Die robotergestützte Prozessautomatisierung im Bank- und Finanzwesen ist einer der stärksten und überzeugendsten Anwendungsfälle der Automatisierungstechnologie. Die Automatisierung des Handels ist seit den 1970er und 1980er Jahren weit verbreitet, aber RPA eröffnet eine andere Art der Mechanisierung mit einem stärkeren Fokus auf Kostensenkung und Verbesserung der Kundenerfahrung.
RPA im Bankensektor hat es den Unternehmen auch ermöglicht, auf die sich ständig verändernde regulatorische Landschaft zu reagieren, indem es als RegTech-Lösung für die Finanzautomatisierung fungiert. Es gibt jedoch noch mehrere andere hervorragende Einsatzmöglichkeiten für RPA im Finanzwesen, darunter die Transaktionsverarbeitung, die Kreditgenehmigung und die Erhöhung der Cybersicherheit.
In diesem Artikel befassen wir uns mit den Vorteilen, Fallstudien, Anwendungsfällen, Trends und Herausforderungen der Robotic Process Automation im Finanz- und Bankwesen.
Robotische Prozessautomatisierung in
Größe des Finanz- und Bankenmarktes
Die globale Robotic Process Automation (RPA) im Bank- und Finanzwesen (BFSI) Marktgröße war rund $ 860,75 Millionen im Jahr 2023. Mit einer durchschnittlichen jährlichen Wachstumsrate (CAGR) von 40 % erwarten Analysten, dass der Sektor bis 2030 auf fast 9 Milliarden Dollar anwachsen wird.
Der größte Teil des Marktes entfällt auf Nordamerika (45 %) und Europa (30 %). Der asiatisch-pazifische Raum wird jedoch als die Region mit dem größten Wachstumspotenzial in den nächsten zehn Jahren angesehen.
Faktoren, die das Bankwesen und die
Automatisierung von Finanzprozessen
Der Banken- und Finanzmarkt hat sich schon früh für Softwaretest-Automatisierungstools und RPA-Technologie entschieden. In vielerlei Hinsicht waren sie ideale Kandidaten für die Technologie, da in diesen Sektoren ein hohes Volumen an sich wiederholenden und regelbasierten Aufgaben, wie z. B. Finanztransaktionen, bearbeitet wird. Die Akzeptanz hat jedoch aus einer Reihe anderer Gründe zugenommen. Hier sind einige der wichtigsten.
1. Senkung der Kosten
Lange Zeit lebten Banken und Finanzdienstleistungsunternehmen in einer Zeit niedriger oder sogar negativer Zinsen, was Kosteneinsparungen zu einer Priorität machte. In den letzten Jahren mag sich das durch die grassierende Inflation geändert haben, denn viele Zentralbanken haben die Zinsen auf rund 5 % angehoben. Es gibt jedoch noch weiteren Gegenwind, mit dem sich Finanzunternehmen auseinandersetzen müssen.
Der Aufstieg von Neobanken und innovativen FinTech-Unternehmen hat der Finanzlandschaft einen ernsthaften Wettbewerb beschert. In Verbindung mit den deutlich veränderten Erwartungen der Verbraucher müssen die Finanzinstitute ihre Kosten senken, um wettbewerbsfähig zu bleiben. RPA hilft den Teams, die laufenden Kosten für die Erbringung von Dienstleistungen zu senken und gleichzeitig innovative Produkte für die Verbraucher bereitzustellen.
2. Erhöhter Regulierungs- und Verwaltungsaufwand
Die Verschärfung der Finanzaufsichtsvorschriften in den letzten Jahren stellte ein großes Problem für die Finanzunternehmen dar. Die Verpflichtungen zur Kenntnisnahme von Kunden (KYC) und zur Bekämpfung von Geldwäsche (AML) haben den Finanzdienstleistern einen großen Verwaltungsaufwand beschert, ohne dass dies zu einem höheren Gewinn geführt hätte. Die manuelle Einhaltung von Vorschriften ist kostspielig, repetitiv und anfällig für menschliche Fehler.
RPA-Tools mit optischer Zeichenerkennung (OCR ) und andere KI-gestützte Tools können den Banken einen Teil dieser Last abnehmen und die Kosten für die Einhaltung der Vorschriften, z. B. den Personalaufwand, senken.
