Jakob Freund, Spezialist Banking und Geschäftsführer Camunda services GmbH Giesbert Beckmann, Geschäftsführer Procedera Consult GmbH
Banken verlieren ihre Rolle als reine Organisatoren des Bankgeschäfts. Künftig ginge es darum, innovative Produkte zu verbreiten, eigenständige Ökosysteme zu entwickeln und Partner darin einzubinden, prognostiziert IBM in einer Studie. Dafür brauchen die Institute ein tiefes Verständnis digitaler Technologien. Sie müssen sich selbst neu erfinden, als Softwareunternehmen, die Bankservices anbieten.
„You better spend a lot of time there“, sagt Lloyd Blankfein, CEO von Goldman Sachs, über das Silicon Valley in Kalifornien. Seit fast zehn Jahren schon investiert die wohl mächtigste Bank der Welt in Technologie-Startups. Vom Volumen her spielt das Geldhaus in einer Liga mit den größten Venture Capital Gesellschaften im Tech-Sektor. Goldman-Doller stecken in Einhörnern wie Uber, Pinterest, Dropbox – Startups, die in kürzester Zeit eine Marktkapitalisierung von mehr als einer Milliarde USD erreicht haben. „We are a technology company“, erklärt Blankfein in einem Podcast auf der Unternehmenswebseite das strategische Selbstverständnis der Bank. Jeder vierte Angestellte arbeitet inzwischen in der IT-Abteilung.
Vom Geldhaus zum Softwareunternehmen
Auf den ersten Blick sieht es so aus, als ob Goldman Sachs bloß dem eigenen Geschäftsmodell folgt und Geld investiert, um Geld zu verdienen. Tatsächlich ging es darum, Kunden und deren Wünsche sowie die technisch vermittelte Kunde-Anbieter-Interaktion besser zu verstehen. Heute steht das bislang vor allem für Investmentbanking bekannte Institut kurz davor, groß ins Consumer Banking einzusteigen – und zwar über die bereits 2016 gestartete Plattform Marcus. „We're working to build an open architecture storefront that allows us to work with consumers to help them spend, borrow, save and protect in an integrated, coordinated way“,erklärt David Salomon, Präsident und COO bei Goldman Sachs.
Entscheidend ist das Wörtchen ‚help‘, das den Kunden als handelnde Person anerkennt. Nicht die Bank führt für den Kunden Überweisungen aus, kauft Wertpapiere und legt Rentenpläne an. All das macht der Kunde selbst und die Bank hilft nur noch dabei. Die Smartphone-Bank N26 ist deshalb so gefährlich für etablierte Institute geworden, weil sie genau das verstanden hat. Über das Telefon können Kunden Karten sperren, Überweisungen tätigen und die Einsatzfunktionen der Kreditkarte beispielsweise beim Online-Shoppen oder für Einkäufe im Ausland mit einem Fingerwisch selbst einstellen. Sogar das tägliche Zahlungslimit lässt sich über einen Schieberegler festlegen.
Von den größeren europäischen Instituten stechen bezeichnenderweise vor allem Direktbanken wie die ING DiBa – bald nur noch ING, das DiBa verschwindet – hervor, die umdenken. Statt ein bestimmtes Finanzprodukt über alle möglichen Kanäle an die Kunden zu verteilen (alte Welt), sollen künftig Services um den Kunden herum organisiert sein. Praktisch bedeutet das eine Veränderung zur Echtzeit-Bank. Die schon vor Jahren totgesagten Batchläufe, die über Nacht laufen, sind nicht tot, nur weil sie technisch überholt sind, sondern weil sie organisatorisch überholt sind und mit den Kundenanforderungen nicht mehr mithalten.
Megatrend: Microservices
Vielen Banken fällt jetzt auf die Füße, dass sie in den vergangenen Jahren verstärkt IT-Know-how ausgesourct haben. Die MaRisk zwingt die Institute jedoch, ausgelagerte Prozesse zu überwachen – das ist die Chance, diese Entwicklung umzukehren und den wichtigsten Wertschöpfungsrohstoff wieder ins Unternehmen zu integrieren: IT. Denn wenn das Kerngeschäft auf IT basiert, muss IT zur Kernkompetenz werden. Nur in Verbindung mit passgenauer Software eignet sich ein Geschäftsmodell heutzutage für eine strategische Differenzierung im Wettbewerb.
