Die Lücke zwischen Prozessmodell und Realität

Jede Bank hat Prozesshandbücher, in denen steht, wie die Abläufe funktionieren sollen. Was darin steht und was in den Systemen tatsächlich passiert, sind jedoch zwei verschiedene Dinge. Über die Jahre weichen die gelebten Prozesse von den dokumentierten ab: Es entstehen Umwege, Sonderlösungen, manuelle Eingriffe und Schleifen, die niemand bewusst eingeführt hat und die in keinem Handbuch stehen. Die Realität ist komplexer und unordentlicher als das Modell.

Process Mining schließt diese Lücke, indem es aus den Protokollen der Systeme rekonstruiert, welche Schritte in welcher Reihenfolge tatsächlich durchgeführt wurden. Es zeigt nicht, wie der Prozess gedacht ist, sondern wie er wirklich abläuft, mit allen Abweichungen, Wiederholungen und Verzweigungen. Damit macht es sichtbar, was bisher im Verborgenen lag, und genau darin liegt sein Wert.

Was Process Mining typischerweise findet

Wenn man die tatsächlichen Prozesse einer Bank sichtbar macht, findet man fast immer dieselben Muster. Da sind die Schleifen, in denen Vorgänge mehrfach durchlaufen werden, weil etwas fehlt oder korrigiert werden muss. Da sind die Doppelarbeiten, bei denen dieselbe Tätigkeit an mehreren Stellen verrichtet wird, ohne dass jemand den Überblick hat. Und da sind die manuellen Eingriffe, bei denen Menschen eingreifen, um etwas zu reparieren, das das System nicht von selbst bewältigt.

Diese Muster sind selten das Ergebnis bewusster Gestaltung. Sie sind über die Zeit gewachsen, oft als Reaktion auf einzelne Probleme, und sie haben sich verfestigt, ohne dass jemand das Gesamtbild im Blick hatte. Niemand hat entschieden, dass ein Vorgang dreimal durchlaufen werden soll, aber genau das passiert, weil sich die Lösungen einzelner Probleme zu einem komplizierten Geflecht summiert haben. Process Mining bringt dieses Geflecht ans Licht.

Das Aufdecken dieser Muster ist oft unangenehm, weil es zeigt, wie weit die Realität vom Ideal abweicht. Aber genau diese unangenehme Wahrheit ist die Voraussetzung für Verbesserung. Man kann nur verbessern, was man kennt, und solange die tatsächlichen Prozesse im Dunkeln liegen, bleibt jede Verbesserung Stückwerk. Process Mining liefert die Faktenbasis, auf der echte Prozessverbesserung aufsetzen kann.

Warum gerade Banken davon profitieren

Banken sind für Process Mining besonders geeignet, weil ihre Prozesse stark systemgestützt und damit gut dokumentiert sind. Fast jeder Schritt hinterlässt eine Spur in einem System, sei es im Kernbanksystem, in der Kreditbearbeitung oder im Zahlungsverkehr. Diese Spuren sind der Rohstoff für Process Mining. Wo andere Branchen mühsam Daten sammeln müssen, liegen sie bei Banken bereits vor.

Hinzu kommt, dass Banken viele standardisierte, häufig wiederholte Prozesse haben, bei denen schon kleine Verbesserungen große Wirkung entfalten. Ein Prozess, der tausendfach durchlaufen wird, multipliziert jede Ineffizienz tausendfach. Wenn Process Mining in einem solchen Prozess eine überflüssige Schleife oder einen vermeidbaren manuellen Eingriff aufdeckt, summiert sich der Nutzen der Beseitigung schnell zu einem erheblichen Betrag.

Warum Prozesse von der Beschreibung abweichen

Es lohnt sich zu verstehen, warum die tatsächlichen Prozesse so regelmäßig von der Beschreibung abweichen. Der Hauptgrund ist, dass Prozesse leben. Sie passen sich an, wenn neue Anforderungen auftauchen, wenn Systeme geändert werden oder wenn einzelne Mitarbeitende eigene Wege finden, ein Problem zu lösen. Jede dieser Anpassungen ist für sich genommen sinnvoll, aber in der Summe entfernen sie den gelebten Prozess immer weiter von der Dokumentation.

