Die Digitalisierung eröffnet Finanzdienstleistern in allen Bereichen neue Möglichkeiten – von der Nutzererfahrung über den Vertrieb bis hin zur Gestaltung interner Prozesse und dem Datenmanagement. Doch durch den Einsatz von Robo Advisor, Chatbot und Co. wandeln sich auch Berufsprofile und Anforderungen – digitale Kompetenzen sind gefragt!
Negativzinsumfeld, versiegende Umsatz- und Ertragsquellen, immer strengere Regulatorik – das klassische Beratungsgeschäft der Banken schwächelt. Neue Player wie Fintechs und Neo-Banken treiben die digitale Transformation in der Finanzbranche voran und stellen gewohnte Geschäftsmodelle in Frage. Um dauerhaft wettbewerbsfähig zu bleiben, müssen die Banken ihre Kosten senken und Gewinne steigern. Eine schnelle und effiziente Anpassung an die neuen Marktbedingungen ist gefragt. Die Unternehmensberatung McKinsey schätzt etwa, dass die Gewinne der etablierten Finanzinstitute bis 2025 um bis zu 60 Prozent schrumpfen werden, wenn sie sich nicht technologisch weiterentwickeln.
Dabei verfestigt sich der Trend zum Self-Service-Banking immer mehr. Das verdeutlicht auch die „Digital Finance“-Studie des Digitalverbands Bitkom von 2020: 73 Prozent der BundesbürgerInnen nutzen mittlerweile Online-Banking. Bei den 30- bis 49-Jährigen liegt der Wert sogar bei 96 Prozent. Darüber hinaus besuchen 35 Prozent der Online-Banking-NutzerInnen überhaupt keine Filiale mehr.
Künftige Bankerinnen und Banker müssen daher nicht nur Qualifikationen in Finanzen und Wirtschaft vorweisen können, sondern auch Digitalisierungskompetenzen mitbringen. Besonders gefragt sind schon heute IT-Experten und Expertinnen, die auch die Grundzüge des Bankgeschäfts kennen.
Veränderte Kundenerwartungen
Die Digitalisierung vieler Lebensbereiche hat dazu geführt, dass sich die Kundenerwartungen verändert haben: KundInnen sind es inzwischen gewöhnt, dass Online-Bestellungen bereits am nächsten Tag geliefert werden, oder dass nahezu jede Information jederzeit abrufbar ist. Auch in der Finanzbranche haben sich die Kundenerwartungen entsprechend gewandelt. Die KundInnen wollen ortsunabhängig Konten eröffnen und Kredite beantragen oder kontaktlos mit Smartphone sowie Smartwatch bezahlen. Rasche und personalisierte Antworten auf Anfragen werden als selbstverständlich angesehen. Die Customer Experience steht bei vielen Häusern ganz oben auf der Agenda, doch für personalisierte Beratungsangebote ist eine präzise Datenbasis unerlässlich. Für Finanzdienstleister sind MitarbeiterInnen mit Knowhow im Datenbank-Management und der Big Data Analysis deshalb mittlerweile zu kritischen „Faktoren“ für die Wettbewerbsfähigkeit geworden.
Automatisierungsmöglichkeiten in der Finanzbranche
Um den von den Kunden erwarteten Service-Standard auch bei Finanzgeschäften zu liefern, führt kein Weg an automatisierten Tools und Robotertechnik vorbei. Chatbots beispielsweise unterstützen zunehmend im First-Level-Support, wo sie rund um die Uhr Kundenanfragen beantworten. Die schnellen Helfer sind dank künstlicher Intelligenz in der Lage, Konversationen mit menschlichen Usern zu führen. Die durch die Interaktion mit Kunden gesammelten Daten lassen sich später dank Big Data Analysis weiter nutzen. Bots können außerdem automatisierte Umsatzberichte erstellen und so Analysen, Reportings oder das Controlling vereinfachen.
