4 KI-Anwendungsfälle für Vertrieb in Banken & Versicherungen

Warum Schweizer Banken KI im Vertrieb jetzt ernst nehmen müssen

42 % der europäischen Finanzinstitute planen laut aktuellen Branchenstudien, ihre Budgets für KI im Vertrieb 2025 deutlich zu erhöhen. Wer im Schweizer Markt mit strengster Regulierung, hohen Löhnen und anspruchsvollen Kund:innen unterwegs ist, hat dafür einen simplen Grund: Man kann sich ineffiziente Prozesse schlicht nicht mehr leisten.

Gerade im Retail Banking, in der Vermögensverwaltung und im Versicherungsgeschäft erlebe ich in Gesprächen immer wieder das Gleiche: Berater:innen verbringen zu viel Zeit mit Dokumenten, Suchen und Formularen – und zu wenig Zeit mit Kund:innen. Die gute Nachricht: Agentic AI und spezialisierte Sprachmodelle sind reif genug, um genau dieses Problem im Vertriebs- und Beratungsprozess anzugehen.

In diesem Beitrag aus unserer Reihe „KI in der Schweizer Finanzbranche: Banking & Vermögensverwaltung“ zeige ich vier sehr konkrete Anwendungsfälle, wie Banken und Versicherer KI im Vertrieb nutzen können – von der smarten Bedarfserhebung bis zur automatisierten Entscheidungsfindung. Der Fokus liegt dabei klar auf Praxis, Compliance und Business-Impact.

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1. Smarte Bedarfserhebung: Die richtige Frage zur richtigen Zeit

Der wirkungsvollste Hebel im Vertrieb ist nicht das Produkt, sondern die Qualität der Fragen. Genau hier setzt Agentic AI im Vertriebsprozess an.

Was das konkret bedeutet

Ein trainierter KI-Agent unterstützt Berater:innen im Gespräch – ob Filiale, Video, Call Center oder Chat – mit dynamischen Fragen:

• Er kennt KYC- und Suitability-Regeln (FIDLEG, GWG, MiFID II-Äquivalente).
• Er versteht die Produkttypen und Risikokategorien der Bank oder Versicherung.
• Er passt Fragen in Echtzeit an Antworten, Profil und Situation der Kund:innen an.

Statt starrer Fragebögen entsteht ein adaptiver Dialog, der drei Ziele gleichzeitig bedient:

• Compliance sichern: Pflichtangaben werden vollständig und nachvollziehbar erfasst.
• Risiko richtig einschätzen: Risikoprofil, Lebenssituation, finanzielle Verhältnisse werden strukturiert abgebildet.
• Bedarf wirklich verstehen: Zusätzliche, intelligente Fragen bringen verborgene Bedürfnisse an die Oberfläche (z.B. Nachversicherung, Vorsorgelücke, Liquiditätsplanung).

Beispiel aus dem Schweizer Kontext

Eine Kundin in Zürich möchte eine Hypothek verlängern. Der KI-Agent berücksichtigt automatisch:

• Familiensituation und Einkommen laut bestehenden Daten
• LTV- und Amortisationsvorgaben der Bank
• Schweizer Besonderheiten wie Säule 3a, Pensionskassenbezug, Tragbarkeit

Im Gespräch schlägt das System der Beraterin gezielte Fragen vor:

• „Planen Sie in den nächsten fünf Jahren grössere Investitionen oder Renovationen?“
• „Wie wichtig ist Ihnen Planungssicherheit gegenüber tiefstmöglichem Zinssatz?“
• „Möchten Sie prüfen, wie sich eine zusätzliche Säule‑3a-Lösung auf Ihre Langfristplanung auswirkt?“

Das Resultat: besser dokumentierte Dossiers, höhere Cross-Selling-Quote und weniger Haftungsrisiko.

Was Sie heute schon tun können

• Start mit einem klar abgegrenzten Use Case (z.B. Vorsorgeberatung oder Hypothekenberatung).
• Fragenkataloge und Compliance-Regeln mit Fachbereich & Legal harmonisieren.
• Einen KI-Agenten auf reale Gesprächsprotokolle, Beratungsleitfäden und Produktregeln trainieren.

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2. Verlässliche Antworten in Echtzeit: Suchen war gestern

Berater:innen in Banken und Versicherungen werden von Informationen überflutet: Produktblätter, AVB, interne Memos, regulatorische Rundschreiben, Schulungsunterlagen. Klassischerweise suchen sie sich im Intranet oder PDF-Dschungel zurecht – und verlieren wertvolle Minuten pro Interaktion.

Ein spezialisierter KI-Agent kann diesen Aufwand massiv reduzieren.

