IoT-Trends 2019 für die Banken- und Versicherungsbranche

IoT-Trends 2019 für die Banken- und Versicherungsbranche

Vom offenen Bankwesen über die nutzungsorientierte Finanzierung bis hin zur Beschleunigung des Internet of Things (IoT). Versicherungen und Finanzdienstleister stehen an der Schwelle zu einem neuen digitalen Zeitalter. Hier kommen die fünf Top-Trends für dieses Jahr:

 

1. Das richtige API-Management

Open Banking (auch API Banking) gewinnt im Zuge der kundenorientierten, digitalen Transformation zunehmend an Bedeutung. Dabei werden APIs nicht nur als reine technische Schnittstelle verstanden, die den Kunden zur Verfügung gestellt werden. Das gesamte Lebenszyklusmanagement zur Skalierung, Kontrolle, Steigerung und Wiederverwendung von APIs spielt eine tragende Rolle. Unternehmen müssen sich Gedanken machen, welche APIs sie zur Verfügung stellen wollen und wo sie Synergien nutzen können. Sowohl intern als auch mit anderen Marktteilnehmern, die in Zeiten der Plattformökonomie zu Kooperationspartnern werden können. Einige Banken haben bereits ihre Strategien für Open Banking definiert und haben ein für sie passendes Modell festgelegt. Andere werden feststellen, dass sie zu spät dran sind, da die attraktivsten Partner bereits Geschäftsbeziehungen eingegangen sind.

 

2. Einfachheit siegt

In den letzten Jahren haben Finanzdienstleister viel Geld für mobile und kundenorientierte Technologien ausgegeben. Sie werden allerdings feststellen, dass sie die Grenzen dessen, was sie ihren Kunden in kontextbezogener Erfahrung liefern können, wenn sie ihre Prozesse nicht vollständig und intelligent automatisieren und dadurch vereinfachen, erreichen werden. Dabei geht es nicht mehr um das Gerät selbst, sondern auch den Kontext, in dem das Gerät verwendet wird. Insbesondere bei einem möglichen Konjunkturrückgang sind Business-Teams gefordert, schnell einen ROI für Technologieprojekte nachzuweisen. Ein pragmatischer und zielgerichteter Einsatz von maschinellem Lernen und robotergesteuerte Prozessautomatisierung wird dazu beitragen, manuelle Fehler und teure Arbeitskräfte, die für Nebentätigkeiten eingesetzt werden, zu reduzieren. Es gilt, Prozesse stark zu verschlanken, um besser auf die zukünftigen Bedürfnisse von Kunden reagieren zu können.

 

3. Die jungen Wilden werden erwachsen

Herausforderer, die bisher noch in die Kategorie Start-Ups und FinTechs fielen, werden bedeutende Marktanteile hinzugewinnen und zu etablierten Banken aufholen. Ein gutes Beispiel hierfür ist die Firma Wirecard, die in diesem Jahr in den DAX aufgestiegen ist und so die Commerzbank verdrängt hat. Eine Herausforderung, der sich sowohl etablierte Banken als auch junge Marktteilnehmer stellen müssen, ist ihre wachsende eigene IT-Infrastruktur. Wenn es zusätzlich zu Kooperationen kommt – zwischen FinTech und Bank oder InsurTech und Versicherung –, müssen sie sich Gedanken darüber machen, wie sie diese erhöhte Komplexität sinnvoll managen und kontrollieren können. Wenn beispielsweise eine Bank ein FinTech übernimmt und in das eigene Haus integriert, müssen Systeme abgelöst oder zeitweise zwei Systeme parallel betrieben werden. Das ist Aufgabe eines IT-Portfolio-Managements.

