Nutzung von KI und RPA in Routine - Aktivitäten in der Gesamtbanksteuerung
19. April 2024
Spätestens seit ChatGPT stellt sich die Frage, was man mit dieser KI, von der alle reden, machen kann. Der Bankensektor ist reguliert wie kaum ein anderer. Dies gilt auch für den Einsatz von KI. Dennoch sollte man diesen Einsatz gerade in der Gesamtbanksteuerung nicht kategorisch ausschließen. Es gibt Bereiche, in denen die digitale Transformation einen großen Nutzen stiften kann. Das Thema ist zweifelsohne komplex und muss unter den verschiedensten Aspekten betrachtet werden. Seifallah Medallel bietet hier einen ersten Einstieg.
In der gegenwärtigen Ära der digitalen Transformation stehen Banken vor der Herausforderung, ihre Betriebsabläufe effizienter zu gestalten, Kosten zu senken und die Genauigkeit ihrer Prozesse zu erhöhen. Die Einführung von künstlicher Intelligenz (KI) und Robotic Process Automation (RPA) hat sich als wegweisende Lösung erwiesen, um diesen komplexen Anforderungen gerecht zu werden. Dieser Artikel bietet einen Einstieg in die Möglichkeiten der Anwendung von KI und RPA in den alltäglichen Aktivitäten der Gesamtbanksteuerung und analysiert die Vorzüge sowie die potenziellen Hürden, die mit der Integration dieser Technologien einhergehen.
Die Gesamtbanksteuerung ist ein facettenreicher Bereich, der diverse Aktivitäten umfasst, welche für die effektive Steuerung und Überwachung der Finanzlage einer Bank unerlässlich sind. Hierbei werden Aspekte wie Risikomanagement, Geschäftsplanung, Rechnungswesen und Berichtswesen berücksichtigt. Historisch betrachtet wurden viele dieser Aufgaben manuell durchgeführt, was nicht nur zeitaufwändig, sondern auch fehleranfällig war.
Die Implementierung von künstlicher Intelligenz (KI) und Robotic Process Automation (RPA) kann wesentlich dazu beigetragen, die Bankenlandschaft zu transformieren, insbesondere im Bereich des Risikomanagements. Diese Technologien bieten eine robuste Lösung zur Bewertung, Vorhersage und Bewältigung verschiedener Risiken. KI ermöglicht eine präzisere Risikobewertung und -überwachung, indem sie historische Daten analysiert und zukünftige Szenarien prognostiziert. Durch KI-gestützte Modelle werden potenzielle zukünftige Risiken transparenter und realistische Risikowerte generiert. Darüber hinaus unterstützt KI die Datenaggregation, -analyse und -interpretation, was zu fundierten Entscheidungen und einer verbesserten operativen Effizienz führt. In dem aktuellen volkswirtschaftlichen Umfeld sind Risiken immer weniger trennscharf. Unter konjunkturellen Risiken kommen Kreditrisiken, Vertriebsrisiken und auch ESG-Risiken zusammen. Eine getrennte Bewertung führt zu keiner genauen Abbildung der Risikosituation. Mittels KI ist es möglich, das Zusammenspiel unterschiedlichster Faktoren zu steigenden Verlusten und zurückgehenden Erträgen zu prognostizieren.
Zusätzlich ermöglicht die Einführung von Robotic Process Automation (RPA) die Automatisierung einer Vielzahl von Routine-Aufgaben wie Datenaggregation und Berichterstellung. RPA-Bots können so programmiert werden, dass sie repetitive Aufgaben ohne menschliches Eingreifen erledigen, was die Effizienz steigert und Fehler reduziert. Beispielsweise können große Mengen von Daten automatisch aus verschiedenen Systemen extrahiert, konsolidiert und in einem standardisierten Format präsentiert werden. Auch die Erstellung von Berichten kann anhand der extrahierten Daten automatisiert werden. Durch die Automatisierung dieser Prozesse können Banken Zeit und Ressourcen einsparen und gleichzeitig die Qualität und Genauigkeit ihrer Abläufe verbessern. Insgesamt ermöglicht RPA den Banken, sich auf strategische Aufgaben zu fokussieren und einen Wettbewerbsvorteil zu erlangen, indem sie ihre operativen Abläufe optimieren und ihre Reaktionsfähigkeit verbessern.
