Retail- und Private-Banking

Cross-Sell-Vorschlag für Bestandskunde mit Compliance-Spot-Check

anymize pseudonymisiert Bestandskunden-Daten (Konto-/Depot-Stände, Lebensphase, Geeignetheit), bevor die KI 1–3 Cross-Sell-Hinweise mit Geeignetheits-Match und MaComp-BT-5-Zielmarkt-Caveat liefert. Keine rein automatisierte Verkaufsempfehlung (DSGVO Art. 22, ESMA-AI-Statement) — Beraterin entscheidet.

Schwierigkeit: Fortgeschritten · Datenklasse: Mandantendaten · Letztes Review:

Zur Orientierung gedacht. Die anwaltliche Würdigung im Einzelfall bleibt selbstverständlich bei Ihnen — KI-Outputs sind vor jeder Verwendung zu prüfen. Mehr dazu am Ende.

01

Anwendungsbereich

Worum geht es hier?

Retail- und Private-Banking-Beratung

Cross-Selling ist klassischer Ertrags-Hebel im Retail-Banking. KI liefert Hinweise auf passende Produkte aus Kontoaktivität. Aufsichtsrechtlich heikel: Empfehlung muss MaComp-BT-5-Zielmarkt und Geeignetheit erfüllen — kein „Verkaufsdruck-KI".

02

Für wen passt das?

Zielgruppe und Kontext

Rolle
Privatkunden-Berater, Wealth Manager, Filial-Vertrieb, Vertriebs-Compliance.
Seniorität
Fortgeschritten.
Kanzleigröße
Alle DE-Bankgruppen.
Spezifische Kontexte
Jahres-Beratungsanlass, Lebensereignis-Trigger (Erbschaft, Heirat, Renteneintritt), Tagesgeld-Akkumulation.
03

Die Situation in der Kanzlei

So bringen Sie Tempo und Sorgfalt zusammen

Bestandskunden haben oft ungenutzte Geld-Bestände auf Girokonten/Tagesgeld. Cross-Sell-Vorschläge müssen aber zur Geeignetheit passen und dürfen nicht „Verkaufsdruck" sein. McKinsey (SRC-0156) belegt 3–15 % Revenues per Relationship Manager durch Agentic AI; BCG (SRC-0154) 4 Pp RoTE-Vorteil bei KI-Vorreitern. KI liefert Cluster-basierte Vorschläge — Compliance prüft Zielmarkt-Match. Pflicht: keine rein automatisierten Verkaufsempfehlungen ohne Mensch-im-Loop (DSGVO Art. 22 bei Wesentlichkeitsschwelle, ESMA AI-Statement). anymize pseudonymisiert vor dem KI-Aufruf — § 43 KWG bleibt gewahrt; Bias-Risiko bleibt menschlich zu prüfen.

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Was Sie davon haben

Zeit, Wert, Vertraulichkeit

Zeit pro Vorschlag

15–30 Min

Hauptnutzen ist Umsatzhebel, nicht Zeit.

Umsatz-Hebel

3–15 %

McKinsey (SRC-0156): Revenues per Relationship Manager — Vendor-Studie, Größenordnung.

Erkennungsrate

>95 %

anymize erkennt Klarname, Konto-/Depot-Stände, Geeignetheitsbezug.

Bias-Risiko-Sperre

Compliance-Check

Pflicht: MaComp-BT-5-Zielmarkt-Check je Vorschlag; keine automatische Verkaufs-Empfehlung.

05

So gehen Sie vor

In 5 Schritten zum Antrag

1

Bestandsdaten erfassen: Konto-/Depot-Stand, jüngste Aktivität, letzte Beratung, Geeignetheits-Profil.

Sie + anymize

Datenbasis

2

Klassifikation: Klasse A (Klarname, Beträge, Profilbezug).

Sie

§ 43 KWG (SRC-0109)

3

Pseudonymisierung mit anymize.

Sie + KI

§ 25b KWG

4

KI-Vorschlag: 1–3 Cross-Sell-Optionen mit Geeignetheits-Match.

KI

Strukturierung

5

Compliance-Spot-Check: MaComp-BT-5-Zielmarkt-Match; keine Empfehlungen außerhalb Geeignetheits-Profil.

Sie

MaComp BT 5

6

Beraterin entscheidet: Cross-Sell ansprechen oder verwerfen. KI-Vorschlag ist Hinweis, keine Entscheidung.

Sie

§ 64 WpHG

7

Bei Ansprache: regulärer Beratungsprozess (UC-V-FIN-RET-001 + UC-V-FIN-RET-002).

Sie

MiFID-Pfad

8

Archivierung des Cross-Sell-Vorschlags und Verwerfungs-Begründung.