 

4.  Steigende Relevanz des IoT

Für Versicherungen gewinnt das Internet of Things zunehmend an Relevanz. Gerade für den Industrieversicherungsbereich ist es interessant, IoT-Daten zu erheben und zu verarbeiten. Mithilfe von Sensoren und dem Internet of Things können Flotten, Industrieanlagen, Fabriken oder auch Gebäude überwacht werden. Wie auch im Privatkundengeschäft wird das IoT zu einer Wertschöpfung in der Risiko- und Betrugsprävention und zu verbessertem Schadenmanagement und Kundenbindung beitragen. Innovative Versicherungsunternehmen werden von dieser Wertschöpfung profitieren, indem sie Ökosysteme auf der Basis von IoT-Daten aufbauen und sich intern auf die Verkürzung von Geschäftszyklen konzentrieren.

 

5. Die Qualität zählt

Mit dem Anstieg von ergebnis- und nutzungsbezogenen Kostenmodellen wird sich auch die Finanzierung von Sachanlagen wie Maschinen drastisch verändern. Darlehen werden nicht mehr auf Basis von Zeit, sondern auf Basis des Einkommensstroms, der durch einen Teil der Industrieanlage anhand eines Sensors gemessen und der Bank mitgeteilt wird, vergeben. Je nachdem wie viel der Kunde produziert und verkauft, ist die Tilgungsrate entsprechend hoch. Da Banken grundsätzlich an Ergebnissen interessiert sind, liefern die Sensoren auch einen nützlichen Beitrag für das Risikomanagement. Wie viele Geräte werden benötigt, um denselben Ertrag zu generieren wie ein einzelnes, hochwertiges und gut funktionierendes Gerät? Die Produktqualität wird so zur wichtigsten Komponente des Risikomanagements.

Grundsätzlich gilt es, Prozesse so flexibel und einfach wie möglich zu gestalten, um damit die Bedürfnisse des Kunden befriedigen zu können. Der Kunde steht nach wie vor im Mittelpunkt. Die Technologie ist dabei nur Mittel zum Zweck.

Weitere Informationen zur digitalen Transformation in Banken und Versicherungen erhalten Sie hier.

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Das war die SIBOS 2018

Das war die SIBOS 2018

Mitte Oktober trafen sich mehr als 7.000 Banker aus über 150 Ländern in Sydney zur SIBOS 2018, um über die Zukunft von Banken in einer immer stärker digitalisierten Welt zu diskutieren. Dabei lag der Fokus auf der Kombination von Technologie und menschlichen Fähigkeiten.

Gleich im Eröffnungsvortrag brachte es Shayne Elliott, Vorstandsvorsitzender der ANZ Bank, treffend auf den Punkt: Nur Banken, die agil sind, schnell reagieren und die richtigen Antworten auf veränderte Kundenbedürfnisse finden, werden zukünftig erfolgreich sein. Es reicht nicht mehr, als Bank „einfach da zu sein“. Der „Banker der Zukunft“ entspricht dabei dem „6 Million Dollar Man“, bekannt aus der gleichnamigen Serie aus den 1970ern. In dieser geht es um die perfekte Kombination von Technologie und menschlichen Fähigkeiten. Denn auch wenn derzeit für Banken Technologie immer mehr an Bedeutung gewinnt, geht es letztlich darum, durch Technologie in Kombination mit menschlichem Einfühlungsvermögen dem Kunden eine möglichst positive Customer Experience zu bieten.

Zukünftige Erfolgsfaktoren für Banken

Im Bereich der Unternehmensführung spielen neben der Customer Experience und den notwendigen Soft Facts, um diese zu erreichen, Agilität, Neugier und Offenheit der Mitarbeiter eine wichtige Rolle, um das Vertrauen der Kunden zu gewinnen. So sollen Banken beispielsweise offen gegenüber Kunden kommunizieren, welche Daten sie besitzen, wer diese sehen kann und was damit passiert. Doch das erfordert Mut, denn Banken sind an Gesetze und Regulierungsauflagen gebunden. Um nicht von anderen Marktteilnehmern überholt zu werden, müssen Banken ein anderes Verständnis von Produkten und Services entwickeln. Durch das Prinzip des „Design Thinking“ etwa muss viel mehr vom Bedürfnis des Kunden ausgehend gedacht werden. So können erfolgreiche neue Angebote kreiert werden. Der Ansatz, ein existierendes Angebot, das ursprünglich für Filialen entwickelt wurde, auf einen digitalen Kanal zu übertragen, ist dagegen wenig erfolgversprechend.

