4-in-1 KI-Copilots wie Zelros Blue Moon verändern Beratung, Compliance und Effizienz in Schweizer Banken, Versicherungen und Vermögensverwaltung nachhaltig.
Warum Schweizer Banken und Versicherer jetzt KI-Copilots brauchen
Ein mittlerer Schweizer Versicherer hat seine Berater:innen befragt: Wie viel Zeit geht pro Tag für Suchen, Nachschlagen und Dokumentation drauf? Die Antwort lag – je nach Sparte – zwischen 90 und 150 Minuten. Das ist fast ein ganzer Arbeitstag pro Woche, der nicht beim Kunden stattfindet.
Genau hier setzen KI-Copilots wie die neue Zelros-Version Blue Moon an. Sie bündeln vier zentrale Fähigkeiten – Entdecken, Empfehlen, Informieren, Automatisieren – in einer Plattform. Für den Schweizer Markt mit strengen Finma-Vorgaben, hoher Beratungsqualität und anspruchsvollen Privat- und Wealth-Management-Kunden ist das hochrelevant.
In diesem Beitrag aus unserer Serie „KI in der Schweizer Finanzbranche: Banking & Vermögensverwaltung“ schauen wir uns an, was hinter einem 4-in-1-Copilot wie Zelros steckt, wie „Agentic AI“ funktioniert und wie Banken, Versicherer und Vermögensverwalter das konkret für Compliance, Beratung und Effizienz nutzen können.
Was ein 4‑in‑1 KI-Copilot in der Praxis leisten muss
Ein KI-Copilot für Banking & Versicherung ist dann sinnvoll, wenn er drei Dinge gleichzeitig erfüllt:
- Operativ entlasten – weniger Klicks, weniger Suchen, weniger manueller Papierkram.
- Beratung steigern – bessere, passendere Empfehlungen für Kund:innen.
- Compliance absichern – Beratungspflichten, KYC/AML und Dokumentation sauber einhalten.
Zelros Blue Moon adressiert das mit vier Kernmodulen:
- Discover – „Magic Question“: strukturiertes Erfassen von Kundenbedürfnissen und Zero-Party-Daten.
- Recommend – „Magic Recommendation“: Echtzeit-Empfehlungen zu Produkten und Next Best Actions.
- Inform – „Magic Answer“: fundierte, halluzinationsarme Antworten auf Fach- und Kundenfragen.
- Automate – Workflow-Automatisierung via No-Code-Studio.
Die Plattform ist konfigurierbar statt hart programmiert. Business-Verantwortliche in Vertrieb, Produktmanagement oder Compliance können Logiken anpassen, ohne jedes Mal ein IT-Projekt zu starten. Gerade für Schweizer Häuser, die oft mit heterogenen Kernbank- und Bestandssystemen arbeiten, ist diese Flexibilität entscheidend.
Discover: Systematische Bedarfsermittlung statt Bauchgefühl
Kernnutzen: Ein KI-Copilot wie Zelros strukturiert Kundengespräche so, dass Berater:innen gezielt die richtigen Fragen stellen – und zwar in einer Form, die sowohl Vertrieb als auch Compliance glücklich macht.
Zero-Party-Daten sinnvoll einsammeln
Über die „Magic Question“-Funktion werden dynamische Fragestrecken aufgebaut, zum Beispiel zu:
- Wohnsituation, Familie, Beruf, Hobbys
- Anlagezielen (Vermögensaufbau, Einkommen, Nachlassplanung)
- Absicherungsbedarf (Berufsunfähigkeit, Vorsorge, Krankenversicherung)
- Nachhaltigkeitspräferenzen (ESG, Ausschlusskriterien)
Das Besondere: Die Fragen passen sich in Echtzeit an die Antworten an. Meldet ein Kunde z.B. eine neu gekaufte Immobilie in Zürich, folgen automatisch:
- Risikofragen (Gebäudeversicherung, Hypothek, Zinsabsicherung)
- Nachfragen zu Vermögensstruktur (Eigenkapital, Liquiditätsreserve)
- Optionale Finanzplanungs-Aspekte (Säule 3a/3b, Steueroptimierung)
So entstehen hochwertige Zero-Party-Daten, die nicht aus Tracking, sondern aus dem direkten Kundendialog stammen – ein wichtiger Punkt im Kontext von Datenschutz und Kundenvertrauen.
Compliance & KYC in einem Rutsch mitdenken
Für Schweizer Institute ist KYC/AML kein „Nice-to-have“, sondern tägliches Brot. Ein Copilot wie Zelros kann:
- Pflichtfragen und Risikochecks erzwingen (ohne abgeschlossenen KYC keine Produktempfehlung)
- Risikoprofile und Geeignetheitsprüfungen dokumentieren
- Hinweise zu fehlenden Angaben geben (z.B. Wirtschaftlich Berechtigte, PEP-Status)
Das reduziert das Risiko, dass Berater:innen unter Zeitdruck wichtige Punkte auslassen, und unterstützt revisionssichere Dokumentation, wie sie Finma-Prüfer erwarten.
