Vier konkrete KI-Use-Cases zeigen, wie Schweizer Banken und Versicherer Vertrieb, Compliance und Beratung messbar verbessern können – weit über Chatbots hinaus.
4 konkrete KI-Use Cases für Schweizer Banken & Versicherer
2025 ist das Jahr, in dem viele Schweizer Banken und Versicherer gemerkt haben: Generative KI im allgemeinen Sinn reicht nicht mehr. ChatGPT & Co. sind beeindruckend – aber sie beantworten keine FINMA-Prüfung, sie füllen kein KYC sauber aus und sie verkaufen keine komplexe Vorsorgelösung an eine Kundin in Zürich.
Hier liegt der Knackpunkt: Allgemeine KI ist gut für allgemeine Fragen. Spezialisierte KI – trainiert auf Bank- und Versicherungswissen, Produkte, Richtlinien und Prozesse – bringt messbare Wirkung in Vertrieb, Compliance und Beratung.
In dieser Ausgabe unserer Serie „KI in der Schweizer Finanzbranche: Banking & Vermögensverwaltung“ schauen wir uns vier sehr konkrete Anwendungsfälle an, wie Agentic AI und spezialisierte Modelle den Vertriebsprozess von Banken und Versicherungen verändern – und zwar mit Fokus auf die Realitäten in der Schweiz: FINMA-Regulierung, Kundenerwartungen im Premium-Segment, Omnichannel-Betreuung und hoher Margendruck.
1. Smarte Bedarfserhebung: Die richtige Frage zur richtigen Zeit
Der wirksamste Hebel im Vertrieb ist erstaunlich unspektakulär: bessere Fragen. Wer am Anfang falsch fragt, berät am Ende falsch – oder verkauft gar nicht.
Problem: Berater jonglieren mit KYC, Compliance und Produktvielfalt
In Schweizer Banken und Versicherungen gilt gleichzeitig:
- strenge KYC- und AML-Anforderungen (GwG, FINMA-Rundschreiben),
- steigende Produktkomplexität (Vorsorge, Hypotheken, strukturierten Produkten, Fonds, BVG-Lösungen),
- hoher Zeitdruck in Meetings und Calls,
- grosse Unterschiede im Beratungs-Know-how je nach Standort und Seniorität.
Das führt zu typischen Schwachstellen:
- KYC-Fragen werden unvollständig gestellt
- wichtige Lebensereignisse (Heirat, Nachlassplanung, Firmenverkauf) werden nicht erkannt
- Chancen für Cross-Selling (z.B. Kombination Hypothek + Todesfallrisiko + Erwerbsunfähigkeitsdeckung) bleiben liegen
Lösung: KI-Agent als „Co-Pilot“ in Beratung und Callcenter
Ein spezialisierter KI-Agent für Finanz- und Versicherungsprodukte kann Beraterinnen und Beratern in Echtzeit vorschlagen, welche Frage als Nächstes sinnvoll ist – basierend auf:
- Kundentyp (Privatkunde, Affluent, UHNW, KMU)
- bisherigen Produkten und Verträgen
- Risikoprofil und Anlagehorizont
- Gesprächsverlauf (Stichwort Conversational Intelligence)
Der KI-Agent blendet im CRM oder Beratungs-Tool dynamische Fragen ein, zum Beispiel:
- „Sie erwähnten eine geplante Firmengründung – soll ich gezielt nach Vorsorgelösungen für Unternehmer fragen?“
- „Die Kundin ist 52, hat eine hohe Hypothek und keine Lebensversicherung hinterlegt – Risikodeckung prüfen?“
So werden in jedem Gespräch simultan drei Ziele bedient:
- Compliance sicherstellen: Pflichtfragen für KYC, Suitability, Tax-Status werden vollständig und sauber erhoben.
- Risiken besser qualifizieren: Einkommen, Vermögen, Verpflichtungen, berufliche Situation und Familienstatus werden strukturiert erfasst.
