lebensereignissen sowie signifikanten Änderungen bieten den idealen Einstieg einer (ganzheitlichen) Beratung.

Vertriebsperformance steigern

Kundenbeziehungen effizient steuern

Die Banking One KI wurde entwickelt, um selbstständig zu lernen und sich anzupassen, ohne ausdrücklichen Anweisungen zu folgen. Indem sie Algorithmen und statistische Modelle verwendet, kann sie Muster in Daten analysieren und Rückschlüsse daraus ziehen. Durch permanent neu hinzukommende Datensätze werden die Ergebnisse kontinuierlich genauer, die Prognosen gezielter und die Wahrscheinlichkeit auf einen Abschluss im Termin höher. Die KI erkennt, welcher Kunde, zu welchem Zeitpunkt an welchen Produkten und Dienstleistungen Interesse haben könnte.

Beispiel aus der Praxis

Konsumentenkredit

Im dreimonatigen Kampagnenzeitraum konnte das gesamte Provisionsergebnis der Teambank 2021 für die Genossen-schaftsbank erwirtschaftet.

Terminquote
+175%

Abschlussquote
+114%

2/3 aller Abschlüsse
von b1 Prognostiziert

4 x
Provisionsertrag

Banking One passt zu Ihnen

Vollintegriert oder als Webapp

Viele Banken nutzen Banking one auf verschiedene Arten. Ob angepasst auf Ihr System oder Standalone in der Banking One Webapp. Dank unserer State of the Art Technologie und der modularen Funktionsweise ist es Ihnen möglich Banking One genau so zu verwenden, wie Sie es wollen.

Vollintegriert

In Ihr System

Banking One integriert in Ihr System. Unabhängig von der genutzten Software ist es möglich, Banking One für die von Ihnen verwendete Software zu optimieren. Nutzen Sie z.B. Bankindividuelle Daten oder weiterer Schnittstellen des Kernbankensystems, um Datensätze aus Banking One in Ihr System zu importieren.

Banking One Webapp

Die schnelle Umsetzung ohne Implementierung

Mit unserer intuitiven Webapp nutzen Sie Banking One als Standalone-Anwendung. Neben der Integration in Ihr System ist es möglich Banking One im vollen Umfang als Stand-alone-Version als Webapp zu verwenden. Die Webapp ermöglicht es Datensätze in Kategorien mit Scores zu bewerten. Passen Sie über die grafisch Oberfläche Ihre Kampagnenparameter an und exportieren Sie die Ergebnisse in diverse Formate zur weiteren Verwendung. 

Banking One erleben

Alle Funktionen

Unverbindlich Testen

Banking One ohne großen Aufwand einfach mal ausprobieren. Gerne führen wir Sie durch die Software und zeigen Ihnen den vollen Funktionsumfang. Damit Sie sich selbst mit der WebApp vertraut machen können, bekommen Sie von uns einen Testzugang in unser Demosystem. Machen Sie sich mit dem Scoring vertraut, filtern Sie Auswertungen und Exportieren Sie die Ergebnisse.