Banken können durch Automatisierung bis zu 30 % der Kosten einsparen und Bearbeitungszeiten um 80 % reduzieren. So verändert Automatisierung zentrale Bankprozesse:
- Schnellere KYC-Prozesse: Verkürzen Sie Onboarding-Zeiten mit KI-gestützten Tools zur Identitätsprüfung von Tagen auf Minuten.
- Schnellere Kreditgenehmigungen: Automatisierte Kreditwürdigkeitsprüfungen reduzieren die Bearbeitungszeit von Krediten um 70 %.
- Fehlerfreie Geldtransfers: Automatisierung senkt Transaktionsfehler und reduziert Verzögerungen um 80 %.
- Optimierte Compliance: Automatisierte Berichte und Echtzeitüberwachung verbessern die Genauigkeit und sparen bis zu 70 % der für Audits aufgewendeten Zeit.
- Besserer Kundenservice: KI-Chatbots bearbeiten Routineanfragen, sodass sich menschliche Mitarbeitende auf komplexe Anliegen konzentrieren können.
- Effiziente Backoffice-Abläufe: Die Automatisierung von Abstimmungsaufgaben reduziert den Zeitaufwand um 80 % und erhöht die Genauigkeit auf 99,9 %.
- Verbesserte Betrugserkennung: Machine-Learning-Modelle erkennen Betrug in Echtzeit und reagieren darauf, wodurch Verluste um bis zu 40 % sinken.
Latenode vereinfacht diese Prozesse mit seinem No-Code-Workflow-Builder, der mehr als 300 Banking-Tools und -Systeme verbindet. Beginnen Sie noch heute mit der Automatisierung, um effizienter zu arbeiten, Fehler zu reduzieren und in der sich wandelnden Finanzlandschaft wettbewerbsfähig zu bleiben.
Intelligente Prozessautomatisierung für Banken
1. Know-Your-Customer-Prozesse (KYC) automatisieren
Herkömmliche KYC-Verfahren sind häufig langsam und aufwendig und benötigen Tage oder sogar Wochen bis zum Abschluss. Die Abhängigkeit von manuellen Dokumentenprüfungen und Datenbankabgleichen führt zu Antragsabbrüchen, Compliance-Risiken und höheren Kosten für Finanzinstitute.
Wie Automatisierung KYC verändert
Die Automatisierung von KYC-Prozessen revolutioniert die Identitätsprüfung, indem mehrere Datenquellen und Tools in einem einzigen effizienten Workflow zusammengeführt werden. Statt manueller Prüfungen nutzen automatisierte Systeme KI und Machine Learning, um Identitätsdokumente sofort zu verifizieren, Daten mit globalen Datenbanken abzugleichen und potenzielle Risiken zu kennzeichnen.
Diese KI-gestützten Tools analysieren und validieren Dokumente in Echtzeit. So wird die Einhaltung regulatorischer Standards ohne menschliches Eingreifen sichergestellt. Zudem aktualisieren sie Compliance-Prüfungen kontinuierlich [6], sodass Unternehmen auch bei sich verändernden Vorschriften regelkonform bleiben.
Die Vorteile liegen auf der Hand: Automatisierung verkürzt Bearbeitungszeiten von mehreren Tagen auf wenige Minuten, verbessert die Genauigkeit und gewährleistet Compliance. Finanzinstitute können durch die Automatisierung dieser Prozesse bis zu 70 % ihrer KYC-Kosten einsparen [4]. Diese Einsparungen entstehen durch den Wegfall manueller Dateneingabe, schnellere Workflows und ein geringeres Risiko kostenintensiver Compliance-Fehler.
Über die Kosteneinsparungen hinaus verkürzt automatisiertes KYC die Onboarding-Zeiten erheblich und verbessert damit das gesamte Kundenerlebnis.
Schnelleres Onboarding mit Latenode
Latenode steigert diese Effizienz weiter, indem es den gesamten Onboarding-Prozess optimiert. Durch die Integration von Identitätsprüfung, Dokumentenscanning, AML-Screening, Aktualisierungen im Kernbankensystem und Kundenbenachrichtigungen in einem nahtlosen System ermöglicht Latenode die Echtzeitverarbeitung von Kundenanträgen.
So funktioniert es: Wenn ein Kunde seine Informationen übermittelt, startet Latenode automatisch die Dokumentenprüfung, führt AML-Prüfungen durch, aktualisiert das Kernbankensystem und versendet eine Bestätigungsbenachrichtigung – ganz ohne manuelle Eingaben.
Die Wirkung einer solchen Automatisierung ist beeindruckend. Ein Beispiel ist Aseel, eine saudi-arabische Crowdinvesting-Plattform für Immobilien. Durch die Implementierung der Lösung FOCAL AML Compliance und die Automatisierung seiner KYC-Prozesse reduzierte Aseel die Onboarding-Zeit für Kunden um 87 % und senkte die durchschnittliche Zeit pro Kunde auf nur 40 Sekunden. Diese Effizienz führte zu einem Anstieg der Kundengewinnung um 250 % [3].
Auch UBS, ein globales Finanzinstitut, wechselte von Echtzeit-Videointerviews zur Kundenverifizierung zu einem vollständig automatisierten KYC-Prozess. Mit Lösungen wie denen von Regula bietet UBS heute eine 24/7-Registrierung, die nur wenige Minuten dauert und nur minimalen Aufwand für Kunden erfordert [5].
„Wenn Sie KYC-Prozesse während des Onboardings automatisieren, vereinfachen Sie die Erfassung von Informationen und die Prüfung von Dokumenten. Außerdem erhöhen Sie die Genauigkeit und stellen die Einhaltung von Finanzvorschriften und AML-Protokollen sicher.“ – Team FOCAL [3]
Unternehmen, die automatisierte KYC-Lösungen einsetzen, berichten von einer Reduzierung der Fallbearbeitungszeit auf nur 20–30 % der Zeit, die ihre Wettbewerber benötigen [7]. Diese Effizienz erhöht nicht nur die Kundenzufriedenheit, sondern sorgt auch für höhere Conversion-Raten.
Für Banken, die eine KYC-Automatisierung erwägen, ist die Auswahl einer Lösung entscheidend, die sich nahtlos in bestehende Systeme integrieren lässt und sich an veränderte regulatorische Anforderungen anpasst. Latenodes visueller Workflow-Builder vereinfacht diesen Prozess und ermöglicht Banken, automatisierte KYC-Workflows schnell und ohne umfassende Programmierkenntnisse zu entwickeln und bereitzustellen. Diese Flexibilität stellt sicher, dass Finanzinstitute aktuelle und zukünftige Anforderungen mühelos erfüllen können.
