Finanzinstitute liefern sich einen Wettbewerb in der Digitalisierung, während gleichzeitig die Kundenerwartungen und regulatorischen Anforderungen steigen. Doch die digitale Transformation erscheint häufig als Herkulesaufgabe. Nicht selten scheitert das Unterfangen an mangelnder Planung und Vorbereitung. Die vollständige digitale Transformation erfordert die Entwicklung einer integrierten Infrastruktur, die sich nach Bedarf anpassen und verbessern lässt.

Banken stehen unter Druck, ihren Umsatz zu erhöhen, während fortlaufend neue Wettbewerber auf den Markt drängen und Kunden zunehmend auf moderne Technologien schwören, um ihre Finanzen zu verwalten. Vor diesem Hintergrund bleibt der Finanzbranche keine andere Wahl, als sich anzupassen. Dabei kommt es nicht nur auf die Vereinfachung der Transaktionsabwicklung, sondern auch auf die Steigerung der Kundenzufriedenheit an. Denn ohne Kunden verlieren Banken ihre Daseinsberechtigung.

Dieser Artikel befasst sich mit verschiedenen Anwendungsbeispielen für die Automatisierung und den damit einhergehenden Vorteilen in den Bereichen operatives Bankgeschäft, Kundenservice, Support, Finanzen und Rechnungswesen.

Was ist RPA im Finanz- und Bankwesen?

Robotic Process Automation (RPA) erfreut sich im Bankwesen zunehmender Beliebtheit, da stark regulierte, komplexe Prozesse äußerst ressourcenintensiv sind.

RPA kommt neben dem Finanzsektor auch in zahlreichen anderen Branchen zum Einsatz, da es sich um eine schnelle und effiziente Lösung für Engpässe und monotone Aufgaben handelt. RPA setzt Bots ein, die einfache regelbasierte Aufgaben bzw. Routineaufgaben übernehmen und menschliche Handlungen wie Mausklicks oder Tastenanschläge nachahmen. Dadurch werden die Mitarbeiter von langwierigen, fehleranfälligen manuellen Prozessen befreit und können ihre Talente an anderer Stelle einsetzen.

Im Bankwesen können die RPA-Software-Bots zeitaufwendige Prozesse wie das Onboarding von Kunden oder Compliance-Prüfungen übernehmen, damit sich die Mitarbeiter auf höherwertige Aufgaben wie die Bearbeitung von Kundenbeschwerden oder die Erhöhung der Kundenbindung konzentrieren können.

RPA kommt häufig in den Kernprozessen von Banken, insbesondere in Back-End-Prozessen, zum Einsatz. Es ist jedoch möglich, die Automatisierung auf sämtliche Geschäftsprozesse auszuweiten, um unternehmensweit von den Vorteilen zu profitieren.

Wie verbessert intelligente Automatisierung das Ergebnis? 

Bei der intelligenten Automatisierung (IA) wird RPA mit anderen KI-Technologien wie maschinellem Lernen (ML) kombiniert. Das ermöglicht die vollständige Integration in Prozessabläufe, da eine Digital Workforce zum Einsatz kommt, die kontinuierlich dazulernt und bestehende Verfahren weiter optimiert. Die Digital Worker arbeiten eng mit Ihrem Team zusammen, wodurch Sie von einer integrierten, beständigeren Belegschaft profitieren.

Im Finanzdienstleistungswesen orchestriert die intelligente Automatisierung Ihr gesamtes operatives Bankgeschäft. Sie überwacht und verbessert Automatisierungen in Echtzeit, um größtmögliche Effizienz und Kosteneinsparungen zu gewährleisten und die Time-to-Value zu verkürzen. IA trägt zur Reduzierung der Betriebskosten bei und reduziert darüber hinaus betriebliche Risiken, die häufig auf menschliche Fehler zurückzuführen sind.

