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RPA im Bankensektor: Hoher wirtschaftlicher Nutzen dank Automatisierung  

Die vergangenen Jahre waren für Banken aus mehreren Gründen herausfordernd. Neben dem niedrigen Zinsumfeld und den steigenden regulatorischen Anforderungen kam mit der Corona-Pandemie eine weitere Herausforderung hinzu. All diese Entwicklungen mindern dabei maßgeblich das Ertragspotenzial von Kreditinstituten.

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Auf der einen Seite wird zunehmend nach neuen Einnahmemöglichkeiten (wie z. B. die Initiierung und Durchführung von Immobilienprojekten) gesucht. Auf der anderen Seite sollen Kosten durch effizientere Prozesse und Digitalisierung verringert werden. Die Prozessautomatisierung (Robotic Process Automation, kurz: RPA) nimmt dabei einen wichtigen Stellenwert ein.

Durch die Automatisierung von manuellen, regelbasierten und zeitaufwändigen Prozessen, die häufig stattfinden, werden MitarbeiterInnen entlastet. Dieser Gewinn mittels RPA ermöglicht mehr Raum für Arbeiten, die Kreativität, Einfühlungsvermögen oder menschliches Urteilsvermögen benötigen. Zusätzlich können mithilfe des Kollegen Roboter und dem dadurch gewonnenen geringeren Aufwand Kosten verringert und die Qualität erhöht werden.

In diesem Beitrag werden zunächst Entscheidungskriterien für den Einsatz von RPA vorgestellt. Dem schließt sich ein kurzer Marktüberblick von RPA-Anbietern an. Im Anschluss werden die Verbreitung von RPA im Bankenumfeld dargestellt und einzelne praktische Anwendungsmöglichkeiten erläutert. Ein Fazit und Handlungsempfehlungen runden den Beitrag ab.

Entscheidungskriterien für RPA
Der Einsatz von RPA lässt sich anhand bestimmter Kriterien bewerten. » 1 Minimalkriterien sind dabei Frequenz, Standardisierung und Digitalisierung. Der zu automatisierende Prozess sollte dabei mit mittlerer bis hoher Frequenz (z. B. täglich) auftreten, da eine Automatisierung den größten wirtschaftlichen Nutzen bringt. Zudem zeichnet sich der Prozess durch geringe Variationsmöglichkeiten aus und läuft in der Regel immer gleich nach definierten Regeln ab.

Die Bereitstellung von Daten sollte in elektronisch lesbarer Art und Weise vorliegen. Das Kriterium Komplexität ist als Add-on zu den Minimalkriterien zu sehen. Die Komplexität des Prozesses sowie die im Hintergrund ablaufenden Folge-Prozesse sollten möglichst gering gehalten werden, da dies Auswirkungen auf die Ausführungsstabilität der technischen Abläufe hat.

Zudem können zwei Sonderkriterien in die Beurteilung einfließen, die jeweils einzelfallbezogen zu beurteilen sind: Zum einen, ob die Automatisierung im Rahmen einer sprachenübergreifenden Nutzung von Systemen eingesetzt werden soll. Falls ja, müsste der Roboter bei der Bedienung von Applikationen mehrsprachig sein. Zum anderen, ob durch die Nutzung von RPA mögliche Sicherheitsrisiken, z. B. im Umgang mit sensiblen personenbezogenen Daten, entstehen könnten.

Status quo am RPA-Markt
Der globale Markt für RPA-Software entwickelte sich in den letzten Jahren rasant. 2019 betrug der weltweite Umsatz mit der Technologie circa 1,4 Mrd. US-$, was im Vergleich zum Vorjahr eine Steigerung um 62 Prozent darstellte. Laut dem Marktforschungsunternehmen Gartner wurde für das Jahr 2020 ein Umsatz von etwa 1,6 Mrd. US-$ erreicht und für das aktuelle Jahr ein Umsatz von rund 1,9 Mrd. US-$ prognostiziert. Trotz – oder gerade wegen – der aktuellen Pandemie werden zweistellige Wachstumsraten bis 2024 vorhergesagt.

