28.05.2024
BAFIN-BESCHEID

N26: Deutsche Finanzaufsicht hebt Wachstumsbeschränkung auf

Erfolg für die von den beiden Österreichern Valentin Stalf und Maximilian Tayenthal gegründete Berliner Neobank N26: Sie kann künftig wieder so viele neue Kund:innen aufnehmen wie sie möchte. Die deutsche Finanzaufsicht hebt ihre Wachstumsbeschränkung für das Fintech auf.
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N26-Cofounder Maximilian Tayenthal und Valentin Stalf
N26-Cofounder Maximilian Tayenthal und Valentin Stalf (c) N26

Zweieinhalb Jahre konnte die Neobank N26 nicht so viele neue Kund:innen aufnehmen wie sie wollte. Die deutsche Bundesanstalt für Finanzdienstleistungsaufsicht (BaFin) hatte eine Wachstumsbeschränkung verhängt, weil sie bei der Neobank Defizite in der Geldwäsche-Bekämpfung ortete.

Nun ist es damit vorbei: Laut einem Bescheid der Behörde fällt die erstmals im November 2021 verhängte Wachstumsbeschränkung mit 1. Juni komplett weg, wie N26 am Dienstag mitteilte.

Ursprünglich hatte die Behörde im November 2021 der Neobank vorgegeben, nicht mehr als 50.000 verifizierte Kund:innen pro Monat aufnehmen zu können. Mit Dezember 2023 war die Beschränkung auf 60.000 verifizierte Kund:innen angehoben worden. Nun fällt auch diese weg. N26 hat nach eigenen Angaben über 8 Mio. Kund:innen in 24 europäischen Ländern.

N26: Wachstumsbeschränkung nach „intensivem und engen Austausch“ mit Behörde aufgehoben

„Diese Aufhebung ist für uns als N26 ein großer Meilenstein und die Folge einer sehr engen Zusammenarbeit und eines sehr engen Austausches mit dem Regulator über die letzten zweieinhalb Jahre“, sagte N26-Co-Founder und Co-CEO Valentin Stalf am Dienstag in einem Pressegespräch. Man werde den intensiven Austausch mit der Aufsichtsbehörde auch in Zukunft fortsetzen.

Neben den Wachstumsbeschränkungen hatte die BaFin im November 2021 außerdem einen Sonderbeauftragten in die Bank geschickt. Dieser werde laut Bescheid noch bis Ende des Jahres bleiben. Stalf kommentierte dies folgendermaßen: „Man muss dazu wissen, dass es ein ganz normaler Vorgang ist, wenn man eine längere und größere Anordnung hat, dass der Sonderbeauftragte auch über die Erfüllung der Anordnung noch einige Zeit bleibt“. Über Ende 2024 hinaus sei ein Verbleib aus jetztiger Sicht nicht geplant.

N26 setzt bei Geldwäsche-Bekämpfung auch auf künstliche Intelligenz

Mitgründer und Co-CEO Maximilian Tayenthal verwies auf die Fortschritte in der Betrugs- und Geldwäschebekämpfung: „Unsere Infrastruktur und der Einsatz fortschrittlicher Technologie ermöglichen es uns, Betrug und Geldwäsche in Echtzeit zu entdecken und zu bekämpfen. Wir wollen auf diesem Feld in den nächsten Jahren eine führende Rolle unter den europäischen Banken einnehmen“.

Eigenen Angaben zufolge hat N26 in den vergangenen zwei Jahren mehr als 100 Mio. Euro in Compliance sowie in die Bekämpfung von Finanzkriminalität und Geldwäsche investiert. So habe man sich darauf vorbereitet, eine höhere Zahl neuer Kund:innen aufzunehmen, schreibt das Fintech in der Aussendung.

Die Neobank setzt dabei auch auf künstliche Intelligenz. Mit bestimmten Modellen will sie das Betrugspotenzial einzelner Kund:innen sogar bereits einschätzen können, bevor diese überhaupt ein Konto eröffnen.

Stalf will keine genaue Prognose für künftiges Kund:innen-Wachstum abgeben

Mit wie viel Kund:innen genau man nach Ende der Wachstumsbeschränkungen nun pro Monat rechne, darauf wollten sich die N26-Gründer:innen im Pressegespräch nicht festlegen lassen. „Wenn wir das genau wissen würden, dann könnten wir in die Zukunft schauen“, sagte Stalf. „Was wir aber natürlich wissen, ist, dass es eine deutliche Nachfrage nach unserem Produkt heute schon gibt. Wir mussten in den letzten Monaten immer wieder Märkte auf ausschließlich Premiumprodukte umstellen oder die Kommunikation extrem zurückfahren“.