Wie das funktioniert

Die KI verbindet:

• interne Daten (Kundendaten, Vertragsinformationen, Risikoprofile),
• unstrukturierte Dokumente (PDF, E‑Mails, Richtlinien, Protokolle),
• externe Quellen (z.B. Marktinformationen, öffentliche regulatorische Infos).

Daraus generiert sie in Sekunden kontextualisierte Antworten, zum Beispiel:

„Für Frau Müller (63, Wohnsitz Basel, bestehende Hypothek, Risikoprofil ausgewogen) sind folgende Vorsorgelösungen passend. Hier die relevanten Produkte mit Vorteilen, Risiken und regulatorischen Hinweisen – inkl. Verweis auf die entsprechenden AVB-Passagen.“

Wichtige Prinzipien dabei:

• Transparenz: Jede Antwort enthält Quellenangaben aus den Originaldokumenten.
• Halluzinationskontrolle: Das Modell arbeitet nur mit freigegebenem Wissenspool und klaren Guardrails.
• Feedback-Schleife: Berater:innen können Antworten bewerten oder korrigieren – die KI wird laufend besser.

Typische Anwendungsfälle im Schweizer Vertrieb

• Schnelle Antworten auf Detailfragen zu Fonds, strukturierten Produkten oder Lebensversicherungen.
• Klärung regulatorischer Fragen („Darf ich dieses Produkt dieser Kundin anbieten?“).
• Erstellung kurzer, kundengerechter Zusammenfassungen komplexer Produkte.

So verwandelt sich das CRM- oder Beratungs-Tool von einer Datenablage in einen intelligenten Co-Piloten, der Berater:innen Zeit freischaufelt – und Kund:innen das Gefühl gibt, wirklich verstanden zu werden.

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3. Produktvorteile vs. Wettbewerb: Von reaktiv zu proaktiv beraten

Die meisten Banken und Versicherer besitzen starke Produkte – aber diese Stärken kommen im Gespräch oft nicht an. Grund: Produktvergleiche liegen in Excel-Tabellen, Schulungsfolien oder PDFs, nicht dort, wo der Dialog stattfindet.

KI kann diese Lücke schliessen, indem sie vertriebsrelevantes Wissen über den Wettbewerb direkt in den Beratungsprozess bringt.

Was ein KI-gestützter Produktvergleich leisten kann

• Er kennt die eigenen Produkte und – soweit zulässig – die typischen Marktangebote.
• Er übersetzt komplexe Leistungsmerkmale in kundengerechte Botschaften.
• Er schlägt argumentationsstarke Formulierungen vor, ohne in Übertreibung oder Irreführung zu rutschen.

Beispiel in der Versicherung:

Statt „Unsere Police hat bessere Deckungen im Bereich Elementarschäden“ liefert der KI-Agent:

„Im Vergleich zu typischen Marktangeboten deckt diese Police Überschwemmungen und Murgänge bis zu 500'000 CHF pro Schadenfall ab. Das ist besonders relevant in Ihrer Region, da Sie in einem bekannten Risikogebiet wohnen.“

Das ist nicht nur überzeugender, sondern auch konkret prüfbar und compliant.

Nutzen für Schweizer Banken & Vermögensverwalter

• Vermögensverwaltung: Darstellung der eigenen Gebührenstruktur, ESG-Ansätze oder Reporting-Tiefe im Vergleich zu typischen Mitbewerbern.
• Retail Banking: Differenzierung bei Kartenleistungen, Kontomodellen oder Paketlösungen.
• Private Banking: Argumentation bei individuellen Mandatslösungen vs. Standardlösungen.

Die Rolle der KI ist hier klar: Sie liefert Berater:innen zur richtigen Zeit klare, differenzierende Verkaufsargumente, ohne dass diese sich durch seitenlange Vergleichstabellen kämpfen müssen.

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4. Automatisierte Entscheidungen in komplexen Prozessen

Der grösste Produktivitätskiller in vielen Häusern sind nicht die Beratungsgespräche, sondern alles, was davor und danach passiert: Dokumente prüfen, Daten abtippen, Dossiers abgleichen, E‑Mails schreiben, Reports erstellen.

Genau hier zeigt KI ihren vielleicht grössten ROI.

Wo KI in Banken & Versicherungen ansetzen kann

1. Dokumentenverarbeitung

   • Klassifikation von eingehenden Dokumenten (Police, Schadenmeldung, Lohnausweis, Kontoauszug, Betreibungsregisterauszug usw.).
   • Extraktion relevanter Datenpunkte (Name, Beträge, Fristen, Policennummern).
   • Abgleich dieser Daten mit bestehenden Systemen (Kundenstamm, Kernbankensystem, Policy-Admin-System).