Die Digitale Transformation eröffnet die Möglichkeiten für Banken, ihre Geschäftsprozesse zu optimieren. Während KI komplexe Analysen und Vorhersagen ermöglicht, setzt RPA diese Erkenntnisse nahtlos in die Tat um. Diese Synergieeffekte ermöglichen eine umfassende Automatisierung von Geschäftsprozessen, was zu einer weiteren Steigerung der Effizienz und Genauigkeit führt.
In der Gesamtbanksteuerung bietet die Nutzung von KI und RPA eine Vielzahl von Vorteilen, darunter verbesserte Effizienz durch die Automatisierung von Routine-Aufgaben, die Reduzierung von Fehlern durch präzise Datenanalysen und die Senkung der Kosten durch die Verringerung manueller Arbeitsstunden. Jedoch sind auch Herausforderungen zu bewältigen, wie Datenschutzbedenken und die kontinuierliche Überwachung und Anpassung der Algorithmen.
Der Einsatz von KI und RPA in der Gesamtbanksteuerung wird voraussichtlich weiter zunehmen, da Banken bestrebt sind, ihre Betriebsabläufe kontinuierlich zu optimieren und den Herausforderungen einer zunehmend digitalisierten Welt zu begegnen. Künftige Entwicklungen könnten eine intensivere Integration von KI und RPA in verschiedene Bereiche der Banksteuerung sowie die Entwicklung fortschrittlicherer Algorithmen und Technologien umfassen.
Eine Integration von KI und RPA in die Strategie eines Hauses ist dringend erforderlich, um Banken wettbewerbsfähig zu halten und sie bei der Bewältigung der sich ständig ändernden Marktbedingungen zu unterstützen. Es ist von essenzieller Bedeutung, dass Banken die Möglichkeiten und Herausforderungen dieser Technologien verstehen und sie verantwortungsbewusst einsetzen, um langfristigen Erfolg zu gewährleisten.
Dass nicht nur fachliche und juristische, sondern vor allem auch technische Hürden zu überwinden sind, zeigen die Sparkassen mit Ihrer Strategie, KI aus der Cloud zu befreien und in einem eigenen Ökosystem zu etablieren. Die Sparkassen begründen diese Vorgehensweise mit Datenhoheit und Prüfbarkeit. Ist ersterer Punkt insbesondere wegen der enormen Anforderungen an den Datenschutz erforderlich, ist letzterer Punkt von Bedeutung für viele sensible Anwendungsfälle der Künstlichen Intelligenz.
Viele der Herausforderungen in der Gesamtbanksteuerung sind auf Informationsasymmetrien und die darauf beruhende Principal-Agent-Problematik zurückzuführen. Der Kunde weiß naturgemäß viel mehr über seine wirtschaftliche Situation und seine Planung als die Bank. Und so lange es zu seinem Vorteil ist, wird es im Interesse des Kunden sein, die Asymmetrie bestehen zu lassen. Fachlich kann Künstliche Intelligenz in der Gesamtbanksteuerung helfen, Informationsasymmetrien zu überwinden und Risiken beim Treffen von Entscheidungen zu reduzieren. Entscheidend dabei ist es, dass die Entscheidungen bzw. die Entscheidungshilfen einer KI nachvollziehbar sind (Explainable artificial intelligence (XAI)). Die Daten hierfür in einem gekapselten und geschützten Raum zu halten, erscheint ein gangbarerer, wenn auch teurer Weg. Die Nutzung von Cloud-Lösungen der großen Anbieter sollte daher unter Kosten-Nutzen-Aspekten auf jeden Fall mit in Betracht gezogen werden.
Seifallah Medallel ist als Experte für Finanzwirtschaft und Controlling mit Leidenschaft dabei, seine Mandanten rund um die Themen Gesamtbanksteuerung und regulatorisches Risikomanagement zu unterstützen. Die Optimierung der Geschäftsprozesse ist für ihn maßgeblich, um langfristigen Erfolg zu gewährleisten und regulatorische Anforderungen zu erfüllen. Seifallah ist in diesem Kontext besonders begeistert von der Arbeit mit KI-gestützten Modellen, die ihm die Möglichkeit bieten, aussagekräftige Simulationen mit verschiedenen Annahmen durchzuführen und große Datenmengen effizient zu aggregieren.