Was ist Straight-Through-Processing?

STP kann mehrere automatisierte Phasen umfassen, darunter Initiierung, Validierung, Anreicherung, Routing, Erfüllung und Abwicklung. STP ist jedoch kein Alles-oder-Nichts-Vorschlag, sondern ist oft in Bezug auf die STP-Rate oder den Prozentsatz des automatisierten Prozesses Thema. Die Einführung einer STP-Methode kann die Bearbeitungszeiten verkürzen, was wiederum die betrieblichen Aufgaben rationalisiert, eine größere Skalierbarkeit ermöglicht und eine klare, nachprüfbare Dokumentation erzeugt. 

STP ist bei Finanzdienstleistungen besonders verbreitet, insbesondere im Wertpapierhandel, im Zahlungsverkehr und im Bankgeschäft. Im Wertpapierhandel werden beispielsweise täglich Millionen von Transaktionen analysiert, freigegeben und ohne menschliche Beteiligung durchgeführt. 

Die Spezifikationen einer STP-Transaktion können variieren und nicht alle Anwendungen umfassen jeden einzelnen Schritt. Betrachten wir das Beispiel einer Lebensmittelkette, die eine Bestellung bei ihrem Tomatenlieferanten aufgibt, mit dem Ziel, STP über den gesamten Lebenszyklus zu erreichen.

Die Lebensmittelkette verfügt über ein automatisiertes System, das feststellt, dass das Angebot an Tomaten knapp wird. Anhand der Verkaufszahlen und des Lagerbestands ermittelt das Warenwirtschaftssystem der Kette, dass der Laden 10 Kisten Tomaten à 25 Pfund benötigt.

Das System generiert automatisch (und in Echtzeit) eine Bestellung und sendet diese an den Tomatenlieferanten. Dieser Auftrag kann mithilfe standardisierter Protokolle zur Übermittlung von Geschäftsdokumenten, wie z. B. Electronic Data Interface (EDI), versendet werden.

Der Tomatenlieferant erhält die Bestellung und überprüft automatisch die darin enthaltenen Informationen. Stimmt der Preis? Verfügt der Lieferant selbst über genügend Lagerbestände und Lieferkapazitäten? Hat die Lebensmittelkette ihre Zahlungen rechtzeitig beglichen? Gibt es bestehende Verträge, die auf Richtigkeit und Sinnhaftigkeit überprüft werden müssen? Stimmt die Lieferadresse mit der Adresse überein, die der Lieferant bereits gespeichert hat? 

Das Ziel von STP ist es, jede dieser Fragen automatisch und augenblicklich zu beantworten. 

Die Lebensmittelkette übermittelt möglicherweise nicht alle Informationen, die der Tomatenlieferant zur Abwicklung der Bestellung benötigt. Es könnten lediglich die Menge, die Artikel-SKU (Stock Keeping Unit) und die Lieferadresse angegeben werden. Der Tomatenlieferant muss diese Basisbestellung dann mit weiteren Informationen „anreichern“. Dazu könnten Überlegungen zum Versand gehören, wie z.B. Gewicht oder Temperaturanforderungen, wo die Tomaten gelagert werden, woher der Lieferant die Tomaten für diesen speziellen Kunden bezieht und mehr. 

Diese Daten sind für die Lebensmittelkette nicht notwendig, aber für die Nachverfolgung der Tomatenlieferungen unerlässlich. 

Routing bezeichnet den Prozess der Weiterleitung von Finanztransaktionen über die entsprechenden Freigabekanäle oder Zahlungsabwicklungsnetzwerke. Im Wesentlichen geht es darum, welche Zahlungsmethode verwendet werden und wie die Zahlung erfolgen soll.

Zu den Methoden der elektronischen Zahlung in einem STP-System gehören elektronische Überweisungsformen, wie z. B. ACH (Automated Clearing House) in den Vereinigten Staaten oder SEPA (Single Euro Payments Area) in Europa. Diese werden häufig für Transaktionen zwischen Banken und anderen Finanzinstituten sowie für Überweisungen zwischen Unternehmen, Verbrauchern und Regierungsbehörden verwendet. Sie sind klassische STP-Methoden für Dinge wie Gehaltsabrechnungen und Lieferantenzahlungen, da Dateien oder API-Aufrufe automatisch validiert, weitergeleitet, verrechnet und abgerechnet werden können.

