KI & CHATBOTS
FÜR FINANZDIENSTLEISTER
Wir entwickeln einen Assistenten für konkrete Abläufe: Orientierung zu Produkten und veröffentlichten Bedingungen; Antworten aus der freigegebenen Wissensbasis. Komplexe Fragen gehen an Mitarbeitende.
EINE KONKRETE AUFGABE.
EIN PRÜFBARES ERGEBNIS.
Wir beginnen mit dem Prozess und den Qualitätskriterien: Was kostet Zeit, wo entstehen Fehler und welches Ergebnis brauchen Mitarbeitende? Wir wählen die Lösung passend zur Aufgabe, den verfügbaren Daten und den Rahmenbedingungen des Unternehmens. Zielgruppe: Privat- und Geschäftskunden von Finanzdienstleistern.
KI IM TÄGLICHEN
ARBEITSALLTAG
Anliegen verstehen
Orientierung zu Produkten und veröffentlichten Bedingungen.
Antworten aus Quellen
Antworten aus der freigegebenen Wissensbasis.
Sinnvolle Aktionen
Dokumentenlisten und Bearbeitungsstatus von Anfragen.
Fachleute einbeziehen
Übergabe individueller Beratungsanfragen an Mitarbeitende.
KI IN ECHTE
PROZESSE INTEGRIEREN
Anwendungsfälle Ihrer Branche
Orientierung zu Produkten und veröffentlichten Bedingungen. Antworten aus der freigegebenen Wissensbasis. Den Umfang der ersten Phase legen wir vor Arbeitsbeginn fest.
Daten und Zugriffe
Wir vereinbaren Quellen, zulässige Verarbeitungsumgebung und Nutzerrollen.
Qualitätskontrolle
Wir erstellen Testbeispiele, Bewertungskriterien und Übergabeszenarien an Menschen.
Übergabe und Weiterentwicklung
Dokumentenlisten und Bearbeitungsstatus von Anfragen. Übergabe individueller Beratungsanfragen an Mitarbeitende. Zuständigkeiten und Arbeitsregeln stimmen wir mit Ihrem Team ab.
EIN ASSISTENT, DER
MIT IHREM WISSEN ARBEITET
Designkonzept für Finanzunternehmen: Orientierung zu Produkten und veröffentlichten Bedingungen; Antworten aus der freigegebenen Wissensbasis. Die Ansichten veranschaulichen den Ablauf; die endgültige Oberfläche gestalten wir für Ihr Unternehmen.
VON DER HYPOTHESE
ZUR FUNKTIONIERENDEN KI-LÖSUNG
In jeder Phase stimmen wir das Ergebnis und den nächsten Schritt ab.
Briefing und Branchenaufgaben
Wir analysieren den bestehenden Prozess, Rollen und Daten. Vorrangiger Anwendungsfall: Orientierung zu Produkten und veröffentlichten Bedingungen.
Ergebnis: Ziel und Umfang der ersten Phase
Daten und Kriterien
Wir prüfen Quellen, Zugriffe und Messmöglichkeiten.
Ergebnis: Plan zur Qualitätsprüfung
Pilotprojekt
Wir erstellen eine begrenzte funktionsfähige Version mit vereinbarten Daten.
Ergebnis: Lösungsprototyp
Qualitätsbewertung
Wir prüfen Antworten und Fehler, bewerten Kosten und die Rolle der Mitarbeitenden.
Ergebnis: Einführungsentscheidung
Integrationen
Wir binden die nötigen Systeme, Rechte und Arbeitsabläufe an.
Ergebnis: integrierter Prozess
Start und Beobachtung
Wir richten Kontrolle, Anleitungen und einen Verbesserungsplan nach dem Start ein.
Ergebnis: kontrollierter BetriebDAS PASSENDE PAKET
FÜR IHRE ZIELE
KI-Projekte beginnen bei 10.330 €. Das Angebot hängt von Aufgabe, Daten und Integrationen ab. Laufende Modell- und Infrastrukturkosten berechnen wir separat.
KI-Analyse
Zur Aufgabenauswahl und Machbarkeitsprüfung.
Nach Kalkulationfür den vereinbarten Umfang- Prozess- und Datenanalyse
- Einführungsprioritäten
- Kriterien und Pilotplan
Pilotlösung
Zur Prüfung einer konkreten Arbeitshypothese.
ab 10.330 €für den vereinbarten Umfang- Prototyp für Ihre Abläufe
- Testdatensatz und Bewertung
- Betriebskostenkalkulation
Einführung und Weiterentwicklung
Zur Einbindung der Lösung in die Teamarbeit.
Nach Kalkulationfür den vereinbarten Umfang- Integrationen und Rollen
- Monitoring und Qualitätskontrolle
- Schulung und Weiterentwicklung
ANTWORTEN AUF
IHRE FRAGEN
Wie gehen Sie mit Konditionen von Finanzprodukten um?
Wir verwenden freigegebene Materialien und stimmen deren Aktualisierung ab. In den Oberflächen trennen wir allgemeine Informationen von individueller Beratung; Mitarbeiterbefugnisse werden vor dem Start festgelegt.
Was kostet ein KI-Projekt?
KI-Projekte beginnen bei 10.330 €. Nach der Analyse vereinbaren wir Umfang und Angebot. Modellnutzung, Infrastruktur und Betreuung werden separat berechnet.
Womit beginnt eine KI-Einführung?
Mit einer konkreten, mess- und prüfbaren Aufgabe. In der Analyse untersuchen wir Prozess, Daten und Grenzen und legen den Pilotumfang fest.
Brauchen wir ein eigenes großes Modell?
Nicht immer. Für manche Aufgaben genügen vorhandene Modelle und Dokumentensuche. Die Architektur wählen wir nach Bewertung von Qualität, Kosten und Datenanforderungen.
Wohin werden die Daten übertragen?
Verarbeitungsumgebung und Dienste stimmen wir vor dem Pilotprojekt ab. Wir legen erlaubte Quellen, Rollen und übertragbare Daten fest.
Kann KI Fehler machen?
Ja. Deshalb definieren wir Prüfkriterien, Grenzen und Fälle mit nötiger Bestätigung durch Mitarbeitende im Voraus. Bei Dokumentenantworten sehen wir Quellenlinks vor.
Wie messen Sie den Nutzen?
Wir vergleichen die vereinbarte Aufgabe vor und nach der Einführung: Zeit, Qualität und Kosten. Die Pilotergebnisse bestimmen die Skalierungsentscheidung.
Welche Kosten fallen nach dem Start an?
Modellnutzung, Infrastruktur und Betreuung hängen von Architektur und Anfragevolumen ab. Diese Kosten schätzen wir vor der Einführung separat.
EIN PROJEKT HAT
EIN GESICHT UND CHARAKTER.
„Ich bringe mich persönlich in die Strategie und die wichtigsten Entscheidungen ein. Eine Website soll nicht nur beeindrucken, sondern ehrlich vermitteln, warum ein Kunde gerade Sie wählen sollte.“
FINDEN WIR EINE AUFGABE
FÜR SINNVOLLE KI
Beschreiben Sie einen zeitaufwendigen Teamprozess. Wir schlagen einen Pilotfall und eine Ergebnismessung vor.