Sind Software Roboter gekommen um zu bleiben? #RPA

Da ich das Thema Robotic Process Automation (RPA) nun schon seit einigen Jahren hautnah bei Kunden in Finance und Risk erlebe und mit großem Interesse verfolge, möchte ich hier einmal von meinen Erfahrungen und Einschätzungen berichten.

RPA ist sicherlich in den letzten Jahren zu einem großen Hypethema in vielen Branchen und vor allem im Banking-Bereich geworden – nicht zuletzt da die Assoziation von Robotern häufig dazu führt, dass Entscheider denken, nach einer Umstellung via RPA laufen alle Prozesse automatisch ab und es können massenhaft Mitarbeiter eingespart werden.

Ausgangspunkt für eine Prozessumstellung via RPA ist meist eine regelmäßig wiederkehrende Aufgabe, bei der viel Zeit für Datenbeschaffung und Datenaufbereitung aufgewendet werden muss und die eigentliche komplizierte Analysearbeit z. B. nur im Falle von auftretenden Abweichungen durchgeführt wird.

Diese Tätigkeit lässt sich gut durch Softwareroboter abbilden, die sich eigenständig in Systemen anmelden, periodische Datendownloads und -uploads durchführen, Daten zwischen Bestandssystemen, dem DWH und Excel-Anwendungen hin- und herkopieren und vieles mehr. Sofern ein menschlicher Benutzer in den Prozess eingreifen muss, kann dieser darüber bspw. per Mail unterrichtet werden.

Offensichtliche Vorteile von RPA liegen auf der Hand, z. B. die Einsparung wertvoller Ressourcen von Experten, die ihre Aufmerksamkeit auf die Lösung fachlicher Sachverhalte konzentrieren können, Vermeidung von Fehlern durch menschliche Eingriffe in Prozessen, Ablösung von ermüdenden und stupiden Aufgaben.

Die Ansätze zur Umstellung der Prozesse unterscheiden sich sehr stark in der Praxis. Es gibt einerseits die Umsetzung, die sich 1:1 am bestehenden Prozess orientiert und eigentlich nur die Bewegungen und Klicks des Mauszeigers nachprogrammiert, um den fachlichen Prozess durch den Softwareroboter durchführen zu lassen. Dabei werden weder die zugrundeliegenden Verarbeitungsprozesse angepasst noch irgendeine fachliche Logik analysiert, sondern nur umgesetzt, was der Benutzer sonst auch tun würde. Ich würde sagen, das ist die aller einfachste Art der Umsetzung mittels RPA.

Werden bei der Analyse des Business-Prozesses auch Potenziale zur Vereinfachung des bestehenden Prozesses evaluiert, evtl. sogar zur Zusammenlegung mehrerer gleichartiger Prozesse, handelt es sich nicht mehr nur um reine RPA-Programmierung sondern um eine vorausgehende Business-Analyse mit gleichzeitigem Redesign der Prozesse. Dadurch wird die Aufgabe der Umstellung komplexer und aufwändiger, aber auch der lieferbare Mehrwert der Umstellung steigt damit deutlich.

Ich frage mich dann, ob es bei der Umstellung bzw. dem Redesign nicht manchmal sinnvoller wäre, einen Prozess komplett auf die Datenbank zu heben und ein professionelles Reporting zu implementieren. Hierdurch lassen sich ganz andere Effizienzen realisieren, als mit einer Umsetzung auf Basis von RPA. Der Aufwand für die Analyse und Konzeption wächst dadurch natürlich nochmal – nicht zu vergessen, dass bei einer Umsetzung auf einmal ganz andere Bereiche involviert werden müssen. Es ist also doch immer eine Abwägung zwischen Kosten und Nutzen notwendig.

