Was ist Bankautomatisierung und wie nutzen Banken sie?

Agentenbasierte Prozessautomatisierung (APA) unterscheidet sich in mehreren wichtigen Punkten von der traditionellen Robotergesteuerten Prozessautomatisierung (RPA), insbesondere im Bankwesen. Dank der Fähigkeit, sich anzupassen, fundierte Entscheidungen zu treffen und systemübergreifend zu integrieren, ermöglicht APA Banken eine effektivere Automatisierung komplexer Workflows – was zu höherer Effizienz, besseren Kundenerlebnissen und einer besseren Einhaltung regulatorischer Vorgaben führt.

Einige der grundlegenden Unterschiede zwischen RPA und APA im Bankwesen:

Intelligenzgrad: Im Bankwesen erfordern Aufgaben wie Betrugserkennung und Kundenservice mehr als nur regelbasierte Automatisierung. Aber traditionelle RPA ist darauf ausgelegt, sich wiederholende Aufgaben zu automatisieren, indem sie menschliche Aktionen nachahmt, wie z. B. Dateneingabe oder Transaktionsverarbeitung, und dabei vordefinierten Regeln folgt. APA hingegen integriert fortschrittliche Technologien wie Künstliche Intelligenz (KI) und maschinelles Lernen (ML), um große und Echtzeit-Datensätze zu analysieren, Muster zu erkennen, Entscheidungen zu treffen, die für sich ändernde Situationen relevant sind, und entsprechende Maßnahmen zu ergreifen. Dieser Grad der Intelligenz von agentenbasierter KI ermöglicht es Banken, komplexe Prozesse effektiver zu bewältigen – von der Identifizierung potenziell betrügerischer Transaktionen und der Einleitung von Gegenmaßnahmen bis hin zur Bereitstellung personalisierten Kundensupports.

Anpassungsfähigkeit: Das Bankwesen ist eine dynamische Branche, die mit sich verändernden Vorschriften und sich entwickelnden Kundenbedürfnissen zu kämpfen hat. Traditionelle RPA kann sich nur schwer an diese Änderungen anpassen, da manuelle Aktualisierungen der Workflows erforderlich sind, wenn neue Szenarien auftreten. Im Gegensatz dazu kann APA flexibel und reaktionsschnell sein. Diese Technologie kann Aktionen automatisch an neue Daten oder Änderungen in der Umgebung anpassen, was sie besonders wertvoll für Banken macht, die schnell auf gesetzliche Veränderungen oder Marktbedingungen reagieren müssen.

Entscheidungsfindung: Im Bankwesen müssen schnell fundierte Entscheidungen getroffen werden, insbesondere bei Prozessen wie der Kreditgenehmigung. Traditionelle RPA führt Aufgaben linear aus, indem sie einer festgelegten Abfolge folgt, kann dabei aber keine unabhängigen Entscheidungen treffen. APA hingegen nutzt KI-Agenten, die zahlreiche Faktoren – wie Kreditgeschichte, Einkommen und Markttrends – analysieren können, um den besten Handlungsweg zu ermitteln. Durch schnellere, smartere Entscheidungen können Banken mit APA komplexe Workflows wie die Kreditbearbeitung optimieren, während gleichzeitig die Genauigkeit erhöht und die Kundenzufriedenheit verbessert wird.

Systemübergreifende Integration: Banken arbeiten typischerweise mit mehreren Systemen, die effektiv kommunizieren müssen. Da traditionelle RPA oft verwendet wird, um spezifische Aufgaben isoliert zu automatisieren, kann das Datensilos und Ineffizienzen erzeugen. Im Gegensatz dazu ist die APA darauf ausgelegt, nahtlos über Banksysteme und Abteilungen hinweg zu arbeiten. Die Technologie integriert sich über Technologien und Prozesse hinweg und fördert die End-to-End-Automatisierung komplexer Workflows – von der Kundenakquise bis zu Compliance-Prüfungen. Die inhärente Vernetztheit von APA verbessert die operative Effizienz und ermöglicht nahtlose Bankdienstleistungen.