3. Kunden-Selbstbedienung
Die Erwartungen der Kunden haben sich in den letzten zehn Jahren deutlich verändert. Die Verbraucher erwarten heute, dass Dinge sofort erledigt werden, und sie haben keine Zeit für ein Unternehmen, das ihnen nur zwischen 9 und 17 Uhr helfen kann. Natürlich sind nicht nur die Erwartungen an den Kundenservice gestiegen. Auch bei Krediten und Kontoanträgen wünschen die Verbraucher schnelle Entscheidungen.
RPA kann bei all diesen Problemen helfen, indem es Anwendungen anhand von regelbasierten Kriterien automatisiert und dabei den Bedarf an menschlicher Interaktion und die Bearbeitung von Kundenanfragen minimiert.
4. Weniger Risiko
Banken und Finanzunternehmen sind zwangsläufig mit einem hohen Risiko behaftet. Die Abschwächung dieses Risikos ist jedoch ein wichtiger Bestandteil eines gut geführten Unternehmens. Fehler können zu einem Vertrauensverlust bei den Verbrauchern und zu einer Rufschädigung führen, während Fehler bei der Einhaltung der Vorschriften empfindliche Geldstrafen nach sich ziehen.
RPA reduziert menschliche Fehler, hilft Instituten bei der Einhaltung von Vorschriften, verbessert die Datengenauigkeit und -verarbeitung und kann in Verbindung mit maschinellem Lernen (ML) zur Betrugserkennung eingesetzt werden.
5. Geschäftskontinuität
Finanzinstitute spielen eine entscheidende Rolle in der Wirtschaft, und jede Unterbrechung von Dienstleistungen kann zu einem Imageschaden führen. Da diese Institute über sensible Daten verfügen, sind sie außerdem an Vorschriften zum Schutz der Verbraucher und zur Gewährleistung der Stabilität des Finanzsystems gebunden.
RPA kann Teil eines soliden Business-Continuity-Plans (BCP) sein und sicherstellen, dass Ausfallzeiten aufgrund von Naturkatastrophen, Notfällen im Gesundheitswesen, Cybersecurity-Angriffen usw. minimiert werden.
Vorteile der robotergestützten Prozessautomatisierung
im Bereich Finanzen und Bankwesen
Die Einführung von RPA-Lösungen im Finanzdienstleistungssektor hat viele Vorteile. Hier sind einige der wichtigsten.
#1. Geld sparen
Es wird erwartet, dass der Einsatz von RPA im Finanzsektor in den kommenden Jahren weiter zunehmen wird. RPA kann bis zu 80 % der Aufgaben im Finanzsektor automatisieren, was unglaubliche Kosteneinsparungsmöglichkeiten für Unternehmen bedeutet.
#2. Erhöhte Arbeitszufriedenheit
Der Finanzsektor ist voll von sich wiederholenden und banalen Aufgaben, bei denen sich die Mitarbeiter uninspiriert, gelangweilt und unterbewertet fühlen. RPA-Tools können diese regelbasierten Aufgaben übernehmen und die Tür zu ansprechenderen und kreativeren Aufgaben öffnen, durch die sich die Mitarbeiter stärker mit der Gesamtmission des Unternehmens verbunden fühlen.
Eine höhere Arbeitszufriedenheit bedeutet eine höhere Mitarbeiterbindung. RPA sollte Teil dieser Strategie sein.
#3. Einhaltung von Vorschriften
Die Finanzdienstleistungsbranche hat mit die strengsten regulatorischen Anforderungen aller Branchen. Die Nichteinhaltung dieser Vorschriften kann zu hohen Geldstrafen, zum Verlust der Zulassung und zu einem schwer wieder gutzumachenden Imageschaden führen. RPA hilft den Teams, diese sich ständig weiterentwickelnden Standards zu erfüllen.
#4. Skalierbarkeit
Neobanken und FinTech-Unternehmen im Bereich der Finanzdienstleistungen wachsen dank verlockender Anreize oft schnell. Dieses Wachstum kann jedoch zu Problemen wie Personalmangel führen. RPA hilft dabei, diese Einschränkungen durch eine digitale Belegschaft zu überwinden, die eine höhere Arbeitslast bewältigen kann.
