Sweet Garden: KI macht Banking & Insurance leicht

Warum „Sweet Garden“ für Banken und Versicherer spannend ist

1,8 Stunden pro Tag – so viel Zeit verbringen Berater laut McKinsey im Schnitt nur mit der Suche nach Informationen. In vielen Schweizer Banken und Versicherungen ist das Alltag: AVB wälzen, Deckungen abgleichen, KYC-Fragen zusammensuchen, Kunden warten lassen. Parallel steigen regulatorische Anforderungen und Kundenerwartungen.

Genau hier setzt Sweet Garden von Zelros an, ein aktuelles Release innerhalb einer KI-Plattform für Banking und Insurance. Zwei Bausteine stechen heraus: ein spezialisierter Agent für Allgemeine Bedingungen (AVB) und eine weiterentwickelte „Magic Question“ für Bedarfsermittlung und KYC.

Für die Serie „KI in der Schweizer Finanzbranche: Banking & Vermögensverwaltung“ ist dieses Beispiel spannend, weil es sehr konkret zeigt, wie Agentic AI in der Praxis funktioniert: weniger Suchen, weniger Fehler, mehr Zeit für Beratung – und bessere Kundenerlebnisse über alle Kanäle.

In diesem Beitrag geht es darum, was Sweet Garden technisch und fachlich ausmacht, wie sich das auf Compliance, Produktivität und Kundenerlebnis in Banking und Insurance auswirkt – und wie Schweizer Institute solche Ansätze sinnvoll einführen können.

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1. Der AVB-Agent: Schluss mit dem Kleingedruckten-Chaos

Der wichtigste Punkt zuerst: Der AVB-Agent macht das Arbeiten mit komplexen Vertragsbedingungen so einfach wie eine Chat-Konversation.

Das Problem: AVB als Produktivitäts-Killer

Allgemeine Versicherungsbedingungen sind für Fachleute unverzichtbar – aber im Tagesgeschäft oft Gift für Effizienz:

• Dutzende Versionen pro Produkt (inkl. Nachträgen, Optionen, Selbstbehalten)
• Unterschiedliche Dokumente für Bankprodukte, Lebensversicherungen, Sach- und Vorsorgelösungen
• Heterogene Ablagestrukturen (DMS, SharePoint, Fachanwendung, PDF auf dem Netzlaufwerk)

Die Folgen in der Praxis:

• Fehleranfällige Entscheidungen (falsche Version, übersehene Klausel)
• Verzögerte Prozesse (Anfrage muss an Spezialisten-Center eskaliert werden)
• Frust bei Kunden und Mitarbeitenden („Ich melde mich später bei Ihnen zurück“ statt Sofortauskunft)

Für Schweizer Institute, die unter hohem Margendruck, FINMA-Erwartungen an die Beratungsdokumentation und eine zunehmend digitale Kundschaft stehen, ist diese Situation nicht haltbar.

Die Lösung: Ein spezialisierter KI-Agent für Vertragsklauseln

Sweet Garden führt einen Agenten ein, der speziell auf das Lesen und Verstehen von Versicherungsbedingungen und anderen Vertragsdokumenten trainiert ist. Kernfunktionen:

• Versions-Disambiguierung: Die KI erkennt automatisch, welche AVB-Version zu einem bestimmten Kundenfall gehört – trotz Produktvarianten, Tarifgenerationen und Sondervereinbarungen.
• Verständnis auf Dokumentebene: Statt nur Text-Schnipsel mit klassischem RAG zu ziehen, analysiert das Modell den gesamten Kontext eines Dokuments.
• Begründete Antworten: Die KI liefert nicht nur ein „Ja/Nein“, sondern zeigt
  • auf welcher Passage die Antwort basiert,
  • welche Annahmen getroffen wurden,
  • und welche Grenzen die Aussage hat.

Das Ergebnis: +15 % Produktivität im Kundenservice, schnellere und sicherere Entscheidungen, weniger Stress für Berater.

Aus Sicht von Compliance & Legal ist das besonders interessant, weil sich Antworten nachvollziehbar auditieren lassen – ein wichtiger Punkt in FINMA-Prüfungen oder internen Revisionen.

Anwendungsszenarien im Schweizer Kontext

1. Beratung in Filiale oder Contact Center

   • Kundenfrage: „Gilt meine Reiseversicherung auch bei Geschäftsreisen nach Asien?“
   • Der Berater gibt die Frage ein, das System erkennt automatisch die passende Police, zieht die richtigen AVB, klärt Deckung, Ausschlüsse und Selbstbehalt – und zeigt eine klare, zitierfähige Antwort inkl. Paragraphen.

2. Direkt- und Self-Service-Kanäle

   • Kundin im eBanking oder mobilen Versicherungsportal stellt die Frage: „Bin ich bei Telearbeit zu Hause über die Hausratversicherung abgesichert?“
   • Der AVB-Agent liefert sofortige, verlässliche Antworten, ohne dass ein Call-Center involviert werden muss.

