So meistern Banken die datengetriebene Prozesssteuerung

Prozesssteuerung ist für Banken ein immer dringlicheres und relevanter werdendes Thema, um die Mitarbeitenden in ihrem Arbeitsalltag bestmöglich zu unterstützen, Schmerzpunkte in Prozessen frühzeitig zu identifizieren sowie anschließend anhand gezielter Optimierungsmaßnahmen entgegenzuwirken. Als Teil des Prozessmanagements, gewährleistet sie, dass strategische Ziele und vorgegebene Standards einer Organisation in Einklang stehen. Genauer ist die Prozesssteuerung eine gezielte Lenkung und Kontrolle von Geschäftsprozessen, um einen effizienten und effektiven Ablauf sicher zu stellen und so die Wettbewerbsposition der Bank langfristig zu stärken.

Wer Geschäftsprozesse in Zukunft nicht aktiv steuert, wird im Wettbewerb an Boden verlieren. Eine übergreifende End-to-End-Sicht mit entsprechenden Messpunkten und definierten Key Performance Indicators (KPIs) ist notwendig, um den Ressourceneinsatz gezielt zu steuern und langfristig Effizienz und Kundenzufriedenheit zu erhöhen. Das klingt einfach, ist jedoch in der praktischen Umsetzung mit einigen Herausforderungen verbunden:

Kulturwandel: Um Geschäftsprozesse steuern zu können, muss sich zunächst die Denkweise innerhalb der Organisation ändern – weg von dem Gedanken, dass KPIs als Kontrollmechanismus der Arbeit eingesetzt werden. KPIs dienen in erster Linie als Unterstützungsmechanismus, um die Effizienz und Qualität bankweit zu steigern.

Datenqualität und -verfügbarkeit: Ein Großteil der relevanten Daten dürfte durch die weitestgehend IT-gestützten Arbeitsplätze verfügbar sein. Allerdings wird häufig noch in einer wenig vernetzten IT-Infrastruktur gearbeitet, die die durchgängige Nachvollziehbarkeit von End-to-End-Prozessen erschwert. Gleichzeitig besteht eine Herausforderung darin, Daten aus manuellen Prozessschritten für die Ermittlung von KPIs in geeigneter Form zur Verfügung zu stellen.

Kontinuierliche Optimierung und Prozessverantwortung: Optimierungsprojekte werden als einmalige und in sich geschlossene Maßnahme statt als Aufsatz für einen kontinuierlichen Verbesserungsprozess gesehen. Übergreifende Prozessverantwortliche sind oft nicht in die Projekte integriert oder sind noch nicht definiert.

• End-to-End-Sicht: Für die Implementierung der Steuerung der Geschäftsprozesse ist die End-to-End-Betrachtung der Prozesse essenziell, um ein umfassendes Verständnis von Anfang bis Ende zu erhalten, statt die einzelnen Teilprozessschritte isoliert voneinander zu betrachten. Eine klare Fallkennzeichnung durch sogenannte Case-IDs ermöglicht dabei die technische Nachvollziehbarkeit über alle Prozessschritte und IT-Systeme hinweg.
• Etablierung eines Data Lakes inkl. Datenmodellierung: Ein zentraler Datenhaushalt ermöglicht es, alle relevanten Daten zu einem Prozess an einem zentralen Ort zu sammeln und zu speichern. Hierdurch werden die Analyse und Auswertung dieser Daten erleichtert und Inkonsistenzen vermieden. Mit einem geeigneten Datenmodell können die Daten des Data Lakes in eine verwertbare Form umstrukturiert und so für Auswertungszwecke zugänglich gemacht werden.
• Geeignete KPIs aus Prozess- und Vertriebsdaten: Die Auswahl der KPIs sollte eng mit den Geschäftszielen der Bank verbunden sein und vertriebliche und prozessuale Aspekte berücksichtigen. Vertriebliche KPIs, wie die Conversion Rate und die Kundenaktivität dienen zur Messung und Verbesserung des Vertriebserfolgs. Das Zusammenspiel von vertrieblichen und prozessualen KPIs, wie Durchlaufzeit oder Fehlerquote des Prozesses, ist entscheidend, um eine ganzheitliche Sicht über die interne und externe Dimension des Geschäftsmodells zu erlangen.
• Visualisierung der KPIs: KPIs können anhand von dynamischen Dashboards visualisiert werden, um so die erhobenen Daten (z.T. in Echtzeit) auszuwerten. Bei der Visualisierung ist eine Differenzierung des Detailgrads nach Bedarf der jeweiligen Empfängerkreise zu empfehlen.
• Bestandspflege des Datenmodells: Um eine kontinuierliche Analyse der erhobenen Daten zu gewährleisten, muss das Datenmodell stets aktuell sein. Veränderungen der Aufbau- und Ablauforganisation müssen im Hinblick auf notwendige Datenmodellanpassungen überprüft werden.

Eine gezielte Prozesssteuerung im Rahmen eines kontinuierlichen Verbesserungsansatzes bietet große Potenziale für Effizienz- und Wachstumsbestrebungen. Durch effiziente Prozesse besteht gleichzeitig die Chance, den Herausforderungen des Arbeitsmarktes entgegenzuwirken sowie die Mitarbeitenden bestmöglich zu unterstützen. Die vorhandenen Daten können dabei nicht nur zur Beurteilung vergangener Prozesse genutzt werden, sondern auch für die Vorhersage von Kundenpotenzialen (Next best Offer, Next best Action) als Predictive Analytics sowie unter Einbindung von künstlicher Intelligenz für die Ermittlung der bestmöglichen Vorgehensweise bei anstehenden Geschäftsentscheidungen im Rahmen von Prescriptive Analytics.