Zahlreiche Studien belegen: Die Finanzbranche läuft bei der Digitale Transformation anderen Branchen hinterher. Insbesondere das Vertrauen in die eigenen digitalen Fähigkeiten wird von den Finanzinstituten selbst als unzureichend eingeschätzt. Zudem gelten fehlende Fachkenntnisse, mangelnde Führungsqualitäten und unzureichende oder gar fehlende Visionen als Hindernis für eine erfolgreiche Transformation. Wie ein erfolgreicher Wandel stattfinden kann und welche Technologien hierbei eine tragende Rolle spielen, zeigen wir Ihnen in diesem Beitrag.
Das Bild der digitalen Transformation in der Finanzbranche
Bei Banken spielt die digitale Transformation eine tragende Rolle. Kaum ein Thema verspricht bessere Optimierungspotenziale im Kerngeschäft. Dabei muss jedoch berücksichtigt werden, dass die Digitalisierung auch in der Finanzbranche – sowohl bei Großbanken als auch bei Sparkassen und Volksbanken – immer mehr Fahrt aufnimmt. Bereits im Laufe der vergangenen Jahre zeichnete sich ein spürbarer und fundamentaler Wandel ab. Insbesondere die Kundenanforderungen haben sich hierbei verändert. Um diesen gerecht zu werden, müssen digitale Strukturen und Produkte entwickelt und implementiert werden.
Doch auf dem Weg zum digitalen Finanzdienstleister liegen zum aktuellen Zeitpunkt zahlreiche hausgemachte Herausforderungen. So ist der Kreis der Führungskräfte aus der Finanzbranche, die von den digitalen Fähigkeiten ihres Unternehmens überzeugt sind, sehr überschaubar. Ein ähnliches Bild bietet sich hinsichtlich der internen Prozesse und bei den operativen Fähigkeiten. Auch hier bezweifelt ein Großteil der Manager, dass die notwendigen Führungs- und Digitalkompetenzen im eigenen Unternehmen vorhanden sind. Zu allem Überfluss kommt in vielen Fällen auch noch eine unklare oder fehlende Vision.
Künstliche Intelligenz verbessert die Prozesse bei Finanzdienstleistern
Eine branchenübergreifende Trendanalyse verdeutlicht, dass Künstliche Intelligenz in nahezu jeder Branche fest in den Unternehmensstrategien verankert ist. So findet man diese Kerntechnologie in verschiedenen Ausprägungsformen wie dem Machine Learning, Deep Learning, Robotic Process Automation oder dem Natural Language Processing in den Unternehmen. Dabei wird vor allem die wirtschaftliche Relevanz dieser Technologien besonders hoch eingeschätzt. Neben umfassenden Datenanalysen steht die Kundenerfahrung im Zentrum der Bemühungen. Auch die Automatisierung ganzer Geschäftsprozesse und der damit einhergehende Abbau von Sachbearbeitung spielen eine entscheidende Rolle.
Die eigentliche KI wird im Regelfall nicht vom jeweiligen Finanzinstitut erstellt und programmiert, sondern von Softwareunternehmen an die aktuellen Standardprodukte angepasst. Mithilfe von Systemintegrationen können Banken so die vorhandenen Kernsysteme aufrüsten und die entsprechenden Grundlagen für den Einsatz künstlicher Intelligenzen schaffen. Während veraltete Software nur selten die passenden Schnittstellen zur Implementierung einer KI bereitstellt, setzen immer mehr Banken auf Standard-Banking-Anwendungen, die bereits über intelligente Features verfügen. Bisher gilt KI im Bankensektor nicht gerade als Mainstream. Im Laufe der kommenden Jahre wird sich das laut Experten-Meinung aber deutlich ändern.
