Robotic Process Automation ist das neue Outsourcing für Banken

Banken in Deutschland entdecken Robotic Process Automation (RPA), um massiv Kosten einzusparen. Neun von zehn Instituten wollen deshalb so viele Abläufe wie möglich standardisieren, um sie mittels Softwareroboter automatisieren zu können.


Es muss nicht immer nur Outsourcing sein. Automatisierung wird ein zunehmender Faktor, um interne Kosten zu sparen. Bildnachweis: iStock.com/Chinnasorn Pangcharoen

Advertorial

Rund jeder vierte Finanzdienstleister – Banken und Versicherer zusammengenommen –  setzt bereits auf RPA in der Praxis. Das zeigt die aktuelle Studie „Potenzialanalyse Künstliche Intelligenz“ von Sopra Steria Consulting. Die Banken sehen erhebliches Potenzial für den Einsatz, unter anderem innerhalb der Bereiche Compliance, Wertpapierabwicklung und im Finanzcontrolling. Eine große Bank setzt die Assistenten zudem zur Unterstützung von Rechnungswesensprozessen ein. Die Robotiklösungen bedienen dabei die für einen Prozess erforderlichen IT-Anwendungen genauso wie ein Mensch, kommunizieren mit allen erforderlichen Systemen, holen Informationen ein und ändern die relevanten Daten. Ihr Vorteil: Sie sind rund um die Uhr im Einsatz, machen keine Fehler und dokumentieren die vollautomatisierte Abarbeitung der Geschäfts- und Verwaltungsprozesse lückenlos.

Softwareroboter sperren Karten und helfen bei der Geldwäscheprüfung

Arbeit gibt es für die Softwareroboter zuhauf, und dabei geht es nicht nur um die Realisierung von Kosteneinsparungen. Ziel ist auch die Entlastung der Mitarbeiter von sich wiederholenden Tätigkeiten. Beispielsweise können die Roboter bei Verlust oder Diebstahl der Kredit- oder Girokarte die Verlustmeldung verarbeiten und eine neue Karte bestellen. Das funktioniert auch bei der Kontoeröffnung. Der Softwareassistent bestellt zum Beispiel die vom Kunden gewünschten Produktoptionen wie den Dispokredit automatisch und greift dafür selbständig auf die nötigen Systeme zu. Im Risikomanagement lässt sich die tägliche Prüfung überzogener Konten automatisieren, genauso wie das stark von manuellen Prozessen geprägte Wertpapiergeschäft. Darüber hinaus haben Banken den durch Regulierung stark aufgeblähten Compliance-Apparat im Visier ihrer RPA-Vorhaben. Bislang geht es hier etwa um die Automatisierung der Prozesse für eine effiziente Geldwäsche- und Betrugsprävention sowie um Auskünfte an die Behörden.

Einsparpotenzial im Millionenbereich möglich

Ihre große Stärke haben Softwareroboter damit überall dort, wo manuelle Arbeiten in Verbindung mit einem hohen Prozessvolumen (Dauer oder Iterationen) erledigt werden müssen. Hier sind RPA-Lösungen in der Regel schneller, kostengünstiger, und sie erledigen die Arbeit immer in derselben Qualität. Dazu kommt: Ein Softwareroboter bildet die menschlichen Aktivitäten an Bildschirm und Tastatur nach – und zwar ohne, dass Unternehmen dafür komplett neue IT-Lösungen in ihre Infrastruktur anpassen müssen. Laut Erfahrungen von Sopra Steria Consulting sowie Einschätzungen von Experten und Herstellern von RPA-Lösungen lassen sich bei Ausschöpfung des gesamten Automatisierungs- und Digitalisierungspotenzials innerhalb stark standardisierter Abläufe bis zu 80 Prozent der Prozesskosten einsparen.

Nächster Schritt: Künstliche Intelligenz

Damit Banken mit RPA-Lösungen derartige Einspareffekte erzielen, benötigen sie gut strukturierte und stark standardisierte Prozesse, die sich in großer Zahl laufend wiederholen. Die Abläufe sind durch einfache Regeln und durch eindeutig trennbare Entscheidungskriterien bestimmt. Darüber hinaus ist der Einsatz bei Prozessen mit vielen manuellen Tätigkeiten sinnvoll und wenn sich durch RPA mehrere nichtkompatible IT-Systeme verknüpfen lassen. Eine Ergänzung zu RPA ist die Desktopautomatisierung (RDA). Ein Mitarbeiter trainiert, startet und überwacht den Roboter, der regelbasiert Aufgaben übernimmt.
Lassen sich Vorgänge nicht nach klaren Regeln bearbeiten, sind zum Beispiel spezielles Know-how und Interpretationen nötig, stößt RPA an seine Grenzen. Diese Prozesse lassen sich allerdings durch den Einsatz Künstlicher Intelligenz ergänzen. Damit werden Banken künftig in der Lage sein, auch komplexe Tätigkeiten zu automatisieren.