Zühlke entwickelt für die VP Bank in Liechtenstein eine Lösung zur datengesteuerten Empfehlung von Investitionen. Sie basiert auf Maschinellem Lernen und hilft Anlageberatern bei der gezielten Produktauswahl für den einzelnen Kunden.

Der Schlieremer Innovationsdienstleister Zühlke hat laut Medienmitteilung mit der VP Bank mit Sitz in Vaduz ein Projekt zur Entwicklung eines Systems datengesteuerter Investitionsempfehlungen begonnen. Es soll Kundenberatern bei Anlageempfehlungen eine Entscheidungshilfe geben, die gezielt auf das Profil des einzelnen Kunden abgestellt ist.

In einer Findungsphase habe Zühlke zusammen mit der Geschäftsleitung der Bank das Modell für einen Geschäftsfall mit hohem Potenzial identifiziert, heisst es in der Medienmitteilung. Kundenberater verlassen sich auf die Anlageempfehlungen des Forschungsteams und werden oft durch spezialisierte Produktexperten und Portfoliomanager unterstützt. Dies erfordert fundierte Kenntnisse der Finanzmärkte und der Kundenbedürfnisse, wie etwa deren Risikobereitschaft. Je mehr Kunden die Bank gewinnt und je mehr Produkte sie anbietet, desto höher wird die Komplexität. Ziel des Zühlke-Projekts war es, Kundenberater beim Empfehlungsprozess zu unterstützen und das gezielte Ansprechen von Kunden zu verbessern, heisst es in der Medienmitteilung. Dazu werden Künstliche Intelligenz und Maschinelles Lernen eingesetzt.

Das Data-Science-Team von Zühlke entwickelte und bewertete in Zusammenarbeit mit den Fachbereichsexperten der Bank verschiedene Maschinelles-Lernen-Modelle. Zudem sei es gelungen, eine sogenannte Compliance Engine zu bauen, die automatisch die Kunden herausfiltert, die nicht zur Investmentidee passen. Durch diese Prozessautomatisierung wird den Kundenberatern eine mühsame und repetitive Aufgabe abgenommen. Sie können nun direkt die am besten passenden Kunden mit der Investmentidee kontaktieren.

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