Banken, Versicherer, Pensionsfonds und andere Finanzinstitute operieren in einer stark regulierten Branche und müssen wachsende Anforderungen an die Überprüfbarkeit, Compliance und Geschäftskontinuität erfüllen.

Finanzinstitute müssen hochkomplexe Analysen und datengestützte Funktionen implementieren und zugleich unterschiedlichsten Prioritäten gerecht werden: Mehr Wachstum und Rentabilität, Kostensenkungen, Effizienzsteigerung, Fortschritte bei der digitalen Transformation sowie das Risiko- und Compliance-Management gehören dazu, während zugleich Geschäftsstrategien erfolgreich unterstützt und umgesetzt werden sollen.

Banken erkennen, dass sich diese Prioritäten nur mit intelligenter Automatisierung erfüllen lassen – also einer Kombination verschiedener Technologien, damit Digital Worker fortschrittlichere Automatisierungsfunktionen bereitstellen können.

Während aus der robotergesteuerten Prozessautomatisierung (RPA) hervorgegangene Digital Worker bereits grundlegende Automatisierungsfähigkeiten haben, versetzt die intelligente Automatisierung Digital Worker dazu in die Lage, problemlos moderne Technologien wie Künstliche Intelligenz (KI) und Maschinelles Lernen (ML) einzubinden. Digital Worker können zudem fortgeschrittene analytische und kognitive Fertigkeiten meistern. Dazu zählen beispielsweise das Lesen von Dokumenten oder das Ausführen von Tätigkeiten, die regelbasiertes Denken erfordern.

Was ist Process-Mining?

Die Einführung intelligenter Automatisierung mag zunächst wie eine große Herausforderung erscheinen. Um den Einstieg zu erleichtern, beginnen einige Finanzunternehmen die Automatisierung mit dem Process-Mining. Laut der Gartner Definition handelt es sich dabei um „eine Methode, deren Ziel es ist, reale Prozesse zu erkennen, zu überwachen und zu verbessern, indem verfügbares Wissen aus den Ereignisprotokollen von Informationssystemen extrahiert wird“.

Durch Prozesserkennung und die Abbildung von Prozessen (Process-Mapping) profitieren Finanzunternehmen von höherer Transparenz und können so Mitarbeiter, Prozesse und Systeme besser verstehen sowie an den geltenden Best Practices messen. Vollständige Transparenz und verwertbare Erkenntnisse unterstützen die Optimierung von Prozessen, sodass Unternehmen kritische Entscheidungen schneller treffen und ihre Ergebnisse leichter verbessern können.

Blue Prism Process Intelligence Powered by ABBYY Timeline bietet eine enge Verknüpfung zwischen Process-Mining, Task-Mining und intelligenter Automatisierung. Diese Lösung optimiert die Customer Journey und ermöglicht einen direkten Übergang von Process-Mining zu Blue Prism Capture und führt alles schließlich im Blue Prism Design Studio zusammen.

Haben Banken mithilfe von Process-Mining Verbesserungsmöglichkeiten identifiziert, können sie erwägen, wie sie mit Digital Workern schneller Aufgaben erledigen, Fehler minimieren und operative Kosten senken können.

Statt qualifizierte Mitarbeiter ständig Daten von einem System ins andere übertragen zu lassen, kann diese Aufgabe von Digital Workern erledigt werden. Diese haben Zugriff auf dieselben Anwendungen und Systeme wie die Mitarbeiter. Wenn Digital Worker arbeitsintensive Aufgaben wie Datenverarbeitung und Migration übernehmen, haben ihre Mitarbeiter mehr Zeit für höherwertige Aufgaben.

Vorteile des Process-Mining für das Bank- und Finanzwesen

Blue Prism Process Intelligence Powered by ABBYY Timeline ist eine einheitliche Einzellösung, die ein hochintegriertes, erstklassiges Process- und Task-Mining bietet. Damit lässt sich in kürzerer Zeit ein größerer Nutzen mit der Automatisierung erzielen. Mit Process Intelligence profitieren Finanzinstitute von Vorteilen wie:

Transparente Prozesse und Aufgaben

Banken und Finanzunternehmen können mit Blue Prism Process Intelligence Echtzeitprozesse aus allen Geschäftsbereichen abbilden – selbst Prozesse mit Daten in isolierten Systemen wie Kernbank-Applikationen oder Blockchains. Process-Mining ermöglicht umfassende Einblicke in das Tagesgeschäft einer Bank und fördert zahlreiche Verbesserungs- und Optimierungsmöglichkeiten zutage, von denen operative Abläufe profitieren.

Vorantreiben der digitalen Transformation und Innovation

Zweifellos hat die digitale Transformation bei jedem internazionalen Finanzunternehmen eine hohe Priorität – sei es die Unterstützung von Mobile Apps, die Digitalisierung von Handelsfinanzierungsdokumenten oder die Automatisierung des grenzüberschreitenden Zahlungsverkehrs. Mit Process-Mining können Banken Ungewissheit begegnen und Unterstützung im Unternehmen für digitale Transformationsprogramme gewinnen, indem sie sich auf die Verbesserungen konzentrieren, die im Einklang mit der Geschäftsstrategie eine hohe Kapitalrendite liefern.

