Verbesserung von Banksoftware durch Echtzeit-Prozessintelligenz für proaktive Entscheidungsfindung

Früher gab es in der Bankenwelt etwa alle paar Jahre bahnbrechende Ideen und Technologien. Ein sanfter Rhythmus. Heutzutage ist der Wandel der Naturzustand der Branche – Kundenerwartungen, Bankgeschäfte, Vorschriften und Betrugsbedrohungen entwickeln sich alle in einem erstaunlichen Tempo.

Wenn eine Bank in dieser sich ständig verändernden Landschaft bestehen bleiben will, kann sie nicht einfach auf Veränderungen reagieren. Sie muss den Wandel nutzen und vorantreiben. Und dafür benötigt sie einen klaren Überblick über ihre Abläufe. Ein Überblick, der die Bank befähigt, fundierte, proaktive Entscheidungen zu treffen – von KI-Investitionen bis hin zur Prozessoptimierung.

Doch viele Banken sehen sich immer noch durch veraltete Kernbankensoftware und komplexe IT-Infrastrukturen in ihrer Transparenz eingeschränkt. Hier kann die Verbesserung der Banking-Software Process Intelligence den Unterschied ausmachen.

Prozessintelligenz (PI) unterstützt Banken dabei, schnellere und intelligentere Entscheidungen zu treffen und gleichzeitig eine solide Grundlage für digitale Transformationsinitiativen zu schaffen – und im Falle von Neobanken für kontinuierliche Innovationen im digitalen Bankwesen. Aber wir sind uns selbst einen Schritt voraus. Zuerst wollen wir den Status quo erkunden.

Banking-Software heute

Unabhängig davon, ob ein Finanzinstitut Privat- und Geschäftskundengeschäft, Firmenkundengeschäft, Private Banking oder Investment Banking anbietet - oder eine Kombination aus diesen Dienstleistungen - ist es auf eine Vielzahl von Bankensoftwarelösungen angewiesen.

Im Zentrum von Privat- und Geschäftsbanken finden Sie ein Kernbankensystem (CBS). Diese Systeme sollen als zentraler Motor oder digitales Gehirn fungieren, das wesentliche Bankvorgänge verbindet und ermöglicht. Die Kernbankensysteme können zwar in ihrem Umfang variieren, unterstützen aber in der Regel die Transaktionsverarbeitung, die Kredit- und Darlehensbearbeitung, die Verwaltung von Accounts sowie die Sicherheit, Compliance und das regulatorische Berichtswesen.

So sorgt zum Beispiel ein CBS dafür, dass Ihr Account sofort aktualisiert wird, wenn Sie Geld über eine mobile Banking-App an einen Freund überweisen, Online-Banking nutzen oder eine Abhebung an einem Geldautomaten vornehmen und ihm das Bargeld in die Hand geben.

(Interessante Tatsache: Obwohl es selten großgeschrieben wird, ist „Core“ ein Akronym für „Centralized Online Real-time Environment“.)

In den letzten Jahren hat auch der Aufstieg der Kernbankplattform stattgefunden. Als moderne Variante derselben Funktionalität nutzt eine Kernbankplattform die Vorteile von Cloud Computing und APIs, um modularer und einfacher zu aktualisieren zu sein als ein herkömmliches CBS. Unabhängig davon, auf welche Kernbanklösung eine Bank setzt, sind APIs auch entscheidend für den Informationsaustausch, der für die heutigen Open-Banking-Initiativen erforderlich ist.

Investmentbanking verfügt über eine eigene Reihe von wesentlichen Technologien, von Deal-Management-Systemen und Finanzmodellierungstools bis hin zu den virtuellen Datenräumen, die zunehmend die sichere Zusammenarbeit bei Fusionen und Übernahmen unterstützen.

Und dann braucht eine Bank natürlich die gleiche funktionsspezifische Software wie jedes andere Unternehmen: Finanzlösungen, HR-Lösungen, Kundenservice- und Supportlösungen, Sie verstehen schon.

