Sich verändernde Kundenpräferenzen und das Aufkommen digitaler Disruptoren verändern die Bankenlandschaft rasant. Da sich Banken von einem Banking als Produktmodell zu einem Ökosystemerlebnis entwickeln, sind Änderungen an Geschäftsprozessen, IT-Architektur und Betriebsmodell erforderlich.
Mit zunehmendem Fokus auf Effizienz und Erfahrung haben digitale Technologien begonnen, eine wichtige Rolle beim Übergang zu spielen. Die Automatisierung spielt heute eine entscheidende Rolle, die es Unternehmen ermöglicht, schlanke und kostengünstige Abläufe zu führen und auf sich ändernde Kundenanforderungen in großem Maßstab zu reagieren.
Da sich die Automatisierung selbst weiterentwickelt, hat ihre Verflechtung mit der KI-Technologie die Möglichkeit für eine intelligente Automatisierung eröffnet. Eine günstige Regierungspolitik sowie die Reife der KI-Technologie stärken die Einführungsaussichten in der BFS-Branche weiter.
Warum der Hype um Automatisierung und intelligente Automatisierung?
Wenn Automatisierungstechnologien nach Berücksichtigung von Systemrisiken eingesetzt werden, haben sie das Potenzial, die menschliche Entscheidungsfindung in Bezug auf Geschwindigkeit und Genauigkeit zu verbessern. Das Wertschöpfungspotenzial ist vielleicht branchen- und anwendungsübergreifend am größten. Die Technologie kann dazu beitragen, die Kosten durch Effizienzsteigerungen durch Automatisierung im großen Maßstab, niedrigere Fehlerquoten und verbesserte Ressourcennutzung zu senken. Darüber hinaus kann es neue und nicht realisierte Möglichkeiten aufdecken, die auf einer verbesserten Fähigkeit basieren, riesige Datenmengen zu verarbeiten und Erkenntnisse daraus zu gewinnen. Diese Intelligenz in der Dokumentenverarbeitung ist für Banken angesichts der wachsenden Menge an unstrukturierten Daten, die herkömmliche Automatisierungstools nicht effizient verarbeiten können, von entscheidender Bedeutung.
Trotz seiner Transformationsfähigkeiten und massiven Investitionen zur Einbettung der Automatisierung in die Systeme und Prozesse des Unternehmens ist es nur wenigen Banken gelungen, Automatisierungstechnologien im gesamten Unternehmen einzusetzen. Banken haben Mühe, vom Reißbrett zur Skalierung monetisierbarer Anwendungsfälle überzugehen. Zu den Gründen gehören das Fehlen einer klaren Unternehmensstrategie, ein unflexibler Technologiekern, fragmentierte Datenbestände und veraltete Betriebsmodelle, die die Zusammenarbeit zwischen Geschäfts- und Technologieteams behindern.
IT-Automatisierung – eine Größe passt nicht für alle
Auf Anwendungsfälle und Geschäftsergebnisse kontextualisierte IT-Automatisierung wird wahrscheinlich zu positiven Ergebnissen und messbaren Vorteilen für die Organisation führen. Führende Finanzinstitute wie JP Morgan, Morgan Stanley und andere integrieren künstliche Intelligenz, Datenanalyse und intelligente Dokumentenverarbeitung (IDP) in ihre Systeme, die auf die jeweiligen Geschäftsbereiche ausgerichtet sind, um umfassendere Automatisierungsergebnisse zu erzielen.
Zahlungen:
Betrugserkennung ist ein wichtiger Anwendungsfall. Die Automatisierung trägt dazu bei, die Kosten für die manuelle Validierung zu senken, und verbessert die Reaktionszeit zur Identifizierung betrügerischer Transaktionen. Robuste Betrugsmanagementpraktiken tragen auch dazu bei, Bußgelder und hohe Compliance-Kosten zu vermeiden
Hypotheken
Kunden-Onboarding: Bewerbungsscreening und Dateneingabe können automatisiert werden, um das Onboarding von Kunden zu beschleunigen. Die routinemäßige Automatisierung von KYC-Aufgaben führt zu reduzierten KYC-Kosten pro Kunde, einer Verbesserung der Bearbeitungszeit und einem besseren Informationsabgleich. Automatisiertes Datenmanagement ist hier der Schlüssel.
Kredit-Underwriting: Die Automatisierung der Kunden- und Regulierungsberichterstattung durch Einkommens-, Ausgaben- und Vermögensbewertung hilft auch bei der Bereitstellung einer verbesserten Entscheidungsfindung mit zeitgebundener Bearbeitung von Kreditanträgen für Kunden. Datenanomalien werden vermieden und die Unversehrtheit der Kundendaten bleibt erhalten.
Kapitalmärkte
Eingabe-Feed-Automatisierung (Middle-to-Back-Office): Die Automatisierung hilft, mehrere Eingabefelder in einem einzigen integrierten Downstream-Flow zu konsolidieren, um die Handelstransaktion rechtzeitig auszuführen. Dies verbessert die Pass-Through-Rate der Handelsausführung, steigert die Effizienz bei der Transaktionsausführung und senkt die Kosten pro Handel.