Die Fintech-Konkurrenz macht es vor: häufig gestartet mit nur einer Kernfunktion, erweitern die erfolgreichen Anbieter bestehende Services um weitere. Die als reine Smartphone-Bank gestartete N26 beispielsweise hat jetzt damit begonnen, das „easy-to-use“-Konzept auf die Webanwendung für den heimischen Computer zu übertragen. Möglich ist das durch Microservices, die dezentral und jeweils weitgehend autonom entwickelt und in die Servicelandschaft „eingehängt“ werden können. Der entscheidende Vorteil: Entwickler müssen keine Rücksicht auf bestehende Kernbankensysteme oder andere Monolithen nehmen, die an Releasezyklen gekoppelt sind. Vereinfacht ausgedrückt, entsprechen Microservices der IT-technischen Umsetzung eines kontinuierlichen Verbesserungsprozesses.
Die Herausforderung: dezentralisierte Systeme können dazu führen, dass Entwickler das bekannte Silo-Denken reproduzieren und den Blick für das große Ganze verlieren. Netflix hat daher eine Open Source Orchestration Engine entwickelt mit dem Ziel, Hunderte von Microservices entlang der Kerngeschäftsprozesse zu integrieren und zu steuern. Sowohl Uber als auch die ING Bank haben ähnliche Projekte veröffentlicht, die allesamt moderne Varianten klassischer Workflow Engines zur Prozessautomatisierung sind.
Die Nutzung und auch Teilnahme an Open Source-Projekten ist eine klare Absage an Out-of-the-Box-Softwareprodukte und langfristige Bindungen an Legacy-Systeme, deren Ablösung später teuer und langwierig wäre. Das haben inzwischen auch Global Player wie Microsoft erkannt. Das für seinen Monolithen Windows bekannte Unternehmen hat jüngst die Open Source Kollaborationsplattform Github gekauft. In der Pressemitteilung heißt es: „Today, every company is becoming a software company and developers are at the center of digital transformation.“
Brückentechnologie RPA
Diese entwickler- und IT-getriebene Philosophie droht jedoch zu scheitern, wenn Banken sich nicht trauen, ihre IT-Schwergewichte radikal zu verschlanken und stattdessen auf Heftpflaster wie Robotic Process Automation setzen. RPA ist eine Brückentechnologie, um Legacy-Anwendungen ohne eigene API zu integrieren. Automatisiert werden dabei etwa Klickpfade auf einer Benutzeroberfläche. Dadurch kann RPA dem Menschen zwar viel Arbeit ersparen, weil die zu automatisierenden Aktivitäten in der Regel stumpf und massenhaft durchzuführen sind (vgl. Abb. 1). Dabei besteht aber die Gefahr, dass RPA als vollwertige Middleware missverstanden und dessen Einsatz als Dauerlösung empfunden wird.
Abb. 1.: RPA als automatisiertes Eingabetool im CRM- und ERP-System.
Heterogene Systemlandschaften benötigen eine leistungsstarke Integrationsplattform, die RPA weder leisten kann noch leisten soll. Denn sobald sich etwas an den zu bedienenden Feldern ändert, muss der vermeintlich automatisierte Arbeitsschritt umprogrammiert werden. RPA ist keine intelligente Verknüpfung verschiedener Systeme, sondern ein Ersatz für manuelle Arbeitsschritte. Erst recht bietet RPA keine langfristigen Perspektiven, wenn es darum geht, Geschäftsprozesse oder Workflows zu automatisieren. Banken können sich durch RPA nur Zeit kaufen, um parallel die digitale Transformation voranzutreiben – und die erfordert zwingend die Ablösung genau jener Legacy-Systeme, die nur über RPA überhaupt integriert werden können.
