24.10.2017

IT-basierte Entscheidungsprozesse – Automatisierung vs. Workflows

Was ist Decision Management? Das Thema liegt im Trend. Dennoch sorgt der Begriff immer noch für Verwirrung, zumal eine klare Definition fehlt. Im Blog-Post zeigen wir anhand eines Beispiels aus der Finanzindustrie die zwei Typen IT-basierter Entscheidungsprozesse auf.

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IT-basierte Entscheidungsprozesse am Beispiel Geldwäschebekämpfung

Beispiel: Eine Bank möchte ihre Aktivitäten zur Geldwäschebekämpfung mit Hilfe moderner Softwaretechnologie optimieren und effizienter gestalten. Im Online-Banking des Finanzinstituts werden am Tag Millionen von Transaktionen ausgeführt. Die Bank überprüft all diese Transaktionen auf Geldwäsche. Hierzu nutzt sie vordefinierte Entscheidungsmodelle oder Machine-Learning-Algorithmen, um verdächtige Verhaltensmuster, Begriffe oder riskante Länder aufzudecken. Die Entscheidung, ob eine Transaktion verdächtig ist, erfolgt dabei vollautomatisiert (Decision Automation).

Unter der Vielzahl an Online-Banking-Transaktionen wurde nun ein Verdachtsfall erkannt. Die Bank möchte diesen Fall nun genauer beleuchten. An dieser Stelle kommt die workflow-gestützte, interaktive Entscheidungsfindung ins Spiel. Der Verdachtsfall wird mit allen relevanten Daten an einen Mitarbeiter übergeben, der den Einzelfall noch einmal genau prüft. Der Mitarbeiter kann die Transaktion anschließend freigeben, falls sie in Ordnung war, oder – falls sich der Verdacht bestätigt – weitere Schritte einleiten.

IT-basierte Entscheidungsprozesse: Automatisierte und interaktive, workflow-gestützte Entscheidungen

Voll automatisierte Entscheidungsprozesse

Wirkliche Digitalisierung setzt vollständige Automatisierung voraus. Komplexe Entscheidungen wie Kreditrisikoberechnungen, Betrugserkennung oder Pricing können als eigenständiger Entscheidungsprozess oder innerhalb eines übergeordneten Geschäftsprozesses vollautomatisiert durchgeführt werden.

Entscheidungsautomatisierung erfolgt meist unter Einsatz von Webservices (Decision Services), die einheitlich und wiederverwendbar in den verschiedenen Prozessen, Systemen, Anwendungen und Kanälen genutzt werden. Auf diese Weise schaffen Unternehmen unterbrechungsfreie, vollständig digitale Prozesse, die durchgängige Customer Journeys ermöglichen.

Immer häufiger kombinieren Unternehmen Experten-Wissen und Daten-Wissen, um automatisiert bessere Entscheidungen zu treffen. Was bedeutet das? Experten-Wissen bezeichnet Fachwissen, das in den Köpfen von Personen oder in (z. B. regulatorischen) Vorgaben steckt. Beispiele hierfür sind Listen mit Embargo-Ländern oder interne Kreditvergabe-Richtlinien – also vorab klar definiertes Wissen. Daten-Wissen umfasst hingegen Wissen, das durch moderne Technologien analytisch gewonnen wird. Dabei handelt es sich in der Regel um komplexe Zusammenhänge, die aus historischen Daten extrahiert werden.

So kommen Machine-Learning-Algorithmen beispielsweise zum Ergebnis, dass eine frühere Transaktion, die innerhalb von 10 Minuten an zwei 1.000 Kilometer entfernten Orten getätigt wurde, betrügerisch motiviert war. Auf diese Weise kann ein Unternehmen die Trefferquote von Entscheidungen (in dem Fall bei der Betrugserkennung) deutlich verbessern (siehe Abbildung unten).

DMN-Anforderungsdiagramme verbinden Expertenwissen (links) und Wissen aus Daten (rechts), um Betrug schneller und besser zu erkennen.

Workflow-basierte, interaktive Entscheidungsprozesse

Nicht alle Entscheidungen können vollständig automatisiert werden. Vor allem Einzelfall-Entscheidungen erfordern menschliche Beurteilung. Typische Beispiele hierfür sind die Bearbeitung von Kundenanträgen, die auch den Einbezug verschiedener Rollen erfordern. Früher waren Einzelfall-Entscheidungen mit Papierformularen, dem Abtippen von Daten und vielen Abstimmungen verbunden. Heute kann auch dieser semi-automatisierte Prozess IT-gestützt erfolgen – meist unter Verwendung einer workflow-basierten, interaktiven Decision-Management-Anwendung.

Workflows versorgen Fallbearbeiter zum richtigen Zeitpunkt mit den benötigten Daten und Dokumenten. Damit können sich die Fallbearbeiter auf die Fallklärung konzentrieren, statt sich mit der manuellen (und fehlerhaften) Datenerfassung zu beschäftigen. Die Decision-Management-Anwendung dokumentiert die einzelnen Workflow-Schritte im System. Die Vorteile der IT-gestützten Bearbeitung liegen also in der hohen Effizienz und in der revisionssicheren Nachvollziehbarkeit der Entscheidung.

Manchmal wird für interaktive Decision-Management-Anwendungen auch der Begriff ‘Entscheidungsunterstützungssysteme’ verwendet. Der Begriff kann allerdings irreführend sein, weil er deutlich allgemeiner gefasst ist (siehe Wikipedia).

Ein Beispiel für Softwarelösungen, die beide Arten IT-basierter Entscheidungsprozesse integriert umsetzen, ist die Credit Risk Management Platform, die auf der ACTICO Platform basiert.

IT-basierte Entscheidungsprozesse – Automatisierung vs. Workflows

IT-basierte Entscheidungsprozesse am Beispiel Geldwäschebekämpfung

Voll automatisierte Entscheidungsprozesse

Workflow-basierte, interaktive Entscheidungsprozesse

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