Interaktiv informiert: Mit RAG und KI zur nächsten Generation von Finanzservices

So funktionieren RAG-Prozesse im Finanzbereich – in fünf Schritten zum digitalen Finanzassistenten

Für Content-Anbieter, Banken oder Finanzdienstleister, die KI-gestützte Finanzberatung auf Basis eines RAG-Systems realisieren möchten, lassen sich die zentralen Prozessschritte wie folgt strukturieren:

1. Datenaufnahme und -vorbereitung

   Der Einstieg beginnt mit der Identifikation und Sammlung relevanter Finanzinhalte – etwa aus Artikelarchiven, regulatorischen Dokumenten, Produktdatenbanken, CRM-Systemen oder offenen Schnittstellen (APIs).

   Im Finanzbereich können das z. B. Fonds-Factsheets, Steuerinformationen, Marktanalysen, FAQs zu Versicherungsprodukten oder MiFID-konforme Kundeninformationen sein. Entscheidend ist: Die Daten müssen belastbar, digital verfügbar und strukturiert sein.

2. Chunking – intelligente Zerlegung von Inhalten

   Komplexe Dokumente – etwa Studien, regulatorische PDFs oder lange Fachtexte – werden in kleinere, semantisch sinnvolle Abschnitte („Chunks“) aufgeteilt.

   Das steigert die Effizienz des RAG-Systems, weil es gezielt auf relevante Passagen zugreifen kann, statt komplette Dokumente durchsuchen zu müssen. Für digitale Finanzassistenten bedeutet das: kürzere Antwortzeiten und höhere Relevanz.

3. Embedding – Bedeutung wird berechenbar

   Die einzelnen Text-Chunks werden mithilfe von Embedding-Modellen in Vektoren umgewandelt – also in mathematische Repräsentationen, die die inhaltliche Bedeutung erfassen.

   Diese Vektoren werden in einer Vektordatenbank gespeichert – dem Herzstück jeder KI-basierten Wissensbibliothek. Im Finanzbereich kann das z. B. ein semantisch erschlossener Produktkatalog, ein FAQ-Pool oder eine regulatorische Datenbank sein.

4. Retrieval – gezielte Informationsabfrage

   Stellen Nutzer:innen eine Frage – etwa: „Was passiert steuerlich bei einem Fondswechsel?“ oder „Wie unterscheiden sich Riester und Rürup?“ –, wird diese ebenfalls in einen Vektor überführt.

   Das System vergleicht diesen Vektor mit den gespeicherten Wissenseinträgen und ruft jene Text-Chunks ab, die inhaltlich am besten zur Frage passen.

5. Augmentation & Generation – fundierte Antworten in natürlicher Sprache

   Die passenden Textabschnitte werden dem Sprachmodell als Kontext übergeben. Dieses generiert daraus eine präzise, konsistente und faktenbasierte Antwort – in der Sprache, die zu deiner Zielgruppe passt: verständlich für Endkund:innen oder fachlich sauber für B2B-Anwender.

Die Bank of America nutzt Erica: https://info.bankofamerica.com/en/digital-banking/erica – ein virtueller persönlicher Assistent, der Zugriff auch die Kontoinformationen hat und in allen Fragen weiterhelfen kann – von Zusammenfassungen von Ausgaben bis zu Kartensperrung.)

Was bedeutet das konkret im Finanzbereich?

Ein RAG-gestützter digitaler Assistent kann so:

• Kund:innen auf der Website gezielt beraten – z. B. zur passenden Baufinanzierung, steuerlichen Auswirkungen von Kapitalanlagen oder Produktvergleichen.
• Mitarbeitende im Vertrieb entlasten, indem er automatisiert aktuelle Informationen zu Finanzprodukten, Konditionen oder regulatorischen Rahmenbedingungen bereitstellt.
• Personalisierte Inhalte auf Basis der eigenen Kontobewegungen ausspielen, je nach Nutzungsprofil – z. B. als Text, zusammengefasst als Bullet Points oder sogar als Audio-Antwort.

Das Ergebnis: kontextbezogene, dialogfähige Finanzberatung, die skaliert – ohne Qualitätsverlust, rund um die Uhr verfügbar.

