Prozessmanagement in der digitalen Welt

Ein Artikel von Stefan Graß, Partner und Kredit-Experte und Florian Weichand, Director und Digitalisierungs-Experte, Unternehmensberatung Cofinpro | 10.07.2019 - 13:29

In den vergangenen Jahren fokussierten sich viele Banken bei ihren Digitalisierungsvorhaben auf drei Schwerpunkte: Produkte, Vertrieb und die Schnittstelle zum Kunden. Dieser Modernisierungsschub erzielte durchaus beachtliche ­Erfolge nach außen, wurde intern aber oft nur halbherzig weitergeführt. 

Zahlreiche Prozesse werden heute noch ähnlich bearbeitet wie vor 20 Jahren oder sind nur an der Oberfläche modifiziert. Beispiel Kreditantrag: Die Möglichkeiten der digitalen Antragstellung und der Sofortauszahlung setzten sich branchenweit durch. Aber der Erfolg relativiert sich schnell, wenn man ­bedenkt, dass in vielen Instituten hinter den Kulissen nur zehn bis 20 Prozent der Anträge vollautomatisch durch­laufen. 

Der Rest wird abgelehnt oder landet in der manuellen Bearbeitung. Denn statt einer computerisierten Prüfung der monatlichen Kontoeingänge und Abbuchungen des Antragstellers wird häufig noch bis ins letzte Detail manuell geprüft. Das heißt: Bank-Angestellte prüfen einzelne Gehaltsabrechnungen, Sonderzulagen, Abzüge, monatliche Fixkosten und mehr. 

Renditeüberlegungen erfordern ideale Prozesse

Ähnlich im Wertpapiergeschäft: Bei der Prüfung und Legitimation zur Depot­eröffnung begleiten Robo Advisor den Antragsprozess und bieten Fondsprodukte oder Vermögensverwaltungen an. Der Kunde wähnt sich also in einer durchdigitalisierten Bankenwelt. Im Hintergrund werden dann allerdings Dokumente oft manuell geprüft und bearbeitet. Und die anfallenden Kosten können nicht einfach auf die Kunden umgelegt werden – die Banken müssen dafür aufkommen. Eine Optimierung dieser Prozesse ist deshalb schon aus Renditeüberlegungen notwendig.

Produkte und Richtlinien bestimmen den Prozess

Während im klassischen Prozessmanagement der Fokus auf der Aufnahme und Optimierung von Prozessen liegt, ist in einer vernetzten digitalen Welt eine derart losgelöste Betrachtung des Prozesses nicht mehr möglich. Hier starten die Überlegungen auf der Produktseite, denn die Eigenschaften der Finanzprodukte und die Richtlinien zu deren Bearbeitung bestimmen direkt die Komplexität der Prozesse und den notwendigen Bearbeitungsaufwand. Die Optimierung startet daher mit der Definition eines „digitalen“ Produkts, welches zu einer Überarbeitung passender Richtlinien führt. 

Im Zuge der Überarbeitung bietet die Prozessdigitalisierung komplett neue Handlungsoptionen:

  •  Deutlich engere Einbindung des Kunden (beispielsweise erhöhen Selfservice-Möglichkeiten die Kundenzufriedenheit und reduzieren gleichzeitig die Kosten beim Finanzdienstleister)
  • Veränderungen von Marktteilnehmern bieten neue Möglichkeiten im Gesamtprozess (beispielsweise eine engere Einbindung von Kooperationspartnern oder FinTechs)
  • Integration/Auswertbarkeit digitaler Datenquellen ist möglich über interne Datenquellen, PSD2 oder Anbindung über externe Partner (z. B. elektronische Auskunfteien, Identitätsplattformen)

Zusätzlich steigern große Technologietrends die Effektivität und Effizienz der Prozesse zusätzlich (ML, Predictive Analytics, Big Data, RPA etc.).

Daher empfiehlt sich in der Prozess­digitalisierung ein iteratives Vorgehen in Verbindung mit kleineren Testphasen. In einem ersten Schritt sollte der zu digitalisierende Prozess in Einzelbestandteile zerlegt werden, bevor diese Einzelschritte unter Berücksichtigung von Komplexität und Abhängigkeiten priorisiert und einzeln bearbeitet werden. Dabei sollten Best Practices und ideale Abläufe der ersten Welle von Digitalisierungsvorhaben auf die Prozesse adaptiert werden: Erst nach erfolgreicher Validierung der Effektivität einer Prozessdigitalisierung sollten große Lösungen eingeführt werden. Schon während der Validierung setzt das Institut Effizienzvorteile frei, die später mit möglichen Automatisierungen in der Tiefe ausgeschöpft werden können. 

Erst im zweiten Schritt können dann die einzelnen Prozessteile – wenn nötig – mit jeweils passenden Technologien optimiert werden. Bei ausreichend großen Datenmengen lassen sich mithilfe von Machine Learning auch Prozessschritte erstmalig automatisieren, welche bisher schlicht nicht automatisierbar waren. Und selbst wenn eine Alt­anwendung im Unternehmen nicht komplett neu organisiert werden kann, gibt es Möglichkeiten, diese Prozesse zu integrieren.

Automatische Analyse in Sekundenschnelle

Rein technisch ist zum Beispiel ein volldigitalisierter Kreditantrag schon heute umzusetzen. Selbst die automatische Bonitätsanalyse ist auf Basis von Drittkontozugriffen (PSD2) und Auskunfteien in Kombination durch neue analytische Verfahren möglich. Auch die maschinelle Bewertung eingereichter Unterlagen wie Grundbuchauszüge, Kontoauszüge oder Selbstauskünfte stellen eine KI nicht mehr vor Probleme. 

Auch im Wertpapierhandel gibt es für Banken umfangreiche Einsparpotenziale. Beispielsweise können bei einem weitreichend automatisierten Order-Routing viele manuelle Trader-Aktionen eingespart werden, wenn Kauf- und Verkaufsaufträge per vordefinierter Algorithmen an die bestmöglichen Broker und Handelsplattformen geroutet werden. 

Prozessvereinfachung gegen den Margendruck

Der rapide Wandel im Finanzsektor und das Aufkommen der FinTechs bereitet den alteingesessenen Instituten Rendite­sorgen und zwingt sie, sich dem digitalen Wandel zu öffnen. Zudem sorgen immer strengere Auflagen der Branchenaufsicht dafür, dass die Ertragssituation der Banken weiter gedämpft bleibt. Sie stehen also von mehreren Seiten unter Druck und sie müssen sich von der manuellen „Handarbeit“ im Hause weitestgehend verabschieden. Gefangen in diesem Spannungsfeld zwischen Wettbewerbsdruck, Regulatorik und Margenschwund stehen sie vor der Herausforderung, ihre Prozesse neu zu sortieren und zu optimieren. Darin liegt aber für die Banken auch die Chance, sich mit einem ganzheitlichen und schrittweisen Ansatz zur Prozessdigitalisierung für die Zukunft neu zu erfinden.