Foconis: “Warum Robotic Process Automation allein nicht mehr ausreicht, …”

Robotic Process Automation (RPA) ist für viele Geldinstitute längst state of the art. Foconis biete eine Lösung, die über zusätzlichen Mehrwert verfüge, sagt Olaf Pulwey. Der Foconis-Vorstand beschreibt, was das neue System leisten kann, wo die Vorteile liegen und an welchem Punkt es sogar die Definition der klassischen RPA überschreite.

von Olaf Pulwey, Vorstand, Foconis

Während Maschinen dem Menschen seit mehr als einem Jahrhundert körperliche Arbeit abnehmen, ist die Industrialisierung nicht körperlicher Arbeit ein verhältnismäßig junges Thema. Dennoch sind Digitalisierung, Automatisierung und Standardisierung in aller Munde. Vor allem die Finanzdienstleister und Versicherer setzen angesichts immer strengerer Regulatorik und einer sich stetig verändernden Gesetzeslage auf intelligente, automatisierte Software-Prozesse und eine qualitative Überwachung. Untrennbar verbunden mit diesen Dingen ist die RPA.

Am Anfang steht der Prozess

Im Gegensatz zur physisch-maschinellen Automatisierung, wo Roboter als Teil einer Fertigungskette Einsatz finden, zeichnet sich die RPA durch eine nicht physische, softwareseitige Unterstützung aus. Die entsprechende Software ist per Definition in der Lage, strukturierte Geschäftsprozesse und Aufgaben automatisiert zu erledigen.

Darüber hinaus sind RPA-Systeme dazu fähig, strukturierte Daten verschiedener Quellen zur Erledigung dieser Automatismen heranzuziehen. Die RPA erledigt somit Aufgaben und Tätigkeiten, die sonst manuell und teils mühsam von Menschenhand erledigt werden müssten. Im Umkehrschluss erfordert ein entsprechendes intelligentes System strukturierte Daten und Prozesse und somit einen anspruchsvollen Qualitätsstandard.

Das Fundament für den Erfolg von RPA bilden seit vielen Jahren bestehende Kontrollprozess-Systeme, die nicht nur manuelle Tätigkeiten, Aufgaben und Kontrollprozesse übernehmen, sondern auch die zugrundeliegenden Daten automatisch sammeln und sie anreichern. Auf diese Weise dienen diese als aufbereitete Basis der Vollkontrolle. Diese  und weitere Funktionalitäten  machen die Grundzüge einer RPA-Software aus. Wirklich smarte Systeme agieren darüber hinaus sogar auf gleich mehreren Ebenen und gehen seit Jahren über den eigentlichen Leistungsumfang  einer klassischen RPA hinaus. Der Grund: Auch in früheren Zeiten galt es längst, gesammelten Daten Struktur zu verleihen. Denn nicht erst seit heute haben vor allem Kreditinstitute immer häufiger mit unstrukturierten Daten zu kämpfen. Zahlreiche verschiedene Datensender versorgen Banken und Sparkassen mit teilweise abenteuerlich konstruierten Listen und Dateien. Deren Kontrolle muss darum lückenlos und streng dokumentiert erfolgen. Hier auf eine rein manuelle Abarbeitung zu setzen, wäre fatal: Nicht nur der sehr hohe Aufwand und das dadurch gebundene Personal sprechen dagegen, auch können sich angesichts unstrukturierter, mühsam zu erfassender Daten nur zu leicht menschliche Fehler einschleichen.

Etablierte Lösungen als Grundlage

Helfen können hier etablierte Systeme, die sich im Bereich Datenkontrollen bewährt haben. Entsprechende Lösungen übernehmen nicht nur die automatisierte Abholung der kontrollrelevanten und -pflichtigen Daten aus verschiedensten Quellen. Sondern  sie bereiten darüber hinaus lückenhafte Daten auf, schaffen so eine Daten-Anreicherung und strukturieren die unübersichtlichen Datenreihen in aufgeräumte Datensätze, um in die nächste Phase einzusteigen: die automatisierte Kontrolle von Geschäfts- und Unternehmensprozessen in Form dokumentierter Vorgänge. Praxisbewährte Systeme legen dabei korrekte Vorgänge gekennzeichnet ab, übergeben fehlerhafte oder verdächtige Vorgänge gezielt an verantwortliche Mitarbeiter und unterstützen mit dem Fokus auf Qualität und Konsistenz bei der fristgerechten Bearbeitung oder Korrektur.

So entsteht sukzessive ein Kontrollkreislauf, der das Ziel verfolgt,  lückenlose Kontrollprozesse und ein Höchstmaß an Datenqualität zu schaffen. Dabei leiten moderne Softwarelösungen Vorgänge und Fehler nicht einfach stumm an verantwortliche Personen weiter, sondern versehen jeden Vorgang mit einer konkreten Arbeitsanweisung sowie einer kompakten Erläuterung zum jeweiligen, meist rechtlich relevanten Ereignis. Im Prinzip fokussiert der Prozess die Beantwortung der sieben wesentlichen W-Fragen: Was wurde durch wen, wann, wo und wie schwerwiegend verursacht und welcher Verstoß liegt gemäß welcher Grundlage vor?

Mehrwert für die Praxis

Besonders greifbar lässt sich der Mehrwert einer solchen Lösung anhand praktischer Beispiele darstellen. Hierzu zählt unter anderem die Verarbeitung und Aufbereitung durch die Umwandlung der Wertpapierlisten des WP2-Standards der dwpbank in Einzelvorgänge. Doch auch automatisierte Feldwert-Korrekturen auf Basis intelligenter Analysen und Logiken sowie die Verarbeitung und Aufbereitung von Handelsregistermeldungen sind wichtige Anwendungsfelder. Weitere Anwendungsfälle entstehen in Bereichen, in denen es diverse Daten aus verschiedenen Rubriken für Qualitäts- und Plausibilitäts- und vor allem Risikokontrollen zusammenzustellen gilt. Kontrollsysteme ermöglichen hier die vollautomatische Gegenüberstellung realer, tagesaktueller Handelsdaten deutscher Präsenz- und Online-Börsen zu Wertpapierorders aus dem Kunden- und Mitarbeiterumfeld inklusive vollautomatischer Erkennung, Meldung und Anzeige von Handlungsempfehlungen zu Maßnahmen des Marktmissbrauchs gemäß MiFID II. Zu guter Letzt ermöglichen sie es, alle Geschäftsvorfall-Listen aus dem jeweiligen Rechenzentrum sowie Transaktionsprotokolle, beispielsweise der DekaBank oder der UNION, automatisiert aufzubereiten und zu kontrollieren.

Fazit

Moderne Kontrollprozess-Systeme schaffen die Grundlage für digitale Automatisierungsprozesse und sind damit ein elementarer Baustein intelligenter  Prozessketten mit einem Plus an Sicherheit, Qualität und Flexibilität. Sie sind daher in der Lage, einen spürbaren Mehrwert über die Funktionalitäten klassischer RPA hinaus zu bieten. Setzen Banken und Sparkassen also auf Robotic Process Automation, sollten sie im Sinne der Datenqualität und Risikoanalyse im gleichen Atemzug ein Kontrollsystem integrieren.Olaf Pulwey, Foconis