Roboter? Das sind Ihre neuen Kollegen!

Robotics Process Automation in Banken und Sparkassen

In zahlreichen Finanzinstituten hält derzeit Robotics Process Automation Einzug. Ziel des Einsatzes dieser Software-Roboter ist vor allem eine Steigerung der Effizienz im Back Office. Doch es gibt noch weitere Potentiale im Banking, deren Nutzen es zu realisieren gilt.

Kollege Roboter in Banken und Sparkassen

Intelligente Software-Roboter sind die neuen Kollegen in Banken und Sparkassen.

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Deutsche Banken profitieren mittlerweile an allen Ecken und Enden von der Automatisierung ihrer Prozesse mittels Robotics und es findet sich kaum kein Haus, dass keine Erfolge mit dieser Technologie verbuchen kann. Wir werfen einen Blick hinter die Kulissen, illustrieren typische Banking Potentiale, die Sie vielleicht noch nicht gehoben haben, und zeigen Ihnen, wie Sie skalieren können.

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Bei Robotics Process Automation (RPA) handelt es sich um einen Softwaregestützten-Ansatz, der dort zum Einsatz kommt, wo Prozesse einem festen Regelwerk folgen und immer wieder nach demselben Muster ablaufen, wie etwa in der Bearbeitung von Kreditanträgen, Änderungen von Kundenstammdaten sowie in der Durchführung von Zahlungsabgleichen. Roboter sind in der Lage Kernprozesse jeder Bank zu unterstützen und manuelle Tätigkeiten signifikant zu reduzieren. In vielen Fällen muss der Mensch nicht mehr eingreifen. Sofern dennoch erforderlich – wie beispielsweise bei Prüfungen nach dem 4-Augen Prinzip – können Prozesse so aufgesetzt werden, dass Mensch und Maschine effizient zusammenarbeiten.

Nach anfänglicher Skepsis sind Mitarbeiter hochzufrieden mit Ihren neuen Kollegen. Die Deloitte Studie „“ belegt, dass 80 Prozent der Unternehmen, die Robotics einsetzen, zufriedenere Mitarbeiter haben. Dabei sind die menschlichen Mitarbeiter proaktiv und mit voller Transparenz auf die Veränderungen sowie den Umgang mit Ihren neuen Kollegen vorzubereiten und zu begleiten

Roboter sind etabliert – schnelle Erfolge ohne große Risiken

Schon die Einführung „einfacher“ RPA Use Cases führt innerhalb kürzester Zeit und ohne große Umsetzungsaufwände und Risiken zu spürbaren Effekten. Beliebte Einsatzfelder von RPA sind Datenpflege, -korrektur und -verarbeitungsprozesse, dazu zählen beispielsweise Änderungen von Kundenstammdaten, die Pflege von Kursen und Risikoparametern.

Im Back Office tragen Roboter vielfach Informationen aus internen sowie externen Quellen zusammen, validieren diese und erstellen daraus Reports. Derartige Prozesse finden sich typischerweise in den Abteilungen Finance, Controlling und Risk Abteilungen wieder – hier werden oftmals auch regulatorische Meldeprozesse mit Hilfe von RPA bedient. In all diesen Fällen, werden Durchlaufzeiten sowie Fehlerquoten – bei gleichzeitiger Steigerung der Datenqualität und Datenaktualität – deutlich reduziert.

Roboter leisten zudem in einigen Banken einen wichtigen Beitrag zur Steigerung der Kundenzufriedenheit, in dem Anfragen schneller bearbeitet werden und Kunden gezielter über den aktuellen Status auf dem Laufenden gehalten werden.

Skalierung von Robotics – so profitieren Sie wirklich vom Kollegen Roboter

Obwohl die Anwendungsbereiche sehr umfangreich sind, nutzen viele deutsche Banken Robotics oftmals „nur“ für einfache Support-Aktivitäten. Als Konsequenz entwickeln RPA Programme nicht den erwünschten transformativen oder disruptiven Charakter. Nach den Erfolgen der ersten Umsetzungswelle können viele Häuser das Momentum nicht halten, sodass die Ausschöpfung des Gesamtpotentials derzeit nicht erzielt wird.  Wir sehen hierfür vier wesentliche Gründe:

  1. Ungeeignete Prozesse,
  2. Hoheitsgebiete,
  3. Projekt-Silos und
  4. Lost in AI.

#1 „Ungeeignete Prozesse“

Viele Häuser automatisieren Ihre Prozesse genauso, wie sie derzeit gelebt werden ohne ausreichend Zeit und Energie in das richtige Design zu stecken. So sorgt beispielsweise eine fehlende fachliche Logik insbesondere bei den Fällen außerhalb des Standards dafür, dass Maschinen die Befehle nicht richtig ausführen können und der Prozess ins Stocken gerät.

