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09. August 2017 - 08:30Robotic Process Automation

Regulatorik effizient umsetzen

von Ralf Jaspert, Carl Moritz Graf

Große Komplexität und enge Zeitfenster zur Umsetzung neuer Regulierungsvorgaben erfordern bei vielen Banken technische und prozessuale Anpassungen. Innovative Technologien wie Robotic Process Automation (RPA) sollen den Instituten künftig dabei helfen, wiederkehrende manuelle Prozesse effizient zu bearbeiten.

Eine Kurzzusammenfassung finden Sie hier.
Vor allem bei öden Routinetätigkeiten sind Roboter dem Menschen überlegen. (zapp2photo/fotolia)
Verschärfte Anforderungen an regulatorische Eigenmittel sowie eine zunehmende Verflechtung zwischen Aufsichtsrecht und Rechnungslegung erfordert in den Banken fachliche, prozessuale und technische Anpassungen. Bedingt durch das oftmals enge Zeitfenster zur Umsetzung der Anforderungen und die vielfältigen Abhängigkeiten zwischen Rechnungs- und Meldewesen sowie Risiko- und Finanzcontrol­ling erweist sich die Umsetzung neuer rechnungslegungsspezifischer und aufsichtsrechtlicher Anforderungen als äußerst komplex. Demgegenüber steht die Anforderung, neue regulatorische Anforderungen in Zeiten hohen Kostendrucks möglichst kostenneutral umzusetzen. Angesichts dieser enormen Herausforderung gewinnt das Thema "Regulatory Efficiency" zunehmend an Bedeutung.
Entscheider sollten ihr Augenmerk stärker als bisher auf Möglichkeiten zur effizienten Umsetzung regulatorischer Anforderungen richten. Eine wesentliche Voraussetzung dafür ist die stärkere Integration der Finanz- und Risikofunktion mit der Nutzung gemeinsamer Datenhaushalte sowie die fachliche Harmonisierung verschiedener Prozesse. Alternativ oder auch als zusätzlicher Ansatzpunkt lassen sich durch die Einführung innovativer Technologien wie Robotic Process Automation (RPA) wiederkehrende manuelle Prozesse effizient bearbeiten. Mit RPA lassen sich Prozesse ohne invasive Eingriffe in die bestehende IT-Landschaft gezielt optimieren. Die Software-Roboter bedienen ähnlich wie PC-Nutzer vorhandene Systeme und sind somit in der Lage, zunächst als Workarounds eingeführte manuelle Prozessschritte kosten- und zeiteffizient zu automatisieren.

Bank durch abgestimmtes und zeitnahes Reporting steuern

Aufgrund neuer regulatorischer Vorgaben zur Aufbereitung und Meldung von Risiko- und Finanzdaten haben viele Banken bereits begonnen, ihre Finanz- und Risikofunktion stärker aufeinander abzustimmen und besser zu verzahnen. Grundlage dafür sind die teilweise gleichen Anforderungen beider Bereiche, die weitgehend auf dieselben Datenhaushalte zugreifen. Dazu zählen vor allem: Geschäftsdaten, deren Produktcharakteristika, Cashflows und Risikoparameter. Ein grundsätzliches Unterscheidungsmerkmal ist die Reportingfrequenz beider Bereiche. Während die Finanzfunktion durch recht stabile monatliche Prozesse gekennzeichnet ist, dominieren in der Risikofunktion tägliche Prozesse, die häufig angepasst werden müssen.
Je nach Komplexität der Produkte und Systemlandschaften lässt sich die angestrebte Verzahnung der Finanz- und Risikofunktion in unterschiedlichem Ausmaß realisieren. Bei geringer Produkt- und Systemkomplexität heben Banken Prozesse auf einheitliche Systeme und ordnen diese möglichst frontofficenah an. Dies betrifft Prozesse wie die Independent Price Verification oder auch das P&L-Management und P&L-Reporting. Im Idealfall werden diese Prozesse direkt im Frontofficesystem umgesetzt, um somit einen entscheidenden Schritt in Richtung "Realtime-Portfolio-Management“ zu gehen. Dabei werden etwa P&L-Adjustments direkt im Frontofficesystem gebucht und Datenfehler ebenfalls direkt im Frontofficesystem im Rahmen der End-of-Day-Verarbeitung behoben (sogenannter "Fix at Source"-Ansatz).
(BBL)
Folgesysteme werden somit mit einem konsistenten Datenstand versorgt und in ihnen vorhandene parallele Korrekturprozesse abgeschafft. Als Datenquelle der Finanz- und Risikoprozesse gibt es einheitliche Datenhaushalte, die eine gemeinsame Grundlage der Prozesse beider Bereiche darstellen und somit Abstimmungsaufwände zwischen der Finanz- und Risikofunktion deutlich reduzieren (s. Abb. 1).