Über alle Branchen hinweg ist geografisch betrachtet die Anwendung von RPA-Software in den USA mit 51 Prozent am häufigsten verbreitet; danach folgen Westeuropa und Japan jeweils etwa 12 Prozent. Das Angebot von RPA-Software beschränkt sich dabei auf wenige Bezugsquellen. So machen einige wenige Unternehmen (u. a. Uipath, AutomationAnywhere, Blue Prism) etwa 47 Prozent des weltweiten Umsatzes unter sich aus.

Eine Analyse des Marktforschungsunternehmens Forrester eröffnet dabei einen Detailblick auf die Anbieterseite und deren Veränderung in den vergangenen Jahren. » 2 Kriterien wie zum Beispiel Produktanpassung, Kundenerfolg, Kundennachfrage spielen dabei eine zentrale Rolle. Die Ergebnisse deuten darauf hin, dass der Markt für RPA-Software zwar dynamisch ist und neue Firmen in den Markt eintreten, aber auch eine gewisse Konsolidierung und Konzentration bereits stattgefunden hat bzw. noch stattfinden wird.

Die Kernergebnisse der Marktuntersuchung lassen sich wie folgt zusammenfassen:

■ Leaders: Die unangefochtenen Marktführer bei RPA-Software sind UiPath, Automation Anywhere, Blue Prism. Diese konnten im Zeitverlauf ihre Position halten bzw. sogar weiter ausbauen. Neu dazugekommen ist der Anbieter EdgeVerve. Dieses Unternehmen ist Teil des Infosys-Konzerns. Als Erfolgstreiber ist die stärkere Integration von Künstlicher Intelligenz (KI) in die angebotene RPA-Software zu sehen.

■ Strong Performers: Hinter den Marktführern festigen ebenfalls etablierte Unternehmen wie zum Beispiel WorkFusion, Nice, Kofax ihre Positionen. Softomotive konnte sich in dieser Gruppe etablieren, was vordergründig mit dem Kauf durch Microsoft und der damit einhergehenden Reichweite zu erklären ist. Kyron und Pegasystems fallen durch strategische Fehlentscheidungen deutlich zurück (u. a. fehlende Anbindung zu Cloud-Services und schlechte Customer Experience).

■ Contenders: Anbieter wie Another Monday und AntWorks können in dieser Gruppe ihre Marktpräsenz deutlich steigern.

Insgesamt ist in der Branche aufseiten der Unternehmen eine Konsolidierung festzustellen, die u. a. durch etliche Übernahmen in den letzten Jahre deutlich wird. Insbesondere größere Firmen wie etwa SAP oder Microsoft treten dabei durch Übernahmen von kleineren Unternehmem in den Milliardenmarkt RPA-Software ein.

Für die Zukunft ist es laut dem Marktforschungsinstitut Everest denkbar, dass vermehrt Anbieter, die bisher den Fokus auf RPA in der Produktpalette hatten, dazu übergehen, andere Technologien wie beispielsweise Künstliche Intelligenz (KI) in ihr Produktportfolio mit aufzunehmen, um somit breiter diversifiziert zu sein und einen Mehrwert für die Kundschaft zu schaffen.

Die US-amerikanische Bank KeyBank National nutzte beispielsweise RPA mit KI, um interne Kreditprozesse zu verbessern. Damit konnte das Institut eine Kosteneinsparung in Höhe von 9 Mio. US-$ erreichen. Zudem versuchen größere und etablierte Unternehmen wie beispielsweise Microsoft, zugekaufte Lösungen in das bestehende Produktportfolio zu integrieren, um so neue Mehrwerte für die Kunden zu schaffen und eine Abgrenzung zur Konkurrenz vorzunehmen.

Anwendungsbereiche bei Banken
Im Folgenden werden die Anwendungsbereiche von RPA in Banken näher betrachtet. Die Anwendungsfälle werden dabei auf den Webseiten der Anbietenden als Use Cases zur Verfügung gestellt. Nach Sammlung und Erfassung der entsprechenden Anwendungsfälle wurden diese nach Funktionsbereichen von Banken geclustert. Insgesamt wurden 50 konkrete Anwendungsfälle bei 38 verschiedenen Banken identifiziert und bewertet. Darunter befinden sich 17 europäische Institute, davon sind zwei deutsche Filialbanken.

