Robotic Process Automation im Banking

Roboter erobern die Finanzwelt

Künstliche Intelligenz ist auf dem Vormarsch – auch im Bankenwesen. Finanzinstitute investieren immer mehr Geld in sogenannte Robotic Process Automation (RPA). In diesem Artikel zeigen wir sieben Beispiele, wie künstliche Intelligenz und maschinelles Lernen erfolgreich von Banken eingesetzt werden kann.

RPA-Einsatzbereiche im Bankenwesen

RPA drängt immer weiter in den Bankensektor und verleiht vor allem dem Back Office bei Banken digitale Intelligenz und Effizienz. RPA wird vor allem für die Datenpflege, -korrektur und -verarbeitungsprozesse eingesetzt. Dazu zählen unter anderem Änderungen von Kundenstammdaten, die Pflege von Kursen und Risikoparametern.

Im Back Office tragen Roboter Informationen aus internen und externen Quellen zusammen, validieren diese und erstellen daraus Reports. Auch regulatorische Meldeprozesse werden mit Hilfe von RPA bedient – vor allem in den Bereichen Finance, Controlling und Risk.

Vorteile der Roboter-Technik

Banken, die RPA einführen, profitieren von zahlreichen Vorteilen:

  • Reduzierung von Durchlaufzeiten sowie Fehlerquoten
  • Steigerung der Datenqualität und Datenaktualität
  • Die Einführung von RPA führt innerhalb kürzester Zeit zu sichtbaren Erfolgen – und das ohne Risiko und großen Aufwand.
  • Steigerung der Kundenzufriedenheit (Anfragen werden schneller bearbeitet und Kunden gezielter informiert)

Somit ist RPA perfekt dafür geeignet, dem stetig steigenden Kostendruck in der Finanzdienstleistungsbranche zu begegnen und gleichzeitig die Effizienz zu steigern, ohne dabei hohe Mehrkosten für die IT Infrastruktur zu generieren.

Beispiel 1: Amelia bei Credit Suisse

Die Schweizer Bank Credit Suisse hat eine digitale Assistentin namens Amelia eingeführt. Der Chatbot soll Mitarbeitern bei Computerproblemen unterstützen – zum Beispiel wie ein Programm installiert wird. Dabei steht Amelia nicht nur mit Rat in Form von Antworten, sondern auch mit Tat zur Seite, indem sie die Lösung selbst in die Wege leitet. Bei ihren Einsätzen lernt Amelia stets dazu. Füttert man den Chatbot mit einer Anleitung für ein Problem, übernimmt sie das Gelernte in ihren Wissensschatz. Wenn Amelia selbst nicht mehr weiterweiß, fragt sie bei einem menschlichen Kollegen aus der IT-Abteilung nach.

Beispiel 2: Bancolombia

Die Bank Bancolombia hat einige Tausend Bots eingerichtet, die Hunderte von Prozessen automatisieren und die Effizienz des Back Office deutlich steigern.

Beispiel 3: ING

Die ING-Bank setzt RPA unter anderem zur Erstellung von neuen Bankkonten ein. Dieser automatisierte Prozess läuft nachts ab, um den Tagesbetrieb nicht zu stören.

Beispiel 4: Schweizer Roboter im Wertpapier-Bereich tätig

Die St.Galler Kantonalbank testet den Einsatz von Robotern bei der Migration von 5.000 Wertschriften-Positionen aus Portefeuilles, die von der M.M. Warburg Bank Schweiz übernommenen wurden. Laut der Agentur Bloomberg übernehmen die digitalen Helfer so Arbeit, für die sieben Banker nötig wären.

Beispiel 5: Roboter-Technik gegen Finanzkriminalität

Eine europaweit tätige Bank nutzt einen Software-Roboter, um betrügerische Aktivitäten aufzudecken. Dabei greift der Roboter automatisch auf 15 interne und externe Datenbanken zu und überprüft diese auf mögliche Hinweise hinsichtlich illegaler Machenschaften. Die Ergebnisse werden in einen Bericht an einen menschlichen Analysten für Betrugsprävention übertragen. Mithilfe des Software-Roboters konnte die Bank 95 Prozent des Prozesses automatisieren. Zudem wurde eine Stunde menschlicher Arbeit durch fünf Minuten automatisierter Arbeit ersetzt.

Beispiel 6: Bonitätsprüfung für Kreditvergabe

In einer australischen Bank übernimmt ein Software-Roboter die Bonitätsprüfung bei Kreditanträgen. Die Software ruft die Informationen automatisch ab und stellt diese den Kreditanalysten in einem Bericht zur Verfügung. Dadurch spart die Bank 20 Arbeitsstunden pro Woche, wodurch sie den Antragsstellern schneller Bescheid geben kann.

Beispiel 7: Einrichtung von Hypotheken-Konten

Bei einer deutschen Bank richtet ein Software-Roboter monatlich mehrere hundert Konten für Hypothekenkunden ein. Die Software verbindet das Webportal mit dem Kernbankensystem, was zuvor Mitarbeiter manuell machen mussten und dafür über 40 Arbeitsstunden pro Monat draufgingen. Aufgrund der eingesparten Arbeitszeit amortisierte sich die RPA-Investition laut der Bank innerhalb von drei Monaten.

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