Das Problem der proaktiven Entscheidung

Banken investieren seit Jahrzehnten in Software. Wie McKinsey feststellt, hat diese lange Geschichte von Technologieinvestitionen viele Banken dazu veranlasst, eine komplexe und isolierte IT-Architektur zu entwickeln. Legacy-Systeme sind zu einer großen Belastung für die Technologiebudgets geworden. Mehr als 60 % der Technologieausgaben werden inzwischen von „Run-the-Bank“-Aktivitäten verschlungen.

Die Kosten alternder, fragmentierter Systeme sind jedoch nicht nur monetärer Natur. Sie sind strategischer Natur. Solche Systeme verhindern, dass eine Bank ihre Geschäftstätigkeit klar überblicken kann. Ein fragmentierter Technologie-Stack ist ebenfalls ein Hindernis für Proaktivität. Das macht es schwieriger, Prozesse zu optimieren und zu automatisieren, neue Technologien zu nutzen und Bankdienstleistungen zu erneuern. Und das ist eine große Schwäche, wenn sich die Erwartungen der Kunden, die Transaktionen und die Vorschriften so unaufhaltsam weiterentwickeln.

Wie Prozessintelligenz Banksoftware verbessert

Process Intelligence (PI) nutzt Process Mining, um Daten aus den Quellsystemen einer Bank zu konsolidieren: CBS, CRM, Regelmanagement, AML, Eigenentwicklungen und darüber hinaus. Sie kombiniert diese Echtzeitdaten mit einem Verständnis dafür, wie die Prozesse einer Bank funktionieren, wendet KI an und erstellt einen digitalen Zwilling des gesamten Bankbetriebs.

Mit Hilfe dieses digitalen Zwillings kann eine Bank sehen, wie ihre End-to-End-Prozesse system- und abteilungsübergreifend ablaufen (und interagieren). PI hilft Banken auch bei Folgendem:

• Identifizieren Sie Prozessineffizienzen wie Engpässe
• Modellierung und Bewertung optimierter Prozesse
• Automatisierung orchestrieren und Prozessabweichungen minimieren

Auf diese Weise ist PI eine entscheidende Technologie für Finanzinstitute, die den Wandel annehmen und ihre Abläufe kontinuierlich weiterentwickeln wollen. Es bietet die Einblicke, die eine Bank benötigt, um proaktive Entscheidungen bezüglich ihrer Kernprozesse zu treffen, sowie die Werkzeuge, um diese umzusetzen.

Proaktive Entscheidungen zur Verbesserung des Kundenerlebnisses

Wenn eine Privatkundenbank PI einsetzt, um einen ganzheitlichen Überblick über ihre Kundenreise zu erhalten, erkennt sie in der Regel Verbesserungsmöglichkeiten in mehreren Bereichen. Sie könnte feststellen, dass die Eröffnung eines Accounts manuelle Schritte erfordert, die automatisiert werden könnten und sollten. Oder dass der Prozess der Kreditbeantragung durch langwierige Dokumentenprüfungen verlangsamt und die Kundenerfahrung beeinträchtigt wird.

PI kann Retailbanken dabei helfen, jede Verkaufschance schnell zu bewerten und zu entscheiden, wo zuerst optimiert werden soll. Oft führen diese proaktiven Entscheidungen auch zu schnelleren Entscheidungen für die Kunden; eine deutsche Bank hat mit PI die Zeit bis zur Zustimmung um 50 % reduziert.

Proaktive Entscheidungen, um intelligentere Abläufe zu schaffen

PI deckt auch Verkaufschancen zur Verbesserung zentraler Bankprozesse auf, wie zum Beispiel Zahlungsverkehr und Handelsoperationen.

In der Regel umfasst ein Zahlungsvorgang eine Reihe wichtiger Schritte: Die Zahlung wird veranlasst, Betrugs- und Geldwäscheprüfungen (AML) werden durchgeführt und die Zahlung wird autorisiert, freigegeben, gesendet und quittiert. PI kann erkennen, wenn Zahlungen die SLAs einer Bank nicht erfüllen, und die Ursachen aufdecken und beheben, um die Standardisierung voranzutreiben.

PI hilft Banken außerdem dabei, Handelsänderungen zu minimieren und doppelte Finanztransaktionen zu überwachen. Mit Prozessintelligenz konnte eine globale Investmentbank den Aufwand für ihre Zahlungsteams um das Äquivalent von ca. 37 Vollzeitstellen reduzieren.

