Was ist Bankautomatisierung?

Moderne Initiativen zur Automatisierung im Bankwesen basieren auf Technologien wie Robotic Process Automation (RPA) und künstlicher Intelligenz (KI), einschließlich generativer KI und agentischer KI. Diese Tools automatisieren Aufgaben wie Dateneingabe, Dokumentenprüfung, Kunden-Onboarding und Transaktionsverarbeitung. Sie helfen Banken, ihre Arbeit schneller zu erledigen, Fehler zu reduzieren und ermöglichen es den Mitarbeitern, sich auf komplexere oder wertvollere Tätigkeiten zu konzentrieren.

Während eine erhöhte Komplexität Risiken mit sich bringt, sind die Vorteile der Automatisierung erheblich. Banken müssen in eine klare Plattform-Governance investieren, um Sicherheit, Compliance und Resilienz bei zunehmender Automatisierung sicherzustellen. Eine IBM IBV-Studie aus dem Jahr 2025 ergab, dass über 60 % der CEOs im Bankwesen der Meinung sind, dass sie erhebliche Risiken akzeptieren müssen, um die Vorteile der Automatisierung zu nutzen und die Wettbewerbsfähigkeit zu steigern.¹

Automatisierung spielt eine Schlüsselrolle in der Cybersicherheit, beispielsweise bei der Betrugserkennung und beim Risikomanagement. KI-Systeme analysieren Transaktionsmuster in Echtzeit, um verdächtige Aktivitäten zu identifizieren. Compliance-Teams verwenden automatisierte Workflows, die sich schnell an regulatorische Änderungen anpassen, manchmal innerhalb von Stunden statt Wochen.

Automatisierungsplattformen bieten Low-Code- oder No-Code-Schnittstellen, die es Banken ermöglichen, Automatisierung abteilungsübergreifend aufzubauen und zu skalieren, ohne stark auf die IT angewiesen zu sein. Dies ermöglicht eine schnellere Bereitstellung von Lösungen in Bereichen wie Kundenservice, Berichterstellung, Marketing und Buchhaltung.

Im Retail-Banking unterstützt die Automatisierung Prozesse wie Kreditkartenausgabe, Kontoeinrichtung, Anwendungen und Compliance-Prüfungen. RPA- und KI-basierte Systeme extrahieren und verifizieren Kundendaten, verarbeiten Formulare und liefern Input für Kreditvergabesysteme. Diese Effizienz verkürzt die Durchlaufzeiten erheblich und stellt Konsistenz im großen Maßstab sicher.

Viele Banken nutzen Automatisierung und Fintech hinter den Kulissen. In der Vergangenheit musste beispielsweise ein Bankangestellter, wenn Kunden einen Scheck einzahlten, das Bild überprüfen, die richtigen Daten eingeben und das Geld verschieben. Nun erledigt ein System das meiste davon automatisch. Wenn Kunden die mobile App einer Bank verwenden, liest die Software den Scheck, verifiziert ihn und aktualisiert ihr Guthaben, oft in Sekunden.

In der gesamten Branche können durch intelligente Automatisierung erhebliche Kosteneinsparungen erzielt werden. Die Automatisierung verbessert die Effizienz und vermeidet nachweislich Fehler bei Prozessen wie Hypothekengeschäften vollständig. Und die Verarbeitung umfangreicher Dokumente, die manuell Jahre dauern würde, kann mit Hilfe von agentischer KI und intelligenter Software in wenigen Tagen erledigt werden.

Kurzfristig werden generative KI und maschinelles Lernen (ML) voraussichtlich eine größere Rolle bei der Entscheidungsfindung, Kundenkommunikation und personalisierten Finanzdienstleistungen spielen. Diese Technologien unterstützen anpassungsfähigere und reaktionsschnellere Bankgeschäfte und sorgen gleichzeitig für hohe Sicherheit und Compliance.

