Robotic Process Automation: Schlüssel zu operativer Effizienz und Kostensenkung

RPA kann extrem nützlich sein für mehr Kontrolle, verbesserte Effizienz und Kostensenkung, wenn es richtig angewendet wird. Doch bevor man es implementiert, sollten Unternehmen die richtige Vorab-Analyse durchführen, um sicherzustellen, dass signifikante Vorteile kurz-, mittel- und langfristig realisiert werden.

Investmentbanken befinden sich derzeit im Auge eines perfekten Sturms, ausgesetzt den widerstreitenden Druck von schrumpfenden Margen und stetig wachsenden Compliance-Anforderungen.

Trotz jahrelanger Investitionen in technologische Lösungen zur Effizienzsteigerung und Kostensenkung ist vollständige Automatisierung noch ein Traum. Viele Herausforderungen sind aufgetreten: unvollständige Upstream-Datenfeeds, schlechte Referenzdatenqualität, multiple Golden Sources of Data, sich wandelnde Regulierung und Legacy-IT-Infrastruktur, die oft taktisch statt strategisch aktualisiert wird.

Als Folge dieser Prozessmängel benötigen Organisationenmultiple manuelle Workarounds, um Kontrollen und Qualität aufrechtzuerkennen. Erkennend dies, erkunden Firmen neue Innovationswege, insbesondere durch Robotic Process Automation (RPA). Aber ist RPA den Hype wert?

RPA in der Praxis anwenden

Investmentbanken widmen erhebliche Arbeitskraft repetitiven, regelbasierten Aufgaben und Operationen. Diese Prozesse – wie Management von Datenausnahmen und Dateneingabe – sind einzigartig für jede Organisation, da die Front-to-Back-Konnektivitätssophistizierung stark variiert. RPA kann Wert hinzufügen, indem es diese repetitiven Aufgaben automatisiert und die Energie und Aufmerksamkeit der Mitarbeiter auf strategischere, erfüllendere Aufgaben lenkt.

RPA bietet Firmen effektiv eine digitale Belegschaft aus Software-Robotern, die kosteneffektiv, effizient, produktiv und skalierbar ist und oft innerhalb von Wochen statt Monaten einsetzbar. Roboter arbeiten 24/7, 365 Tage im Jahr, ohne Pause – signifikante Produktivitätsgewinne. Roboter sind nicht anfällig für Ermüdung oder menschliche Nachlässigkeit – weniger Fehlerkorrekturen. Sie treffen keine voreingenommenen Entscheidungen basierend auf persönlichen Neigungen oder Druck von Managern und Auditoren.

Ziel der Prozessautomatisierung RPA: repetitive und arbeitsintensive Bemühungen automatisieren, um operative Effizienz zu steigern und operative Kosten zu senken. Typischerweise wird diese Art von RPA auf traditionellen operativen IT-Systemen aufgesetzt – wie Content Management System (CMS) und Business Process Management (BPM) Plattform – und erweitert deren Automatisierungsfähigkeiten. Prozessautomatisierung RPA beschleunigt bestimmte Back-Office-Arbeiten in Finanzen und Operations wie Dateneingabe weiter.

RPA in der realen Welt

Investmentbanken widmen weiterhin erhebliche Arbeitskraft repetitiven, regelbasierten Aufgaben – wie Datenausnahmen-Management und Dateneingabe. Diese sind einzigartig pro Organisation, da Front-to-Back-Konnektivität variiert. RPA kann Wert hinzufügen, indem es diese Aufgaben automatisiert und Fokus auf strategische Aufgaben lenkt.

RPA ist auch ideal, wo ein Dateneingabe-Kanal zwingend ist. Einige Legacy-Plattformen erfordern Dateneingabe oder Aktionen via User Interface für Processing. In diesen Szenarien können RPA-Tools User-Aktionen synthetisieren und manuelle Intervention vermeiden.

Wie bei jeder neuen Software bringt RPA Herausforderungen. Zeit muss für Anpassung und Stabilisierung der neuen Plattform eingeplant werden. Organisationen müssen die Einführung sorgfältig planen aufgrund niedriger Standardisierung im Unternehmen und proprietärer Inhouse-Prozesse.

Wichtig: RPA wird auch von schnell wechselnder Technologielandschaft betroffen sein und Updates/Bugfixes erfordern. Es ist hochsensibel gegenüber Änderungen im User Interface (UI), auf dem es operiert – UI-Änderungen müssen an RPA-Owner kommuniziert und getestet werden, um Produktionsrelease nicht zu brechen.

