Neugestaltung zentraler Transaktions-Bankprozesse für eine skalierbare Automatisierung

Der Bereich Transaction Banking hatte mit mehreren GenAI-Pilotprojekten und Chatbots experimentiert, doch die meisten Initiativen kamen bereits in der Testphase zum Stillstand und wurden selten produktiv eingesetzt. KI wurde auf menschenzentrierte existierende Prozesse gesetzt, was nur marginale Vorteile brachte. Die Unternehmensleitung erkannte: Das wahre Potenzial lag darin, die wichtigsten Abläufe neu zu denken („Redesign for AI“), anstatt KI nur in bestehende Schritte zu integrieren. Nun ging es darum, zwei priorisierte Anwendungsfälle in KI-native, skalierbare End-to-End-Prozesse umzuwandeln: Erstens die Prüfung von Handelsdokumenten bzw. Überprüfung des Warenflusses und zweitens die KI-gestützte Entlastung der Kundenhotline. Es handelte sich um ein zentrales Projekt im Bereich Operational Excellence und Prozessoptimierung mit erheblichen Auswirkungen hinsichtlich Datenverarbeitung und KI.

Der Ansatz folgte einer prozessorientierten Optimierungslogik, bei der Abläufe bewusst neu gestaltet wurden, um maximales Automatisierungspotenzial zu erzielen, bevor KI-Funktionen ausgewählt oder konfiguriert wurden:

• Agentenbasierte Prozessgestaltung: In intensiven Co-Creation-Workshops zerlegten wir die beiden Anwendungsfälle in eine „universelle Prozessgrammatik“. Wir beseitigten sequenzielle, ausschließlich von Menschen abhängige Abläufe und veränderten die Abläufe mit dem Ziel einer radikalen Parallelisierung und KI-gesteuerten Ausführung.
• „Process-as-Code“-Vorlagen: Wir erstellten maschinenlesbare Prozessentwürfe (standardisierte Bausteine wie „Prüfen“, „Bestätigen“, „Informationen sammeln“, „Maßnahme ergreifen“) als direkten Input für Orchestrierungs-Engines. Es entstanden interaktive Mockups, um die neue Logik zu veranschaulichen
• Technologischer und Governance- Rahmen: Es wurde eine technologieunabhängige Middleware-Architektur für die GenAI-Plattform der Bank definiert; Datenquellen und APIs wurden ermittelt; Leitlinien, „Human-in-the-Loop“-Kontrollen, Prüfpfade sowie Compliance-Anforderungen für die spätere Umsetzung wurden festgelegt

Die Bank erhielt zwei vollständig überarbeitete, KI-native Prozessmodelle für die Prüfung von Handelsdokumenten und den Kundensupport per Hotline. Diese liegen jeweils als umsetzungsreife, ausführbare Prozessentwürfe vor. Die neuen Konzepte reduzierten den Aufwand für manuelle Prüfungen und die Bearbeitung von Ausnahmesituationen erheblich und ermöglichen eine autonome oder halbautonome Verarbeitung unter gezielter menschlicher Aufsicht. Ein technologieunabhängiger Architekturentwurf legte fest, wie die Konzepte auf der bestehenden GenAI-Plattform umgesetzt werden sollten, um eine Anbieterabhängigkeit zu vermeiden. Governance-Konzepte mit integrierten Compliance-Regeln und vollständiger Nachvollziehbarkeit schufen die Voraussetzungen für eine risikominimierte Einführung. Die genauen KPIs sind vertraulich. Simulationen deuten jedoch auf eine erhebliche Verkürzung der Bearbeitungszeiten und eine deutliche Reduzierung des manuellen Aufwands hin, verbunden mit einem klaren Fahrplan für die Pilotierung und Skalierung KI-gestützter Abläufe. Abgesehen von der technologischen Reife haben die neu gestalteten Prozesse die Anzahl der manuellen Arbeitsschritte und die Ausnahmebehandlung deutlich reduziert. Dies ermöglicht bei gleichem Platzbedarf schnellere Durchlaufzeiten und einen höheren Durchsatz. Die Bank verfügt nun über eine skalierbare Grundlage, um das Volumenwachstum aufzufangen, ohne dass die Betriebskosten entsprechend steigen.

Der Kunde ist eine führende deutsche Großhandelsbank mit einer starken Position im Firmenkunden- und Transaktionsbankgeschäft. Die Bank betreut große Unternehmen, Finanzinstitute und Kunden aus dem öffentlichen Sektor, wickelt komplexe Handels- und Zahlungsströme ab. Sie investiert in KI, um die Effizienz, Qualität und Skalierbarkeit ihrer Kerngeschäfte zu steigern.