Die Relevanz des Internet of Things

Auf der Technologieseite wurden viele Themen diskutiert, die bereits seit längerem bekannt sind: Blockchain, Künstliche Intelligenz, Machine Learning und Cybersecurity. Neu in diesem Jahr: Experten betonten häufiger als früher die Bedeutung von Ökosystemen und Plattformen. Im Kontext von Cybersecurity wurde darauf hingewiesen, dass Banken sich nur dann erfolgreich gegen die zunehmende Gefahr von Cyberangriffen wehren können, wenn sie viel stärker als früher kooperieren.

In Bezug auf Start-ups im Fintech-Bereich sollten Banken auf Kooperationen setzen. Start-ups verstehen besser als alteingesessene Unternehmen, was Kunden wollen und wie sie ihnen eine positive Customer Experience anbieten. Banken, die als „First Mover“ agieren, gewinnen Marktanteile hinzu. Als Beispiel geht hier die Deutsche Bank voran: Zusammen mit anderen Instituten startete sie das „Handelsinformationsnetzwerk“ zur Digitalisierung von Trade Finance. Bei der Vorstellung des World Payments Reports 2018 von Capgemini wurde darauf hingewiesen, dass das IoT auch für Banken relevant und hier gerade für Effizienz im Betrieb und für Customer Experience wichtig wird. Die Experten gehen davon aus, dass in Zukunft immer mehr Zahlungen von Geräten ausgelöst werden (Internet of Payments – IoP).

Fazit

Digitale Transformation und die damit verbundenen Innovationen auf Basis neuer Technologien, neuer Produkte und Services, die Bedeutung der Customer Experience und eine zunehmende Kooperation in digitalen Ökosystemen wird für Banken in den nächsten Jahren massive Veränderungen bringen. Viele dieser Veränderungen können heute nur grob beschrieben werden. Ein Referent fasste die Erkenntnisse der SIBOS so zusammen: „Die Gewinner werden jene sein, die mit allen und allem verbunden sind.“ Bei aller Unsicherheit über die in Zukunft relevanten Marktteilnehmer, Plattformen und Technologien unterstreicht dieser Satz einmal mehr die Notwendigkeit einer offenen, flexiblen und skalierbaren Digitalisierungsplattform.

Die nächste SIBOS findet im September 2019 in London statt. Wir sind gespannt, wie sich die Themen und Technologien bis dahin weiterentwickeln werden. Erfahren Sie hier mehr über die Innovationen, die die Software AG in der Finanzbranche umsetzt.

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SIBOS 2018 – das Geschäftsforum für die globale Finanzgemeinde

SIBOS 2018 – das Geschäftsforum für die globale Finanzgemeinde

Vom 22. bis 25. Oktober findet in Sydney die SIBOS 2018 statt. Rund 8.000 Teilnehmer aus der Banken- und Fintech-Welt kommen zusammen und diskutieren die weitreichenden Veränderungen bei Banken und Finanzdienstleistern, die sich durch die Digitalisierung ergeben. Die Veranstaltung steht dieses Jahr unter dem Motto „Enabling the digital economy“.