RPA-Anwendungsfälle im Bankwesen
Es gibt viele großartige RPA-Anwendungsfälle im Bank- und Finanzwesen. Einige stehen in direktem Zusammenhang mit den Kerntätigkeiten des Bankgeschäfts, während andere bei eher administrativen oder kundenorientierten Aufgaben helfen.
Hier sind neun der besten Anwendungsfälle für Robotic Process Automation im Bank- und Finanzwesen.
#1. Kundeneinführung
Das Onboarding von Kunden ist einer der besten RPA-Anwendungsfälle für das moderne Bankenzeitalter. Das Aufkommen von Neobanken und FinTech-Unternehmen hat eine neue Ära des digitalen Bankwesens eingeläutet. Der Gang in eine Filiale, um ein neues Konto einzurichten, kommt immer mehr aus der Mode. Stattdessen wollen die modernen Verbraucher alles über ihre App erledigen.
Die Umstellung auf eine Kontoeröffnung aus der Ferne bringt natürlich ihre eigenen Probleme mit sich. Die Kunden müssen Dokumente und Unterlagen hochladen und ihre Kreditwürdigkeit prüfen lassen. Darüber hinaus müssen ihre Daten in die Systeme der Bank hochgeladen werden.
RPA hilft bei all diesen Prozessen, einschließlich Kundenkommunikation, Dokumentenverarbeitung, Identitätsprüfung, Kreditprüfung, Dateneingabe, Kontoaktualisierung und mehr. Sie ist schnell, skalierbar, kostengünstig und entspricht dem Wunsch der Verbraucher nach Selbstbedienung.
#2. Bearbeitung von Darlehensanträgen
Die Bearbeitung von Kreditanträgen ist ein gutes Beispiel für RPA im Bankwesen. Diese Prozesse erfordern eine intensive Prüfung von Unterlagen und Kundendaten, um Verluste zu begrenzen. Diese Gründlichkeit muss jedoch durch schnelle Entscheidungen ausgeglichen werden, um wettbewerbsfähig zu bleiben.
RPA hilft durch den Einsatz von optischer Zeichenerkennung (OCR) und intelligenter Dokumentenverarbeitung (IDP) bei der Analyse von Dokumenten, der Extraktion von Daten und dem Vergleich von Informationen mit internen Dokumenten, um Kredite zu genehmigen oder abzulehnen. RPA bietet die Mischung aus Schnelligkeit und Genauigkeit, die die Verbraucher vom digitalen Banking erwarten.
#3. Automatisierte Kundenbetreuung
Im Zuge des Trends zur Kunden-Selbstbedienung müssen Banken Wege finden, ihren Kunden einen schnellen, stets verfügbaren und kanalübergreifenden Support zu bieten. RPA kann bei diesem Prozess auf verschiedene Weise helfen. Zunächst einmal können Kundendienst-Bots den Kunden anspruchsvolle und kontextbezogene Ratschläge geben. Dabei kann es sich um einfache Links zu FAQs oder Wissensdatenbanken handeln oder um vollständige , durch generative KI unterstützte Konversationen.
Darüber hinaus können RPA-Bots bei der Lösung von Kundenproblemen helfen, indem sie Daten und Dokumentationen sammeln, Tickets an die entsprechenden Abteilungen weiterleiten und während des Problems automatisierten Kontakt zu den Benutzern herstellen. In Verbindung mit KI und Datenanalyse können RPA-Tools dazu beitragen, einen personalisierten Service zu bieten, der Vertrauen schafft.
#4. Erstellung von Berichten
RPA für das Bankwesen trägt dazu bei, die Anforderungen von Finanzdienstleistern an die Berichterstellung zu erfüllen. Durch die Verbindung mit verschiedenen Datenbanken und Tabellenkalkulationen können die Mitarbeiter mithilfe von RPA-Tools Informationen in Echtzeit extrahieren, was zu aktuellen Berichten führt, die eine hohe Transparenz bieten.
Der gesamte Lebenszyklus der Berichtserstellung wird durch RPA-Tools beschleunigt, da sie bei der Automatisierung der Datenerfassung, der Aggregation von Informationen, der Erstellung von Berichten und der Verteilung des Endprodukts an relevante Piraten helfen.