2. Die Geschwindigkeit der Kreditbearbeitung verbessern
Im modernen Bankwesen ist die Automatisierung von Kreditprozessen entscheidend geworden, um Effizienz und Präzision zu steigern. Die herkömmliche Kreditbearbeitung zieht sich aufgrund manueller Bonitätsprüfungen, Dokumentenprüfungen und Genehmigungs-Workflows häufig über Wochen hin. Automatisierte Modelle zur Kreditbewertung können Entscheidungszeiten dagegen um bis zu 70 % verkürzen und die Verarbeitungskapazität um mehr als 30 % erhöhen [8].
Kreditbewertung und Kreditgenehmigung automatisieren
Statt sich auf statische Bonitätsdaten von Auskunfteien zu verlassen, beziehen automatisierte Systeme Daten aus Finanzhistorien, Transaktionsmustern und alternativen Quellen, um Kreditbewertungen in Echtzeit bereitzustellen. Dieser Ansatz kann die Genehmigungsraten verdoppeln, Kreditausfälle um bis zu 20 % reduzieren und die Genauigkeit der Risikobewertung um 25 % verbessern [8].
So finanzierte Santander Kredite für angeschlagene Unternehmen innerhalb von nur zwei Minuten und bearbeitete 120.000 Kredite in drei Monaten [9]. Ebenso automatisierte eine britische Bank innerhalb von zehn Tagen ihren gesamten Kreditprozess und genehmigte an einem einzigen Wochenende 30.000 Kredite [9].
„Wir haben uns einen hervorragenden Ruf erarbeitet, weil wir die einzige Bank in Argentinien waren, die einen Kredit bearbeiten und die Mittel innerhalb von nur zwei Minuten bereitstellen konnte.“
- Silvina Montemartini, Head of RPA, Santander [9]
Latenode vereinfacht diesen Prozess, indem es Auskunfteien, interne Risikomodelle und Tools für die Kundenkommunikation in einem nahtlosen automatisierten System verbindet. Wenn ein Kreditantrag eingereicht wird, ruft Latenode automatisch Bonitätsdaten ab, verarbeitet sie mithilfe KI-gestützter Bewertungsmodelle und versendet Genehmigungsbenachrichtigungen – ganz ohne menschliches Eingreifen.
Über die Kreditbewertung hinaus beseitigt Automatisierung auch Ineffizienzen im umfassenderen Kredit-Workflow.
Manuelle Schritte in Kredit-Workflows reduzieren
Bei erstaunlichen 80 % der Kreditanträge treten Probleme mit fehlenden oder fehlerhaften Dokumenten auf, und mehr als 65 % der Bearbeitungszeit werden für das Einfordern und Prüfen von Unterlagen aufgewendet [11]. Automatisierung beseitigt diese Engpässe durch digitalisierte Anträge und automatisierte Benachrichtigungen und reduziert Verzögerungen erheblich. KI-gestützte Plattformen können wichtige Daten aus Finanzdokumenten analysieren, klassifizieren und extrahieren und zugleich betrügerische oder manipulierte Dokumente anhand von Merkmalen wie Schriftartenanalyse, Wasserzeichen und digitalen Signaturen erkennen [11][12].
Kreditgeber, die digitale Automatisierung einsetzen, berichten von 40 % weniger Kreditmängeln und einer Verkürzung der Kreditproduktionszyklen um sieben Tage [12].
„Wir erwarten Produktivitätssteigerungen von 25 % sowie eine Verkürzung der Zeit von Antrag bis Genehmigung um 42 Stunden.“
- Director, Commercial Lending Ops, FirstTech [11]
SS&C Technologies zeigt die Leistungsfähigkeit der Kombination aus KI und Automatisierung. Durch die Integration eines eigenen Large Language Model mit intelligenter Automatisierung fordert das System die KI auf, unstrukturierte Kreditdokumente zu interpretieren, extrahierte Daten zu validieren und die korrekten Felder auszufüllen [9].
„Die Integration von RPA mit generativer KI verändert das Dokumentenmanagement, indem sie Routineaufgaben automatisiert sowie Inhalte mit außergewöhnlicher Präzision intelligent generiert, verarbeitet und analysiert.“
- Puneet Malik, Managing Director, SS&C Technologies [9]
Old Municipal revolutionierte seine Kreditbearbeitung ebenfalls, indem das Unternehmen 11 zuvor isolierte Systeme miteinander verband. Diese Integration verschaffte Mitarbeitenden eine einheitliche Ansicht der Kundenprofile und verkürzte die Onboarding-Zeiten drastisch [10].
Finanzinstitute, die Automatisierung im Kreditmanagement einsetzen, erzielen häufig jährliche Umsatzsteigerungen von 15–20 % und senken gleichzeitig die Betriebskosten um bis zu 50 % [8]. Die automatisierte Kreditbearbeitung kann zudem innerhalb des ersten Jahres einen Return on Investment von bis zu 225 % liefern [13].
Diese Fortschritte zeigen, wie integrierte Automatisierung Kredit-Workflows verändert. Latenode ermöglicht Finanzinstituten, Kundenportale, Bonitätsplattformen, Zahlungssysteme, Bankkonten und Buchhaltungssoftware über seinen visuellen Workflow-Builder zu vereinheitlichen. So können regelkonforme und effiziente Systeme für die Kreditbearbeitung schnell bereitgestellt werden.
3. Geldtransfers und Kontoaktualisierungen automatisieren
Aufbauend auf den Effizienzgewinnen durch die Automatisierung von KYC- und Kreditprozessen bieten automatisierte Geldtransfers und Kontoaktualisierungen eine weitere Möglichkeit, operative Verzögerungen zu reduzieren und kostspielige Fehler zu vermeiden.
Manuelle Geldtransfers und Kontoaktualisierungen verursachen häufig Engpässe im Bankbetrieb. Tatsächlich gaben 80 % der Führungskräfte an, 2024 aufgrund von Zahlungsfehlern Geschäft verloren zu haben [17]. Diese manuellen Workflows binden nicht nur wertvolle Ressourcen, sondern machen Banken auch anfällig für Fehler, die Kundenbeziehungen und die Compliance-Position beeinträchtigen können.