Zu den weiteren Methoden gehören kartenbasierte Zahlungen, Sofortzahlungssysteme wie Real-Time Payments (RTP) und FedNow sowie Überweisungen.

Der Tomatenlieferant kann nun den Lagerbestand und die Lieferoptionen prüfen und die Lebensmittelkette über diese Aktualisierungen informieren. Um eine 100%ige Durchlaufverarbeitung zu erreichen, könnte ein automatisches Roboter-Fulfillment-System zum Sammeln, Verpacken und Versenden der Tomaten eingesetzt werden. Es ist aber auch üblich, manuelle Schritte mit automatisierten zu kombinieren. Zum Beispiel kann der Lieferant seine eigenen Lagerarbeiter anweisen, die Kisten mit Tomaten zu verpacken und auf geeignete Lastwagen zu verladen.

Bei anderen STP-Transaktionen umfasst die Abwicklung lediglich die Zahlung. Versicherungsansprüche, Hypothekenzahlungen und Finanztransaktionen wie der Aktienhandel profitieren von STP, erfordern jedoch keine physische Erfüllungsphase, da es sich nicht um physische Gegenstände handelt.

Nach Bestätigung der Auftragserfüllung erstellt der Lieferant automatisch eine Rechnung und sendet diese an den Kunden. Im Gegenzug erhält die Lebensmittelkette diese Rechnung automatisch und reicht die Zahlung für Forderungen über die akzeptierte Methode (zum Beispiel ACH) ein. 

Bei dieser gesamten Transaktion waren Menschen nur an den physischen Aspekten des Tomatenkaufs beteiligt: dem Verladen, dem Ausliefern und dem Einräumen der Regale. Der Rest der Transaktion wurde ohne menschliches Eingreifen abgeschlossen. 

Dieses Beispiel ist ein besonders optimiertes, automatisiertes Beispiel. Die Lebensmittelkette verfügt vielleicht nicht über ein Bestandssystem, das automatisch erkennt, wann eine neue Tomatenlieferung benötigt wird. STP bezieht sich auf das Ziel, diesen Prozess zu automatisieren. Die „STP-Rate“ bezieht sich auf den Prozentsatz der Transaktionen, die automatisch verarbeitet werden.

Auch wenn ein Unternehmen nicht alle Prozesse automatisieren kann, profitiert es möglicherweise dennoch von schrittweisen Automatisierungen und Verbesserungen seines durchgängigen Verarbeitungssystems. Zu den Hauptvorteilen gehören:

Die Automatisierung kann das Risiko menschlicher Fehler bei der Dateneingabe und Validierung erheblich reduzieren. Eine VAO-Analyse der Dateneingabe in Lieferkettenunternehmen stellte eine Fehlerquote von bis zu 4 % bei manueller Dateneingabe fest, aber maximal nur 1 % bei STP-freundlichen automatisierten Prozessen. Im großen Maßstab stellt dies eine drastische Verbesserung dar.

Ein STP-Workflow kann zu Kostensenkungen führen. Diese Kostenreduzierung erfolgt zum Beispiel durch das Ersetzen menschlicher Arbeitskraft, die Verringerung des Bedarfs an papierbasierten Produkten wie Schecks, Briefmarken und Druckmaterial, die Entlastung des Kundenservices durch zeitnahe Kommunikation und vieles mehr. Eine Studie von Synovus stellte fest, dass die durchschnittlichen Kosten für die manuelle Erstellung einer Rechnung etwa 10 USD betragen, während die Ausgaben bei Unternehmen, die Automatisierungsstrategien anwendeten, lediglich bei 2,81 USD lagen. 

