AI-Assistent voor de Financiële Dienstverlening

Hoe Virtunet een financiële dienstverlener hielp met het implementeren van een AI-assistent die klanttevredenheid verhoogde en operationele efficiëntie verbeterde

Generatieve AI Klantenservice LLM Financial Services

Samenvatting

Een toonaangevende Nederlandse financiële dienstverlener kampte met uitdagingen in het efficiënt afhandelen van het groeiende volume aan klantvragen. Het bedrijf wilde de klanttevredenheid verhogen, medewerkers ontlasten van repetitieve taken, en tegelijkertijd voldoen aan strenge regelgeving in de financiële sector.

Belangrijkste Resultaten

85%

automatische afhandeling van veelvoorkomende klantvragen

35%

snellere responstijden voor klanten

28%

toename in klanttevredenheid (NPS-score)

De Uitdaging

De financiële dienstverlener kampte met meerdere uitdagingen die de klantervaring en operationele efficiëntie beïnvloedden:

  • Hoog volume aan vergelijkbare vragen - Dagelijks werden duizenden vragen ontvangen over veelvoorkomende onderwerpen zoals rekeninginformatie, transacties, en productinformatie, wat leidde tot lange wachttijden.
  • Klanten verwachten 24/7 service - Terwijl het contact center beperkte openingstijden had, verwachtten klanten steeds vaker onmiddellijke antwoorden, ongeacht het tijdstip.
  • Inconsistente antwoorden - Verschillende medewerkers gaven soms verschillende antwoorden op dezelfde vraag, wat leidde tot verwarring en vervolgvragen.
  • Complexe regelgeving - De financiële dienstverlener moest voldoen aan strenge compliance-eisen, wat betekende dat alle automatiseringen zorgvuldig moesten worden gedocumenteerd en gecontroleerd.
  • Beperkte personalisatie - Het bestaande systeem kon niet gemakkelijk worden aangepast aan individuele klantbehoeften of -voorkeuren.
"We zagen dat onze klantenservice-medewerkers tot 70% van hun tijd besteedden aan het beantwoorden van dezelfde soort vragen. Dit was niet alleen inefficiënt, maar leidde ook tot verminderde werktevredenheid omdat ze zich niet konden richten op complexere, meer waardevolle klantvragen."

— Hoofd Klantenservice, Financiële Dienstverlener

De Oplossing

Virtunet ontwikkelde een geavanceerde AI-assistent op maat die naadloos integreerde met de bestaande klantenservice-infrastructuur. Het systeem werd gebouwd met een focus op veiligheid, nauwkeurigheid en personalisatie.

1

Implementatie van Enterprise LLM

We ontwikkelden een oplossing op basis van state-of-the-art large language models die werd getraind op de specifieke kennis, producten en diensten van de financiële dienstverlener. Hierbij werd extra aandacht besteed aan security en data privacy.

2

Kennisbank Integratie

De AI-assistent werd gekoppeld aan de interne kennisbank van de organisatie, waardoor deze toegang kreeg tot actuele informatie over producten, diensten, voorwaarden en procedures.

3

Omnichannel Implementatie

De assistent werd geïmplementeerd via meerdere kanalen: website chat, mobiele app, WhatsApp, en e-mail, waardoor klanten via hun voorkeurskanaal hulp konden krijgen.

4

Klantspecifieke Context

Met toestemming van de klant kon de AI-assistent beveiligde toegang krijgen tot klantspecifieke informatie, waardoor gepersonaliseerde antwoorden mogelijk werden over saldo's, recente transacties en productaanbevelingen.

5

Intelligent Escalatie Systeem

Het systeem werd ontworpen om naadloos te escaleren naar menselijke medewerkers wanneer vragen te complex waren, gevoelige informatie vereisten, of wanneer de klant hierom vroeg, inclusief de relevante context van het gesprek.

6

Compliance en Audit Trail

We implementeerden uitgebreide logging- en monitoringfunctionaliteit om te zorgen voor volledige transparantie, compliance-verificatie en continue verbetering van het systeem.

Gebruikte Technologieën

Azure OpenAI Service Kubernetes Vector Databases RAG (Retrieval Augmented Generation) Fine-tuning Azure API Management Application Insights Azure Cognitive Search

Implementatie Strategie

De implementatie volgde een gefaseerde aanpak om risico's te minimaliseren en maximale acceptatie te bereiken:

Fase 1: Proof of Concept

We begonnen met een beperkte implementatie die zich richtte op de 20 meest voorkomende klantvragen. Dit stelde ons in staat om de technologie te valideren en vroege feedback te verzamelen.

Fase 2: Kennisuitbreiding

De kennisbank van de AI werd uitgebreid met het volledige dienstenaanbod, productinformatie en interne procedures, met nadruk op nauwkeurigheid en compliance.

Fase 3: Beperkte Uitrol

De AI-assistent werd beschikbaar gemaakt voor een geselecteerde groep klanten via de website en mobiele app, met actieve monitoring en continue verbetering.