RPA-generierte Berichte sind schneller, fehlerfrei und kostengünstig. Darüber hinaus können RPA-Systeme unter Berücksichtigung der Compliance implementiert werden, und wenn sie mit KI-Tools kombiniert werden, können sie auch bei der Analyse und Entscheidungsfindung helfen.
#5. Aufdeckung von Betrug
Es gibt mehrere Möglichkeiten, wie RPA Finanzunternehmen bei der Betrugserkennung helfen kann. RPA-Tools können Daten sammeln und aggregieren, um die Mustererkennung zu erleichtern. Es kann auch für die Echtzeitüberwachung, das Versenden von Warnungen und die Ausführung von Regeln auf der Grundlage bestimmter Ergebnisse oder Bedingungen verwendet werden.
Die wahre Stärke von RPA für die Betrugserkennung liegt in der Integration mit künstlicher Intelligenz und insbesondere mit Algorithmen für maschinelles Lernen, die große Datenmengen analysieren können, um Anomalien zu erkennen. Von dort aus können diese RPA-Bots Fälle für eine menschliche Überprüfung hervorheben, was es Banken und Finanzinstituten ermöglicht, die mit Betrug verbundenen Risiken und Verluste zu verringern.
#6. Einhaltung der Vorschriften
Die Einhaltung von Vorschriften ist im Banken- und Finanzsektor ein so drängendes Problem, dass in den letzten Jahren eine ganze Reihe von Technologien entstanden ist, um dieses Problem zu lösen. Die Ausgaben für spezielle Regulierungstechnologien (RegTech) werden bis 2028 voraussichtlich 200 Milliarden US-Dollar erreichen. Mit RPA können jedoch viele dieser Probleme gelöst werden.
RPA-Tools für die Einhaltung von Finanzvorschriften können bei der Datenerfassung für Berichte helfen, mit Prüfpfaden, die perfekt sind, um Transparenz zu zeigen. Darüber hinaus ist RPA eine hervorragende Option für die Datenverwaltung und -anonymisierung, das Credentialing und die allgemeine Cybersicherheit.
Insgesamt ist die Einhaltung der Vorschriften kostspielig und zeitaufwendig. RPA-Tools ermöglichen es den Teams, sich wiederholende KYC- und AML-Aufgaben zu automatisieren und so ihr Team zu entlasten. Das passt wie die Faust aufs Auge.
#7. Zahlungsabwicklung
Genau wie RPA in der Buchhaltung können Finanzdienstleister einen Großteil der täglich anfallenden Zahlungen und Überweisungen automatisieren und so sicherstellen, dass diese schnell und fehlerfrei abgewickelt werden. RPA eignet sich für die Automatisierung umfangreicher und sich wiederholender Aufgaben, und die Zahlungsverarbeitung fällt ganz sicher unter diese Parameter.
RPA-Tools können Zahlungen auslösen, Software für die Zahlungsverarbeitung anweisen, Abgleichsdaten übermitteln und sogar Kundenstreitigkeiten lösen. Auch hier geht es um Genauigkeit, Effizienz und die Reduzierung menschlicher Fehler. Mit der richtigen Einrichtung können die Zahlungen auch dazu beitragen, Compliance-Standards zu erfüllen, während sie gleichzeitig expandierenden Finanzdienstleistungsunternehmen eine einfache Skalierung ermöglichen.
#8. Automatisierte Kontoschließung
Keine Bank oder kein Finanzinstitut sieht es gern, wenn ein Kunde geht, und das liegt zum Teil an dem zusätzlichen Verwaltungsaufwand, der dadurch entsteht. Mit RPA-Tools kann der Prozess jedoch effizienter, kostengünstiger und gesetzeskonformer gestaltet werden. Banken können RPA nutzen, um Kundeninformationen aus einer Vielzahl von Quellen zu sammeln und die Kontoprüfung zu planen, indem sie Salden, Dokumente und den Kontostatus überprüfen.