Die RPA-Technologie wird nun erst seit einigen Jahren intensiv in der Bankenbranche angewendet. Die Langzeitfolgen von RPA auf die Prozesslandkarte sind bisher noch gar nicht abschätzbar. Die ersten RPA-Prozesse sind in der Regel schnell umgesetzt. In den ersten Jahren von RPA liefen die Anwendungen sogar noch auf dem Desktop des Abteilungsleiters, um die Technik zu verproben. Hier wurde bereits viel professionalisiert in den letzten Jahren, mit eigenen Accounts für Roboter und eigenen Rollen- und Berechtigungsprofilen. Mittlerweile laufen RPA-Prozesse auf eigenen Servern oder in eigenen Umgebungen, wie es für einen sicheren Betrieb notwendig ist.

Doch beim Betrieb einer großen Anzahl von RPA-Lösungen im Unternehmen gibt es immer noch Verbesserungspotenziale:

Wie wird beispielsweise das Abhängigkeitsmanagement gelöst, d. h. welche Roboter müssen angefasst werden, sollte sich eine bestimmte Software im Unternehmen ändern?
Wer behält die Übersicht über den Status der einzelnen Roboter.
 Was ist die Umgehungslösung, wenn Roboter einmal plötzlich ausfallen? Im Prinzip sollte man sich über Kontroll-Dashboards und vielleicht sogar RPA-Lösungen Gedanken machen, welche die Roboter kontrollieren und überwachen.

Für mich persönlich ist die lustigste Vorstellung für die Zukunft bzgl. RPA, dass durch den RPA-Hype ein ganz neues Berufsbild entstehen wird: das Berufsbild des RPA-Re-Engineers. Wenn irgendwann mal eine Vielzahl von fachlichen Prozessen auf Roboter umgestellt sind und das entsprechende Know-how dann gegebenenfalls auch irgendwann aus dem Unternehmen abwandert, gibt es evtl. niemanden mehr, der eigentlich weiß, was dieser Roboter genau fachlich tut. Dann muss der RPA-Re-Engineer aktiv werden und den Roboter Schritt für Schritt debuggen, um herauszufinden, was er genau tut und wie er es tut.

Das Thema RPA bleibt also spannend zu beobachten. Es ist definitiv innovativ, aber ist es auch eine Technologie, die uns länger begleiten wird oder ist es nur eine vorübergehende Erscheinung?


Beste Grüße
Michael Herbst

PS: Weitere Informationen zum Thema Risikomanagement finden Sie auch hier: ppi.de/banken/banksteuerung-und-risikomanagement/risikomanagement/

Alle 11 Minuten verliebt sich ein Kunde in Ihr Unternehmen – dank #KI im Kundenmanagement

Während meines Auslandaufenthaltes in Amerika wurde mir ohne Vorankündigung meine Kreditkarte gesperrt. Ich wusste, dass ich dort ohne Kreditkarte aufgeschmissen bin, war panisch und ratlos. Also schnell den Kundenservice kontaktiert, damit mir – so die Hoffnung – möglichst schnell geholfen wird. Nach kurzem Klingeln werden mir die automatischen Standardfragen – wie z. B.:
  • „Dürfen wir dieses Gespräch aufzeichnen?“ – gestellt, bevor ich zum richtigen Kundenberater weitergeleitet werde. 
  • Kurzerhand flötet eine freundliche Damenstimme ins Telefon „Guten Tag Frau Vu, mein Name ist Anja. Was kann ich heute für Sie tun?“
>> Ich erkenne ihren Namen und ihre Stimme vom letzten Kontakt zum Servicecenter. Noch bevor ich mein Problem schildern möchte, fragt sie mich, ob es um die Sperrung meiner Kreditkarte geht. Ich bestätige dies und sie erklärt mir, warum meine Kreditkarte gesperrt wurde. Die Begründung ist plausibel und so bitte ich sie, meine Karte wieder zu entsperren, da ich mich momentan im Auslandssemester befinde und daher viele Transaktionen aus dem Ausland von meiner Kreditkarte getätigt werden. Sie versteht den Sachverhalt, entsperrt meine Kreditkarte und fragt mich, ob ich noch einen weiteren Wunsch habe. Ich bin super erleichtert und habe keine weiteren Fragen. Mein Anliegen wurde sehr zügig und kompetent bearbeitet, ich fühlte mich als Kunde sehr gut verstanden und bewerte das Gespräch mit 5/5 Sternen.


