Infomaniaks KI-Assistent Euria zeigt, wie datenschutzkonforme, mobile KI Retail, Banken und Vermögensverwalter in der Schweiz konkret voranbringen kann.
Warum ein Schweizer KI-Assistent für Retail und Banken relevant ist
Marc Oehler, CEO von Infomaniak, bringt es auf den Punkt: Keines der leistungsstärksten KI-Modelle stammt bislang aus Europa. Und trotzdem erwarten Kundinnen und Kunden heute Beratung in Echtzeit – egal ob sie im Online-Shop stöbern, in einer Filiale stehen oder die Mobile-Banking-App öffnen.
Genau hier wird Euria, der neue mobile KI-Assistent von Infomaniak, spannend. Nicht nur, weil er in der Schweiz läuft, DSGVO- und DSG-konform ist und mit erneuerbarer Energie betrieben wird. Sondern, weil er zeigt, wie sich vertrauenswürdige KI direkt auf dem Smartphone für Retail, Banken und Vermögensverwalter nutzen lässt – ohne Kundendaten in einen Blackbox-Cloud-Dienst ausserhalb Europas zu schieben.
Dieser Beitrag ordnet Euria ein, zeigt die Stärken des Ansatzes von Infomaniak und überträgt das Ganze auf konkrete Use Cases im Schweizer Einzelhandel und in der Finanzbranche: vom KI-Kundenservice über Omnichannel-Erlebnisse bis hin zu Compliance-sicherer Datenanalyse.
Was Euria ausmacht: Schweizer, mobil, datenschutzstark
Euria ist ein KI-Assistent von Infomaniak, der primär für Endnutzerinnen und Endnutzer gedacht ist – kostenlos, ohne Konto und mit Fokus auf Datenschutz. Technisch basiert er auf mehreren Open-Source-Modellen und wird in firmeneigenen Rechenzentren in der Schweiz betrieben.
Zentrale Merkmale von Euria:
- Nutzung auf Mobilgeräten, ähnlich einfach wie ChatGPT
- Schriftliche und mündliche Anfragen (Text & Voice)
- Analyse von Dateien und Dokumenten
- Transkription von Audio-Inhalten
- Bildinterpretation
Datenschutz durch „flüchtigen Modus“
Der spannendste Punkt für regulierte Branchen wie Banken, Vermögensverwalter und Retailer mit vielen Kundendaten: Euria verarbeitet alles in internen Rechenzentren und verschlüsselt die Kommunikation.
Mit dem flüchtigen Modus geht Infomaniak noch einen Schritt weiter:
- Unterhaltungen werden nicht gespeichert.
- Infomaniak kann Gesprächsinhalte selbst nicht einsehen.
- Daten werden nicht für das Training von Modellen oder für Nutzerprofile verwendet.
- Es findet keine Speisung von Drittsystemen statt.
Für Unternehmen, die später auf ähnliche Technologien setzen wollen – etwa über Infomaniaks KI-Plattform für sensible Unternehmensdaten – ist das ein starkes Signal: KI und Datenschutz müssen kein Widerspruch sein.
Nachhaltigkeit als Designprinzip
Euria wird in Rechenzentren betrieben, die mit erneuerbarer Energie laufen. Die Abwärme fliesst in das Genfer Fernwärmenetz und kann im Winter bis zu 6000 Minergie-A-Wohnungen beheizen. Gleichzeitig versucht Euria, energieintensive Online-Recherchen zu minimieren, indem sie zuerst auf internes Wissen zurückgreift.
Für Retail und Finanzbranche ist das mehr als ein PR-Detail. Nachhaltigkeit ist längst ein Business-Argument – und wer KI nutzt, muss sich zunehmend fragen lassen: Wie grün ist eure Digitalisierung eigentlich?
Warum das für den Schweizer Einzelhandel wichtig ist
Der Schweizer Retail steht vor einer Doppelbelastung: steigende Kundenerwartungen bei Service und Personalisierung – und gleichzeitig hoher Kostendruck in Filialen und Logistik. Mobile KI-Assistenten wie Euria zeigen, wohin die Reise geht.
1. KI im Kundenservice: persönliche Beratung, rund um die Uhr
Das Kernversprechen eines KI-Assistenten ist simpel: schnelle, konsistente Antworten auf Kundenfragen – ohne Wartezeiten, kanalübergreifend.
Konkrete Einsatzszenarien für Händler:
- Produktberatung in der App: Kundinnen scannen einen Barcode oder laden ein Produktfoto hoch, der Assistent erklärt Unterschiede, Verfügbarkeit, passende Alternativen.
- Self-Service im Store: QR-Code im Regal führt zu einem Chat mit einem KI-Assistenten, der technische Daten, Pflegehinweise oder Grössenempfehlungen liefert.
- After-Sales-Support: Fragen zu Retouren, Garantien oder Lieferstatus werden direkt im Chat beantwortet – unabhängig davon, ob der Kunde über App, Web oder WhatsApp einsteigt.