Dieselbe VAO-Studie ergab, dass die durchschnittliche Bearbeitungszeit für eine manuell erstellte Rechnung etwa 10 bis 12 Minuten beträgt. Diese Zahl steigt jedoch exponentiell an, wenn andere Faktoren berücksichtigt werden, wie z. B. die Dokumentenwarteschlange und die begrenzte Skalierbarkeit bei hohem Aufkommen. Die gesamte Zykluszeit vom Wareneingang bis zur Fertigstellung betrug bei manueller Abfertigung 14,6 Tage. Mit STP-Methoden? Ungefähr 3 bis 5 Tage.

Die Automatisierung einzelner Schritte im Transaktionsprozess verbessert und beschleunigt sowohl diesen bestimmten Schritt als auch den gesamten Prozess.

Bei Prozessen mit erheblichen manuellen Eingriffen erfordert das Wachstum eines Unternehmens eine proportionale Erhöhung der Mitarbeiterzahl, um das neue Auftragsvolumen zu bearbeiten. STP kann diesen Kreislauf durchbrechen. Automatisierte Dienstleistungen sind oft kostengünstiger und lassen sich bei steigendem Bestellvolumen leichter skalieren. 

STP kann die Kundenzufriedenheit steigern, indem es zahlreiche Schwachstellen bei Geschäftstransaktionen reduziert oder beseitigt. So werden beispielsweise Benachrichtigungen, wie Versandaktualisierungen, automatisch nach der Genehmigung erstellt und versendet. Diese Automatisierungen reduzieren Bearbeitungszeiten und Fehler und sorgen so für eine positivere Customer Experience.  

Die Automatisierung von Geschäftstransaktionen und Zahlungssystemen gemäß den STP-Zielen kann dazu beitragen, die Einhaltung von Vorschriften zu gewährleisten und Sicherheitsrisiken zu minimieren. Die Einhaltung gesetzlicher Vorschriften kann automatisch angewendet werden: So variieren beispielsweise staatliche Steuergesetze, Gesetze zum geistigen Eigentum und Gesetze zum Schutz personenbezogener Daten je nach Standort, können aber automatisch basierend auf dem Standort der an einer Transaktion beteiligten Unternehmen angewendet werden.  

STP ermöglicht auch die Implementierung sicherer Transaktionsprotokolle wie EDI und die Einbindung von KI-Tools, die dabei helfen, verdächtiges und potenziell betrügerisches Verhalten zu erkennen. 

Die bloße Existenz einer STP-Rate als Kennzahl zeigt, dass Unternehmen zwar den Wert von STP als Ziel anerkennen, es aber erhebliche Hindernisse und Herausforderungen für die vollständige Umsetzung gibt.

Unternehmen verlassen sich oft auf Altsysteme, die bei der Integration Probleme bereiten, insbesondere bei moderneren Systemen. Zum Beispiel wurden viele ältere Systeme nicht für die Kommunikation über APIs (Anwendungsprogrammierschnittstellen) ausgelegt, so dass entsprechende Inkompatibilitäten möglicherweise Barrieren für den Datenaustausch und integrierte Workflows darstellen. Die Entwicklung kundenspezifischer API-Lösungen ist mitunter zeitaufwändig und teuer, ebenso wie die Umstellung auf ein moderneres System.

In manchen Fällen erfordert die Automatisierung von Systemen die Überarbeitung etablierter Praktiken, mit denen die Mitarbeiter vertraut sind. Sich beispielsweise auf einen Algorithmus zu verlassen, um Risiken zu messen, zu verstehen und zu bewerten, kann für Mitarbeiter, die es gewohnt sind, diese Beurteilungen selbst vorzunehmen, beängstigend oder riskant erscheinen. 

Die Implementierung eines STP-Systems erfordert oft zeitaufwändige Änderungen und höhere Vorlaufkosten für Hardware, Software und Personal. Teams müssen möglicherweise Daten auf neue Plattformen übertragen, neue Abonnements kaufen und individuelle Integrationen erstellen, um verschiedene Datenquellen und Anwendungen zu verbinden. Dadurch müssen Berater, zusätzliches IT-Personal und Projektmanager eingestellt und bestehende Mitarbeiter umgeschult werden. 

STP ist darauf ausgelegt, von vielen modernen technologischen Fortschritten zu profitieren. Technologien wie iPaaS-Lösungen, die die Integration von Anwendungen und die Erstellung automatisierter Workflows vereinfachen, helfen Unternehmen dabei, ihre Ziele im Bereich der durchgängigen Verarbeitung zu erreichen.