Aus diesem Grund wisse man, dass die Nachfrage höher sei als die bisher von der Behörde erlaubten 60.000. „Ob es jetzt aber 70.000, 80.000, 90.000 oder sogar noch mehr sind, das kann ich heute noch nicht sagen“, schränkte Stalf ein.

„Werden nachhaltig pro Monat profitabel sein“

Anlässlich der Aufhebung der Wachstumsbeschränkung bekräftigte N26 sein in der Vergangenheit bereits mehrfach kommuniziertes Ziel, im zweiten Halbjahr 2024 profitabel zu werden. Dies bezieht sich auf Monatsbasis: „Gleichzeitig ist es so, dass wir kein saisonales Geschäftsmodell haben“, erläuterte Stalf im Pressegespräch. „Wir werden dann auch nachhaltig pro Monat profitabel sein“.


Aus dem Archiv: Valentin Stalf im brutkasten-Videotalk (März 2023)

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Ein Kunde fragt nach dem Lieferstatus seiner Bestellung. Ein anderer benötigt eine Produktempfehlung. Ein dritter möchte wissen, welche Bedingungen für eine Reklamation gelten. Obwohl alle drei Anfragen im Kundenservice eingehen, stellen sie unterschiedliche Anforderungen an den Einsatz künstlicher Intelligenz. Denn während eine Produktberatung individuell formuliert werden kann, müssen Auskünfte zu Vertragsbedingungen auf verbindlichen Informationen beruhen.

Für mittelständische Unternehmen stellt sich deshalb eine zentrale Frage: Wie lässt sich genau festlegen, welche Informationen KI-Agenten nutzen und welche Aufgaben sie eigenständig übernehmen dürfen?

Unternehmen müssen bestimmen, worauf die KI zugreifen darf

Moderne Sprachmodelle können Informationen verarbeiten, Zusammenhänge erkennen und Antworten formulieren. Im Kundenservice reicht diese Fähigkeit allein jedoch nicht aus. Entscheidend ist, dass die KI ausschließlich auf Informationen und Funktionen zugreift, die für das jeweilige Anliegen freigegeben sind.

Bei Fragen zu Lieferbedingungen sollte sie beispielsweise nur die aktuellen Unternehmensrichtlinien berücksichtigen. Bei einer allgemeinen Produktberatung kann es dagegen sinnvoll sein, verschiedene Wissensquellen miteinander zu verknüpfen. Für eine Bestellstatusabfrage wiederum benötigt der Agent Zugriff auf aktuelle Daten aus einem angebundenen System.

Was in der Praxis häufig unterschätzt wird: KI muss im Unternehmen nicht als frei agierendes System eingesetzt werden. Durch gezielte Konfiguration lassen sich Informationsquellen, Antwortvorgaben und Handlungsmöglichkeiten so eingrenzen, dass KI-Agenten innerhalb klar definierter Regeln arbeiten. Damit können Unternehmen KI auch dort einsetzen, wo Verlässlichkeit und Kontrolle besonders wichtig sind.

Dabei lässt sich nicht nur festlegen, welche internen Dokumente, Datenbanken oder externen Quellen verwendet werden dürfen. Auch der Zugriff auf eine Websuche oder die Ausführung bestimmter Aktionen kann eingeschränkt werden.

Restriktiv, generativ oder agentisch: Der Anwendungsfall entscheidet

Je nach Aufgabe können unterschiedliche KI-Ansätze zum Einsatz kommen. Diese schließen sich nicht gegenseitig aus, sondern lassen sich innerhalb einer Kundenservice-Lösung miteinander kombinieren.

Restriktive KI: Antworten innerhalb klarer Vorgaben

Bei verbindlichen Auskünften sind enge Grenzen notwendig. Ein restriktiv konfigurierter KI-Agent greift ausschließlich auf freigegebene Informationen zurück und darf definierte Antwortvorgaben nicht verlassen.

Fehlen die erforderlichen Informationen, sollte das System keine Aussagen ergänzen oder Vermutungen anstellen. Stattdessen kann es die Anfrage an einen Mitarbeitenden weiterleiten.