Die Digitalisierung ist nichts Neues und ein Großteil der Banken reagiert bereits auf die Neuerungen, die sie mit sich bringt: Dazu gehören Programme zur Entwicklung von Plattformen, neue Partnerschaften und die Umsetzung von Real-time-Zahlungen. Zudem gibt es zahlreiche Anstrengungen, um Use Cases auf Basis der Blockchain neu zu definieren – beispielsweise bei der Abwicklung von Wertpapiergeschäften oder für Trade Finance. Selbst das Internet of Things findet langsam Einzug in Produkte und Services von Banken. Entsprechend finden sich Trendhemen wie Echtzeit-Zahlungen, Open/API Banking, Blockchain und Cyber Security im Konferenzprogramm der SIBOS wieder. Darüber hinaus beschäftigt sich die Veranstaltung mit den Fragen, welche großen neuen Themen am Horizont auftauchen und wie sich die Branche mittelfristig, das heißt in fünf bis zehn Jahren, verändert.

Eine Reise in die Zukunft

Ein guter Indikator für relevante Trends ist das Programm von Innotribe – einer Initiative der Gesellschaft SWIFT, das innovative Kollaborationen bei Finanzdienstleistungen fördert. In Sydney macht SWIFT Innotribe einen Sprung in das Jahr 2030. Dabei behandelt jeder Tag der SIBOS ein anderes Thema: Am ersten Tag geht es darum, wie durch Dezentralisierung das Vertrauen in Banken beziehungsweise Bankgeschäfte gestärkt werden kann. Was bedeutet es, wenn Individuen ihre eigenen Daten kontrollieren und bestimmen, wie diese Daten genutzt werden? Am zweiten Tag steht die mögliche Nutzung von Quantencomputern im Fokus – anstelle des typischen Themas Verschlüsselung, zeigt Innotribe, welche praktischen Anwendungen und Fähigkeiten die Technologie darüber hinaus für Banken bereithält. Am dritten Tag geht es um Vernetzung („Interconnectedness of everything“), also darum, wie das Internet of Things und Künstliche Intelligenz (KI) Entscheidungen unterstützen. Schließlich bilden diese drei Bereiche die Grundlage für eine Diskussion darüber, wie die Gesellschaft in Zukunft aussehen wird und wie die Menschen im Jahr 2030 mit diesen Technologien umgehen werden.

Spannend wird bei allen Diskussionen die Frage sein, wie sich diese neuen Ansätze in die bestehenden Prozesse und IT-Landschaften der Banken integrieren lassen. Denn eines ist sicher: Keine Bank fängt auf einer grünen Wiese an. Die Integration von Daten und die Automatisierung von Prozessen über Systemgrenzen hinweg werden einmal mehr die zentralen Enabler des technischen und sozialen Wandels sein. Aber wie lassen sich diese Transformationsprogramme steuern und verwalten? Neue Skills bei Mitarbeitern und Dienstleistern sind erforderlich, um im Projekt und später in der Produktion erfolgreich zu sein.

Die Software AG wird die SIBOS in Sydney besuchen und anschließend die wichtigsten Diskussionen und Themen der Veranstaltung in einem weiteren Beitrag zusammenfassen.

Erfahren Sie hier mehr über die Innovationen, die die Software AG in der Finanzbranche umsetzt.

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Versicherungen auf dem Weg in eine von Algorithmen dominierte Zukunft

Versicherungen auf dem Weg in eine von Algorithmen dominierte Zukunft

Keine Frage: Künstliche Intelligenz (KI) ist derzeit eines der populärsten Trendthemen. Mit unzähligen Beispielen wird verdeutlicht, welche bahnbrechenden Entwicklungen wir zukünftig zu erwarten haben. Da wird optimistisch über selbstfahrende Autos und Drohnen spekuliert oder es werden Roboter gezeigt, die bald Arbeiten im Warenlager und bei der Altenpflege übernehmen. Und es gibt beunruhigende Szenarien von autonomen Kampfrobotern und der totalen (Video-) Überwachung von Aktivitäten im öffentlichen Raum, die sofort Erinnerungen an den Roman „1984“ hervorrufen.