Die erste Reaktion ist „Der Roboter funktioniert nicht!“ und führt dazu, dass das Vertrauen in die Lösung sinkt. Überdenken und hinterfragen Sie daher Prozesse, in denen individuelle Einzelfallentscheidungen vorkommen, mehrere Kollegen unterschiedliche Abläufe durchführen oder Prozessschritte „historisch gewachsen“ sind. Eine intensive Designphase führt zu einer besseren Performance des Roboters und steigert die Zufriedenheit aller.

#2 „Hoheitsgebiete“

Viele Kunden scheitern daran, abteilungsübergreifend Prozesse in einer Ende-zu-Ende Sicht zu automatisieren. Stattdessen werden RPA-Kandidaten in den jeweiligen Abteilungen identifiziert, sodass eher von einer Automatisierung einzelner Tätigkeiten als von einer Prozessautomatisierung gesprochen werden muss. Übergabepunkte, vorangehende sowie weiterführende Bearbeitungsschritte werden außer Acht gelassen und der Blick auf das große Ganze geht verloren.

#3 „Projekt-Silos“

Digitale Transformation ist selbstverständlich auch bei deutschen Banken in aller Munde. Wir beobachten jedoch, dass die Projekte zu diesem Themenkomplex (z.B. Robotics, Virtual Assistants, Self-Service Angebote, Machine Learning) oftmals unabhängig voneinander aufgesetzt werden, sodass wertvolle Synergien verloren gehen und sich die Projekte zum Teil sogar kannibalisieren.

#4 „Lost in AI“

Das verstärkte Aufkommen von kognitiven AI Technologien stellt viele Häuser vor Herausforderungen und das hat mehrere Ursachen. Im Gegensatz zu Robotics ist das Spielfeld und Spektrum deutlich umfangreicher. Das AI Ökosystem besteht aus zahlreichen Tools und bedient verschiedenartige Anwendungsgebiete, weshalb es vielen Banken schwer fällt sich einen Überblick zu verschaffen und ein gutes Verständnis über die Einsatzmöglichkeiten und Kosten zu entwickeln.

Einige Banken befürchten mit der Einführung von AI Tools ein unkontrollierbares Monstrum zu schaffen. (Hinweis: Bitte lesen Sie hierzu unseren Beitrag zu Machine Learning, der mit diesen und ähnlichen Mythen aufräumt).Im Vergleich zu RPA ist die Implementierung von AI mit deutlich mehr Aufwand verbunden und vielen Kunden fehlt das Vorstellungsvermögen, wie diese Technologie auch ein vergleichsweise kleines deutsches Institut nachhaltig verbessern kann. Dazu benötigt man auch entsprechende Kompetenzen, der klassische Banker reicht an vielen Stellen nicht mehr aus und man muss vermehrt Ausschau nach Ressourcen mit Data Science Fähigkeiten, die derartige Inhalte und Einführung begleiten können.

Was nun?

Unser Fazit: Niemand ist perfekt – auch ein Roboter nicht. Wir empfehlen  sich sowohl mit RPA und den weiterführenden Möglichkeiten auseinanderzusetzen, denn in jeder Bank findet sich Potential.

Die ganz großen Erfolge durch Automatisierung, die von anderen internationalen Finanzinstituten berichtet werden, können nur dann realisiert werden, wenn eine Einbettung in eine ganzheitliche Transformationsinitiative erfolgt. Wichtig dabei ist, dass die fachlichen Anforderungen in den Fokus rücken und darauf aufbauend die ideale technische Lösung gestaltet.

Robotics ist dabei oftmals lediglich ein Bestandteil diverser Technologien. Wir sehen insbesondere für deutsche Banken erhebliche Potentiale für kombinierte Lösungen. Da oftmals das Volumen fehlt, um „große“ und „teure“ Standardprodukte zu integrieren, besteht die Möglichkeit individuelle Lösungen zu entwickeln. Also, starten Sie durch, denn Potential ist vorhanden!


Yamina Mekibes - Managerin Financial Services Deloitte

Yamina Mekibes, Deloitte

ist Managerin im Bereich Financial Services bei Deloitte und Koautorin des Beitrags. Sie ist Teil des FSI R&CA Leadership Teams in Deutschland und hat mehrjährige Erfahrung im Bereich Restrukturierung und Optimierung. Dabei aht sie sich insbesondere auf Prozessmanagement und Re-Design spezialisiert.

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Über den Autor

Nicole: Tranker

Nicole Tranker ist Senior Managerin im Bereich Financial Services bei Deloitte und verantwortet das FSI R&CA Team in Deutschland. Sie verfügt über mehrjährige Erfahrung im Management von Optimierungs- und Transformationsprojekten und ist spezialisiert auf die Umsetzung von Digitalisierungslösungen in Banking & Insurance.

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