Der RPA-Trend geht auch an der Finanzindustrie nicht spurlos vorbei. Immer mehr Banken und Finanzinstitute entdecken Anwendungen für RPA-Bots, um ihren Kunden das beste Erlebnis zu bieten. Darüber hinaus sind Software-Roboter gut dazu geeignet, langweilige, mühsame und sich wiederholende Aufgaben aus den Händen der Bankmitarbeiter zu nehmen. Fehler können reduziert und am langen Ende Personalkosten gesenkt werden, ohne dass sich die Unternehmen auf langwierige IT-Projekte zur Renovierung der Legacy-Core-Banking-Welt einlassen müssen. Umso interessanter ist es, einen Blick auf mögliche Anwendungsfelder der RPA-Technologie in der Finanzwelt zu werfen.

Compliance

Keiner wird leugnen, dass das Bankwesen eine stark regulierte Branche ist. Compliance zur Regulatorik ist wesentlich. Dank seiner Genauigkeit kann RPA die Qualität des Compliance-Prozesses signifikant verbessern. Zum Beispiel muss eine Bank ihre Kunden kennen - das aktuelle Stichwort lautet hier KYC (Know Your Customer) - und notwendige Kontrollen ihrer Kunden durchführen. Die manuelle Durchführung des Prozesses der Einhaltung der Regeln kostet die Banken eine hohe Summe. Wird RPA zur Überprüfung der Kundendaten eingesetzt, lässt sich die Anzahl der für die Ausführung der Arbeit benötigten Personen und Fehler reduzieren.

Kundenservice und -betreuung

Banken müssen täglich unterschiedliche Anfragen der Kunden bearbeiten. Die Bewältigung dieser Aufgaben stellt für viele eine Herausforderung dar. Langsame oder keine Bearbeitung ist oft keine Option, da sich dies meist negativ auf die Kundenzufriedenheit auswirkt. An dieser Stelle bietet ein RPA-Bot eine schnelle und zuverlässige Antwort für die Kunden. Auf diese Weise können die Mitarbeiter der Bank kritischere Aufgaben übernehmen. Heute gelingt es mit sogenannten kognitiven RPA-Lösungen sogar, Anfragen zu beantworten, die intelligente Eingaben erfordern.

Buchführung & Meldewesen

Alle Banken müssen über ein Hauptbuch verfügen, in dem sie aktualisierte Informationen über Aspekte wie Vermögenswerte, Verbindlichkeiten, Erträge und Aufwendungen speichern. Das Hauptbuch wird dann verwendet, um Abschlüsse wie Bilanzen zu erstellen, die von anderen Interessengruppen wie Medien und Aktionären eingesehen werden können. Die Fehlerfreiheit der Buchführung ist daher entscheidend, um Imageschäden für die Bank zu vermeiden.

Das Hauptbuch wird mit Informationen aus mehreren, oft nicht integrierten Systemen geführt. Um den fehleranfälligen Prozess der getrennten Datenbeschaffung von jedem System zu vermeiden, kann RPA schnell und effektiv Daten aus einer Vielzahl an Systemen unabhängig von deren Formaten integrieren. Darüber hinaus können die unterschiedlichen Melde-Erfordernisse erfüllt werden.

Kreditgeschäft

Bei vielen Banken ist das Kreditgeschäft das einzige, mit dem noch etwas verdient wird. Doch auch hier gilt die Maßgabe möglichst alles zu automatisieren, was automatisierbar ist. Oftmals findet sich in den Kreditprozessen einer Bank noch ein manueller Übertrag von Daten aus einem System in das nächste. Dies ist natürlich für einen Roboter ein gefundenes Fressen - lässt sich dies doch meist auf einfache Art und Weise automatisieren.

Kreditkartenverarbeitung

Traditionell bedeutete die Beantragung einer Kreditkarte, wochenlang zu warten, bis die Bank die Kundendaten überprüft hatte. Eine lange Wartezeit führt zur Unzufriedenheit der Kunden. Mit RPA kann die Dauer für Beantragung, Verarbeitung und Entgegennahme von Kreditkarten auf Stunden reduziert werden. So ist ein Software-Roboter in der Lage, mit mehreren Systemen auf einmal kommunizieren, um Hintergrundprüfungen, Dokumentationen und andere wichtige Faktoren durchzuführen, bevor er (oder der menschliche Kollege) sich für die Genehmigung oder Kennzeichnung eines Bewerbers entscheidet.

Betrugserkennung (Fraud Detection)

Wirtschaftskriminalität unter Beteiligung von Banken ist mit der Erfindung elektronischer Systeme auf dem Vormarsch. Banken stoßen täglich auf Tausende von kriminellen Transaktionen. Die Ermittlung von betrügerischen Transaktionen kann nur maschinell erfolgen. RPA kann betrügerische Transaktionen schnell erkennen und auffällige Muster kennzeichnen oder Paramtereinstellungen überprüfen. Diese schnelle Erkennung spart Kunden und Banken Geld und verkürzt die Reaktionszeit. RPA kann auch die Konten der beteiligten Personen sperren oder die Transaktion ganz abbrechen.

Gut meinen und gut machen

Ob von externen Anbietern angeboten oder intern gebaut: RPA bietet eine Vielzahl von Vorteilen für die Finanzindustrie. Die Kunden profitieren von einer schnelleren und effektiveren Erbringung von Banking Services, während die Mitarbeiter nicht ihre Tage mit denselben sich wiederholenden Aufgaben verbringen müssen. Damit die Versprechen auch Wirklichkeit werden, ist RPA auch bei den Banken zu skalieren und zu professionalisieren.

Im Vorfeld werden dazu meist über Process Mining die zugehörigen Fachprozesse analysiert und interpretiert. Damit lassen sich die Stellen identifizieren, die sich für den RPA-Einsatz lohnen. Erst danach kommt die RPA-Technologie zum Zuge. Diese erfordert die passende Orchestrierung von fachlichem Know-How, Datenanalyse und Technologiekenntnissen. Denn nur mit dem Roboter eines Anbieters ist es deshalb auch dort nicht getan.