Herkömmliche Methoden zur Abwicklung von Geldtransfers sind aufwendig: Mitarbeitende müssen Kontostände prüfen, Datensätze aktualisieren und Überweisungsanfragen über mehrere Systeme hinweg bearbeiten. Dieser manuelle Aufwand kann Transaktionen im Vergleich zu automatisierten Lösungen um bis zu 80 % verzögern [17]. Die finanziellen Folgen sind erheblich: Zahlungsfehler waren 2024 für 61 % der verspäteten Zahlungen verantwortlich [17].
Self-Service-Portale für Kunden
Automatisierte Self-Service-Portale verändern die Interaktion von Kunden mit Banken. Sie machen zeitaufwendige Filialbesuche oder Anrufe für Routineaufgaben überflüssig. Diese Portale ermöglichen Kunden, Geldtransfers zu initiieren, Kontodaten zu aktualisieren und ihre Präferenzen direkt zu verwalten. Das optimiert die Abläufe für Banken und verbessert gleichzeitig das Kundenerlebnis.
Diese Systeme reduzieren Transaktionsfehler drastisch: Die Fehlerquoten sinken von 96 % bei manuellen Prozessen auf lediglich 1–4 % durch Automatisierung. Diese Verbesserung führt zu weniger fehlgeschlagenen Transaktionen, weniger Kundenbeschwerden und geringeren Betriebskosten.
Banken, die Self-Service-Portale implementieren, berichten regelmäßig von höherer Kundenzufriedenheit und operativen Vorteilen. Routineaufgaben wie Kontostandsabfragen, Überweisungsanfragen und Kontoaktualisierungen werden ohne menschliches Eingreifen erledigt, sodass sich Mitarbeitende auf komplexere Kundenanliegen konzentrieren können. So gab HighRadius im Februar 2025 bekannt, dass Unternehmen mit seiner automatisierten Zahlungssoftware durchschnittlich 30 % der Kosten pro Zahlung einsparten [17]. Darüber hinaus erkennen diese Systeme 90 % von Zahlungsbetrugsfällen, Fehlern und Sanktionen und bieten damit ein Sicherheitsniveau, das manuelle Prozesse nicht erreichen können [17].
Self-Service-Portale schaffen zudem die Grundlage für die Integration fortschrittlicherer Workflows, da sie manuelle Prüfungen bei Geldtransfers überflüssig machen und die Effizienz weiter steigern.
Workflows für Geldtransfers verbinden
Neben der Optimierung kundenorientierter Prozesse vereinfachen Plattformen wie Latenode Backend-Workflows, um reibungslose und sichere Geldtransfers zu gewährleisten. Wenn eine Überweisung initiiert wird, automatisiert Latenode die Prüfung von Kontoständen und Empfängerdaten, verarbeitet die Transaktion, sendet Benachrichtigungen und protokolliert jeden Schritt zu Compliance-Zwecken.
Diese Automatisierung sorgt dafür, dass Zahlungsdaten aus verschiedenen Quellen synchron bleiben, und verbessert die Transparenz von Abwicklungsprozessen. Sie hält außerdem Transaktionsdaten und Liquiditätspositionen in Echtzeit aktuell, was für schnelle Investitions- und Kreditentscheidungen in der heutigen wettbewerbsintensiven Bankenlandschaft unerlässlich ist [14].
Ein Bericht von J.P. Morgan aus dem Februar 2025 hob die Vorteile elektronischer Geldtransfers (EFTs) hervor, insbesondere ihre Fähigkeit, Abwicklungszeiten zu beschleunigen – entscheidend für die Optimierung von Cashflow und Working Capital [1]. EFTs reduzieren außerdem Fehler und Betrug durch sichere digitale Kanäle und Verschlüsselungstechnologien und eliminieren manuelle Aufgaben wie Lohnabrechnungen und Lieferantenzahlungen. Dieser Wandel senkt die Kosten für Druck, Versand und manuelle Bearbeitung erheblich.
Latenodes Automatisierungstools lösen häufige Probleme bei Geldtransfers, indem sie Zahlungsdaten vor der Verarbeitung durch Validierungsprüfungen verifizieren. Das reduziert das Fehlerrisiko, das Unternehmen durchschnittlich 12,10 US-Dollar pro fehlgeschlagener B2B-Zahlung kostet [17]. Durch die Vermeidung dieser kostspieligen Fehler können Banken sowohl ihre operative Effizienz als auch das Kundenvertrauen verbessern.
Die Plattform verarbeitet auch komplexere Fälle wie Währungsumrechnungen, Genehmigungen durch mehrere Parteien und regulatorische Compliance-Prüfungen – vollständig ohne manuelles Eingreifen. Dieser umfassende Ansatz minimiert das Risiko von Regelverstößen und bewahrt zugleich die Flexibilität, sich an veränderte Marktbedingungen anzupassen.
Banken, die Latenode für die Automatisierung von Geldtransfers einsetzen, erzielen typischerweise eine Reduzierung der Betriebskosten um 20–30 % [15] sowie deutliche Verbesserungen bei Verarbeitungsgeschwindigkeit und Genauigkeit. Der visuelle Workflow-Builder der Plattform ermöglicht es Banken, Prozesse schnell an neue regulatorische Anforderungen oder Geschäftsbedürfnisse anzupassen und so langfristige Flexibilität und Effizienz sicherzustellen.
4. Audit- und Compliance-Aufgaben automatisieren
Nachdem Banken ihre Geldtransferprozesse optimiert haben, werden die Herausforderungen rund um Audit und Compliance zur nächsten Priorität. Herkömmliche Methoden zur Verwaltung dieser Aufgaben umfassen häufig langwierige manuelle Workflows, bei denen Teams Daten über mehrere Wochen hinweg zusammenführen, validieren und aufbereiten müssen. Diese veralteten Prozesse verlangsamen nicht nur Abläufe, sondern erhöhen auch das Fehlerrisiko, das zu regulatorischen Geldstrafen und Reputationsschäden für eine Bank führen kann.
Regulatorisches Reporting automatisieren
Latenode bietet eine transformative Lösung für regulatorisches Reporting, indem es interne Systeme nahtlos verbindet, um präzise Compliance-Berichte in Echtzeit zu erstellen. Die Plattform zieht Daten aus Kernsystemen, validiert sie und erstellt Berichte, die regulatorischen Standards entsprechen.
„Automatisiertes regulatorisches Reporting verwandelt zeitintensive manuelle Prozesse in optimierte, fehlerresistente Workflows und kann laut aktuellen Branchenanalysen von McKinsey & Company die Reporting-Zeit um bis zu 70 % reduzieren“ [18].
