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Hyperautomation in Finance – Potenziale & Einsatzbereiche

End-to-End-Automatisierung als Überlebensstrategie

Die Finanzdienstleistungsbranche ist gekennzeichnet durch komplexe Prozesse, eine Vielzahl von Transaktionen und Regularien. Traditionell verursachen unzählige Legacy-Systeme ein hohes Maß an personenabhängigen Prozessen. Um vor dem Hintergrund eines kontinuierlich volatilen Marktes adäquat reagieren und agil bleiben zu können, sind die Finanzdienstleister mehr denn je gezwungen, ihre Geschäfts- und IT-Prozesse zu digitalisieren. Flexibilität und Resilienz sind gefragt, um auf die sich schnell ändernden Bedingungen angemessen zu reagieren, wobei die richtige Infrastruktur die Voraussetzung für diesen operativen Ansatz ist. Die Dynamik, die die digitale Transformation mittlerweile dabei entwickelt, lässt den Banken und Finanzinstituten keine Wahlmöglichkeit mehr. Hyperautomatisierung wird zu einer Überlebensstrategie.

Hyperautomatisierung – die nächste Stufe der Automatisierung

In den letzten Jahren hat der Einsatz von Robotic Process Automation (RPA) im Finanzsektor zur Effizienzsteigerung und Kosteneinsparung exponentiell zugenommen. Der versprochene Nutzen ist jedoch noch nicht vollumfänglich eingetreten, da RPA nur einzelne Aufgaben automatisieren kann. Daher ist ein integriertes System erforderlich, das eine End-to-End-Fokussierung ermöglicht, um sicherzustellen, dass nicht nur einzelne Aufgaben gut ausgeführt werden, sondern auch der gesamte Prozess effizient ist. Hyperautomatisierung hebt die Automatisierung auf die nächste Stufe, indem sie der Automatisierung zusätzliche Intelligenz hinzufügt und ein breiteres Spektrum an Tools einbezieht, so dass alle automatisierbaren Aktivitäten automatisiert werden können. Die Integration dieser Technologien in das bestehende Geschäftsmodell ermöglicht eine End-to-End-Automatisierung von Prozessen.

Mit vereinter Kraft

Hyperautomation vereint Funktionen der Künstlichen Intelligenz (KI) wie Maschinelles Lernen (ML), Process Mining, Robotic Process Automation (RPA), Verarbeitung natürlicher Sprache (NLP), Geschäftsprozessmanagement (BPM), API-Integration und intelligente Workflow-Orchestrierung, um das hohe Maß an Komplexität durch eine Automatisierung der Bereitstellung von Services für Kunden zu reduzieren. Hyperautomation zeichnet sich durch die Fähigkeit aus, sich schnell in moderne und alte Systeme zu integrieren und prozessbezogene Daten aus den unterschiedlichsten Quellen dort zur Verfügung zu stellen, wo intelligente Automatisierungstechnologien effektiv eingesetzt werden können. Hyperautomatisierung befähigt Menschen und Unternehmen, die Entscheidungsbefugnis an intelligente Systeme, Bots und intelligente Assistenten zu delegieren.

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Überwindung der RPA-Grenzen

Während die Verarbeitung strukturierter Daten mit RPA noch zu bewältigen ist, ergeben sich spätestens dann Probleme, wenn mit unstrukturierten Daten gearbeitet werden muss. Studien belegen, dass es sich aber bei fast 80 Prozent der in Banken gesammelten Daten um unstrukturierte Daten handelt. Hyperautomation versetzt Banken in die Lage, auch diese Daten problemlos zu verarbeiten. Fortschrittliche KI-Funktionen wie optische Zeichenerkennung (OCR), NLP, Mustererkennung, Bild- und Stimmerkennung werden eingesetzt, um die aus verschiedenen Quellen gesammelten Daten wie z. B. eingereichte Dokumente, E-Mail- und Chat-Kommunikation, Fotos und Videos oder Audionachrichten sinnvoll zu nutzen. Durch die Anwendung von Deep Learning (DL) auf Big Data sind prädiktive Analysen und Entscheidungen möglich, die nicht zuletzt durch das Erkennen und Verhindern von Betrugsfällen zu besseren Geschäftsergebnissen führen.

