Die größten Hyperautomatisierungstrends im Finanzwesen

Hyperautomatisierung hat es Finanzorganisationen ermöglicht, ihre Effizienz zu steigern, Kosten zu senken und Betrug einzudämmen.

Die Finanzdienstleistungsbranche ist voll von komplexen Prozessen, Transaktionen und Zahlungen, die Kunden, Käufer, Händler, Aufsichtsbehörden und andere Interessengruppen miteinander verbinden. Eine Fülle von Legacy-Systemen hinterlässt oft ein hohes Maß an personenabhängigem Prozessmanagement, wodurch die Automatisierung für die Bereitstellung eines nahtlosen Kundenerlebnisses von entscheidender Bedeutung ist. Insbesondere die Hyperautomatisierung hat sich zu einem effektiven Werkzeug zur Verbesserung der Effizienz entwickelt, und in diesem Artikel werfen wir einen Blick auf die größten Trends, die diese Technologie heute im Finanzbereich betreffen.

Umsetzbare integrierte Daten

Ein Großteil des Finanzbereichs verteilt Daten oft über isolierte Silos, aber Unternehmen haben begonnen, verwertbare Daten an einem Ort zu integrieren, von dem aus Hyperautomatisierung gedeihen kann und wo eine einheitliche Sicht auf den Kunden realisiert werden kann. Dadurch können Finanzorganisationen Prozesse in Echtzeit überwachen und an sich ändernde Anforderungen anpassen.

„Bei Hyperautomatisierung geht es darum, Fähigkeiten wie maschinelles Lernen, Process Mining, RPA, API-Integration und intelligente Workflow-Orchestrierung effektiv zusammenzuführen, um ein hohes Maß an Komplexität durch eine Automatisierung von über 80 % der Bereitstellung von Services für Kunden zu ersetzen. Der Schlüssel zum Erfolg sind umsetzbare integrierte Daten“, erklärt Keith Pearson, Global Head of Financial Services bei ServiceNow.

„Fragmentierte Daten und isolierte Systeme sind der Feind der Hyperautomatisierung, und Data-Lake-Technologien geben die Daten, die sie enthalten, nicht in die Hände Ihrer Mitarbeiter im Workflow. Die Fähigkeit, sich schnell in moderne und alte Systeme zu integrieren und prozessbezogene Daten an einem Ort zusammenzuführen, an dem intelligente Automatisierungstechnologien effektiv angewendet werden können, ist der Schlüssel zur Bereitstellung umsetzbarer automatisierter Workflows und erfolgreicher Ergebnisse.

„Zu viele Finanzdienstleistungsunternehmen setzen weiterhin einen ‚Klebepflaster-Hybrid-Technologie-Ansatz‘ ein, um ihre Automatisierungsziele zu erreichen, wodurch unbeabsichtigt noch mehr technische Schulden und Dateninseln entstehen.“

Scannen von Dokumenten

Eine Schlüsselaufgabe in der Finanzbranche ist das Scannen von Kundendokumenten, einschließlich Identitätsdaten und Kontoauszügen. Die Menge an Daten, die Organisationen in diesem Bereich als Ergebnis zur Verfügung stehen, summiert sich und kann kostspielig sein, aber Hyperautomatisierung kann helfen, die Effizienz zu steigern und gleichzeitig die Kosten zu minimieren.

„Finanzdienstleistungen (FS) sind einer der datenintensivsten Sektoren in der globalen Wirtschaft mit enormen Mengen an Kundendaten, die für dokumentenbasierte Transaktionen verarbeitet und analysiert werden müssen“, sagte Paul Maguire, Senior Vice President EMEA und APAC bei Appian.

„Das beliebte Mittel zum Scannen von Dokumenten mit optischer Zeichenerkennung (OCR) kann sehr teuer sein und wird Prognosen zufolge bis 2025 eine 12,6-Milliarden-Dollar-Industrie erreichen. Es erfordert jedoch einen enormen Zeitaufwand für die Einrichtung und eine manuelle Fehlerbehebung jedes Mal, wenn sich ein Formular ändert.

