Die Schweizer Finnova AG stellt innovative, leistungsstarke Kernlösungen und -plattformen für das Banken- und Finanzwesen bereit. Als Reaktion auf eine schnelllebige Branche, die durch höhere Erwartungen an digitale Umgebungen und regulatorische Anforderungen geprägt ist, setzt Finnova verstärkt auf KI und agentenbasierte Orchestrierung, um sowohl deterministische als auch dynamische Geschäftsprozesse zu unterstützen. Dadurch soll die betriebliche Effizienz gesteigert, die Compliance erhöht sowie das Mitarbeiter- und Kundenerlebnis verbessert werden.
Moderne Kunden erwarten ein personalisiertes Kundenerlebnis von ihrer Bank. Außerdem erhöhen Fintechs und Neobanken den Wettbewerbsdruck. Durch ein personalisiertes Kundenerlebnis können sich Banken von der Konkurrenz abheben. Finnova stellte jedoch fest, dass Customer Relationship Manager kaum Zeit für Kundeninteraktion und -support haben, da die Suche nach Informationen (35 %) und die Durchführung administrativer Aufgaben (35 %) so aufwändig sind. Customer Relationship Manager verbrachten nur 20 % ihrer Zeit im direkten Kundenkontakt.
Finnovas Vision war es, diese Dynamik umzukehren. „Die Entwicklung sieht normalerweise so aus, dass die Prozesse der Bank wichtiger sind als die Kundenbedürfnisse“, erklärt Dr. Ante Plazibat, Head Business Architecture & Innovation bei Finnova. „Wir möchten das ändern und die Kundenbedürfnisse in den Mittelpunkt stellen.“
Um dieses Ziel umzusetzen, müssen Banken jedoch überdenken, wie sie strukturierte (deterministische) und unstrukturierte (dynamische) Prozesse orchestrieren, ausführen und anpassen. Um die Kundenbindung zu verbessern, testet Finnova den Einsatz von KI und agentenbasierter Orchestrierung. Beide Prozessarten sollen automatisiert werden, damit die Kundenanforderungen bei jeder Interaktion auch wirklich im Vordergrund stehen.
Das Ziel von Finnova war es, KI-gestützte Systeme zu entwickeln, die agnostisch sind. Das heißt: Jeder Mitarbeiter in der Bank kann sie einsetzen, Kunden können sie im Self-Service verwenden, und die Services stehen im Einklang mit dem EU-Gesetz zur künstlichen Intelligenz.
Als Proof of Concept entwickelte Finnova eine mehrschichtige KI-Strategie zur Automatisierung von Routineaufgaben und zur Verbesserung der Kundenerlebnisses. Im Zuge dessen wurden auch Backoffice-Funktionen für das Frontoffice verfügbar gemacht. Im Mittelpunkt dieser Architektur steht die Prozessorchestrierungs- und Automatisierungsplattform von Camunda, die als Orchestrierungs-Engine für agentenbasierte KI-Services dient. Sie kombiniert große Sprachmodelle (Large Language Models, LLMs), Prozessautomatisierung und Einbindung von bzw. Kontrolle durch Menschen.
Die Lösung von Finnova umfasst drei KI-gestützte Kernservices:
Diese Services sind darauf ausgelegt, in Zukunft mit einem von Camunda orchestrierten Agentic Assistant-Service zu interagieren, der End-to-End-Geschäftsprozesse wie das Onboarding und die Produkteinrichtung automatisiert. Der Agentic Assistant-Service kann bei der Suche und dem Zugriff auf Informationen auf die zentralen KI-Services zurückgreifen und definierte Toolsets innerhalb von Ad-hoc-BPMN-Prozessen aufrufen, um Aufgaben basierend auf dem Kontext der Kundeninteraktion autonom auszuführen. Beispielsweise sind Ausweis-Verifizierungen und Hintergrundüberprüfungen zwei Aufgaben, die ein Agent als Teil eines größeren Geschäftsprozesses eigenständig initiieren kann. Der Agentic Assistant-Service wird von Menschen beaufsichtigt und kontrolliert. So kann der Agent eigenständig agieren, berücksichtigt aber bei Bedarf die von Menschen zur Verfügung gestellten Informationen, was sowohl das Vertrauen in die Technologie als auch die Compliance stärkt.
