Zelros Blue Moon zeigt, wie KI-Copilots Vertrieb, Service und Backoffice in Schweizer Banken und Versicherungen produktiver und compliance-sicher machen.
Warum KI-Copilots jetzt zur Pflicht werden – nicht zur Kür
Ein mittleres Schweizer Versicherungsunternehmen hat 2024 seine Beratungsprozesse analysiert: Berater:innen verbrachten im Schnitt 42 % ihrer Zeit mit Suchen, Nachschlagen und Dokumentieren – und weniger als die Hälfte mit Kund:innen. Genau hier entscheidet sich, wer im Schweizer Finanzmarkt wächst und wer stagnieren wird.
Die Realität: KI-Copilots wie Zelros Copilot™ – Blue Moon Release machen aus dieser „Suchzeit“ echte Beratungszeit. Sie kombinieren Generative AI mit regelbasierten Prozessen und bringen Empfehlungen, Antworten und Automatisierung direkt in den Arbeitsalltag von Bankberater:innen, Versicherungsagent:innen und Vermögensverwaltern.
In dieser Ausgabe unserer Serie „KI in der Schweizer Finanzbranche: Banking & Vermögensverwaltung“ schauen wir uns an, was hinter dem Blue-Moon-Release von Zelros steckt – und wie sich die dort gezeigten Funktionen ganz konkret auf Schweizer Versicherungen und Banken übertragen lassen.
Was Blue Moon ausmacht – der 4-in-1 KI-Copilot im Überblick
Blue Moon ist die neue Version von Zelros Copilot™ – ein speziell auf Versicherungen und Banking zugeschnittener KI-Copilot. Statt vieler Einzellösungen vereint Blue Moon vier zentrale Kompetenzbereiche in einer Oberfläche:
- Magic Reco – intelligente, in Echtzeit steuerbare Empfehlungen
- Magic Answer – kontextbezogene Antworten aus Ihrem Wissensbestand
- Magic Automation – No-Code-Workflows und API-basierte Automatisierung
- Magic Questions/Actions – geführte, dynamische Kundendialoge
FĂĽr die Schweizer Finanzbranche ist diese Kombination spannend, weil sie drei Dauerbaustellen adressiert:
- steigende Regulierungsanforderungen (FIDLEG, FINIG, VAG, DSG, nDSG)
- Margendruck in Versicherungen, Retail Banking und Vermögensverwaltung
- hohe Kundenerwartungen an digitale, personalisierte Beratung
Ein Copilot wie Blue Moon ist nicht nur ein nettes KI-Spielzeug, sondern ein Produktivitäts- und Compliance-Werkzeug, das messbare Effekte in Vertrieb, Service und Backoffice erzeugen kann.
1. Magic Reco: Personalisierte Empfehlungen, die auch Compliance mögen
Magic Reco liefert Berater:innen situationsgenaue Produktempfehlungen – und lässt sich in Echtzeit steuern und anpassen. Für Schweizer Versicherungen und Banken ist das ein Hebel an mehreren Stellen.
Was Magic Reco konkret kann
Magic Reco ermöglicht es, innerhalb weniger Minuten:
- neue Produktempfehlungen zu aktivieren (z.B. neue Fondspalette, neue Cyber-Versicherung)
- Zielgruppenregeln zu definieren (Alter, Vermögen, Risikoaffinität, Lebenssituation)
- Kampagnen und Risikoregeln laufend zu justieren – ohne IT-Projekt
Die Empfehlung berĂĽcksichtigt dabei Verhaltensdaten, Vertragsdaten und Kontext, z.B.:
- „Kundin hat kürzlich eine Hypothek verlängert“ → Angebot einer Einkommensschutzlösung
- „KMU-Kunde wächst stark im E-Commerce“ → gezielte Cyber- und Betriebshaftpflichtempfehlung
- „Vermögender Kunde mit hoher Liquidität“ → Hinweis auf strukturierte Produkte oder Mandatslösungen
Warum das für Schweizer Häuser spannend ist
Schweizer Institute kämpfen oft mit starren Kernbanken- und Verwaltungssystemen. Magic Reco sitzt darüber, nutzt vorhandene Daten und macht daraus vertriebsnahe, regelkonforme Empfehlungen, ohne den Kern tauschen zu müssen.
FĂĽr Schweizer Versicherer bedeutet das:
- Cross-Selling-Quoten erhöhen, ohne den Außendienst zu überfordern
- Vertriebskampagnen innerhalb von Tagen statt Monaten auszuspielen
- Risikoregeln (z.B. für Elementarschäden, Cyber, Krankheit) dynamisch an Markt und Underwriting anzupassen
Für Banken und Vermögensverwalter heißt das:
- FIDLEG-konforme Anlageempfehlungen, abgestimmt auf Risikoprofil und Anlagehorizont
- personalisierte Spar- und Vorsorgevorschläge im Retail und Affluent Segment
- datenbasierte Priorisierung: Welche Kund:innen sollten Berater:innen heute kontaktieren?