Konzentration auf Ziele: Im Bankwesen ist das Erreichen strategischer Ziele – wie die Steigerung der Kundenzufriedenheit oder die Senkung der Betriebskosten – ein wesentlicher Faktor, um wettbewerbsfähig zu bleiben. Traditionelle RPA ist aufgabenorientiert und konzentriert sich darauf, spezifische Aktionen auszuführen, ohne dabei übergeordnete Ziele im Blick zu haben. APA verfügt aber über diese Fähigkeit. KI-Agenten in einem APA-System können diese Ziele interpretieren und eigenständig entscheiden, wie sie erreicht werden – was zu strategisch besser abgestimmten Prozessergebnissen für Banken führt.

Für Banken ist die Priorisierung von Automatisierungsprojekten entscheidend, um strategische Betriebsziele und Wachstumsziele zu erreichen. Dazu sollten Banken Automatisierungsprojekte nach einem sechsstufigen Ansatz priorisieren, der darauf abzielt, potenzielle Bankprozesse für die Automatisierung zu identifizieren, zu bewerten und regelmäßig zu aktualisieren. Dieser strukturierte Ansatz wird Banken helfen, die Vorteile der Automatisierung zu maximieren und bedeutende Verbesserungen in den Abläufen zu fördern.

Sechs wichtige Überlegungen für Banken bei der Bestimmung des Fokus:

• Identifizierung von Bereichen mit großem Potenzial: Banken sollten damit beginnen, ihre Abläufe zu bewerten, um Prozesse zu identifizieren, die das Potenzial für einen erheblichen Automatisierungseffekt haben. Dazu gehört die Suche nach Aufgaben, die repetitiv, zeitaufwändig oder fehleranfällig sind. Beispielsweise kann die Automatisierung der Kreditbearbeitung oder des Kunden-Onboardings zu erheblichen Zeitersparnissen und verbesserter Genauigkeit führen, was sich direkt positiv auf die Kundenzufriedenheit auswirkt.
• Machbarkeit und ROI bewerten: Basierend auf der Liste der Bereiche mit hohem Potenzial müssen Banken die Machbarkeit einschätzen, indem sie Faktoren wie Komplexität, Technologiebedarf, verfügbare Ressourcen und erwartete Rendite (Return on Investment = ROI) betrachten. Auf Grundlage dieser Bewertungen sollten Automatisierungskandidaten priorisiert werden, die schnelle Erfolge oder erhebliche Kosteneinsparungen versprechen – so lässt sich der Nutzen der Automatisierung von Anfang an deutlich machen.
• Berücksichtigung regulatorischer Compliance: Das Bankwesen ist eine stark regulierte Branche, in der die Einhaltung von Vorschriften zentral ist. Viele Automatisierungsprojekte können die Compliance direkt verbessern – wie zum Beispiel die Automatisierung von KYC (Know Your Customer)-Überprüfungen oder die Überwachung von Transaktionen. Die Priorisierung dieser Initiativen verringert nicht nur das Risiko von Strafen bei Nichteinhaltung, sondern optimiert auch Prozesse, die entscheidend für das Vertrauen von Kunden und Aufsichtsbehörden sind.
• Mit strategischen Zielen abstimmen: Es mag offensichtlich erscheinen, aber Banken sollten sicherstellen, dass Automatisierungsprojekte mit den übergeordneten strategischen Zielen übereinstimmen. Die Priorisierung von Projekten, die auf dem Weg hin zu zentralen Ziele helfen – sei es die Verbesserung des Kundenservice, der operativen Effizienz oder die Erweiterung des Produktangebots – trägt entscheidend zum langfristigen Erfolg bei. Wenn eine Bank das Kundenerlebnis verbessern möchte, könnte sie Projekte priorisieren, die Kundenservice-Anfragen automatisieren oder die Genehmigung von Krediten optimieren.
• Stakeholder beteiligen: Die Einbindung zentraler Stakeholder – wie Abteilungsleitungen, IT-Teams und Mitarbeitende mit Kundenkontakt – in den Priorisierungsprozess ist von großem Wert. Die Perspektiven der Stakeholder können zeigen, welche Prozesse das größte Hindernis darstellen und wo Automatisierung den größten Unterschied machen kann. Das Erfassen dieser Art von Feedback kann dazu beitragen, sicherzustellen, dass ausgewählte Projekte breite Unterstützung bekommen und die Bedürfnisse verschiedener Teams und Abteilungen berücksichtigen.
• Überwachung und Neubewertung: Sobald Automatisierungsprojekte angestoßen wurden, sollten Banken ihre Leistung und Auswirkungen kontinuierlich überwachen. Die Festlegung von Leistungsmetriken (Key Performance Indicators = KPIs) zum Tracking des Erfolgs von Automatisierungsinitiativen ermöglicht es Banken, Prioritäten basierend auf sich entwickelnden Bedürfnissen oder neuen Chancen neu zu bewerten. Die regelmäßige Überprüfung des Priorisierungsprozesses ist eines der wichtigsten Werkzeuge, wie Banken agil bleiben und sich an Marktveränderungen sowie an die Erwartungen der Kunden anpassen können.