3. Vermögensverwaltung & Private Banking

   • Bei komplexen Vermögensstrukturen mit Versicherungs- und Vorsorgeprodukten können Kundenberater schnell klären, welche Deckungen und Bedingungen für bestimmte Lebensereignisse greifen (Erbschaft, Wegzug, Steuerdomizilwechsel).

Damit wird der AVB-Agent zum Baustein einer KI-gestützten Wissensinfrastruktur, die Banken und Vermögensverwalter langfristig unabhängiger von individuellen „Power Usern“ macht.

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2. Magic Question 2.0: Intelligente Bedarfsermittlung & KYC

Die zweite grosse Neuerung: „Magic Question“ wurde von einem statischen Fragebogen zu einem dynamischen, kontextsensitiven Dialogwerkzeug weiterentwickelt.

Warum klassische Formulare nicht mehr reichen

Standardisierte Formulare und Checklisten haben drei grosse Schwächen:

• Sie ignorieren Kontext: Ein junger Single mit Start-up-Anteil braucht andere Fragen als eine pensionierte Kundin mit Immobilienportfolio.
• Sie kosten Zeit: Berater kämpfen mit Formularen statt zu beraten.
• Sie erhöhen Compliance-Risiken, wenn Fragen übersprungen oder lückenhaft dokumentiert werden.

Laut Branchenumfragen (z.B. Insurance Argus) nennen über 60 % der unzufriedenen Kunden mangelnde Reaktionsfähigkeit und unpassende Kommunikation als Hauptgrund. Oft liegt das daran, dass Berater zu wenig über aktuelle Bedürfnisse und Lebenssituation des Kunden wissen.

Was Magic Question konkret leistet

Magic Question ist ein Modul für Bedarfsermittlung und KYC-Erfassung, das auf der Kundensituation „mitdenkt“:

• Echtzeit-Vorschläge für Fragen während eines Gesprächs – basierend auf
  • Kundenprofil,
  • Gesprächsanlass,
  • bereits verfügbaren Daten.
• Priorisierung kritischer KYC-Aspekte (z.B. wirtschaftlich Berechtigte, Herkunft der Vermögenswerte, Risikoprofil im Wertschriftenbereich).
• Guided Selling: Auf Basis der Antworten zeigt das System
  • passende Produkte,
  • Relevanz für den Kunden,
  • sinnvolle Anschlussfragen.

Für den Berater fühlt sich das an wie ein sehr erfahrener Kollege, der diskret neben ihm sitzt und flüstert: „Frag ihn noch nach X, da könnte ein Vorsorge- oder Anlagethema dahinterstecken – und du brauchst die Info ohnehin für KYC.“

Drei Nutzenebenen für Schweizer Institute

1. Compliance-Sicherheit

   • Pflichtangaben für KYC, Suitability und Appropriateness werden konsequent eingefordert, bevor ein Abschluss möglich ist.
   • Die Dokumentation der Fragen und Antworten ist vollständig und strukturiert, was gegenüber der FINMA und in internen Audits enorm hilft.

2. Bessere Risikoanalyse

   • Durch dynamische Fragen entsteht ein feineres Risikoprofil – z.B. zu Beruf, Lebenssituation, unternehmerischen Aktivitäten, Risikobereitschaft.
   • Das verbessert nicht nur das Kredit- oder Versicherungs-Risikomanagement, sondern auch die Einhaltung von Geldwäschereivorschriften.

3. Umsatz- und Loyalitätssteigerung

   • Relevante Cross- und Upselling-Möglichkeiten werden systematisch erkannt statt dem Zufall überlassen.
   • Kundinnen erleben Beratung, die auf ihre echte Lebenslage zugeschnitten ist – das stärkt Bindung und Weiterempfehlungsbereitschaft.

Kurz gesagt: Magic Question vereint Need Discovery, Risikoanalyse und KYC-Compliance in einer Oberfläche.

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3. Was Sweet Garden von „normaler“ RAG-KI unterscheidet

Viele Häuser experimentieren mit generativer KI, oft über einfache RAG-Ansätze: Dokumente werden indexiert, und ein Sprachmodell beantwortet Fragen dazu. Funktioniert in der Theorie – in der Praxis aber nur bedingt für regulierte Branchen.

Sweet Garden geht einen Schritt weiter und adressiert genau die Schwachstellen:

Ganzheitliches Dokumentverständnis statt Text-Schnipsel

• Klassisches RAG schneidet Dokumente in „Chunks“ – dabei gehen Querverweise, Definitionen und Abhängigkeiten leicht verloren.
• Der AVB-Agent in Sweet Garden zielt explizit auf Verständnis von komplexen Vertragswerken als Ganzes: Definitionen, Ausnahmen, Bezugnahmen zwischen Paragraphen werden aktiv berücksichtigt.

