Bilder_KI_Data-Analytics_1920x1080_Prozesse-optimieren.jpg

Effiziente Prozesse gestalten

KI bringt alte Prozesse auf Trab

Der zeb-Ansatz für effiziente Abläufe

Die Herausforderung

Leistungsfähig werden, zukunftsfähig bleiben 

In den vergangenen Jahren haben Banken und Finanzdienstleister durch schrittweise Verbesserung oder durch teils radikale Reorganisation positive Erfahrungen mit der Prozessoptimierung gesammelt – so galt die Branche lange Zeit zurecht als IT-Pionier. Doch nichts ist für die Ewigkeit: Um wieder Fahrt aufzunehmen und Reibungsverluste in den Wertschöpfungsketten zu senken, müssen Banken ihre Abläufe mit modernen Methoden gezielt optimieren. Sonst wird die Lücke zu ihren neuen, digitalen Wettbewerbern immer größer. 
Im Vergleich zu anderen Bereichen bieten sich insbesondere im Middle- und Backoffice noch deutliche Möglichkeiten, um die eigene Leistungsfähigkeit und damit ihre Zukunftsfähigkeit zu sichern. Hier kommt es neben der Technologie auch darauf an, Barrieren zu lösen und den Boden für die Transformation zu bereiten.
 

Wettbewerbsfähige Schnelligkeit und Effizienz stellen sich ein, wenn Abläufe intelligent automatisiert und Teil des kollektiven Unterbewusstseins einer Organisation werden. Künstliche Intelligenz und Data Analytics sind perfekte Sparringspartner, um Prozesse wieder auf Trab zu bringen. So wird der bisherige Trainingsplan der Organisation intelligent erweitert, indem weitere Abläufe und Zwischenschritte in die Automatisierung einbezogen werden, die bislang manuell geleistet wurden.

KI und Data Analytics: Vorteile optimierter Prozesse

  1. Kürzere Durchlaufzeiten: Automatisierte Prozesse arbeiten schneller. Zudem laufen Sie rund um die Uhr ab – unabhängig vom Arbeitsaufkommen. Unseren Erfahrungen zufolge können Durchlaufzeiten mit intelligenter Automatisierung um 60 bis 80 Prozent reduziert werden.
  2. Geringere Kosten: Der Roboter und die KI erledigen in kürzerer Zeit mehr Aufgaben und sparen so auch Kosten. Unsere Projekte zeigen, dass sich die Investitionskosten für Bots bereits in ersten Jahr amortisiert haben.
  3. Größere Prozessqualität: Roboter und KI-Methoden sind stets bei der Sache. Durch den permanenten Fokus und ohne Lernkurve kann die Prozessqualität langfristig gesteigert werden.
  4. Höhere Mitarbeiterzufriedenheit: Roboter und KIs befreien Ihre Mitarbeiter von eintönigen, repetitiven Aufgaben. Das stärkt die Organisation im Kampf gegen den Fachkräftemangel.

Trainingsstationen der Prozessexzellenz

Fünf Einsatzszenarien für KI-Methoden

 

Robotic Process Automation (RPA)

Durch bewährte Methoden aus dem Geschäftsprozessmanagement lässt sich die Prozessqualität mit herkömmlichen Mitteln nur bis zu einem gewissen Grad verbessern. Grund sind organisatorische oder systemische Barrieren in historisch gewachsenen, heterogenen IT-Landschaften, die nur manuell umgangen werden können. Eine technische Integration der unterschiedlichen Systeme ist entweder nicht möglich oder nicht kosteneffizient. 
In diesen Fällen lassen sich Effizienzgewinne mit Hilfe von Robotic Process Automation (RPA) realisieren. Zudem reduziert RPA die Prozessdurchlaufzeit sowie die Prozessfehler. Der gezielte Abbau monotoner, manueller Tätigkeiten sorgt für eine spürbare Mitarbeiterentlastung. Dies führt nicht nur zu einer Fokussierung auf wertschöpfende Tätigkeiten, sondern auch zu einer gesteigerten Mitarbeiterzufriedenheit.

Optische Zeichenerkennung (OCR)

Die Optimierung von Prozessschritten durch softwarebasierte Methoden bedingt, dass Prozessschritte bereits digitalisiert sind. Hier kann die OCR-Technologie (Optical Character Recognition) eingesetzt werden, um Texte aus Bildern und Dokumenten zu extrahieren. Hierfür bieten sich repetitive, manuelle und papier-lastige Geschäftsprozesse an, in denen Informationen aus Dokumenten extrahiert werden. Ein typischer Fall ist das Erkennen und Auslesen von Informationen aus manuell befüllten Formularen. Somit lassen sich analoge Formate als digitale Informationen bereitstellen und im Anschluss mit Hilfe von weiteren KI-Methoden die Effizienz nachfolgender Prozessschritte gehoben werden.

