Payment Open Banking trifft auf KI: Customer Journey im E-Commerce optimieren

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Der E-Commerce profitiert von Open Banking – etwa durch Intelligente Zahlungsprozesse oder personalisierte Angebote. Und mit KI entsteht eine Infrastruktur, die mehr ermöglicht als die Optimierung des Check-outs.

Der Zugang zu Daten schafft neue Möglichkeiten. Beim Open Banking dürfen Drittanbieter mit Zustimmung der Kunden sicher auf deren Bankkonten zugreifen, um beispielsweise Zahlungen auszulösen oder Kontoinformationen zu erhalten. In der EU ist dies durch die PSD2-Richtlinie geregelt. Für Händler bedeutet das, dass sie über zertifizierte Anbieter Kontodaten nutzen oder Zahlungen direkt vom Bankkonto ihrer Kundschaft starten können, ohne dabei klassische Kreditkartenintermediäre zu benötigen.

Open Banking ist mehr als ein regulatorisches Projekt: Es bietet die Chance, eine Infrastruktur für datengetriebenen, personalisierten E-Commerce aufzubauen.

Jörg Brand, Deputy Head Financial Services bei Worldline

Dadurch ergeben sich neue Möglichkeiten. Beispiele sind:

• Eine automatisierte Bonitätsprüfung in Echtzeit
• Die Integration von Account-to-Account-Zahlungen (A2A) mit geringeren Gebühren
• Maßgeschneiderte Services auf Basis individueller Finanzdaten

Gerade im E-Commerce, wo die Kundenerwartungen hinsichtlich Relevanz und Schnelligkeit steigen, kann Open Banking ein wichtiger Enabler sein.

Zudem lassen sich Transaktionsdaten nutzen, um Zahlungspräferenzen besser zu verstehen und zielgerichtete Marketingmaßnahmen zu entwickeln. Beispielsweise können Rabattangebote für Kunden erstellt werden, die regelmäßig bestimmte Händler oder Produktkategorien nutzen. Das erhöht nicht nur die Conversion Rate, sondern stärkt auch die Kundenbindung.

KI als Katalysator für datengetriebene Innovationen

Es wird richtig spannend, wenn Open Banking mit KI-Technologien kombiniert wird. Denn erst durch intelligente Analysen lassen sich Open-Banking-Daten in echten Mehrwert übersetzen – sei es durch Prognosemodelle, Entscheidungsautomatisierung oder virtuelle Assistenten, die Kunden durch komplexe Transaktionen begleiten.

Beispiele aus der Praxis sind:

• „Buy now, pay later“ mit dynamischer Bonitätsprüfung: Anhand aktueller Kontodaten wie Zahlungseingängen und dem Ausgabeverhalten lässt sich in Echtzeit einschätzen, ob ein Kunde für einen Zahlungsaufschub infrage kommt – und mit welchem Limit.
• Betrugserkennung mit KI: Anstatt eine feste Checkliste zu verwenden, analysiert das System den Kontext jeder Zahlung individuell. Dabei werden Erfahrungswerte, Muster und maschinelles Lernen herangezogen.
• Persönliche Finanzagenten, die Nutzer auf der Website oder in der App aktiv unterstützen, beispielsweise mit Hinweisen auf Sparpotenziale, realistische Finanzierungsoptionen oder Rückzahlungsmodelle.

All das funktioniert nur, wenn Datenzugriff, Echtzeitfähigkeit und Analyseintelligenz nahtlos zusammenspielen.

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