Wir wollen uns nun ansehen, in welchen Bereichen sich RPA und IA besonders harmonisch in das Finanz- und Bankwesen einfügen. Wir erörtern die Vorteile sowie einige Anwendungsbeispiele, um Ihnen zu zeigen, wie die Technologien effektiv eingesetzt werden können, um Ihre Finanzgeschäfte zu verbessern.

Die Vorteile von RPA und IA im Bank- und Finanzdienstleistungswesen

Viele Finanzinstitute haben bereits ein RPA-Programm umgesetzt, um von Quick-Win-Lösungen zu profitieren. Durch die Einführung von IA – einer Technologie, die Künstliche Intelligenz mit RPA und ML verbindet – lassen sich die Vorteile jedoch verzehnfachen.

Was aber sind die Vorteile der Automatisierung für das Bankwesen? Im Folgenden sehen wir uns die sechs wichtigsten Vorteile an.

Kosteneffizienz 

RPA automatisiert wiederkehrende Routineaufgaben, reduziert den manuellen Aufwand und senkt die Betriebskosten. Dank dieser Kosteneinsparungen bleiben Banken in einem immer härter umkämpften Markt wettbewerbsfähig.

Ein Beispiel ist die KI-gestützte Robotic Process Automation im Zusammenhang mit Krediten.

Die Digitalisierung des Kreditprozesses ermöglicht es, die Anzahl der täglich bearbeiteten Kredite zu erhöhen, ohne Abstriche bei Qualität oder Genauigkeit zu machen. Sie benötigen also weniger Zeit für die Fehleranalyse oder die Behebung von Fehlern, die auf menschliches Versagen zurückzuführen sind – manuelle Tätigkeiten, die im Normalfall hohe Kosten verursachen würden.

Außerdem führt dies dazu, dass Kreditanträge von Kunden schneller bearbeitet werden. Zusätzlich bewirken die geringeren Fixkosten für die Automatisierung sowie die Möglichkeit, bestehende Mitarbeiter weiterzubilden, statt zusätzliche Mitarbeiter einstellen zu müssen, eine Steigerung des Return on Investment (ROI).

Hier einige weitere Einsatzmöglichkeiten von IA zur Steigerung der Kosteneffizienz:

• Automatisiertes Ausfüllen von Formularen
• Kundenidentifizierung
• Eliminierung redundanter Datenfelder
• Umwandlung von Darlehensverträgen in ein maschinenlesbares Format

Digitale und operative Resilienz

Resilienz ist in der Finanzbranche unerlässlich. Für die Arbeit in diesem Bereich gelten hohe Sicherheitsanforderungen, weshalb die Integration von Automatisierung in die betreffenden Systeme auf den ersten Blick wie eine große Herausforderung erscheinen mag.

Aus diesem Grund hat SS&C Blue Prism vorgefertigte Automatisierungslösungen entwickelt. Diese lassen sich mithilfe von KI-Funktionen spielend leicht in bestehende Systeme integrieren.

Mit intelligenter Automatisierung kann Ihre Digital Workforce nach Bedarf skalieren, um Daten sicher zu verarbeiten, und entwickelt neue und effizientere Methoden zur Bearbeitung ganzer Prozesse. Außerdem passen sich die Digital Worker flexibel an neue Anforderungen an.

Risiko, Sicherheit und Compliance

Vorfallmanagement, Betrugserkennung und Risikomanagement sind im Bankwesen von entscheidender Bedeutung und erfordern zeitnahe, präzise Analysen von Daten. Digital Worker übernehmen Aufgaben wie Datenanalyse, Erkennung betrügerischer Aktivitäten oder Risikobewertung, damit Banken Risiken schnell und effizient erkennen und beheben können.

Darüber hinaus kann IA zur Identifizierung potenzieller Geldwäschesysteme beitragen, indem sie verdächtige Transaktionen oder Muster erkennt, die ein Hinweis auf betrügerische Aktivitäten sein können. Dies gewährleistet die Einhaltung der regulatorischen Vorschriften und spart unzählige Kosten durch die Vermeidung von rechtlichen Risiken und Reputationsrisiken.

