Digitale Helferlein in der Praxis – Wo Robotics schon heute Alltag ist

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Prozessautomatisierung zur Unterstützung der Customer Experience im Finanzsektor

Ausgangssituation

Ein Unternehmen aus dem Finanzsektor hatte folgendes Dilemma: Das Geschäft lief gut und befand sich im Wachstum, jedoch übertrafen die Kosten der angebotenen Dienstleistungen die generierten Umsätze und sorgten letzten Endes für eine negative Umsatzrendite. Eng damit verbunden war die Customer Experience. Wollte man die Kosten bei gleichbleibendem Umsatz drücken, so wären Abstriche in der Servicequalität und damit einhergehend in der Kundenzufriedenheit unabdingbar gewesen. Um dieses Szenario zu vermeiden, engagierte das Finanzunternehmen die US-amerikanische Beratung BP3, welche sich auf digitale Prozessautomatisierung spezialisiert hat.
Als ausschlaggebende Faktoren, die zur Erhöhung der Kosten bei sinkender Kundenzufriedenheit führte, machte BP3 folgende aus:

  • Unzureichende Einsicht in die Prozesse und fehlendes Reporting
  • Durchlaufzeiten und Prozessabläufe nicht beständig genug
  • Anzahl der Nachbearbeitungen über dem Branchendurchschnitt
  • Mitarbeiteranzahl zu gering, um Kundenwünsche optimal zu bedienen

Lösung

Die Herausforderung für BP3 bestand also in der Verbesserung der Customer Experience bei gleichzeitig sinkenden Prozesskosten der angebotenen Dienstleistungen. Um dies zu erreichen, wurden in erster Instanz alle mit der Kundenzufriedenheit zusammenhängenden Prozesse analysiert und ausgewertet. Dabei stellte sich heraus, dass es rund 60 verschiedene Prozesse im Unternehmen gibt, die ebenso automatisiert abgebildet werden könnten.
Zur Lösung des Problems implementierten die Berater einen maschinell lernenden Verteiler auf Basis von IBM Watson. Der intelligente Assistent war in der Lage 80 % aller Anfragen automatisiert zu bearbeiten und den Anfragetyp selbstständig zu ermitteln. Auf Grundlage dessen entschied er, ob die Anfrage manuell durch einen Mitarbeiter oder automatisiert durch eine RPA-Lösung bearbeitet werden kann.
Auf diese Weise übernahm RPA die einfachen und nicht-wertschöpfenden Tätigkeiten, welche nichts desto trotz die am schnellsten wachsenden Kostenreiber im Prozess darstellten. Die BPM-Plattform von IBM regelte die Verteilung der Aufgaben zwischen menschlichen Ressourcen und den Software-Robotern. Aufgaben, die eine höheres Verständnis voraussetzten, wurden Fachleuten zugewiesen.

Systeme im Einsatz

  • RPA-Software
  • Digitale Prozessautomatisierungssoftware
  • Bluemix Watson Services

Nutzen

Der Einsatz dieses Systems ermöglichte dem Finanzinstitut über alle Funktionsbereiche hinweg eine End-to-End Transparenz der Prozessabläufe sowie Reporting-Funktionen, welche zuvor nicht verfügbar waren. In Zahlen ausgedrückt wurden etwa 3,5 Vollzeitstellen (FTE) im Jahr eingespart und das Einstellen weiterer Mitarbeiter war bis zu einem Geschäftswachstum um 50 % nicht notwendig. Die Prozess-Nachbearbeitung konnte um 65 % gesenkt werden, zudem wurden 85 % aller Prozesse innerhalb des geplanten Zeitrahmens abgeschlossen. In Folge dessen war es möglich die Customer Experience zu steigern und konstant zu halten .

Radar-Meinung

Der hier vorgestellte Use Case zeigt eine Variante, bei der die RPA Lösung nur einen Teilaspekt darstellt und über eine Software mit künstlicher Intelligenz orchestriert wird. Es handelt sich damit um eine sehr fortschrittliche Lösung, die aber ohne Software-Roboter kaum denkbar und wenig sinnvoll wäre. Daraus lässt sich ableiten, dass die zeitnahe Auseinandersetzung mit RPA ein wichtiger Zwischenschritt in der Vorbereitung noch umfangreicherer Automatisierung mit den Mitteln der Digitalisierung ist.
Auch wenn die Einrichtung einer Lösung wie IBM Watson derzeit noch mit immensem Aufwand und hohen finanziellen Belastungen verbunden ist, darf man ruhigen Gewissens festhalten, dass diese Kosten in Zukunft sinken während die Leistungsfähigkeit weiter steigen wird. Insbesondere für CIOs und CDOs wäre es unentschuldbar, die Kombination aus RPA und KI nicht zu einem Angelpunkt ihrer digitalen Strategie zu machen.

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