Kategorisierung

Im Rahmen von papierlastigen Geschäftsprozessen sind Dokumente nicht nur von analogen in digitale Formate zu übertragen, sondern sind die bereitgestellten Informationen auch kontextbasiert weiterzuverarbeiten. Dafür sind Dokumente zusätzlich zu kategorisieren. Kategorisierung ist eine weitere Technik des maschinellen Sehens, bei der Bilder oder Daten anhand bestimmter Merkmale oder Eigenschaften in Kategorien eingeordnet werden. Dabei sind Anwendungsfälle sowohl klassisch bei der Dokumenteneinreichung für die Prüfung auf Vollständigkeit der eingereichten Unterlagen als auch im Bereich der Betrugserkennung zu finden. Die Kategorisierung von Transaktionsdaten ermöglicht es beispielsweise Muster zu analysieren und betrügerische Aktivitäten aufzudecken.

Natural Language Processing/Generation

Das maschinelle Verarbeiten und Generieren von natürlichen Texten ist ein KI-Klassiker. Entsprechende Ansätze finden sich an der Schnittstelle zum Kunden, im Mid- sowie im Backoffice. Während an der Kundenschnittstelle der direkte Dialog im Vordergrund steht, liegt der Fokus im Mid- und Backoffice in der Verarbeitung von angesammelten Texten, deren Informationen extrahiert werden. Dazu gehören Pressemitteilungen, Finanzdokumente, Geschäftsdokumente, E-Mails, Verträge, Präsentationen und viele andere Dokumenttypen.
Eine besondere Art der Klassifizierung ist die Stimmungsanalyse (Sentiment Analysis). Diese ermöglicht es Finanzdienstleistern, die Einstellung zu ihrem Produkt, ihrem Unternehmen oder einem Dritten zu analysieren. Eng damit verbunden ist das Erstellen von Texten in natürlicher Sprache aus strukturierten Daten. Die Herausforderung dabei ist, den Text nicht nur informativ, sondern auch emotional zu gestalten. Idealerweise kommt automatische Textgenerierung derzeit dort zum Einsatz, wo es mehr auf Masse statt auf Klasse ankommt und die Effizienz im Fokus steht.

Process Mining

Laufen Prozesse ab, entstehen Daten. Diese Spuren machen es möglich, die Schritte der Mitarbeiter oder Kunden im Anwendungssystem zu verfolgen. Im Rahmen von Process Mining kann man auf Basis dieser real generierten Daten Erkenntnisse darüber gewinnen, wie Prozesse tatsächlich gelebt werden – was oft nicht dem ursprünglichen Plan entspricht. Staus und Engstellen werden dadurch offensichtlich. Idealerweise werden Prozessdaten über Systemgrenzen hinweg betrachtet, zusammengeführt und ausgewertet, um eine ganzheitliche Optimierung zu erreichen. Voraussetzung ist, dass die Prozesse innerhalb des Unternehmens bekannt, gut strukturiert sowie modelliert und an jedem Prozessschritt vom IT-System auslesbar sind. Entscheidender Erfolgsfaktor sind die Datenqualität, die Varianz und das Datenvolumen. Hier gilt: Viel hilft viel.

Unser Trainingsplan für Prozesse

  1. Prüfstand: Zunächst stehen Ihre Organisation und Ihre Ziele im Vordergrund: Möchten Sie intelligente Automatisierung ausprobieren oder flächendeckend einsetzen? Welche Schmerzpunkte müssen Sie beseitigen – hohe Kosten, lange Bearbeitungszeiten, geringe Prozessqualität? Welche Rahmenbedingungen gibt es in Ihrem Institut?
  2. Prozessauswahl: Mit einem fundierten Verständnis Ihrer Situation analysieren wir, welche Prozesse sich gut zur Automatisierung durch KI eignen. Dazu kommt unsere speziell für diesen Zweck entwickelte Prozess-Automatisierungs-Landkarte zum Einsatz.
  3. Lösungsansatz: Gemeinsam mit Ihnen wählen wir einen geeigneten Lösungsansatz aus. Sind die Prozesse zu reorganisieren oder zu automatisieren? Welche Automatisierungssoftware soll eingesetzt werden? Müssen KI-Modelle selbst entwickelt oder können sie eingekauft werden?
  4. Umsetzung: Anschließend werden die ausgewählten Prozesse optimiert. Dabei arbeiten wir eng mit Ihrer Belegschaft zusammen, um bewusst einen Wissenstransfer herzustellen.
  5. Skalierung: Sie sind zufrieden und möchten intelligente Prozessautomatisierung breiter ausrollen? Damit sind Sie nicht allein. Gerne begleiten wir Sie hierbei ganzheitlich – von der Technik und Personalentwicklung bis zur Organisation und Governance.

Sprechen Sie uns gerne an

KI ist keine Frage, sondern die Antwort auf tiefgreifende Veränderungen im Markt für Finanzdienstleister. Sie wollen Ihre Prozesse effizienter gestalten? Wir freuen uns auf Ihre Herausforderungen!