### Automatisierung des Posteingangsprozesses in einer Automobilbank: Ein Rückblick

Vor über zehn Jahren war ich Projektleiter für ein spannendes Projekt im Bereich der Automobilfinanzierung und -leasing. Unser Ziel: die Automatisierung des Posteingangsprozesses mittels künstlicher Intelligenz (KI) zu realisieren. Die Anforderungen an das System waren hoch, und die Werkzeuge standen erst am Anfang ihrer Entwicklung.

#### Die Ausgangslage: Manuelle Prozesse und technische Herausforderungen

Zu der Zeit, als dieses Projekt begann, waren manuelle Prozesse im Handling der Posteingänge der Normalfall. Der physische Briefverkehr bedeutete, dass eingehende Dokumente von Hand sortiert und verteilt werden mussten. Dies führte nicht nur zu einem hohen Arbeitsaufwand, sondern auch zu unvermeidlichen Verzögerungen. Die Einführung eines automatisierten Systems versprach, diese Probleme zu adressieren.

#### Die Lösung: Ein mehrstufiges System

Das Herzstück unseres Ansatzes war eine Kaskade von Technologien, die miteinander verknüpft wurden. Jeder Schritt baute auf den vorhergehenden auf und bereitete die Daten für die nächste Stufe vor.

1. **Dokumentenerfassung**: Der Prozess begann mit dem Scannen der eingehenden Poststücke. Hierbei wurden nicht nur der reine Text, sondern auch spezielle Markierungen wie Barcodes und QR-Codes erkannt. Dies erlaubte eine erste automatische Sortierung der Dokumente.

2. **Texterkennung (OCR)**: Der nächste Schritt war die optische Zeichenerkennung (OCR), um handschriftliche Notizen und gedruckten Text in maschinenlesbare Daten umzuwandeln. In dieser Phase war die Herausforderung, eine hohe Erkennungsgenauigkeit bei unterschiedlichsten Schriftarten und Handschriften zu erzielen.

3. **Regelbasierte Verarbeitung**: Mit den digitalisierten Daten konnten festgelegte Regeln angewandt werden, um die Dokumente weiter zu kategorisieren. Diese Regeln basierten auf festen Kriterien, die im Vorfeld definiert wurden.

4. **Künstliche Intelligenz und Vorschlagswesen**: Erst an dieser Stelle kam die KI ins Spiel. Sie wurde genutzt, um komplexere Entscheidungsprozesse zu unterstützen. Die KI analysierte den Inhalt und unterbreitete Vorschläge zur weiteren Bearbeitung der Dokumente. Dies half dabei, die Arbeitslast der Sachbearbeiter erheblich zu reduzieren.

#### Herausforderungen: Von technischen Hürden bis zur Datenqualität

Ein wesentlicher Aspekt der Implementierung war die Datenqualität und die damit verbundenen Herausforderungen beim Training der KI. Ohne qualitativ hochwertiges Trainingsmaterial konnte die KI ihre volle Wirksamkeit nicht entfalten. Hier lag eine der größten Herausforderungen des Projekts: Die Daten mussten sorgfältig aufbereitet und validiert werden, was beträchtlichen Mehraufwand bedeutete.

Eine weitere Herausforderung bestand in der Anpassung der bestehenden IT-Infrastruktur. Obwohl die neuen Systeme effektiv waren, mussten sie nahtlos in die bereits vorhandenen Prozesse integriert werden, ohne den laufenden Betrieb zu stören.

#### Ergebnisse und Lerneffekte

Trotz der anfänglichen Schwierigkeiten erwies sich das Projekt als voller Erfolg. Die Automatisierung des Posteingangsprozesses führte zu einer deutlichen Verringerung von Bearbeitungszeiten und einer gesteigerten Effizienz. Ein weiterer positiver Effekt war die erhebliche Entlastung der Mitarbeitenden, die nun mehr Zeit für komplexe und wertschöpfende Aufgaben hatten.

Ein wesentlicher Lerneffekt aus dem Projekt war die Erkenntnis, dass Technologie nicht isoliert betrachtet werden kann. Der Erfolg hing entscheidend von der Akzeptanz der neuen Prozesse durch die Mitarbeitenden ab. Eine enge Zusammenarbeit zwischen IT-Abteilung und den Endnutzenden war unabdingbar.

### Fazit: Fortschritt durch Technologie und Zusammenarbeit

Dieses Projekt war ein Paradebeispiel dafür, wie technologische Innovationen in Verbindung mit gut durchdachten Prozessen immense Fortschritte bringen können. Auch wenn die Technologien damals noch in den Kinderschuhen steckten, legten sie den Grundstein für die heutigen, weit fortgeschrittenen KI-Systeme.

Die kontinuierliche Weiterentwicklung von KI und verwandten Technologien bietet unglaubliche Möglichkeiten zur weiteren Automatisierung und Effizienzsteigerung in der Finanzdienstleistungsbranche und darüber hinaus. Die wichtigsten Lektionen aus diesem Projekt bleiben jedoch zeitlos: Eine erfolgreiche Implementierung erfordert qualitativ hochwertige Daten, eine sorgfältige Systemintegration und die Bereitschaft, bestehende Prozesse zu hinterfragen und anzupassen.