2. Regelbasierte Entscheidungen unterstützen

   • Vorprüfung von Hypothekendossiers anhand definierter Business-Regeln (Tragbarkeit, Belehnung, Scoring).
   • Automatisierte Vorentscheidung in der Schadenbearbeitung (Genehmigung kleinerer Schäden, Eskalation komplexer Fälle).
   • KYC- und AML-Prüfungen mit Anreicherung durch externe Datenquellen.

3. Kommunikation automatisieren

   • Entwürfe für Kunden-E‑Mails, Gesprächszusammenfassungen oder interne Memos in einheitlicher Qualität.
   • Strukturierte Protokolle von Beratungsgesprächen zur Dossierablage und Revision.

„Automatisieren, was rauscht – fokussieren, was zählt“

Der Kernpunkt: KI sollte nicht die Beratung oder Kreditentscheidung vollständig übernehmen, sondern das „Rauschen“ reduzieren. Mitarbeitende konzentrieren sich auf Ausnahmen, komplexe Fälle und Kundenbeziehung – der Rest läuft hochgradig automatisiert im Hintergrund.

Für Schweizer Institute mit hohen Personalkosten ist das kein „nice to have“, sondern ein klarer Wettbewerbsfaktor.

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Technologische Basis: Spezialisierte LLMs statt generische Chatbots

Viele Häuser haben mit generischen Modellen wie ChatGPT oder Copilot experimentiert – oft mit gemischten Erfahrungen. Für den produktiven Einsatz im hochregulierten Finanzumfeld braucht es spezialisierte, kontrollierbare Modelle.

Moderne Plattformen kombinieren:

• Domänenspezifische Modelle für Banking und Insurance
• Mehrere LLMs (z.B. Open-Source-Modelle und kommerzielle Modelle), die je nach Use Case ausgewählt werden
• Strenge Sicherheits- und Compliance-Mechanismen (Datensouveränität, Logging, Zugriffskontrollen)
• Nahtlose Integration in bestehende Systeme (CRM, Kernbankensystem, Policy-Admin, Contact Center)

Das Ergebnis ist eine KI-Landschaft, die sich an die Technologie- und Cloud-Strategie eines Schweizer Instituts anpasst – nicht umgekehrt.

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Wie Sie in 90 Tagen von der Idee zum messbaren Nutzen kommen

Viele Projekte scheitern nicht an der Technologie, sondern an der Umsetzung. Ein pragmatischer Ansatz für Schweizer Banken und Vermögensverwalter sieht so aus:

1. Einen klaren Vertriebs-Use-Case wählen
   Beispielsweise: „Vereinfachte Vorsorgeberatung für Kund:innen 50+“ oder „Effizientere Bearbeitung von Hypothekenanträgen“.

2. Relevante Datenquellen definieren
   Produktunterlagen, Regeldokumente, Prozessbeschreibungen, anonymisierte Gesprächsprotokolle.

3. Pilot mit begrenzter Nutzergruppe
   20–50 Berater:innen oder Underwriter, eng begleitet, mit klaren KPIs (Beratungszeit, Abschlussquote, Fehlerquote, NPS).

4. Ergebnisse messen & skalieren
   Erfolgreiche Muster in weitere Segmente (z.B. Vermögensverwaltung, Firmenkunden) ausrollen.

Wer so vorgeht, kann innerhalb eines Quartals belastbare Zahlen zu Effizienzgewinnen und Vertriebseffekten auf dem Tisch haben – statt in endlosen Konzeptphasen zu verharren.

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Fazit: KI wird zum Standardwerkzeug der Schweizer Finanzberatung

Für die Schweizer Finanzbranche – ob Bank, Vermögensverwalter oder Versicherung – ist KI im Vertrieb längst kein Experiment mehr, sondern ein strategischer Hebel:

• Smarte Bedarfserhebung stärkt Compliance und Beratungsqualität.
• Verlässliche Echtzeit-Antworten reduzieren Suchaufwand und Fehler.
• Proaktive Produktargumentation erhöht Abschluss- und Cross-Selling-Quoten.
• Automatisierte Entscheidungen senken Kosten und beschleunigen Prozesse.

Wer diese vier Bausteine kombiniert, macht aus KI keinen „Hype“, sondern ein standardisiertes Werkzeug im Alltag von Berater:innen, Underwritern und Schadenexperten – und verschafft sich im Schweizer Markt einen echten Vorsprung.

Wenn Sie überlegen, wo Sie in Ihrem Haus starten sollen: Beginnen Sie dort, wo heute am meisten Zeit für wenig Mehrwert draufgeht. Genau dort entfaltet KI im Banking- und Versicherungvertrieb ihren spürbarsten Effekt.