Thought Leadership
Der Markt für traditionelle Finanzdienstleistungen wird innerhalb des in Deutschland vorherrschenden Universalbankensystems nach wie vor von einigen wenigen großen Akteuren dominiert.
Hierbei müssen drei Hauptgruppen von Universalbanken unterschieden werden: Privatbanken, öffentlich-rechtliche Kreditinstitute und Genossenschaftsbanken. Eines haben all diese traditionellen Kreditinstitute – nicht zuletzt durch die stark beschleunigte Digitalisierung des Bankwesens im Zuge der Covid-19-Pandemie – jedoch gemein: Sie sehen sich einer wachsenden Konkurrenz durch neue Marktteilnehmer – wie Fintech-Startups oder digitale Banken – gegenüber, die verstärkt Technologie nutzen, um Verbrauchern innovative und bequeme Banklösungen anzubieten, die auf ein geändertes Nutzerverhalten einzahlen. Denn immer mehr Kunden bevorzugen zunehmend kontaktlose Online-Banking-Lösungen. Um wettbewerbsfähig zu bleiben, investieren traditionelle Banken in digitale Transformation und Technologien wie Künstlicher Intelligenz (KI) und Maschinellem Lernen (ML) zur Verbesserung des Kundenservice und Effizienzsteigerung, während kleinere Retail-Banken insbesondere durch den Einsatz von Robotic Process Automation (RPA) selbst aktiv werden müssen.
Die Optimierungsmöglichkeiten im Retail-Banking durch RPA
Die Anwendungsmöglichkeiten von RPA im Retail-Banking sind vielfältig. Vom Kundendienst, über wiederkehrende Betriebsabläufe bis hin zu Marketing und Verkauf bietet die robotergesteuerte Prozessautomatisierung immense Vorteile. Im Folgenden werden einige davon aufgeführt:
Onboarding: Wollen sich kleinere, insbesondere lokale Filialbanken von der Konkurrenz abheben und zusätzliche Offerten – etwa regionale Einkaufsgutscheine, zusätzliche Online-Dienste oder Willkommensgeschenke – anbieten, müssen sie im Hinblick auf die dafür notwendigen Prozesse selbst aktiv werden. Durch den Einsatz von RPA werden solche Sonderleistungen dann automatisiert zur Verfügung gestellt:
Kontopflege: Die Prozesse im Bereich der Kontopflege sind bereits durch die übergeordneten Provider weitgehend automatisiert. Sollen jedoch Zusatz-Services, etwa Geschenke zu Jahrestagen, hinzukommen, kann dieser Prozess mithilfe von RPA komplett automatisiert werden.
Kontoschließung: Umfasst das Portfolio einer kleineren Filialbank weitere, selbst geschaffene Angebote – etwa spezielle Online-Versicherungen – kann deren Abmeldung durch den Einsatz zusätzlicher RPA-Funktionalitäten ebenfalls automatisiert ablaufen.
Kundenbetreuung: Der automatisierte Kundensupport ist einer der beliebtesten Nutzungsfälle von RPA im Retail-Banking, denn durch deren Einsatz wird die Arbeitsbelastung von Kundendienstmitarbeitern deutlich reduziert. Das ermöglicht Banken, ihren Kunden einen schnelleren und effizienteren Service zu bieten und damit die Customer Experience zu verbessern. Gleichzeitig führt die Reduzierung manuell auszuführender Tätigkeiten zu einer spürbaren Senkung der Betriebskosten.
Dateneingabe und Validierung: RPA-Bots sind in der Lage, Daten aus einer Vielzahl von Quellen wie E-Mails, PDFs und Tabellenkalkulationen zu extrahieren, sie in das System der Bank einzupflegen und anschließend durch einen Gegencheck von Daten aus anderen Quellen zu validieren. Das führt zu einer signifikanten Verbesserung der Servicequalität in den Kernprozessen der Bank.
Automatische Leadgenerierung: Die automatisierte Lead-Generierung ist ein entscheidender Aspekt des Privatkundengeschäfts, da sie gerade kleineren Banken hilft, potenzielle Kunden zu identifizieren und neue Geschäftsmöglichkeiten zu generieren. Mit Hilfe von RPA können Banken den Lead-Generierungsprozess automatisieren, indem sie Kundendaten aus verschiedenen Quellen wie Social Media, Online-Foren und Kundenfeedback sammeln und analysieren.
Personalisiertes Marketing: Automatisiertes personalisiertes Marketing unterstützt gerade kleinere Banken dabei, gezielter und effektiver mit ihren Kunden in Kontakt zu treten. Mit Hilfe von RPA können diese Kundendaten- und Verhaltensmuster analysieren, um regionale, personalisierte Marketingkampagnen zu erstellen.
Cross-Selling und Upselling: Automatisiertes Cross-Selling und Upselling ist ein mächtiges Instrument für kleinere Retail-Banken, um Umsatz und Kundenzufriedenheit zu steigern. Durch die Verwendung von RPA sind Banken in der Lage, Kundendaten und -verhalten zu analysieren, um Möglichkeiten für Cross-Selling und Upselling zu identifizieren.
In einem umkämpften Wettbewerbsumfeld müssen sich insbesondere kleinere Filialbanken positionieren, indem sie durch agile und kundenfreundliche Prozesse überzeugen und mit regionalen Angeboten punkten. Um all das zu bewerkstelligen, schafft RPA die nötigen technologischen Voraussetzungen. Sie ermöglicht die Optimierung von Prozessen, steigert die Effizienz, während sie gleichzeitig Zeit spart und personelle Ressourcen schont. Darüber hinaus bietet sie Funktionalitäten, die übergeordnete Rechenzentren nicht bieten. Somit stellt RPA ein starkes Werkzeug für den geschäftlichen Erfolg solcher Kreditinstitute dar – sowohl heute als auch in Zukunft.
(pd/SS&C Blue Prism)
