Um in einem gesättigten Markt wettbewerbsfähig zu bleiben, mussten die Banken neue Technologien erforschen, um ihren Kunden das beste Erlebnis zu bieten. Von innen heraus sind die Herausforderungen, die Effizienz so kosteneffizient wie möglich zu maximieren, ohne die Sicherheit zu opfern, dringender denn je. Um diesen Anforderungen gerecht zu werden, hat sich die Technologie der robotergestützten Prozessautomatisierung (RPA) zu einem leistungsstarken und effektiven Werkzeug für Banken entwickelt, um ihren Wettbewerbsvorteil im Rennen um die digitale Transformation zu bewahren.
Heute werden wir uns mit dem Wesen von RPA, der Innovation im Bankensektor und der Frage beschäftigen, wie RPA Aufgaben und Funktionen im Bankensektor unterstützen kann, um die betriebliche Effizienz zu steigern.
Was ist robotergestützte Prozessautomatisierung?
Robotic Process Automation (RPA) wird häufig mit künstlicher Intelligenz (AI) verwechselt und ist eine regelbasierte Softwarelösung, die sich wiederholende Aufgaben automatisiert, ohne selbstlernende Fähigkeiten (wie z. B. maschinelles Lernen). RPA-Anbieter wie UiPath und Automation Anywhere bieten jetzt KI-Funktionen als Add-ons zu ihren Automatisierungsplattformen an. Dies gilt auch für RPA im Bankwesen, wo KI-Anwendungen - wie Computer Vision oder Verarbeitung natürlicher Sprache (NLP) - Teil des Automatisierungsprozesses sind.
Die meisten Menschen haben bereits Erfahrungen mit RPA gemacht, ohne es zu wissen. Zum Beispiel tauchen auf Facebook manchmal automatisierte private Nachrichten auf, während ein Besucher auf der Seite einer Marke unterwegs ist. Bei diesen Nachrichten handelt es sich in Wirklichkeit um vorprogrammierte Roboter, die Fragen im Messenger beantworten sollen, ohne dass menschliche Mitarbeiter beteiligt sind. RPA ermöglicht es Kunden, die benötigten Antworten schneller zu erhalten und gleichzeitig Zeit für menschliche Mitarbeiter freizumachen. Jetzt können Menschen schwierigere Probleme angehen, die nuancierter sind, als ein Bot sie bewältigen könnte, und so die Arbeit verteilen und den Kunden so effizient wie möglich bedienen.
Welche Bereiche der Bank können durch RPA automatisiert werden?
In der Finanzwelt ist diese Technologie in der Lage, das Front-, Middle- und Backoffice von Banken zu digitalisieren. Das Front-End ist der Kundenkontakt, der Vertrieb und Handel, das Investmentbanking, die Vermögensverwaltung und das Private Equity - die eigentlichen Geldmacher der Bank. Das Middle Office ist "die Abteilung in einem Finanzdienstleistungsunternehmen, einer Investmentbank oder einem Hedgefonds, die Risiken verwaltet und Gewinne und Verluste berechnet", so Investopedia. Das Backoffice ist der Bereich hinter den Kulissen, der für Abwicklungen, Abrechnungen, die Pflege von Unterlagen, die Einhaltung von Vorschriften, die Buchhaltung und IT-Dienste zuständig ist.
In Anwendungsfällen im Bankwesen wird RPA mit KI kombiniert, um das zu schaffen, was man als "intelligente Automatisierung." Durch diese intelligente Automatisierung können alltägliche, sich wiederholende Aufgaben mit den Vorteilen der Vorhersagbarkeit von KI und komplexeren Algorithmen durchgeführt werden, um in der Bank mehr zu erreichen als mit RPA allein.
RPA führt den digitalen Wandel im Bankwesen an Welche Bereiche der Bank können durch RPA automatisiert werden?
Im Bankensektor gibt es eine Reihe sich wiederholender Aufgaben, die normalerweise von Menschen erledigt werden. Laut der Deloitte-Studie von 2018 Automation in Onboarding and Ongoing Servicing of Commercial Banking Clients sind dies Beispiele dafür, wie RPA heute gängige Bankaufgaben automatisiert:
- Öffnen von E-Mails und Anhängen
- Ausfüllen von Formularen
- Kopieren und Einfügen von Daten und anschließendes Zusammenführen von Daten aus verschiedenen Quellen
- Befolgung von "Wenn-dann"-Entscheidungen und Regeln
- Extrahieren und Umformatieren von Daten in Berichte oder Dashboards
- Verschieben von Dateien und Ordnern und Extrahieren strukturierter Daten aus Dokumenten
- Verbinden von Systemen über APIs
- Lesen und Schreiben in Datenbanken
- Berechnungen durchführen
- Scraping von Daten aus dem Internet
- Anmeldung bei Web-/Enterprise-Anwendungen
Diese Aufgaben sind Teil größerer Prozesse und Verfahren im Finanzwesen. Funktionen wie Kontoverwaltung, Kreditvergabe, Risikomanagement und Compliance bieten das größte Potenzial für das Automatisierungspotenzial von RPA.