Kennen Sie das? Nein? Ich auch nicht!

Meine Erfahrungen mit unterschiedlichen digitalen Kundenservices waren meist eher negativ geprägt. Endlose Warteschleifen, mehrere Weiterleitungen zum nächsten Kundenberater – und ich, wie ich genervt und verzweifelt zum dritten Mal meine Kundendaten vorlese und mein Problem schildere. Positive Customer Experience? Eher weniger.

Dass die Bankenlandschaft nach wie vor mit vielen Herausforderungen zu kämpfen hat, ist nichts Neues mehr. Das anhaltende Niedrigzinsniveau, hoher Wettbewerbsdruck durch neue Konkurrenten, wie z.B. FinTechs oder Big Techs und das sich verändernde Kundenverhalten, sind nur wenige der vielen Gründe hierfür. Die Kunden wollen heutzutage jederzeit und überall Bankservices in Anspruch nehmen können. Flexibel und unabhängig von Zeit und Ort müssen die Angebote der Banken sein, und natürlich passgenau auf jeden Kunden zugeschnitten.

Doch funktioniert das? Kann die Kundenkommunikation immer mehr auf digitale Kanäle verlagert werden, ohne dass der Kundenkontakt zunehmend unpersönlicher wird? Muss Digitalisierung = unpersönlich sein? Können die Vorzüge der Digitalisierung und die hohen Datenmengen, die im Kundenservice und auf anderen Kanälen gesammelt werden, nicht effizienter eingesetzt werden, um das Kundenerlebnis zu optimieren?

Wie soll ein solches Szenario funktionieren?
Ich wähle die Nummer vom Kundenservice. Aufgrund meiner hinterlegten Rufnummer in meinen Kundenstammdaten erkennt mich das System. Noch während ich mich durch die Standardbegrüßung und -fragen drücke, erscheint dem Servicemitarbeiter auf der anderen Seite mein Kundenprofil. Anhand der Datenanalyse meiner vergangenen Anrufe (Stimme, Keywords, Bewertung, …) konnte außerdem festgestellt werden, welche Servicemitarbeiter mich zuletzt am meisten zufrieden stellen konnten, als ich ein Problem oder Anliegen hatte. Es erfolgt eine bevorzugte Weiterleitung zu genau diesen Mitarbeitern – sofern diese verfügbar sind. Für mich als Kundin ist das durchaus positiv, da ich nicht mit immer wieder wechselnden Mitarbeitern sprechen muss. Obwohl die Kommunikation digital stattfindet, fällt es mir leichter, Vertrauen zu einem Mitarbeiter aufzubauen. Mithilfe meiner Kundenstammdaten und der Anreicherung von historischen Daten aus vergangenen Kundengesprächen konnte ein Kurzprofil von mir generiert werden, welches beispielsweise alle relevanten Informationen sowie meine letzten Transaktionen anzeigt. Der Servicemitarbeiter sieht also in meinem Kurzprofil, dass mir meine Kreditkarte gesperrt wurde. Auch der Grund wird angezeigt: „Es wurden innerhalb eines kurzen Zeitraumes auffällig viele Auslandstransaktionen getätigt. Aus Sicherheitsmaßnahmen wurde die Kreditkarte der Kundin vorläufig gesperrt.“ Ich muss also nicht lange mein Problem schildern, weil der Servicemitarbeiter schon vorher alle Informationen sieht bzw. nur noch Detailinformationen von mir benötigt. Für mich als Kundin eine durchaus positive Customer Experience.

