Eine intelligente Automatisierung von Betriebsmodellen bietet Finanzdienstleistern ein hohes Effizienzsteigerungspotential. Im internationalen Vergleich haben deutsche Institute deutlichen Nachholbedarf.
Der Trend zur Digitalisierung hat unseren Alltag und die Unternehmenswelt nachhaltig verändert. Banken und Sparkassen werden später als andere Branchen erfasst, aber nicht weniger heftig. Im Bank Blog finden Sie aktuelle Studien zu diesem wichtigen Thema.
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Unter Automatisierung versteht man die Verwendung von Software zur Bewältigung hochvolumiger, wiederholbarer, regelbasierter Aufgaben, bei denen strukturierte Daten verwendet werden, für deren Ausführung zuvor ein Mensch erforderlich war. Intelligente Automatisierung geht weiter und wird definiert als die richtige Kombination aus Robotic Process Automation (RPA), künstlicher Intelligenz und Geschäftsprozessoptimierung, die zusammenhängend eingesetzt wird, um strategische Geschäftsziele zu erreichen.
Die Unternehmensberatung Capgemini hat die Chancen und Herausforderungen intelligenter Automatisierung für den Finanzsektor untersucht. Dazu wurden 1.500 Führungskräfte aus 750 Finanzinstituten in Frankreich, Deutschland, Italien, den Niederlanden, Spanien, Schweden, Indien, dem Vereinigten Königreich und den Vereinigten Staaten befragt.
Künstliche Intelligenz steigert Ergebnispotential
Bisher wurden Automatisierungstechnologien wie Robotic Process Automation (RPA) vor allem zur Kostensenkung und Effizienzsteigerung eingesetzt. Mit reiner Automatisierung kann ein Institut seine Kosteneinsparungen um 10 bis 25 Prozent steigern. Wird RPA aber mit Maßnahmen aus dem Bereich Künstliche Intelligenz kombiniert, können diese laut der Studie auf 30 bis 50 Prozent erhöht werden.
Intelligente Automatisierung könnte demnach den weltweiten Ertrag der Finanzdienstleister bis zum Jahr 2020 um 512 Milliarden US-Dollar steigern. In Deutschland könnten im gleichen Zeitraum Banken und Kapitalmarktunternehmen mit einem zusätzlichen Umsatz von 13,38 Milliarden US-Dollar (plus 6,56 Prozent) rechnen.
Voraussetzung dafür sei, dass Robotic Process Automation (RPA), künstliche Intelligenz (KI) und Geschäftsprozessoptimierung miteinander verbunden und zum Erreichen der Geschäftsziele eingesetzt werden.
Mehr Ertrag und höhere Kundenzufriedenheit durch Automatisierung
Führende Finanzdienstleister haben damit begonnen, Automatisierungstechniken im direkten Kundenkontakt anzuwenden. Sie nutzen diese nicht nur um Kosten einzusparen, sondern auch, um Erträge zu generieren.
Im Durchschnitt konnten 34 Prozent der Banken weltweit ihre Erträge durch Automatisierung um 2 bis 5 Prozent steigern. Schnellere Produkteinführungszeiten (Time-to-Market) und verbesserte Querverkaufsmöglichkeiten (Cross-Selling) sind hierbei die wichtigsten Faktoren. Inzwischen hätten 64 Prozent der Banken eine Verbesserung der Kundenzufriedenheit um mehr als 60 Prozent durch intelligente Automatisierung festgestellt.
Angesichts der Vorteile, ist es nicht verwunderlich, dass immer mehr Finanzdienstleister den Einsatz der Technologie an vorderster Stelle erwägen. Mehr als die Hälfte der Unternehmen (55 Prozent) konzentriert sich auf die Steigerung der Kundenzufriedenheit durch Automatisierung, während fast die Hälfte (45 Prozent) Ertragssteigerung als zentrales Ziel ansieht.
Einsatz von intelligenter Automatisierung noch gering
45 Prozent der befragten Institute sehen BigTechs in den nächsten fünf Jahren als direkte Wettbewerber. Dennoch verläuft die Einführung intelligenter Automatisierung nur langsam. Nur 10 Prozent der befragten Unternehmen weltweit haben die Technologie skalierbar implementiert, in Deutschland sogar nur fünf Prozent.
Die Mehrheit aller Unternehmen hat mit geschäftlichen, technologischen und personellen Herausforderungen zu kämpfen. Nur etwa jedes vierte Institut verfügt der Studie zufolge über die technologische Reife, um kognitive Automatisierungstechnologien wie maschinelles Lernen, Computer Vision und Biometrie zu implementieren. Die meisten Unternehmen setzen lediglich RPA oder – bestenfalls – Natural Language Processing (NLP) ein.
Herausforderungen auf dem Weg zur Automatisierungsstrategie
In der Studie werden mehrere Faktoren genannt, die Unternehmen daran hindern, über erste Pilotprojekte hinauszugehen und intelligente Automatisierung einzusetzen. 43 Prozent der Institute haben Probleme, ein klares Nutzenszenario für die Automatisierung zu entwickeln. Das führt dazu, dass viele von ihnen die Führungsetage nur schwer von einer schlüssigen intelligenten Automatisierungsstrategie überzeugen können.
48 Prozent geben an, dass sie Probleme haben, die richtigen Ressourcen zu finden, um intelligente Automatisierung effektiv zu implementieren. Eine fehlende adäquate Datenmanagementstrategie sahen außerdem 46 Prozent als fortschrittshemmend an, da KI-basierte Automatisierungsalgorithmen die richtigen Daten in ausreichender Menge benötigen.
Zukunftstrend Automatisierung
Experten zufolge könnte die Entwicklung der Automatisierung im Bereich Finanzdienstleistung der Revolution der Automobilindustrie in den 70er und 80er Jahren ähnlich werden. In jedem Fall dürfte sich die Rolle des Menschen in Prozessen dramatisch verändern. Sie wird sich zukünftig auf Dinge konzentrieren, die der Mensch viel besser kann, z.B. in Bezug auf Design und Problemlösung. Die die sich wiederholenden, regelbasierten Dinge werden früher oder später Robotern überlassen.
Die Herausforderung bestehe darin, die Chancen der intelligenten Automatisierung zu erkennen und so einsetzen, so dass sie über die reine Kostenreduzierung hinausgehen und sich auf die Wertschöpfung für Kunden und Bank konzentrieren.
Infografik: Intelligente Automatisierungsstrategie für Finanzdienstleister
Die folgende Infografik stellt zentrale Ergebnisse der Studie übersichtlich dar.
Intelligente Automatisierungsstrategie für Finanzdienstleister – Infografik
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