Sie + anymize

MaComp BT 5

06

Womit Sie arbeiten

So setzen Sie anymize konkret ein

Was anymize tut

  • Pseudonymisiert Klarname, Konto-/Depot-Stände, Geeignetheits-Bezug mit über 95 % Genauigkeit.
  • Ersetzt sie durch semantische Platzhalter vor dem KI-Aufruf.
  • Re-identifiziert in der Banking-Umgebung beim Empfang.
  • Verarbeitung in deutschen Rechenzentren; AVV nach Art. 28 DSGVO und § 25b KWG.

Was Sie als Beraterin tun

  • Bestandsdaten vollständig erfassen — Konto-/Depot-Aktivität, letzte Beratung, Geeignetheit.
  • Anonymisierungs-Vorschau sichten.
  • Compliance-Spot-Check Zielmarkt-Match je Vorschlag.
  • Quartalsweise Bias-Audit auf Cluster-Verzerrungen (z.B. teure Produkte an spezifische Cluster).

Daten-Input

Konto-/Depot-Stände, jüngste Aktivität (12-Monats-Trend), letztes Beratungsdatum, Geeignetheits-Profil, Lebensphase, Familienbezug.

Output-Kontrolle

Pseudonymisierte Daten gehen an die KI; re-identifizierte Hinweis-Tabelle (Produktklasse, Auslöser, Geeignetheits-Match, fehlende Daten, Compliance-Caveat) + Checkliste.

Freigabeprozess

Beraterin entscheidet je Vorschlag: ansprechen oder verwerfen — KI ist Hinweis-Geber, keine Entscheidung. Verwerfungs-Begründung dokumentieren.

07

Die KI-Anweisung

Prompt zum Kopieren

So nutzen Sie diesen Prompt:

1. Bestandsdaten in anymize laden.

2. Prompt anhängen, Thinking-Modus.

3. Compliance-Spot-Check Zielmarkt je Vorschlag.

4. Bei Ansprache: regulärer MiFID-Beratungsprozess.

Empfohlener Reasoning-Modus in anymize: Thinking — Geeignetheits-Match-Logik.
# Context (C)
Rechtsstand: <heutiges Datum — bitte aktuell ermitteln und hier einsetzen>.
Du erstellst einen Cross-Sell-Hinweis für einen pseudonymisierten Bestandskunden.
Eingaben: Kontoaktivität, Geeignetheits-Profil, letztes Beratungsdatum,
Produktuniversum-Eckdaten (Abstraktion, keine ISINs/WKNs).

# Role (R)
Du agierst als Vertriebs-Hinweis-Assistenz mit Kenntnis MiFID II § 64 WpHG,
MaComp BT 5 (Product Governance, Zielmarkt), MaComp BT 7.1 (Geeignetheit),
DSGVO Art. 22, ESMA AI-Statement. Du gibst KEINE rein automatisierte
Verkaufsempfehlung — das ist Beratungs-Entscheidung der Beraterin.

# Action (A)
1. Analysiere die Daten und erzeuge 1–3 Cross-Sell-Hinweise mit:
   - Produktklasse (z.B. ETF-Sparplan, Tagesgeld, Riester, bAV, Wohnbau-
     finanzierung, Versicherungs-Produkt) — KEINE konkreten ISINs/WKNs.
   - Geeignetheits-Match (passt zu welcher Profil-Komponente).
   - Auslöser-Signal (z.B. „Tagesgeld-Wachstum von [[Geldbetrag-…]] auf
     [[Geldbetrag-…]] über 12 Monate").
   - Compliance-Caveat (Zielmarkt-Check Pflicht, Empfehlung muss in regulärem
     Beratungsprozess erfolgen).
2. Bei jedem Hinweis: explizit benennen, welche Geeignetheits-Daten neu erhoben
   werden müssen, weil das aktuelle Profil nicht reicht.
3. Verzichte auf Verkaufsdruck-Formulierungen wie „attraktive Gelegenheit",
   „lohnt sich".
4. Schließe mit Checkliste „Compliance-Spot-Check vor Ansprache" (5 Items).

# Format (F)
- Hinweis-Tabelle | # | Produktklasse | Auslöser | Geeignetheits-Match |
  Fehlende Daten | Compliance-Caveat |.
- Checkliste als Markdown-Checkboxes.