Beim Entwerfen automatisierter Bank-Workflows müssen mehrere zentrale Fähigkeiten zur Betrugserkennung und Risikominderung integriert werden, um sowohl die Bank als auch ihre Kunden zu schützen.

Empfohlene Tools zur Betrugserkennung und Risikominderung für automatisierte Bankprozesse:

• Echtzeit-Transaktionsüberwachung: Implementieren Sie Systeme, die Transaktionen stetig in Echtzeit überwachen. So können Banken ungewöhnliche Muster oder Verhaltensweisen schnell identifizieren, die auf betrügerische Aktivitäten hindeuten könnten. Wenn die Kreditkarte eines Kunden beispielsweise plötzlich für einen Kauf mit hoher Summe in einem anderen Land verwendet wird, während sein Telefon noch zu Hause ist, sollte das System das zur Überprüfung kennzeichnen.
• Machine-Learning-Algorithmen: Nutzen Sie maschinelles Lernen (ML), um die Betrugserkennung zu verbessern. Diese Algorithmen können historische Transaktionsdaten analysieren, um zu lernen, wie sich Kunden normalerweise verhalten. Wenn die Technologie Abweichungen von diesen Mustern erkennt, kann das System potenziellen Betrug besser identifizieren. Im Laufe der Zeit verbessern ML-Modelle ihre Genauigkeit, indem sie aus neuen Daten lernen, wodurch sie Betrug effektiver erkennen.
• Multi-Faktor-Authentifizierung (MFA): Integrieren Sie MFA in automatisierte Workflows, um eine zusätzliche Sicherheitsebene hinzuzufügen. Das umfasst, dass Kunden neben der Eingabe eines Passworts möglicherweise ihre Identität mit einer anderen Methode verifizieren müssen, wie zum Beispiel einem Code per Textnachricht oder einem Fingerabdruck. MFA hilft sicherzustellen, dass nur autorisierte Benutzer auf sensible Konten zugreifen oder Transaktionen abschließen können.
• Automatisierte Warnungen und Benachrichtigungen: Richten Sie automatisierte Benachrichtigungen ein, um Kunden und Bankmitarbeitende über verdächtige Aktivitäten zu informieren. Wenn eine Transaktion beispielsweise einen bestimmten Betrag überschreitet oder an einem Hochrisikostandort erfolgt, kann das System eine sofortige Warnung zur weiteren Prüfung senden. Reaktionsschnelle Benachrichtigungen können helfen, Verluste zu verhindern und Kunden über ihre Konten informiert zu halten.
• Risikobewertung: Entwickeln Sie ein Risikobewertungssystem, das jede Transaktion basierend auf verschiedenen Faktoren bewertet, wie z. B. dem Betrag, dem Standort und dem Kundenverhalten. Transaktionen mit höheren Risikobewertungen können zur zusätzlichen Prüfung oder manuellen Durchsicht gekennzeichnet werden. Diese Priorisierung hilft Banken, ihre Ressourcen auf Transaktionen mit dem höchsten Problempotenzial zu konzentrieren.
• Integration mit externen Datenbanken: Integrieren Sie externe Datenbanken in automatisierte Workflows, wie Betrugsdatenbanken und Beobachtungslisten. So kann das System Kundeninformationen und Transaktionsdetails mit bekannten Betrugsmustern oder hochriskanten Personen abgleichen.
• Regelmäßige Audits und Updates: Etablieren Sie einen Prozess zur regelmäßigen Überprüfung und Aktualisierung der Betrugserkennungsfunktionen. Da sich Betrugstaktiken weiterentwickeln, müssen automatisierte Systeme stets aktuell und idealerweise sogar einen Schritt voraus sein. Regelmäßige Überprüfungen können helfen, etwaige Lücken im System zu identifizieren und sicherzustellen, dass Banken die effektivsten Werkzeuge und Techniken zur Risikominderung einsetzen.