Wer das ernsthaft umsetzt, sieht typischerweise Kennzahlen wie höhere Abschlussquoten und steigende Produktnutzung pro Kunde.
2. Magic Answer: Ein Wissens-Copilot statt PDF-Friedhof
Magic Answer nutzt Generative AI, um präzise, kontextuelle Antworten auf Fragen von Kund:innen und Mitarbeitenden zu liefern. Die Wissensbasis bleibt dabei in der Hand des Instituts.
Von unĂĽbersichtlichen Richtlinien zu klaren Antworten
In vielen Schweizer Häusern existieren:
- interne Weisungen
- Produktdokumente, AVB, Factsheets
- FIDLEG-/VAG-konforme Informationsblätter
- ProzesshandbĂĽcher und Workflows
Theoretisch ist alles geregelt – praktisch findet niemand etwas schnell genug.
Magic Answer greift auf diese Dokumente zu und erzeugt konforme, leicht verständliche Antworten, zum Beispiel:
- „Welche Dokumente brauche ich bei einer Hypothekarerhöhung im Kanton Zürich?“
- „Wie erkläre ich einem Kunden die Risikoklasse seines Fonds in einfachen Worten?“
- „Welche Leistungen deckt unsere ambulante Zusatzversicherung im Ausland exakt ab?“
Die Antworten lassen sich anpassen, Feedback wird erfasst, und das System lernt mit der Zeit dazu.
Compliance & Datenschutz im Schweizer Kontext
Gerade in der Schweiz sind Datenschutz und Regulatorik nicht verhandelbar. Deshalb ist entscheidend, dass:
- die Wissensbasis geprĂĽft und kuratiert wird
- Zugriffsrechte granular steuerbar sind (Front vs. Backoffice, Bank vs. Versicherung)
- AI-Ausgaben protokolliert werden, um im Zweifel belegen zu können, was beraten wurde
Richtig implementiert, senkt ein Wissens-Copilot wie Magic Answer:
- die Einarbeitungszeit neuer Berater:innen
- Fehler in der Beratung
- RĂĽckfragen an Fachstellen
Gerade für dezentrale Strukturen – wie viele Regionalbanken und Agenturnetze in der Schweiz – ist das ein enormer Hebel.
3. Magic Automation: No-Code-Workflows fĂĽr Backoffice & Front
Magic Automation adressiert die mühsamen, wiederkehrenden Tätigkeiten, die niemand liebt, die aber zuverlässig erledigt werden müssen. Der Fokus: No-Code-Workflows, die Fachbereiche selbst konfigurieren können.
Typische Anwendungsfälle in Schweizer Versicherungen und Banken
Mit Magic Automation lassen sich z.B. folgende Prozesse automatisieren:
- Schadenmeldung & Vorprüfung: Eingang klassifizieren, Daten extrahieren, Plausibilitätscheck, Weiterleitung ans richtige Team
- Onboarding: KYC-Dokumente einsammeln, Vollständigkeit prüfen, Erinnerungen auslösen
- Hypothekenprozesse: Unterlagenanfrage, Terminvereinbarung, Ăśbergabe an Underwriting
- Vermögensverwaltung: jährliche Geeignetheitsprüfung, Performance-Reports, Rebalancing-Workflows anstoßen
Das Besondere: Fachbereiche können per Konfigurator Regeln und Schritte definieren, ohne jedes Mal ein IT-Projekt zu starten. Die integrierte API macht es möglich, bestehende Systeme einzubinden.
Effekte auf Kosten, Qualität und Skalierbarkeit
Schweizer Finanzhäuser stehen vor zwei gegenläufigen Kräften: steigende Kosten durch Regulierung, zunehmender Kostendruck durch Wettbewerb. Automatisierung ist eine der wenigen Stellschrauben, die beides adressiert:
- weniger manuelle Routinetätigkeiten → geringere Prozesskosten
- weniger Medienbrüche → weniger Fehler, bessere Datenqualität
- schnellere Durchlaufzeiten → höhere Kundenzufriedenheit
Wer Automatisierung mit KI-Copilots kombiniert, gewinnt darĂĽber hinaus Transparenz: Berater:innen sehen, wo ein Fall steht, welche Schritte bereits erledigt sind und was noch offen ist.
4. Magic Questions/Actions: Bessere Gespräche statt Verkaufsmonologe
Der vierte Baustein von Blue Moon, Magic Questions/Actions, fokussiert auf die Gesprächsführung. Statt statischer Checklisten erhält der Beratende dynamische Fragen und Aktionen, abgestimmt auf Person, Kontext und Ziel.