# Target Audience (T)
Beraterin als Vorbereitung. Sachlicher Hinweis-Ton, kein Verkaufs-Push.
08

So sieht der Sachverhalt aus

Pseudonymisierter Eingabetext

Bestandskunden-Snapshot nach anymize-Anonymisierung. Konten-, Depot-, Beraterkennungen sind Platzhalter; Profil und Lebensphase sichtbar.
Bestandskunden-Snapshot 2026-05-13, Mandat [[MandatID-a1b2]]
Letzte Beratung: 2024-09 (Geeignetheits-Profil ausgewogen,
Verlusttragfähigkeit 25%, ETF-Erfahrung)
Konten-/Depot-Stände:
- Giro [[Konto-c3d4]]: [[Geldbetrag-c3d4]] EUR (über 12 M. wachsend)
- Tagesgeld [[Konto-e5f6]]: [[Geldbetrag-e5f6]] EUR
  (gestiegen von [[Geldbetrag-g7h8]] EUR vor 12 M.)
- Depot [[Depot-i9j0]]: [[Geldbetrag-i9j0]] EUR (MSCI-World-ETF +
  Euro-Anleihen-ETF, Sparplan 300 EUR/M.)
Lebensphase: Mandantin 41 J., verheiratet, 1 Kind (10 J.), beschäftigt.
Keine bAV bisher; keine Riester; keine Wohnbau-Finanzierung; keine
Berufsunfähigkeits-Versicherung.
Beraterin: [[BeraterID-k1l2]]
09

So liefert anymize zurück

Der Antrags-Entwurf

KI-Output. Beraterin entscheidet je Vorschlag; KI ist Hinweis-Geber, keine Verkaufs-Entscheidung.
## Cross-Sell-Hinweise (Vorbereitung für Beraterin)

| # | Produktklasse | Auslöser | Geeignetheits-Match | Fehlende Daten | Compliance-Caveat |
|---|---|---|---|---|---|
| 1 | Tagesgeld-Übertrag in ETF-Sparplan-Erhöhung | Tagesgeld stieg über 12 M. um [[Differenz-g7h8]] EUR; aktueller ETF-Sparplan 300 EUR/M. unter Möglichkeit | ausgewogen + ETF-Erfahrung — Profil passt | Verlusttragfähigkeits-Update (aktuelle Verbindlichkeiten, Notgroschen?) | Geeignetheits-Update Pflicht; MaComp BT 5 Zielmarkt-Check |
| 2 | bAV-Direktversicherung | Mandantin angestellt, keine bAV trotz Förderlogik | Profil neu: SV-Pflicht, Arbeitgeber-Matching unbekannt | Arbeitgeber-bAV-Tarif, gewünschter Beitrag | Neuer Geeignetheits-Bogen Altersvorsorge (UC-V-FIN-RET-009) |
| 3 | Riester für Mandantin + Ehepartner mittelbar | 1 Kind (10 J.) → Kinderzulage 300 EUR p.a. | Profil neu: Familienbezug + Förderlogik | Steuerklasse, Ehepartner-Beruf | Neuer Geeignetheits-Bogen (UC-V-FIN-RET-009) |

## Checkliste — Compliance-Spot-Check vor Ansprache
- [ ] Mandanten-Einwilligung zur Profil-Anpassung einholen.
- [ ] MaComp BT 5 Zielmarkt-Match je Vorschlag prüfen.
- [ ] Empfehlung NUR im regulären Beratungsprozess; KI-Hinweis nicht direkt versenden.
- [ ] Verzicht auf Verkaufsdruck-Formulierungen.
- [ ] Eskalation an Wealth Manager, falls Mandant über Schwellwerte (Wealth-Mandanten-Grenze).
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Was das Berufsrecht verlangt

Pflichten — und wie anymize sie abdeckt

PF-FIN-RET-013-1 · DSGVO Art. 22 (SRC-0141)

Rein automatisierte Verkaufs-Empfehlung mit wesentlicher Wirkung wäre Art.-22-Fall. Mitigation: Beraterin entscheidet.

PF-FIN-RET-013-2 · MaComp BT 5 Zielmarkt

Cross-Sell-Produkt muss in Zielmarkt-Definition passen. Mitigation: Compliance prüft.

PF-FIN-RET-013-3 · § 64 WpHG Geeignetheit

Empfehlung ohne aktuelles Geeignetheits-Profil ist Verstoß. Mitigation: Prompt verlangt fehlende-Daten-Markierung.

PF-FIN-RET-013-4 · § 43 KWG (SRC-0109)

Konto-/Depot-Stände sensibel — Pseudonymisierung Pflicht.

PF-FIN-RET-013-5 · ESMA AI-Statement (SRC-0131)

Test-/Überwachungspflicht für Cross-Sell-KI.

PF-FIN-RET-013-6 · Bias-/Diskriminierungs-Risiko (BaFin SRC-0121, SRC-0122)

Cross-Sell-Algorithmen können Bias enthalten (z.B. teurere Produkte an spezifische Cluster). Quartalsweise Bias-Audit.

