Nexi-Anwenderbericht: Mit KI zum schnellen und sauberen Kunden-Onboarding

Schwerpunkt: Künstliche Intelligenz

Mit der KI-Lösung von Super AI hat Nexi das Kunden-Onboarding für monatlich mehrere tausend Händler BaFin-konform deutlich vereinfacht und damit auch den Zeitaufwand signifikant reduziert.

von Hagen Julius Gall, Head of Merchant Onboarding & Operations Technology bei Nexi

Insbesondere in Deutschland ist eine der Herausforderungen, dass viele Registerdokumente von Unternehmen nicht digital zur Verfügung stehen. Beispielsweise stehen Einzelunternehmen nicht im Handelsregister und können daher lediglich durch eine papierbasierte Gewerbeanmeldung während des Onboarding-Prozesses verifiziert werden – jede Stadt in Deutschland hat dabei ein individuelles Dokument. Der Aufwand, Kundendaten mit diesen Dokumenten abzugleichen und so zu verifizieren, ist enorm und musste bislang wegen der Heterogenität der papierhaften Daten manuell abgewickelt werden. Dies führte mitunter zu Verzögerungen bei der Vertragsaktivierung sowie zu hohem personellen Einsatz.

Sprich, der Prozess war langsam, bedeutete für Nexi hohe Investitionen und lies noch viel Raum, um die User Experience zu verbessern.”

Nach ersten Gesprächen mit Super AI und anderen Software-as-a-Service Providern galt es zu prüfen, ob das Konzept tragfähig für die konkreten Prozesse und Anforderungen von Nexi war – insbesondere auch im Hinblick auf die regulatorischen Anforderungen an einen von der BaFin regulierten Zahlungsdienstleister. Während der Testphase wurde deutlich, dass die Lösung von Super AI herausragende Ergebnisse lieferte, die Nexi im Onboarding brauchte.

Das Software-Tool liest die Informationen aus den Dokumenten vollständig akkurat ein und transferiert sie in das Costumer-Realtionship-Managementsystem.”

Damit sind auch menschliche Fehler durch falsches Abtippen oder Ähnliches ausgeschlossen. Im Testing zeigte sich, dass die Daten in 99,9 Prozent der Fälle vollständig und richtig ausgelesen werden konnten – also eine sehr hohe Datenqualität, bei der gleichzeitig enormen Beschleunigung des Prozesses.

Die optische Zeichenerkennung (OCR) ist zwar seit Jahrzehnten für die Dokumentendigitalisierung im Einsatz, konnte aber bislang meist nur strukturierte Dokumentenformate wie PDF lesen – halbstrukturierte oder gar fotografierte Dokumente konnten nicht ausgelesen werden. Mit intelligenter Dokumentenverarbeitung (IDP) jedoch ist der Prozess der Klassifizierung und Extraktion von Daten aus Geschäftsdokumenten unter Verwendung modernster Technologien möglich. IDP-Lösungen verwenden eine Kombination aus Computer Vision, Dokument-KI, OCR, Fuzzy-Matching, maschinellem Lernen, überwachtem Lernen und/oder aktivem Lernen, um Daten aus Dokumenten zu klassifizieren und zu extrahieren. So können verschiedene Dokumentenformate wie digitale und gescannte PDFs, TIFF, GIF, JPEG, PNG problemlos verarbeitet werden.

Nexi hat die professionelle IDP-Plattform als Software-as-a-Service in seine cloudbasierte CRM-Plattform integriert.

Geschäftsregistrierungsbezogene Dokumente – digital, gescannt oder fotografiert – werden über benutzerdefinierte und trainierte Mikroservices in der Cloud unter Verwendung der IDP-Plattform verarbeitet.”

Der vollautomatisierte Prozess läuft im Wesentlichen so, dass die übertragenen Dokumente zur IDP-Plattform zunächst vorverarbeitet werden, um die Qualität der Dokumente mithilfe von Techniken wie Entscheidung, Binarisierung oder Rauschunterdrückung zu verbessern. Im nächsten Schritt verwendet die Plattform eine Kombination von Techniken, um ein Dokument zu klassifizieren, und zerlegt es anschließend in kleinere Komponenten. Die extrahierten Daten werden dann validiert und angereichert, indem eine Kombination aus Regeln und maschinellem Lernen verwendet wird, die von den neuesten Large Language Models (LLMs) profitiert, um Herausforderungen bei der Dokumentenautomatisierung zu lösen, wie beispielsweise, wenn Daten vom Standard abweichen. Darüber hinaus wird die Echtheit der Dokumente durch die Erkennung von Unterschriften und offiziellen Stempeln sichergestellt.

Als nächstes verwendet die Plattform KI-Techniken, um eine kombinierte strukturierte Ausgabe zu erzeugen. Die Ausgabe wird dann an Nexi-Mikroservices geliefert, um mit der weiteren Zuordnung und Überprüfung der Händlerdaten fortzufahren. Das heißt, basierend auf den Genauigkeitsprüfungen, den Vertrauenswerten der IDP-Ausgabe und den Überprüfungsergebnissen wird das CRM über die Bewertungsergebnisse informiert. Am Ende, wenn die Ergebnisse die Schwellenwerte erfüllen oder übertreffen, wird der Dokumentenprüfschritt im Onboarding-Prozess vollständig automatisiert. Bei Ergebnissen mit der Einstufung „geringes Vertrauen“ werden aktuell noch Mitarbeiter hinzugezogen, die die Ergebnisse validieren.

Wenn also der Output der KI nicht zu 100 Prozent mit den zuvor vom Kunden erhaltenen Daten übereinstimmt, muss ein Mensch entscheiden, ob das geprüfte Dokument zur Validierung der Daten ausreicht.”

Da allerdings die Kundendaten innerhalb des von Nexi etablierten digitalen Onboardings bereits überprüft werden, ist eine Diskrepanz der KI-Daten und der Kundendaten eher die Ausnahme und einem Straight Through Processing (STP) steht nichts im Wege.

Die Lösung ist erweiterbar und wiederverwendbar, indem verschiedene Dokumententypen für beliebige Arbeitsablaufschritte im Prozess konfiguriert werden. Alle Systemkomponenten sind auf verschiedenen Cloud-Providern gehostet und kommunizieren über http, gesichert durch eine mTLS-Authentifizierung.”

Im Ergebnis konnten aufwändige manuelle Prüfschritte beim Onboarding in automatische, intelligente Prozesse umgewandelt werden. Das entlastet die Mitarbeiter, die sich anspruchsvolleren Aufgaben widmen können, und spart Kunden und Nexi monatlich tausende Minuten. Wichtigstes Ergebnis des neuen Prozesses ist aber, die deutlich gestiegene Kundenzufriedenheit durch ein schnelles, sauberes Verfahren für die Händler-Kunden. Nexi hat erkannt, dass die Digitalisierung und Automatisierung von Prozessen ein wichtiger Schritt ist, um im Payment-Markt erfolgreich zu sein und wird auch künftig in diese Bereiche investieren.Hagen Julius Gall, Nexi