Künstliche Intelligenz in der Finanzbranche richtig einsetzen

Ein Artikel von Peter Fuhrmann, Regional Vice President South Europe & DACH bei Conga | 26.07.2021 - 08:00
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Peter Fuhrmann, Regional Vice President South Europe & DACH bei Conga

Banken und Versicherungsunternehmen in der DACH-Region erkennen das Potenzial von KI im heutigen digitalen Zeitalter, müssen es aber noch voll ausschöpfen. Eine aktuelle Studie von PwC zeigt, dass nur neun Prozent der Führungskräfte glauben, dass ihr Unternehmen sehr gut auf den Einsatz von KI vorbereitet ist.

Die Pandemie hat jedoch ein neues Gefühl der Dringlichkeit mit sich gebracht, da sich die Verbraucher zunehmend dafür entscheiden, Transaktionen und andere Dienstleistungen online zu erledigen. Die große Mehrheit der Unternehmen tut sich jedoch schwer, wenn es um die Skalierung von KI-Technologien in ihrem Betrieb geht.

Umgang mit Automatisierung

Das häufigste Hindernis, das die Automatisierungsbemühungen von Banken behindern, ist das Fehlen einer klaren Strategie für KI. Unternehmen neigen dazu, überstürzt die gefühlt modernsten Technologien zu implementieren, ohne eine wirkliche Vorstellung davon zu haben, wie dies ihre Dienstleistungen oder ihr Betriebsmodell insgesamt verbessern wird. KI ist nur so gut wie die bereitgestellten Daten, und wenn es schlechte Prozesse gibt, insbesondere zwischen Abteilungen – zum Beispiel Verträge oder Kredite, die von den Vertrieb- und Rechtsabteilungen verwaltet werden – wird die Automatisierung dieses Problem nur beschleunigen.

Die „digitale Reife“ festlegen - wann und wie KI eingeführt werden soll

Bevor eine neue oder transformative Technologie in Betracht gezogen wird, müssen Unternehmen ihr aktuelles Betriebsmodell überprüfen und feststellen, wo sie derzeit im Prozess ihrer eigenen digitalen Transformation stehen, indem sie ihren digitalen Reifegrad festlegen. In Anbetracht der Geschwindigkeit, mit der die meisten Organisationen im vergangenen Jahr auf Telearbeit umgestellt haben, sind die Abteilungen möglicherweise über eine Reihe von Engpässen oder unnötigen Prozessen gestolpert, was sich auf den gesamten Arbeitsablauf ausgewirkt hat.  

Indem sie einen Schritt zurücktreten und das Betriebsmodell überprüfen, erhalten die Führungskräfte ein klareres Bild vom aktuellen Zustand des Unternehmens und davon, wie die nächste Phase ihrer digitalen Transformationsreise aussehen sollte. Nach der Identifizierung operativer Probleme und der Überprüfung von Altsystemen können Führungskräfte dann klare Ziele festlegen, sei es die Verbesserung des Kundenservice und die Beschleunigung der Reaktionszeiten oder die Vereinheitlichung der Datensysteme und die Straffung des Datenflusses zwischen den Abteilungen. Erst dann können Führungskräfte die Integration von KI oder die Automatisierung von Elementen ihres Geschäfts in Erwägung ziehen, um die wichtigen Prozesse zu rationalisieren und diese Ziele zu erreichen. 

Auf ihrem Weg zur digitalen Transformation müssen Unternehmen Prozesse straffen, Silos aufbrechen und teamübergreifendes Arbeiten über Abteilungsgrenzen hinweg ermöglichen. Es ist ausschlaggebend, dass die Führungskräfte in jeder Phase dieser Reise die grundlegenden Arbeitsabläufe feinabstimmen, um sicherzustellen, dass alle Ineffizienzen beseitigt werden.  

Fazit

Wenn Unternehmen der Überzeugung sind, dass die Automatisierung alle ihre Probleme lösen wird, gehen sie die Transformation völlig falsch an. Finanzdienstleister müssen, wie jedes andere Unternehmen auch, ihre Geschäftsprozesse vollständig optimieren, bevor sie neue Technologien in Betracht ziehen. Es ist entscheidend, dass Führungskräfte und IT-Teams den digitalen Reifegrad des Unternehmens ermitteln - wo sie stehen und wohin sie gelangen müssen – und das Betriebsmodell in jeder Phase der digitalen Transformation überprüfen, von der Gründung bis zur vollständigen Systemintegration. 

Darüber hinaus müssen sie jede Phase ihres Betriebs berücksichtigen – vom Front- bis zum Backoffice. Durch die Straffung ihres Betriebsmodells und die Vereinheitlichung der Aufzeichnungssysteme erhalten Unternehmen einen weitaus besseren Einblick in die Datenströme, was die KI voranbringt und ihr Geschäft zu einem sinnvollen Zustand der Intelligenz führt.