PF-FIN-RET-013-7 · § 25b KWG (SRC-0107)

Cloud-LLM Auslagerung.

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Datenschutz und Vertraulichkeit

So funktioniert das mit anymize

Bestandskunden-Daten sind hochsensibel (Klarname, Konto-/Depot-Stände, Lebensphase, Geeignetheitsbezug). Mit anymize verlassen sie das Haus nicht im Klartext. Rechtsgrundlage Art. 6 Abs. 1 lit. f DSGVO (berechtigtes Interesse Bank an Cross-Sell-Analyse) + lit. b DSGVO (Geschäftsbeziehung). DSGVO Art. 22 greift, sobald Cross-Sell rein automatisiert ohne Beraterin im Loop läuft — bei Mensch-im-Loop nicht. BaFin „KI: Automatisch fair?" (SRC-0121) diskutiert Bias-Risiken; quartalsweise Audit Pflicht. AVV nach Art. 28 DSGVO und § 25b KWG.

Was anymize konkret leistet

  • Pseudonymisiert Klarname, Konten/Depots, Beraterkennung mit über 95 % Genauigkeit.
  • Ersetzt sie durch semantische Platzhalter vor dem KI-Aufruf.
  • Re-identifiziert in der Banking-Umgebung beim Empfang.
  • Alternativen: S-KIPilot, atruvia KCC, IBM watsonx Assistant, Salesforce Einstein for Banking, Azure OpenAI Frankfurt.
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Sicherheitscheck vor der Einreichung

Was anymize liefert — was Sie souverän entscheiden

Vor dem KI-Aufruf

  • Bestandsdaten + Geeignetheit + Lebensphase vollständig?
  • Anonymisierungs-Vorschau gesichtet?

Nach der KI-Antwort

  • Zielmarkt-Match je Vorschlag geprüft?
  • Fehlende-Daten-Markierung klar?
  • Keine Verkaufsdruck-Formulierung („attraktiv", „lohnt sich")?

Vor Ansprache

  • Beraterin entscheidet je Vorschlag — KI ist Hinweis?
  • Bei Ansprache: regulärer MiFID-Beratungsprozess?
  • Quartalsweise Bias-Audit dokumentiert?

Typische Fehlermuster — und wie anymize gegensteuert

  • KI empfiehlt Produkte außerhalb des Geeignetheits-Profils — Compliance-Spot-Check Pflicht.
  • KI nutzt Verkaufsdruck-Sprache („attraktive Gelegenheit") — Prompt verbietet.
  • KI nennt konkrete ISINs/WKN — Prompt erlaubt nur Produktklassen.
  • KI vergisst „neue Geeignetheits-Daten erforderlich"-Markierung — Strukturzwang.
  • KI sortiert Vorschläge nach Ertrag für die Bank statt nach Mandanten-Eignung — Bias-Audit prüft.
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Rechtsgrundlagen

Normen, Urteile, Belege

Primärnormen

  • Bankgeheimnis
  • Automatisierte Einzelfallentscheidung
  • AVV
  • Geeignetheit
  • Product Governance + Geeignetheit
  • Test-/Überwachung
  • Bias-Diskussion
  • KI-Inventar

Sekundärquellen

  • 73 % KI-Nutzung
  • 4 Pp RoTE-Vorteil
  • 3–15 % Revenues per RM
  • Halluzinations-Risiko

Tools und Alternativen

  • Sparkassen / Volksbanken
  • Banking-Conversational-AI
  • CRM-Cross-Sell-Engine
  • BSI-C5-Cloud-LLM

Stand: · Nächste Überprüfung:

Hinweis zur Nutzung

Zur Orientierung — nicht als Mandatsersatz

Diese Anleitung beschreibt einen Arbeitsablauf, den Sie mit anymize umsetzen können. Sie ist zur Orientierung gedacht und ersetzt weder die anwaltliche Würdigung im Einzelfall noch eine fachanwaltliche Prüfung. Welche Rechtsprechung einschlägig ist, wie der Sachverhalt rechtlich zu bewerten ist, welche Anträge in Ihrem konkreten Mandat richtig sind — das bleibt selbstverständlich bei Ihnen.

KI-Outputs müssen vor jeder Verwendung anwaltlich geprüft werden. Insbesondere Urteils-Aktenzeichen, Norm-Verweise und Fristen sind gegen Primärquellen zu verifizieren. anymize gewährleistet die Vertraulichkeit der Mandantendaten gegenüber dem KI-Anbieter; die fachliche Richtigkeit des Outputs liegt in Ihrer Verantwortung.

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