AI im Finanzvertrieb: Warum sich der Markt gerade grundlegend neu ordnet

Künstliche Intelligenz ist längst kein Zukunftsthema mehr – sie verändert bereits heute spürbar, wie Finanz- und Versicherungsprodukte entwickelt, vertrieben und genutzt werden. Doch während viele Diskussionen rund um AI auf Effizienzgewinne fokussieren, greift das zu kurz.

Die eigentliche Veränderung findet auf tieferen Ebenen statt – in der Struktur des Marktes selbst. Dieser Artikel beschäftigt sich daher mit dem Einfluss auf den Markt, sowie dessen Einfluss auf wesentliche Kundenkanäle und die technischen Anforderungen.

Der Finanz- und Versicherungsmarkt ist traditionell von Informationsasymmetrien geprägt. Ein strukturelles Thema vor allem bei „Risiko-Produkten“, deren Nutzen oft erst in der Zukunft sichtbar wird. Hinzu kommen komplexe Produkte und Vertragswerke, die Entscheidungen zusätzlich erschweren.

Genau hier setzen AI-Assistenten (ChatGPT, Gemini, Claude, …) an.

Kund:innen können sich leichter informieren, lassen sich Zusammenhänge erklären, vergleichen Angebote oder holen sich vor einem Abschluss eine zweite Meinung ein. Das führt zu informierten – manchmal auch nur vermeintlich informierten – Kund:innen, die mit konkreteren Fragen in Beratungsgespräche gehen oder eben vermehrt direkt abschließen.

Ergebnis 1: Steigende Preis- und Leistungstransparenz und kritischere Entscheidungsprozesse. Der Markt wird kundenzentrierter, aber auch kompetitiver und die Anbieter der AI-Assistenten werden mit ihren Services auch Geld verdienen müssen.

Auch ein Blick auf die persönliche Beratung lohnt sich, denn dieser Bereich wird oft vorschnell vereinfacht, als nur „gefährdet“ durch AI betrachtet. Es ist jedoch vielschichtiger.

Statt Berater:innen nur zu ersetzen, etabliert sich AI zunehmend als Co-Pilot und damit als unterstützendes System, das sowohl inhaltlich als auch prozessual entlastet. Schon heute zeigt sich diese Entwicklung in konkreten Anwendungsfällen, vor, während und nach der Beratung:

• Unterstützung bei der Gesprächsvorbereitung,
• automatisierte Dokumentation und Beratungsprotokolle,
• intelligente Assistenten für Produktempfehlungen.

Das Ergebnis ist kein Ersatz, sondern eine Verschiebung der Rolle: weg von administrativen Tätigkeiten – hin zu echter Kundeninteraktion (-zentrierung). 

Ergebnis 2: Es wird Zeit für echte Kundenberatung geschaffen und Berater:innen können mehr Kund:innen betreuen. Beratung wird vielleicht auch insofern menschlicher, weil Maschinen den unliebsamen Teil der Arbeit übernehmen. Ein entscheidender Punkt in einer Zeit, in der es schwierig für die Unternehmen ist, junge Mitarbeiter:innen für den Vertrieb zu gewinnen und gleichzeitig viele Berater:innen vor der Rente/Pension stehen.

Immer mehr Kund:innen nutzen bereits heute LLMs (Large Language Models) als persönliche Finanz-Assistenten, um sich zu informieren. Die Anzahl der Nutzer:innen steigt rasant. Was heute noch ergänzend wirkt, entwickelt sich schnell zum Standard – insbesondere mit nachrückenden, digitalaffinen Generationen.

Doch das ist erst der Anfang. Die nächste Evolutionsstufe liegt in sogenannten AI-Agenten: Systeme, die nicht nur Informationen liefern, sondern eigenständig im Sinne ihrer Nutzer:innen handeln.

Die Konsequenz ist tiefgreifend: Zukünftig könnten Kunden-Agenten direkt mit Anbietern (oder auch mit deren Agenten) interagieren.

Ein paar Beispiele:

• Kontobewegungen analysieren und Überweisungen durchführen
• Vorschläge zur Veranlagung erhalten
• Produkte Angebote analysieren, vergleichen oder Angebote einholen

Damit entsteht jedoch weit mehr als ein neuer Vertriebskanal.

Suchmaschinen haben Kund:innen für gutes Geld bisher zwar zur passenden Bank oder Versicherung geführt – die eigentliche Kundenbeziehung entstand jedoch auf den Plattformen der Anbieter. AI-Assistenten verändern dieses Prinzip grundlegend. Sie bündeln Suche, Recherche, Beratung und künftig auch Transaktionen in einer einzigen Oberfläche, die Kund:innen nicht mehr verlassen müssen.

Und mit jeder Frage, die dem AI-Assistenten gestellt wird, wächst auch das kontextuale Wissen über den/die Kund:in.

Ergebnis 3: Für Banken und Versicherungen stellt sich damit eine strategische Frage: Welche Rolle wollen sie künftig in diesem neuen Ökosystem spielen? Wer AI lediglich mit Produktdaten versorgt, läuft Gefahr, zum Backend zu werden, während andere die Kundenschnittstelle besetzen. Gleichzeitig eröffnet sich aufgrund der großen Nutzerzahl auch eine entsprechende vertriebliche Chance.

Die beschriebenen Entwicklungen setzen eine moderne technologische Basis voraus. Im Zentrum steht eine integrierte Kundenplattform. Diese umfasst die wichtigen Basics „Kundendaten“, aber auch die Aussteuerung und Modellierung der Kundenprozesse („Process Engine“) über die verschiedenen Kundenkanäle hinweg.

Darauf bauen AI-Applikationen für Berater:innen auf – von der Gesprächsvorbereitung über die Nachbereitung bis hin zur automatisierten Dokumentation. Der Verführung von Standalone AI-Prototypen, sollte nicht nachgegeben werden. Nachhaltig wird AI erst, wenn sie ein integrierter Bestandteil der bestehenden Kunden- und Prozesslandschaft ist.

Für den neuen AI-Kundenkanal, lassen sich 2 Stufen an technischen Anforderungen unterscheiden:

• „Genannt werden“: Daten müssen für AI-Assistenten technisch auffindbar sein. Dazu gehören unter anderem crawlbare Inhalte, eine hohe Entity-Autorität sowie strukturierte Informationen, die von LLMs verarbeitet werden können.
• Aufgerufen werden“: MCP ist der Standard für die Toolanbindung. Und natürlich müssen die Services über APIs verfügbar sein. Unter diesen Voraussetzungen ist die Integration in die AI-Assistenten mit geringem Aufwand durchführbar.

BSI Software und riskine verfügen über die notwendigen Produkte und die Expertise zur Implementierung. Die Integration unserer Beratungslogik am Beispiel „Claude“ kann schnell und unkompliziert selbst ausprobiert werden: https://docs.riskine.com/#section/MCP-and-Integration-into-AI-applications.

Fazit: AI verändert den Finanzvertrieb grundlegend. Nicht nur einzelne Prozesse, sondern die Marktdynamik, ein neuer Vertriebsweg, die Kundeninteraktion, die Rolle der Beratung, und die technologische Basis verändern sich.