Diese Automatisierung beseitigt die Ineffizienzen manueller Berichterstattung. So verkürzte ein mittelgroßes Finanzinstitut seine quartalsweise Reporting-Zeit von drei Wochen auf nur drei Tage. Eine andere Organisation erreichte durch die Einführung zentralisierter Data Governance einen Rückgang der Datenabstimmungsfehler um 90 % [18]. In einem weiteren Fall bewältigte ein Kunde aus dem Finanzdienstleistungssektor nach einer Fusion einen Anstieg des Transaktionsvolumens um 300 % und benötigte nur geringfügige Anpassungen an seinem automatisierten Reporting-System [18].
Mit Latenodes intuitivem visuellen Workflow-Builder können Banken individuelle Reporting-Workflows entwickeln, die Systeme wie Kernbankenplattformen, Risikomanagementsysteme, regulatorische Reporting-Tools und Systeme für behördliche Einreichungen integrieren. Diese umfassende Automatisierung gewährleistet einen reibungslosen Datenfluss von Quellsystemen bis zu finalen regulatorischen Einreichungen und bewahrt gleichzeitig vollständige Audit-Trails. Solche Funktionen schaffen die Grundlage für ein kontinuierliches, anpassungsfähiges Compliance-Management.
Echtzeitüberwachung für bessere Compliance
Neben effizientem Reporting ermöglicht Latenode auch eine kontinuierliche Compliance-Überwachung, um potenzielle Probleme proaktiv anzugehen. Durch die Implementierung von Workflows für Echtzeitkontrolle können Institute regulatorischen Änderungen voraus sein. Die Plattform sendet sofortige Warnmeldungen, wenn Compliance-Schwellenwerte überschritten werden, und hilft Banken dabei, Standards wie Anti-Money-Laundering-(AML)- und Know-Your-Customer-(KYC)-Protokolle einzuhalten. So werden Kundendaten und Transaktionen fortlaufend anhand aktueller Anforderungen validiert.
Die Vorteile dieses Ansatzes zeigen sich in realen Anwendungen. So steigerte Bancolombia die Effizienz um 59 % und reduzierte das Risiko um 28 %, während eine osteuropäische Bank die DSGVO-Compliance für mehr als eine Million Kunden optimierte [19]. Darüber hinaus nutzt Stone Coast Fund Services Prozessautomatisierung, um die Compliance bei großen Geldtransfers durchzusetzen und sicherzustellen, dass während Audits oder Untersuchungen alle erforderlichen Prüfungen und Sorgfaltspflichten durchgeführt werden [19].
5. Kundenservice-Abläufe verbessern
Nach Geldtransfers und Compliance-Prozessen ist der Kundenservice der nächste Bereich mit großem Transformationspotenzial. Der traditionelle Kundenservice im Bankwesen bleibt häufig hinter den Erwartungen zurück – geprägt von langen Wartezeiten, eingeschränkter Verfügbarkeit und allgemeinen Antworten. Diese Ineffizienzen frustrieren Kunden, insbesondere in einer Zeit, in der unmittelbare und personalisierte Interaktionen zum Standard gehören.
KI-gestützte Chatbots für häufige Fragen
Viele Kunden benötigen schnelle Antworten auf einfache Fragen zu ihren Konten oder Transaktionen. Hier kommt Latenode ins Spiel und integriert KI-Chatbots mit Kernbankensystemen, um Routineanfragen nahtlos zu bearbeiten.
Durch die Verbindung von Chatbot-Technologien mit Customer-Relationship-Management-(CRM)-Systemen, Kernbankenplattformen und Wissensmanagement-Tools ermöglicht Latenode Chatbots, präzise und kontextbezogene Antworten bereitzustellen. Fragt ein Kunde beispielsweise nach aktuellen Transaktionen, ruft Latenode die relevanten Daten aus dem Bankensystem ab, formatiert sie und liefert über die Chatbot-Oberfläche eine personalisierte Antwort.
Die Auswirkungen von KI im Bankwesen sind erheblich. Im Jahr 2023 sparten Banken weltweit durch KI-Anwendungen 447 Milliarden US-Dollar ein, wobei 416 Milliarden US-Dollar auf Front- und Middle-Office-Aktivitäten entfielen [20]. Eine Studie von Capco aus demselben Jahr ergab außerdem, dass 37 % der Bankkunden in Notfällen Chatbots oder Textnachrichten bevorzugen, während 63 % weiterhin direkte Gespräche mit menschlichen Mitarbeitenden bevorzugen [20]. Diese Ergebnisse verdeutlichen den Nutzen eines strategischen Chatbot-Einsatzes: Routineaufgaben werden automatisiert, damit sich menschliche Mitarbeitende komplexeren Anliegen widmen können, die eine persönliche Betreuung erfordern.
Latenodes visueller Workflow-Builder vereinfacht die Erstellung dynamischer Gesprächsabläufe. Diese Workflows führen Kunden durch häufige Situationen und passen sich anhand von Interaktionsdaten an. So wird bei Bedarf ein reibungsloser Übergang zu menschlichen Mitarbeitenden gewährleistet.
Bessere Kundenbindung
Automatisierung beschränkt sich nicht auf die Beantwortung grundlegender Fragen. Sie eröffnet auch Möglichkeiten für eine tiefere Kundenbindung durch personalisierte und proaktive Services. Latenode integriert Analyse-Engines mit Kommunikationsplattformen, um maßgeschneiderte Empfehlungen auf Grundlage des Kundenverhaltens und der Transaktionshistorie zu erstellen.
Durch die Zusammenführung von Daten aus mehreren Quellen erstellt Latenode detaillierte Kundenprofile, die Banken für eine effektivere Ansprache nutzen können. Beispielsweise können Banken durch die Verbindung von Transaktionsüberwachungssystemen mit Marketing-Tools Kunden identifizieren, die sich ihrem Kreditlimit nähern, und ihnen proaktiv Finanzberatung oder alternative Produkte anbieten, bevor Probleme entstehen.
Praxisbeispiele verdeutlichen die Vorteile dieser Strategien. Trust Bank in Singapur nutzte 2023 KI-gestützte Kundenbindung, um In-App-Anleitungen und gezielte Kampagnen zu erstellen, wodurch die Conversion von App-Installationen zu Kontoeröffnungen um 36 % stieg [22]. Ebenso personalisierte IIFL Finance in Indien seine Seite zur Lead-Generierung mit standortbasierten Funktionen und erzielte durch Kampagnen in regionalen Sprachen einen Anstieg der Leads um 21 % [22].
