RPA – mehr als „nur Optimierung“

Ein Artikel von Marcel Menke, Associate Director & Leiter BankLab BCG Platinion und Daniel Wagner, Senior IT Architect BCG Platinion | 14.01.2020 - 11:07
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Abbildung 1: Zusammenspiel Smart Technologies 

Der naheliegende und daher auch häufigste Einsatzzweck von RPA ist die Optimierung bestehender Geschäftsprozesse. Dabei wird die Ausführung manueller Tätigkeiten an den Roboter übertragen. Der Roboter führt die vorgegebenen Aktivitäten aus, angestoßen durch ein Ereignis (z. B. Mail-Eingang) oder zeitgesteuert. Durch einen parallelen Einsatz mehrerer ­Roboter können wiederkehrende und zeitraubende Aufgaben vollständig automatisiert oder mit deutlich reduzierter menschlicher Unterstützung bearbeitet werden.

Die Nutzung von RPA zur Prozessoptimierung unterstützt Banken bei der Erreichung dreier wichtiger strategischer Ziele: 1. der Erhöhung der Effizienz, 2. der ­Verbesserung des (Kunden)service und 3. der Reduzierung operativer Risiken. 

International gibt es Beispiele von Banken unterschiedlichster Größe, die RPA im Bereich der Prozessoptimierung erfolgreich pilotiert haben. Für ausgewählte  Prozesse konnten so zum Teil 40  bis 70 Prozent der Mitarbeiterkapazitäten reduziert werden. Oftmals bleiben bei der Ausweitung der Automatisierung auf weitere Prozesse (Skalierung) die Einsparungen jedoch hinter den geschürten Erwartungen zurück.

Nach unserer Erfahrung sind wesentliche Gründe hierfür insbesondere eine opportunistische Auswahl der zu optimierenden Prozesse sowie unzureichende Weitsicht bei der Auswahl der Automatisierungsplattform. Darüber hinaus zeigen sich die wirklichen Schwächen in diesen Bereichen erst bei dem Versuch, mehrere hundert oder ggf. sogar tausend Prozesse zu optimieren und diese über die Automatisierungsplattform sauber zu verwalten. Für den Erfolg von RPA-Initiativen sind die richtigen Kriterien zur Auswahl einer Automatisierungsplattform und ein erprobtes Vorgehen zur Identifizierung und Priorisierung von Prozessen ­daher von entscheidender Bedeutung. 

Kriterien zur Auswahl einer Automatisierungsplattform

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Abbildung 2: Typische Einsatzbereiche für Migrationsarten

Aus der Sammlung an Smart Technologies bieten moderne Automatisierungsplattformen neben der Kernunterstützung für RPA sehr unterschiedliche Funktionalitäten und Integrationsmöglichkeiten für angrenzende Disziplinen wie Natural Language Processing (NLP) und Machine Learning (ML) sowie zur Datenerfassung, wie z. B. über Optical Character Recognition (OCR) und Voice and Speech Recognition (VSR), an. 

Zu den wichtigsten Auswahlkriterien ­zählen:

1. Abdeckungsgrad relevanter Smart Technologies 

2. Integrationsfähigkeit mit bestehenden Systemen (alt und neu)

3. Prozesslandschaften und Dokumentationsfähigkeit

4. Leichte Erlernbarkeit der Basisfunktionen sowie Verfügbarkeit von Experten (z. B. extern)

5. Release- und Staging-Funktionalität (von Entwicklung über Test in die Produktion)

6. Anschaffungs- und Betriebskosten

Die Anzahl am Markt verfügbarer Softwarelösungen steigt kontinuierlich; die ­Lösungen unterscheiden sich zum Teil stark bezüglich des angebotenen Funktions­umfangs. Jedoch hält nicht jede Software, was der Marketingprospekt verspricht. Ein sauberer Vergleich der Lösungen und eine Bewertung anhand eines für die jeweilige Bank gewichteten Bewertungsrahmens sind somit unentbehrlich.

Vor diesem Hintergrund hat BCG Platinion im Jahr 2017 das BankLab gegründet. Im BankLab werden führende Kernbanksys­teme erprobt, und auch Automatisierungs- und Integrationslösungen unterschiedlichster Anbieter werden in der Interaktion mit Kernbanklösungen untersucht. Das daraus resultierende Wissen bringt BCG Platinion – kombiniert mit den Erfahrungen aus ­vorangegangenen RPA-Kundenprojekten – in Auswahlprozesse ein.