Warum ist hier ein europäischer, datenschutzkonformer Ansatz wichtig? Weil viele Händler Kundendaten mit Treueprogrammen, CRM und Bezahltransaktionen verknüpfen wollen. Je mehr Kontext in einem KI-Dialog steckt, desto sensibler wird die Datenlage. Ein in der Schweiz betriebenes System, das DSGVO/DSG-konform ist, erleichtert Diskussionen mit Datenschutz- und Compliance-Verantwortlichen deutlich.
2. Omnichannel-Strategie: KI als Klammer zwischen App, Web und Filiale
Omnichannel heisst heute: Kundinnen wechseln ständig zwischen Mobile, Desktop und physischer Filiale – und erwarten trotzdem ein konsistentes Erlebnis.
Ein mobiler KI-Assistent kann zu dieser „Klammer“ werden:
- Ein Assistent über alle Kanäle: derselbe KI-Charakter in App, Webshop und In-Store-Terminals, der Zugriff auf dieselben Produkt- und Kundendaten bekommt (unter Einhaltung der Einwilligungen).
- Kontext mitnehmen: Beginnt ein Kunde eine Beratung im Web und setzt sie später in der App fort, kennt der Assistent seine bisherigen Fragen, Wunschlisten oder Warenkörbe – sofern der Nutzer einwilligt.
- Filial-Mitarbeitende entlasten: Mitarbeitende nutzen intern dieselbe KI, um rasch Informationen zu Produkten, Aktionen oder Lagerbeständen zu erhalten, anstatt sich durch mehrere Systeme zu klicken.
Euria selbst ist aktuell ein Endkundenprodukt. Aber das Architekturprinzip – mobile, dialogorientierte KI, gehostet in Schweizer Rechenzentren – ist genau das, was Retailer für ihre eigene Omnichannel-Strategie brauchen.
3. Besseres Bestandsmanagement und Pricing – ohne Datenabfluss
Retail-Unternehmen sitzen auf Daten aus Kassensystemen, Online-Shop, Loyalty-Programmen und Lieferkette. KI kann helfen, aus diesem Datendschungel echte Entscheidungen abzuleiten:
- Prognosen für Nachfrage und Abverkauf auf Filial- und Artikel-Ebene
- Dynamische Preisempfehlungen, z.B. abhängig von Lagerrisiko, Saisonalität oder Wettbewerbsniveaus
- Regal- und Sortimentsoptimierung durch Analyse von Warenkörben und lokalen Besonderheiten
Was Euria hier vorzeichnet: Analytik und KI lassen sich mit strengen Datenschutzstandards kombinieren. Wenn ein europäischer Anbieter zeigt, dass selbst ein Endkunden-Assistent ohne Datentraining auskommt, wächst der Druck auf unternehmensinterne Projekte, ähnliche Standards einzuhalten – und genau das wollen Kundinnen und Aufsichtsbehörden sehen.
Brücke zur Finanzbranche: was Retail-Banken von Euria lernen können
Diese Blogserie dreht sich um KI in der Schweizer Finanzbranche: Banking & Vermögensverwaltung. Die Parallelen zum Retail sind grösser, als viele denken.
Banken funktionieren im Kern ebenfalls wie ein Omnichannel-Retailer:
- Filiale = Store
- E-Banking & Mobile Banking = Online-Shop
- Callcenter = Kundenservice
- Anlageprodukte = Sortiment
1. KI im Banking-Kundenservice – aber sicher
Viele Banken testen bereits Chatbots, doch scheitern an zwei Punkten: fehlende Qualität der Antworten und Datenschutzbedenken.
Eurias Ansatz adressiert beides:
- Qualität: Kombination mehrerer Open-Source-LLMs, spezialisiert auf bestimmte Aufgaben (z.B. Dokumentenanalyse, Bildinterpretation).
- Datenschutz: Betrieb in Schweizer Rechenzentren, kein Training auf Kundendaten, DSG/DSGVO-konform.
Übertragen auf Banken und Vermögensverwalter heisst das:
- Ein KI-Assistent könnte Standardanfragen zu Karten, Limiten, Überweisungen oder eBill rund um die Uhr abdecken.
- Im Vermögensmanagement könnte ein Assistent Kundinnen Anlageprodukte, Risiko-Profile oder Performance-Berichte erklären – in verständlicher Sprache und ohne Marketingfloskeln.
Der flüchtige Modus wäre etwa ideal für Beratungsvorgespräche, in denen Kundinnen heikle finanzielle Informationen teilen wollen, ohne dass alles dauerhaft protokolliert wird.
2. Compliance, Regulatorik und KI – kein Nice-to-have
Schweizer Banken stehen unter FINMA-Aufsicht, unterliegen der DSGVO (bei EU-Kunden) und dem DSG. Viele KI-Projekte bleiben im POC stecken, weil niemand die Verantwortung für das Risiko übernehmen will.
