04.01.2018

Die Rolle von Echtzeit-Entscheidungen im Digital Banking

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Seit vielen Jahren befassen sich Unternehmen mit der Digitalisierung ihrer Geschäftsprozesse. Dabei scheitern sie immer wieder am selben Punkt: Dort, wo komplexe Entscheidungen zu treffen sind. Wir zeigen, warum Digitalisierung Echtzeit-Entscheidungen erfordert und wie ein neuer Standard bei der Umsetzung hilft.

Die komplexe Welt der Finanzindustrie

Wer kennt nicht den populären Button auf den Websites vieler Banken: „Jetzt Kredit beantragen“? Schnell das Web-Formular ausfüllen, Daten absenden und das Ergebnis abwarten – um dann enttäuscht zu werden: „Die Unterlagen werden Ihnen postalisch zugesandt.“ Ein durchgängiger Prozess ist das nicht, und ein digitaler erst recht nicht. In ähnlichem Zustand befindet sich allerdings das Gros der Geschäftsprozesse von Banken und Versicherungen. Warum bekommen Unternehmen das Problem nicht in den Griff?

Die Antwort: Bestimmte Prozessschritte sind schlicht zu komplex, geschäftskritisch und risikoreich für „altbewährte“ Methoden zur Digitalisierung. Beispiel: Ein typischer Kreditvergabeprozess im Consumer-Bereich kann mehrere Tausend Entscheidungsregeln beinhalten. Diese bewerten etwa Kundendaten, berechnen Kreditausfallwahrscheinlichkeiten und Zinsen und stellen zugleich die Einhaltung regulatorischer Vorgaben sicher. Was für den Endkunden in den Millisekunden zwischen zwei Klicks erfolgt, basiert häufig auf einer hoch komplexen, fachlichen Entscheidungslogik.

Warum herkömmliche Methoden scheitern

In vielen Instituten ist die komplexe, fachliche Entscheidungslogik ansatzweise „digitalisiert“: Mittels Tabellenkalkulation, in Form von Anwendungscode oder in BPMN-Modellen. Ein kurzer Blick auf diese Methoden zeigt Defizite auf.

  1. Tabellenkalkulationsprogramme
    Tabellenkalkulations-Tools wie Microsoft Excel sind weit verbreitete Systeme zur Entscheidungsfindung. Sie unterstützen dabei, komplexe Risiken zu bewerten, Preise und Konditionen zu berechnen oder dienen einfach als “Look-Up-Tabelle” im Prozess. Allerdings sind sie für große Transaktionsvolumina und insbesondere für die Einbindung in einen automatisierten Prozess nicht geeignet.
  2. Programmierung in Anwendungen
    Entscheidungen können zur Automatisierung direkt in Anwendungen programmiert werden. Komplexe Entscheidungen erfordern aber meist den Einbezug von Fachbereichen, die mit den meist unübersichtlichen Code-Konstrukten schwer zurecht kommen. Redundante Implementierungen und verschiedene Programmiersprachen verursachen Mehraufwände und machen die Pflege der Logik zu einem umständlichen und fehleranfälligen Prozess. Änderungen sind damit nur schwer möglich und aus Compliance-Sicht ist die Methode schwer nachvollziehbar.
  3. Umsetzung mittels BPMN
    Einfache, statische Entscheidungen können mit der Business Process Model and Notation (BPMN) sehr wohl umgesetzt werden. Doch für komplexe Entscheidungen und fachliche Logik ist der Standard für Geschäftsprozesse nicht ausgelegt (sondern eben für Prozesslogik). Eine “Zweckentfremdung” führt meist zu unübersichtlichen, übermächtigen Prozessmodellen. Dies hat auch die Object Management Group (OMG®) erkannt. Das Konsortium, das den BPMN-Standard entwickelt, hat deshalb einen neuen Standard ins Leben gerufen: Die Decision Model and Notation (DMN).

Digitalisierung heißt Automatisierung

Mit dem Decision Management und dem DMN-Standard (Decision Model and Notation) definiert die Object Management Group einen neuen Standard, der diese Lücke beheben soll. Der DMN-Standard vereinheitlicht und vereinfacht die Modellierung, Implementierung und Automatisierung von Entscheidungen, wodurch vollständig digitale End-to-End-Prozesse möglich sind. Statt interner Prozessoptimierung rückt der digitale Kunde ins Zentrum – Entscheidungsautomatisierung ist die Grundlage für Echtzeit-Interaktionen in der digitalen Welt.

Zwei übergeordnete Argumente sprechen für den DMN-Standard:

  1. Unternehmen bringen zum ersten Mal Transparenz in ihre Entscheidungen: Welche Daten fließen in die Entscheidungsfindung ein? Woher kommen diese Daten? Welche Entscheidungen hängen voneinander ab? Und vor allem: Werden alle regulatorischen Anforderungen in der (fachlichen Entscheidung) berücksichtigt?
  2. Mit DMN können Institute ein unternehmensweit einheitliches Vorgehen einführen, wodurch sie den Wildwuchs an Methoden in den Projekten deutlich reduzieren
  3. Der DMN-Standard treibt die Digitalisierung voran, indem er die Automatisierung von Entscheidungen ermöglicht. Denn er spezifiziert auch, wie die DMN-Entscheidungsmodelle ausgeführt werden können.

Echtzeit-Entscheidungen mit Decision Services

Die technische Ausführung und Integration der Entscheidungen erfolgt in der Regel durch Decision (Web-)Services, die von beliebigen Prozessen, Systemen und Anwendungen genutzt werden. Im Trend liegt ein zentraler Ansatz für diese Decision Services (Whitepaper). Entscheidungsmodelle werden in einem zentralen Repository gespeichert und gepflegt. Von dort erfolgt eine konsistente Bereitstellung der wiederverwendbaren Decision Services.

Beispiele für Decision Services sind:

  • Pricing Services, die in verschiedenen digitalen Vertriebskanälen verwendet werden.
  • Compliance Services, die regulatorische Prüfungen vornehmen (z. B. Altersprüfungen)
  • Risiko Services, die etwa Kreditausfallwahrscheinlichkeiten einschätzen
  • Fraud Services, die Transaktionen im Online Banking auf Betrug prüfen
  • Claims Services, die bei der Schadenregulierung im Versicherungsumfeld unterstützen
  • etc.

All diese Services treffen Echtzeit-Entscheidungen. Sie können sowohl für interne Prozesse oder in der digitalen Kundenkommunikation via Web oder App flexibel eingesetzt werden. Falls Sie Fragen zum Thema “Echtzeit-Entscheidungen mit Decision Services” haben, sprechen Sie uns einfach an.

 

Weiterführende Links

Screencast: Entscheidungsmodellierung mit DMN

Erfahren Sie im Video mehr über den DMN-Standard zur Modellierung, Dokumentation und Automatisierung von Entscheidungen.

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