Die Automatisierung im Bankwesens ist wichtig, weil sie es Finanzinstituten ermöglicht, schneller, genauer und effizienter zu arbeiten. Viele traditionelle Bankprozesse beruhen auf zeitaufwändigen, manuellen Aufgaben, die fehleranfällig sind, wie z. B. das Onboarding von Kunden, die Kreditbearbeitung und die Zahlungsabwicklung. Die Automatisierung rationalisiert diese Aufgaben, reduziert Fehler und verbessert die Konsistenz.

Dies ist in der stark regulierten Bankenbranche wichtig, in der veraltete Systeme oft die digitale Transformation verlangsamen und eine Modernisierung unerlässlich machen, um die Vorteile neuer Technologien voll auszuschöpfen.

Die Automatisierung unterstützt eine bessere Einhaltung von Vorschriften und ein besseres Risikomanagement. Automatisierte Systeme können Transaktionen in Echtzeit überwachen, verdächtige Aktivitäten erkennen und mit regulatorischen Änderungen viel effizienter Schritt halten als menschliche Teams. Dies bedeutet, dass Banken schnell auf Compliance-Vorschriften reagieren und das Risiko von Geldstrafen oder einer Schädigung ihrer Marke verringern können. Die Automatisierung verbessert außerdem die Prüfungsbereitschaft, indem sie detaillierte Protokolle aller Systemaktionen bereitstellt, wodurch die Überwachung und Überprüfung leichter zugänglich und zuverlässiger wird.

Automatisierung verbessert auch die Customer Experience. Kunden erwarten schnelle Antworten, nahtlose digitale Services und personalisierte Interaktionen. Die Automatisierung hilft den Banken, diese Erwartungen zu erfüllen, indem Anfragen rund um die Uhr bearbeitet werden und Funktionen wie sofortige Kontogenehmigungen und Betrugswarnungen in Echtzeit ermöglicht werden. Außerdem können sich die Mitarbeiter um komplexere, wertvollere Interaktionen kümmern, was die allgemeine Servicequalität verbessert.

Schließlich ermöglicht die Automatisierung den Banken zu skalieren. Automatisierte Systeme können Tausende von Konten eröffnen und Millionen von Transaktionen verarbeiten, ohne dass eine entsprechende Aufstockung des Personals erforderlich ist. Dadurch können Banken ihre Kosten senken und gleichzeitig in einem sich schnell verändernden Markt wettbewerbsfähig bleiben.

Die Automatisierung im Bankensektor nutzt Softwaretools wie KI, RPA und Workflow-Automatisierungsplattformen, um Aufgaben zu erledigen, die festgelegten Regeln oder Mustern folgen. Diese Systeme können mit Datenbanken, Dokumenten, kundenorientierten Plattformen und internen Systemen interagieren, ähnlich wie es ein menschlicher Mitarbeiter tun würde, aber schneller und ohne Ermüdung. RPA erledigt strukturierte, wiederholbare Aufgaben wie Dateneingabe, während KI die Dateninterpretation, Strategie und Entscheidungsfindung unterstützt, wie mit Blick auf Betrugserkennung oder Analyse des Kundenverhaltens.

Agentische KI erweitert diese Funktionen, indem sie Systeme in die Lage versetzt, mehrstufige Prozesse selbständig zu planen und auszuführen und sich in Echtzeit anzupassen, wenn neue Informationen verfügbar werden.

Der Automatisierungsprozess beginnt in der Regel mit der Identifizierung einer Routine-Aufgabe, die zeitaufwendig ist und nicht viel menschliches Urteilsvermögen erfordert. Entwickler oder Geschäftsanalysten entwerfen dann einen Workflow mit Low-Code-Tools oder Skripten und teilen dem System Schritt für Schritt mit, was zu tun ist. Dieser Workflow kann das Kopieren von Daten von einem System in ein anderes, das Verify von Kundendaten oder das Generieren von Berichten beinhalten.

Nach der Bereitstellung werden diese Programme im Hintergrund oder auf Abruf ausgeführt und erledigen Aufgaben, die früher Stunden dauerten, oft in nur wenigen Sekunden.