Digital Worker können außerdem die Gefahr durch Cyberbedrohungen reduzieren, indem sie Technologien für maschinelles Lernen für Bedrohungsanalysen und das Auslösen von Warnmeldungen einsetzen. Dies geschieht nahezu in Echtzeit.

Eine höhere Compliance ist gleichbedeutend mit einem geringeren Risiko. IA nimmt Ihrem Mitarbeitern arbeitsintensive Aufgaben ab und stellt sicher, dass alles korrekt und in Echtzeit gemeldet wird.

Weitere Beispiele, die aufzeigen, wie IA Sicherheit und Compliance für Finanzinstitute gewährleistet:

• 100%ige Überprüfbarkeit und Compliance aller abgewickelten Darlehen
• Reduziertes Risiko von Bußgeldern und schlechten Bewertungen
• Geringeres Risiko großer, inkorrekter Zahlungen
• Liquiditäts- und Treasury-Handel-Risikomanagement
• Verbesserte Qualität, Speicherung und Klassifizierung von Daten
• Screening, Warnmeldungen und Vorfallmanagement

Zufriedene Mitarbeiter

IA übernimmt Routineaufgaben, sodass die Mitarbeiter strategisch wichtigere Aufgaben, die für die Umsatzentwicklung und die Stärkung der Kundenbeziehungen entscheidend sind, ausführen können.

Digital Worker erledigen die Dateneingabe und andere fehleranfällige Aufgaben. Frustrierende Übergaben, Verzögerungen und Engpässe gehören damit der Vergangenheit an.

Mit IA können Ihre Digital Worker sogar die Entscheidungsfindung Ihrer Mitarbeiter beschleunigen, beispielsweise im Bereich der Vermögensverwaltung mit verschiedenen Portfolios.

Mitarbeiter können einen Digital Worker als persönlichen Assistenten einsetzen, der sie bei der Analyse von Daten unterstützt und fundierte Entscheidungen ermöglicht. Dies verkürzt den Kreditvergabeprozess. In diesem Zusammenhang spielen digitalisierte Dokumente und automatisierte Aufgaben in Bezug auf Kreditbearbeitung, Versicherungsansprüche, Finanzierung, Verwaltung und Überwachung, Ausfallmanagement usw. eine wichtige Rolle.

Kundenerlebnis

Durch die Automatisierung manueller Prozesse im Kundenservice kann IA Banken dabei unterstützen, schneller und effizienter auf Kundenanliegen einzugehen. So können kostspielige Fehler vermieden und das Geschäftsergebnis verbessert werden. Ein besserer Kundenservice trägt außerdem zur Erhöhung der Kundenbindung und -treue bei und gewährleistet den langfristigen Erfolg.

IA kann Banken zudem dabei unterstützen, für den Kunden nützliche Produkte und Dienstleistungen zu identifizieren. So kann sichergestellt werden, dass jeder Kunde nur für ihn selbst relevante Angebote erhält und nicht mit generischer Produktwerbung zugeschüttet wird. Außerdem ermöglicht IA Kunden mittels automatisierter KYC-Prüfungen und Erschwinglichkeitsberechnungen die Eröffnung eines neuen Bankkontos und die Beantragung zusätzlicher Produkte in Minutenschnelle.

Durch die Implementierung weiterer KI-Technologien können Kunden sogar mit Chatbots interagieren, um schnellere Antworten auf ihre Fragen zu erhalten. Einfache Anfragen kann der Bot dabei ganz ohne menschliches Eingreifen eigenständig bearbeiten. Bei komplexeren Angelegenheiten leitet der Chatbot den Fall unter Angabe aller wichtigen Informationen an einen menschlichen Mitarbeiter weiter.

RPA kann die für die Bearbeitung und Prüfung von Kreditanträgen erforderliche Zeit von Tagen auf wenige Stunden reduzieren. Dokumente werden schneller und absolut fehlerfrei verarbeitet, wodurch Risiken minimiert, die Kundenabwanderung reduziert und das Kundenerlebnis weiter verbessert wird.