Auf Basis dieser Analyse ergibt sich ein Bild, wie Banken RPA bereits einsetzen, und es bilden sich Einsatzschwerpunkte heraus. Im Wesentlichen lassen sich hierbei vier Kategorien ableiten: Kredit, Regulatorik, Zahlungsverkehr und Sonstiges.

Die Kategorie Kredit beinhaltet alle RPA-Automatisierungen zu einem Kreditvorgang, wie beispielsweise den Eröffnungsprozess, Kreditabschluss (inkl. Unterzeichnung und Dokumentation) oder nachgelagerte Verwaltung (etwa Bereitstellung von Nachweisen). Im Bereich Regulatorik sind rechtliche und regulatorische Anpassungen, wie zum Beispiel Verordnungen zur Eindämmung von Geldwäsche und Terrorismusfinanzierung (Know Your Customer (KYC)), eingeordnet.

Das Feld Zahlungsverkehr umfasst Eröffnungen von Girokonten, Kontenabstimmungen oder automatische Bearbeitungen zur Erhöhung von Überweisungslimits im Online Banking. Der Sektor Sonstiges deckt Abläufe ab, die nicht trennscharf in eine der genannten Kategorien fallen. Unter dieses Cluster fallen beispielsweise Prozesse aus dem Bereich der Immobilienverwaltung, des Controllings, des Debitorenmanagements oder aus dem Kundencenter.

In » 3 werden die verschiedenen Anwendungsbereiche von RPA auf Basis der identifizierten Use Cases der Unternehmen visualisiert. In der Kategorie Kredit wurden die meisten Anwendungsfälle identifiziert, und die meisten Bankenhaben einen oder mehrere Prozesse in diesem Bereich bereits automatisiert.

RPA im Kredit- und Darlehensgenehmigungsprozess
Wie Automatisierung von Kreditprozessen zu mehr Effizienz und geringeren Kosten führen kann, zeigt das Beispiel der Banca Popolare di Sondrio (BPS), eine der ersten italienischen Volkskreditgenossenschaften. BPS entschloss sich, RPA in den Kredit- und Darlehensgenehmigungsprozess zu integrieren. Die RPA-Lösung wurde mit dem Ziel implementiert, die für die Kreditgenehmigung benötigte Zeit zu verkürzen und zudem eine genauere Dateneingabe zu gewährleisten.

Die Kreditanträge werden dabei zunächst in einer speziellen Datenbank gespeichert, auf die die SachbearbeiterInnen mehrmals täglich zugreifen. Als Reaktion auf Kundenanfragen nach einem (neuen) Kredit wird ein Prozess gestartet, um die neue Anfrage mit Bestandsdaten alter Kredite aus der BPS-Datenbank abzugleichen. Der Roboter vergleicht automatisch jede Anfrage mit früheren Kreditanträgen desselben Kunden. Die Bearbeitungszeit konnte von einer Stunde auf zehn Minuten reduziert werden. Kopierfehler bei Formularen und Finanzberichten können somit vermieden werden.

Wie groß der Nutzen von Robotern für die Kundschaft sein kann, verdeutlicht das folgende Beispiel während der Corona-Pandemie. Im Frühjahr und Sommer 2020 befanden sich viele Menschen in einer schwierigen finanziellen Lage. Viele BankkundInnen hatten ihren Arbeitsplatz verloren oder mussten ihre Arbeitszeit reduzieren.

Infolgedessen führten Regierungen und Banken Aufschubprogramme für (Kredit-)Zahlungen ein, um die Kundschaft vorübergehend zu entlasten. Die ING-Gruppe mit Sitz in Amsterdam setzte zur Bewältigung dieser Herausforderung Roboter ein. Die Roboter, die in verschiedenen Ländereinheiten der ING agierten, kontaktierten die infrage kommenden KundInnen und verarbeiteten die Informationen sofort in den Kredit- und Hypothekensystemen der ING-Gruppe.