Die Bankautomatisierung funktioniert sowohl im Front-Office- als auch im Back-Office-Bereich. Im Frontoffice könnten es Chatbots oder virtuelle Assistenten sein, die grundlegende Kundenfragen beantworten, oder digitale Formulare, die auf der Grundlage früherer Kundendaten automatisch ausgefüllt werden. Im Backoffice kann die Kontenabstimmung, die Dokumentenverarbeitung und die Compliance-Berichterstattung optimiert werden.

Banken fangen oft klein an und automatisieren zunächst einige Aufgaben und expandieren dann auf umfassendere Systeme, wenn sie sehen, dass es sich lohnt. Die Automatisierung kann Tag und Nacht laufen, was sowohl die Servicegeschwindigkeit als auch die interne Effizienz verbessert und gleichzeitig Fehler und Betriebskosten reduziert.

Jede dieser Technologien trägt dazu bei, Abläufe zu rationalisieren, manuelle Arbeit zu reduzieren, die Genauigkeit zu verbessern und intelligentere, schnellere Entscheidungsfindung zu ermöglichen. Zusammen bilden sie die Grundlage der modernen Bankautomatisierung.

KI ist eine Technologie, die es Computern und Maschinen ermöglicht, menschliches Lernen, Verständnis, Problemlösung, Entscheidungsfindung, Kreativität und Autonomie zu simulieren. Es wird für Aufgaben verwendet, die über feste Regeln hinausgehen, z. B. Betrugsprävention und -erkennung, Bewertung des Kreditrisikos und Analyse der Kundenstimmung. KI kann große Datensätze analysieren, Muster erkennen und auf der Grundlage von Verhaltensweisen in der Vergangenheit Entscheidungen treffen. Im Bankwesen unterstützt KI Chatbots und Assistenten, prognostiziert Kundenbedürfnisse und hilft, Anomalien in Finanzaktivitäten zu erkennen.

Generative KI erweitert diese Funktionen durch die Erstellung maßgeschneiderter Inhalte wie personalisierte Finanzberatung, gezielte Marketingbotschaften und maßgeschneiderte Kundenkommunikation. Sie kann auch bei der Erstellung und Anpassung von regulatorischen Berichten und Wissensdatenbankartikeln helfen.

Agentische KI fügt eine weitere Ebene hinzu, indem sie Automatisierungssystemen ermöglicht, autonomer zu arbeiten. Statt vordefinierten Anweisungen zu folgen, kann die agentische KI Zwischenziele festlegen, sich an neue Informationen anpassen und Workflows in Echtzeit anpassen. Wenn beispielsweise im Kreditantrag eines Kunden Dokumentation fehlt, kann ein agentische KI-System das Problem erkennen und die erforderlichen Dokumente direkt vom Kunden anfordern. Anschließend werden die Dokumente geprüft und die Kreditbearbeitung automatisch fortgesetzt.

Im Jahr 2024 entwickelten nur 8 % der Banken systematisch generative KI, während 78 % dies durch taktische Initiativen verfolgten. Es wird jedoch erwartet, dass die Verwendung von KI in den kommenden Jahren dramatisch ansteigen wird.¹ Untersuchungen zeigen, dass Unternehmen, bei denen KI vollständig in IT-Prozesse integriert ist, insgesamt den gleichen Betrag in Technologie investieren wie andere Unternehmen. Sie investieren jedoch einen größeren Teil ihres Budgets in generative KI.

Diese Unternehmen übertreffen ihre Konkurrenten bei mehreren Leistungskennzahlen und verzeichnen 50 % weniger Serviceausfälle und eine um 24 % höhere Zufriedenheit mit dem IT-Kundenservice.⁴

APIs sind eine Reihe von Regeln oder Protokollen, die es Softwareanwendungen ermöglichen, miteinander zu kommunizieren und Daten sicher auszutauschen. Bei der Bankautomatisierung verbinden APIs Kernbankensysteme, CRMs, Zahlungsgateways und Compliance-Tools. Sie sind unerlässlich für den Aufbau integrierter Workflows und plattformübergreifender Echtzeitdienste.