Die Gestaltung von Automatisierungslösungen, die Sonderfälle und Ausnahmen ohne menschliches Eingreifen bewältigen können, ist für die Entwicklung effektiver Bankprozesse entscheidend. Die Agentengestützte Prozessautomatisierung (APA) kann diesem Bedarf besonders gut gerecht zu werden. Sonderfälle sind ungewöhnliche oder unerwartete Situationen, die bei Bankprozessen auftreten können – zum Beispiel ungewöhnliche Kundenanfragen, unregelmäßige Transaktionsmuster oder Ausnahmen in den Daten. Um diese effektiv zu bewältigen, muss die Automatisierung flexibel und smart sein – das sind die Stärken von APA.

So funktioniert APA bei der Gestaltung von Automatisierungslösungen zur Bewältigung von Sonderfällen und Ausnahmen:

• APA nutzt Künstliche Intelligenz (KI) und maschinelles Lernen (ML), um große Datenmengen zu analysieren und aus historischen Mustern zu lernen. Dank des Trainings mit vielfältigen Szenarien kann ein APA-Workflow erkennen, wenn etwas von der Norm abweicht, und seine Reaktion automatisch anpassen. Wenn ein Kunde beispielsweise versucht, eine große Geldsumme von einem Konto zu überweisen, das normalerweise sehr wenig Aktivität aufweist, kann das System das als Ausnahmefall identifizieren und spezifische Regeln anwenden, um diesen abzuwickeln.
• Im Gegensatz zur traditionellen Automatisierung, die festen Regeln folgt, setzt APA auf KI-Agenten, die Entscheidungen auf Basis von Echtzeitdaten treffen. Wenn ein Ausnahmefall auftritt, können diese Agenten mehrere Faktoren bewerten, wie z. B. die Kundenhistorie, den Transaktionskontext und die Risikostufen, um die beste Vorgehensweise zu bestimmen. Mit dieser dynamischen Entscheidungsfindung kann das System Ausnahmen ohne menschliches Eingreifen abwickeln.
• APA ist flexibel und kann verschiedene Handlungswege zur Bearbeitung von Ausnahmen berücksichtigen. Wenn eine Transaktion beispielsweise als verdächtig eingestuft wird, kann das APA-System automatisch einen zweiten Verifizierungsprozess einleiten oder die Transaktion vorübergehend pausieren, bis weitere Überprüfungen abgeschlossen sind. Das stellt sicher, dass Ausnahmefälle umgehend und sicher abgewickelt werden.
• APA beinhaltet Feedback-Schleifen, um aus eigenen Entscheidungen zu lernen. Trifft APA auf Ausnahmefälle, kann es die Ergebnisse seiner Handlungen analysieren und die Algorithmen entsprechend anpassen. Im Laufe der Zeit führt das zur besseren Abwicklung von Ausnahmen, wodurch der Bedarf an menschlichem Zutun verringert wird.

Ja, Banken können moderne Automatisierungen implementieren, auch wenn sie weiterhin auf veraltete Mainframe-Systeme setzen.

Robotergesteuerte Prozessautomatisierung (RPA), Intelligente Prozessautomatisierung (IPA) und Agentenbasierte Prozessautomatisierung (APA) können allesamt effektiv in das Altsystem integriert werden. RPA automatisiert repetitive Aufgaben, indem sie menschliche Interaktionen mit Anwendungen nachahmt – so kann sie direkt mit der Benutzeroberfläche von Legacy-Mainframes arbeiten. IPA erweitert RPA, indem sie KI-Fähigkeiten hinzufügt und gleichzeitig das Legacy-System nutzt.