Dieser Ansatz eignet sich beispielsweise für Garantiebedingungen, Vertragsinformationen oder sensible Serviceprozesse.

Generative KI: Individuelle Antworten auf kontrollierter Wissensbasis

Andere Anliegen erfordern eine flexiblere Kommunikation. Möchte ein Kunde mehrere Produkte vergleichen oder technische Zusammenhänge verstehen, kann generative KI Informationen aus hinterlegten Wissensquellen zusammenführen und verständlich aufbereiten.

Dabei muss die KI nicht auf ihr allgemeines Trainingswissen zurückgreifen. Sie kann so konfiguriert werden, dass ihre Antworten ausschließlich auf ausgewählten Unternehmensinformationen basieren. Die Formulierung bleibt flexibel, während die zugelassenen Informationsquellen klar definiert sind.

Agentische KI: Aufgaben innerhalb festgelegter Berechtigungen ausführen

Agentische KI geht über die reine Beantwortung von Fragen hinaus. Sie kann verfügbare Werkzeuge auswählen, Schnittstellen nutzen und mehrstufige Aufgaben bearbeiten.

Beispielsweise kann ein KI-Agent eine Bestellnummer entgegennehmen, den zugehörigen Status über eine Schnittstelle abfragen und die Information anschließend verständlich ausgeben.

Welche Aktionen er ausführen darf, legt das Unternehmen fest. Ein Agent kann somit berechtigt sein, Bestelldaten abzurufen, ohne gleichzeitig Änderungen oder Stornierungen vornehmen zu dürfen.

Die Steuerung erfolgt auf Ebene einzelner Anliegen

Für mittelständische Unternehmen ist es häufig sinnvoll, nicht sämtliche Kundenanfragen nach denselben Regeln bearbeiten zu lassen.

So lässt sich beispielsweise festlegen, dass ein Agent bei Fragen zu Unternehmensrichtlinien ausschließlich interne Dokumente verwendet. Bei allgemeinen Fachfragen kann eine ergänzende Websuche erlaubt sein. Geht es hingegen um kundenspezifische Informationen, erfolgt der Zugriff über eine autorisierte Schnittstelle.

Auch die Grenzen der Automatisierung können individuell definiert werden. Während ein Agent den Bearbeitungsstand einer Reklamation selbstständig mitteilen darf, kann eine Erstattungsentscheidung weiterhin einem Mitarbeitenden vorbehalten bleiben.

Entsprechende Möglichkeiten zur Verknüpfung von Wissensquellen, KI-Funktionen und bestehenden Systemen bieten Plattformen wie DialogBits für den KI-gestützten Kundenservice.

Praxisbeispiel: KI-Agent beim HERDT-Verlag

Wie sich die Bearbeitung unterschiedlicher Kundenanliegen mit kontrollierten Systemzugriffen verbinden lässt, zeigt der HERDT-Verlag für Bildungsmedien.

Dort unterstützt der KI-Agent „Berti“ Kunden im Online-Shop. Über angebundene Werkzeuge kann er unter anderem Bestellinformationen abrufen und verschiedene Anliegen innerhalb eines Gesprächs bearbeiten.

Die verfügbaren Funktionen und ihre Einsatzmöglichkeiten werden dabei konfiguriert. Anhand der jeweiligen Kundenanfrage wählt der Agent ein geeignetes Werkzeug aus, ohne uneingeschränkten Zugriff auf sämtliche Systeme zu erhalten.

In den ersten zwei Wochen nach der Umstellung beantwortete Berti bereits 76 Kundenanfragen eigenständig. Die Success Story des HERDT-Verlags zeigt, wie dieser Ansatz in der Praxis umgesetzt wurde.

Fazit: Kontrolle ist die Grundlage sinnvoller Automatisierung

Der Einsatz von KI-Agenten im Kundenservice bedeutet nicht, künstlicher Intelligenz möglichst viele Freiheiten einzuräumen. Vielmehr müssen Unternehmen bestimmen können, welche Informationen genutzt, welche Antworten formuliert und welche Aktionen ausgeführt werden dürfen.

Gerade für mittelständische Betriebe liegt darin ein wesentlicher Vorteil: Unterschiedliche Serviceprozesse lassen sich automatisieren, ohne für jede Anfrage denselben Handlungsspielraum zuzulassen. Entscheidend ist nicht, wie viel ein KI-Agent grundsätzlich kann, sondern was er im jeweiligen Kontext tatsächlich darf.

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