Hochwertige Ergebnisse auch bei unstrukturierten Prozessen

Traditionelle Technologien für das Geschäftsprozessmanagement und die Entwicklung von Low Code-Apps lösen das Problem fragmentierter Systeme nicht. Viele Unternehmen der Finanzwirtschaft ringen traditionell mit komplexen Architekturen und Integrationen, um Systeme zu verbinden, die nie so konzipiert wurden, dass sie nahtlos zusammenarbeiten. Hyperautomatisierung reduziert hier nicht nur manuelle Eingaben, sondern stellt gleichzeitig qualitativ hochwertige Ergebnisse bei Front- und Back-End-Prozessen sicher. Die Kombination der Kerntechnologien der Hyperautomatisierung ermöglicht es Unternehmen, auch Prozesse mit unstrukturierten Daten automatisiert zu bearbeiten und durch die automatisierungsbedingte Neugestaltung von Betriebsabläufen die Betriebskosten um bis zu 30 Prozent zu senken.

Hyperautomatisierung versetzt IT-Entscheidungsträger in die Lage, das wahre Potenzial von Daten auszuschöpfen und so Erkenntnisse zu gewinnen, die es ihnen ermöglichen, aktuelle Geschäftstrends zu verstehen und Vorhersagen über zukünftige Ergebnisse zu treffen. Unternehmen können damit Anpassungen in Echtzeit vornehmen und sich je nach sich ändernder Verbraucherlandschaft weiterentwickeln.

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KI-Power beseitigt Automatisierungsbaustellen

Unternehmen, die auf Hyperautomatisierung setzen, können ein System aufbauen, das sich schnell in andere Systeme integrieren lässt und das Beste kombiniert, was Menschen und Maschinen zu bieten haben, um den Kunden den ultimativen Service zu gewährleisten. Sie überwachen und passen ihre Prozesse in Echtzeit an und entwickeln sich schnell entsprechend den sich ändernden Kunden- und Geschäftsanforderungen weiter. Banken können die in Hyperautomation integrierten KI-Algorithmen und ML-Technologien nutzen, um alle Geldtransaktionen effizient zu überwachen. Somit können sie die Wahrscheinlichkeit betrügerischer Transaktionen vorhersagen und Risiken für Kunden minimieren.

  1. Scannen von Dokumenten

    Die Finanzdienstleistung ist einer der datenintensivsten Sektoren in der globalen Wirtschaft. Täglich fallen enorme Mengen an Kundendaten an, die im Rahmen von dokumentenbasierten Transaktionen verarbeitet und analysiert werden müssen. Eine Schlüsselaufgabe in der Finanzbranche kommt daher dem Scannen von Kundendokumenten einschließlich Identitätsdaten und Kontoauszügen zu. Die Menge an Daten, die den Organisationen in diesem Bereich als Ergebnis zur Verfügung steht, wächst exponentiell. Die beliebteste Technologie zum Scannen von Dokumenten ist die optische Zeichenerkennung (OCR), die aber bei jeder Formularänderung neu eingesetzt werden muss. Hyperautomatisierung geht das Problem effizienter an, indem sie Daten aus verschiedenen Quellen, angehakte Kontrollkästchen und sogar handschriftliche Notizen in einem Workflow extrahiert, klassifiziert und zusammenführt.
  2. Automatisierte Berichterstattung