- Bedarf und Potenzial erkennen: KI generiert personalisierte Discovery-Fragen, die zu echten Verkaufschancen führen.
„Smartes Questioning ist der unterschätzte Hebel, um gleichzeitig Compliance-Risiko zu senken und Abschlussquoten zu erhöhen.“
Für Schweizer Institute, die viel mit hybriden Modellen (Online + Filiale + Berater) arbeiten, ist das besonders spannend: Die gleiche Logik kann in Self-Service-Flows, Video-Beratung und Contact Center eingesetzt werden.
2. Verlässliche Antworten in Echtzeit: Weniger Suchen, mehr Beraten
Die zweite grosse Bremse im Tagesgeschäft ist nicht der Kunde – sondern das Suchen: Produktunterlagen, Weisungen, Preislisten, interne FAQ, Schulungsunterlagen, E-Mails.
Problem: Fragmentierte Informationen und Komplexität
Typische Situation in einer Schweizer Bank oder Versicherung:
- Produktdokumente liegen im Intranet, Pricing-Informationen in einem anderen System
- Schulungsunterlagen sind in PDF-Form in einem LMS versteckt
- regulatorische Richtlinien sind in internen Weisungen versteckt
- Kundendaten und Verträge liegen im Kernbanksystem oder Policy-Admin-System
Berater verlieren Minuten pro Anfrage – und machen im Stress Fehler oder geben ausweichende Antworten („Ich melde mich nochmals bei Ihnen“). Das wirkt im Private Banking genauso unprofessionell wie in der Retail-Filiale.
Lösung: KI-Antwort-Engine im bestehenden Toolset
Ein trainierter KI-Agent, der interne und externe Datenquellen kombiniert, kann direkt im Beratungs-Frontend Antworten liefern wie ein extrem gut trainiertes „Super-Wiki“ – aber kontextualisiert auf den aktuellen Kunden.
Konkret heisst das:
- Kontextbezogene Antworten: Die KI kennt Kundensegment, Wohnkanton, Steuerstatus und bestehende Produkte und schneidet die Antwort entsprechend zu.
- Transparenz statt Halluzination: Jede Antwort kommt mit Quellenangabe („gemäss Produktblatt Stand 10.2025, interne Weisung XY“), sodass Berater die Fachlichkeit prüfen können.
- Selbstlernende Qualität: Berater können Antworten bewerten oder korrigieren; diese Rückmeldungen fliessen wieder in das Modell ein.
Beispiele für Fragen, die Berater heute stellen und KI in Sekunden zuverlässig beantworten kann:
- „Welche steuerliche Behandlung hat diese Säule-3a-Lösung für einen Kunden im Kanton Zug?“
- „Welche Deckungslücken entstehen, wenn die Kundin von Vollkasko auf Teilkasko wechselt?“
- „Welche Unterlagen brauche ich für eine Unternehmensfinanzierung > 5 Mio. CHF laut aktueller Kreditrichtlinie?“
Die Wirkung im Vertrieb:
- Antwortzeiten sinken – im persönlichen Gespräch, am Telefon, im Chat
- Fehlerraten reduzieren sich, da mit aktueller und geprüfter Wissensbasis gearbeitet wird
- Beraterzeit verlagert sich von Suchen und Kontrollieren hin zu Vertrauen aufbauen und Abschlüsse vorbereiten
3. Produktstärken gegenüber Mitbewerbern sichtbar machen
Im Schweizer Markt konkurrieren viele Institute mit sehr ähnlichen Produkten – sei es im Hypothekengeschäft, bei 3a-Fonds oder bei Kombi-Lösungen aus Versicherung und Vermögensverwaltung.
Die harte Realität: Viele Kundinnen und Kunden sehen kaum Unterschiede. Wenn Berater diese nicht klar und verständlich erklären können, entscheidet am Ende der Preis.
