„Die Geschwindigkeit, mit der sich die Qualitätskennzahlen entwickelten, hat uns positiv überrascht“, berichtet Eyal Azani, Product Owner digitale Dokumentenverarbeitung und E-Mail-Handling bei der ING. „Das Potenzial in Bezug auf Effizienz und Arbeitsentlastung war uns zu Beginn in diesem Umfang nicht bewusst. Umso deutlicher sehen wir heute die Verbesserungen im täglichen Arbeiten.“
Mit mehr als zehn Millionen Kundinnen und Kunden zählt die ING zu den größten Banken Deutschlands. Ihr Input Management verarbeitet jährlich sechs bis sieben Millionen Dokumente. Sie erreichen die Bank über klassische Post, E-Mail-Anhänge, Uploads aus dem Onlinebanking und Einreichungen durch Vermittler, etwa in der Baufinanzierung.
Trotz digitaler Ausrichtung erreicht ein hoher Anteil davon die Bank nach wie vor in Papierform. Die Bandbreite reicht von standardisierten Formularen über frei formulierte Nachrichten bis zu abfotografierten Unterlagen. Insgesamt unterscheidet die Bank rund 400 Dokumentenklassen über zwei Mandanten hinweg, die zuverlässig erkannt und in den richtigen Fachprozess überführt werden müssen. Je heterogener die Eingänge, desto anspruchsvoller ist ihre Zuordnung.
Zentrale Plattform löst gewachsene Strukturen ab
Über Jahre war das Input Management der ING durch eine historisch gewachsene Systemlandschaft geprägt. Zahlreiche individuelle Anpassungen machten die Lösung wartungsintensiv und begrenzten ihre Skalierbarkeit. Erschwerend kam hinzu, dass selbst digital eingehende Dokumente zunächst manuell gesichtet, getrennt und aufbereitet werden mussten, bevor sie in die eigentlichen Fachprozesse gelangten. Das kostete Zeit und band Kapazitäten in den Fachbereichen.
Nach einem umfassenden Auswahlprozess mit mehreren Anbietern entschied sich die Bank für die Plattform OmnIA von Insiders Technologies, einem Tochterunternehmen der Proalpha Group. Diese Lösung verarbeitet sämtliche Eingangsdokumente kanalübergreifend, erkennt automatisch Dokumentgrenzen, trennt oder führt Inhalte zusammen und ordnet sie den passenden Vorgängen zu. Anschließend klassifiziert die Plattform die Dokumente und schafft damit die Grundlage dafür, die benötigten Daten zu extrahieren und nachgelagerte Prozesse zu automatisieren.
Ausschlaggebend für die Entscheidung waren neben der funktionalen Tiefe vor allem die Standardfunktionen für das automatische Splitten und Mergen von Dokumenten. Hinzu kam, dass Fachanwender die Klassifikationsmodelle eigenständig trainieren und weiterentwickeln können, ohne dafür auf Entwickler angewiesen zu sein.