Auch in der Versicherungsbranche kommt KI bereits zum Einsatz. Die Auswirkungen sind weniger spektakulär, aber nicht minder weitreichend. Schon heute gibt es zahlreiche Beispiele, welche die Richtung vorgeben:

  • Im Vertrags- und Bestandsmanagement kann sich der Kunde an einen Chatbot wenden (z.B. Uniqa ServiceBot), um sich über die verfügbaren Versicherungsprodukte zu informieren. Dies geschieht nicht nur, um die Mitarbeiter der Versicherung zu entlasten, sondern auch, um eine spezielle Zielgruppe zu adressieren: Menschen, die sich nicht mehr unbedingt mit anderen Menschen unterhalten wollen, sondern den asynchronen Dialog mit einem Algorithmus vorziehen.
  • Im Schadenmanagement werden für proaktive Schadensregulierungen bzw. Sofortregulierungen Algorithmen eingesetzt, um mit weniger Arbeitsaufwand (also Kosten) schneller Entscheidungen treffen zu können. Das Ziel dabei ist es, den Kunden zeitnah auszahlen zu können und an die eigene Versicherung zu binden. Bei Massenregulierungen, etwa nach einem Hagelsturm, können Algorithmen die Bilder der Schäden oder die Scans der beschädigten Karosserien mittlerweile mindestens so gut beurteilen wie Menschen. In jedem Fall können sie es schneller und ermüdungsfrei – bis zu 24 Stunden pro Tag.
  • Der Einsatz vernetzter Geräte (Internet of Things) wird mehr und mehr für die Bereitstellung von verhaltensbasierten Policen genutzt. Bei Krankenversicherungen kann das die Kontrolle sein, ob sich ein Patient an den verordneten Therapieplan hält. Fitness-Tracker werden mehr und mehr eingesetzt, um Versicherte zu einem gesünderen Lebensstil zu animieren. In beiden Fällen sind Algorithmen notwendig, um aus der Fülle an Daten relevante Einzelereignisse oder unerwünschte Entwicklungen zu identifizieren und schnellstmöglich darauf zu reagieren.
  • Im Bereich der internen IT ist schon heute das Abwehren von Cyberangriffen ohne den Einsatz von Algorithmen kaum noch vorstellbar. Bei geschätzten 600 Millionen Angriffen täglich wird schnell deutlich, dass Menschen alleine hoffnungslos überfordert sind und deshalb der Einsatz von KI unbedingt notwendig ist.

Diese Beispiele stellen nur den Anfang einer Entwicklung dar, die sich in den nächsten Jahren noch beschleunigen wird. Die Konsequenzen davon sind vielfältig:

  • Versicherungen werden zukünftig proaktiver entscheiden und handeln als in der Vergangenheit. Der Blick in den Rückspiegel weicht dem Blick durch die Windschutzscheibe.
  • Versicherungen werden Produkte viel stärker als heute auf Basis individueller Risiken und Verhaltensweise entwickeln und mit Preisen belegen, die nicht mehr pauschal für ein Jahr gelten, sondern für kürzere Zeiträume und personenbezogene Anforderungen.
  • Die Bedürfnisse des Kunden bei der Interaktion mit der Versicherung (Customer Experience) werden noch stärker in den Mittelpunkt treten. Der Kunde wird individuell und ganzheitlich gesehen und bekommt in Echtzeit Rückmeldungen von seiner Versicherung.