Typische Herausforderungen bei Finanz-Content-Anbietern

Gerade Finanzportale, Banken mit Content-Angeboten oder Finanzverlage kämpfen oft mit:

• Verteilten Datenquellen (z. B. CMS, CRM, PIM, Fonds- oder Kursdatenbanken)
• Unstrukturierten Inhalten, die nicht einheitlich gepflegt oder verschlagwortet sind
• Intransparenter Rechte- und Lizenzlage, etwa bei regulatorisch relevanten Inhalten oder externen Studien
• Hohem Aufwand bei der Pflege von Wissensdatenbanken, etwa bei FAQ-Angeboten oder Produktvergleichen

Ohne klare Datenstruktur und Rechteklärung ist der Einsatz von KI im Finanzbereich oft nicht nur ineffizient, sondern auch risikobehaftet – Stichwort: MiFID II, DSGVO, EU AI Act.

Anwendungsfälle für RAG im Finanzumfeld

1. Interaktive Finanzberatung auf Portalen

   Kund:innen stellen Fragen wie „Was ist der Unterschied zwischen Tagesgeld und Festgeld?“ oder „Welche steuerlichen Regeln gelten für ETFs?“ – und erhalten sofort passende, verständliche und rechtskonforme Antworten.

2. Automatisierte Produktvergleiche und Empfehlungen

   RAG kann tagesaktuelle Daten zu Girokonten, Kreditkarten oder Bauzinsen aus bestehenden Datenquellen ziehen und daraus automatisch individualisierte Vorschläge formulieren – mit klaren Erläuterungen.

3. Chatbots für Banken und Finanzdienstleister

   Digitale Finanzassistenten, die auf geprüfte Inhalte aus Regulatorik, Vertragsbedingungen und Produktbeschreibungen zugreifen, entlasten Callcenter und bieten rund um die Uhr hochwertigen Kundenservice.

4. Unterstützung für Finanzredaktionen

   Recherche-Assistenz für Analysten oder Redakteur:innen: RAG liefert relevante Inhalte zu Marktentwicklungen, Aggregationen aus internen Reports oder regulatorische Hintergrundinformationen in Sekunden.

5. Self-Service-Wissen für B2B-Kunden

   Vermögensverwalter oder Versicherungsvermittler erhalten über intelligente Dialogsysteme Zugang zu Produktunterlagen, Prozessbeschreibungen oder rechtlichen Rahmenbedingungen – dynamisch und kontextbasiert.

Vorteile von RAG für Finanz-Content-Anbieter

• Schnellere und präzisere Kundenansprache: Inhalte werden automatisch in personalisierter Form bereitgestellt – je nach Risikotyp, Interessenlage oder Produkt.
• Höhere Nutzerbindung: Interaktive Systeme sorgen für längere Verweildauer und stärkere Markenbindung.
• Effizientere Content-Pflege: Bestehende Inhalte werden mehrfach verwertet – etwa für SEO, KI-Suchen, Newsletter, App oder digitale Beratungstools.
• Neue Erlösmodelle: Premium-Zugänge zu digitalen Finanzassistenten, Paid-Services oder personalisierte Beratungsangebote auf Basis von RAG lassen sich leicht monetarisieren.

Erfolgsfaktor Struktur: So gelingt der Einstieg zum Finanzassistenten

Ein KI-Projekt im Finanzbereich steht und fällt mit der sorgfältigen Vorbereitung. Erfolgreiche Projekte basieren neben einer robusten Technologie-Plattform auf:

1. Datenanalyse & Rechteklärung
   Wo liegen Inhalte? In welcher Qualität? Wer darf was wie verwenden – besonders bei regulierten Inhalten?
2. Datenharmonisierung & Aufbau eines Wissenspools
   Strukturierte Zusammenführung aller relevanten Quellen – von Produkttexten über FAQs bis hin zu regulatorischen Informationen.
3. Integration & Prozessdesign
   RAG können auf Daten und Inhalte in bestehenden Systemen wie CRM, PIM, CMS oder Chatbot-Plattformen zugreifen.
4. Know-how & Organisationsentwicklung
   Redaktion, Produkt und Compliance müssen gleichermaßen an Bord geholt werden – inkl. Pilotprojekten und Training.

Kurzum: RAG ist der Gamechanger für KI im Finanzbereich

RAG-Systeme sind der Schlüssel für digitale Finanzassistenten, die Kunden wirklich weiterhelfen. Sie schaffen personalisierte Nutzererlebnisse, entlasten interne Prozesse und ermöglichen neue Angebote sowie Erlösquellen. Doch der Hebel liegt nicht nur in der Technologie, sondern in der konsequenten strategischen und operativen Umsetzung. Wer seine Daten und Inhalte kennt, strukturiert und zugänglich macht, kann mit KI-gestützter Finanzberatung echten Mehrwert schaffen – skalierbar, compliant und zukunftsfähig.

Interesse geweckt? Wir unterstützen dich gerne bei der Umsetzung von RAG und KI-gestützter Finanzberatung – sprich uns an!