Ebenso ist das Reporting ein integraler Bestandteil des Kapitalmarkthandels. Kontinuierliche Berichterstattung für Investoren und Aufsichtsbehörden mit Erfassung von prozessfertigen Bildern und Dokumenten ermöglicht die Reduzierung der FTE-Kosten und die Verlagerung des Personalfokus auf kundenorientiertere Aktivitäten.
Prozesse wie Kunden-Onboarding und KYC, Hypotheken, Kreditantragsbearbeitung haben in der Regel ein großes Volumen an Dokumenten, voller Komplexität und Vielfalt. Dies macht sie zu idealen Anwärtern auf die Einführung von IDPs. Die derzeitige globale Verlangsamung mit einem bereits bestehenden Modell der Telearbeit, das durch die Pandemie vorangetrieben wird, erfordert außerdem einen stärkeren Vorstoß für Binnenvertriebene.
Automatisierung mit KI erweitern
Während Unternehmen auf ihrem Weg zur Automatisierung voranschreiten, erweitern sich Technologien wie RPA nun um das Potenzial der künstlichen Intelligenz und führen zu der sogenannten intelligenten Automatisierung. Durch die Kombination von Automatisierungslösungen mit KI-Technologien können Finanzdienstleistungsunternehmen von der Automatisierung spezifischer Aufgaben zur Automatisierung von End-to-End-Prozessen mit eingebetteter Intelligenz übergehen. Intelligente Automatisierung (IA) kombiniert künstliche Intelligenz (KI), maschinelles Lernen (ML), Verarbeitung natürlicher Sprache (NLP) und Prozessautomatisierung, um Geschäftsergebnisse zu optimieren. Die Automatisierung von Geschäftsergebnissen mit IA anstelle der Automatisierung alltäglicher Aufgaben verbessert das Kundenerlebnis, erhöht die betriebliche Effizienz und bietet einen Weg zur Nutzung von KI in vielen automatisierungsintensiven Bereichen.
Intelligente Automatisierung kann beispielsweise Kundenbetreuern dabei helfen, ihre Aufgaben besser zu erfüllen, indem sie Anmeldungen automatisieren oder Aufgaben so bestellen, dass Kunden einen verbesserten und schnelleren Service erhalten. Weitere Beispiele für intelligente Automatisierung sind die Kontoschließung, das Auslösen von Benachrichtigungen, das Sperren von Konten und die Verwaltung von Kontoübertragungen, um die betriebliche Effizienz und das allgemeine Kundenerlebnis zu verbessern.
Eine wachsende Komponente von IA ist Intelligent Document Processing (IDP). RPA-Lösungen waren bisher nicht in der Lage, Prozesse zu automatisieren, die das Lesen, Verstehen und Extrahieren von Daten aus halbstrukturierten und unstrukturierten Dokumenten beinhalteten. In Verbindung mit IDP kann RPA die direkte Verarbeitung von dokumenten- und datenintensiven Prozessen erleichtern, was zu mehr Geschwindigkeit und Genauigkeit bei Bankgeschäften führt. Durch die automatisierte Datenextraktion wird die Maker-Funktion im Maker-Checker-Konstrukt nahtlos ausgeführt, wobei eine genaue Ausgabe in kürzerer Verarbeitungszeit erreicht wird.
Die intelligente Dokumentenverarbeitung zeigt eine erhebliche Akzeptanz in der Bankenbranche mit Effizienzsteigerungen, die über die regelbasierte RPA hinausgehen. Die zugrunde liegenden Technologien wie AI-ML und NLP ermöglichen es Finanzdienstleistungsunternehmen, Prozesse zu bewerten, die ein gewisses Maß an Urteilsvermögen erfordern, um sie erfolgreich auszuführen. Finanzinstitute haben eine Reihe von Anwendungsfällen übernommen, die von der einfachen Integration kognitiver Dienste bis hin zu KI-gestützter Entscheidungsfindung reichen, um effiziente Geschäftsergebnisse zu erzielen.
Intelligente Automatisierung in Aktion – Branchenbeispiele
Die Bank of New York Mellon hat fast 220 in künstliche Intelligenz integrierte RPA-Bots für Prozesseffizienz und Kosteneinsparungen eingesetzt. Dies hat zu einer 100-prozentigen Genauigkeit bei der Kontoschließung über mehrere Systeme hinweg, einer erheblichen Verbesserung der Bearbeitungszeit, einer Verbesserung der Handelseingabeprozesse um 66 % und einer starken Verringerung der Abstimmung fehlgeschlagener Handelsgeschäfte geführt.
Die Heritage Bank ist eines der ältesten Finanzinstitute Australiens. Die Bank sah sich einem zunehmenden Wettbewerb durch Fintechs und digital versierte Bankkollegen gegenüber. Heritage implementierte eine IA-Lösung zur Automatisierung von Front-End-, Back-Office- und Mid-Office-Prozessen in Bezug auf Betrieb, Betrugsrisiko und Contact-Center-Services. Infolgedessen automatisierte das Unternehmen ungefähr 80 Prozesse mit einem Automatisierungsgrad von bis zu 90 %, wodurch seine FTE-Ressourcen für stärker kundenorientierte Aktivitäten freigesetzt wurden.
