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FIU Reporting mit generativer KI: Geldwäscheverdacht sofort melden
AML-Transaktionsmonitoring und FIU-Meldungen für goAML automatisieren. Generative KI nutzen mit ACTICO FIU Reporting Software.
Anti-Geldwäsche
Finanzinstitute/FinTech

25.09.2022|

Die vorgeschlagene Herangehensweise basiert dabei auf zwei Marktgegebenheiten, die eng miteinander verknüpft sind: Die erste ist die, dass sich durch eine Demokratisierung der intelligenten Automatisierung (IA), also der Übertragung von Kompetenzen der IT-Experten auf die Fachanwender, die Erfolgsquote digitaler Transformationsprojekte deutlich steigern lässt.
Der zweite Einflussfaktor ist der allgemeine Fachkräftemangel.
Der Ausgangspunkt unseres Whitepapers ist die digitale Transformation, die einen potenziellen gesellschaftlichen und unternehmerischen Mehrwert von vielen Billionen US-Dollar birgt. Und dennoch haben zwei aufeinanderfolgende Studien von McKinsey ergeben, dass die Erfolgsquote derartiger Projekte sogar gefallen ist – und zwar von 30 Prozent auf 16 Prozent. Die Rolle der intelligenten Automatisierung, die ein entscheidender Treiber erfolgreicher digitaler Transformationsprojekte ist, kann in diesem Szenario also nicht vernachlässigt werden.
Auch um die Erfolgsquote von eigenständigen IA-Projekten steht es nicht besser: Sogar IA-Deployments auf ganz elementarem Niveau – und dabei sprechen wir noch nicht von anspruchsvollen Implementierungen, die Elemente wie intelligente Entscheidungsfindung, maschinelles Lernen (ML), künstliche Intelligenz (KI) oder Cognitive Computing einbeziehen – scheinen dauerhaft in unproduktiven Silos stecken zu bleiben. Ein Zustand, für den KPMG fehlende Koordination und Integration verantwortlich macht.
Damit Intelligente Automatisierung im großen Maßstab unternehmerischen Mehrwert liefern kann, muss sie im Rahmen einer unternehmensweiten Strategie umgesetzt werden. Diese umfasst zahlreiche geschäftskritische Funktionen, Anwendungen Prozesse und Arbeitsaufwände. Doch aktuell werden sämtliche Bemühungen um dieses Ziel durch einen alarmierenden Mangel an qualifizierten Fachkräften behindert, die für die Entwicklung, Programmierung, Deployment und das Management von IA-Programmen erforderlich wären.
Dieser Fachkräftemangel besteht zweifellos. Es ist jedoch keine wirklich praktikable Strategie, zu warten, bis dieses Problem vielleicht irgendwann durch gemeinsame, langfristige Anstrengungen von Regierung, Bildungseinrichtungen und Industrie gelöst wird. Wie wäre es, wenn wir stattdessen eine neue Kategorie digitaler Automatisierungsplattformen entwickeln könnten, bei denen die Fachanwender direkt die Verantwortung dafür erhalten, wie Automatisierungsprojekte bereitgestellt, skaliert und gemanagt werden?
Die Idee ist hierbei keinesfalls, die zentrale IT-Abteilung zu verdrängen, sondern vielmehr eine wirkliche Aufgabentrennung zu ermöglichen, d.h. eine Form pragmatischer Arbeitsteilung. Vielmehr sollen Fachanwender, die aufgrund aktueller Geschäftsanforderungen neue Automatisierungsstrategien einführen müssen, dies auch ohne intensive Unterstützung der IT-Organisation umsetzen können. Gleichzeitig bleiben der zentralen IT-Abteilung die alltäglichen operativen Anforderungen von IA erspart, sodass sie sich ganz auf die Bereitstellung der passenden Infrastruktur, technologischen Unterstützung und die Themen Sicherheit und Governance konzentrieren kann.
Digitale Automatisierungsplattformen können einen demokratisierten, businessgetriebenen Zugang zur intelligenten Automatisierung ermöglichen, indem sie die Bedienbarkeit vereinfachen. Die Einführungen lassen sich damit beschleunigen und einige der Gründe für das Scheitern von Automatisierungsprojekten beseitigen.
Der Kern dieses Ansatzes ist, dass die Lösung von einem Fachanwender bedient werden kann und keinen ausgebildeten Technologieexperten erfordert. Dazu haben wir drei entscheidende Elemente identifiziert, die für die einfache Bedienung einer Automatisierunsplattform erforderlich sind:
Erstens die Förderung von Citizen Developers durch Low-Code-Automatisierung. Zahlreiche Studien haben gezeigt, dass dieser grundlegende Kurswechsel einige Vorteile mit sich bringt: Automatisierungsprojekte werden beschleunigt, das Reaktionsvermögen auf Geschäftsanforderungen wird erhöht und die Abhängigkeit von schwer zu gewinnenden technischen Fachkräften reduziert.
Zweitens die Befähigung von Fachanwendern und Bereichsexperten zur Definition, Überwachung und Änderung komplexer Entscheidungslogik durch ein Business Rules Management System. Diese Prozesse müssen somit nicht mehr von der IT-Abteilung gewartet werden. Durch dieses Modell lassen sich Markteinführungszyklen erheblich verkürzen und beträchtliche Kosteneinsparungen sowohl in der Phase der Entwicklung als auch der Maintenance der Anwendung erzielen.
Und schließlich drittens die Bereitstellung einer zentralen, digitalen Entscheidungs-Engine, die es den Fachanwendern erlaubt, regelbasierte Technologien und ML/KI zu kombinieren. So kann die Entscheidungsfindung automatisiert und von Fall zu Fall zu verfeinert werden.
Natürlich versteht es sich von selbst, dass all diese Elemente im Rahmen einer intuitiven, benutzerfreundlichen, grafischen Drag-and-drop-Oberfläche bereitgestellt werden, über die die Fachanwender in den einzelnen Abteilungen ihre Automatisierungsprogramme selbst entwickeln, abändern und managen können, wann immer das Geschäft dies erfordert.
Schließlich finden Sie noch einige wichtige Hinweise , die Sie bei der Auswahl einer digitalen Automatisierungsplattform berücksichtigen sollten. Mit den dort genannten Kriterien werden Sie kritische Problemfelder reduzieren können, die das Potenzial für Intelligente Automatisierung derzeit noch bremsen.
Für weitere Informationen laden Sie hier unser Whitepaper herunter.
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