Verringern von Regulierungs- und Compliance-Risiken

Durch die plattformübergreifende Extraktion und Konfiguration von Daten und automatische Compliance-Berichte für Aufsichtsbehörden können Banken Zeit sparen und Anwendungsfehler vermeiden. Sie können zudem Sanktionslisten schneller und fehlerfreier überprüfen, um eine größere Regelkonformität zu erreichen, Risiken zu reduzieren und den Bargeld-Kreislauf für Kunden zu beschleunigen.

Besseres Kundenerlebnis

Die benötige Zeit zur Kundenidentifizierung und Beantwortung der Anfragen lässt sich erheblich durch den Einsatz von intelligenter Automatisierung im Kontaktcenter reduzieren. Dadurch können Finanzdienstleistungsinstitute nicht nur die Kundenzufriedenheit verbessern (damit den Net Promoter Score, NPS), sondern auch ihre Mitarbeiterbindungsraten erhöhen.

Beschleunigen und Skalieren der Automatisierung

Haben Banken mit intelligenter Automatisierung Erfolge erzielt und das leitende Management dafür gewinnen können, kann der gleiche Ansatz unternehmensweit repliziert werden. Mit der Prozessautomatisierung lassen sich – im Einklang mit den jeweiligen ROI-Kennzahlen – neue verbesserungswürdige Bereiche priorisieren.

Beispiele für den Einsatz von Process Intelligence im Bank- und Finanzwesen

Process-Mining kann z. B. Ineffizienzen in unterschiedlichsten Banksystemen analysieren, vom Back-Office bis hin zu Kundenanwendungen. Sämtliche Bereiche, in denen Daten zwischen Teams, Kunden und Dritten ausgetauscht werden, lassen sich mithilfe von Process-Mining analysieren und verbessern. Banken setzen Process-Mining zur Verbesserung von Prozessen für unterschiedlichste Anwendungen ein. Im Folgenden finden Sie einige Beispiele.

KYC und Account Management

Berichte über Bußgelder gegen Banken häufen sich, obwohl sich Finanzinstitute nach Kräften bemühen, KYC-Prüfungen (Know Your Customer) möglichst effektiv durchzuführen. Process-Mining ermöglicht neuen Kunden die Kontoeröffnung und Beantragung weiterer Bankleistungen in wenigen Minuten – dank automatisierter KYC-Prüfungen und Tragbarkeitsberechnungen.

Bekämpfung von Betrug und Geldwäsche

Mitarbeiterentscheidungen, die gewerbliche Aspekte, Transaktionen oder hohe Geldbeträge betreffen, können Banken mit einer Lösung unterstützen, die den menschlichen Entscheidungsprozess zur Betrugserkennung vollständig automatisieren und ergänzen kann. AML-Prüfungen zur Geldwäschebekämpfung lassen sich so beschleunigen und skalieren sowie fehlerfreier und transparenter durchführen. Zudem erhalten Banken damit einen Audit Trail für eventuelle künftige Ermittlungen.

Kreditbearbeitung

Klassische Banken stehen wegen Fintech-Anbietern, die Kreditentscheidungen in Minuten treffen können, unter großem Druck: Um relevant und wettbewerbsfähig zu bleiben, müssen auch Traditionshäuser eine nahtlose, personalisierte und digitale Customer Journey schaffen. Das bedeutet, dass alle für eine Entscheidung notwendigen Prüfungen und Berichte parallel erfolgen und konsolidiert werden müssen. Das ist aber nur machbar, wenn Digital Worker für die Erfassung und Zusammenstellung der relevanten Daten eingesetzt werden.

Transaktionsabwicklung

Die Transaktionsverarbeitung im operativen Bankgeschäft (z. B. bei der Handelsfinanzierung) kann langwierig und ressourcenintensiv sein. Die Digitalisierung aller relevanten Dokumente und die sichere Ausführung von Transaktionen durch Digital Worker (innerhalb eines automatisierten Frameworks) löst dieses Problem. Banken können so gewährleisten, dass Geldmittel die berechtigten Empfänger schnell und fehlerfrei erreichen.

Process-Mining für das Bank- und Finanzwesen

Trotz umfassender Bemühungen der Finanzbranche, Prozesse zum Vorteil der Kunden und für das eigene Wachstum zu vereinfachen und zu standardisieren, wird die Abhängigkeit Einzelner und Unternehmen von Finanzinstituten stets bestehen bleiben.

Deshalb müssen Banken weiterhin strenge Kontrollen durchführen, um Geldmittel zu schützen, die Durchführung von detaillierten Compliance-Prüfungen zu gewährleisten und Cyberangriffe abwehren zu können. Komplexität im Bankgeschäft lässt sich zwar nicht vollständig abbauen, aber mit einer intelligenten Automatisierung nach einem Process-Mining können Banken zumindest ihre operative Effektivität erhalten und beschleunigen.

Die nächste Phase ist die Skalierung der Automatisierung über anfängliche Projekte hinaus. So lassen sich dann Prozesse wie die Kreditprüfung, die Strukturierung von Darlehen oder Hypothekenentscheidungen verbessern. Dafür empfehlen sich Technologien wie Künstliche Intelligenz und Maschinelles Lernen, um das Kundenverhalten besser zu verstehen, den künftigen Bedarf von Finanzprodukten zu ermitteln und hochqualifizierte Finanzexperten von langwierigen, arbeitsintensiven Aufgaben zu entlasten.