Banken und Sparkassen sitzen auf einem riesigen Datenschatz, der nur durch digitale Verfahren automatisiert bearbeitet werden kann. Mit Blick auf regulatorische Anforderungen lassen so sich Produktivität steigern und Kosten senken.
Big Data ist einer der umfassendsten Technologietrends und aufgrund der Vielfalt seiner Anwendungsmöglichkeiten gerade für Banken und Sparkassen äußerst relevant. Im Bank Blog finden Sie aktuelle Studien rund um dieses interessante Thema.
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Finanzdienstleister sehen sich mit großen Herausforderungen konfrontiert. Neben neuen Wettbewerbern und steigenden Kundenanforderungen an Service und Produkte zwingt die zunehmende Regulierung Banken, ihre Compliance-Teams zu erweitern und IT-Systeme so anzupassen, dass die von den Regulierungsbehörden gewünschten Informationen in schlüssiger Form generiert werden können.
Das aber bedeutet, dass die Banken neue Funktionen über bestehende Systeme bereitstellen müssen, die ursprünglich nicht für das digitale Business entwickelt wurden. Zudem gehen bei Geschäfts- und Privatkundenbanken 80 Prozent der Daten unstrukturiert ein. Die Verarbeitung dieser Daten ist sehr personal- und damit kostenintensiv.
Chancen durch digitale Automation
Banken können diesem Druck widerstehen und neue Chancen wahrnehmen, wenn sie Automatisierung und wegweisende digitale Technologien nutzen. In einem Whitepaper zeigt Swiss Post Solutions auf, wie sich durch die Digitalisierung ein Großteil der Verarbeitung automatisieren lässt, wodurch Personalressourcen frei werden und die Produktivität steigt.
Laut Analyse besteht bei 75 Prozent der manuellen Prozesse im Bankensektor Automatisierungspotenzial. Automatisierung kann helfen, Kosten zu senken, Prozesse zu optimieren, bessere Servicequalität zu bieten und Personalressourcen frei zu machen.
Technologien, die dabei zum Einsatz kommen, um Kundendaten über verschiedene Kanäle zu sammeln und zu verarbeiten, sind
- Robotergestützte Prozessautomatisierung (RPA),
- Künstliche Intelligenz
- Natürliche Sprachverarbeitung (NLP),
- One-Touch-Verarbeitung und
- Intelligente Zeichenerkennung.
Wie Kundendaten über verschiedenen Kanäle gesammelt und verarbeitet werden können.
Gemeinsam automatisieren diese Lösungen manuelle Aufgaben, steigern die Effizienz, vereinfachen die Einhaltung von Compliance-Vorgaben und bieten ein besseres Kundenerlebnis.
Robotergestützte Prozessautomatisierung (RPA)
Robotergestützte Prozessautomatisierung (Roboitc Process Automation, RPA) ist der Einsatz von Software für Prozesse, die bislang von Menschen ausgeführt wurden. Die Software wird als Roboter betrachtet, da sie menschliche Arbeitskraft ersetzt. Kombiniert mit künstlicher Intelligenz kann RPA im Rahmen der Betrugs- und Geldwäschereibekämpfung bei der Handhabung unstrukturierter Daten großen Nutzen bringen.
Künstliche Intelligenz (KI)
Künstliche Intelligenz (KI) bezeichnet u.a. die Fähigkeit von Software, selbst zu denken und zu lernen. Auf der Grundlage historischer Daten und Muster verbessert sie sich laufend bei der Ausführung ihrer Aufgaben.
Natürliche Sprachverarbeitung (NLP)
Natürliche Sprachverarbeitung versteht die Nuancen der menschlichen Sprache. Es handelt sich um ein wirkungsvolles Werkzeug, um den Bedeutungsinhalt von Kommunikation wie beispielsweise E-Mails zu extrahieren.
Optische Zeichenerkennung (OCR)
Optische Zeichenerkennung verarbeitet unstrukturierte Daten von Chatbots, Textnachrichten, E-Mails, E-Mail-Anhängen und Papierdokumenten und wandelt diese Daten in eine strukturierte Form um.
Intelligente Zeichenerkennung (ICR)
Intelligente Zeichenerkennung dient ähnlichen Zwecken wie OCR, verarbeitet jedoch geschriebene Texte.
Mehr Freiräume und Effizienz
Der Einsatz dieser Technologien verschafft Banken mehr Freiraum und ermöglicht ihnen, ihre Personalressourcen für weniger monotone und komplexere Aufgaben einzusetzen – was die Mitarbeiterbindung und die Effizienz erhöht.
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