Bei der Automatisierung von Prozessen in Banken spielt Künstliche Intelligenz eine immer größere Rolle. Und das Potenzial ist längst nicht ausgeschöpft. In der Zukunft wird die Auftragsbearbeitung „intelligent“ werden und automatisiert ablaufen. Bereits heute sind eine Reihe von Einsatzszenarien absehbar.
Einsatzszenarien von Künstlicher Intelligenz im Zusammenspiel mit der Automatisierung von Prozessen
Partner des Bank Blogs
In der Finanzbranche hat das Interesse an Robotic Process Automation (RPA) zuletzt stark zugenommen. Mit der neuen Technologie lassen sich bestehende interne Prozesse effizient automatisieren. Künstliche Intelligenz (KI) ist die entscheidende Ergänzung zu RPA – das fehlende Puzzleteil auf dem Weg zur Vollautomatisierung. Im fünften und letzten Teil unserer Artikelserie zum Thema RPA wenden wir uns deshalb den Möglichkeiten zu, die der Einsatz Künstlicher Intelligenz für die Automatisierung eröffnet.
Wozu RPA im Backoffice von Finanzdienstleistern in der Lage ist, lässt sich im ersten Artikel „Robotic Process Automation auf dem Vormarsch“ genauer nachlesen. Um die praktische Umsetzung geht es im Beitrag „Einsatzfelder und Grenzen von RPA“. Der dritte Beitrag „Robotic Process Automation ist das neue Outsourcing“ erörtert, inwiefern RPA größere Kostenvorteile bringen kann als Outsourcing. Wie sich RPA in bestehende Systeme integrieren lässt, erklärt der Artikel „So wird Robotic Process Automation Teil der IT-Landschaft“.
Software-Roboter können vorhandene Dialogoberflächen bedienen, sie imitieren den menschlichen Kollegen. Auf diese Weise lassen sie sich besonders gut in bestehende IT-Landschaften integrieren. Voraussetzung für die Automatisierung sind regelbasierte und wiederholbare Abläufe. Die Daten sollten eine strukturierte und vor allem digitale Form haben. Hier kann KI ansetzen: Sie kann Daten strukturieren – und arbeitet damit den Software-Robotern zu. Darüber hinaus kann KI für die Roboter eine Steuerungsfunktion übernehmen. In diesem Beitrag nehmen wir Sie mit auf die Reise durch die Auftragsbearbeitung der Zukunft und begutachten dabei die Verwendung von KI.
Die Idee der Künstlichen Intelligenz ist bereits älter, doch erst jetzt gibt es ausgereiftere Produkte, mit denen der Einzug in verschiedene Märkte gelingen kann. Vereinzelt werden Technologien, die künstliche Intelligenz nutzen, bereits bei Finanzdienstleistern eingesetzt. Chat-Bots oder Sprachassistenten sind ein Beispiel dafür. Die Verwendungsszenarien sind vielfältig und das Potenzial enorm.
KI berät Kunden schon bei der Auftragserstellung
Für einen Finanzdienstleister beginnt die Bearbeitung eines Auftrags nach dem Eingang. Ansatzpunkte für eine intelligente Hilfestellung gibt es aber bereits im Vorfeld. Schon bei der Erstellung des Auftrags wird der Mitarbeiter oder der Kunde durch KI unterstützt. Sie assistiert ihm bei der Eingabe der richtigen Daten und erhöht somit die Datenqualität. Außerdem hilft KI dabei, vorausschauend zu denken. Beispielsweise kann KI bereits bei der Dateneingabe Hinweise auf weitere benötigte Informationen und unzulässige Angaben geben. Dadurch sind diese Informationen im späteren Prozess bereits vorhanden. Eventuelle Nachfragen werden verhindert und die allgemeine Datenqualität ist bereits beim Erstantrag hoch. Das ist eine wichtige Voraussetzung für eine reibungslose Automatisierung.
Intelligente Eingangskanäle erhöhen Kundenzufriedenheit
Aufträge können auf verschiedenste Weise hereinkommen. Bereits jetzt werden unterschiedliche Eingangskanäle wie Internet-Portale, Kundenberater und Telefon-Services genutzt. Einige davon sind digital, andere wiederum ermöglichen dem Kunden einen direkten Kontakt mit einem Mitarbeiter. Eine KI kann den Mitarbeiter in einigen Situationen ablösen. Ein Beispiel dafür sind Chat-Bots. Möchte ein Kunde mit einem Mitarbeiter schriftlich über einen Messenger kommunizieren, um schnell an die gewünschten Informationen zu gelangen oder einen Auftrag anzustoßen, wird in Zukunft eine Maschine den Menschen ersetzen können. Zunächst sind aber ausreichend Mitarbeiter für die Kommunikation abzustellen. Die KI lernt bei der Kunden-Kommunikation mit und wird kontinuierlich verbessert, bis der Kunde nicht mehr zu sagen vermag, ob es sich bei seinem Ansprechpartner um einen Menschen oder eine Maschine handelt.
