Wie KI-Erkenntnisse aus dem Investmentbanking das B2B-Vertriebspotenzial freisetzen können
Zusammenfassung:
In diesem Beitrag werden die jüngsten Fortschritte im Einsatz von Künstlicher Intelligenz (KI) im Investmentbanking, etwa beschleunigtes Research, Bias-Kontrolle und nahtlose Integration in End-to-End-Workflows, als Blaupause für den B2B-Vertrieb vorgestellt.
An sechs Anwendungsfällen, von der Lead-Priorisierung über Gesprächsvorbereitung bis zur Bias-Erkennung in der Pipeline, wird gezeigt, wie Vertriebsteams von ähnlichen Effizienz- und Qualitätsgewinnen profitieren können.
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In meinem früheren Blog-Beitrag zur Umsetzung von KI-Tools im Vertrieb Künstliche Intelligenz in Vertriebspotenzial verwandeln: Lektionen aus dem FAZ-“KI-Playbook” und dem JTBD-Ansatz – Project Sales Mastery habe ich bereits auf eine FAZ-Serie aufmerksam gemacht, wie man Vertriebsaktivitäten analysiert und dann konkrete Schritte für den KI Einsatz ableiten kann.
In einem ursprünglich im Business Insider erschienenen und auf MSN Finanzen (“Es dauert jetzt einen Tag statt einen Monat”: Wie Künstliche Intelligenz das Investieren von JP Morgan und Blackrock verändert) ins Deutsche übersetzten Artikel wird beschrieben, wie führende Asset Manager wie JP Morgan, BlackRock und AllianceBernstein ihren Research- und Investmentprozess durch KI-Einsatz revolutionieren. Was früher mehrere Wochen oder sogar Monate an Analysearbeit beanspruchte, erledigt heute eine KI-gestützte Plattform innerhalb weniger Tage: von der Auswertung regulatorischer Dokumente über Sentiment-Analysen von Earnings Calls bis hin zu simulationsbasierten Portfoliosteuerungen.
Kernerkenntnisse aus dem Investment-Report
Beschleunigtes Fundamental-Research: Analysten greifen mittels spezialisierter KI-Tools wie AB AI (AllianceBernstein) oder Asimov (BlackRock) in Sekundenschnelle auf strukturierte Insights aus unstrukturierten Texten (Earnings Calls, SEC-Filings) zu.
Bias- und Risikokontrolle: Mit Modulen wie JPMorgan’s Moneyball lassen sich historische Biases und potenzielle Entscheidungsfehler identifizieren und korrigieren.
End-to-End-Integration: Anstatt Insellösungen zu schaffen, werden KI-Funktionen direkt in etablierte Plattformen (Spectrum, Einstein Analytics, Dynamics) eingebettet, um Workflows zu garantieren.
Diese Innovationen bedeuten für Finance-Teams vor allem eins: höhere Geschwindigkeit bei gleichbleibender Qualität und kontinuierlicher Risikokontrolle und damit einen hohen Produktivitätsschub.
Parallelen zum B2B-Vertrieb: KI als Vertriebs-Rüstung
Die Erfolgsmuster im Investment-Research lassen sich 1:1 auf den B2B-Vertrieb übertragen: repetitive Datenaufbereitung, Lead-Scoring, Gesprächsvorbereitung, Dokumenten-Generierung und Performance-Optimierung können durch KI massiv beschleunigt und skaliert werden. Nachfolgend finden sich konkrete Anwendungsfälle:
Morgendlicher Sales-Check: Top-Leads und Handlungsbedarfe
Investmentbanking: Ein Dashboard liefert täglich identifizierte Marktchancen und Portfoliostress-Tests.
B2B-Vertrieb:
- Technologie: Ein Power BI-Dashboard oder Salesforce Einstein Analytics wertet CRM-Daten, Web-Tracking (z. B. ZoomInfo) und News-Feeds aus.
- Konkret: Jeden Morgen erhält das Team eine Anzahl neuer Leads mit höchster Abschlusswahrscheinlichkeit (Lead-Score basierend auf historischem Deal-Verhalten, Firmendaten und Interaktions-Velocity) sowie drei Bestandskunden-Deals mit Warnhinweis (z. B. stagnierende Phasen).
- Nutzen: Vertriebsprofis fokussieren sich sofort auf die lohnendsten Chancen, anstatt Stunden mit Datenrecherche zu verbringen.
KI-gestützte Gesprächsvorbereitung
Investmentbanking: Chatbots liefern Analysten in Minuten sektorenspezifische Reports.
B2B-Vertrieb:
- Technologie: GPT-4-basierter Copilot in Microsoft Dynamics 365 oder ein LangChain-Agent im internen CRM.