Um Kreditprozesse zu automatisieren, konzentriert sich Upstart, eine führende KI-basierte Kreditlösung, darauf, Kredite mit seinem maschinellen Lernalgorithmus direkt anzubieten. Der Fokus liegt auf dem Bevölkerungssegment mit geringer Bonität. Das Unternehmen wertet die Kreditjahre, die FICO-Kreditwürdigkeit, den Bildungshintergrund, das Studienfach und den beruflichen Werdegang aus, um ihre Kreditwürdigkeit zu verstehen und entsprechende Kredite zu gewähren.
Die US-Bank PNC Financial nutzt das System, um Genehmigungen für bestimmte Kreditarten zu automatisieren. Die Bank kombiniert präskriptive Geschäftsregeln mit prädiktiver Datenmodellierung, um die Kreditwürdigkeit der Kunden zu ermitteln.
Anhaltende Herausforderungen
Trotz der zahlreichen Vorteile, die Intelligente Automatisierung bietet, bringt sie auch ihre eigenen Herausforderungen mit sich. Viele davon beziehen sich auf KI-Sicherheitsbedrohungen, wie z. B. die Manipulation von maschinellen Lernmodellen oder deren aufgenommenen Daten, um die Ergebnisse zu beeinflussen. Darüber hinaus ist die Möglichkeit, dass bösartiger oder fehlerhafter Code eingeführt und mehrfach verstärkt wird, eine sehr reale Bedrohung in einem automatisierten Prozess.
Bedenken hinsichtlich des Datenschutzes und der Bereitstellung von Daten werden sich wahrscheinlich auf den Einsatz von KI und Automatisierung im Bankwesen auswirken. Hohe Implementierungskosten für fortschrittliche Lösungen in Verbindung mit einem Mangel an qualifizierten Branchenexperten können sich ebenfalls als weitere Abschreckung für die Einführung in der BFS-Landschaft erweisen.
Auf einer größeren Ebene bleibt Governance eine gewaltige Herausforderung. Wenn intelligente Automatisierung damit beginnt, KI-gestützte Entscheidungsfindung einzubeziehen, kann dies zu neuen Herausforderungen für die Governance führen, wie z. B. das Risiko von KI-Voreingenommenheit bei Kreditentscheidungen. Angesichts der Risiken, die sich aus vollautomatisierten Entscheidungen ergeben, und dem behördlichen Eifer, Transparenz bei Kreditentscheidungen und KI-Algorithmen zu gewährleisten, werden Finanzinstitute bei der Einführung intelligenter Automatisierung wahrscheinlich vorsichtig sein.
Die Straße entlang
Die Automatisierung hat der Bankenbranche erhebliche Effizienzgewinne gebracht. Während das ursprüngliche Mandat die Automatisierung sich wiederholender Low-End-Aufgaben war, hat die Reife der Technologie dazu geführt, dass Banken erweiterte Anwendungsfälle untersucht haben, um größere Vorteile aus Automatisierungsreisen zu ziehen.
Kognitive Automatisierung, die KI nutzt, bringt die Branche in einen Zustand, in dem die End-to-End-Entscheidungsfindung von Automatisierungstools übernommen wird, wodurch auch komplexe Aufgaben automatisiert werden können. Dies hat das Potenzial, das menschliche Element von Geschäftsprozessen zu erhöhen, Fehler zu reduzieren und die Produktivität erheblich zu verbessern.
Auf dem Weg zur Automatisierung müssen Banken Prozesse standardisieren und digitalisieren, um den Grundstein für eine erfolgreiche Automatisierung zu legen. Die Produktlandschaft muss in der Folge auf Systeme mit eingebauten Automatisierungslösungen ausgerichtet werden. Es müsste auch darauf geachtet werden, den „Menschen auf dem Laufenden“ zu halten, damit die automatisierte Entscheidungsfindung und -ausführung mit den Geschäftszielen übereinstimmt. Angesichts des genauen Auges der Regulierungsbehörde täten Banken auch gut daran, ihre Automatisierungsprozesse zu dokumentieren und angemessene Kontrollen über KI-Algorithmen aufrechtzuerhalten, um die regulatorische Disziplin und Compliance aufrechtzuerhalten.
Es gibt viele Anwendungsbeispiele, wie intelligente Automatisierung Banken hilft und wie sie Banken helfen kann, heute und in Zukunft wettbewerbsfähig zu bleiben. Letztendlich läuft es darauf hinaus, wie gut intelligente Automatisierung ausgeführt und in die End-to-End-Kundenreise integriert wird.
Referenzen:
https://www.processmaker.com/blog/intelligent-automation-in-banking/
https://kristasoft.com/solutions/industry/intelligent-automation-for-banking-and-financial-services/
https://research.aimultiple.com/intelligent-automation-in-banking/
https://www.qentelli.com/thought-leadership/insights/leveraging-ai-banking-guide
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