Bei BPM-Plattformen kommen Methoden zum Einsatz, die Strategien, Prozesse und Workflows erkennen, modellieren, analysieren, bemessen, verbessern und optimieren. Sie unterstützen Banken dabei, ganze Prozesse abzubilden, Verbesserungsmöglichkeiten zu identifizieren und die Zusammenarbeit verschiedener Systeme und Automatisierungskomponenten zu Orchestrate. BPM ist besonders nützlich für die abteilungsübergreifende Verwaltung komplexer, mehrstufiger Prozesse.

Cloud Computing ist der On-Demand-Zugriff auf Rechenressourcen – physische oder virtuelle Server, Datenspeicher, Netzwerkfunktionen, Tools für die Anwendungsentwicklung, Software, KI-gestützte Analyseplattformen und mehr – über das Internet mit nutzungsabhängiger Preisgestaltung. Cloud-Plattformen bieten die Infrastruktur, die erforderlich ist, um Automatisierung in großem Maßstab auszuführen. Sie unterstützen eine schnelle Bereitstellung, flexible Speicherung und sicheren Zugriff auf Systeme von überall. Banken nutzen Cloud-Services, um RPA-Bots, KI-Modelle und Datenanalyseplattformen mit minimalen Hardwareinvestitionen zu hosten.

IDP kombiniert OCR mit KI und Verarbeitung natürlicher Sprache (Natural Language Processing, NLP), um Dokumente zu lesen, zu verstehen und zu klassifizieren, sogar Formate mit unterschiedlichen Layouts oder unstrukturierter Sprache. Banken nutzen IDP, um komplexe Dokumente wie Anwendungen, Jahresabschlüsse oder regulatorische Formulare automatisch und genau zu verarbeiten.

Diese Plattformen ermöglichen es Geschäftsanwendern oder Analysten, Automatisierungs-Workflows mit minimaler Codierung zu entwerfen und bereitzustellen. Banken nutzen sie, um schnell interne Tools zu entwickeln oder kleinere Prozesse zu automatisieren, ohne stark auf IT-Teams angewiesen zu sein. Dieser Ansatz macht die Automatisierung skalierbar und abteilungsübergreifend zugänglich.

Maschinelles Lernen ist ein Zweig der KI, der darauf abzielt, Computer und Maschinen in die Lage zu versetzen, den menschlichen Lernprozess imitieren. Es ermöglicht ihnen, Aufgaben selbstständig auszuführen und ihre Leistung im Laufe der Zeit durch Erfahrung und Kontakt mit mehr Daten zu verbessern. ML-Modelle werden darauf trainiert, Ergebnisse vorherzusagen, Risiken zu klassifizieren oder Maßnahmen zu empfehlen.

Im Bankwesen hilft ML dabei, Betrugserkennung zu optimieren, das Underwriting von Krediten zu automatisieren und Kundenangebote zu personalisieren, indem es aus Mustern in historischen Daten lernt. Agentische KI kann ML-Outputs nutzen, um autonome Entscheidungen zu treffen, fehlende Informationen anzufordern oder komplexe Fälle ohne menschliches Eingreifen zu eskalieren.

NLP ist ein Teilgebiet der Informatik und KI, das maschinelles Lernen einsetzt, damit Computer menschliche Sprache verstehen, interpretieren und darauf reagieren können. Es ist unerlässlich für Chatbots, Sprachassistenten und automatisierte E-Mail-Bearbeitung. Im Bankwesen hilft NLP dabei, den Kundensupport zu automatisieren, Kundenfeedback zu analysieren und Erkenntnisse aus unstrukturierten Texten wie Kundenbeschwerden oder Callcenter-Protokollen zu gewinnen.

OCR wird verwendet, um gescannte Dokumente oder Bilder in maschinenlesbaren Text umzuwandeln. Banken verwenden OCR, um beim Onboarding oder bei der Kreditbearbeitung Daten aus Formularen, Schecks, Rechnungen und Ausweisdokumenten zu extrahieren. In Kombination mit KI oder RPA ermöglicht OCR die Automatisierung dokumentenintensiver Arbeitsabläufe, die zuvor eine menschliche Überprüfung erforderten.