- Konkret: Vertriebsmitarbeiter geben Stichworte (Branche, Produktlinie, Entscheider-Typ) ein. Binnen Sekunden entstehen:
- Ein individuelles Kundenprofil mit den neuesten Unternehmenszahlen und News.
- Eine Gesprächsagenda mit drei Hauptpunkten und möglichen Einwand-Antworten (z. B. ROI-Case-Vorschläge | USPs | Benchmarking).
- Nutzen: Jeder Call ist perfekt vorbereitet, auch bei wenig Vorlauf.
Automatisierte Gesprächsdokumentation
Investmentbanking: Ursprünglich beschreiben Asset Manager, wie agentische KIs gleichzeitig Simulationen fahren und Dokumente auswerten, doch in der Praxis setzen Teams bei Research-Calls auch auf Transkriptionstools.
B2B-Vertrieb:
- Technologie: Otter.ai, Gong.io oder Microsoft Teams Viva Sales.
- Konkret: Während eines Zoom- oder Teams-Meetings:
- Die KI transkribiert automatisch das Gespräch in Echtzeit.
- Wichtige Stichworte (z. B. Follow-up, Budget, nächste Schritte) werden markiert.
- Aufgaben und To-Dos werden unmittelbar als CRM-Tasks angelegt (z. B. „Angebot bis Freitag senden“).
- Nutzen: Manuelle Protokolle entfallen, Nachbereitung erfolgt fehlerfrei und lückenlos.
Kontinuierliches Insight-Monitoring
Investmentbanking: Plattformen wie Asimov durchsuchen rund um die Uhr Research-Notizen, Unternehmensmeldungen und E‑Mails, um Portfolio-Erkenntnisse zu generieren;Sogar nachts, während die Banker individuellen Tätigkeiten nachgehen.
B2B-Vertrieb:
- Technologie: Ein Sales Copilot oder interner GPT-Agent im CRM (z. B. Microsoft Dynamics 365 Copilot) analysiert permanent E‑Mail-Verläufe, CRM-Notizen und Social-Media-Aktivitäten.
- Konkret: Über Nacht erhält das Vertriebsteam automatisierte Alerts und Zusammenfassungen:
- Ungelesene Kundenanfragen oder unbeantwortete E‑Mails.
- Neue LinkedIn-Erwähnungen wichtiger Entscheider.
- Zusammengefasste Stimmungsindikatoren aus Kundenkommunikation.
- Nutzen: Vertriebsprofis werden proaktiv auf relevante Signale hingewiesen, keine wichtigen Kunden-Updates gehen verloren und der Handlungsbedarf wird unmittelbar deutlich.
Intelligente Angebotserstellung mit Human-in-the-Loop
Investmentbanking: Konfigurationsplattformen generieren Vorschläge und lassen Experten feinjustieren.
B2B-Vertrieb:
- Technologie: Salesforce CPQ kombiniert mit Conga Composer oder PandaDoc + AI.
- Konkret: Aus CRM-Werten, Preislisten und Compliance-Regeln entsteht in Minuten ein Angebotsentwurf. Ein Vertriebsleiter prüft und genehmigt per Klick.
- Nutzen: Einheitliche Document Qualität, schnelle Durchlaufzeiten und gesetzeskonforme Angebote.
Pipeline-Optimierung und Bias-Erkennung
Investmentbanking: Moneyball-Module decken Anlagebias auf und empfehlen Gegenstrategien.
B2B-Vertrieb:
- Beispiel-Tool: People.ai, Salesloft Analytics, Clari oder ein internes Dashboard mit Python-/R‑Modellen.
- Datenbasis: Pipeline-Daten nach Region, Branche und Produktlinie; Performance-Kennzahlen (Abschlussquoten, Durchlaufzeiten, durchschnittlicher Deal-Size); historische Bias-Patterns (z. B. Segmentverteilungen).
- Konkret: Ein täglicher Report zeigt:
- Unterrepräsentierte Segmente (z. B. KMU im Healthcare-Segment).
- Empfohlene Outreach-Aktionen: Liste von Leads, die seit >30 Tagen keine Reaktion zeigten.
- Nutzen: Gleichmäßig wachsende Pipeline, strategischer Fokus auf alle Zielgruppen und rechtzeitige Gegenmaßnahmen gegen Verzerrungen.
Fazit: Effizienz und Menschlichkeit im Einklang
Sowohl im Finance-Research als auch im B2B-Vertrieb erreicht man durch KI-gestützte End-to-End-Workflows erhebliche Effizienzgewinne, ohne die menschliche Expertise obsolet zu machen. Vielmehr wird sie durch eine „Iron Person“-Rüstung verstärkt, die repetitive Aufgaben übernimmt, den Blick schärft und Zeit für strategische und auch persönliche Interaktionen freisetzt.
Prüfen Sie Ihre bestehenden Prozesse:
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