APA geht noch einen Schritt weiter, indem sie agentenbasierte KI und maschinelles Lernen für dynamische Entscheidungsfindung und die Abwicklung komplexer Workflows integriert. Gemeinsam ermöglichen diese Automatisierungstechnologien Banken, Prozesse zu automatisieren, ohne die bestehende Infrastruktur verändern zu müssen.

Außerdem sind moderne Automatisierungslösungen für die Integration konzipiert – auch in veraltete Mainframe-Systeme. Mithilfe von APIs und anderen Integrationsmethoden können Banken automatisierte Workflows erstellen, die sowohl Altsysteme als auch moderne Systeme umfassen.

Allerdings ist es trotz der Möglichkeit, Automatisierung parallel zu Altsystemen einzusetzen, wichtig, langfristig zu modernisieren. Die Abhängigkeit von Altsystemen kann die Fähigkeit einer Bank einschränken, künftig neue Technologien einzusetzen, und ihre Flexibilität bei der Anpassung an neue Markttrends und Kundenerwartungen erheblich begrenzen. Ein langfristiger Modernisierungsplan hilft Banken, ihre Abläufe zu beschleunigen und in einem sich wandelnden Finanzsektor wettbewerbsfähig zu bleiben.

Auch wenn die Eigenentwicklung wegen der Kontrolle und Anpassungsmöglichkeiten attraktiv erscheinen mag, bietet der Kauf bei einem bewährten Automatisierungsanbieter in der Regel klarere Vorteile. Und zwar aus diesen Gründen:

Kosten- und Ressourceneffizienz. Die Entwicklung einer eigenen Plattform erfordert eine erhebliche Investition – nicht nur in Technologie, sondern auch in qualifizierte Talente, laufende Wartung und Infrastruktur. Für die meisten Banken würde dies die Ressourcen belasten und den Fokus von zentralen Aufgaben wie Kundenerlebnis und Wachstum ablenken. Plattformen von Anbietern hingegen bieten kalkulierbare Kosten, sodass Sie Ihre Ressourcen strategischer einsetzen können – und gleichzeitig alle Vorteile einer einsatzbereiten Lösung erhalten.

Mit der Technologie Schritt halten. Das Tempo der Innovation im Finanztechnologie-Bereich ist rasend. Anbieter, die sich auf agentenbasierte Automatisierung spezialisieren, verbessern ihre Plattformen kontinuierlich und implementieren die neuesten Fortschritte in Sachen KI, maschinellem Lernen und Datenverarbeitung. Durch den Kauf bei einem Anbieter erhalten Sie sofortigen Zugang zu diesen Fortschritten – ohne den internen Druck, stets auf dem neuesten Stand bleiben zu müssen. Der Aufbau einer eigenen Plattform birgt das Risiko, schnell ins Hintertreffen zu geraten – es sei denn, Ihr Team verfügt über die Kapazitäten und das Budget für stetige Innovation.

Compliance ohne Probleme erreichen. Bankvorschriften sind kompliziert und ändern sich ständig. Plattformen von Anbietern erfüllen die neusten gesetzlichen Anforderungen. Wenn Sie ein eigenes System entwickeln, ist die Gewährleistung vollständiger Compliance eine stetige und kostspielige Herausforderung, mit der Ihr Team angesichts anderer Prioritäten möglicherweise nur schwer Schritt halten kann.

Datenschutz und Sicherheit, auf die Sie vertrauen können. Datensicherheit ist im Bankwesen ein heiliger Grundsatz. Anbieterlösungen verfügen in der Regel über robuste, integrierte Sicherheitsframeworks, die auf jahrelanger Erfahrung fußen und dazu dienen, sensible Informationen zu schützen. Die Erstellung einer sicheren internen Lösung erfordert stetige Investitionen in fortschrittliche Sicherheitsmaßnahmen – eine schwierige und kostspielige Verantwortung, die keine Institution allein bewältigen kann. Mit einer bewährten Lösung eines Anbieters sind ihre Daten in der Regel sicherer.