Latenode ermöglicht Banken, solche Erfolge zu wiederholen, indem Geolokalisierungsdienste, Spracherkennungstools und Content-Management-Systeme miteinander verbunden werden. So lassen sich Website-Inhalte, App-Oberflächen und Kommunikationspräferenzen automatisch an Faktoren wie Kundenstandort, bevorzugte Sprache und Surfverhalten anpassen.
Prädiktive Analysen verbessern die Kundenbindung zusätzlich, indem sie Kundenbedürfnisse antizipieren. Latenodes Machine-Learning-Funktionen erkennen Muster – etwa Hinweise auf einen bevorstehenden Immobilienkauf oder eine Geschäftserweiterung – und ermöglichen Banken, proaktiv relevante Produkte oder Beratung anzubieten. Dieser Ansatz schafft nicht nur Mehrwert für Kunden, sondern auch neue Umsatzquellen für das Institut.
Der Schlüssel zu effektiver Automatisierung der Kundenbindung liegt darin, Geschwindigkeit und Personalisierung auszubalancieren. Während 82 % der Verbraucher sofortige Antworten erwarten [21], müssen diese Interaktionen auch sinnvoll und relevant sein. Latenodes Integrationsfunktionen sorgen dafür, dass automatisierte Antworten auf umfassenden Kundendaten basieren und auch im großen Maßstab ein personalisiertes Erlebnis bieten.
Diese Fortschritte im Kundenservice tragen zusammen mit Verbesserungen in anderen Bankprozessen zu einem effizienteren und stärker kundenorientierten Institut bei.
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6. Backoffice-Abläufe automatisieren
Während Frontend-Automatisierung oft im Mittelpunkt steht, liegt das eigentliche Fundament für Kosteneinsparungen in der Backoffice-Effizienz. Aufgaben wie Abstimmung und Datenverarbeitung sind entscheidend für finanzielle Genauigkeit und die Einhaltung regulatorischer Standards, werden jedoch häufig manuell erledigt und binden Zeit sowie Ressourcen. Durch die Optimierung dieser Abläufe können Unternehmen erhebliche Verbesserungen ihrer Gesamteffizienz erzielen.
Abstimmungsaufgaben automatisieren
Die Bankabstimmung gilt als besonders zeitaufwendig und fehleranfällig. Trotz ihrer Bedeutung verwenden 55 % der Unternehmen weiterhin manuelle Methoden und investieren dafür wöchentlich 6–10 Stunden. Noch besorgniserregender ist, dass 35 % der Banken finanzielle Verluste durch Abstimmungsfehler melden, die durchschnittlich 2,1 Millionen US-Dollar pro Vorfall betragen [23].
Latenode vereinfacht diesen Prozess, indem es verschiedene Finanzsysteme – etwa Bankdatenfeeds, ERP-Plattformen und Zahlungsgateways – integriert, um automatisierte Abstimmungs-Workflows zu erstellen. Seine Machine-Learning-Funktionen erkennen Transaktionsmuster und kennzeichnen Anomalien, selbst in komplexen Fällen wie Teilzahlungen oder Fremdwährungstausch. Diese Automatisierung kann die Abstimmungszeit um bis zu 80 % senken und gleichzeitig eine Genauigkeit von 99,9 % bei Finanzdaten erreichen [23]. Pamela Quiroga Badani, Solution Manager bei Nomentia, hebt die Vorteile hervor:
„Die Automatisierung des Abstimmungsprozesses spart Zeit und reduziert Fehler. Das System schlägt Übereinstimmungen vor und benötigt nur in bestimmten Fällen eine menschliche Verifizierung“ [24].
Latenodes visueller Workflow-Builder ermöglicht Unternehmen, anspruchsvolle Abstimmungsregeln festzulegen und Ausnahmen automatisch zu kategorisieren und priorisieren. Bei Überschreitung von Schwellenwerten werden Warnmeldungen ausgelöst, damit Probleme zeitnah gelöst werden können. Darüber hinaus hilft KI-gestützte Dokumentenverarbeitung dabei, Transaktionsdaten zu standardisieren und zu interpretieren, selbst wenn Informationen unvollständig oder uneinheitlich formatiert sind.
Diese Fortschritte in der Abstimmungsautomatisierung schaffen die Grundlage für eine umfassendere Transformation des Backoffice.
Genauigkeit bei der Datenverarbeitung verbessern
Datenintensive Backoffice-Aufgaben wie manuelle Dateneingabe sind ein weiterer Bereich mit hohem Automatisierungspotenzial. Bei Fehlerquoten von 1–4 % und Mitarbeitenden, die 10–25 % ihrer Arbeitszeit für repetitive Aufgaben aufwenden, summieren sich Ineffizienzen schnell. Latenodes Robotic Process Automation (RPA) reduziert Fehler um bis zu 90 % und senkt Betriebskosten um 40–60 % [26]. Dies ist besonders relevant, da Fehlverarbeitungen und Ineffizienzen Banken weltweit jährlich rund 1,2 Billionen US-Dollar kosten [26].
Die Plattform eignet sich besonders für die Verarbeitung hoher Transaktionsvolumina, kennzeichnet Abweichungen automatisch und validiert Daten, um Genauigkeit sicherzustellen. Das führt zu besserer Compliance und zuverlässigeren Berichten. So automatisierte VKB Bank im Jahr 2020 den Prozess für Anträge auf Kreditstundung, erreichte eine Effizienzsteigerung von 90 % und verkürzte die Bearbeitungszeit von 40–60 Minuten auf nur 4–6 Minuten [25].
Latenodes KI-Integration verbessert die Datenverarbeitung zusätzlich, indem Informationen automatisch extrahiert und validiert werden. Die integrierte Datenbank stellt sicher, dass Daten strukturiert und korrekt bleiben. Wie es ein Experte treffend formulierte:
„Datenqualität ist alles. Wenn Ihre internen Daten oder Kontoauszüge nicht sauber sind, wird der Abstimmungsprozess zum Albtraum. Sie benötigen von Beginn an präzise, organisierte Daten, um spätere Probleme zu vermeiden“ [24].
Diese Fortschritte in Datenverarbeitung und Abstimmung ergänzen Frontend- und Compliance-Automatisierung und schaffen einen nahtlosen End-to-End-Workflow. Das Ergebnis sind aktuellere Finanzdaten, ein verbessertes Cashflow-Tracking und präzise Prognosen – allesamt eine solide Grundlage für besseren Kundenservice und höhere operative Effizienz.
