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Drei Entwicklungsstufen für effektives Process Mining

Eine neue Qualität für das Prozessmanagement

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Das Prozessmanagement mit seinen vielfältigen Aufgaben, bekommt mit Process Mining eine neue Dimension und Qualität. Diese bildet die Klammer für die vielfältigen Bereiche und ermöglicht die Zusammenführung zu einem umfassenden Prozesssteuerungs-Tool.

Effektives Process Mining in Banken und Sparkassen

Mit Process-Mining erhalten Unternehmen ein objektives datengesteuertes Bild ihrer Geschäftsprozesse auf Basis digitaler Ereignisse in IT-Systemen.

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Process Mining liefert die Basis für ein umfassendes Prozessmanagement. Auf Basis der Ist-Prozess Darstellung können Wertstromanalysen das Optimierungspotenzial aufzeigen. Soll-Prozesse geben den Rahmen für die laufende Beurteilung von Abweichungen und Risiken. Automatisierungspotenziale können schnell erkannt werden. Laufende Kennzahlen sorgen für eine Nachhaltigkeit bei der Umsetzung der neuen Prozesse.

Die Digitalisierung realer Arbeitsabläufe lässt sich mit Hilfe von Prozesserkennung und -visualisierung über Process Mining zu einem umfassenden Prozesssteuerungs-Tool zusammenführen. Damit gelingt es, die Klammer zu bilden zwischen den regulatorischen Anforderungen, den Kontroll- und Risikoaspekten sowie den Optimierungs- und Automatisierungsbestrebungen.

Wir differenzieren hierfür im Prozessmanagement drei Entwicklungsstufen, die im folgenden beschrieben werden:

  1. Grundlagen,
  2. Prozesseinhaltung und Kontrolle,
  3. Optimierung und Automatisierung.

Stufe 1: Die Grundlagen

Die Darstellung der Ist-Prozesse, zur Wahrnehmung der Dokumentationspflichten sowie Erfüllung aller regulatorischer Anforderungen, ist heute immer noch eine sehr dominante Aufgabe im Prozessmanagement. In der Praxis findet man diese Dokumentation eher in Form einer Soll-Prozess Darstellung, die von den Mitarbeitern meist nicht gelebt wird. Diese Soll-Prozess Darstellung ist meist ein Top-Down designter Prozess -erfüllt jedoch die Anforderungen an „den besten Prozess“ nicht. Solche Prozessdokumentationen sind zudem schnell überholt. Änderungen durch Optimierungen oder wechselnde regulatorische Anforderungen sind oftmals die Regel, so dass die Dokumentation immer wieder nachgearbeitet bzw. angepasst werden muss.

Process Mining liefert hierzu bereits die erforderliche Datenbasis, diese Aufgaben technisch zu unterstützen und stets aktuell zu halten. Mit Process Mining kann der Ist-Prozess in der ganzen Vielfalt automatisiert dargestellt werden. Die Herausforderung liegt vielmehr im Aufbau der Prozesslandkarte und Strukturierung bzw. Aggregation der Vielzahl an Informationen. Hinsichtlich der geschaffenen Transparenz und aufbauend auf den gewonnenen Erkenntnissen, kann der Soll-Prozess dann im nächsten Schritt modelliert werden. Eine automatisierte Ist-Prozessdarstellung und eine modellierte Soll-Prozesswelt ist somit auch die Grundlage für Stufe 2.

Stufe 2: Die Prozesseinhaltung und Kontrolle

Prozessabweichungen können zu Risiken führen und Wirkungsverluste mit sich bringen. Soll-Prozess Vorgaben liefern einen Rahmen, diese Risiken und Ineffizienzen zu minimieren. Sie können sich an vorgegebenen Standards der Zentralorganisationen oder an eigens entwickelten Soll-Prozessmodellen orientieren. Die Einhaltung solcher Vorgaben und die Bewertung möglicher Prozessrisiken ist eine herausfordernde Aufgabe.