Wie gefĂĽhrte Dialoge in der Praxis aussehen
Beispiele fĂĽr Magic Questions in der Schweiz:
- Im Vorsorgegespräch: „Wie würden Sie Ihren Lebensstandard nach der Pensionierung einschätzen?“
- Im KMU-Gespräch: „Welche Länder spielen in Ihrem Exportgeschäft aktuell die größte Rolle?“
- Im Private Banking: „Wie wichtig ist Ihnen Liquidität im Vergleich zu langfristiger Rendite?“
Auf Basis der Antworten erzeugt der Copilot konkrete nächste Schritte:
- Risiken sichtbar machen (z.B. VorsorgelĂĽcke, Unterversicherung)
- passende Produktbausteine vorschlagen
- To-dos und Dokumentationspflichten direkt mitfĂĽhren
Warum das die Beratungsqualität hebt
Most companies get this wrong: Sie fokussieren bei KI vor allem auf Effizienz, nicht auf Qualität der Interaktion. Magic Questions/Actions dreht das um. Bessere Fragen führen zu:
- höherem Vertrauen, weil Kund:innen merken, dass ihr Kontext verstanden wird
- klarerer Bedarfsanalyse, die FIDLEG-/VAG-konform dokumentiert werden kann
- mehr Relevanz in jeder Empfehlung
Gerade im Schweizer Markt, in dem persönliche Beziehungen und Vertrauen extrem wichtig sind, ist das ein echtes Differenzierungsmerkmal.
Was Schweizer Versicherer und Banken konkret tun sollten
Wer sich von Lösungen wie Blue Moon inspirieren lässt, sollte strukturiert vorgehen. Die Einführung eines KI-Copilots ist kein IT-Experiment, sondern ein Business-Projekt.
1. Klaren Use Case wählen – nicht „KI überall“
Starten Sie mit 1–2 klar definierten Bereichen, z.B.:
- Cross-Selling im Privatkundensegment einer Versicherung
- Wissens-Copilot fĂĽr das Contact Center einer Regionalbank
- Automatisierte VorprĂĽfung von Schadendossiers
Je fokussierter der Start, desto schneller entstehen messbare Resultate.
2. Fachbereich, IT und Compliance an einen Tisch holen
KI in der Finanzbranche funktioniert nur, wenn:
- der Fachbereich die Anforderungen formuliert
- die IT Integration, Performance und Sicherheit verantwortet
- Compliance/Legal mitgestaltet, welche Daten wie genutzt werden
Gerade in der Schweiz sind Datenschutz und Regulierung sehr streng – wer die Verantwortlichen früh einbindet, spart später Monate an Diskussion.
3. Datenbasis prüfen und aufräumen
Ein Copilot ist nur so gut wie seine Daten. PrĂĽfen Sie:
- Welche Kundendaten liegen strukturiert vor?
- Welche Wissensdokumente sind aktuell, welche mĂĽssen ĂĽberarbeitet werden?
- Wo gibt es Dubletten, BrĂĽche oder widersprĂĽchliche Informationen?
Das ist kein glamouröser Teil des Projekts, aber die Grundlage für verlässliche KI-Empfehlungen.
4. Berater:innen frĂĽh einbeziehen und schulen
Der größte Erfolgsfaktor ist Akzeptanz im Vertrieb und in der Beratung. Was gut funktioniert:
- Pilotgruppen aus erfahrenen Berater:innen bilden
- Feedbackschleifen einplanen und den Copilot daran ausrichten
- Erfolgsgeschichten sichtbar machen (z.B. gewonnene Deals durch Hinweise aus Magic Reco)
Ein KI-Copilot soll kein Kontrollinstrument sein, sondern ein professioneller Assistenzpartner.
Ausblick: KI-Copilots als Standard in der Schweizer Finanzbranche
Der Trend ist klar: In den nächsten 2–3 Jahren wird ein KI-Copilot für viele Schweizer Banken, Versicherer und Vermögensverwalter zum Standardwerkzeug gehören – ähnlich selbstverständlich wie heute das CRM.
Lösungen wie das Blue-Moon-Release von Zelros Copilot™ zeigen, wie ein moderner Ansatz aussehen kann: Empfehlungen, Antworten, Automatisierung und Gesprächsführung in einem System, zugeschnitten auf Finanzdienstleistungen.
Für die Serie „KI in der Schweizer Finanzbranche: Banking & Vermögensverwaltung“ bedeutet das: Es geht nicht mehr darum, ob KI eingesetzt wird, sondern wie konsequent und klug. Wer jetzt beginnt, erste Use Cases mit einem Copilot-Ansatz aufzusetzen, baut einen Vorsprung auf, den Wettbewerber später nur schwer aufholen.
Wenn Sie sich fragen, wo Sie in Ihrem Institut starten sollten, lautet die pragmatische Antwort: dort, wo heute am meisten Zeit verloren geht und gleichzeitig hohe Kundenerwartungen bestehen – also im Zusammenspiel von Beratung, Service und Backoffice. Genau hier spielt ein 4-in-1-Copilot wie Blue Moon seine Stärken aus.