    Ein weiteres wichtiges Einsatzgebiet der Hyperautomatisierung ist der regulatorische Berichtsprozess, denn Technologien wie RPA sind nicht für eine End-to-End-Automatisierung des Berichtswesens geeignet. Durch die Automatisierung der regulatorischen Prozesse können Banken die komplexen regulatorischen Meldepflichten erfüllen. Außerdem sorgen die Hyperautomation-Technologien für eine sehr hohe Genauigkeit der Berichterstattung und eröffnen die Möglichkeit für einen Audit-Trail für jeden Schritt im Prozess bei Audit- und regulatorischen Anforderungen.
  3. Vermeidung von Betrug und Fehlern

    Hyperautomatisierung eignet sich auch hervorragend zur Eindämmung von Betrug und Mitarbeiterfehlern und reduziert finanzielle Verluste aufgrund von Betrug, Unfällen und Fehlern erheblich. In Verbindung mit ML kann Hyperautomatisierung effizient und transparent für die Transaktionsverarbeitung verwendet werden und generierte Protokolle können mittels ML zur Erkennung von Mustern und Trends verwendet werden, die entsprechende Vorhersagen erlauben.
  4. Datenanalyse in Echtzeit

    Wenn geschäftliche Agilität der Erfolgsfaktor ist, dann ist Echtzeit-Datenanalyse der Schlüssel dazu. Unternehmen erkennen oft nicht, wo ihre Ineffizienzen liegen, weil Datenanalysen fehlen, was im Finanzsektor angesichts der riesigen Menge an verfügbaren Transaktionsdaten besonders frustrierend ist.
  5. Compliance

    Mit der Zunahme von Online-Banking und digitalen Zahlungen suchen Banken innovative Wege, um Kunden ein maßgeschneidertes Erlebnis zu bieten. Das Kunden-Onboarding beispielsweise ist ein kritischer Prozess vor allem unter Compliance- und Anti-Geldwäsche-Gesichtspunkten. Durch den Einsatz von Hyperautomation Technologien können sich Führungskräfte auf unternehmenskritische Aufgaben wie die Untersuchung von Konten mit hohem Risiko konzentrieren. Intelligente Bots analysieren Dokumente, extrahieren Daten, laden die wesentlichen Informationen automatisch in das Compliance-System hoch und können automatisch Risikobewertungen zuweisen und die Profile kategorisieren. Kundenrisikoprofile können aus mehreren Quellen mit Hilfe von intelligenten Bots verifiziert und konsolidiert werden, die Details aus verschiedenen Quellen schneller extrahieren, was zu einer schnelleren Bearbeitungszeit führt und die Lösung mit Bankdienstleistungen beschleunigt.
  6. Kundenzufriedenheit

    Hyperautomatisierungstechnologien ermöglichen es den Banken, Abläufe zu rationalisieren, Kundenbeziehungen zu stärken und das allgemeine Kundenerlebnis durch intelligente Self-Services zu verbessern. Intelligente Bots können grundlegende Fragen potenzieller Kunden beantworten und gegebenenfalls die Fragen eskalieren, die das Eingreifen menschlicher Vertreter erfordern. Sie sind rund um die Uhr verfügbar und immer bereit, Kundenfragen zu beantworten.

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Fazit:

Die Hyperautomatisierung dient dazu, komplexe Aufgaben automatisiert und praktisch ohne menschliche Eingabe produktiv ausführen zu können. Hyperautomation ist darauf ausgelegt, ein funktionierendes Ökosystem zu schaffen, das sich ständig weiterbildet, agil ist und jederzeit bereit ist, Daten und Erkenntnisse für eine schnelle und genaue Entscheidungsfindung zu liefern. Für das Überleben der Finanzunternehmen in einer wettbewerbsintensiven Post-COVID-Welt wird Hyperautomatisierung zur Überlebensstrategie. Es geht nicht mehr um die Frage ob, sondern nur noch um die Frage, wann sich die Finanzdienstleister die Technologien der intelligenten Automatisierung ins Haus holen.

Milad Safar
Milad Safar

Managing Partner und Autor zahlreicher Veröffentlichungen zum Themenfeld Digitalisierung

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