Um diese komplexen Prozessinteraktionen zu unterstützen, analysiert das Team von Finnova, wie die Prozessarchitektur im Unternehmen am besten umgestaltet werden kann. Eine Möglichkeit zur Effizienzsteigerung besteht darin, die Geschäftslogik aus Front-End-Anwendungen und nicht transaktionalen Mid-Layer-Business-Services zu extrahieren. Das Team stellte fest, dass die Entkoppelung der Geschäftslogik von Anwendungen und Diensten den Prozessen, die in der Orchestrierungs-Ebene – dem Herzstück der Finnova-IT-Architektur – ausgeführt werden, besseren Kontext bietet.. Außerdem bietet die Entkoppelung der Logik auch mehr Kontext für die zu Grunde liegende IT-Architektur, wodurch Agenten besser arbeiten können.
Camunda wurde aufgrund der offenen, flexiblen Architektur und der Orchestrierung KI-gestützter Workflows über verteilte Systeme hinweg ausgewählt. Finnova verwendete Camunda bereits für deterministische BPMN-Prozesse. Es konnte auf die bereits bestehende Lösung aufgebaut werden und Camundas Einsatz wurde auf dynamischere, agentenbasierte Anwendungsfälle erweitert, was sowohl in technischer als auch strategischer Hinsicht sinnvoll war.
Camunda ermöglicht Finnova Folgendes:
„Der Paradigmenwechsel bei agentenbasierter KI besteht darin, dass Agenten die Bedürfnisse von Kunden besser erkennen und verstehen als ein Junior Relationship Manager“, sagt Ante Plazibat. „Das LLM-System führt Aktionen mit Hilfe des Tool-Sets aus, und wenn es nicht weiß, welcher Schritt der nächste ist oder welche Entscheidung richtig ist, fragt es einen Menschen. Genau darin besteht die zuvor erwähnte Kontrolle durch bzw. Beteiligung von Menschen (Human-in-the-Loop, HITL), die Camunda auszeichnet.“
Dadurch dass Camunda KI und agentenbasierte Services orchestriert, konnte Finnova seine Customer Relationship Manager von Routineaufgaben befreien. Ante Plazibat beschreibt das so: „Der Hauptvorteil liegt darin, dass sich unsere Customer Relationship Manager jetzt viel schneller voll und ganz auf den Kunden und seine Bedürfnisse konzentrieren können.“
Der Proof of Concept von Finnova zeigt, dass die Agentenorchestrierung und -automatisierung zur Interaktion mit deterministischen und dynamischen Geschäftsprozessen die Effizienz von End-to-End-Prozessen verbessert, ein besseres Kundenerlebnis bietet und höhere Compliance-Standards unterstützt. Viel wichtiger ist jedoch: Relationship Manager haben mehr Zeit für die Kundenberatung, da Agenten Routineaufgaben übernehmen.
Anhand des Proof of Concept erwartet Finnova zudem die folgenden positiven Auswirkungen:
Finnovas Proof of Concept für die agentenbasierte Orchestrierung war ein voller Erfolg. Um den Mehrwert der agentenbasierten KI voll zu nutzen, aktualisiert das Team die Unternehmensarchitektur fortlaufend. Es soll eine Single Source of Truth geschaffen werden, mithilfe derer verschiedene Kanäle und Akteure (z. B. Mitarbeiter, Agenten oder Kunden im Self-Service) die Geschäftsprozesse einer Bank nutzen können.
„Wir haben gezeigt, dass dieser Ansatz funktioniert“, sagt Ante Plazibat, „aber wir müssen noch einige Hausaufgaben erledigen, wenn wir die KI im großen Umfang implementieren und ihr volles Potenzial freisetzen möchten. Wir müssen die gesamte Geschäftslogik in die Mid-Layer verlagern, damit der Agent unseren vollständig formalisierten Prozess lesen und alle relevanten Informationen, die er z. B. für Prozesse oder Leitlinien benötigt, automatisch extrahieren kann.“
Basierend auf dem Proof of Concept kommt Ante Plazibat zu folgender Schlussfolgerung: „Die KI ist gekommen, um zu bleiben. Was die Architektur und Projekte angeht, muss man langfristig denken. Die semantische Suche, die unsere Relationship Manager nutzen, schafft jetzt schon einen Mehrwert. Wir hoffen, dass wir unseren Agentic Assistant-Service nächstes Jahr einführen können. Am wichtigsten ist jedoch: Je höher der Mehrwert, umso mehr muss sich auch Ihre Architektur weiterentwickeln.“