Unter die Kategorie Regulatorik lässt sich ebenfalls eine Reihe von Praxisbeispielen automatisierter Prozesse einordnen. Zu erwähnen ist hier etwa die Marginalen Bank, die ihren KundInnen in ganz Skandinavien eine umfassende Palette von Bankprodukten per Online und Telefon-Banking anbietet. Automatisierung ist hier der Schlüssel, um die Erwartungen an einen 24/7-Service zu erfüllen.

Die KYC-Kontrollen der Bank basierten früher jedoch in hohem Maße auf zeitaufwändigen manuellen Prozessen, was die Betriebskosten in die Höhe trieb und Compliance-Risiken mit sich brachte. Um dem entgegenzuwirken, setzt das Institut nun einen RPASoftware-Roboter ein, um Hintergrundprüfungen zur Betrugsprävention automatisch durchzuführen.

RPA-Software-Roboter prüft Risiken
Mit diesem Roboter, der Betrugserkennungsprüfungen durchführt, kann sichergestellt werden, dass KreditantragstellerInnen mit einem erhöhten Ausfallrisiko sofort erkannt werden. Außerdem wird gewährleistet, das gewisse Datenschutzfristen eingehalten werden können und so die regulatorischen Anforderungen mit einem
Minimum an menschlicher Intervention zu erfüllen sind.

Auch die ING-Gruppe setzt im Risiko- und Compliance-Bereich verstärkt auf Automatisierung. Zur Einhaltung regulatorischer Vorschriften und interner Richtlinien wird dabei eine Software verwendet, die in internen Anwendungen automatisch nach demnächst fälligen Risiken sucht. Bei einem Treffer werden Risikoträger automatisch informiert und können eine entsprechende Aktualisierung bzw. Verlängerung vornehmen, die per Roboter automatisch in die Datenbank übernommen wird – ganz ohne manuelle Eingabe und Bedienung des jeweiligen Programms.

In der Kategorie Zahlungsverkehr spielt Prozessgeschwindigkeit ebenfalls eine bedeutende Rolle. Auch hier können Roboter wenig komplexe und sich wiederholende manuelle Tätigkeiten übernehmen. Als Beispiel dient hier die BBBank eG. RPA unterstützt die Belegschaft etwa bei der Verarbeitung von Änderungen eines (temporären) Überweisungslimits im Online Banking und ermöglicht somit einen effizienteren Prozessfluss.

Die ING-Gruppe nutzt zudem einen Chatbot, um Fragen der Kundschaft schneller beantworten zu können. Häufig wird nach Ausführungsfristen für internationale Überweisungen in Fremdwährungen (sogenannte Cut-off-Fristen) gefragt. Anstelle der manuellen Recherche und Antwort durch Angestellte der Bank sucht der Roboter nach den entsprechenden Informationen und kommuniziert diese den KundInnen.

Abseits der genannten Kategorien kommen Roboter für die Automatisierung einer Vielzahl anderer Geschäftsbereiche zum Einsatz. Die Santander Consumer Bank, eine Tochtergesellschaft der Banco Santander, hat mithilfe eines Anbieters von Software für Roboter-Prozess-Automatisierung eine komplette System-Migration durchgeführt, bei der Daten von einem System in ein anderes konvertiert werden mussten.

Die Kosten ohne RPA wurden auf rund 2 Mio. US-$ bei einer zweijährigen Projektlaufzeit geschätzt. Mit Automatisierung und Bots, die rund um die Uhr laufen, wurde die Migration in nur zwölf Wochen zu einem Bruchteil der Kosten und mit sehr hoher Qualität bewerkstelligt.

Auch bei der Digitalisierung von Prozessen lassen sich Roboter gewinnbringend einsetzen. In der ING-Gruppe ist beispielsweise eine Software in Gebrauch, die bestimmte Informationen und Daten aus einem (digitalen) Dokument (z. B. Rechnung oder Gehaltszettel) auslesen und weiter verarbeiten kann. Dies spart der Kundschaft lästige Eingaben und trägt zu einer höheren Zufriedenheit bei.