Unternehmensskalierung und -unterstützung. Banken haben zahlreiche Automatisierungsbedürfnisse – von der Optimierung von Back-Office-Prozessen bis hin zur Verbesserung der Kundeninteraktionen. Ein entscheidender Vorteil von Anbieterlösungen ist die Möglichkeit, eine unternehmensweite Plattform bereitzustellen, die von Anfang an bereichsübergreifend funktioniert. Diese Lösungen wurden konzipiert, um komplexe Workflows zu bewältigen und verschiedene Abteilungen nahtlos zu unterstützen – und ermöglichen so eine einheitliche Automatisierung über sämtliche Bankprozesse hinweg. Führende Anbieter stellen auch eigenes Support-Personal zur Verfügung, das Probleme schnell beheben, Störungen auf ein Minimum reduzieren und Ihre Bank effizienter machen kann.

Wann sollte man selbst ein System bauen? Wenn Ihre Institution einzigartige Prozesse hat, die eine extrem spezifische Anpassung erfordern, oder wenn Sie ausreichend Ressourcen haben, um die neusten Entwicklungen stetig zu finanzieren. Dann könnte eine Softwarelösung in Eigenregie die beste Wahl sein. Für die meisten Banken sind die Herausforderungen jedoch größer als der Nutzen: steigende Kosten, das Risiko der Veralterung und Schwierigkeiten bei der Skalierbarkeit.

Mit der Wahl eines vertrauenswürdigen Anbieters agentengestützter Automatisierung sind Sie immer up to Date, erfüllen Compliance-Anforderungen und Sie können sich auf das Wesentliche konzentrieren – Ihre Kunden und das Wachstum Ihres Unternehmens. Eine Eigenentwicklung mag verlockend klingen, doch der Kauf bei einem Anbieter ist oft der klügere und effizientere Weg zum Erfolg.

Die Bankenautomatisierung verschafft einen entscheidenden Wettbewerbsvorteil, indem sie die Effizienz steigert, Kosten senkt und die Kundenzufriedenheit verbessert – und zugleich die Einhaltung regulatorischer Vorgaben stärkt sowie strategisches Wachstum und Innovation ermöglicht.

Ein Schlüsselelement dabei ist die agentenbasierte Automatisierung, mit der Systeme nicht nur Aufgaben ausführen, sondern auch fundierte Entscheidungen auf Basis vordefinierter Kriterien oder Echtzeitdaten treffen können. Diese Fähigkeit ist besonders für Funktionen wie die Genehmigung von Krediten, die Betrugserkennung und das Management von Anlageportfolios wertvoll. Durch schnellere und smartere Entscheidungsfindung verkürzt die agentenbasierte Automatisierung Bearbeitungszeiten und steigert die gesamte operative Effizienz.

Automatisierung im Allgemeinen verwandelt Routineprozesse wie Transaktionsabwicklung, Dateneingabe und Berichtswesen grundlegend. Durch die Optimierung dieser Aufgaben senken Banken ihre Betriebskosten, minimieren menschliche Fehler und ermöglichen es den Mitarbeitenden, sich auf personalisierten Service und strategisches Wachstum zu konzentrieren.

Auch das Kundenerlebnis profitiert erheblich von der Automatisierung. Tools wie KI-Chatbots bieten rund um die Uhr Support, während optimierte Workflows Dienstleistungen wie Kontoeröffnungen und Transaktionsabwicklungen beschleunigen. Agentenbasierte Automatisierung kann noch einen Schritt weiter gehen und individuelle Lösungen für die Kundschaft bieten – etwa personalisierte Finanzberatung oder maßgeschneiderte Produktangebote.

Bei der Compliance zeichnet sich Automatisierung dadurch aus, dass sie komplexe regulatorische Anforderungen vereinfacht. KI-gestützte Systeme überwachen Transaktionen in Echtzeit, erkennen Unregelmäßigkeiten und stellen die Einhaltung gesetzlicher Vorgaben und Standards sicher. Dieser proaktive Ansatz verringert das Risiko von Geldstrafen, rechtlichen Schwierigkeiten und Reputationsschäden.

Durch Automatisierung können Banken ihre operative Leistungsfähigkeit steigern, sich schnell an Marktanforderungen anpassen und ihre Position als innovative Branchenführer festigen.