Integration Platform as a Service, oder iPaaS, bezeichnet eine Suite von cloudbasierten Self-Service-Tools und -Lösungen, die zur Integration von Anwendungen, Systemen und Datenquellen verwendet werden.

iPaaS-Produkte bieten eine Lösung für die wachsende Herausforderung der Integration von Apps, Datenquellen und Diensten in zunehmend komplexen IT-Umgebungen. Mit iPaaS können Unternehmen Integrationsflüsse orchestrieren und die Interoperabilität zwischen unterschiedlichen Systemen maximieren, indem sie Tools wie vorgefertigte Konnektoren, Mappings und Transformationskomponenten nutzen.

Diese Zentralisierung und vereinfachte Integration machen iPaaS-Lösungen zu hilfreichen Tools, um STP-Ziele zu erreichen. In vielen Fällen ist STP aufgrund von Einschränkungen beim Datenaustausch schwer zu erreichen: Der Datenfluss zwischen Systemen von einem Schritt im Prozess zum nächsten ist eine grundlegende Voraussetzung für STP. iPaaS-Plattformen unterstützen Entwickler beim Aufbau der Integrationen, die für die Erstellung automatisierter Straight-Through-Processing-Systeme erforderlich sind.

Künstliche Intelligenz (KI) wird bereits in vielen Bereichen von STP-Systemen eingesetzt. Intelligente Dokumentenverarbeitung, oder IDP, basiert auf KI, um handschriftliche Dokumente zu lesen und zu verstehen, und nutzt die natürliche Sprachverarbeitung, um sie zu verstehen und die Daten an den passenden Ort zu leiten. 

KI-gestützte Tools werden auch zur Risikobewertung, zur Bewertung von Versicherungsansprüchen, zur Betrugserkennung und vielem mehr eingesetzt. Im Bankwesen werden KI-Tools dafür verwendet, Geldwäsche zu erkennen, Zahlungen mit Rechnungen abzugleichen und automatisch Nachweise und Dokumentationen für Prüfer zu erstellen.

Die Blockchain wird bereits in einigen Fintech-Anwendungen als zugrundeliegende Infrastruktur genutzt und bietet zusätzliche Möglichkeiten für zukünftige Funktionen, wie zum Beispiel die „T+0“-Abwicklung (sofortige oder nahezu sofortige Abwicklung).

„T+1“ und „T+2“ bezeichnen den Abwicklungszeitraum einer Transaktion, mit anderen Worten, wie viele Geschäftstage nach einer Transaktion erfolgt die Abwicklung? T+0 würde bedeuten, dass zwischen Transaktion und Abwicklung null Tage liegen, was eine sofortige Kommunikation ermöglicht.

In bestimmten Designs kann die Blockchain die Abhängigkeit von traditionellen Vermittlern wie ACH-Netzwerken und korrespondierenden Banken verringern. Aufgrund regulatorischer, Compliance- und Integrationsanforderungen bleibt jedoch in der Regel eine bestimmte Form von Finanzintermediären involviert.

Robotische Prozessautomatisierung, oder RPA, ist nicht genau mit der KI zu vergleichen. Sie ähnelt eher dem Einsatz eines Roboters zur Ausführung einer bestimmten Aufgabe. Eine KI kann unstrukturierte Daten verarbeiten, analysieren und sich an Muster anpassen, RPA konzentriert sich eher auf die Dateneingabe und andere spezifische Aufgaben. RPA und KI arbeiten oft zusammen, als eine Art „Hand und Gehirn“-Kombination.

Im Finanzwesen wird die KI zum Beispiel eingesetzt, um Transaktionsdaten zu analysieren und festzustellen, ob ein Betrug vorliegt. RPA zieht dann eine Schlussfolgerung und blockiert Transaktionen betrügerischer Konten. Diese Kombination wird manchmal als intelligente Automatisierung oder IA bezeichnet und dürfte in Zukunft hinsichtlich Komplexität, Leistungsfähigkeit und Popularität weiter zunehmen.