Recommend: Von der Produktliste zur personalisierten Empfehlung
Kernnutzen: „Magic Recommendation“ verwandelt Produktkataloge in konkrete, situative Vorschläge – mit klarer Begründung und Priorisierung.
Next Best Action für Vertrieb und Vermögensverwaltung
In vielen Banken und Versicherungen sehen Berater:innen nur generische Listen: „Diese Produkte sind aktuell im Fokus“. Ein KI-Copilot geht anders vor:
- Er analysiert Kundendaten (Profil, Verträge, Transaktionen, Ziele).
- Er bewertet Risiko- und Deckungslücken (z.B. Unterversicherung, fehlende Vorsorgebausteine).
- Er schlägt konkrete nächste Schritte vor, etwa:
- „Säule 3a erhöhen, um Steuerbelastung 2025 zu senken“
- „Prämienoptimierung durch Produktwechsel innerhalb derselben Sparte“
- „Langfristige Anlagestrategie anpassen aufgrund geänderter Lebenssituation“
Für Vermögensverwalter ist besonders wertvoll, dass der Copilot Produktlogiken und Anlagerichtlinien des Hauses respektiert – von Risikoklassen bis zu ESG-Vorgaben.
Vertrieb ja – Miss-Selling nein
Die Herausforderung: Mehr Abschlüsse ohne Miss-Selling und ohne Ärger mit Aufsicht oder Ombudsstelle.
Hier punktet ein System wie Zelros, weil es:
- Empfehlungen mit Begründung liefert („Empfohlen wegen: Risikoabsicherung für Familie, Liquidität ausreichend, Anlagehorizont > 10 Jahre“)
- Pflichtabdeckungen priorisiert (Schutz, Vorsorge) und erst danach Zusatzprodukte vorschlägt
- Anpassungen bei Produktkampagnen in kürzester Zeit ermöglicht – ohne neuen Code-Rollout
Damit wird KI nicht zum aggressiven Verkaufs-Booster, sondern zum Beratungsverstärker, der Transparenz schafft und Kund:innen nachvollziehbare Vorschläge bietet.
Inform: Fachlich korrekte Antworten – in Sekunden statt Minuten
Kernnutzen: Mit „Magic Answer“ beantworten Berater:innen anspruchsvolle Kundenfragen schnell und konsistent – ohne in PDFs oder Intranets zu versinken.
LLMs ohne „Halluzinationen“ – geht das?
Die grösste Sorge vieler Häuser: Halluzinationen generativer KI. Zelros adressiert das, indem das LLM nur auf:
- geprüfte Vertragsbedingungen
- interne Richtlinien und Weisungen
- Produktdokumente und FAQs
zugreift – also auf strukturierte und unstrukturierte Bank- und Versicherungsdaten, die vom Institut bereitgestellt werden. Frei erfundene Antworten werden damit deutlich reduziert, weil das Modell auf einen kontrollierten Wissenspool begrenzt wird.
Typische Anwendungsfälle im Schweizer Kontext:
- „Wie ist die Wartefrist bei dieser Zusatzversicherung?“
- „Welche Bedingungen gelten für die Belehnung eines Depots als Lombardkredit?“
- „Wie werden Ausschüttungen in diesem Fonds steuerlich behandelt?“
Die Antwort kommt in Sekunden, inklusive Quellenangaben, die der Berater bei Bedarf öffnen kann. Das erhöht die Sicherheit und beschleunigt gleichzeitig den Dialog.
Kundenvertrauen durch Geschwindigkeit und Klarheit
Schweizer Kund:innen sind gut informiert und vergleichen Angebote gern im Detail. Wer auf Fragen wie:
- „Deckt diese Police auch mein E-Bike?“ oder
- „Was passiert mit meiner Säule 3a im Todesfall?“
lange überlegen oder zurückrufen muss, wirkt schnell unsicher. Ein Copilot, der präzise formulierte Antworten liefert, unterstützt Berater:innen dabei, kompetent und souverän aufzutreten – ohne dabei den menschlichen Kontakt zu ersetzen.
Automate: No-Code-Workflows für KYC, Underwriting und Backoffice
Kernnutzen: Über das No-Code-Studio von Zelros können Fachbereiche eigene Workflows bauen und automatisieren – von KYC-Strecken bis zu Underwriting-Prozessen.
Wo Automatisierung sofort Wirkung zeigt
Typische Einsatzfelder in Banken und Versicherungen:
- KYC / Onboarding
- Automatisierte Abfolge von Fragen, Dokumenten-Uploads und Prüfungen
- Integration von Sanktionslisten und PEP-Checks via API
- Underwriting & Risikoprüfung
- Standardentscheidungen (z.B. einfache Risiken) vollautomatisch
- Komplexere Fälle mit Vorentscheidung und strukturierter Übergabe an Underwriter
- Vertrags- und Schadenbearbeitung
- Vorbefüllung von Formularen mit Daten aus CRM/Bestand
- Triggersysteme für Nachfragen und fehlende Unterlagen
Statt jede Anpassung als IT-Projekt zu fahren, können Business-Teams Abläufe direkt modellieren und testen. Die IT sorgt für Governance, Schnittstellen und Sicherheit – aber nicht mehr für jede einzelne Regel.
