Top Hyperautomation-Trends im Finanzwesen: Effizienz steigern, Kosten senken, Betrug reduzieren

Hyperautomation hat Finanzorganisationen ermöglicht, Effizienz zu steigern, Kosten zu senken und Betrug zu mindern.

Die Finanzdienstleistungsbranche ist voller komplexer Prozesse, Transaktionen und Zahlungen, die Kunden, Käufer, Händler, Regulierer und andere Stakeholder verbinden. Eine Fülle von Altsystemen hinterlässt oft hohe Grade an menschabhängigem Prozessmanagement, was Automatisierung entscheidend für ein nahtloses Kundenerlebnis macht. Hyperautomation hat sich insbesondere als effektives Werkzeug zur Effizienzsteigerung herauskristallisiert. In diesem Artikel betrachten wir die größten Trends dieser Technologie im Finanzwesen heute.

Handlungsfähige integrierte Daten

Im Finanzbereich liegen Daten oft in isolierten Silos verstreut, doch Unternehmen haben begonnen, handlungsfähige Daten an einem Ort zu integrieren, wo Hyperautomation gedeihen kann und eine einheitliche Sicht auf den Kunden realisiert werden kann. Dies ermöglicht Finanzorganisationen, Prozesse in Echtzeit zu überwachen und anzupassen, entsprechend sich entwickelnder Anforderungen.

„Hyperautomation bedeutet, Fähigkeiten wie maschinelles Lernen, Process Mining, RPA, API-Integration und intelligente Workflow-Orchestrierung effektiv zusammenzubringen, um hohe Komplexität durch 80%+ Automatisierung der Servicebereitstellung an Kunden zu ersetzen. Der Schlüssel zum Erfolg sind handlungsfähige integrierte Daten“, erklärte Keith Pearson, Global Head of Financial Services bei ServiceNow.

„Fragmentierte Daten und isolierte Systeme sind der Feind der Hyperautomation, und Data-Lake-Technologien bringen die Daten, die sie halten, nicht in die Hände Ihrer Mitarbeiter im Workflow. Die Fähigkeit, schnell moderne und alte Systeme zu integrieren und prozessbezogene Daten an einem Ort zusammenzuführen, wo intelligente Automatisierungstechnologien effektiv angewendet werden können, ist der Schlüssel für handlungsfähige automatisierte Workflows und erfolgreiche Ergebnisse.

„Zu viele Finanzdienstleistungsorganisationen setzen weiterhin auf einen ‚Pflaster-, Hybrid-Technologie-Ansatz‘, um ihre Automatisierungsziele zu erreichen, und schaffen unbeabsichtigt noch mehr technischen Schulden und Dateninseln.“

Dokumentenscanning

Eine Schlüsselaufgabe im Finanzsektor ist das Scannen von Kundendokumenten, einschließlich Identitätsdetails und Kontoauszügen. Die Datenmenge, die Organisationen dadurch zur Verfügung steht, summiert sich und kann kostspielig sein, aber Hyperautomation kann helfen, Effizienz zu steigern und Kosten zu minimieren.

„Finanzdienstleistungen (FS) sind einer der datenintensivsten Sektoren der Weltwirtschaft mit enormen Mengen an Kundendaten zur Verarbeitung und Analyse für dokumentenbasierte Transaktionen“, sagte Paul Maguire, Senior Vice President EMEA und APAC bei Appian.

„Das beliebte Scannen von Dokumenten mit optischer Zeichenerkennung (OCR) kann wirklich teuer sein und wird bis 2025 auf eine 12,6-Milliarden-Dollar-Industrie geschätzt. Es erfordert jedoch enorme Zeit für die Einrichtung und Menschen, die jedes Mal troubleshooten müssen, wenn sich ein Formular ändert.