Im Bereich Compliance müssen die Mitarbeiter beispielsweise Informationen aus einem internen Dokument in Compliance-Formulare kopieren. Bei Betrugsfällen müssen die Mitarbeiter möglicherweise große Datenmengen in Tabellenkalkulationen durchsuchen, bestimmte Datenpunkte extrahieren und einen Vorfallsbericht erstellen. RPA hat das Potenzial, die meisten dieser Prozesse zu automatisieren.
Analysieren wir für die Kreditvergabe einen typischen Verbraucherkreditprozess ohne RPA. Bankangestellte müssen möglicherweise sich stark wiederholende manuelle Aufgaben erledigen, z. B. das Kopieren und Einfügen von Informationen zwischen E-Mails, Kreditbearbeitungssystemen und verschiedenen Behörden-Websites. Der Prozess sieht in der Regel etwa so aus:
- Wenn der Kunde bei der Bank anruft, wird er von einem Kundenbetreuer in ein Kreditbearbeitungssystem eingewiesen.
- Die Sachbearbeiter für Verbraucherkredite führen dann eine manuelle Kreditprüfung durch. Anschließend kopieren sie diese Daten in andere Datenbanken, die für die Einhaltung von Vorschriften oder für die Datenspeicherung erforderlich sind
- Die vom Kunden angegebenen Informationen, wie Namen und Adressen, werden mit staatlichen Aufzeichnungen auf seriösen Websites abgeglichen.
Dieser gesamte Prozess ist manuell und muss für jeden Kunden immer wieder neu durchgeführt werden. Mit RPA erhält ein Kreditsachbearbeiter die Kundendaten mit einem Mausklick. Die RPA-Software könnte automatisch die Kreditprüfung durchführen, alle Daten in andere Datenbanken kopieren und die Daten in Echtzeit mit staatlichen Aufzeichnungen abgleichen.
Und schließlich kann RPA auch die Kundenanbindung optimieren. Banken können RPA-Plattformen einsetzen, um den Informationstransfer vom Kunden zur Bank und von der Bank zurück zum Kunden zu automatisieren. Nichts verliert einen Kunden schneller an eine Bank als ein ineffizientes Kundenerlebnis. Die Website ABA Banking Journal berichtet, dass Kunden in den ersten 90 Tagen nach der Eröffnung eines Kontos fast dreimal so häufig die Bank wechseln. Aus diesem Grund ist ein nahtloses Kundenerlebnis bei der Kontoeröffnung von entscheidender Bedeutung, um in der zunehmend volatilen Finanzwelt einen Wettbewerbsvorteil zu behalten.
Die Vorteile für Banken, die RPA einsetzen
RPA reduziert nachweislich die Arbeitsbelastung der Mitarbeiter, die Kosten und die Zeit, die für die Erledigung manueller Aufgaben benötigt wird. Die Automatisierung gewinnt in der Finanzbranche zunehmend an Bedeutung, insbesondere in Verbindung mit KI. Nach Angaben von Business Insider Intelligence's AI im Bankwesen Bericht von Business Insider Intelligence könnte die Implementierung von KI in Banken 416 Milliarden Dollar der gesamten potenziellen KI-gestützten Kostensenkungen in der Branche ausmachen.
Der Einsatz von RPA in Banken hat mehrere Vorteile. Banken können von einer erfolgreichen Implementierung von RPA in ihre Geschäftsmodelle die folgenden positiven Auswirkungen erwarten:
- Verbesserungen bei den Service Level Agreements (SLAs) der Kunden
- Erhöhte operative Agilität
- Fördert das Vertrauen und die Loyalität der Kunden
- Steigert Einnahmen und Cashflow
- Verkürzte Bearbeitungszeit
- Geringere Kundenabwanderung
- Verbesserte Kundenerfahrung
- Verkürzte Reaktionszeit des Unternehmens
- Verbesserte Einhaltung von Vorschriften
RPA ermöglicht es Banken, Back-End-Aufgaben genauer und effizienter zu erledigen, ohne die bestehenden Betriebssysteme zu überholen.
Zusammenfassung
Die Finanzbranche wird weiterhin von Innovationen überrollt. Dadurch ist der Markt wettbewerbsfähig und sucht händeringend nach Lösungen, die neue Kundenanforderungen erfüllen. RPA hat bewiesen, dass es die manuellen Aufgaben in den Kernfunktionen des Bankwesens digitalisiert und gleichzeitig die betriebliche Agilität erhöht.
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Über ProcessMaker
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