Transparente Begründungen statt „Black Box“-Antworten

Für Institute in der Schweiz ist Erklärbarkeit kein „Nice-to-have“, sondern Pflicht:

• Sweet Garden zeigt Quellenstellen, Annahmen und Begründungsketten an.
• Berater und Compliance können prüfen, ob die Antwort fachlich und regulatorisch tragfähig ist.

Agentische Logik statt nur Content-Suche

Sweet Garden arbeitet agentisch:
Die KI verfolgt konkrete Ziele (z.B. „kläre, ob Deckung besteht“ oder „sammle alle notwendigen KYC-Daten“), plant mehrere Schritte, ruft interne Tools auf (z.B. CRM, Policy-System) und führt diese Schritte autonom aus – innerhalb definierter Leitplanken.

Gerade für die Schweizer Finanzbranche, in der sich Daten über viele IT-Systeme verteilen, ist dieser agentische Ansatz der eigentliche Hebel: KI wird vom „Chatbot“ zum digitalen Teammitglied.

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4. Praktische Einführung bei Banken, Versicherern & Vermögensverwaltern

Der Weg zu solchen KI-Lösungen ist kürzer, als viele denken – wenn man pragmatisch vorgeht.

Schritt 1: Klaren Use Case auswählen

Starten Sie mit einem konkreten Schmerzpunkt, zum Beispiel:

• Hohe Bearbeitungszeiten im Schadenservice
• Lückenhafte oder inkonsistente KYC-Dokumentation
• Viele Rückfragen zu Standardklauseln (z.B. Reise, Hausrat, BVG-/3a-Lösungen)

Ein spitzer Use Case macht es leichter, Business Case und Akzeptanz zu sichern.

Schritt 2: Datenqualität & Governance klären

• Welche AVB, Produktblätter, Weisungen sind aktuell und freigegeben?
• Wo liegen sie, und in welchem Format?
• Wer trägt Verantwortung für Updates (Fachbereich, Legal, Produktmanagement)?

Ohne saubere Grundlage hilft die beste KI nichts. Der Vorteil: Viele Institute nutzen die Einführung solcher Lösungen, um ohnehin nötige Digitalisierungs- und Bereinigungsprojekte zu bündeln.

Schritt 3: Fachbereiche eng einbinden

KI-Lösungen wie Sweet Garden sind Fachprojekte, keine reinen IT-Initiativen:

• Kundenberater, Schadenexperten, Compliance und Legal sollten bei Konfiguration und Test aktiv mitarbeiten.
• Nur so entstehen Antwortstile, Gesprächsleitfäden und KYC-Logiken, die wirklich zum Haus passen.

Schritt 4: Messbare Ziele und Pilotierung

Definieren Sie Kennzahlen vorab, z.B.:

• Durchschnittliche Bearbeitungszeit pro Anfrage
• Erstlösungsquote im Contact Center
• Vollständigkeitsquote bei KYC-Feldern
• Net Promoter Score (NPS) oder Kundenzufriedenheit nach Kontakt

Ein Pilot in ausgewählten Geschäftsstellen, Call-Centern oder Beratungsteams liefert schnelle, belastbare Erkenntnisse – und schafft interne Leuchtturm-Beispiele.

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5. Warum das gerade jetzt für die Schweizer Finanzbranche zählt

Die vergangenen Monate haben gezeigt, dass KI in der Schweizer Finanzbranche kein Zukunftsthema mehr ist, sondern Alltag. Institute, die jetzt nur abwarten, laufen Gefahr, bei Kundenerlebnis, Effizienz und Regulatorik ins Hintertreffen zu geraten.

Sweet Garden steht exemplarisch für eine Richtung, die sich durchsetzt:

• Weniger manuelle Routine, mehr Zeit für Beratung und komplexe Fälle
• Bessere Compliance-Dokumentation, ohne den Beratungsprozess zu blockieren
• Personalisierte Kundenerlebnisse über alle Kanäle

Für Banken, Versicherer und Vermögensverwalter in der Schweiz lautet die eigentliche Frage daher nicht mehr, ob KI in Beratung, Kundenservice und Backoffice einzieht, sondern wie schnell und wie clever.

Wer heute mit klar umrissenen Use Cases wie AVB-Agent und Magic Question beginnt, baut sich Schritt für Schritt eine skalierbare KI-Fundamentplattform – und verschafft sich einen Vorsprung, der sich in den nächsten Jahren deutlich in Kostenquote, Wachstum und Kundenzufriedenheit niederschlagen wird.

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Bereit, den eigenen „Sweet Garden“ anzulegen – und Kleingedrucktes, KYC und Bedarfsermittlung an eine spezialisierte KI zu übergeben, damit Ihre Teams wieder beraten können?