RPA nutzt intelligente Automatisierungstechnologie, um sich wiederholende, regelbasierte Aufgaben auszuführen, die Menschen normalerweise an einem Computer erledigen würden, wie z. B. das Extrahieren von Daten, das Ausfüllen von Formularen und das Verschieben von Dateien. Im Bankwesen wird RPA häufig für Aufgaben wie Kunden-Onboarding, Wartung und Transaktionsverarbeitung eingesetzt. Es erfordert nur geringe bis gar keine Änderungen an bestehenden Systemen und kann über mehrere Anwendungen hinweg eingesetzt werden.

Bestimmte Bankprozesse sind bevorzugte Ziele für Automatisierungslösungen, da es sich dabei um regelbasierte, sich wiederholende Aufgaben handelt, die sowohl für die Betriebseffizienz als auch für die Kundenzufriedenheit kritisch sind. Dank der jüngsten technologischen Fortschritte können Banken komplexe Funktionen systemübergreifend schneller und präziser automatisieren. Zu den Anwendungsfällen der Bankautomatisierung gehören:

Routine-Aktualisierungen wie Änderungen der Adresse, das Bearbeiten von Kontaktinformationen oder das Zurücksetzen von Passwörtern erfordern einfache Workflows, die einer strengen Logik folgen und sich so leicht automatisieren lassen. Ein Chatbot oder Self-Service-Formular sammelt aktualisierte Informationen vom Benutzer, und ein RPA-Bot aktualisiert automatisch die relevanten internen Systeme, z. B. das CRM, das Kernbankensystem und die Compliance-Aufzeichnungen. Dieser End-to-End-Prozess macht die Einbindung von Call-Centern überflüssig, verkürzt die Wartezeiten und gewährleistet die plattformübergreifende Konsistenz.

Das Onboarding ist oft ein langsamer und manueller Prozess, der Identitätsüberprüfung, Dokumentenerfassung und Dateneingabe umfasst. Es ist ein ideales Ziel für die Automatisierung, da die Schritte stark strukturiert und regelbasiert sind. Automatisierungstools können mithilfe der optischen Zeichenerkennung (OCR) Daten aus gescannten Dokumenten wie Reisepässen oder Betriebskostenabrechnungen extrahieren.

Die Bots gleichen diese Informationen dann mit internen Datenbanken oder Drittanbietern wie z. B. Registern der Regierung ab. Das Kundenprofil wird automatisch erstellt und Formulare werden vorausgefüllt. Compliance-Prüfungen wie Know Your Customer (KYC) werden in Echtzeit ausgelöst. Diese Automatisierungen verkürzen die Onboarding-Zeit von Tagen auf Minuten, verbessern die Kundenzufriedenheit und reduzieren die Abbruchrate.

Etwa 65 % der Führungskräfte im Kundenservice erwarten, dass sie generative KI mit dialogorientierter KI integrieren werden, um die Kundenzufriedenheit zu erhöhen² KI-gestützte Chatbots können grundlegende Kundenservice wie die Überprüfung eines Kontostands, das Auffinden eines Geldautomaten in der Nähe oder das Zurücksetzen einer PIN bearbeiten, ohne dass ein menschliches Urteilsvermögen erforderlich ist. Diese Bots verstehen Abfragen in natürlicher Sprache und liefern sofortige Antworten, indem sie auf Daten aus Backend-Systemen zugreifen.

Wenn der Bot das Problem nicht lösen kann, leitet er den Fall an einen Servicemitarbeiter weiter und fügt den Gesprächsverlauf an, damit keine Informationen verloren gehen. Dieses Hybridmodell verbessert die Effizienz und ermöglicht es den Mitarbeitern, sich auf komplexere Supportanforderungen zu konzentrieren.

Banken bearbeiten eine enorme Menge an Dokumenten, von Anwendungen bis hin zu Compliance-Unterlagen. Die Automatisierung verwendet OCR und intelligente Dokumentenverarbeitung (IDP), um Daten aus unstrukturierten Dateien wie PDFs oder gescannten Bildern zu extrahieren. Softwareprogramme klassifizieren, speichern und indizieren diese Dokumente in Content-Management-Systemen, sodass sie leicht abrufbar und prüfbar sind. Die Automatisierung dieses Prozesses reduziert den Bedarf an Speicher und eliminiert die zeitaufwändige manuelle Indizierung.