Die Schließung eines Kontos erfordert häufig die Überweisung von Geldern an neue Bestimmungsorte und die Benachrichtigung von Dritten. Auch hier ist RPA gut positioniert, um diese Aufgaben zu automatisieren. Schließlich können die Finanzdienstleister auch die entsprechenden Unterlagen und Papiere erstellen und die Kundendatenbanken aktualisieren, um alle Änderungen zu berücksichtigen.
#9. Verwaltung der Mitarbeiter
Von der Automatisierung der Ausgabenverwaltung bis hin zum Onboarding von Mitarbeitern und Leistungsbeurteilungen nutzen Finanzdienstleister RPA-Tools für eine Vielzahl von personalbezogenen Aufgaben. Da Finanzinstitute unter dem Druck stehen, ihre Dienstleistungen zu rationalisieren und Kosten zu senken, ist RPA eine elegante Lösung, um die mit der Mitarbeiterverwaltung verbundenen Kosten zu reduzieren.
RPA hilft den Teams bei der Automatisierung der Gehaltsabrechnung, der Sozialleistungen und der Verwaltung des Krankenstandes, wobei die erforderlichen Standards eingehalten und den Mitarbeitern eine schnelle Selbstbedienungsoption geboten wird. Die Vorteile liegen darin, dass die Erfahrung der Mitarbeiter verbessert wird, was zur Arbeitszufriedenheit und Loyalität beiträgt.
Fallstudien zu RPA in Finanzdienstleistungen
Natürlich ist es eine Sache, von RPA-Anwendungsfällen im Finanz- und Bankwesen zu hören, aber zu verstehen, wie die Technologie in diesem Sektor eingesetzt wurde und welche konkreten Vorteile sie für Unternehmen gebracht hat, ist der überzeugendste Weg, um die Auswirkungen von RPA zu messen.
Fallstudie Nr. 1: Eliminierung menschlicher Fehler
Ein globales Finanzdienstleistungsunternehmen mit fast 240.000 Mitarbeitern in mehr als 150 Ländern hatte den dringenden Bedarf, seine Arbeitsabläufe zu rationalisieren und menschliche Fehler im Zusammenhang mit manuellen Aufgaben zu reduzieren. Ein Problem, mit dem sie zu kämpfen hatten, war die Vielfalt der von ihnen angebotenen Dienstleistungen, darunter Wirtschaftsprüfung, Steuerberatung, Personalwesen, Cybersicherheit und Geschäftsverwaltung.
Es gab jedoch noch andere Parameter. Das Unternehmen wollte sein derzeitiges IT-System nicht überholen und die Geschäftskontinuität nicht zu stark beeinträchtigen.
Das Unternehmen versammelte verschiedene Interessengruppen und IT-Mitarbeiter innerhalb des Unternehmens und bildete ein funktionsübergreifendes Team, um Anforderungen zu sammeln und Arbeitsabläufe und Geschäftsprozesse zu identifizieren, die automatisiert werden könnten. Sie identifizierten sich wiederholende Aufgaben mit einer hohen Fehlerquote und legten vier KPIs für das Projekt fest, darunter Geschwindigkeit, Datenqualität, Autonomie und Produktwirkung.
Die Implementierung dauerte etwa drei Monate, und am Ende hatte das Team einen RPA-Bot entwickelt, der dreimal täglich Daten über unzählige Systeme austauschte. Durch das Projekt konnten 100.000 Arbeitsstunden pro Jahr und 800 Millionen Dollar eingespart und gleichzeitig die durch menschliches Versagen verursachten Probleme verringert werden.
Fallstudie Nr. 2: Beschleunigung der Kreditbearbeitung
Eine bekannte US-Bank erhielt über 10.000 Kreditanträge pro Monat. Die Bearbeitung dieser Kredite erforderte die Arbeit von 50 Mitarbeitern, die u. a. Kreditanträge prüften, Kundendaten erfassten und überprüften und schließlich den Kredit genehmigten oder ablehnten. Da die Bank jedoch auf ein altes Softwaresystem angewiesen war, musste eine zusätzliche Komplexitätsebene bewältigt werden.
Nach sorgfältiger Planung setzte die Bank RPA ein, um ihren gesamten Kreditprozess zu automatisieren. Die RPA-Tools lasen und extrahierten Daten aus den Anträgen und validierten die Daten anhand der Kreditvergaberichtlinien der Bank und des einschlägigen Rechtsrahmens. Von dort aus könnte das System über die Eignung des Kredits entscheiden.