Dafür müssen sich Versicherungen umfassend auf die Nutzung von Künstlicher Intelligenz vorbereiten. Dies beinhaltet:

  • Organisation: Versicherungen müssen noch mehr internes KI-Know-how entwickeln und bereitstellen. Dem „Data Scientist“ kommt dabei eine zentrale Rolle zu. Zudem müssen Versicherungen ihre Mitarbeiter von Routinetätigkeiten entlasten, sodass diese zusammen mit Data Scientists an der Umsetzung der KI arbeiten können. Durch diese Freiräume für neue Innovationen können durchaus erste, kleinere KI-Projekte entstehen.
  • IT: Versicherungen brauchen leistungsfähige IT-Plattformen, um KI erfolgreich einzusetzen. Das beste Modell eines Data Scientists nützt wenig, wenn es nicht in der Praxis eingesetzt werden kann. Das Modell muss mit echten Stammdaten, Daten des Kunden sowie externen Daten (beispielsweise Wetter-Daten) versorgt werden, um Entscheidungen unterstützen zu können. Es muss sozusagen „die letzte Meile“ überwinden.
  • Daten-Governance: Die IT-Plattform muss um eine entsprechende Daten-Governance ergänzt werden, die beschreibt, wo die Daten herkommen (aus dem eigenen Haus oder von extern) und wie und von wem die Daten verwendet werden. Schließlich muss sichergestellt sein, dass Datenqualität und Datenschutz gewährleistet sind. Nur wenn Daten klassifiziert sind, können sie für das Trainieren von Modellen (insbesondere Neuronale Netzwerke) eingesetzt werden.

Versicherungen müssen flexibel sein

Die Auswirkungen von KI auf Versicherungen werden massiv sein. Die aufgezeigten Anwendungsfälle sind nur der Anfang einer Entwicklung, die alle Sparten und alle Produkte der Versicherungen betreffen wird. Heute sind weder das genaue Zielbild noch der optimale Weg dorthin bekannt. Daher gilt es, sich so flexibel wie möglich aufzustellen. So verbaut sich die Versicherung nicht den Weg in eine von Algorithmen dominierte Zukunft.

Mehr über die Digitale Transformation von Versicherungen lesen Sie hier.

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Robotic Process Automation – Erfolgsfaktor im Bankensektor

Robotic Process Automation – Erfolgsfaktor im Bankensektor

Seit Jahren steht bei deutschen Banken eine zentrale Frage im Vordergrund: Wie können die Kosten gesenkt werden, um zu den führenden internationalen Finanzhäusern aufzuschließen? Der wirkungsvollste Hebel dafür sind die Betriebskosten, da sie diese selbst beeinflussen können. Um diesen zu betätigen, entscheiden sich Banken für günstigeres Personal, die Verlagerung an kosteneffizientere Standorte oder Outsourcing in Near- oder Offshore-Zentren. Dem eigentlichen Kern des Problems – ineffizienten und teilweise manuellen Prozessen – hat man sich noch nicht ausreichend angenähert.

Mit Robotic Process Automation (RPA) hat sich innerhalb weniger Jahre ein Nischenprodukt zu einer validen Alternative für die Automatisierung und Optimierung von Abläufen entwickelt. Nach Schätzungen von Capgemini belaufen sich die Kosten für RPA nur etwa auf ein Drittel der Kosten einer Offshore-Ressource und nur etwa auf ein Fünftel einer Onshore-Ressource. McKinsey schätzt, dass in den nächsten Jahren etwa zehn bis 25 Prozent der Arbeit über alle Bankfunktionen hinweg von Maschinen übernommen wird. Für die Banken hat dies den Vorteil, dass sie Betriebskosten senken können und gleichzeitig den Mitarbeitern wieder mehr Zeit für Tätigkeiten wie beispielsweise Kundenservice und Innovationsprojekte zur Verfügung steht.

Den Anwendungsfeldern von RPA sind (fast) keine Grenzen gesetzt

Doch wo sollen Banken anfangen – bei den Klassikern im Front Office wie der Kontoeröffnung oder dem Kreditantrag? Oder bei Back-Office-Prozessen, etwa bei einem Geldwäsche-Verdachtsfall? Die Antwort lautet: sowohl als auch. Einsatzbereiche für RPA lassen sich in allen Bereichen der Bank finden, angefangen bei Tätigkeiten im Kundenservice (Verarbeitung eingehenden Schriftverkehrs der Kunden, Widersprüche, Wohnortwechsel), über Operations (falsche Kreditraten, nicht gezahlte Kreditkartenabrechnungen, überzogene Konten, Vertragsverlängerungen) und Compliance (Prüfungen bei Kontoauflösungen) bis in die Finanzabteilung (Rechnungseingang, Personalabrechnung, Kontoabgleich) und die IT (Bearbeitung einfacher Tickets wie etwa das Zurücksetzen von Passwörtern).