Im Umfeld komplexer Produkte und damit einhergehender verteilter komplexer Systemlandschaften beschränkt sich die Verzahnung von Finanz- und Risikofunktion darauf, gemeinsame Datenhaushalte einzuführen und zu nutzen. Das liegt daran, dass Anpassungsaufwände vor allem in den täglichen Risikoprozessen weiterhin gut handhabbar und zeitnah umsetzbar bleiben müssen. In komplexen integrierten Systemen lässt sich das häufig nicht im gewünschten Maße realisieren.
Entscheidend für den Erfolg einer Angleichung von IT-Architektur und Datenhaushalten ist, die jeweiligen Prozesse neu zu gestalten. Ab September 2018 muss etwa die Analytical Credit Data (Anacredit-)Meldung auf Konzern- und Einzelinstitutsebene der Bank konsistent im monatlichen Rhythmus gemeldet werden. Die Meldung der geforderten 95 Attribute aus den Stamm- und Vertragsdaten eines Kreditnehmers umfasst dabei Daten aus der Finanz- und der Risikofunktion. Nur mit einem bereichsübergreifenden Ansatz kann diese Meldung effizient erstellt werden.
Die Integration der Finanz- und Risikofunktion ist – je nach Ausgestaltung des Zielbilds – ein tiefgreifender Eingriff in die Prozess- und Systemlandschaft sowie in die Organisation und Governance der Bank. Um ohne solch invasive Eingriffe bereits zeitnah mehr Effizienz zu realisieren, kann alternativ oder auch ergänzend Robotic Process Automation eingesetzt werden, mit der manuelle Prozessschritte automatisiert werden.

RPA automatisiert Prozessabläufe und senkt Kosten

In der Industrie sind Roboter zur Automatisierung von Prozessen aus den Produktionsstraßen nicht mehr wegzudenken. Mittlerweile ist die Technologie so ausgereift, dass der Software-Roboter als virtueller Arbeitskollege auch in die Büros einziehen kann.
RPA ermöglicht eine regelbasierte automatische Bearbeitung von Geschäftsprozessen über Systemgrenzen hinweg. Diese Prozesse benötigen klar definierte Regeln, um von einem Software-Roboter bearbeitet werden zu können. Wie der Mensch, nutzt RPA überwiegend die grafische Benutzeroberfläche der für den Prozess benötigten Systeme durch Simulation von Computermaus und Tastatureingaben. Dabei muss weder eine gesonderte Integrationsschnittstelle für den Roboter geschaffen werden noch eine invasive Einbettung in der vorhandenen IT-Architektur erfolgen.
Man unterscheidet zwischen sogenannten Frontoffice- und Backoffice-Robotern. Ein Frontoffice-Roboter agiert wie ein digitaler Mitarbeiter. Er wartet im Hintergrund auf Arbeitsanweisungen und erfüllt diese auf Anfrage. Arbeitsschritte können etwa durch den Eingang von E-Mails oder Einträgen in vorhandenen Workflowtools angestoßen werden. Wie bei einem realen Mitarbeiter eröffnet diese Lösung maximale Flexibilität und Verfügbarkeit, nimmt jedoch auch Leerlaufzeiten des Roboters in Kauf.
Ein Backoffice-Roboter läuft dagegen im Hintergrund und arbeitet zuvor bereitgestellte Auftragslisten nacheinander ab. Das garantiert zwar eine meist hohe Auslastung, kann jedoch auf Kosten der Flexibilität gehen. Im Optimalfall werden einzelne Roboter in Phasen mit hoher Arbeitsbelastung gezielt im Frontoffice-Betrieb eingesetzt, wenn die Software so flexibel ist. Oder über Nacht laufen sämtliche Roboter im Backoffice-Betrieb. Mit einem passenden Governancekonzept lässt sich die Roboterauslastung in jedem Fall effizient steuern.
Regelbasierte Prozesse, die auf strukturierten digitalen Daten beruhen, sind durch RPA automatisierbar. Doch nicht jede Umsetzung ist wirtschaftlich sinnvoll. Demnach eignet sich RPA vor allem für stark repetitive Prozesse mit einem großen Volumen, die einer Logik mit geringer Komplexität folgen und auf verschiedene Programme zugreifen müssen.
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  1. Regulatorik effizient umsetzen
  2. RPA kann verschiedenste Aufgaben übernehmen
  3. Fazit
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