Das obige Beispiel zeigt, dass meine Vorstellung kein Wunschdenken sein muss. Der Anruf im Kundenservice muss nicht immer frustrierend und nervenaufreibend sein. Mit dem richtigen Einsatz von künstlicher Intelligenz (KI) im Kundenmanagement kann der Datenschatz, den Banken heute bereits besitzen, einen erheblichen Wettbewerbsvorteil versprechen. Dieser Vorsprung kann nicht nur für die Optimierung bestehender Geschäftsmodelle, sondern auch zur Erschließung neuer Ertragspotenziale genutzt werden. KI kann Banken helfen, ihre Kunden besser zu verstehen und Daten als wertvolles Asset für sich zu nutzen. Es zeigt sich, dass die Analyse und Anreicherung der vorliegenden Kundendaten dazu beitragen kann, das Kundenerlebnis und die Kundenzufriedenheit wesentlich zu beeinflussen. Richtig eingesetzt, können KI-Analysen dazu beitragen, dass das Kundenerlebnis wieder persönlicher wird und der Kunde sich verstanden fühlt, obwohl er nicht seinem Kundenberater des Vertrauens in der Bankfiliale gegenübersitzt.

Bei dem Einsatz von KI im Kundenmanagement gibt es noch viele weitere Anwendungsfälle und Luft nach oben, da die Zuverlässigkeit der Analysen mit wiederholter Durchführung und der wachsenden Ansammlung von Daten stetig verbessert wird. Zwar kann KI nicht alle Probleme der Banken lösen, doch kann sie – vielfach eingesetzt – einen großen Mehrwert bringen. Dabei sollte beim Einsatz von KI nicht nur die Kostenreduktion im Vordergrund stehen, sondern vor allem die Verbesserung von Angeboten und Services aus Sicht des Kunden, um sich von anderen Anbietern abzuheben.

Weitere Anwendungsfälle und Informationen finden Sie auch in unserem Whitepaper „Künstliche Intelligenz im Vertriebs- und Kundenmanagement“.






Viele Grüße
Lilli Jo Horn & Thi Hong Dung Vu

PS: Weitere Informationen zum Thema Risikomanagement finden Sie auch hier: https://www.ppi.de/banken/kuenstliche-intelligenz/

MiFID II Quick Fix: die Erfüllung eines Traums oder nur eine neue technische Herausforderung? – Teil I

Praxisorientierte Anpassungen im MiFID-Regelwerk

„Endlich“ möchte ich fast sagen, hat die EU-Kommission Ende Juli Vorschläge zur Anpassung einiger MiFID-II-Regeln veröffentlicht. Diese sollen nun im Eilverfahren (konkret heißt das voraussichtlich Q4/2021 nach Abschluss des Trilogs und nationaler Umsetzung) geändert werden und zielen vor allem darauf ab, den Umgang mit professionellen Anlegern zu erleichtern und die negativen Effekte aus der Pandemie abzufedern. Eigentlich war es ja auch der ursprüngliche Gedanke der MiFID, unterschiedlichen Erfahrungswerten von Kunden differenziert Rechnung zu tragen. So heißt es in den Erwägungsgründen der MiFID-II-Richtlinie: „Ein Ziel dieser Richtlinie ist der Anlegerschutz. Die Vorkehrungen zum Schutz der Anleger sollten den Eigenheiten jeder Anlegerkategorie … angepasst sein“ [1]. Nun stelle ich mir die Frage, mit welchen Herausforderungen Banken konfrontiert sind, wenn sie die Anpassungen jetzt „fix“ implementieren.


MiFID aus der Digitalisierungsbrille – ein Blick in die Historie

Auch wenn aus Vertriebssicht die Freude im Hinblick auf die Prozesserleichterungen und die Beschleunigung bei Wertpapierorders überwiegt, sieht das aus IT-Perspektive möglicherweise ganz anders aus. Neben den Erfahrungen aus MiFID-I-Projekten erinnere ich mich noch gut an die Einführung des Beratungsprotokolls in Deutschland Anfang 2010. Hier steckten die Themen IT und Digitalisierung (eigentlich kaum zu glauben) noch in den Kinderschuhen, und wir haben zeitintensive Diskussionen über die Anzahl von Durchschlägen – ja, ich rede vom klassischen Durchschlagpapier – eines solchen Protokolls geführt.