Problem: Komplexe Produktvergleiche, unhandliche Unterlagen
Heute sieht das intern oft so aus:
- Produktvergleiche in riesigen Excel-Tabellen oder PDF-Matrizen
- kein direkter Abgleich mit der individuellen Kundensituation
- Vergleichstools sind nicht sauber in das CRM integriert
- Berater formulieren „USP-Argumente“ jedes Mal neu
Das kostet Zeit – und sorgt für unklare, wenig überzeugende Argumentation.
Lösung: KI-gestützter Verkaufs-Content, direkt im Beratungsgespräch
Ein KI-gestütztes System kann vorkonfigurierte Sales-Argumentarien bereitstellen, die sich dynamisch an Kundentyp und Wettbewerbsumfeld anpassen.
Beispiel: Eine Kundin vergleicht eine Säule-3a-Lösung Ihrer Bank mit einem Online-Fintech.
Die KI berücksichtigt:
- Risikoprofil und Anlagehorizont
- Bedeutung von persönlicher Beratung für die Kundin
- steuerliche Situation und Wohnkanton
- zusätzliche Services (Vorsorgeplanung, Family Office, Nachlassplanung)
Und generiert dann für den Berater eine strukturierte Argumentation, etwa:
- „Im Vergleich zum Anbieter X erhalten Sie bei uns …“
- „Gerade bei Ihrem geplanten Wegzug ins Ausland ist dieser Punkt entscheidend …“
Mit klarem Fokus auf:
- relevante Differenzierungsmerkmale statt Detail-Overload
- kundenfreundliche Formulierungen statt Fachchinesisch
- Regulatorische Konformität (keine irreführenden Aussagen, sauberer Umgang mit Performance-Vergleichen)
Das Ergebnis: Vom reaktiven Produkt-Erklären hin zu proaktiver, strategischer Beratung, die Kundinnen und Kunden nachvollziehen können – und die das Institut differenzierbar macht.
4. Entscheidungsautomatisierung in komplexen Prozessen
Der grösste Produktivitätsverlust entsteht selten im eigentlichen Gespräch, sondern zwischen den Gesprächen: dort, wo Daten manuell nachgetragen, Dokumente geprüft und Freigaben eingeholt werden.
Problem: Manuelle Routinen und „Papierkrieg“
Typische Beispiele aus Schweizer Banken und Versicherern:
- manuelle Erfassung von Kundendaten und Dokumentinhalten
- wiederkehrende Regulatorik-Checks (Sanktionslisten, PEP, Steuerstatus, CRS/FATCA)
- lange Underwriting-Prozesse in der Lebens- und Krankenzusatzversicherung
- langsame, papierlastige Schadenabwicklung
Hier sind die Anforderungen hoch: Geschwindigkeit ja – aber nie auf Kosten von Genauigkeit und Compliance.
Lösung: KI-gestützte Automatisierung von Klassifikation, Extraktion und Entscheidung
Spezialisierte KI kann Dokumente wie PDFs, Verträge, Police-Anhänge oder ärztliche Berichte:
- automatisch klassifizieren (welches Dokument, zu welchem Fall?)
- relevante Daten extrahieren und validieren
- mit bestehenden Kundendaten abgleichen und anreichern
- business rules auslösen, z.B. weitere Abklärungen, Freigabestufen, Fraud-Checks
Konkrete Use Cases im Schweizer Kontext:
- KYC & Onboarding: Extraktion aller relevanten Kundendaten aus Ausweiskopien, Handelsregisterauszügen, Lohnausweisen – automatische Prüfung auf Plausibilität und Sanktionslisten.
- Underwriting: Vorqualifikation von Gesundheitsangaben bei Lebens- oder Erwerbsunfähigkeitsversicherungen, Vorschlag einer Risikoklasse zur Underwriter-Freigabe.
- Schadenbearbeitung: Automatisches Auslesen und Bewerten von Rechnungen, Polizeirapporten, Fotos; Priorisierung von Fällen mit möglicher Betrugsindikation.