Durch die Implementierung einer RPA-Lösung konnte die Bank sowohl die Genauigkeit als auch die Geschwindigkeit der Kreditbearbeitung erheblich verbessern. Die Antragsbearbeitung konnte um 80 % reduziert werden, wobei menschliche Fehler vollständig vermieden wurden. Durch die gesteigerte Effizienz konnte der Personalaufwand um 70 % gesenkt und gleichzeitig die Einhaltung der Vorschriften gewährleistet werden.
Fallstudie #3: Bewältigung der regulatorischen Belastung
Eine multinationale Bank mit Sitz im Vereinigten Königreich sah sich dem Druck der Regulierungsbehörden ausgesetzt, eines ihrer Produkte zu ersetzen. Sie verfügten über alte Kreditkarten, mit denen ihre Kunden Punkte und Prämien erhielten. Die Umstellung auf ein neues Modell, bei dem 1,4 Millionen Kunden neue Produkte auswählen mussten, war jedoch nicht manuell zu bewältigen.
Zu den Prozessen, die automatisiert werden mussten, gehörten das Versenden von Mitteilungen an die Kunden über die Änderungen, die Bearbeitung von Kundenentscheidungen, die Aktualisierung von Daten in den Systemen des Unternehmens und die Aufzeichnung von Änderungen, um den Audit-Anforderungen zu entsprechen. Es gab jedoch zeitliche und finanzielle Beschränkungen, die zusätzliche Hindernisse darstellten, die es zu überwinden galt.
Die Bank führte eine Backend-SQL-Datenbank für das CRM-System ein und baute eine Datenbank auf, die alle Szenarien abdecken kann, die bei der Entscheidungsfindung hilfreich sein können. Außerdem automatisierten sie die Schritte des Produktwechsels, einschließlich Kommunikation und Feedback. Schließlich bauten sie ein Verwaltungsportal für den Abruf von Berichten.
Zu den Ergebnissen gehörten Einsparungen von 1,2 Millionen Pfund pro Jahr, die Einsparung der Einstellung von 18 Vollzeitmitarbeitern, die Erhöhung der Genauigkeit auf 100 % und die Erfüllung der gesetzlichen Anforderungen.
Herausforderungen für Robotic Process
Automatisierung im Banken- und Finanzsektor
Die Implementierung der Automatisierung für Bank- und Finanzteams ist aufgrund der Kultur und der Arbeitsabläufe in beiden Sektoren mit einigen besonderen Herausforderungen verbunden.
#1. Bestehende Infrastruktur
Der Finanzsektor hat einen wohlverdienten Ruf für Sentimentalität, wenn es um IT-Technologie geht. Anfang der 2020er Jahre verwendeten über 40 % der großen US-Finanzinstitute noch Software, die auf der 1959 erfundenen Programmiersprache Common Business Oriented Language (COBOL) bas ierte. Darüber hinaus verwenden viele Unternehmen immer noch Großrechner für die Datenverarbeitung.
RPA ist ein wirksames Instrument zur Integration von Altsystemen mit modernen Cloud-basierten Anwendungen und APIs. Sie kann auch dazu verwendet werden, Daten aus diesen veralteten Systemen zu migrieren und die mit der alten Technologie verbundenen Wartungskosten zu senken.
#2. Standardisierung von Prozessen
Abhängig von der Kultur, den Mitarbeitern und der hohen Konzentration von Altsystemen in der Unternehmensarchitektur haben Finanzinstitute ihre eigenen Arbeitsabläufe und Prozesse, die sich oft über verschiedene Abteilungen erstrecken. Der Versuch, RPA-Lösungen zu implementieren, erfordert abteilungsübergreifende Zusammenarbeit und Prozessstandardisierung.
In vielerlei Hinsicht ist die Prozessstandardisierung nur ein Teil der Effizienzsteigerung. Wenn zwei Abteilungen oder Teammitglieder dieselbe Aufgabe auf sehr unterschiedliche Weise erledigen, ist die eine Abteilung oder das eine Teammitglied weniger effizient als die andere, was den Zeit- oder Ressourcenverbrauch angeht. Durch die Standardisierung von Prozessen sind Unternehmen in der Lage, die Vorteile von RPA-Lösungen zu nutzen.