Mit immer größerer Komplexität war es für Banken unvermeidlich, mit entsprechenden Initiativen die deutlich zunehmenden regulatorischen Anforderungen in digitale Anlageberatungs- und Orderausführungsprozesse zu überführen. Auch (menschliche) Fehlerquellen, die bei größerer Komplexität naturgemäß entstehen, wurden dadurch minimiert. Und natürlich galt es, Prozesse zu verschlanken und eine State-of-the-Art-IT zur Verfügung zu stellen.



MiFID II – Herausforderungen, Chancen und Readiness

Spätestens ab 2014 wurde klar, dass MiFID II vor der Tür steht. Zunächst mit Starttermin Anfang 2017 wurde das neue Regelwerk dann auf Januar 2018 verschoben. Bei PPI haben wir die MiFID-II-Entstehung mit einem Readiness-Index begleitet: Von 2014 bis 2018 haben wir regelmäßig in insgesamt sieben Wellen den Fertigstellungsgrad gemessen, den Grad der Herausforderungen und Chancen beleuchtet und (ohne die Spannung nehmen zu wollen) u. a. die kostenintensiven Systemumstellungen sowie den erheblichen Diskussionsbedarf mit Kunden als Kostentreiber und Pain Points identifiziert. Nachstehend die wesentlichen Erkenntnisse über alle Wellen hinweg – wer noch mehr darüber erfahren möchte, findet hier weitere Informationen.


Die Studienergebnisse haben deutlich gemacht, dass IT-, System- und Prozessanpassungen die wesentlichen Herausforderungen waren (und sind) und der Druck zur Automatisierung zwangsläufig erhöht wurde.

Darüber, inwieweit Banken durch MiFID II tatsächlich digitaler geworden sind, berichte ich im zweiten Teil dieses Blogs (heute genau in zwei Wochen). Und ich gebe meine persönliche Einschätzung, ob der MiFID II Quick-Fix die Erfüllung eines großen Traums ist.

Ihr möchtet  das auf keinen Fall verpassen? Dann  am besten unseren Blog direkt abonnieren!

Ich wünsche viel Lesevergnügen mit unserem PPI Banking Blog, freue mich über Feedback und bis zum nächsten Teil am 22.09.2020!

Beste Grüße
Sandra Reinhard

PS: Weitere Informationen zum Thema MiFID-II finden Sie auch hier: https://www.ppi.de/banken/compliance/mifid/


[1] Richtlinie 2014/56/EU, ErwGr 86.

Neue Banking-Perspektiven gefällig? Hier sind Sie richtig.

Liebe Leserinnen und Leser,

ich freue mich sehr, Ihnen unseren brandneuen PPI-Blog „Banking Experts“ zu präsentieren.

An dieser Stelle teilen wir ab jetzt unser Expertenwissen mit Ihnen, den Fachleuten der Banking-Branche. Unsere Autoren vereinen ihr fachliches Know-how in den zentralen Bereichen des Bankgeschäfts mit praktischen Erfahrungen aus IT- und Kundenprojekten. Der Blog wird von drei Autorenteams im zweiwöchigen Rhythmus für Sie bespielt.

Unser Ziel: Ihre fachliche Perspektiven auf das Bankenumfeld zu erweitern. Gewinnen Sie neue, spannende Erkenntnisse – vom Risikomanagement über Regulatorik und Compliance bis hin zur Künstlichen Intelligenz und zu innovativen Ansätzen. Dynamik der Veränderung und Komplexität nehmen in unserer Branche weiter zu. „Banking Experts“ hilft Ihnen dabei, mit dieser Entwicklung Schritt zu halten.

Diskutieren Sie mit uns und bereichern Sie den Austausch mit Ihren Perspektiven und Fragen!

Wir freuen uns auf Ihr Feedback und zum Blogstart beglücken wir Sie diese Woche gleich mit einem Blog-Beitrag aus jedem Team. Den Start macht das Compliance Team mit "MiFID II Quick Fix: die Erfüllung eines Traums oder nur eine neue technische Herausforderung?".

Viel Spaß beim Lesen und herzliche Grüße,

Peter Hoffner
(Vorstand | PPI AG)