Die steigenden Erwartungen digitalaffiner Kunden und der Wettbewerb mit technologiegetriebenen Konkurrenten setzen Banken zunehmend unter Druck. Gleichzeitig müssen sie strenge regulatorische Vorgaben und hohe Sicherheitsstandards einhalten. Um im internationalen Wettbewerb nicht ins Hintertreffen zu geraten, fordern Finanzinstitute weniger bürokratische Hürden und effizientere Rahmenbedingungen.
Ein weiteres Problem ist der Fachkräftemangel: Laut einer Umfrage unter deutschen Banken und Sparkassen erwarten 62 Prozent, dass bis 2030 mindestens 10 Prozent ihrer Stellen unbesetzt bleiben – einige rechnen sogar mit über 20 Prozent.
Um Kundenanforderungen zu erfüllen, Effizienz zu steigern, Kosten zu senken und wettbewerbsfähig zu bleiben, digitalisieren Finanzinstitute. Ein wesentliches Hindernis auf dem Weg zur digitalen Transformation ist jedoch der fehlende Überblick über bestehende Prozesse, da diese oft fragmentiert sind und sich über verschiedene Abteilungen erstrecken.
Ohne eine klare End-to-End-Transparenz dieser Prozesse ist es jedoch schwierig, Automatisierungs-Potenziale zu erkennen, fundierte Entscheidungen zu treffen und Fehlinvestitionen zu vermeiden. Ein Unternehmen ohne Prozessübersicht zu digitalisieren ist wie ein Gebäude ohne Bauplan zu renovieren.
Was diesen Prozessen zugrunde liegt, sind Daten, die es auszuwerten gilt. Genau das macht Process Mining.
Process Mining: Prozesse sichtbar machen, optimieren, automatisieren
Banken und Finanzdienstleister, aber auch Versicherungen, sitzen auf enorm vielen Daten, die in ihren datengetriebenen Geschäftsprozessen verankert sind. Um diesen nutzbar zu machen, müssen sie ihn jedoch gezielt analysieren können. Process Mining macht aus diesem Datenchaos einen Datenschatz, indem es alle Prozesse innerhalb der Organisation sichtbar macht.
Die Technologie wertet die Prozessdaten aus den IT-Systemen aus, um Abläufe zu rekonstruieren, zu visualisieren und zu analysieren, was für eine effektive Weiterentwicklung dieser Prozesse durch datenbasierte Optimierungen entscheidend ist.
Die Optimierung bestehender Arbeitsabläufe bringt den Banken erhebliche Vorteile, aber die Identifizierung der richtigen Kandidaten für eine Optimierung ist ohne Transparenz der Prozesse nicht möglich. Detaillierte Prozessanalysen und Visualisierungstechniken helfen den Geschäftsbereichen zu erkennen, wo Kunden am meisten Schwierigkeiten haben, wo Engpässe entstehen, wo Nacharbeit anfällt und welche Aktivitäten die meisten Ressourcen erfordern. Auch strategische Entscheidungen können fundierter getroffen werden, da auf belastbarer Datenbasis transparent wird, wo sich Investitionen in Optimierungen und Wachstum lohnen.
Ein entscheidendes Ziel beim Neugestalten der "Soll"-Prozesse ist es, die Fehler der Vergangenheit zu vermeiden – mit bestehenden Daten, die aus dem "Ist"-Prozess gewonnen werden. Während Process Mining deshalb ursprünglich dazu diente, vergangene Prozesse zu analysieren, Auffälligkeiten zu identifizieren und daraus Potenziale für zukünftige Optimierungen abzuleiten, geht es heute zunehmend darum, in Echtzeit auf Probleme zu reagieren.
Dabei spielt KI eine entscheidende Rolle. In Kombination mit KI-gestützten Analysen und Prognosen ermöglicht Process Mining Unternehmen heute, Probleme zu erkennen, bevor sie auftreten. Diese Möglichkeit der Echtzeitanalyse bietet gerade im Bereich der Automatisierung enorme Vorteile.
Als Schlüsseltechnologie für die Wissensgenerierung erkennt und lernt KI aus Datenmustern, um dieses Wissen anschliessend auf neue Situationen anzuwenden. In Kombination mit KI ermöglicht Process Mining deshalb die Automatisierung zunehmend komplexer Prozesse.
Dabei können die Auswirkungen von Massnahmen präzise bewertet werden, wodurch der Erfolg gesteigert und die Risiken minimiert werden. Unerwünschte Ergebnisse werden frühzeitig erkannt und gezielt angepasst, damit Veränderungen keine unbeabsichtigten negativen Folgen für andere Prozesse haben.
Dabei verwendet Process Mining ausschliesslich Daten, die gezielt zur Verfügung gestellt werden, wodurch die Einhaltung von Compliance-Anforderungen gewährleistet wird. Zudem ermöglicht die Analyse der Transaktionsdaten eine lückenlose Nachvollziehbarkeit aller Transaktionen. Auch das hilft Banken, Compliance-Risiken zu minimieren und teure Audits zu vermeiden.
Daten intelligent nutzen – der Schlüssel zur erfolgreichen digitalen Transformation
Finanzinstitute stehen vor enormen Herausforderungen: Regulatorische Anforderungen, Fachkräftemangel und der Druck zur Digitalisierung erfordern effiziente, zukunftssichere Lösungen. Process Mining erweist sich dabei als Schlüsseltechnologie, um datenbasierte Einblicke in komplexe Geschäftsprozesse zu gewinnen. Die gezielte Analyse und Visualisierung von Prozessdaten ermöglicht es Finanzinstituten, Ineffizienzen zu erkennen, Automatisierungspotenziale zu identifizieren und fundierte Entscheidungen zu treffen.
In Kombination mit Künstlicher Intelligenz entwickelt sich Process Mining zunehmend zu einem Echtzeit-Optimierungstool, das nicht nur historische Prozessschwachstellen aufdeckt, sondern auch proaktiv auf Veränderungen reagiert. So können Banken nicht nur ihre Effizienz steigern und Kosten senken, sondern auch ihre Compliance verbessern und sich im Wettbewerb behaupten. Wer seine Daten intelligent nutzt, schafft die Grundlage für eine erfolgreiche digitale Transformation und langfristige Wettbewerbsfähigkeit. Ansätze wie Process Mining können die Digitalisierung in der gesamten Finanzbranche vorantreiben.