#3. Der Mythos der Silberkugel
Deloitte weist darauf hin, dass die Gefahr besteht, dass Finanzunternehmen glauben, dass Cognitive RPA eine „Silberkugel“ ist, die „auf einen grundsätzlich defekten Prozess angewendet werden kann, in der Erwartung, dass er sich selbst repariert.“
In der Realität erfordert die Implementierung eines jeden RPA-Systems eine sorgfältige Anforderungserfassung und Planung. Die Beratung durch einen RPA-Experten kann viele der Probleme ausräumen, die mit der Implementierung dieser Technologie in einem bereits komplexen Ökosystem verbunden sind.
#4. Einhaltung von Vorschriften
Finanzdienstleistungen gehören zu den am strengsten regulierten Sektoren, mit Vorschriften für den Umgang mit sensiblen Daten und sogar Risiken. Daher müssen alle RPA-Lösungen mit diesen Beschränkungen vereinbar sein und die Einhaltung der Vorschriften gewährleisten.
RPA ist ein guter Kandidat für diese Szenarien, da es für jeden Prozess Aufzeichnungen gibt, die für Finanzprüfungen unerlässlich sind. Und während sich die Vorschriften ständig ändern und aktualisiert werden, bietet RPA die Flexibilität, sich an neue Regeln anzupassen. Und schließlich kann die Automatisierung dazu beitragen, dass sensible finanzielle und persönliche Daten nicht von Menschen eingesehen werden können, was eine zusätzliche Sicherheitsebene darstellt.
#5. Qualifikationsdefizit
Der IT-Fachkräftemangel hat die Finanzdienstleistungsbranche in den letzten Jahren getroffen. Daher ist die Implementierung von RPA-Lösungen ohne die Erfahrung und das Fachwissen von IT-Spezialisten schwierig.
Die erfolgreiche Einführung von RPA erfordert ein tiefes Verständnis der Technologie, einschließlich ihrer Möglichkeiten und Grenzen. ZAPTEST Enterprise-Benutzer können die Vorteile eines dedizierten ZAP-Experten nutzen, der eng mit ihnen zusammenarbeitet, um die Anforderungen zu verstehen und bei der Implementierung von RPA-Lösungen auf der Grundlage von Best Practices der Branche zu helfen. Diese Ergänzung kann den Teams helfen, den relativen Mangel an RPA-Spezialisten zu überwinden.
RPA im Bankensektor – Trends
Die Finanzdienstleistungsbranche reagiert schnell auf die sich ändernden Anforderungen der Verbraucher und der Regulierungsbehörden. Lassen Sie uns einige der RPA-Trends im Finanz- und Bankwesen untersuchen.
#1. Intelligente Automatisierung
Bei der intelligenten Automatisierung (IA) werden andere Arten der künstlichen Intelligenz in Verbindung mit RPA-Tools eingesetzt. Zu den Technologien, die hier zum Einsatz kommen, gehören intelligente Dokumentenverarbeitung (IDP) und maschinelles Lernen.
Durch die Hinzufügung dieser Tools werden die inhärenten Grenzen von RPA im Umgang mit unstrukturierten Daten und Entscheidungsfindungsfähigkeiten überwunden. Das Ergebnis ist, dass der Umfang der automatisierbaren Aufgaben zunimmt und die Finanzinstitute mehr tun können.
#2. Cloud-basierte RPA
Während die ersten RPA-Systeme in der Regel vor Ort installiert wurden, ist in den letzten Jahren eine deutliche Verlagerung hin zu Cloud-basierten Tools zu beobachten. Diese Umstellung bringt viele Vorteile mit sich, unter anderem einen sicheren Fernzugriff für verteilte Teams.
#3. Generative KI
Generative KI ist in vielen Branchen auf dem Vormarsch, so auch im Banken- und Finanzsektor. Es gibt viele verschiedene Anwendungsfälle, darunter Chatbot-Kundenassistenten, Inhaltserstellung und Berichterstellung. Banken und Finanzdienstleister können auch eigene KI entwickeln, um die Vorschriften für finanzielle und persönliche Daten zu erfüllen.