Process Mining liefert dazu automatisierte Auswertungen. Entspricht der tatsächlich durchgeführte Prozess auch dem modellierten Soll-Prozess oder treten Abweichungen auf? In Verbindungmit statistisch hergeleiteten Risikoparametern, können aufgrund von Vergangenheitsdaten zahlenbasierte Risikobewertungen durchgeführt werden. Zusätzlich ist man in der Lage, aus den Prozessabweichungen zu lernen und die Auswirkungen auf Effizienz und Durchlaufzeiten zu messen. Anhand der Ist-Prozessdurchläufe können zudem die produkt- und prozessspezifischen Lerndatensätze aufgebaut werden, die für die Anwendung von künstlicher Intelligenz Voraussetzung sind. So können für zukünftige Fälle, die wahrscheinlichsten Prozessabläufe, bereits anhand von Charakteristika wie z.B. Produkt, Kunde etc. abgeleitet werden.

Solche Abweichungen können auch für Kontrollen überprüft werden und damit ein internes Kontrollsystem unterstützen. Die Prozessabweichungen sind ebenfalls ein Fundus für tiefgehende Analysen. In der Regel entstehen sie durch Störfaktoren und eine Produktvielfalt, denen man durch Standardisierungsansätze begegnet. Prozessstandardisierungen sind auch die Voraussetzung für Automatisierungen, die ein Prozessmanagement mit Hilfe von Process Mining systematisch adressieren kann.

Stufe 3: Optimierung und Automatisierung

Nachhaltige Prozessoptimierungen und die Einhaltung der Soll-Prozesse benötigen zum einen Kennzahlen zur Steuerung, zum anderen die Darstellung der Prozessgüte. Diese operativen Kennzahlen geben den Mitarbeitern alle relevanten Informationen und sorgen dafür, dass die Organisation sich konsequent an diesen Parametern ausrichtet. War der Aufbau solcher Kennzahlen in der Vergangenheit durch einen hohen manuellen Aufwand und viele Selbstaufschreibungen geprägt, liefert ein Process Mining heute automatisch die Basis für solche Kennzahlen-Cockpits. Zum anderen ist die Einhaltung der Standards eine Voraussetzung, dass diese automatisierten Lösungen auch zur Anwendung kommen. Die Ursachen für die Abweichungen vom Standard, sind beispielsweise über die Korrelationen zu Produkt- oder Kundenmerkmalen oder bestimmten Konstellationen im Prozessablauf erkennbar.

Die lernende Organisation hat zum Ziel, die Prozesse kontinuierlich zu verbessern und zu automatisieren. Process Mining liefert die Datenbasis für das permanente Verbessern und Weiterentwickeln. Mit den fortschreitenden Entwicklungen im Bereich der künstlichen Intelligenz werden auch immer mehr Mustererkennungen möglich, die weitere Impulse für eine end to end Optimierung geben.

Fazit: Process Mining als verbindendes Element

Process Mining ist das verbindende Element für alle Facetten im Prozessmanagement. Mit den Ist-Prozess-Darstellungen und Soll-Prozessmodellierungen können die regulatorischen Anforderungen erfüllt und die Grundlagen für die Weiterentwicklung der Prozesse geschaffen werden. Prozessabweichungen und Risikobeurteilungen sind per Knopfdruck auswertbar.

Der kontinuierliche Verbesserungsprozess bedarf nicht mehr umfangreicher Analysen im Vorfeld, sondern kann gleich auf automatisierten Auswertungen aufsetzen, die einen zu den Standardisierungs- und Automatisierungspotenzialen führen.


Weitere Informationen hierzu finden Sie unter Process Mining: die Revolution im Prozessmanagement | EMPORIAS

 

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Über den Autor

Dr. Carsten Jacobi

Dr. Carsten Jacobi ist Experte für die Adaption von industriellen Konzepten, insbesondere auf Finanzinstitute. In Karlsruhe studierte er Wirtschaftsingenieurwesen und vertiefte im Anschluss bei seiner Promotion am renommierten Forschungsinstitut für Unternehmensführung, Logistik und Produktion der TU in München seine Fachkenntnisse. Dort sammelte er zudem umfassende praktische Erfahrungen im Fachgebiet der Produktionsorganisation, bevor er die EMPORIAS Management GmbH & Co. KG gründete.

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