Dem FinTech-Manager Portnoy geht die Automatisierung nicht weit genug Diese Fehler machen Banken bei der Hyperautomatisierung

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Während Banken weltweit auf gesteigerte Kundenerwartungen gekonnt reagieren, stagniert der digitale Reifegrad deutscher Finanzinstitute. Der Trend zur Hyperautomatisierung hat zwar schon branchenweit Einzug gehalten, ergänzt jedoch beinahe ausschließlich die Kundenkommunikation. Ein Fehler. Doch welche begehen Privatbanken und Vermögensverwalter bei der Einführung von Automatisierungstechnologien noch?

Die Geldhäuser berücksichtigen nicht die gesamte Wertschöpfungskette, entwickeln keine skalierbaren Lösungen, die auf andere Anwendungsbereiche übertragbar sind, und vernachlässigen bei der strategischen Planung die Zusammensetzung eines Teams mit den geeigneten Fähigkeiten und Zielen. Soweit die These.

Während der globale Markt für Vermögensverwaltung weiter rasant wächst, hinken deutsche Finanzinstitute immer stärker hinterher. Dies lässt sich auf die nur zögerlich voranschreitende Digitalisierung zurückführen: Laut der Deloitte-Studie zur Digital Banking Maturity aus dem Jahr 2022 stagniert der digitale Reifegrad deutscher Banken und lässt viele Potentiale ungenutzt.

Besonders die Hyperautomation ist hier eine Chance, die Effizienz durch Technologien wie Künstliche Intelligenz (KI), Maschinelles Lernen (ML), robotergestützte Prozessautomatisierung (RPA) oder natürlicher Sprachverarbeitung (NLP) zu optimieren. Viele Vermögensverwalter haben zwar bereits die Vorteile dieser fortgeschritteneren Form der Automatisierung für die Kundenberatung erkannt und nutzen beispielsweise Chatbots zur effizienten Bearbeitung von Kundenanfragen oder mobile App-Funktionen. Doch eine digitale Omni-Channel-Kommunikation allein wird allerdings künftig nicht mehr ausreichen, um die geringen Wachstumserwartungen deutscher Banken zu verbessern.

Der Umfang der digitalen Transformation muss sich weiterentwickeln

Vielmehr muss sich der Umfang der digitalen Transformation weiterentwickeln, um langfristig Profitabilität und Kundenzufriedenheit maximieren zu können:

Wachstum ermöglichen: Bei der Hyperautomation ist die gesamte Wertschöpfung zu berücksichtigen. Privatbanken und Vermögensverwalter, die ihr Wachstumspotential langfristig ausschöpfen wollen, sind auf Hyperautomation angewiesen. Die Technologie bietet das Potential, sowohl Profitabilität als auch Kundenzufriedenheit zu maximieren, indem auch komplexe und miteinander verbundene Arbeitsabläufe durchgängig automatisiert und kontinuierlich verbessert werden.
Dazu benötigen Finanzinstitute jedoch eine ganzheitliche Strategie, die auf die gesamte Wertschöpfungskette, von der Herstellung über den Vertrieb bis hin zur laufenden Verwaltung, ausgerichtet ist. Viele Banken räumen bei ihren Digitalisierungsbemühungen jedoch beinahe ausschließlich der Kundenbindung Priorität ein.

Das liegt daran, dass eine optimierte Kundenbindung über digitale Kanäle unmittelbare Vorteile wie höhere Kundenzufriedenheit, stärkere Kundenbindung und potenziell gesteigerte Erträge mit sich führt. Diese sind kurzfristig leichter messbar als die Optimierung der gesamten Wertschöpfungskette. Eine starke digitale Präsenz spielt auch als Wettbewerbsvorteil in dem hart umkämpfen Bankensektor eine zentrale Rolle. Ein Fokus nur auf dem Kundenengagement ist deswegen jedoch ein reiner „Die Spitze des Eisbergs“-Ansatz.

