Use Case · Versicherung & Finance
Kundencockpit
ESG-Ratings, Risikoklassifizierung, Kreditlimits, Compliance-Status, Transaktionshistorie und Finanzdaten, konsolidiert aus 8+ Systemen auf einem Bildschirm. Ihr Relationship Manager ist in 30 Sekunden vorbereitet, nicht in 3 Stunden.
Warum ein Kundencockpit ein Hebel ist
Ihre besten Leute verbringen 3 Stunden mit Vorbereitung für ein Meeting, das 1 Stunde dauert
Ein Relationship Manager einer mittelgroßen Bank betreut 40–80 Firmenkunden.
Vor jedem Kundengespräch dasselbe Ritual: Kernbanksystem öffnen für Kreditexposure, in die Risikoplattform wechseln für PD und Watchlist-Status, CRM prüfen für letzte Interaktionen, ESG-Ratings in einem separaten Portal nachschlagen, KYC-Status im Compliance-Tool verifizieren, letzte Finanzdaten aus dem DMS ziehen. Sechs bis acht Systeme, 2–3 Stunden Vorbereitung pro Meeting.
Bei Firmenkunden wird es noch schlimmer. Konzernstrukturen mit Tochtergesellschaften über mehrere Jurisdiktionen, jede mit eigenem Risikoprofil, Limit-Auslastung und ESG-Exposure. Der Relationship Manager setzt das manuell zusammen, oft in einem Spreadsheet, oft unvollständig. Das Ergebnis: Meetings, in denen der Banker weniger über den Kunden weiß, als der Kunde erwartet.
Gleichzeitig erwarten Aufsichtsbehörden jederzeit eine ganzheitliche Sicht auf jeden Kunden: ESG-Exposure, Risikokonzentration, Sanktions-Compliance. Nicht als Quartalsübung, sondern kontinuierlich. Ein konsolidiertes Kundencockpit ist kein Nice-to-have. Es wird zur regulatorischen Erwartung.
So verändert sich der Prozess
Vorher / Nachher
Vorbereitungszeit pro Kundenmeeting
Die Lösung im Detail
Wie wir das Kundencockpit bauen
01
Multi-System-Datenkonsolidierung
Der AI-Agent verbindet sich mit allen relevanten Quellsystemen: Kernbanksystem, Risikomanagement, CRM, ESG-Datenbanken, Compliance-Tools, DMS, und konsolidiert Kundendaten in Echtzeit. Keine Batch-Jobs, kein nächtlicher Abgleich. Das Cockpit zeigt immer den aktuellen Stand.
API-Integration wo verfügbar, RPA-Bots für Legacy-Systeme ohne APIs. Echtzeit-Datenabruf beim Öffnen des Cockpits. Konfigurierbare Datenquellen pro Kundensegment (Retail vs. Firmenkunden vs. Institutionelle).
02
Intelligente Datenanreicherung & ESG-Integration
Rohdaten aus Quellsystemen werden angereichert: ESG-Ratings auf Taxonomie-Konformität gemappt, Risikokennzahlen mit Peer-Vergleichen kontextualisiert, Finanzdaten mit Trendanalysen und Alerts ergänzt. Das Cockpit zeigt nicht nur Daten, sondern hebt hervor, was wichtig ist.
03
Konzernstruktur & Aggregation
Für Firmenkunden und institutionelle Kunden: automatische Auflösung von Konzernstrukturen, Tochtergesellschaften, Kreuzbeteiligungen. Aggregierte Sicht auf Gesamtexposure, Risikokonzentration, ESG-Impact über den gesamten Konzern. Drill-down von Konzernebene bis Einzelgesellschaft.
Konzernbaum aus Handelsregister und internen Daten. Automatische Aggregation von Limits, Exposure, Risikoklassen. Länderübergreifende Sicht für internationale Konzerne.
04
Cockpit-Dashboard & Alerting
Power App oder Web-Dashboard mit rollenbasierten Ansichten: Relationship Manager sehen Kundenvorbereitung, Risikomanager sehen Portfolio-Konzentration, Compliance sieht KYC-Status. Proaktive Alerts bei wesentlichen Änderungen: Rating-Downgrades, Limit-Überschreitungen, ESG-Events, Sanktionstreffer.
Power BI / Power App. Rollenbasierter Zugang. Konfigurierbare Alert-Schwellenwerte. Export für Kreditkomitee und regulatorisches Reporting. Mobilfähig für Kundengespräche unterwegs.
Ergebnisse
Was ein Kundencockpit typischerweise liefert
90 %
Vorbereitungszeit
Echtzeit
alle Systeme
100 %
Compliance in einer Sicht
+25 %
pro RM
Der größte Hebel ist nicht die Zeitersparnis, sondern die Qualität des Gesprächs. Ein Relationship Manager, der mit einem vollständigen, aktuellen Bild ins Meeting geht, baut Vertrauen auf und gewinnt Geschäft.
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