Kombiniertes Vorgehen zur Prozessauswahl

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Marcel Menke © Klaudius Dziuk - Aesthetische Fotografie

Vorweg: RPA zur Prozessoptimierung ist in der Regel „ein Pflaster“ für einen ineffizienten Prozess, häufig ausgelöst durch ein Problem in der vorhandenen Software/IT-Architektur. RPA kann eine kurz- bis mittelfristige Lösung sein, es sollte jedoch parallel eine „reguläre Lösung“ im Sinne einer sauberen Architektur analysiert werden. Dies hat insbesondere Auswirkungen auf die Business-Case-Betrachtung für RPA-Prozesskandidaten, da dem frisch optimierten Prozess ggf. eine frühe Ablösung bevorsteht. 

Hier ist eine unbefangene Betrachtung der Handlungsmöglichkeiten durch erfahrene IT-Architekten erforderlich. Für die Identifizierung und Priorisierung der zu optimierenden Prozesse hat sich bei unseren Projekten ein kombiniertes Vorgehen aus zwei Stoßrichtungen bewährt: 

Stoßrichtung 1: Identifizierung der ineffizientesten Prozessbereiche und Prozesse 

1. Identifizierung von Bereichen mit der höchsten Konzentration manuellen Aufwands 

2. Analyse des Effizienzpotenzials durch den Einsatz von Smart Technologies 

3. Priorisierung der Bereiche und Einzelprozesse unter Anwendung von Prüf­kriterien (Auswirkung, Machbarkeit, Aufwand RPA, Aufwand „reguläre ­Lösung“, voraussichtliche Laufzeit RPA-Lösung)

Stoßrichtung 2: Analyse von Anwendungsfeldern für Smart Technologies in der Organisation

1. Analyse von Best Practices von Smart Technologies im Bankensektor und in weiteren Industrien

2. Identifizierung von Einsatzbereichen ­innerhalb der Organisation sowie Abschätzung der Potenziale

3. Priorisierung der Bereiche und Einzelprozesse unter Anwendung von Prüf­kriterien (Auswirkung, Machbarkeit, Aufwand RPA, Aufwand „reguläre ­Lösung“, voraussichtliche Laufzeit RPA-Lösung)

RPA als Unterstützung bei Migrationsvorhaben

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Daniel Wagner

Die Migration von Daten beispielsweise im Rahmen eines Kernsystemaustauschs ist neben der Prozessautomatisierung ein ideales Einsatzfeld für RPA. Grundsätz­liche Aufgabe der Migration ist es, die ­Daten aus dem Altsystem in das neue System zu übertragen. Dafür ist technisch die Übersetzung der Daten von den alten in die neuen Datenstrukturen erforderlich.

Bei der Migration von Kernsystemen in Banken ist typischerweise eine technische Migration vorgesehen. Hierfür ist die Entwicklung oder Konfiguration einer sogenannten „Migration Engine“ erforderlich, was in der Regel eine komplexe und langwierige Konzeption sowie aufwändige Tests der Engine beinhaltet. Dieses Vor-gehen ist hervorragend für große Migra­tionsvolumen mit einfacher bis mittlerer Datenkomplexität geeignet. 

Insbesondere lassen sich auf diesem Weg große Mengen transaktionaler Daten ­innerhalb eines sehr kurzen Zeitfensters (z. B. an einem Tag/über ein Wochenende) 

übertragen. Hinzu kommt, dass sich auch das Migrationsrisiko – d. h. das Risiko falsch übertragener Daten – verhältnis­mäßig einfach reduzieren lässt. Liegen jedoch sehr komplexe Fälle mit geringen Stückzahlen vor (bspw. im Bereich Kapitalmarkt), steht der Aufwand der Umsetzung einer technischen Migrationslösung oftmals in einem schlechten Verhältnis zum Nutzen der Ausführung dieser Lösung. 

Vor allem in solchen Fällen wird gerne auf die Übertragung mittels „manueller Migration“ zurückgegriffen. Diese hat naturgemäß einen sehr geringen Implementierungsaufwand seitens der IT. Abhängig vom Migrationsvolumen stehen dem ­jedoch zum Teil erhebliche Aufwände im Fachbereich gegenüber. Auch ist das ­verbundene Migrationsrisiko (z. B. durch Falscheingaben) nicht zu vernachlässigen.