Das senkt massiv den Anteil Low-Value-Tätigkeiten in den Teams – Berater und Underwriter können sich auf die wirklich kniffligen Fälle konzentrieren.
Technologie-Strategie: Welche KI passt zur Schweizer Finanzwelt?
Hinter all diesen Use Cases steht eine zentrale Frage für CIOs, CDOs und Heads of AI: Welche Modelle und Plattformen passen zu unserer IT- und Compliance-Strategie?
Die technischen Optionen reichen von Open-Source-Modellen über europäische Anbieter bis zu Hyperscalern. Moderne Plattformen kombinieren heute:
- mehrere LLMs (z.B. Mistral, LLaMA, OpenAI, Granite von IBM, Anthropic-Modelle)
- eigene, feinjustierte Fachmodelle für Banking & Insurance
- strikte Sicherheits- und Governance-Layer (Datenspeicherung in der Schweiz oder EU, Mandantenfähigkeit, Audit-Trails)
Für Schweizer Banken und Vermögensverwalter ist entscheidend:
- Datenhoheit: Kundendaten bleiben im eigenen Regulierungsperimeter.
- Modell-Flexibilität: Heute Modell A, morgen Modell B – ohne komplette Neuimplementierung.
- Compliance-by-Design: Nachvollziehbare Entscheidungen, Logging, Rollen- und Rechtemanagement.
Die gute Nachricht: Es geht nicht darum, „die eine“ perfekte KI zu finden. Erfolgreich sind diejenigen Häuser, die sich eine Architektur bauen, in der spezialisierte Agenten genau dort wirken, wo sie messbaren Mehrwert bringen – vom Frontoffice über das Contact Center bis ins Backoffice.
Fazit: Von KI-Experimenten zu messbarem Vertriebserfolg
Wer KI in Schweizer Banken und Versicherungen nur als Chatbot-Projekt denkt, verschenkt 80 % des Potenzials. Agentic AI und spezialisierte Modelle heben gerade im Vertrieb riesige Effizienz- und Umsatzreserven:
- Smarte Bedarfserhebung verbessert Compliance und erhöht Cross- & Upselling-Potenziale.
- Verlässliche Echtzeit-Antworten entlasten Berater und steigern Beratungsqualität.
- Klar herausgearbeitete Produktstärken machen den Unterschied im Wettbewerbsvergleich.
- Automatisierte Entscheidungsprozesse im Backoffice sparen Zeit und senken Kosten.
Wer heute startet, kann 2026 bereits erste Produktivitätsgewinne und höhere Abschlussquoten nachweisen – gerade im anspruchsvollen Schweizer Markt.
Wenn Sie prüfen wollen, wo in Ihrem Vertriebs- und Beratungsprozess KI-Agenten kurzfristig den grössten Effekt haben, lohnt sich ein strukturierter Use-Case-Check: Welche Teams verbringen die meiste Zeit mit Suchen, Tippen und Kontrollieren statt mit Kunden? Genau dort beginnt der Business Case.
Häufige Fragen aus Schweizer Instituten (Kurzüberblick)
Wie schnell kann eine Bank oder ein Vermögensverwalter solche KI-Use-Cases realisieren?
Erste produktive Pilotanwendungen sind oft in 3–6 Monaten möglich, wenn Datenquellen und Prozesse klar definiert sind.
Ist das mit FINMA-Anforderungen vereinbar?
Ja – sofern Governance, Datenstandorte, Nachvollziehbarkeit und Modell-Risiko-Management sauber aufgesetzt sind. Viele Anforderungen decken sich mit bereits etablierten ICT- und Outsourcing-Vorgaben.
Ersetzt das Beraterinnen und Berater?
In der Schweizer Finanzbranche wird KI kurz- bis mittelfristig vor allem als Co-Pilot eingesetzt: Sie reduziert Routinearbeit und Informationssuche, während die menschliche Beziehung zum Kunden zentral bleibt.