7. Betrugserkennung und -prävention automatisieren
Betrugserkennung und -prävention sind unverzichtbar geworden, um sichere und effiziente Finanzprozesse zu gewährleisten – insbesondere da der Bankensektor zunehmend auf Automatisierung setzt.
Finanzbetrug verursacht erhebliche finanzielle Belastungen. US-Unternehmen entstehen durchschnittlich Kosten von 1,4 Millionen US-Dollar pro Fall, und fast die Hälfte aller Unternehmen (46 %) war in den vergangenen zwei Jahren von Betrug oder Wirtschaftskriminalität betroffen [28]. Da Betrüger immer ausgefeiltere Methoden einsetzen, benötigen Banken Systeme, die Millionen von Transaktionen in Echtzeit analysieren und sofort reagieren können.
Betrugsüberwachung in Echtzeit mit Machine Learning
Herkömmliche Methoden zur Betrugserkennung, etwa statische Regeln und manuelle Überprüfungen, reichen aufgrund von Verzögerungen bei der Erkennung verdächtiger Aktivitäten häufig nicht aus. Machine-Learning-Modelle hingegen analysieren fortlaufend Transaktionsmuster, Nutzerverhalten und digitale Interaktionen, um Anomalien sofort zu erkennen.
Latenode vereinfacht diesen Prozess, indem es Bankensysteme, Transaktionsdatenbanken und Machine-Learning-Tools in einem nahtlosen Workflow zur Betrugsüberwachung integriert. Beispielsweise erzielte eine Tier-1-Bank nach der Implementierung einer KI-gestützten Lösung eine um 62 % höhere Genauigkeit bei der Betrugserkennung und eine Reduzierung falsch positiver Ergebnisse um 73 % [29]. Ebenso nutzt PayPal Clustering-Algorithmen zur Überwachung jährlicher Zahlungen von mehr als 900 Milliarden US-Dollar und identifiziert damit effektiv ungewöhnliche Aktivitäten, die auf Betrug hindeuten könnten [31]. American Express steigerte seine Genauigkeit bei der Betrugserkennung mit fortschrittlichen KI-Modellen wie Long-Short-Term-Memory-Netzwerken um 6 % [27]. In einem weiteren Beispiel deckte ein großer Einzelhändler im Jahr 2024 mithilfe von Verhaltensanalysen einen koordinierten Betrugsring auf und verhinderte Verluste von mehr als 15 Millionen US-Dollar [31].
Die Echtzeiterkennung ist nur der erste Schritt. Automatisierte Warnsysteme sind notwendig, um bei verdächtigen Aktivitäten sofort handeln und das Zeitfenster für Betrug begrenzen zu können.
Betrugswarnungen und Reaktionen automatisieren
Automatisierte Warnsysteme erhöhen die Sicherheit, indem sie Verzögerungen manueller Prozesse beseitigen. Diese Systeme können bei der Erkennung verdächtiger Aktivitäten umgehend Maßnahmen wie das Sperren von Konten, die Anforderung zusätzlicher Authentifizierung oder die Benachrichtigung von Sicherheitsteams veranlassen. Latenode ermöglicht Banken, Warn-Workflows über mehrere Kanäle hinweg zu orchestrieren und so eine schnelle und koordinierte Reaktion sicherzustellen. Eine umfassende Betrugsreaktion kann beispielsweise Transaktionsüberwachung, Risikobewertung, Warnmanagement, Kontosicherheitsmaßnahmen und Kundenbenachrichtigungen umfassen – alles nahtlos aufeinander abgestimmt.
Mit den Echtzeitfunktionen von Latenode können Banken entschlossen handeln, um Vermögenswerte zu schützen. Wird Betrug erkannt, kann die Plattform automatisch temporäre Sperren für Konten einrichten, zusätzliche Authentifizierung für Transaktionen mit hohem Risiko erzwingen und detaillierte Vorfallsberichte für Compliance-Zwecke erstellen. Ein Finanzinstitut, das neuronale Netzwerke zur Analyse von Transaktionsdaten einsetzte, reduzierte betrugsbedingte Verluste innerhalb von nur sechs Monaten um 40 % [31]. Ebenso integrierte eine führende E-Commerce-Plattform Reinforcement Learning in ihre Betrugserkennung und erzielte dadurch einen Rückgang der Kundenbeschwerden wegen fälschlich blockierter Transaktionen um 30 % [31].
Angesichts des Umfangs von Online-Zahlungsbetrug – der 2022 auf 41 Milliarden US-Dollar geschätzt wurde und 2023 voraussichtlich 48 Milliarden US-Dollar erreichen sollte [30] – sind die finanziellen Vorteile der automatisierten Betrugserkennung enorm. Latenodes Integrationsfunktionen ermöglichen Banken, Betrugserkennungstools mit bestehenden Sicherheitssystemen, Kundendatenbanken und Plattformen für regulatorisches Reporting zu verbinden. Dieser ganzheitliche Ansatz verbessert nicht nur die Compliance, sondern gewährleistet auch operative Effizienz im Umgang mit komplexen Betrugsmethoden, die herkömmliche Systeme häufig übersehen.
Vorteile der Bankautomatisierung mit Latenode
Die Vorteile der Automatisierung im Bankwesen, wie sie Latenode demonstriert, gehen weit über die Vereinfachung von Aufgaben hinaus. Durch Automatisierungsstrategien erzielen Finanzinstitute messbare Verbesserungen bei Effizienz, Sicherheit und Gesamtleistung. Diese Fortschritte optimieren nicht nur Prozesse, sondern verbessern auch die Kundenzufriedenheit und steigern die Profitabilität.
Höhere Effizienz und besseres Kundenerlebnis
Die Automatisierung von Routineaufgaben im Bankwesen verkürzt Bearbeitungszeiten erheblich. Kreditgenehmigungen, die traditionell 5–7 Tage dauern, können heute beispielsweise innerhalb von Minuten oder Stunden abgeschlossen werden – eine Reduzierung um 80–90 % [33]. Ebenso können sich die Onboarding-Zeiten für Kunden von Tagen auf nur eine Stunde verkürzen [33].
Latenode spielt eine zentrale Rolle bei diesen Effizienzgewinnen, indem verschiedene Bankensysteme nahtlos in einheitlichen Workflows verbunden werden. Ein Beispiel sind Kreditanträge: Sobald ein Kunde einen Antrag stellt, kann Latenode automatisch Bonitätsprüfungen starten, Dokumente verifizieren, Risiken bewerten und Genehmigungsbenachrichtigungen versenden – alles parallel. Dadurch entfallen Verzögerungen durch manuelle, schrittweise Prozesse, was schnelleren Service und ein reibungsloseres Kundenerlebnis ermöglicht.
