VOM BACKOFFICE ZUR REGULATORIK:
VIELFÄLTIGE EINSATZMÖGLICHKEITEN VON RPA IM FINANZSEKTOR

Prozessvoraussetzungen für die RPA-Implementierung

Bei der Implementierung von RPA-Lösungen im Bankensektor haben sich in den letzten Jahren insbesondere Prozesse im Backoffice-Bereich als geeignete Startpunkte erwiesen, da sich diese i.d.R. durch ein hohes Maß an Standardisierung, klar definierten Regeln, repetitiven Tätigkeiten und der Verarbeitung großer Transaktionsvolumina auszeichnen. Generell empfiehlt es sich, bei der Einführung von RPA zunächst mit einfachen, unkritischen Prozessen zu beginnen, um Erfahrungen zu sammeln und Quick Wins zu erzielen. Sind die grundlegenden Fähigkeiten und Governance-Strukturen etabliert, können sukzessive komplexere und geschäftskritischere Anwendungsfälle angegangen werden. Zu den zentralen Voraussetzungen für eine erfolgreiche RPA-Initiative gehören die Transaktionshäufigkeit, da Prozesse mit hohen Volumina in der Regel ein größeres Automatisierungspotenzial und einen schnelleren ROI versprechen. Zudem sollte ein hinreichender Reifegrad der Prozesse hinsichtlich der Standardisierung und Dokumentation existieren sowie die Qualität und Konsistenz der verarbeiteten Daten gewährleistet sein. RPA-Lösungen sind auf strukturierte, digitale Eingaben angewiesen, um zuverlässig zu funktionieren. [3]

Hohe RPA-Relevanz in den Bereichen der Regulatorik

RPA erweist sich als äußerst effektives Instrument zur Bewältigung einer Vielzahl von Prozessen in den Bereichen Compliance, Risikomanagement, Meldewesen und Controlling. Ein wesentlicher Grund für die hohe Relevanz liegt in der Natur der zugrundeliegenden Prozesse. Viele folgen klar definierten Regeln und Richtlinien, die sich gut in die regelbasierte Logik von RPA-Bots übertragen lassen. Zum einen folgen die Prozesse in diesen Domänen klar definierten Regeln und Richtlinien, die sich präzise in RPA-Programme übersetzen lassen, um eine konsistente und fehlerfreie Ausführung zu gewährleisten. Zum anderen erzeugen RPA-Systeme lückenlose, revisionssichere Protokolle aller Aktionen, die in Kombination mit strikten Zugriffs- und Monitoringkontrollen die Erfüllung regulatorischer Anforderungen von MaRisk oder DORA unterstützen können. [4]

Darüber hinaus ermöglicht der 24/7-Betrieb von RPA-Bots eine durchgängige Überwachung kritischer Prozesse und zeitnahe Reaktion auf potenzielle Risiken. Diese Audit Trails sind für GRC-Funktionen (Governance, Risikocontrolling und Compliance) von großen Wert, da sie die Nachvollziehbarkeit und Überprüfbarkeit der Prozesse gewährleisten und somit die Erfüllung von Compliance- und Prüfungsanforderungen unterstützen. In Kombination mit strikten Zugriffs- und Berechtigungskontrollen tragen RPA-Lösungen dazu bei, die operationellen Risiken in den automatisierten Prozessen zu minimieren und ein robustes IKS zu unterstützen. [5]

Ein weiterer Vorteil von RPA in diesen Funktionsbereichen ist die Fähigkeit, große Datenmengen schnell und zuverlässig zu verarbeiten. Viele Aufgaben im Meldewesen, Risikomanagement oder Controlling erfordern die Aggregation, Analyse und Aufbereitung von Daten aus verschiedenen Quellsystemen. RPA-Bots können diese Daten automatisiert extrahieren, transformieren und in die erforderlichen Zielformate überführen. Dadurch lassen sich zeitkritische Prozesse wie regulatorische Meldungen oder Risikoberichte erheblich beschleunigen und die Datenqualität sowie Fehlerrobustheit verbessern. 

Use Cases in den regulatorischen Bereichen

RPA erweist sich als äußerst effektives Instrument zur Bewältigung einer Vielzahl von (Teil-) Prozessen in den Bereichen Compliance, Risikomanagement, Meldewesen und Controlling von Banken. Nachfolgend werden einige konkrete Anwendungsbeispiele näher dargestellt.

Die Grafik verdeutlicht, wie RPA die Bereiche Controlling, Risikomanagement, Meldewesen, Compliance und IT-Controlling in der Banksteuerung miteinander verknüpft. RPA ermöglicht beispielsweise die automatisierte Erstellung von Management-Reportings im Controlling, Überwachung von Risikokennzahlen und -limits im Risikomanagement, automatisierte Übermittlung aufsichtsrechtlicher Meldungen im Meldewesen sowie die effiziente Durchführung von KYC- und AML-Prozessen in der Compliance. [6]

Durch eine Automatisierung können Banken komplexe regulatorische Anforderungen in diesen Bereichen effizienter bewältigen und gleichzeitig von Kosteneinsparungen, einer höheren Prozessqualität und essenziellen Mitarbeiterentlastung profitieren. [7]

Ausblick

Der Einsatz von RPA in den regulatorischen Bereichen des Bankensektors dürfte in den kommenden Jahren weiter an Bedeutung gewinnen, getrieben durch die steigende Komplexität regulatorischer Anforderungen und den fortschreitenden Digitalisierungsimperatif. Ein wesentlicher Trend ist dabei die zunehmende Konvergenz von RPA mit künstlicher Intelligenz (AI), Machine Learning (ML) und Natural Language Processing (NLP), die bis 2025 von 90 % der RPA-Anbieter in Form von generativer, KI-gestützter Automatisierung angeboten werden soll. [8]

RPA stellt im Kontext von Regulatorik, Compliance und Risikomanagement einen vielversprechenden Ansatz zur Steigerung von Effizienz, Qualität und Agilität der Prozesse dar und wird somit zu einem strategischen Enabler für ein effektives GRC-Framework im zunehmend komplexen und dynamischen Umfeld des Bankensektors.