Fase 4: Volledige Implementatie

Na het verfijnen van het systeem op basis van feedback werd de AI-assistent beschikbaar gemaakt voor alle klanten via alle kanalen, met uitgebreide training voor klantenservicemedewerkers.

Fase 5: Geavanceerde Personalisatie

Implementatie van klant-specifieke functionaliteit, waaronder authenticatie voor toegang tot persoonlijke financiële informatie en proactieve suggesties.

Fase 6: Continue Verbetering

Opstellen van een feedback-loop systeem dat gebruikersinteracties analyseert om de AI voortdurend te verbeteren en te updaten met nieuwe informatie.

Resultaten en Impact

Na de volledige implementatie en een operationele periode van zes maanden, heeft de AI-assistent aanzienlijke verbeteringen gebracht voor zowel klanten als de financiële dienstverlener:

Kwantitatieve Resultaten
  • 85% automatische afhandeling van veelvoorkomende klantvragen zonder menselijke tussenkomst
  • 35% snellere responstijden op klantverzoeken
  • 28% stijging in klanttevredenheid (NPS-score)
  • 64% reductie in wachttijden voor klantenservice
  • 41% kostenbesparing in klantenservice-operaties
  • 24/7 beschikbaarheid verhoogde service niveaus buiten kantooruren
Kwalitatieve Verbeteringen
  • Verbeterde medewerkerstevredenheid door reductie van repetitieve taken en focus op complexere klantvragen
  • Consistentere klantervaring met standaard antwoorden op veelgestelde vragen
  • Grotere schaalbaarbeid tijdens piekperiodes zonder extra personeel
  • Waardevolle data-inzichten uit klantinteracties voor product- en dienstverbetering
  • Verhoogde klantentrouw door verbeterde en persoonlijke service
  • Betere compliance door consistente, gedocumenteerde antwoorden
"De AI-assistent heeft onze klantenservice fundamenteel getransformeerd. Onze medewerkers zijn nu bevrijd van het beantwoorden van eenvoudige, repetitieve vragen en kunnen zich richten op complexere klantsituaties waar hun expertise echt waarde toevoegt. Bovendien geeft de 24/7 beschikbaarheid onze klanten de flexibiliteit die ze in de huidige digitale wereld verwachten."

— COO, Financiële Dienstverlener

Lessen & Best Practices

Tijdens dit project hebben we verschillende waardevolle inzichten opgedaan die nuttig kunnen zijn voor vergelijkbare implementaties:

1. Start met een duidelijke scope

Begin met een beperkte maar duidelijke set use cases waarin de AI directe waarde kan toevoegen, en breid van daaruit uit. Dit zorgt voor snellere implementatie en vroege successen.

2. Menselijke supervisie blijft cruciaal

De meest effectieve AI-assistenten werken in samenwerking met menselijke medewerkers. Een goed ontwikkeld escalatieprotocol is essentieel voor situaties waarin AI niet het juiste antwoord kan geven.

3. Investeer in content kwaliteit

De kwaliteit van de kennisbank is direct gerelateerd aan de kwaliteit van de AI-antwoorden. Investeren in goed gestructureerde, actuele content is essentieel voor succes.

4. Privacy-by-design

Vooral in de financiële sector is het cruciaal om privacy en security vanaf het begin in het ontwerp te integreren, niet als een laag die later wordt toegevoegd.

5. Betrek medewerkers vroeg in het proces

Klantenservicemedewerkers zijn een onmisbare bron van kennis en hun vroege betrokkenheid en feedback zijn cruciaal voor de ontwikkeling van een effectieve AI-assistent.

6. Continue verbetering is essentieel

AI-assistenten zijn geen "set and forget" oplossingen. Continue monitoring, evaluatie en verfijning zijn nodig om optimale prestaties te garanderen.

Conclusie

De implementatie van de AI-assistent heeft aangetoond dat goed ontworpen AI-oplossingen aanzienlijke waarde kunnen toevoegen aan financiële dienstverleners:

  • Door repetitieve taken over te nemen van menselijke medewerkers, bevrijdt AI menselijk talent voor meer complexe, waarde-toevoegende activiteiten
  • 24/7 beschikbaarheid verbetert de klantervaring in een tijd waarin consumenten onmiddellijke service verwachten
  • Gepersonaliseerde, consistente interacties verhogen de klanttevredenheid en klantenbinding
  • De schaalbaarheid van AI-oplossingen stelt financiële instellingen in staat om efficiënter te groeien
  • Data-inzichten uit AI-interacties kunnen worden gebruikt om diensten en producten te verbeteren

Bij Virtunet geloven we dat AI niet gaat over het vervangen van menselijke interactie, maar over het verrijken ervan door technologie te gebruiken om zowel klanten als medewerkers beter te ondersteunen. Deze case study toont aan dat een zorgvuldig geïmplementeerde AI-assistent significant kan bijdragen aan betere klantervaring, operationele efficiëntie en bedrijfsgroei in de financiële sector.