Pulse: Mit deinem täglichen KI-Briefing zu mehr Financial Health

Als wir vor fünf bis zehn Jahren über die großen ausgelassenen Chancen im Banking gesprochen haben, war häufig Hyperpersonalisierung das Stichwort: Was könnte man nicht alles mit den Daten machen, die im Finanzwesen anfallen, um Kund:innen bessere Dienstleistungen und Produkte anzubieten?

Mit Künstlicher Intelligenz ist Hyperpersonalisierung jetzt nicht mehr nur ein vager Trendbegriff von Zukunftsforschern, sondern könnte zu einem Bestandteil von Personal Finance, also der privaten Finanzplanung werden. Vergangenen Monat haben unsere Kolleg:innen Lily Sondhauß, Luis Dille und Samuel Speicher hierzu bereits verschiedene Zukunftsszenarien vorgestellt, die KI zunächst als Verständnishilfe für den gesunden Umgang mit persönlichen Finanzen und später als autonomen Partner in der privaten Finanzplanung skizzieren.

In diesem Beitrag wollen wir die fiktiven Überlegungen nun um ein praktisches Beispiel ergänzen, das wir in unserem Innovationsprozess entwickelt haben: Pulse, ein tägliches Finanzbriefing für Privatkund:innen. Hierfür haben wir das Konzept des menschlichen Finanzberaters eines Unternehmens dekonstruiert und uns gefragt, was den perfekten Assistenten eigentlich ausmacht: Er müsste unsere Transaktionen und Bestände lückenlos überwachen und gleichzeitig genau die Nachrichten filtern, die sich auf unsere Vermögenswerte auswirken könnten. Im nächsten Schritt könnte er dann idealerweise intelligente Vorschläge auf Basis all dieser Daten anbieten und so den Prozess verbessern.

Pulse ist unser Versuch, genau diese verantwortungsvolle Aufgabe einer KI zu übertragen. Die Idee haben wir Ende 2025 zu einem Proof-of-Concept (PoC) verdichtet, um die Machbarkeit nachzuweisen.

Pulse ist angelehnt an den täglichen Fitness-Check, den moderne Wearables wie zum Beispiel Whoop für die Community bieten. Wir fragten uns: Wie könnte ein Finanzbriefing aussehen, das für Privatkund:innen einen vergleichbaren Mehrwert hat wie ein kurzes Gespräch mit einem professionellen Finanzberater?

Das Ergebnis ist ein KI-basierter Finanzassistent, der Daten der Bank aus Konten und Depots abruft, Ausgaben automatisch kategorisiert und analysiert, diese mit Nachrichten kombiniert, die für die persönlichen Finanzen relevanten sind, und den oder die Nutzer:in damit aktiv beim Erreichen der persönlichen finanziellen Ziele unterstützt und fördern kann. Nutzer:innen sollen ihre Konten nicht mehr manuell durchklicken oder mühevoll die News aus nüchternen Nachrichtenseiten und Newslettern heraussuchen müssen, die für sie relevant sind. Stattdessen bekommen sie einmal am Tag ein Mini-Update im leicht zu erfassenden, optisch attraktiven Stil einer Instagram Story.

Pulse kuratiert die Informationen so, dass man sie in wenigen Minuten lesen oder – dank Text-to-Speech-Funktion – hören kann. Pulse ist gedacht als die begleitende Lektüre zum Kaffee am Morgen: In zwei Minuten wissen die Nutzer:innen alles, was für ihren finanziellen Tag relevant ist. Das kann den Stress, den Finanzen oft auslösen, massiv reduzieren. Trotz des geringen Zeiteinsatzes kann Pulse helfen, einen Beitrag zum eigenen finanziellen Wohlbefinden zu leisten. Finanzielles Wohlbefinden beinhaltet unter anderem das Gefühl, Kontrolle über die täglichen Finanzen zu haben und auf Kurs zu den eigenen Zielen zu sein (diese Definition und weitere wichtige Erkenntnisse zu Financial Wellness hat unser Kollege Luis Dille kürzlich hier aufgeschrieben).