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Die Möglichkeiten der Blockchain im Bankensektor
In den vergangenen Monaten sorgten Kryptowährungen wie Bitcoin und Ethereum immer wieder für Schlagzeilen. Im Fokus gerieten diese digitalen Währungen aufgrund von rasanten Kursanstiegen und Spekulationen. In diesem Zusammenhang wird häufig auch die Distributed Ledger Technologie erwähnt, die das zentrale Prinzip der Blockchain beschreibt: das Zusammenfassen von Datensätzen in Arrays, die auf ihren jeweiligen Vorgänger verweisen und auf alle Teilnehmer des Netzwerks verteilt sind. Damit birgt diese Technologie ein disruptives Potenzial für die Geschäftswelt in sich, von dem zahlreiche Bereiche, allem voran die Bankenbranche profitieren können.
Diese Technologie verfügt über entscheidende Vorteile
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Datenintegrität: Die kryptografische Verschlüsselung mithilfe von Hashfunktionen erlaubt die Speicherung von Transaktionen in einem Block. Alle Blöcke der Blockchain besitzen einen eindeutigen Wert, der über das gesamte Netzwerk verteilt und somit nicht manipuliert werden kann.
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Geschwindigkeit: Eine Blockchain interagiert nahezu in Echtzeit und speichert vorgenommene Veränderungen umgehend. Durch diesen Ansatz können große Informationsmengen innerhalb kurzer Zeit ausgetauscht werden.
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Transparenz: Die unveränderbaren und nachvollziehbaren Transaktionen innerhalb des Blockchain-Netzwerks sorgen für eine hohe Transparenz innerhalb des gesamten Netzwerks.
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Zuverlässigkeit: Bei einer Blockchain handelt es sich um ein verteiltes Netzwerk, welches durch den Ausfall eines Knoten (Node) nicht vollständig ausfällt. Durch diesen Ansatz ist das Netzwerk vor externen Angriffen geschützt. Im Falle eines Angriffs besitzt zudem jede Node eine Kopie aller Daten.
Im Bankensektor gibt es zahlreiche Anwendungsfälle für diese Technologie. So ermöglichen Blockchains kostengünstige und unmittelbare Zahlungen im internationalen Umfeld. Auch Peer-to-Peer-Transaktionen, wie bei PayPal, lassen sich mithilfe der Technologie abbilden. Zahlreiche Experten sehen in der Transparenz einen weiteren Vorteil, denn hierdurch kann Geldwäsche unterbunden werden. Auch die Smart Contracts als wichtige Funktion von Blockchains bieten Potenzial. So lässt sich die Schadensabwicklung bei Versicherungen automatisieren und vom Netzwerk verwalten.
Prozessautomatisierung mithilfe von RPA
Aber in erster Linie zeichnet sich das Tagesgeschäft zahlreicher Banken durch eine Vielzahl standardisierter Prozesse aus. Um eine optimale Verarbeitung der umfangreichen Daten zu gewährleisten, bietet sich der Einsatz von Software-Robotern an. Bereits heute lassen sich zahlreiche Prozesse durch den Einsatz von Robotic Process Automation (RPA) automatisieren. Als Vorteile stechen geringe Fehlerquoten und Kostenreduktionen hervor. Des Weiteren sinkt der menschliche Arbeitsaufwand eklatant, sodass die freiwerdenden Kapazitäten für neue und strategisch relevante Aufgaben verwendet werden können. Unsere Erfahrungen aus zahlreichen Projekten zeigen, dass sich die Bearbeitungskosten durch den Einsatz von Robotic Process Automation um bis zu 70 Prozent reduzieren lassen.
So kann RPA beispielsweise im Kundenservice genutzt werden, um Kundenanliegen binnen kürzester Zeit zu bearbeiten. Dabei lassen sich Standardanfragen schnell und effizient bearbeiten. Doch auch die Compliance-Regeln lassen sich durch den Einsatz dieser Technologie einhalten. Mithilfe von RPA lassen sich Effizienzen heben und korrekte Abläufe sicherstellen. Ein zunehmend wichtiges Geschäftsfeld ist die Betrugsprophylaxe, die durch eine digitale Bearbeitung der Geschäftsvorfälle optimiert werden kann. Neue Technologien begünstigen Betrugsfälle, sodass eine RPA potenzielle Betrugsfälle innerhalb eines engen Zeitfensters identifizieren kann.