Der Euria-Fall zeigt, wie ein Anbieter von Beginn an auf Regelkonformität setzt:
- Verarbeitung in klar abgegrenzten, internen Rechenzentren
- Keine Profilbildung, kein Verkauf von Daten
- Erfüllung von DSGVO und DSG
Für Banken ist das eine Steilvorlage: Wer KI-Projekte plant, sollte sich am strengsten Szenario orientieren, nicht am bequemsten. Das heisst in der Praxis:
- Frühzeitige Einbindung von Legal, Compliance und Datenschutzstellen
- Architekturentscheidungen (z.B. Hosting in der Schweiz, europäische Anbieter, Open-Source-Modelle) nicht als „Projektbremse“, sondern als Wettbewerbsvorteil verstehen
- Dokumentierbare KI-Governance aufbauen: Wer darf welche Daten nutzen, für welche Modelle, mit welchen Logging- und Löschkonzepten?
3. Personalisierung in Banking & Wealth – ohne Überwachungseffekt
Retail-Banken und Vermögensverwalter möchten stärker personalisieren: Produktempfehlungen, Anlagestrategien, Hinweise auf Risiken. Gleichzeitig wächst die Skepsis der Kundschaft gegenüber Dauerüberwachung und Profiling.
Aus dem Euria-Design lassen sich drei Prinzipien ableiten:
- Datensparsamkeit als Feature kommunizieren: z.B. „Ihre Gespräche fliessen nicht in das Training der KI ein.“
- Modi bieten: ein „privater Modus“ ohne Speicherung versus ein „komfortabler Modus“ mit Verlaufs- und Kontextelementen, klar erklärt und wählbar.
- Transparenz schaffen: deutlich machen, welche Daten der KI-Assistent sieht, wofür sie genutzt werden und was explizit nicht passiert (kein Verkauf, keine Weitergabe an Dritte).
Wer diese Prinzipien ernst nimmt, kann KI im Banking einsetzen, ohne das Vertrauen der Kundschaft zu verspielen – im Gegenteil: Ein klar regulierter, europäischer KI-Ansatz kann zu einem Differenzierungsmerkmal werden.
Praktische nächste Schritte für Retailer und Finanzinstitute
Die gute Nachricht: Man muss nicht warten, bis ein fertiger Branchen-Assistent vom Himmel fällt. Aus dem Beispiel Euria lassen sich konkrete Sofortmassnahmen ableiten.
1. KI-Readiness-Check mit Fokus auf Daten & Regulatorik
- Welche Kundendaten liegen wo (CRM, Kassensystem, Core Banking, Wealth-Plattform)?
- Welche davon dürfen rechtlich und ethisch für KI genutzt werden?
- Wo fehlen Einwilligungen oder transparente Hinweise?
Ohne diese Fragen sauber beantwortet zu haben, bleibt jeder KI-Assistent ein Risiko.
2. Pilotprojekte im „Low-Risk“-Bereich starten
Für den Einzelhandel:
- FAQ-Chatbot auf der Website oder in der App
- KI-gestützte Produktsuche („Frag den Assistenten nach…“)
- Interne Assistenz für Mitarbeitende (z.B. Richtlinien, Prozessanleitungen)
Für Banken & Vermögensverwalter:
- Interner KI-Assistent für Mitarbeitende (Policies, Produktdokumente, Prozesse)
- Unterstützung im Compliance-Bereich (Screening von Dokumenten, Voranalyse von Fällen)
- Textgenerierung für Kundenkommunikation, jeweils von Menschen gegengeprüft
3. Nachhaltigkeit als Formfaktor einplanen
Wer KI ernsthaft in grossem Stil einsetzen will, muss den Energie- und CO₂-Fussabdruck mitdenken. Das Beispiel Infomaniak zeigt:
- Rechenzentren können Teil lokaler Energiekreisläufe sein.
- Architekturentscheidungen (z.B. bevorzugt internes Wissen vs. dauernde Online-Recherche) beeinflussen den Energiebedarf direkt.
Für Marken, die sich Nachhaltigkeit auf die Fahne schreiben – von Premium-Retailern bis zu nachhaltigen Banken – ist das mehr als ein Nebenschauplatz.
Fazit: Europäische KI als Chance für vertrauenswürdigen Retail & Banking
Euria ist mehr als „noch ein KI-Assistent“. Das Projekt zeigt, wie europäische, datenschutzkonforme und nachhaltige KI ganz konkret aussehen kann – auf dem Smartphone, für alltägliche Anwendungsfälle.
Für Schweizer Retailer, Banken und Vermögensverwalter steckt darin eine klare Botschaft:
- KI wird zum Standard in Kundenservice, Beratung und Datenanalyse.
- Wer jetzt in vertrauenswürdige, regulierungskonforme Architektur investiert, verschafft sich einen Vorsprung.
- Mobile KI-Assistenten sind der naheliegende Einstiegspunkt, um Omnichannel-Erlebnisse und personalisierte Beratung auf ein neues Niveau zu bringen – ohne Datenschutz zu opfern.
Die spannende Frage für 2026 lautet nicht mehr, ob KI im Schweizer Einzelhandel und in der Finanzbranche ankommt, sondern wer sie so einsetzt, dass Kundinnen und Kunden sich besser beraten – und nicht besser überwacht – fühlen.