Schwierigkeiten bereiteten in der Vergangenheit stets die Grenzfälle zwischen den beiden zuvor beschriebenen Modellen, d. h. recht komplexe Fälle, die in einer ­hohen Stückzahl vorlagen und damit kaum manuell bewältigt werden konnten. Hier kann zukünftig die RPA-unterstützte Migration zum Einsatz kommen.

Bei der RPA-unterstützten Migration werden die arbeits-, aber wenig bis mittelschwer wissensintensiven Prozessschritte durch die RPA-Lösung automatisiert. Bei dem Einsatz selbstlernender Automatisierungsplattformen kann der Grad der Automatisierung dann im Rahmen von Probemigrationen zunehmend verbessert werden. Damit können der Einsatz von Fachbereichsressourcen in Migrationsprojekten optimiert und das Risiko manueller Fehleingaben durch monotone Eingabetätigkeiten deutlich reduziert werden.

RPA als Brückentechnologie zwischen „Altsystemen“ und „Digital“

Immer wieder finden wir in Banken Situationen vor, in denen Digitalisierung durch renovierungsbedürftige, schwer anpassbare Altsysteme erschwert wird. Die wichtige und richtige Renovierung bzw. der Austausch von Systemen ist in der ­Regel ein mehrjähriges Vorgehen. Nichtsdestotrotz sollten Bankkunden schnellstmöglich Verbesserungen des Nutzererlebnisses und neue Funktionalitäten geboten werden.

In solchen Situationen kann RPA gelegentlich als Brückentechnologie dienen und beispielsweise für einen neuen digitalen Kanal Daten aus einem Mainframe-basierten Altsystem auslesen bzw. diese dort eingeben.

Folgendes Beispiel soll helfen, die Ausgangssituation und einen Lösungsansatz mittels RPA zu veranschaulichen: 

Ausgangssituation: Eine Bank möchte Informationen zu einer bestimmten, spezielleren Darlehensart für Kunden in einer neuen mobilen Applikation darstellen. Diese Informationen liegen lediglich in einer Jahrzehnte alten, schlecht dokumentierten, Mainframe-basierten Altanwendung vor. Die Entwicklung einer entsprechenden Schnittstelle zur direkten Datenbereitstellung wurde als sehr aufwendig geschätzt, die erforderlichen Ressourcen stellen einen Engpass dar. 

Lösungsansatz: In einer solchen Situation kann RPA ausgestattet mit entsprechend eingeschränkten Rechten die erforderlichen Daten jeweils bei Bedarf (gekoppelt) bzw. regelmäßig (entkoppelt) über das User-Interface aus dem Altsystem aus­lesen und in das User-Interface des Zielsystems eingeben.

Mit einem agilen Team von Designern und Entwicklern konnten wir eine vergleichbare Lösung bei einem Kunden in der Telekommunikationsindustrie innerhalb von vier Wochen zum produktiven Einsatz bringen.

RPA wirklich mehr als nur Prozessoptimierung

Auch wenn RPA zur Prozessoptimierung nur als Zwischenschritt hin zu einer umfassenden Digitalisierung zu verstehen ist, erfüllt RPA hier ihren Zweck. Die letzten Jahre haben gezeigt, dass für RPA-Projekte, die über eine Pilotierung hinausgehen, die Anwendung eines strukturierten und erprobten Vorgehens zur Auswahl der Technologien und der Priorisierung von erheblicher Bedeutung für den Erfolg des Vorhabens ist.

Mit unserer langjährigen Erfahrung sowohl in der Begleitung großer Migrationsprojekte als auch bei BCG Platinion BankLab konnten wir feststellen, dass die Wahl zwischen manuellen und technischen Migrationen immer mehr durch den Einsatz von RPA zu ergänzen ist. 

Aufgrund steigender Erwartungen der Kunden wächst der Bedarf, flexibel und schnell auf neue Anforderungen reagieren zu können, kontinuierlich. Als Brückentechnologie kann RPA hier eine weitere Stärke ausspielen und dabei helfen, einfach und schnell bestehende komplexe Infrastrukturen mit modernen Anwendungen zu verbinden.