Modernisierter Geldtransferprozess durch Camunda-basierte, intelligente Prozessorchestrierung

Die Lösung

Um diese Anforderungen und die Komplexität effizient zu bewältigen, die Prozesse schneller zu machen und letztlich das Kundenerlebnis zu verbessern, haben die Abteilung für die Entwicklung der Kernbankensoftware und das Prozessmanagementteam eine Hochleistungsarchitektur mit erweiterten Priorisierungsmechanismen, dynamischen Autorisierungsstrukturen und leistungsstarken Poolverwaltungsfunktionen entwickelt.

Darüber hinaus wurde künstliche Intelligenz integriert, um die Entscheidungssysteme innerhalb des Workflows zu unterstützen und eine genaue Datenextraktion sowie eine nahtlose Integration mit den APIs der Bank sicherzustellen.

Zu Guter Letzt nutzte die Bank umfassende Echtzeit-Dashboards und ein effektives Workforce Management, um die Prozesstransparenz zu erhöhen und die Zusammenarbeit zwischen den Fachabteilungen und der IT zu verbessern.

„Diese Zusammenarbeit ist für einen solch unternehmenskritischen Geschäftsprozess von entscheidender Bedeutung“, sagt Gülefşan Yıldırım Başaran, IT-Managerin bei der Halkbank. „Wir müssen zusammenarbeiten, um diese Strukturen zu gestalten und sie kontinuierlich zu verbessern, um die bestmögliche Lösung zu bieten.“

Frau Yıldırım Başaran wies auch darauf hin, dass die Zusammenarbeit zwischen IT und den Fachabteilungen wichtig sei, um den Geschäftsanwendern die Möglichkeit zu geben, die Lösung strategisch zu nutzen, um ihren Personaleinsatz zu verwalten, insbesondere in Krisensituationen und zu Spitzenzeiten und um die Effizienz der Mitarbeiter zu maximieren, ohne die Genauigkeit zu beeinträchtigen.

Diese Anforderungen machten den Geldtransferprozess zu einem idealen Anwendungsfall für die Prozessorchestrierung mit Camunda. Die Halkbank benötigte eine kompatible Plattform, die mühelos KI-Endpunkte, mehrere APIs und eine intelligente Ausführung und Optimierung miteinander verbinden konnte, um den Workflow und damit sowohl die Erfahrungen der Mitarbeiter als auch die Kundenbindung im Geldtransferprozess kontinuierlich zu verbessern.

Implementierung von Camunda

Mit Camunda als zentrale Orchestrierungsplattform beginnt der neue Geldtransferprozess auf die gleiche Weise wie der alte: beim Kunden. Kunden reichen ihre Überweisungsaufträge ein, und Filialmitarbeiter scannen sie oder laden sie hoch, wodurch das Scansystem ebenfalls aktiviert wird. Die Scan-Anwendung speichert die Aufträge im Dokumentenmanagementsystem und löst durch den Aufruf einer API den Start des Geldtransferprozesses aus.

Die optische Zeichenerkennung (OCR) wandelt die gescannten Dokumente in Text um. Anschließend überprüft der Service für künstliche Intelligenz die unstrukturierten Daten und extrahiert die wichtigen Informationen. Diese intelligente Automatisierung macht die manuelle Dateneingabe überflüssig und rationalisiert den Workflow.

Als nächstes wird die Benutzeraufgabe „Geldtransfer“ von Task Listenern initiiert, was ebenfalls dazu beiträgt, manuelle Eingaben zu reduzieren. Allerdings werden sowohl der ursprüngliche Kundenauftrag als auch die durch OCR und KI verarbeiteten Informationen gleichzeitig auf dem Bildschirm angezeigt, so dass Benutzer sicherstellen können, dass keine Informationen fehlen oder falsch sind. Falls es Probleme gibt, können diese Unterschiede abgeglichen werden. Diese Funktion vereinfacht den Abgleich für Geschäftsanwender und verringert die Fehleranfälligkeit. Anschließend wird der Geldtransfer-Workflow abgeschlossen.

Das Ergebnis

Dank dieser neuen Plattform konnte die Halkbank betriebliche Verbesserungen erzielen, die wiederum zu besseren Geschäftsergebnissen geführt haben.

Die betrieblichen Verbesserungen umfassen Folgendes:

• Bessere Datenverarbeitung: KI extrahiert wichtige Informationen aus unstrukturierten Daten, nachdem OCR gescannte Dokumente in Text umgewandelt hat. Dadurch entfällt die manuelle Dateneingabe und der Workflow wird gestrafft.
• Automatisierte Entscheidungsfindung: KI steuert die entscheidungsunterstützenden Systeme innerhalb des Workflows und sorgt für eine genaue Datenextraktion und eine nahtlose Integration mit den APIs des Kerngeschäfts der Bank.
• Prozesseffizienz: Mit KI konnte die Gesamtbearbeitungszeit von 54 Sekunden auf nur 9 Sekunden für vollständig mit OCR und KI bearbeitete Aufträge reduziert werden, was einen um 600 % schnelleren Service bedeutet.
• Fehlerreduzierung: Die KI-gesteuerte Verarbeitung hat die Fehlerquote um 50 % gesenkt und sorgt für mehr Zuverlässigkeit und Compliance.
• Automatisierung: Derzeit werden 60 % der Transaktionen ohne menschliches Eingreifen abgeschlossen, dank der KI.
• Optimierung des Personalbestands: Durch die Automatisierung von Routineaufgaben hat KI Personalressourcen freigesetzt, so dass 32 Vollzeitmitarbeiter sich auf strategischere Aufgaben konzentrieren können, was die Initiativen der Bank zur digitalen Transformation fördert und der Bank einen Wettbewerbsvorteil verschafft.

Und was die Spitzenverarbeitungszeiten angeht? Früher blieben die zuständigen Mitarbeiter bis 18:30 Uhr, um Geldüberweisungen abzuwickeln; Jetzt können sie ihren Tag um 16:30 Uhr beenden, obwohl weniger Mitarbeiter an diesem Prozess arbeiten. Daraus ergibt sich eine konservative Schätzung von 730 eingesparten Stunden pro Jahr – und das alles dank eines durchdacht konzipierten und intelligent orchestrierten Prozesses.

Frau Yıldırım Başaran war stolz darauf, dass die Halkbank den Preis für die beste KI-gestützte Effizienz in der Türkei erhielt, weil ihr Geldtransferprozess so gut funktioniert und sie in der Lage ist, KI durch Prozessorchestrierung in ihre wichtigsten Workflows zu integrieren.

Was kommt als Nächstes?

Das Team ist noch nicht fertig mit Optimierungen; es arbeitet derzeit daran, ein bildbasiertes KI-Modell in den Geldtransferprozess einzubauen. Mit fortschrittlichen KI-Funktionen erwartet das Team eine weitere Steigerung der Vollautomatisierungsrate von 60 % auf 75 %.

Der Geldtransferprozess ist nur ein Element der neuen Plattform der Halkbank. Langfristig möchte das Team die Prozessorchestrierung in alle Bereiche der Bank einführen, da die Kundenerwartungen weiter steigen.

„Es ist offensichtlich, dass wir höhere Volumina mit schnelleren Reaktionszeiten bewältigen müssen, ohne dass wir an die Grenzen einer relationalen Datenbank stoßen möchten“, erklärte İbrahim Küp, Senior Developer. Das bedeutet, dass die Bank horizontale Skalierbarkeit und Belastbarkeit benötigt – die beiden wichtigsten Fähigkeiten, um die Automatisierungsanforderungen eines Großunternehmens zu erfüllen.