Der Innovationsprozess, den wir dieses Mal gemeinsam mit Data Scientists und Entwickler:innen von IBM durchlaufen haben, bestand aus insgesamt acht Sprints, einen pro Woche vom Scoping über verschiedene LLM-Anwendungen (Large Language Models, die Grundlage heutiger generativer KI) bis hin zur News-Analyse.

Um in gerade mal zwei Monaten ein Ergebnis wie Pulse zu liefern, braucht es einen radikalen Fokus und einen präzise definierten Scope. Dafür haben wir zu Beginn des Prozesses einen sechsstündigen Design-Thinking-Workshop mit einer externen Expertin gemacht und dabei genau festgelegt, was die Vision ist und in welchen Schritten sie Realität werden könnte.

Wir haben uns immer wieder klar auf diese Vision fokussiert: Uns ging es darum, mit dem PoC überhaupt erst einmal zu demonstrieren, dass der KI-basierte Assistent für Personal Finance, den wir uns inhaltlich vorgestellt hatten, möglich ist. Dafür haben wir uns zum Beispiel schon im ersten Workshop bewusst gegen die technische Tiefe realer Bank-Schnittstellen entschieden, um genug Kapazitäten zu haben. Außerdem haben wir bei der Auswahl der Quellen für die Nachrichten eine News-API genutzt und einfach die Top-News zu jeder Aktie verwendet, anstatt tiefer in die Nachrichtenselektion einzusteigen.

Wichtiger als die Quellenlage waren ohnehin Fragen wie: Wie kann ein LLM aus dem Rauschen von Hunderten Nachrichten pro Tag genau die herausfiltern, die für die Personal Finance des einzelnen Nutzers oder der Nutzerin relevant sind? Gelingt es modernen KI-Modellen, einzuordnen, ob eine Finanznachricht eine positive oder negativeBedeutung für eine Aktie hat, wenn die Nachricht diese Einordnung nicht schon selbst hergibt? Und wie geht man in so einem Entwicklungsprozess mit den immer noch sehr gängigen Halluzinationen von KI-Modellen um? Wir haben uns zum Beispiel intensiv damit beschäftigt, wie sogenannte Guardian-Modelle als Kontrollinstanz helfen können, sicherzustellen, dass die von der KI generierten Zusammenfassungen und Zahlen korrekt sind.

Für uns ist eine der wichtigsten Erkenntnisse dieser Entwicklung: Wirklich innovativ in diesem Projekt war nicht die Implementierung von KI-Funktionen wie das Generieren von Texten oder Text-to-Speech. Das sind längst Standards.

Bahnbrechend war und ist die Klassifizierung im Hintergrund: Hyperpersonalisierung bedeutet, aus dem Datenrauschen das richtige Signal zu finden, und das ist in der Entwicklung dieses PoC gelungen. Unser Pulse-Team hat bewiesen, dass viele der Aufgaben eines persönlichen Finanzassistenten dank der rasanten Entwicklung von LLMs tatsächlich schon verantwortungsbewusst, präzise und korrekt in einer KI-Anwendung umsetzbar sind.

Für uns hat Pulse jenseits der fiktiven Zukunftsszenarien ganz praktisch die Möglichkeiten im Bereich Personal Finance gezeigt: Mit KI lässt sich auch heute schon ein digitales Erlebnis kreieren, das dem persönlichen Finanzberater sehr nah kommt.

Und auch wenn der PoC-Prozess für Pulse planmäßig abgeschlossen ist, ist das Projekt weit mehr als ein Prototyp in der Schublade. Es ist eine Blaupause für die verantwortungsvolle Nutzung künstlicher Intelligenz: Durch den Einsatz von Guardian-Modellen als Kontrollinstanz haben wir einen Weg gefunden, die gängigen Fehler von LLMs zu minimieren und Verlässlichkeit in die Finanzanalyse zu bringen. Für uns ist Pulse der Beweis: Wir müssen nicht mehr auf die Zukunft warten, die technologische Basis für ein hyperpersonalisiertes Financial Wellbeing ist bereits da.