Als großer Vorteil gilt zudem die schnelle Umsetzbarkeit der Technologie. Ein Eingriff in die komplexen und oftmals alten Bestandssysteme ist nicht notwendig und ermöglicht so eine effiziente Prozessbearbeitung bis zur Einführung neuer IT-Systeme.
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Der Mehrwert von Big Data für Finanzinstitute
Daten sind das Gold des 21. Jahrhunderts – und genau jene Daten lassen sich mithilfe von Big Data erheben und auswerten. Insbesondere Finanzinstitute haben Zugriff auf zahlreiche Daten, die aktuell schlichtweg nicht genutzt werden. Die Datenmenge wird im Laufe der kommenden Jahre zudem exponentiell wachsen, sodass eine richtige Nutzung der Daten mit vielen Vorteilen einhergeht.
Über einfache Kundenkontakte lassen sich Korrelationen identifizieren, Zeitreihen analysieren und Trends erkennen. Unternehmen können vor allem von den gewonnen Informationen über die eigenen Kunden profitieren. Durch ein optimiertes Kundenerlebnis lassen sich zudem neue Geschäftsmöglichkeiten generieren. Ein größeres Wissen über die eigenen Kunden ermöglicht auch die Entwicklung passender Dienstleistungen. Insgesamt können sich die Finanzinstitute ein umfangreiches Bild über die Kundenanforderungen machen, das in der weiteren Strategieentwicklung berücksichtigt wird. Doch neben dem Kundenerlebnis lassen sich auch interne Prozesse durch Big Data optimieren. Analysen zu profitablen oder unprofitablen Geldautomaten, Kosten- und Nutzenanalyse von Dienstleistungen sowie die Analyse von Ineffizienzen gehören zu den Vorteilen der Technologie. Die identifizierten Merkmale lassen sich in Strategien fassen und in Planungsbudgets berücksichtigen.
Das Cloud Computing in der Finanzindustrie
Immer mehr deutsche Banken lagern Leistungen an Cloud-Anbieter aus. Statt eigene und vor allem kostenintensive Rechenzentren zu unterhalten, setzen die Banken auf externe Rechenzentren. Insbesondere für Kooperationen mit FinTechs gelten Clouds als prädestinierte Plattform.
IT-Experten erwarten, dass Cloud Computing im Laufe der kommenden Jahre eine steigende Relevanz erfährt. Bereits heute gilt die Technologie als besonders gefragt und wichtig unter Branchenexperten. In der Bankenbranche findet die Technologie vor allem beim Mobile Banking und bei Zahlungsdienstleistungen Anwendung. Auch weitere Bereiche wie CRM, Handels- und Bewertungsprozesse gehören zu den möglichen Anwendungsfällen. Als großer Nachteil gelten die vergleichsweise großen Sicherheitsmängel der Technologie.
Fazit und Ausblick
Die Digitale Transformation nimmt auch in der Finanzbranche an Fahrt auf. Insbesondere neue Technologien bieten enorme Effizienzpotenziale für die Zukunft. Dabei stellen fehlende Kenntnisse und alte Bestandssysteme eine Herausforderung bei der Implementierung dar. Bei hochmanuellen Prozessen ließen sich durch einfache Maßnahmen bereits enorme Sparpotenziale realisieren.
Während Technologien wie RPA bereits heute Anwendung finden, benötigen Zukunftstechnologien wie Blockchain, KI oder Big Data noch einige Zeit bis zur vollumfänglichen Adaption. Langfristig werden diese Technologien eine ganze Branche jedoch vor fundamentale Veränderungen stellen.