#4. Assistierte RPA
Während die ungestützte RPA immer noch die beliebteste Art der Automatisierung in der Geschäftswelt ist, gewinnt die gestützte RPA zunehmend an Bedeutung. Diese Tools fügen sich nahtlos in den Arbeitsablauf eines Mitarbeiters ein. Ein Kundendienstmitarbeiter könnte beispielsweise die Datenabfrage oder die Bearbeitung von Aufgaben im laufenden Betrieb automatisieren, was zu einer weitaus höheren Produktivität und letztlich zu zufriedeneren Kunden führt.
Die Zukunft der Automatisierung im Bankensektor
Die Automatisierung robotergestützter Prozesse im Finanz- und Bankwesen ist gut etabliert. Sie hat jedoch noch viel Raum, um auf interessante und innovative Weise zu wachsen.
#1. Hyperautomatisierung
Datenanalyse, künstliche Intelligenz, natürliche Sprachverarbeitung (NLP) und RPA werden zusammenkommen, um Bank- und Finanzsysteme zu schaffen, die alles Mögliche automatisieren, von Back-End-Prozessen bis zu Front-End-Workflows. Dieses futuristische Ziel wird Hyperautomation genannt.
Es gibt mehrere Möglichkeiten, wie die Hyperautomatisierung im Bankensektor eingesetzt werden kann. Über die robotergestützte Prozessautomatisierung im Finanz- und Rechnungswesen hinaus könnte die Zusammenarbeit zwischen Mensch und Computer auf einer höheren Ebene stattfinden, bei der maschinelles Lernen und Analytik Entscheidungen empfehlen, die von Menschen genehmigt werden müssen.
#2. Hochgradig personalisiertes no-code Anwendungsdesign
Die Anwendungsentwicklung im Bankensektor ist komplex. Das hat zum großen Teil mit den strengen Gesetzen zu tun, die finanzielle und persönliche Daten regeln. Dank RPA-Tools mit KI und APIs werden jedoch No-Code-Anwendungen Einzug in den Raum halten. Die Automatisierung von Softwaretests wird eine wichtige Rolle bei der Gewährleistung der Integrität und Sicherheit dieser Software spielen, die auf den individuellen Arbeitsablauf oder die Unternehmenskultur zugeschnitten werden kann.
#3. Prädiktive Betrugserkennung
Die Aufdeckung von Betrug ist ein wichtiges Anliegen der Finanzinstitute. Im Vereinigten Königreich kostete der Betrug die Banken im Jahr 2022 rund 1,2 Milliarden Pfund. Tools für das maschinelle Lernen werden bereits über RPA im Finanz- und Rechnungswesen eingesetzt, und sie eignen sich hervorragend zur Aufdeckung von Betrug. In Zukunft könnten jedoch hinreichend gut ausgebildete ML-Algorithmen die Wahrscheinlichkeit von Betrug zum Zeitpunkt der Antragstellung oder auf der Grundlage einer Reihe von Schritten vorhersagen. Die Auswirkungen der Kosteneinsparungen sind immens.
Abschließende Überlegungen
Die Automatisierung robotergestützter Prozesse im Bank- und Finanzwesen ist ein sich schnell entwickelnder und spannender Bereich. Die Modernisierung und zunehmende technologische Raffinesse im Finanzdienstleistungssektor bedeutet, dass Banking RPA nicht nur ein Nice-to-have ist, sondern entscheidend für den Wettbewerb mit Ihren Konkurrenten.
Die Nutzung von Robotic Process Automation im Finanz- und Bankwesen verbessert die Effizienz und die Einhaltung von Compliance-Standards und spart Geld. Da die Banken immer kundenorientierter werden, wird die Finanzautomatisierung dazu beitragen, bessere Kundenerfahrungen und eine stärkere Personalisierung zu bieten, insbesondere in Kombination mit KI-Tools. Rationalisierte Abläufe werden Einsparungen an die Nutzer weitergeben, während innovative neue Produkte die Nachfrage nach Anwendungen befriedigen werden, die den Nutzern beim Sparen, Budgetieren und Erreichen ihrer Lebensziele helfen.