Weitere potenzielle Herausforderungen: Limitations bestehender Infrastruktur, Automatisierung und Data Ingestion. RPA automatisiert einen von Menschen durchgeführten Prozess erfolgreich, löst aber nicht magisch Datenqualitätsprobleme oder bestehende Plattformlimitierungen. Wenn ein Prozess fundamental fehlerhaft oder kaputt ist und von menschlich auf Roboter umgestellt wird, bleiben die zugrundeliegenden Datenqualitäts- oder Konnektivitätsprobleme bestehen.

Zudem können viele RPA-Tools nicht 100 % der Datenformate verarbeiten. Firmen müssen möglicherweise Adapter mit Technologien wie C# oder Java bauen, um Daten in für RPA lesbare Form zu transformieren. Falls nötig, sollten Firmen Cost-Benefit-Analyse durchführen, um sicherzustellen, dass Aufwand und Adapter nicht besser in Full Straight-Through-Processing (STP) investiert wären.

RPA evaluieren

Genau wie sich die Industrielandschaft für Operations in den letzten 30 Jahren signifikant gewandelt hat, so hat sich der Bedarf an einem weitaus effizienteren und kontrollierteren Ansatz zur Abdeckung von Unzulänglichkeiten im Front-to-Back-Trade-Lifecycle entwickelt. RPA bietet eine Lösung für das Management repetitiver Prozesse, die kosteneffektiv, effizient, produktiv, skalierbar und oft innerhalb von Wochen statt Monaten einsetzbar ist.

Doch RPA allein sollte nicht als Antwort gesehen werden. Es ist im Wesentlichen die nächste Evolution einer Interimslösung für Investmentbanken, und Firmen sollten stets sicherstellen, dass sie das Ziel strategischer Veränderung nicht aus den Augen verlieren. Optimierung und Synthese der Front-to-Back-Infrastruktur helfen, Kontrolllücken zu schließen und viele repetitive Prozesse zu eliminieren. Das sollte das ultimative Ziel bleiben.

Wo die Anwendung von RPA sehr interessant wird, ist die Kombination mit fortgeschrittenen, kognitiven KI-Tools zur Lieferung intelligenter Prozessautomatisierung (d. h. robotische Automatisierung, die nicht nur vorprogrammierte Funktionen verarbeitet, sondern auch autonome Entscheidungen mit einer sophistizierten Rules Engine basierend auf Lernalgorithmen trifft).

Während viele traditionelle Technologien noch nicht fortgeschritten genug sind, um Prozesse mit komplexer Entscheidungsfindung voll zu automatisieren, eröffnet die Anwendung von Tools, die lernen, denken und handeln, eine Vielzahl neuer Automatisierungsmöglichkeiten.

Um RPA und seine Tragfähigkeit im Business zu evaluieren, sollten Firmen drei Fragen beantworten:

1. Ist RPA die einzige Antwort? Zwar können viele Legacy-Operational-Prozesse nicht leicht via bestehender Software automatisiert werden, doch es gab Fälle, wo Operations-Abteilungen RPA auf Prozesse anwenden wollten, die vollständig mit verfügbaren Industrieplattformen oder bestehenden Inhouse-Tools automatisierbar wären. Essentiell: Firmen müssen nötige Due Diligence betreiben, bevor sie den RPA-Weg einschlagen.

2. Kann RPA alle in-scope Use Cases abdecken? Einige RPA-Tools kämpfen mit bestimmten Datenformaten. Vital: Rechtes Level an Analyse, um Risiko zu mindern, Technologie auf Technologie zu bauen.

3. Ist der über RPA verwaltete Prozess zwingend? Wenn „nein“ und RPA dient nur dazu, eine Kontrolllücke in der Front-to-Back-Infrastruktur abzudecken, sollten Firmen parallel zur Definition von Business- und Functional Requirements für die RPA-Implementierung einen Roadmap erstellen, wie der Prozess ganz eliminiert werden kann.

Zusammenfassend: RPA kann extrem nützlich sein für mehr Kontrolle, Effizienz und Kostensenkung, wenn richtig angewendet. Doch vor Implementierung sollten Firmen die richtige Vorab-Analyse durchführen, um sicherzustellen, dass signifikante Vorteile kurz-, mittel- und langfristig realisiert werden.

Quelle: Nick Fry, Director of Sapient Global Markets und Lead Post-Trade Subject Matter Expert in London, und Lukasz Hassa, Manager of Sapient Global Markets in London, mit Erfahrung in Middle-Office Operations, Trade Lifecycle Management und Enterprise Data in Capital und Commodity Markets

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