„Hyperautomation geht das gleiche Problem effizienter an: Robotic Process Automation (RPA) bringt Dokumente aus verschiedenen Quellen in denselben Workflow, und KI klassifiziert und extrahiert Informationen daraus – wie Kontrollkästchen und sogar handschriftliche Notizen. Wenn KI einen Fehler erkennt, kann dieser automatisch einem Menschen zur Validierung oder Korrektur angeboten werden, und die KI lernt sogar aus diesen Interaktionen, um sich im Laufe der Zeit zu verbessern.“

Automatisiertes Reporting

Ein weiterer wichtiger Hyperautomation-Trend, der das Finanzwesen disruptiert, betrifft den regulatorischen Berichterstattungsprozess – ein Bereich, von dem Volodymyr Marchuk, Cloud- und Solutions-Architekt bei ELEKS, glaubt, dass er künftig häufiger von Automatisierung profitieren wird.

„Viele Banken, mit denen wir sprechen, nutzen bereits Robotic Process Automation (RPA) und kognitive Intelligenztechnologien“, sagte Marchuk.

„Das bedeutet, dass manuelle Aufgaben 24/7 mit begrenzter menschlicher Überwachung automatisiert werden können. Wir sehen Verbesserungen in der Datenqualität, und menschliche Mitarbeiter können auf höherwertige Aufgaben umgeschichtet werden. Technologien wie RPA sind jedoch möglicherweise nicht die Komplettlösung für End-to-End-Regulierungsberichterstattung, und hier kommt Hyperautomation ins Spiel – was jedoch Zeit brauchen kann.

„Vollständige Automatisierung ist oft komplex und kann Jahre dauern, da sie eine Transformation der Unternehmenskultur erfordert.“

Betrug und Fehler mindern

Marchuk erklärte weiter, wie Hyperautomation sich bei der Eindämmung von Betrug und Mitarbeiterfehlern als nützlich erwiesen hat: „Hyperautomation kann finanzielle Verluste durch Betrug, Unfälle und Fehler signifikant reduzieren. Laut Forschung von Crowe und dem Centre for Counter Fraud Studies (CCFS) der University of Portsmouth beliefen sich globale Verluste durch Betrug 2018 auf 5 Billionen Dollar – 6 % des globalen BIP.

„Hyperautomation, unter Nutzung von RPA und maschinellem Lernen, kann einige dieser Probleme lösen. Der Einsatz von Hyperautomation für Transaktionsverarbeitung ist effizient und transparent, und generierte Informationen (Aktionsprotokolle) können von maschinellem Lernen zur Erkennung prädiktiver Muster und Trends genutzt werden.“

Fokus auf Menschen

Schließlich ist zu beachten, dass Hyperautomation ohne effektives Management seitens der Mitarbeiter nicht richtig gelingen kann – was einen Bedarf an Datendemokratisierung bedeutet.

Mathias Golombek, CTO von Exasol, erklärte: „Ironischerweise ist einer der größten Hyperautomation-Trends eigentlich einer über Menschen und nicht Technologie. Wenn man sich einer datengetriebenen, hyperautomatisierten Umgebung verschreibt, ist eine der natürlichen Konsequenzen ein Anstieg der Datenkompetenz der Mitarbeiter in jeder Abteilung – und eine Demokratisierung der Daten, mit denen sie zunehmend arbeiten sollen.

„Revolut ist hier einer der Vorreiter. Das Unternehmen startete als echtes Digital Native, authentisch datengetrieben statt Daten nur als breiteren Referenzpunkt in Entscheidungsfindung und Strategie zu nutzen. Es sieht Hyperautomation als natürlichen Teil der Bewältigung des Hyperwachstums, das es in jüngster Zeit erfahren hat.

„Die Organisation hat daher beispielsweise Data Science in jeder Abteilung angewendet, unabhängig davon, ob sie traditionell technologisch sind oder nicht. Ihr HR-Team muss beispielsweise SQL für Datenbanken beherrschen: Es analysiert den Interviewprozess, von den gestellten Fragen bis zur Korrelation des Erfolgs in einer bestimmten Rolle, und nutzt diese Daten, um den Prozess jedes Mal zu verfeinern.

„Folglich macht Revolut arbeitsrelevante Daten für Mitarbeiter aller Hierarchieebenen weit zugänglicher, während es gleichzeitig die Qualifikationsuntergrenze für die Nutzung dieser Daten zur Leistungssteigerung anhebt.“