Zur Hebung von Optimierungspotenzialen im Kerngeschäft von Banken spielt die digitale Transformation eine zentrale Rolle. Auf der einen Seite verändern sich die Kundenanforderungen, erwartet werden entsprechende digitale Produkte und Prozesse. Auf der anderen Seite sorgt der Kostendruck für notwendige Optimierungen der internen Abläufe. Dabei stehen die Banken besonders vor der Frage, wie neue technologische Möglichkeiten mit teilweise veralteten Kernbanksystemen kombiniert werden können – ohne gleich eine neues Kernbanksystem implementieren zu müssen.
Unter den möglichen Schlüsseltechnologien haben sich einige Lösungen bereits am Markt etabliert, wenngleich sich der aktuelle Stand der digitalen Transformation in den Banken noch hinter den Möglichkeiten befindet. Für die Hebung von Optimierungspotenzialen stehen den Instituten unter anderem nachfolgende Technologien zur Verfügung: Robotic Process Automation (RPA), Optical Character Recognition (OCR) sowie Künstliche Intelligenz (KI).
Robotic Process Automation (RPA)
Unter RPA versteht man die automatisierte Bearbeitung einzelner Prozesse mittels digitalem Roboter. Die Roboter sind in der Lage, standardisierte und strukturierte Prozesse regelbasiert abzuarbeiten. Die Bots führen wiederholende Prozesse automatisch aus und sind in der Lage, in mehreren Systemen innerhalb eines Geschäftsprozesses zu arbeiten. Letztendlich können die Arbeitsschritte eines Mitarbeiters nachgebaut werden, solange dem Roboter die notwendigen Informationen und Daten für den Prozess in adäquater Weise zur Verfügung gestellt werden.
Optical Character Recognition (OCR)
Bei der Technologie OCR handelt es sich um die optische Zeichenerkennung von Dateien wie Bilder oder Scans von Unterlagen, die in maschinenlesbare Texte und Dateien umgewandelt werden. In dem OCR-Prozess werden zunächst Textbausteine von graphischen Elementen unterschieden, um dann Einzelzeichnen mittels Musterabgleich zu erkennen.
Aus einem Bild entstehen somit Datensätze, die durch Systeme oder Bots weiterverarbeitet werden können. OCR bietet sich vor allem bei wiederkehrenden Prozessschritten mit hohem Standardisierungsgrad an, etwa bei der Verarbeitung von Standardformularen oder Scans der Personalausweise von Kunden, die in Geschäftsprozessen eingereicht werden müssen.
Künstliche Intelligenz (KI)
RPA und OCR fokussieren sich stark auf die Prozessautomatisierung bestehender Abläufe. Dabei ist es in der Praxis längst etabliert, diese beiden Lösungen um eine KI-Komponente zu erweitern. Der große Unterschied zu den Standards von OCR und RPA ist, dass die entsprechende KI-Komponente mittels statistischer Methoden trainiert wird und somit Informationen besser verarbeiten kann.
Technologie als Werkzeug für Prozessautomatisierung
Der Einsatz der technologischen Möglichkeiten zur Prozessautomatisierung in Banken bietet sich besonders im Kredit- und im Finanzbereich an. Aufgrund der regulatorischen Anforderungen sind Banken gezwungen, die entsprechenden Prozesse standardisiert ablaufen zu lassen. Zudem werden die einzelnen Prozessschritte regelbasiert abgewickelt und kommen, je nach Geschäftsfokus der Bank, in entsprechender Anzahl im Laufe eines Jahres vor.
Um diese Technologien im Haus zu implementieren, empfiehlt es sich, ein erstes Projekt zu initialisieren. So kann anfänglicher Skepsis der Belegschaft vorgebeugt werden. Allerdings sollte das Ziel einer Einführung nicht die Fokussierung auf ein einzelnes Projekt oder auf die Top-3-Projekte eines Hauses sein, sondern dass die Bank die Technologie als neues Werkzeug für die Prozessautomatisierung versteht.
Die Lösungen einzelner Prozesse können als Bausteine für andere Vorgänge adaptiert werden, um die Produktivität der Bank grundlegend zu verbessern. Dabei muss die Belegschaft lernen, künftig mit technischen Lösungen zusammenzuarbeiten und Teilprozesse durchzuführen, die dann durch die entsprechenden Lösungen finalisiert werden können.
Umsetzungsmöglichkeiten in Banken
Ein Beispiel für die Umsetzung von OCR in Banken ist die automatisierte Verarbeitung fotografierter und gescannter Personalausweise. Mittels OCR werden die einzelnen Informationen zu Textbausteinen verarbeitet und Daten wie Name, Geburtstag oder Ablaufdatum stehen den Systemen zur Verfügung. Erweitert man die OCR-Technologie mit einer KI-Komponente können Ausweis-Foto und Handy-Kamerabild verglichen und die Unterschrift mit der Darstellung auf dem Personalausweis überprüft werden.
Mit jeder Nutzung wird die KI-Komponente trainiert und der Abgleich verbessert sich statistisch gesehen. Hat ein Finanzinstitut ebenfalls die RPA-Technologie eingeführt, kann ein Roboter regelmäßig überprüfen lassen, ob neue Personalausweisinformationen zur Verfügung stehen. Zug um Zug werden diese in das Kernbanksystem übertragen, sodass der Legitimationsprozess automatisiert werden kann.
Darüber hinaus bestehen zahlreiche weitere Automatisierungsmöglichkeiten, die Nutzung der technischen Schlüsseltechnologien ist sehr vielseitig. Interne Prozesse wie die Verarbeitung und Bezahlung von Rechnungen können mittels OCR zur Rechnungserfassung und RPA zur Verarbeitung automatisiert werden. Auch können Gehaltsnachweise, Grundbuchauszüge oder Energieausweise im Rahmen der Kreditprozesse verarbeitet werden. Ein Abtippen per Hand entfällt. Hat man die wenigen wesentlichen Lösungen im Haus implementiert, können diese zur Hebung von Optimierungspotenzialen führen und die Banken somit im Wettbewerb besser aufstellen.
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