Ein typischer Anwendungsfall ist eine RPA-Lösung im Verbund mit einem Workflow-System. Sofern dieser Workflow auf ein Legacy-System angewiesen ist, kann das Workflow-System via API an ein RPA-Tool angebunden werden, das wiederum die Benutzeroberfläche des Legacy-Systems steuert. Alle übrigen Anwendungen sind entweder über eine API angebunden oder liefern die zu erledigenden Arbeitsschritte an einen Mitarbeiter, der seinerseits den nötigen Input erzeugt, damit der Prozess weiterlaufen kann.
Process Mining: Zitronen ausquetschen
Process Mining bietet auf lange Sicht einen ähnlich eingeschränkten Mehrwert. Die Idee: Digitale Spuren in IT-Systemen zu verfolgen, um Geschäftsprozesse zu rekonstruieren und diese zu analysieren. Jeder einzelne Schritt des Prozesses wird zusammengefügt und visualisiert. Mit Hilfe dieser Technik wollen Unternehmen Abläufen auf die Spur kommen, die derzeit noch unstrukturiert ablaufen und künftig effizienter erledigt werden sollen. Häufig werden dafür die Logfiles von Legacy-Systemen durchleuchtet und die Erkenntnisse in einem Prozessmanagement-Tool dargestellt. Der Nutzen ist jedoch begrenzt auf kurzfristige Verbesserung in einer bestehenden Prozesslandschaft. Genau wie RPA taugt Process Mining nicht dafür, einer Bank langfristig auf die digitalen Sprünge zu helfen, kann aber wertvolle Hinweise für Automatisierungspotentiale liefern.
SEMINARTIPP
Prozessmanagement 2.0 – Sicherheit in der regulatorischen Gestaltung, 13.–14.09.2018, Berlin.
Eine substantielle digitale Transformation gelingt nur mit einer klaren Strategie, die eine grundsätzliche Erneuerung der Softwarelandschaft beinhaltet und beispielsweise auf Microservices aufbaut. Dem gegenüber stehen mit RPA und Process Mining zwei Trends, die zwar einfach und schnell umzusetzen sind – und eine unmittelbare Lösung für das aktuelle Geschäft bieten – aber keine nachhaltige digitale Transformation bedeuten, die der Endkunde tatsächlich spürt. Dazu gehören Flexibilität, Schnelligkeit und Innovationen, alles Kriterien, die sich mit der heutigen Kernbank-IT nicht bewerkstelligen lassen.
Spätestens dann, wenn eine entwickelte Lösung skaliert werden muss, weil tatsächlich immer mehr Kunden gut finden, was die Bank gerade macht, droht Schachmatt. Der Grund: Selbst wenn es gelingt, durch Process Mining bestehende Legacy-Systeme wie eine Zitrone auszuquetschen – die Infrastruktur bleibt veraltet und langsam. Dezentral organisierte Microservices dagegen lassen sich bedarfsweise skalieren, je nachdem, welche Funktionen und Dienste die Kunden im Augenblick abrufen. Das Prinzip ist vergleichbar mit einer App, die besonders häufig installiert und geöffnet wird. Dabei verbraucht jeder Microservice, genau wie eine App, im Vergleich zum Gesamtsystem nur einen Bruchteil der IT-technischen Ressourcen.
PRAXISTIPPS
- Ohne eine IT-Revolution und ein verändertes Selbstverständnis der Banken stehen der Branche stürmische Zeiten bevor.
- Vorstände brauchen eine Transitionsstrategie, die das Institut von einem reinen Geldverwalter zu einem Softwarehaus weiterentwickelt und sich traut, dabei die Altsysteme über Bord zu werfen.
- Im VUCA-Zeitalter (Volatility, Uncertainty, Complexity, Ambiguity) gewinnt das wendige Schnellboot gegen den trägen Supertanker. Eine dezentrale IT-Architektur, die auf Microservices aufbaut und diese entlang der Geschäftsprozesse integriert, ist ein valides Modell für die digitale Transformation.
- Einzelne Trends wie RPA oder Process Mining herauszugreifen und darauf eine Strategie aufzubauen, wird dagegen nur kurzfristige Erfolge zeitigen – und langfristig für erheblich größere Herausforderungen sorgen. Die Zeit zu handeln ist jetzt.
Beitragsnummer: 825