KI wird daneben längst in weiteren Bereichen der Finanzindustrie eingesetzt – beispielsweise bei der Erkennung von Betrug oder der Verhinderung von Cyberangriffen. Fintechs wie creditshelf verwenden eine technologiegestützte Risikoanalyse in der Kreditprüfung. Dadurch erhalten die KreditexpertInnen sehr schnell wichtige Informationen und Voraussagen, die sie bei ihren Entscheidungen unterstützen. Außerdem ist geht diese Analyse aufgrund der großen Menge an verarbeiteten Daten tiefer als herkömmliche Methoden.
Robotertechnik übernimmt Anlageberatung
Ein weiteres automatisiertes Tool ist der Robo Advisor – ein Algorithmus, der Kundinnen und Kunden bei der Geldanlage unterstützt. Solche teil- oder vollautomatisierten Systeme ermitteln Ziele und Risikobereitschaft von Kunden durch Online-Fragebögen und erstellen daraus Risikoprofile sowie Wunschportfolios. Nach wenigen Klicks erhält der Kunde so eine Anlageberatung – und das rund um die Uhr und ortsunabhängig. Bei manchem Robo Advisor geht der Funktionsumfang so weit, dass er gleich auch das Portfolio des Kunden nach dessen Vorgaben managt. Mit einer solchen automatisierten Finanzberatung können neue Zielgruppen erreicht und gleichzeitig Vertriebs- und Verwaltungskosten gesenkt werden.
Vorteile der Automatisierung für Kunden und Finanzdienstleister:
- Geringere Kosten
- Aktuellere und umfangreichere Informationen
- Vereinfachter, ortsunabhängiger Zugang
- Rationalere Entscheidungen
- Transparenz
Automatisierung: RPA als erster Schritt
Aufgrund des Kostendrucks und der veränderten Marktbedingungen ist die umfassende Automatisierung erklärtes Ziel vieler Finanzierer. Doch komplexe End-to-End-Prozesse vollständig abzubilden und zu digitalisieren ist eine riesige Herausforderung. Für den Einstieg eignet sich daher oft die sogenannte Robotic Process Automation (RPA). Damit werden zunächst einzelne Prozessbestandteile effizienter gestaltet. Insbesondere im Finanz- und Kreditbereich können RPA-Roboter administrative und sich wiederholende Aufgaben, wie beispielsweise Kontoeröffnungen und -schließungen, übernehmen. Solche Standardprozesse sind repetitiv und regelbasiert, wodurch sie gut automatisiert werden können.
Die Einführung und Nutzung dieser Technologie erfordert jedoch Wissen bezüglich Entwicklung und „Wartung“ der Roboter. Dadurch eröffnen sich im Finanzbereich neue Einsatzfelder für RPA Developer und Data Engineers. Software-Roboter können auch automatisierte Bonitätsprüfungen durchführen oder Rechnungen bearbeiten. Werden administrative Aufgaben zunehmend automatisiert, haben KundenberaterInnen mehr Zeit für Kundengespräche sowie wertschöpfende und kreative Aufgaben. Obendrein können Fehler reduziert und die Geschwindigkeit und Effizienz von Prozessen optimiert werden.
Wer ist in der Finanzbranche künftig besonders gefragt?
Robotische Systeme entlasten bei repetitiven Tätigkeiten, Assistenzsysteme und Chatbots leisten kognitive Unterstützung, künstliche Intelligenz hilft bei der Erkennung von Betrug, der Verhinderung von Cyberangriffen sowie der Bereitstellung von maßgeschneiderten Kundenempfehlungen. Damit sind Veränderungen auf dem Arbeitsmarkt der Finanzbranche vorprogrammiert. Besonders IT-Spezialisten wie Machine-to-Machine-Software-Entwickler, Data Scientists, IT-Sicherheitsexperten und Human-Machine Interaction Designer werden künftig wohl bei jedem Finanzunternehmen gefragt sein.
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