Höhere Sicherheit und bessere Compliance
Automatisierung stärkt auch die Sicherheit, indem sie menschliche Fehler reduziert und die konsequente Durchsetzung von Sicherheitsmaßnahmen gewährleistet. Aufgaben zur regulatorischen Compliance, die häufig höchste Detailgenauigkeit erfordern, können durch Automatisierung sowohl bei Geschwindigkeit als auch Genauigkeit um 90 % verbessert werden [33]. Latenode integriert sich mit Tools wie Okta und CryptoPro, um Identitätsprüfung und digitale Dokumentenauthentifizierung abzuwickeln. Damit bietet die Plattform robuste Sicherheit und unterstützt die Einhaltung regulatorischer Standards [36][37].
Mit automatisierten Compliance-Workflows wird jede Transaktion, Kundeninteraktion und jeder Datenaustausch an regulatorischen Anforderungen ausgerichtet. Funktionen wie Echtzeitüberwachung, strikte Zugriffskontrollen und fortschrittliche Verschlüsselung reduzieren Compliance-Risiken zusätzlich und bewahren gleichzeitig die Flexibilität, die moderne Bankabläufe erfordern.
Kosteneinsparungen und Wettbewerbsvorteile
Die finanziellen Auswirkungen der Automatisierung gehen weit über schnellere Bearbeitung hinaus. Studien zeigen, dass Banken ihre Betriebskosten um 20–30 % senken können, während KI-gestützte Lösungen potenziell Einsparungen in Höhe von mehreren hundert Millionen US-Dollar ermöglichen [16][34][35]. Latenodes Preismodell, das auf der tatsächlichen Ausführungszeit basiert, stellt sicher, dass Automatisierung skalierbar und kosteneffizient bleibt.
Diese Einsparungen resultieren aus weniger manueller Arbeit, geringeren Fehlerquoten und schnellerer Transaktionsverarbeitung. Durch eine effektivere Ressourcenallokation können Banken sich auf strategische Initiativen konzentrieren. Darüber hinaus ermöglicht Automatisierung Banken, sich am Markt durch schnellere, präzisere Dienstleistungen und ein überzeugendes Kundenerlebnis abzuheben. Wie Catherine Canary von Appian erklärt:
„Bankautomatisierung ist zu einem zentralen Treiber für Effizienz und Innovation in der Finanzdienstleistungsbranche geworden“ [32].
Solche Fortschritte verbessern nicht nur die operative Leistung, sondern helfen Banken auch, sich Wettbewerbsvorteile zu sichern. So können sie größere Marktanteile gewinnen und gleichzeitig starke Gewinnmargen erhalten.
Die richtige Plattform für Bankautomatisierung auswählen
Da Automatisierung zu einem Grundpfeiler von Bankprozessen wird, ist die Auswahl der richtigen Plattform entscheidend, um Effizienz zu erhalten und Risiken zu reduzieren. Eine schlecht gewählte Plattform kann erhebliche finanzielle Verluste verursachen – allein für die Aufrechterhaltung der Compliance bis zu 10.000 US-Dollar pro Mitarbeitendem und Jahr [38]. Da 40 % der Führungskräfte Bedenken äußern, dass regulatorische Änderungen das Risiko von Regelverstößen erhöhen [38], müssen Banken einer Plattform Priorität einräumen, die Sicherheit, Funktionalität und Benutzerfreundlichkeit für langfristigen Erfolg vereint.
Sicherheit und Compliance
Plattformen für Bankautomatisierung stehen vor besonders strengen Sicherheitsanforderungen, die weit über den grundlegenden Datenschutz hinausgehen. Zu den unverzichtbaren Funktionen zählen mehrstufige Identifizierung und Authentifizierung, fortschrittliche Verschlüsselung, rollenbasierte Zugriffskontrolle und umfassende Audit-Protokollierung. Diese Maßnahmen sind entscheidend, um KYC-(Know Your Customer)- und AML-(Anti-Money Laundering)-Vorschriften einzuhalten und zugleich sensible Kundendaten zu schützen.
Latenode begegnet diesen Sicherheitsherausforderungen mit Self-Hosting-Funktionen und einer Architektur auf Enterprise-Niveau. Durch die Bereitstellung von Latenode auf internen Servern können Banken eine engere Kontrolle über sensible Daten behalten und strenge regulatorische Anforderungen erfüllen. Die Plattform umfasst integrierte Verschlüsselung, Multi-Faktor-Authentifizierung und detaillierte Audit-Trails, die jede automatisierte Aktion protokollieren und damit Transparenz für regulatorische Audits schaffen. Wie Automation Anywhere betont:
„Eine robuste Sicherheitsarchitektur stellt sicher, dass RPA-Bots ihre Berechtigungen nicht missbrauchen“ [39].
Darüber hinaus ermöglichen Latenodes rollenbasierte Zugriffskontrollen Banken, Automatisierungsberechtigungen nach bestimmten Rollen und Abteilungen zuzuweisen. Dieser granulare Ansatz stellt sicher, dass nur autorisierte Personen kritische Workflows ändern oder darauf zugreifen können. Für Institute, die täglich Millionen von Transaktionen verwalten, sind diese Funktionen unverzichtbar, um Kundenvertrauen zu bewahren und kostspielige Compliance-Verstöße zu vermeiden.
Mit diesen Sicherheitsmaßnahmen können Banken Automatisierung sicher über ihre Systeme hinweg integrieren.
Funktionen und Integrationen
Eine leistungsstarke Automatisierungsplattform sollte nahtlose Systemintegrationen ermöglichen und gleichzeitig fortschrittliche Funktionen wie KI und Machine Learning bieten. Vorgefertigte Konnektoren für zentrale Banking-Tools sind entscheidend, um End-to-End-Automatisierung zu erreichen.
Latenode zeichnet sich in diesem Bereich aus und verbindet über eine einzige Plattform mehr als 300 Anwendungen – darunter Kernbankensysteme, CRM-Tools und Drittanbieterdienste wie Auskunfteien und Anbieter für Identitätsprüfung. Der visuelle Workflow-Builder mit JavaScript-Unterstützung ermöglicht Banken, komplexe Automatisierungen ohne umfangreiche Programmierkenntnisse zu entwickeln. Diese Anpassungsfähigkeit ist besonders wertvoll, um auf regulatorische Änderungen oder sich wandelnde Kundenanforderungen reagieren zu können.
