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Lunar, eine führende dänische Neobank, sah sich mit einem starken Anstieg der Kundendienstnachfrage außerhalb der Geschäftszeiten konfrontiert, wobei viele Nutzer die Sprachinteraktion gegenüber Apps aufgrund von Zugänglichkeitsproblemen bevorzugten.[1] Lange Wartezeiten frustrierten Kunden, insbesondere ältere oder weniger technikaffine Personen, die mit digitalen Schnittstellen Schwierigkeiten hatten, was zu Ineffizienzen und höheren Betriebskosten führte.
Hinzu kam die Notwendigkeit von rund-um-die-Uhr-Support in einem wettbewerbsintensiven Fintech-Umfeld, in dem eine 24/7-Verfügbarkeit entscheidend ist. Traditionelle Callcenter konnten nicht ohne explodierende Kosten skalieren, und die Präferenz für Stimme war deutlich, aber unterversorgt — mit Folgen für Zufriedenheit und potenziellen Kundenverlust.[2]
Lunar implementierte Europas ersten GenAI-nativen Sprachassistenten, betrieben von GPT-4, der natürliche, telefonbasierte Gespräche ermöglicht, um Anfragen jederzeit ohne Warteschlangen zu bearbeiten.[1] Der Agent verarbeitet komplexe Bankanfragen wie Kontostände, Überweisungen und Support auf Dänisch und Englisch.
Integriert mit fortschrittlicher Sprach-zu-Text- und Text-zu-Sprache-Technologie ahmt er menschliche Agenten nach und eskaliert nur Randfälle an Menschen. Dieser Ansatz der konversationellen KI überwand Skalierungsgrenzen und nutzte OpenAIs Technologie für Genauigkeit in regulierten Fintech-Umgebungen.[4]
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Der Sprachassistent von Lunar basiert auf OpenAI's GPT-4 als Kern-Large-Language-Model und kombiniert state-of-the-art Voice-AI-Technologien für nahtlose Telefonie-Integration.[1] Er nutzt fortschrittliche Spracherkennung (ASR) und Natural Language Understanding (NLU), um Akzente und Dialekte im Dänischen zu interpretieren und hohe Genauigkeit im lokalen Markt sicherzustellen. Text-to-Speech (TTS) erzeugt menschlich klingende Antworten, mit Modellen ähnlich denen von ElevenLabs oder vergleichbaren Anbietern, feinabgestimmt auf Bankenterminologie.
Das System integriert sich über sichere APIs mit Lunars Backend für Echtzeit-Datenzugriff (z. B. Kontostände, Transaktionen) und entspricht PSD2- und GDPR-Regularien.[3] Agentische KI-Elemente ermöglichen Multi-Turn-Konversationen, Kontextbeibehaltung und Eskalation an menschliche Agenten via Handoff-Protokolle.
Die Entwicklung begann Anfang 2024, mit einem Pilot in Q3, der OpenAIs API für Rapid Prototyping nutzte. Beta-Tests mit ausgewählten Kunden fanden im September 2024 statt, wobei anfängliche Latenzprobleme (reduziert auf <2s Reaktionszeit) und Halluzinationsrisiken durch Prompt-Engineering und RAG (Retrieval-Augmented Generation) adressiert wurden.[1] Der vollständige Launch erfolgte am 24. Oktober 2024 und markierte Lunar als erste europäische Bank mit nativer GenAI-Stimme.[4] Nach dem Start flossen iterative Updates basierend auf Nutzerfeedback ein, wodurch v1.1 bis Q1 2025 mit verbesserter Mehrsprachigkeit erreicht wurde.
Regulatorische Compliance im Fintech-Bereich stellte Hürden dar; Lunar meisterte diese mit prüfbaren KI-Logs, Bias-Tests und menschlichen Aufsichtsmechanismen.[5] Die Sprachgenauigkeit in lauten Umgebungen wurde durch Rauschunterdrückungs-ASR und domänenspezifisches Fine-Tuning an Bankdialogen gelöst. Skalierbarkeitsanforderungen erfüllte man durch cloudbasierte Bereitstellung auf AWS oder Azure, die Spitzenlasten von Tausenden gleichzeitiger Anrufe bewältigt.
Training umfasste synthetische Datengenerierung und echte anonymisierte Gesprächstranskripte, was eine 95%+-Intent-Erkennung für gängige Anfragen sicherstellte. Die Integration mit Telefonieanbietern wie Twilio ermöglichte nahtlosen Inbound-/Outbound-Betrieb.
Gestaffelter Rollout: interne Alpha, Kunden-Beta, volle Produktion. Monitoring erfolgt über Metrik-Dashboards, die CSAT, Lösungsraten und Eskalationshäufigkeiten verfolgen. Kontinuierliches Lernen via Feedbackschleifen verfeinert das Modell, mit A/B-Tests gegen menschliche Agenten.[2] Bis Mitte 2025 wurde das System für proaktive Outbound-Anrufe bei Alerts ausgeweitet.
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Bis Q4 2024 löste der Assistent über 60% der Interaktionen ohne Eskalation und erreichte 90%+ First-Contact-Resolution bei Routineaufgaben wie Saldoabfragen und Betrugswarnungen. Die NPS-Werte im Sprachkanal verbesserten sich und trugen zum Wachstum von Lunar auf 1M+ Nutzer bei.[4] Anfangsschwierigkeiten bei dänischen Akzenten wurden reduziert; nach Optimierung wurde eine 92% Genauigkeit erzielt.
Langfristig positioniert sich Lunar als Fintech-Innovator und inspiriert die Einführung agentischer KI in ganz Europa. Zukünftige Erweiterungen umfassen personalisierte Finanzberatung und Integration mit mobilen Apps für hybriden Sprach-Text-Support.[3]
Founder & Partner
Reruption GmbH
Falkertstraße 2
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