Der Roboter kann in vielfältiger Weise eingesetzt werden, wie z. B. bei Produkteröffnungen oder Kreditanträgen, bei denen papierhafte Dokumente einfach fotografiert und hochgeladen werden können. Die Software liest dann die entsprechenden Daten aus und speist diese in interne Systeme ein. Die ING-Gruppe nutzt die moderne Technologie dabei nicht nur für interne Prozesse, sondern bietet diese Geschäfts- und Firmenkundschaft als Dienstleistung an. Dies kann für Kreditinstitute eine Alternative zum traditionellen Bankgeschäft darstellen und gleichzeitig die Kundenbeziehung intensivieren.

Mit einfachen Prozessen anfangen
Kreditinstitute stehen vor der Herausforderung, RPA in ihre Aufbau- und Ablauforganisation zu integrieren. Die Identifikation entlang der genannten Kriterien ist dabei zunächst entscheidend. Eine Kombination aus Top-down- und Bottomup-Analysen kann bei der Identifikation aus dem Blickwinkel verschiedener Stakeholder nutzenstiftend sein. Um erste Erfahrungen mit RPA zu sammeln, bieten sich besonders einfache und stabile Prozesse an.

In der Aufbauorganisation von Banken kann es dabei sinnvoll sein, sogenannte separate Denkwerkstätten (InnovationLabs), die abseits des Tagesgeschäfts operieren und Ideen entwickeln, zu etablieren. In solch einem Umfeld können beispielsweise auch externe Lösungsansätze und Ideen von FinTechs leichter ausprobiert werden. In größeren Instituten macht die Gründung von Kompetenzzentren Sinn, um Wissen und Erfahrungen zu bündeln.

Die ING-Gruppe hatte genau zu diesem Zweck bereits 2017 ein eigenes Kompetenzzentrum für Robotertechnik gegründet; konzernweit werden bereits mehr als 1.500 Roboter eingesetzt. Entscheidend für den Erfolg bei der Einführung und Etablierung von RPA bleibt aber die Komponente Mensch. Gerade bei einer Neueinführung treten oft Bedenken und Ängste unter der Belegschaft auf, ersetzt zu werden.

Wichtig ist hierbei besonders die frühzeitige Einbindung der Betroffenen, um die Ziele des Vorhabens zu verdeutlichen und transparent zu machen sowie gleichzeitig die Vorteile des Einsatzes aufzuzeigen. Nur bei breiter Akzeptanz der Belegschaft kann eine Automatisierung auch gelingen.

Fazit
RPA ist eine weitverbreitete Technologie-Erneuerung, die in einer Vielzahl an Branchen bereits eingesetzt wird und auch in Zukunft weiter an Bedeutung gewinnen wird. Der Nutzen ist dabei hauptsächlich in Effizienzsteigerungen und Kostenreduktion von standardisierten Prozessen zu sehen. Im Bankensektor spielt die Automatisierung bei Kreditprozessen bereits eine große Rolle.

Auch in den kommenden Jahren ist hier mit einer verstärkten Zunahme an Automatisierung zu rechnen. Insbesondere vor dem Hintergrund der Einführung neuer Technologieansätze wie KI wird RPA eine zunehmend wichtigere Bedeutung einnehmen, da durch RPA oftmals erst die Grundlage für die Nutzung solcher Ansätze geschaffen wird.

 

Autoren



 

Florian Wedlich ist bei der ING Deutschland im Retail Banking tätig. Er hat im Bereich Finanzwirtschaft promoviert und Finanzdienstleister im Bereich Digitalisierung und Wertpapier beraten.

 

 

Nicolas Lacher durchlief bei der ING Deutschland verschiedene Abteilungen, bevor er seine Bachelorarbeit zum Thema Compliance von/und Prozessautomatisierung in der RPA-Abteilung für den CFO-Bereich ablegte.

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