Agentic AI: Wenn der Copilot aktiv mitdenkt
Zelros geht mit Agentic AI einen Schritt weiter: KI-Agenten arbeiten autonom innerhalb klarer Leitplanken.
„Enterprise Agents operieren mit klaren Zielen, einem definierten Pfad und der Fähigkeit, Resultate schneller und kosteneffizienter zu erreichen als traditionelle Methoden“ – so beschreibt es Zelros-CEO Damien Philippon.
Praktisch bedeutet das:
- Ein Agent plant z.B. das komplette KYC-Update für ein Kundenportfolio.
- Er erkennt fehlende Informationen, initiiert Kundennachfragen (z.B. per E-Mail oder Portal), aggregiert Antworten und aktualisiert Systeme.
- Nur Sonderfälle werden an Menschen weitergereicht.
Wichtig ist dabei der Grundsatz „Augmentation, not Replacement“: Der Copilot ersetzt keine Berater:innen, sondern nimmt ihnen monoton wiederkehrende Aufgaben ab.
Sicherheit, Datenschutz und Schweizer Regulatorik
Kernnutzen: Ein KI-Copilot ist nur dann marktfähig, wenn er strenge Datenschutz- und Compliance-Anforderungen erfüllt.
Zelros betont drei Punkte, die gerade im Schweizer Umfeld zentral sind:
- Keine unerlaubte Datenweitergabe: Daten, die durch den Copilot verarbeitet werden, fliessen nicht in fremde Trainingsmodelle und werden nicht mit Dritten geteilt.
- Konformität mit GDPR und ISO 27001/42001: Auch wenn die Schweiz eine eigene Gesetzgebung (DSG) hat, orientieren sich viele Häuser zusätzlich an EU-Standards – ein Pluspunkt für internationale Anbieter.
- Wahlfreiheit bei LLMs: Unterstützung verschiedener zertifizierter Modelle (z.B. Azure OpenAI, AWS Anthropic, IBM Granite) ermöglicht es, Vorgaben von IT-Security, Risk und Compliance zu berücksichtigen.
Für Schweizer Banken und Vermögensverwalter heisst das: Ein solcher Copilot lässt sich in bestehende Governance- und Risk-Frameworks einbetten, statt sie zu untergraben.
Wie Schweizer Institute konkret starten können
Wer den Einstieg in KI-Copilots strukturiert angehen will, sollte nicht mit der „grossen Transformation“ beginnen, sondern mit klar definierten, messbaren Use Cases.
1. Use Cases priorisieren
Typische schnelle Gewinne:
- KYC-Dialoge im Retail Banking und in der Vermögensverwaltung
- Cross-Selling-Empfehlungen im Bestandsgeschäft der Versicherung
- Beantwortung von Standardanfragen im Contact Center
2. Pilot mit klaren KPIs
Definieren Sie vorab Kennzahlen wie:
- Zeitersparnis pro Beratung (z.B. -30 % Dokumentationsaufwand)
- Steigerung der Beratungsintensität (mehr relevante Empfehlungen pro Gespräch)
- Reduktion von Rückfragen und Beschwerden
Ein 3–6-monatiger Pilot mit ausgewählten Teams reicht oft, um interne Skepsis abzubauen und eine belastbare Business-Case-Basis zu schaffen.
3. Skalierung und Integration
Im nächsten Schritt geht es darum, den Copilot:
- in CRM, Kernbank- und Bestandssysteme zu integrieren
- Governance-Prozesse (Modellfreigabe, Monitoring, Audit) zu etablieren
- Trainings- und Change-Massnahmen für Berater:innen gezielt auszurollen
So wird aus einem spannenden Pilotprojekt ein produktiver Bestandteil der Beratungs- und Service-Organisation.
Fazit: KI-Copilots sind der neue Standard – besonders in der Schweiz
Für die Schweizer Finanzbranche mit ihrem Fokus auf Vertrauen, Qualität und Regulierung sind KI-Copilots wie Zelros Blue Moon mehr als nur ein Trend. Sie sind ein pragmatischer Weg, um:
- Beratungsqualität zu stärken,
- Compliance zu sichern und
- operative Effizienz spürbar zu erhöhen.
Die Kombination aus Discover, Recommend, Inform und Automate plus Agentic AI macht aus fragmentierten Einzellösungen eine integrierte Plattform für Banken, Versicherer und Vermögensverwalter.
Wenn Sie in Ihrem Haus gerade diskutieren, wie KI in Banking & Vermögensverwaltung sinnvoll eingesetzt werden kann, lohnt es sich, genau hier anzusetzen: bei konkreten, kontrollierbaren Copilot-Szenarien statt bei abstrakten Zukunftsvisionen.
Die spannende Frage für die nächsten 12–24 Monate lautet: Werden KI-Copilots zum Hygienestandard in der Schweizer Finanzbranche – so selbstverständlich wie heute das CRM? Wer jetzt startet, hat beste Chancen, diese Entwicklung aktiv zu gestalten statt nur zu reagieren.