Weitere Beispiele dafür, wie das Zusammenspiel von RPA und KI das Kundenerlebnis verbessern kann:

• Reduzierung der für das Kunden-Onboarding erforderlichen Zeit
• Unterstützung bei: Ersatz verlorener oder gestohlener Karten, Rückbuchungen, Abrechnung oder Kartensperrung
• Zehnmal schnellere Erledigung von KYC-Prüfungen und Risikobewertungen
• Schnellere und detailliertere Erstellung von AML-Berichten zur Bekämpfung von Geldwäsche
• Verbesserungen bei: Verwaltung von Kundenkonten, Gebührenaufzeichnung, Identitätsprüfungen, Bargeldabhebungen und -einzahlungen, Kontoschließungen

Vernetzte Ökosysteme

Zu guter Letzt verbindet IA Ihre menschlichen Mitarbeiter und Digital Worker zu einem eingespielten Team, wodurch die operative Effizienz verbessert und die Kommunikation zwischen Systemen und Abteilungen optimiert wird. Das heißt, es gehen weniger Informationen verloren, die Abläufe sind weniger fehlerbelastet und Kunden wird der hochwertige Service zuteil, den sie verdienen.

Dies sind nur einige der Vorteile, die IA für das Finanzdienstleistungswesen bereithält.

IA unterstützt Banken unter anderem dabei, Routineaufgaben zu eliminieren, die Effizienz zu steigern, Kosten zu reduzieren und den Kundenservice zu verbessern. Einhergehend mit der Weiterentwicklung des Finanzsektors wird IA eine immer wichtigere Rolle spielen, damit Banken wettbewerbsfähig bleiben und den sich verändernden Kundenbedürfnissen gerecht werden können.

Anwendungsbeispiele für RPA und IA

Im Bank- und Finanzdienstleistungswesen sind Genauigkeit, Widerstandsfähigkeit, Sicherheit und Qualität gefragt. In einer Zeit rasanter technologischer Veränderungen und zunehmender Erwartungen ist vielen Finanzinstituten jedoch auch daran gelegen, Verbesserungen in puncto Effizienz, Kundenerlebnis, Kundenzufriedenheit und Konnektivität zu erzielen.

Nachdem wir die zahlreichen Vorteile von RPA und IA für das Finanzdienstleistungswesen bereits angesprochen haben, wollen wir uns nun genauer ansehen, wie es sich mit der konkreten Umsetzung verhält.

Kontoeröffnung und Onboarding 

Das manuelle Hinzufügen eines neuen Kunden zum System ist eine komplexe und zeitaufwendige Angelegenheit.

Mit RPA können Sie diese manuellen Bankprozesse automatisieren und so die für das Onboarding neuer Kunden erforderliche Zeit und Ressourcen reduzieren. RPA-Bots arbeiten die verschiedenen Prozessschritte nacheinander ab und erledigen Routineaufgaben wie Dateneingabe, Hintergrundprüfungen oder Dokumentenprüfung.

Handelsfinanzierung

Die Handelsfinanzierung beinhaltet abgesicherte Warenlieferungen und Zahlungen zwischen verschiedenen internationalen Parteien. Banken verwenden Bankbürgschaften und -garantien sowie weitere Dokumente, um mit den beteiligten Unternehmen zu kommunizieren. Dabei müssen zahlreiche Daten verarbeitet werden. Digital Worker verarbeiten die erforderlichen Informationen schnell und präzise und erleichtern dadurch die Kommunikation zwischen den an der Handelsfinanzierung beteiligten Parteien.