Betrugserkennung erfordert die kontinuierliche Überwachung großer Transaktionsmengen, um Anomalien zu erkennen, die auf böswillige Aktivitäten hindeuten. Manuelle Überwachung ist nicht skalierbar, aber die KI-gestützte Automatisierung zeichnet sich hier hervorragend aus. Modelle für maschinelles Lernen können Muster im Kundenverhalten analysieren und Abweichungen erkennen, z. B. die Anmeldung von einem unbekannten Ort aus oder eine plötzliche hohe Abhebung.

Wenn Schwellenwerte überschritten werden, kann das System automatisierte Reaktionen auslösen, wie z. B. das Einfrieren des Kontos, die Benachrichtigung des Kunden oder die Weiterleitung an einen menschlichen Betrugsanalysten. Diese Echtzeit-Interventionen reduzieren finanzielle Verluste erheblich und schaffen Vertrauen bei den Kunden.

Zum Beispiel arbeitete die pakistanische Aksari Bank mit IBM zusammen an der Einhaltung der neuen Cybersicherheitsvorschriften der Regierung. Die neue Richtlinie forderte die Banken auf, grundlegende Sicherheitsfunktionen aufrechtzuerhalten, einschließlich Security Operations Centers (SOCs) und automatisierter Reaktionstools, die rund um die Uhr arbeiten.

Das daraus resultierende neue SOC senkte die Zahl der Sicherheitsvorfälle von etwa 700 pro Tag auf weniger als 20. Außerdem wurde die durchschnittliche Sanierungszeit durch die Implementierung einer automatisierten Reaktion von 30 Minuten auf nur 5 Minuten reduziert.³

Die KYC- und AML-Compliance-Prozesse umfassen das Sammeln detaillierter persönlicher und finanzieller Informationen, deren Abgleich mit behördlichen Beobachtungslisten und die laufende Überwachung von Transaktionen. Bei diesen Prozessen handelt es sich um sich wiederholende, regelgesteuerte Funktionen, die eine hohe Genauigkeit und Rückverfolgbarkeit erfordern. Die Automatisierung hilft durch das Sammeln und Validieren von Ausweisdokumenten, die Durchführung von Echtzeit-Überwachungslistenprüfungen und die Aktualisierung von KYC-Datensätzen auf der Grundlage neuer Informationen.

KI-Algorithmen können Transaktionsverläufe analysieren, um auf verdächtiges Verhalten hinzuweisen und so das Risiko von Finanzkriminalität und behördlichen Strafen zu verringern. Die Software generiert außerdem automatisch Prüfprotokolle, was die regulatorische Transparenz unterstützt.

Die Kreditbearbeitung umfasst in der Regel das Sammeln von Finanzdaten, die Bewertung der Kreditwürdigkeit und die Validierung von Dokumenten. Dieser Workflow ist außerdem repetitiv, dokumentenlastig und anfällig für Engpässe – er eignet sich daher gut für die Automatisierung. RPA-Bots können Bewerberdaten aus verschiedenen Kanälen (z. B. Webformularen, E-Mails und CRMs) sammeln, Kredit-Scores überprüfen, Einkommensaufzeichnungen verifizieren und mit internen Kreditvergabekriterien abgleichen.

KI kann sogar bei der Risikobewertung auf der Grundlage historischer Muster helfen. Dadurch wird der gesamte Lebenszyklus von der Anwendung bis zur Entscheidung rationalisiert, der manuelle Aufwand und die Bearbeitungszeit reduziert und gleichzeitig die Genauigkeit und Compliance gewährleistet.