Ein weiteres herausragendes Merkmal ist Latenodes KI-native Architektur, die Banken die direkte Integration fortschrittlicher KI-Modelle wie OpenAI, Claude und Gemini in ihre Workflows ermöglicht. Diese Funktion ist besonders wirkungsvoll in Bereichen wie KYC, AML und Betrugserkennung, in denen 49 % der Führungskräfte im Bankwesen das größte KI-Potenzial sehen [2]. Anders als traditionelle Plattformen, die auf statischen Regeln basieren, unterstützt Latenodes KI-Integration dynamische, kontextbezogene Entscheidungen, die sich im Laufe der Zeit verbessern.
Benutzerfreundlichkeit und Wartung
Selbst die funktionsreichste Plattform kann unzureichend sein, wenn sie nicht benutzerfreundlich ist. Banken benötigen Lösungen, die leistungsstarke Funktionen mit intuitiven Oberflächen verbinden, sodass sowohl technische als auch nichttechnische Mitarbeitende effektiv beitragen können.
Latenodes Low-Code-Visual-Editor und AI Code Copilot machen Automatisierung für eine breite Nutzergruppe zugänglich. Der Drag-and-Drop-Workflow-Builder vereinfacht alltägliche Aufgaben, während fortgeschrittene Nutzer komplexe Workflows erstellen können, wenn ihre Expertise wächst. Dieser duale Ansatz ermöglicht es Banken, klein zu beginnen und ihre Automatisierungsaktivitäten bei Bedarf zu skalieren.
Auch die Wartung ist ein entscheidender Faktor. Latenodes integrierte Datenbank und Funktionen für die Ausführungshistorie erleichtern die Überwachung und Optimierung der Performance. Mithilfe dieser Tools können Banken Probleme schnell beheben, Workflows feinjustieren und die Wirkung ihrer Automatisierungsinitiativen messen. Flexible Preise auf Basis der Ausführungszeit gewährleisten eine kosteneffiziente Skalierung, wenn Automatisierungsprogramme wachsen.
Darüber hinaus sollten Anbieter-Support und Gesamtbetriebskosten nicht außer Acht gelassen werden. Latenodes Self-Hosting-Option reduziert langfristige Ausgaben und gibt Banken gleichzeitig die volle Kontrolle über sensible Prozesse. Umfassende Dokumentation und Support-Ressourcen vereinfachen Implementierung und Wartung zusätzlich, minimieren die Abhängigkeit von externen Beratern und halten Kosten überschaubar.
Fazit: Die Zukunft des Bankwesens mit Automatisierung
Der Bankensektor befindet sich an einem entscheidenden Punkt, an dem Automatisierung nicht länger optional, sondern für die Wettbewerbsfähigkeit unverzichtbar ist. Laut McKinsey werden Roboter in naher Zukunft voraussichtlich 10 % bis 25 % der Bankaufgaben übernehmen [34]. Die eigentliche Herausforderung für Finanzinstitute besteht nicht darin, ob sie automatisieren sollten, sondern wie schnell sie ihre Abläufe transformieren können, um Schritt zu halten.
Die sieben behandelten Bankprozesse – von KYC-Prozessen bis zur Betrugserkennung – verdeutlichen das enorme Potenzial der Automatisierung. Banken, die Automatisierung bereits eingeführt haben, profitieren schon heute von erheblichen Vorteilen. Allein im Jahr 2023 sparten Finanzinstitute durch KI-gestützte Anwendungen 447 Milliarden US-Dollar, davon 416 Milliarden US-Dollar im Front- und Middle-Office [20]. Diese Ergebnisse unterstreichen die Fähigkeit der Automatisierung, nicht nur Kosten zu senken, sondern auch ein effizienteres und stärker integriertes Banking-Ökosystem zu schaffen.
Künftig wird Automatisierung im Bankwesen über Routineaufgaben hinausgehen und zu einem Treiber strategischen Wachstums werden. KI-gestützte Tools werden personalisierte Finanzberatung, Kreditgenehmigungen in Echtzeit innerhalb weniger Minuten statt Tage und prädiktive Analysen ermöglichen, die Betrug erkennen können, bevor er geschieht. Juniper Research schätzt, dass KI-basiertes Risikomanagement und KI-basierte Betrugserkennung Banken weltweit bis 2027 mehr als 10 Milliarden US-Dollar einsparen werden [34]. Jeder dieser Fortschritte trägt zu einer agileren, datengetriebenen Bankenlandschaft bei, die für die Wettbewerbsfähigkeit im modernen Finanzumfeld entscheidend ist.
Für Banken, die Plattformen wie Latenode nutzen, wachsen die Vorteile der Automatisierung exponentiell. Mit der Möglichkeit, mehr als 300 Anwendungen über eine einzige Plattform zu verbinden, sowie Funktionen wie KI-nativer Architektur und Self-Hosting-Optionen können Institute schnell auf regulatorische Änderungen und sich wandelnde Kundenbedürfnisse reagieren. Derzeit setzen 75 % der Banken mit einem Vermögen von mehr als 100 Milliarden US-Dollar aktiv KI-Initiativen um [20]. Institute ohne solide Automatisierungsstrategie riskieren, deutlich zurückzufallen, da fortschrittliche Plattformen nicht nur Effizienz, sondern auch die Flexibilität bieten, sich in einem stetig verändernden Finanzumfeld zu behaupten.
End-to-End-Automatisierung ist der Schlüssel zu langfristiger Transformation. Banken müssen einen ganzheitlichen Ansatz verfolgen, bei dem Prozesse wie KYC nahtlos mit Kreditgenehmigungen verbunden werden, Kundenservice mit Betrugserkennung abgestimmt ist und Backoffice-Abläufe Entscheidungen in Echtzeit unterstützen. Plattformen, die sowohl Skalierbarkeit als auch robuste Sicherheit bieten, werden letztlich darüber entscheiden, welche Institute in diesem digitalen Zeitalter erfolgreich sind.
Der Wandel ist bereits im Gange. Automatisierung hat Banken Kostensenkungen von 20–30 % ermöglicht [35]. Mit der Weiterentwicklung der Branche werden Institute, die diese automatisierten Prozesse jetzt implementieren, den Maßstab für die Zukunft setzen und schnellere, sicherere und stärker personalisierte Banking-Erlebnisse bieten, die den Kundenerwartungen entsprechen. Jetzt ist der Zeitpunkt zum Handeln – Automatisierung ist nicht nur ein Vorteil, sondern die Grundlage für den Erfolg des Bankwesens von morgen.
