Schlecht eingearbeitete Mitarbeiter gefährden den Unternehmenserfolg. Nur wer sich die Zeit nimmt, neue Mitarbeiter zu schulen, Produkte zu erklären und Abläufe zu zeigen, erhält einen kompetenten Mitarbeiter. Das gleiche muss für digitale Mitarbeiter gelten.
Die Optimierung von Prozessen für eine effizientere Abwicklung von Routineprozessen steht seit Jahren an der Spitze der wichtigsten Investitionsthemen. Robotic Process Automation kommt dabei eine zentrale Rolle zu.
Bei vielen deutschen Banken und Sparkassen sind die Prozesse im Kreditgeschäft suboptimal. Angesichts sinkender Marken erscheint eine Optimierung nach industriellen Standards dringend geboten, wollen die Institute in Zukunft noch Geld verdienen.
Nach fünf Jahren Digitalisierungs-Hype gilt es, Bilanz zu ziehen. Von welchen Entwicklungen profitieren Banken tatsächlich und in welchem Umfang? Drei Technologien stehen dabei im Fokus.
Im Buch „Human + Machine“ stellen Paul R. Daugherty und H. James Wilson Auswirkungen der künstlichen Intelligenz auf die Arbeit vor und zeigen Veränderungen, Chancen und zukünftige Anforderungen an Menschen und Unternehmen.
Einer aktuellen Studie zufolge befasst sich die Finanzbranche intensiv mit Technologien aus dem Bereich Künstliche Intelligenz. Allerdings befinden sich die meisten Institute noch in einer Vorbereitungs- oder Testphase und können keine stimmige Strategie vorweisen.
Wenn Ihre Kosten langsamer sinken, als Ihre Erträge einbrechen, Ihre Cost-Income-Ratio wächst und Sie bereits ohne Finanzkrise Probleme haben, sind Sie in bester Gesellschaft. Leider hilft es wenig zu wissen, dass man gemeinsam untergeht. Ein 5-Punkte-Plan zeigt, was zu tun ist.
Mit zunehmender Digitalisierung dringen KI-unterstützte Automationsverfahren auch in Bankprozesse vor. Das zeigt sich nicht nur im Back Office, sondern auch an der Schnittstelle zum Kunden.
Technologien der Künstlichen Intelligenz (KI) verbreiten sich rasant, auch in der Finanzdienstleistungsbranche. Eine aktuelle Studie hat aktuelle und zukünftige Einsatzfelder und Auswirkungen untersucht.
PSD2 und MIFID II bestimmen aktuell den Wandel im Finanzsektor. Doch die Welle der Digitalisierung erfasst alle Geschäftsbereiche. Dabei können Daten mehr als Regularien bedienen – sie sind die Chance für neue Geschäftsmodelle, Services und Kundenerfahrungen.
Künstliche Intelligenz hält Einzug ins Banking. Dabei kommt es jedoch nicht nur auf die Technik an. Es geht vielmehr um eine sinnvolle Arbeitsteilung zwischen intelligenten Systemen und Menschen.
Die Digitalisierung macht auch vor Finanzdienstleistern nicht halt. Sie sind verstärkt dazu angehalten, KI-fähige Technologien in Anwendungen zu integrieren, um unbeliebte Aufgaben wie Dateneingabe, Überprüfung von Dokumenten und die Verarbeitung von Rechnungen zu automatisieren.
Die Digitalisierung und der damit verbundene Einsatz neuer Technologien sowie der Anstieg der Automation könnten bei Banken zu einem deutlich höheren Arbeitsplatzabbau als in anderen Branchen führen.
Marketingüberladende Darstellungen, wie Künstliche Intelligenz vermeintlich die großen Menschheitsprobleme lösen kann, verstellt den Blick auf die Realitäten in den meisten Unternehmen und insbesondere im Finanzsektor. Die wirklichen Probleme hier sind eher unsexy.
Robotic Process Automation besitzt das Potenzial, die nächste Revolution in den Unternehmensabläufen auszulösen. Vor allem in der Finanzdienstleistungsbranche verspricht RPA hohe Kosteneinsparungen und kurze Amortisierungszeiten.
Heute ist es dank neuer Technologien wie Robotic Process Automation (RPA) problemlos möglich, Finanzprozesse zu automatisieren. Allerdings ist nicht jeder Prozess geeignet und es gilt, Stolperfallen zu beachten.
Je mehr Unternehmen sich digital verändern, desto wichtiger wird die Mitarbeiterzufriedenheit. Das gilt auch für die Einführung von Robotic Process Automation (RPA). Akzeptanz ist eine wichtige Voraussetzung, um die entstehenden Freiräume zu nutzen.
Robotic Process Automation bietet Banken vielfältige Möglichkeiten. Durch den Einsatz von Software-Robotern und Künstlicher Intelligenz erfolgt zunehmend eine kognitive Automatisierung. Sechs Beispiele zeigen die Erfolgspotentiale.
Verstehen, Interpretieren und Nutzen von natürlicher Sprache sind wichtige Teile Künstlicher Intelligenz. Doch sprachgesteuerte Robo Advisor und Service Bots sind bei deutschen Banken und Sparkassen eine Seltenheit. Das hat verschiedene Gründe.
Die gezielte Steuerung von Vertriebsaktivitäten gehört zu den Kernaufgaben der Zentralfunktionen von Banken und Sparkassen. Doch oftmals werden wichtige Entscheidungen hintenangestellt anstatt die Vertriebssteuerung weiterzuentwickeln. Eine riskante Strategie!
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.
Automatisierte, intelligente Software-Roboter können Finanzinstituten helfen, externen Herausforderungen durch Effizienz- und Qualitätssteigerungen in ihrer Prozesslandschaft zu begegnen. Zwei Use Cases zeigen die Möglichkeiten der Optimierung.
Während die flächendeckende Einführung von Robotic Process Automation industrieübergreifend anläuft, geht bereits die nächste Generation intelligenter Automatisierungstechnologien an den Start – mit gewaltigen Ambitionen.
Innovative Technologien wie Künstliche Intelligenz eröffnen neue Potenziale für Unternehmen. Eine Studie hat wichtige aktuelle Trends untersucht und stellt konkrete Ansatzpunkte für Geschäftsmöglichkeiten vor.
Trotz Digitalisierung kämpfen viele Banken immer noch mit einer Vielzahl an manuellen, zeitraubenden Prozessen. Robotic Process Automation (RPA) bietet die Lösung. Diese Technologie unterstützt Mitarbeiter, sodass sie schneller und effizienter arbeiten können.
Wollen Sie auch Ihre Backoffice-Kosten senken und glauben, dass drei bis fünf Prozent jährlich ein gutes Ziel sind? Dann befinden Sie sich zwar in guter Gesellschaft, aber Ihre Ambitionen sind eindeutig zu niedrig. 50 bis 80 Prozent sind machbar!
Künstliche Intelligenz ermöglicht Banken und Sparkassen vielfältige neue und innovative Lösungen. Ein Drei-Ebenen-Modell zeigt Wege für einen systematischen, zielgerichteten und wertschöpfenden Einsatz.