Banken sammeln große Mengen an Kundendaten, nutzen diese aber oft zu wenig. Die Automatisierung ermöglicht eine dynamische Kundensegmentierung basierend auf Verhalten, Präferenzen oder Transaktionsverlauf. KI-Tools, einschließlich generativer KI, können zeitnahe, personalisierte Angebote über den bevorzugten Kanal des Kunden, z. B. E-Mail oder mobile App, erstellen und bereitstellen.

Die Automatisierung hilft auch dabei, die Kampagnenleistung in Echtzeit zu überwachen und die Botschaften auf der Grundlage der Reaktionen der Zielgruppe anzupassen. Dies erhöht das Engagement und hilft den Banken, ihre Dienstleistungen ohne manuellen Aufwand besser zu verkaufen (Cross-Selling oder Upselling).

Banken verarbeiten täglich Tausende – manchmal Millionen – von Zahlungen und die Abstimmung dieser Transaktionen zwischen den Systemen kann mühsam sein. RPA-Bots können eingehende und ausgehende Zahlungsbelege abgleichen, Unstimmigkeiten erkennen und Ausnahmen zur menschlichen Überprüfung markieren. Sie können auch automatisch Abstimmungsberichte erstellen. Wenn ein Kunde beispielsweise eine Kreditkartenrechnung bezahlt, muss die Zahlung mit der Abrechnung abgeglichen und auf das Konto gebucht werden. Durch die Automatisierung wird sichergestellt, dass die richtigen Mengen fehlerfrei angewendet werden.

Aufsichtsbehörden verlangen von den Banken, dass sie regelmäßige Berichte mit detaillierten, strukturierten Daten absenden. Diese Daten aus verschiedenen Systemen zu sammeln, sie richtig zu formatieren und knappe Fristen einzuhalten, ist eine schwierige Aufgabe für die Mitarbeiter. Automatisierungsplattformen rufen Echtzeitdaten aus mehreren Systemen ab, wenden Logik an, um die Daten zu sortieren und zu validieren, und generieren standardisierte Berichte zur Einreichung. Dieser Prozess verringert das Risiko verspäteter Einreichung, Fehler oder Nichteinhaltung von Vorschriften, was zu Geldstrafen führen kann.

Zu den Hauptvorteilen der Bankautomatisierung gehören:

Bessere Einhaltung von Vorschriften und besseres Risikomanagement: Automatisierte Systeme folgen festgelegten Regeln und hinterlassen einen Prüfpfad, was es den Banken erleichtert, die Vorschriften einzuhalten. KI-Tools können Aktivitäten überwachen und verdächtige Transaktionen sofort kennzeichnen.

Konsistenz bei allen Prozessen: Automatisierte Workflows führen Aufgaben immer auf die gleiche Weise aus, was zu einer konsistenten Erbringung von Dienstleistungen beiträgt.

Customer Experience: Kundeninteraktionen werden einfacher und zufriedenstellender durch schnelleren Service, weniger Fehler und ganztägigen Support durch Chatbot und Self-Service.

Entscheidungsfindung: KI-gestützte Tools können große Datensätze schnell analysieren, um die Prüfung der Kreditwürdigkeit, Risikoanalyse und Kundenansprache zu unterstützen und Entscheidungen zu beschleunigen.

Verbesserte Genauigkeit: Die Automatisierung minimiert menschliche Fehler bei der Dateneingabe, Dokumentenbearbeitung und Transaktionsverarbeitung. Bessere Genauigkeit führt zu saubereren Daten und zuverlässigeren Ergebnissen.

Erhöhte Effizienz: Automatisierungen erledigen Aufgaben schneller als Menschen und können ohne Unterbrechungen Vollzeit arbeiten. Das bedeutet, dass Prozesse wie die Kontoeröffnung oder die Kreditgenehmigung in Minuten statt in Tagen erfolgen.

Geringere Betriebskosten: Indem sie manuelle Arbeit durch automatisierte Systeme ersetzen, können Banken die Arbeitskosten senken und Ausgaben im Zusammenhang mit Fehlern oder Verzögerungen reduzieren.

Skalierbarkeit: Durch die Automatisierung können Banken ein wachsendes Arbeitsvolumen bewältigen, wie z. B. steigende Kundenanfragen oder Transaktionslasten.