Neben den einzelnen Eingangskanälen, die digitalisiert und intelligent gestaltet werden, spielt KI bei den Datenströmen und in der Ansteuerung von automatisierten Prozessen, etwa von RPA-Software, eine unterstützende Rolle. Übermittelte Daten sind oftmals unstrukturiert und können flexible Inhalte haben. KI erkennt, um welche Informationen es sich handelt und strukturiert sie. Die strukturierten Daten wiederum dienen anschließend als Grundlage für die Ausführung von automatisierten Prozessabläufen. Die KI priorisiert die Aufträge und verteilt sie an die Software-Roboter. Dabei werden gleichzeitig die Auslastung und weitere Parameter, wie zum Beispiel der Stromverbrauch, berücksichtigt.
KI lenkt vollautomatisierte Auftragsbearbeitung
Sobald die Daten in strukturierter Form vorliegen und der Prozess intelligent klassifiziert wurde, kann die automatische Bearbeitung starten. Dazu werden Automationslösungen wie Business Process Management (BPMN)-Systeme oder – wie bereits beschrieben – Robotic Process Automation genutzt. Die BPMN-Systeme steuern den Ablauf und automatisieren Prozesse, in die Anwendungen mit Schnittstellen involviert sind. Die Software-Roboter kommen zum Einsatz, wenn keine Schnittstellen vorhanden sind und die Oberflächen der Anwendungen bedient werden. KI unterstützt die Software-Roboter bei der intelligenten Erkennung von Oberflächenmasken. Bei beiden Technologien hilft KI bei der Entscheidungsfindung: So können beispielsweise Vorschläge zur Auswahl von Konditionen, Produkten, Verträgen zu Produktzusammensetzungen und für Cross-Selling intelligent unterbreitet werden.
Für den Menschen bleiben die komplexen Aufgaben
Treten in der automatisierten Auftragsbearbeitung Sonderfälle auf, die die Maschinen nicht bearbeiten können, wird der Auftrag an einen menschlichen Kollegen übergeben. Mitarbeiter bearbeiten in der Zukunft somit lediglich einzelne Fälle mit einem sehr hohen Komplexitätsgrad. Dabei wird der Mensch von Robotern und KI unterstützt. Die Roboter bereiten die vorhandenen Daten auf oder bearbeiten eigenständig Teilprozesse. Die KI gibt eine Empfehlung bei komplexen Entscheidungen ab und begründet diese schlüssig. Der Mitarbeiter hat den Überblick und bewertet die getroffene Entscheidung.
KI im Dialog mit dem Kunden
Anhand des fachlichen Sachverhalts innerhalb des Prozesses ist KI in der Lage zu erkennen, ob Rückfragen offen sind und welche Informationen fehlen. Für Rückfragen wird eine intelligente Auswahl unter verschiedenen Kanälen wie E-Mail, SMS oder Messenger getroffen. Bei Bedarf wird die Rückfrage auch durch einen Mitarbeiter gestellt. Für eine lückenlos automatisierte Auftragsbearbeitung kommuniziert die KI mit dem Kunden über einen Kanal seiner Wahl. Dabei können innovativere Ansätze wie Sprachassistenten oder Chat-Bots eingesetzt werden.
KI kann RPA überwachen
Die KI kann auch bei der Überwachung der Prozesse eingesetzt werden. Auf diese Weise kann ein drohender Ausfall frühzeitig erkannt und womöglich verhindert werden. Anhand der technischen Leistungsdaten der Maschinen und der Prozessausführungszeiten steuert die KI die Arbeitsverteilung auf die Roboter und berücksichtigt dabei zum Beispiel auch Roboterausfälle oder Einflussfaktoren innerhalb der IT-Landschaft wie die Nicht-Bereitstellung von notwendigen Anwendungen in einem bestimmten Netz.
Fazit: Technologien für die Automation stehen bereit
In Zukunft wird die vollständige Prozessbearbeitung von der Abfrage des Kundenanliegens bis hin zur Meldung über die erfolgreiche Beendigung der Prozessausführung automatisiert und KI-gestützt durchgeführt werden. Die Technologien für die Vollautomation stehen bereit und die Ansatzstellen sind identifiziert. Es ist nur noch eine Frage der Zeit, bis der Kunde mit einer Maschine kommuniziert, die von einem menschlichen Ansprechpartner nicht mehr zu unterscheiden ist.
Stephan Heinze unterstützt bei der PPI AG den Bereich Digital Banking
Co-Autor des Beitrags ist Stephan Heinze. Er ist Master-Student des Studiengangs IT-Management und -Consulting an der Universität Hamburg. Er unterstützt bei PPI den Bereich Digital Banking in der technischen und fachlichen Konzeption und Umsetzung umfassender RPA-Architekturen.
