Das Cognitive Computing setzt auf Technologien aus dem Bereich der künstlichen Intelligenz. KI findet man in Systemen, die die richtige Entscheidung zum richtigen Zeitpunkt treffen. Die Künstliche Intelligenz wird dabei über einen längeren Zeitraum auf relevante Variablen trainiert. Dabei kann dieser Ansatz in nahezu jeder Applikation verwendet werden. Bereits Sprachassistenten wie Alexa oder Siri verdeutlichen das Potenzial im Alltag. Auch das autonome Fahren wird vom Einsatz der künstlichen Intelligenz profitieren.
RPA trifft auf das konventionelle Bankwesen
Die digitale Transformation sorgt für eine Neuausrichtung ganzer Branchen. Bereits heute lässt sich dieser Wandel bei Großbanken, Sparkassen, Volksbanken und anderen Finanzinstituten ausmachen. Dabei findet vermehrt intelligente Software Anwendung, welche die bekannten Frontendsysteme sowie andere kundenorientierte Systeme neu definiert. Doch der Wandel hat bisher nur im Rahmen der Frondend-Systeme stattgefunden, sodass die klassischen Backoffice-Anwendungen dieser Entwicklung hinterherlaufen. Das bedeutet: Die Prozesse im Backoffice müssen schneller und vor allem besser werden. Um die Kundenbedürfnisse maximal zu befriedigen, sollte vor allem eine konsistente Qualität bei den Dienstleistungen garantiert werden.
Eine Möglichkeit, um eine Automatisierung bestehender Prozesse bei einer Stabilisierung der Bearbeitungsqualität zu gewährleisten, ist Robotic Process Automation (RPA). Hierbei werden repetitive und regelbasierte Prozesse durch eine RPA Software bearbeitet. Dieses Vorgehen sorgt für eine optimierte Effizienz und sinkende Kosten. Dabei müssen jedoch Voraussetzungen gegeben sein: Ein Bankprozess, der mittels RPA automatisiert wird, sollte stets standardisiert sein. Zudem müssen sämtliche gesetzliche Vorschriften im Zuge dieses Prozesses berücksichtigt werden. Schlussendlich sollten vor allem Massenprozesse im Rahmen der RPA-Implementierung abgebildet werden, denn hier lassen sich die größten Einsparungen realisieren.
Vorteile von RPA in Banken
Die Anpassung eines IT-Systems stellt für eine Bank eine große Herausforderung dar, denn auch nach der Änderung müssen sämtliche Prozesse funktionieren. Zudem müssen sämtliche Mitarbeiter für das neue System geschult werden. Diese Umstände führen dazu, dass gravierende Veränderungen an den Bestandssystemen mit enormen Kosten- und Risikofaktoren einhergehen. Anders verhält es sich mit dem Einsatz von RPA. Es findet nur ein minimaler Eingriff in die Funktionsweise des Systems statt, der zudem innerhalb kürzester Zeit erfolgt. Des Weiteren ist die Implementierung einer RPA ein Vorgang, welcher kaum technologische oder finanzielle Aufwände birgt.
Für Banken bedeutet dies, dass die Implementierung von RPA schnell und ohne gravierende Eingriffe in die Bestandssysteme erfolgen kann. Somit wird eine benutzerfreundliche Integration der Software-Roboter gewährleistet. Einer der größten Vorteile, den Robotic Process Automation mit sich bringt, ist die Daten- und Transaktionsverarbeitung über mehrere IT-Systeme. Der gesamte Verarbeitungsprozess erfolgt ohne Medienbrüche. Tieferliegende IT-Systeme und -Architekturen müssen nicht verändert werden. Insbesondere im Rahmen der operativen Anwendung ergibt sich ein wichtiger Vorteil, denn eine entsprechende Software ist permanent einsatzbereit. Somit können sämtliche Massenprozesse permanent bearbeitet und Kosten maßgeblich gesenkt werden. Auch die Wartungsintensität gilt als einer der großen Vorteile. Eine Wartung der Software muss nur bei Anpassungen der einbezogenen Systeme erfolgen. Wird RPA bei Massenprozessen implementiert, so zeichnet sich dieses Vorgehen mit einem schnellen Return on Investment aus.
RPA-Einführungsvideo
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Benefits von RPA
Kostensenkung
Qualitätssteigerung
Mitarbeiterentlastung
RPA-Einsatz anhand von Bankprozessen
Der Einsatz von Robotic Process Automation bietet sich insbesondere im Finanz- und Kreditbereich an, denn die hier vorliegenden Prozesse zeichnen sich durch ein hohes Maß an Standardisierung aus. Die existierenden Prozesse sind zudem repetitiv und regelbasiert und können somit auf eine einfache Art standardisiert werden.
Die nachfolgenden Beispiele verdeutlichen exemplarisch, wie RPA im Rahmen von Banking-Prozessen angewendet werden kann:
Beispiel: Kreditkartenabrechnungen
Beispiel: Betrugsprophylaxe
Der zunehmende Einsatz digitaler Medien stellt für Banken eine Herausforderung dar. Dies liegt insbesondere an der zunehmenden Zahl an Betrugsfällen, welche mit der Verbreitung der neuen Technologien einhergehen. Dennoch fällt es Banken schwer, sämtliche Transaktionen zu überprüfen und Betrugsmuster auf einem manuellen Weg zu identifizieren.
Der Einsatz von Software-Robotern kann diese bestehende Herausforderung meistern. Dafür werden sogenannte „Wenn-Dann“-Methoden angewendet. Diese erkennen potenzielle Betrugsfälle und leiten diese zur manuellen Prüfung in den jeweiligen Fachbereich. So kann die RPA beispielsweise die Initiierung vieler Transaktionen innerhalb eines kleineren Zeitraums erkennen und als potenzielle Gefahr einstufen. Durch eine manuelle Prüfung kann der spezifische Fall nun überprüft und eine eventuelle Manipulation vermieden werden. Insgesamt trägt RPA zur Optimierung der Betrugsprophylaxe bei.
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Erfahren Sie im Use Case, wie durch den Einsatz von RPA 80% der Pfändungseingänge einer deutschen Bank automatisch und fehlerfrei bearbeitet werden können und dadurch eine hervorragende Effizienzsteigerung von 700% realisiert werden konnte.
Beispiel: KYC-Prozess
Beispiel: Automatisierte Kontenschließung
Neben der Kontoeröffnung gehört auch die Kontoschließung zu den Standardprozessen einer Bank. Insbesondere im Laufe eines Monats muss eine Vielzahl von Kundenkonten geschlossen werden. Neben der Kunden-initiierten Löschung des Kontos kann jedoch auch eine unvollendete Registrierung zur Löschung führen. Werden zusätzlich die unzähligen Daten, welche eine Bank monatlich verarbeitet und die menschlichen Faktoren berücksichtigt, so steigt das manuelle Fehlerpotenzial rapide an.
Der Einsatz von Robotic Process Automation erlaubt es Banken dahingegen Kunden über die Einreichung der benötigten Unterlagen zu erinnern. Zudem können Löschungsanfragen durch eine regelbasierte Bearbeitung schneller umgesetzt werden. So kann die RPA etwa genutzt werden, um fehlerhafte Accounts, welche aufgrund eines mangelhaften KYC-Prozesses nicht legitimiert werden konnten, zu schließen. Dieser Einsatz erlaubt es, dass sich die Mitarbeiter auf wichtigere und weniger monotone Aufgaben konzentrieren.
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Fazit und Ausblick
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