Proaktive Entscheidungen zur Reduzierung von Betrug und regulatorischen Risiken

Die von PI gebotene End-to-End-Sicht auf die Kernbankgeschäfte ist für die heutigen Finanzinstitute von unschätzbarem Wert, da sie sich in einer komplexen Landschaft von sich entwickelnden Betrugsbedrohungen und Branchenvorschriften bewegen.

Ein paar hervorragende Beispiele? Betrachten wir die globale Investmentbank, die zuvor mehr als 60 regulatorische Berichte mit rund 15 verschiedenen Systemen erstellte – und regelmäßig Bußgelder in Bezug auf deren Richtigkeit, Vollständigkeit und Aktualität erhielt. Diese Bank nutzte PI, um systemübergreifende Transparenz zu gewinnen und Verkaufschancen zu identifizieren, wodurch SLA-Verstöße im Zusammenhang mit regulatorischen Berichten um 80 % reduziert wurden. Eine der führenden Geschäftsbanken in den USA nutzte unterdessen PI, um ihre Bewilligungsrate betrügerischer Forderungen um 21 % zu senken.

PI kann auch die KYC-Prozesse (Know Your Customer) einer Bank transformieren. Wie bei jedem anderen mehrstufigen Arbeitsablauf kann eine Bank PI nutzen, um Automatisierung anzuwenden, die Ressourcenzuweisung zu optimieren und neue Effizienzpotenziale zu erschließen. Noch besser: PI kann Prozessabweichungen erkennen und korrigieren und so der Bank helfen, Compliance und Berichterstattung zu verbessern.

Proaktive Entscheidungen, unterstützt durch KI

Künstliche Intelligenz wird nahezu jeden Aspekt des Bank- und Finanzwesens verändern, vom Kundenservice und der persönlichen Finanzplanung bis hin zur Entwicklung kundenspezifischer Software. Im Bereich der Risiko- und Compliance-Prüfungen wird erwartet, dass generative künstliche Intelligenz die Kosten der Banken in den nächsten zwei bis drei Jahren um bis zu 60 % senken wird.

Aber damit KI ihr Potenzial ausschöpfen kann, muss die Technologie verstehen, wie eine Bank funktioniert. Sie muss wissen, welche Prozesse von welchen Systemen abhängen, wie sich die Mitarbeiter und Dokumente einer Bank zueinander verhalten und welche Geschäftsregeln anzuwenden sind. Kurz gesagt, es braucht den Kontext, den PI so bereitwillig liefern kann.

Wenn KI mit PI kombiniert wird, erwacht sie zum Leben. Sie ermöglicht Banken, all diese strategischen, proaktiven Entscheidungen darüber zu treffen, wo und wie sie ihre Abläufe optimieren können. Je besser die Daten, desto besser die Entscheidungen. Banken können KI auch mit Zuversicht einsetzen, innovative, moderne Bankdienstleistungen entwickeln, die Kunden begeistern, und alle von Kundendienstmitarbeitern bis hin zu Betrugsermittlern mit hochleistungsfähigen Co-Piloten unterstützen.

Die Anpassungsfähigkeit, die Banken brauchen, um im Wandel zu gedeihen

Da sich das Tempo des Wandels in der Branche beschleunigt, muss jede Bank in der Lage sein, schnell und sicher auf neue Technologien, Vorschriften und Bedrohungen zu reagieren.

Auf all die oben beschriebenen Arten hilft PI den Banken, diese neue Stufe der Anpassungsfähigkeit zu erreichen. Sie verbindet ihre Kernbanksysteme, Kernbankplattformen und andere wichtige Systeme, um einen klaren, umfassenden Überblick über ihre aktuellen Geschäfte und Verkaufschancen zu erhalten. Außerdem können sie neue Technologien schneller implementieren, indem sie die Daten und den geschäftlichen Kontext bereitstellen, den KI für ihren Erfolg benötigt.

Erfahren Sie mehr über die Optimierung von Bankensoftware mit PI

Wenn Sie daran interessiert sind, die Kernsysteme und -Software Ihrer Bank mit PI zu verbessern, finden Sie hier einige Leseempfehlungen:

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