Kreditanträge

Kredit- und Darlehensgeschäfte erfordern beträchtliche Ressourcen und Know-how. Die manuelle Prüfung der entsprechenden Anträge kann jedoch mehrere Tage in Anspruch nehmen. Um zu ermitteln, ob die Voraussetzungen für die Vergabe eines Kredits bzw. Darlehens gegeben sind, sind in der Regel umfangreiche Prozesse erforderlich. Dies umfasst etwa Bonitätsprüfungen, Einkommensprüfung, Lastschriftstornierungen, Kontoschließungen, CHAPS-Zahlungen, Auslandszahlungen, Prüfberichte, Internet-Banking-Anwendungen und PIN-Abrufe.

Mit IA lassen sich diese manuellen Bankprozesse allesamt automatisieren. Dies erhöht nicht nur die Genauigkeit, sondern reduziert zudem die für die Bearbeitung erforderliche Zeit und Ressourcen.

Beispiele für die Abwicklung von Kredittransaktionen mithilfe von Automatisierung:

• Online: Der online eingereichte Kreditantrag eines Kunden wird vollständig von einem Digital Worker validiert und anschließend zur weiteren Bearbeitung in den Mainframe weitergeleitet.
• Telefonisch: Wenn ein Kunde am Telefon einen Kreditantrag stellt, kann der Kundenservicemitarbeiter das elektronische Formular ausfüllen, während er mit dem Kunden spricht. Das Formular wird anschließend zur weiteren Bearbeitung an einen Digital Worker weitergeleitet, ohne dass manuelles Eingreifen erforderlich ist.

Rechnungswesen

Im Rechnungswesen sind genaue Berichte und Prüfpfade erforderlich, um die Einhaltung der gesetzlichen Vorschriften zu gewährleisten. Mit RPA werden Dokumentation und Berichte zu allen finanziellen Ereignissen und Transaktionen mithilfe eines automatisierten Systems erstellt und die Daten sicher gespeichert.

Automatisierung kann die Debitorenbuchhaltung unterstützen und sicherstellen, dass ausstehende Beträge zeitnah eingezogen werden. Dabei werden sämtliche Transaktionen und Beträge fehlerfrei dokumentiert. Im Rahmen der Kreditorenbuchhaltung können RPA-Bots Einträge erstellen und Anbieterdaten verwalten, um Ihre Mitarbeiter von diesen Aufgaben zu entlasten.

Hier einige weitere Aufgabenbereiche, die ein RPA-Bot im Rechnungswesen übernehmen kann:

• Gehaltsabrechnung
• Überstunden
• Bezahlter Urlaub
• Renten
• Steuern

Prognose und Finanzplanung

RPA-Bots können Finanzdaten aus den verschiedensten Quellen, einschließlich Datenbanken und Tabellen, extrahieren und zu Analysezwecken zu einem einheitlichen Bericht zusammenführen. Außerdem können sie auf Trendanalysen und Szenario-Modellierung programmiert werden, um Einblicke in die finanzielle Gesundheit zu geben und zukünftige Einnahmen und Ausgaben zu prognostizieren.

So setzen Sie RPA und IA in Ihrer Bank ein

RPA und IA verfügen aufgrund ihrer Flexibilität und Skalierbarkeit über das Potenzial, das Kunden- und Mitarbeitererlebnis erheblich zu verbessern und den Umsatz zu steigern. Der Finanzsektor sollte sich bezüglich der Weiterentwicklung dieser Technologie auf dem Laufenden halten und eine ganzheitliche Sicht auf die Automatisierung einnehmen, von der das gesamte Unternehmen profitiert.

Die Abhängigkeit von digitalen Dienstleistungen nimmt weltweit weiter zu. Wir erwarten augenblickliche Lösungen – vom sofortigen Zugriff auf Informationen bis hin zur unverzüglichen Beantwortung von Fragen. Daran dürfte sich auch in Zukunft nichts ändern.

Im Finanzdienstleistungswesen gibt es zahlreiche Einsatzmöglichkeiten für RPA und IA und es kommen kontinuierlich neue hinzu. Um von diesen Automatisierungstechnologien zu profitieren, benötigen Sie eine strategische und innovative Sicht auf die Zukunft Ihres Unternehmens.