„Hyperautomatisierung geht dasselbe Problem effizienter an, indem sie mithilfe von Robotic Process Automation (RPA) Dokumente aus verschiedenen Quellen in denselben Workflow bringt und mithilfe von KI Informationen aus ihnen klassifiziert und extrahiert, z. B. Kontrollkästchen und sogar handschriftliche Notizen. Wenn die KI einen Fehler erkennt, kann er automatisch einem Menschen zur Validierung oder Korrektur angeboten werden und lernt sich aus diesen Interaktionen sogar selbst, um sich im Laufe der Zeit zu verbessern.“

Automatisierte Berichterstattung

Ein weiterer wichtiger Hyperautomatisierungstrend, der das Finanzwesen stört, betrifft den regulatorischen Meldeprozess, ein Bereich, von dem Volodymyr Marchuk, Cloud- und Lösungsarchitekt bei ELEKS, glaubt, dass er in Zukunft häufiger von der Automatisierung profitieren wird.

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

„Das bedeutet, dass manuelle Aufgaben rund um die Uhr mit begrenzter menschlicher Überwachung automatisiert werden können. Wir sehen Verbesserungen in der Datenqualität und Mitarbeiter können für höherwertige Aufgaben eingesetzt werden. Technologien wie RPA sind jedoch möglicherweise nicht die vollständige Lösung für das End-to-End-Berichtswesen, und hier wird die Hyperautomatisierung ins Spiel kommen, aber dies kann einige Zeit in Anspruch nehmen.

„Die vollständige Automatisierung ist oft komplex und kann Jahre dauern, bis sie implementiert ist, was eine Transformation der Unternehmenskultur erfordert.“

Eindämmung von Betrug und Fehlern

Marchuk erklärte weiter, wie sich die Hyperautomatisierung bei der Eindämmung von Betrug und Mitarbeiterfehlern als nützlich erwiesen hat:„Hyperautomatisierung kann finanzielle Verluste aufgrund von Betrug, Unfällen und Fehlern erheblich reduzieren. Laut Untersuchungen von Crowe und dem Center for Counter Fraud Studies (CCFS) der University of Portsmouth wurden die weltweiten Verluste aufgrund von Betrug im Jahr 2018 auf 5 Billionen US-Dollar geschätzt – 6 % des globalen BIP.

„Hyperautomatisierung mit RPA und maschinellem Lernen kann einige dieser Probleme lösen. Die Verwendung von Hyperautomatisierung für die Transaktionsverarbeitung ist effizient und transparent, und generierte Informationen (Aktionsprotokolle) können durch maschinelles Lernen zur Erkennung von Vorhersagemustern und Trends verwendet werden.“

Menschen im Mittelpunkt

Abschließend ist anzumerken, dass die Hyperautomatisierung ohne effektives Management seitens der Mitarbeiter nicht wirklich erfolgreich sein kann, und dies bedeutet, dass eine Datendemokratisierung erforderlich ist.

Mathias Golombek, CTO von Exasol, erklärte:„Ironischerweise geht es bei einem der größten Hyperautomatisierungstrends eher um Menschen als um Technologie. Wenn Sie sich für eine datengesteuerte, hyperautomatisierte Umgebung entscheiden, ist eine der natürlichen Folgen eine grundlegende Zunahme der Datenkompetenz der Mitarbeiter in allen Abteilungen – und eine Demokratisierung der Daten, mit denen sie zunehmend arbeiten sollen.

„Revolut ist hier einer der Branchenführer. Das Unternehmen begann als echter Digital Native, authentisch datengetrieben, anstatt Daten als breiteren Bezugspunkt für Entscheidungen und Strategien zu verwenden. Es sieht Hyperautomatisierung als einen natürlichen Teil der Bewältigung des Hyperwachstums, das es in den letzten Jahren erlebt hat.

„Die Organisation hat daher beispielsweise Data Science auf jede Abteilung angewendet, unabhängig davon, ob sie traditionell technologisch ist oder nicht. Das HR-Team muss zum Beispiel SQL für Datenbanken kennen:Es analysiert den Interviewprozess, von den gestellten Fragen bis hin zur Erfolgskorrelation in einer bestimmten Rolle, und verwendet diese Daten, um den Prozess jedes Mal zu verfeinern.

„Folglich macht Revolut sowohl arbeitssensible Daten für Mitarbeiter aller Dienstgrade weitaus zugänglicher, als auch das Qualifikationsniveau, wenn es darum geht, diese Daten zur Leistungssteigerung zu nutzen.“