Roboter – allzeit einsatzbereit

In allen genannten Bereichen lassen sich Beispiele finden, bei denen Mitarbeiter mit verschiedenen Systemen arbeiten und Daten vom einen in das andere System übertragen müssen. Da nicht immer eine automatische Datenschnittstelle zur Verfügung steht, müssen sie sich mit Copy-and-Paste oder MS-Office selber helfen. Dies ist nicht nur eine langsame, sondern auch eine fehleranfällige Methode. RPA spielt immer dann seine Stärken aus, wenn Aufgaben routineartig durchzuführen sind, also mit einfachen Regeln, wenigen Ausnahmen und mittleren bis hohen Volumina. Der große Vorteil ist, dass ein Roboter im Vergleich zum Menschen nicht ermüdet oder unkonzentriert wird und seine Aufgabe ohne Pausen rund um die Uhr erledigen kann.

Um RPA erfolgreich einzusetzen, sollten folgende Aspekte beachtet werden:

  1. Der Roboter sollte für eine vollumfängliche (end-to-end) Automation von Prozessen eingesetzt werden. Dazu bietet sich der kombinierte Einsatz von RPA und BPMS (Business Process Management System) an, womöglich zusammen mit Künstlicher Intelligenz (KI). Dieser Aspekt wurde bereits von Matthias Rippert in einem vorangegangenen Blog-Beitrag erläutert.
  2. Der Roboter sollte in der Lage sein, unter Aufsicht („attended“, das heißt vom Benutzer gestartet), ohne Aufsicht („unattended“, also automatisch gestartet) und kombiniert („hybrid“) zu arbeiten. So lässt sich die gesamte Bandbreite an Automatisierungsaufgaben abdecken.
  3. Der Roboter muss ein breites Spektrum an vorhandenen Systemen bedienen können. Dies beinhaltet Systeme, die auf dem Mainframe, unter Linux/Unix, Windows oder Citrix laufen. Zudem muss ein Roboter in der Lage sein, mit Dokumenten umzugehen, um handschriftlich eingereichte Informationen in Systeme zu übertragen.

Bei der Auswahl eines geeigneten Use Cases und für eine erste Abschätzung des Nutzens von RPA bieten folgende Fragen Orientierung:

  • Welcher Anteil der Aufgaben in bestimmten Bereichen ist manuell? Wie häufig werden diese Tätigkeiten durchgeführt? Wie viel Zeit beanspruchen die Aufgaben?
  • Wie viele verschiedene Systeme werden von einem Mitarbeiter für die Ausführung der Aufgaben benötigt? Welche Technologien werden dafür verwendet?
  • Wie stark behindert die fehlende Integration von Systemen die Produktivität der Mitarbeiter? Wie viele Mitarbeiter sind davon betroffen?
  • Welche Vorteile würden entstehen, wenn die Mitarbeiter entlastet würden?
  • Welche Nachteile entstehen durch die fehlerhafte Bearbeitung der Aufgaben?

Mit RPA Prozesse optimieren und Betriebskosten senken

Zahlreiche internationale Geldinstitute haben bereits erfolgreiche RPA-Projekte durchgeführt und beweisen, dass hier echte Potenziale für eine Senkung der Betriebskosten liegen. Nun liegt es an den Banken hierzulande, mit eigenen, ganzheitlichen Ansätzen nachzuziehen.

Wenn Sie mehr über das RPA-Angebot der Software AG erfahren möchten, klicken Sie hier.

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