Banken, die ihre Produktkonfiguration zu einem komplexeren und bedarfsorientierten Fulfillment-Design weiterentwickeln möchten, müssen Anwendungsfälle mit realem ROI-Potenzial aus allen Geschäftsbereichen identifizieren. Erst auf dieser Grundlage können Automatisierungstechnologien entwickelt werden, die skalierbar sind und Prozesse von innen nach außen optimieren.

Eine skalierbare Grundlage schaffen und Hyperautomation schrittweise einführen: Ein gängiges Beispiel aus dem Kundenservice illustriert, wie weit viele Vermögensverwalter beim Einsatz von Automatisierungstechnologien kommen – und was ihre weitere Entwicklung ausbremst. Hier werden schon längst branchenübergreifend Chatbots eingesetzt, um Kundenanfragen zu beantworten. Diese Lösung ist zwar rund um die Uhr zugänglich und kann in einer Multiplattform-Konfiguration eingesetzt werden, bietet aber keinen Spielraum, um komplexere Anfragen zu bearbeiten.

Schon die kleinste Abweichung führt zu einem starken Anstieg der Kundenservicekosten. Hier kommt die Hyperautomation ins Spiel, die das Potential birgt, kundenorientierte Funktionen auf ein neues Level zu heben. Dazu werden KI und ML eingesetzt, um relevante und kontextuelle Daten zu erfassen. Anschließend werden semantische Modelle entwickelt, um den Datensätzen einen Kontext zu verleihen.

Die aggregierten Daten werden dann spezifischen Regeln unterzogen, die für eine intelligente Weiterverarbeitung notwendig sind. Einige Regeln sind für die schnelle Beantwortung einfacher Anfragen ausgelegt, während andere für komplexere Anfragen angepasst werden können. Der Vorteil dieser schrittweisen Einführung von Hyperautomation ist, dass dieser Ansatz der Bank eine einzige Plattform liefert, die auf mehreren Regeln basiert und durch dieselben Bausteine und grundlegenden Technologien einfache, gebündelte, hybride und komplexe Lösungswege unterstützt. Ihre Komponenten können einfach durch weitere Regeln und Priorisierungsfunktionen erweitert werden.

Den humanen Faktor einplanen:: Denn die digitale Transformation beginnt mit dem geeigneten Team. Finanzinstitute entwickeln jedoch oftmals in einem ersten Schritt ein Lösungsdesign und begehen damit ihren ersten Fehler. Die Reise muss stattdessen mit der Schaffung einer organisatorischen Leitungsebene beginnen. Diese muss als funktionsübergreifende Einheit mit der Aufgabe betraut werden, die verschiedenen Repräsentanten der Wertschöpfungskette zu identifizieren, um Anwendungsfälle mit echtem ROI-Potential zu erkennen.

Dabei sollten zunächst diejenigen Geschäftsprozesse ausfindig gemacht werden, die bereits einen Automatisierungslebenszyklus durchlaufen haben. Viele dieser Prozesse sind in größeren Wertschöpfungsketten angesiedelt und bieten ein fruchtbares Terrain für die Suche nach Metriken, die den Nettonutzen des Übergangs von einem manuellen zu einem automatisierten Ansatz quantifizieren.

Wichtig ist, dass die Team-Mitglieder der Einheit eine Kombination aus fachlichen, unternehmensspezifischen und analytischen Kenntnissen mitbringen: Sie müssen Automatisierungstechnologien umfassend verstehen, Prozessoptimierungskompetenzen mitbringen und starke datenanalytische Fähigkeiten besitzen. Banken, die von Beginn an in eine langfristig ausgelegte Digitalisierungsstrategie investieren, werden sich damit von ihrer Konkurrenz abheben können. Nur diejenigen Finanzinstitute, die ihre gesamte Wertschöpfungskette durch skalierbare Technologien ergänzen, werden in Zukunft flexibel auf wandelnde Kundenanforderungen reagieren können.

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