Hinzu kommt, dass die Dokumentation selten mit den Anpassungen Schritt hält. Ein Prozesshandbuch zu aktualisieren ist mühsam und wird oft aufgeschoben, während der Prozess in der Praxis längst weitergewandert ist. So entsteht eine wachsende Kluft zwischen dem, was im Handbuch steht, und dem, was tatsächlich passiert. Diese Kluft ist nicht das Ergebnis von Nachlässigkeit, sondern eine natürliche Folge davon, dass Prozesse sich schneller verändern, als die Dokumentation nachzieht.

Der Wert des objektiven Bildes

Der besondere Wert von Process Mining liegt darin, dass es ein objektives Bild liefert. Es beruht nicht auf den Aussagen der Beteiligten, die ihre Prozesse oft anders wahrnehmen, als sie tatsächlich ablaufen, sondern auf den Spuren in den Systemen, die nicht lügen. Damit überwindet es die subjektiven Verzerrungen, die jede Befragung mit sich bringt, und schafft eine gemeinsame, faktenbasierte Grundlage.

Diese Objektivität ist wertvoll, weil sie Diskussionen versachlicht. Statt darüber zu streiten, wie ein Prozess abläuft, kann man auf die Daten schauen. Statt zu vermuten, wo die Schwachstellen liegen, kann man sie sehen. Das verändert die Art, wie über Prozesse gesprochen und entschieden wird, von der Meinung zur Faktenbasis. Gerade in einer Organisation, in der verschiedene Bereiche unterschiedliche Sichten haben, ist diese gemeinsame Faktenbasis ein großer Gewinn.

Die Objektivität hat allerdings auch eine unbequeme Seite. Das objektive Bild zeigt nicht nur die Schwachstellen der Prozesse, sondern manchmal auch, dass Bereiche oder Personen anders arbeiten, als sie sollten. Damit Process Mining seinen Wert entfaltet, muss es als Werkzeug der Verbesserung verstanden werden, nicht als Werkzeug der Kontrolle. Wer es zur Überwachung missbraucht, erzeugt Widerstand und verspielt den Nutzen. Wer es zur gemeinsamen Verbesserung nutzt, gewinnt die Beteiligten.

Von der Analyse zur kontinuierlichen Steuerung

Process Mining ist mehr als eine einmalige Analyse. Richtig eingesetzt, wird es zu einem Instrument der kontinuierlichen Prozesssteuerung. Statt die Prozesse einmal zu durchleuchten und dann wieder aus dem Blick zu verlieren, kann man sie laufend beobachten und Abweichungen frühzeitig erkennen. So wird verhindert, dass sich neue Schwachstellen unbemerkt einschleichen, wie es bei den alten geschehen ist.

Diese kontinuierliche Steuerung schließt den Kreis. Man macht die Prozesse sichtbar, verbessert sie, und überwacht dann laufend, ob sie verbessert bleiben und ob neue Abweichungen entstehen. Damit wird Process Mining vom einmaligen Aufräumen zum dauerhaften Instrument der Prozessgüte. Es hält die Prozesse in dem verbesserten Zustand, statt sie nach der einmaligen Bereinigung wieder verwildern zu lassen.

Für Banken, deren Prozesse stark systemgestützt und damit gut beobachtbar sind, ist diese kontinuierliche Steuerung besonders gut umsetzbar. Die Daten fließen ohnehin, und Process Mining macht sie nutzbar. Wer diese Möglichkeit ergreift, gewinnt nicht nur einmalig Effizienz, sondern eine dauerhafte Kontrolle über die Güte seiner Prozesse. Wir helfen Ihnen, Process Mining nicht nur zur einmaligen Analyse, sondern zur kontinuierlichen Steuerung Ihrer Prozesse zu nutzen und daraus eine fundierte Automatisierungsstrategie abzuleiten. Aus der Branche, für die Branche. Beginnen Sie mit einer Potenzialanalyse.

Der Einstieg lohnt sich schnell

Der Einstieg in Process Mining lohnt sich oft schneller, als man denkt, weil schon die ersten Analysen Schwachstellen aufdecken, deren Beseitigung sich unmittelbar auszahlt. Eine überflüssige Schleife in einem häufig durchlaufenen Prozess oder ein vermeidbarer manueller Eingriff, der tausendfach anfällt, summiert sich zu erheblichen Einsparungen, sobald er beseitigt ist. Der erste Nutzen stellt sich deshalb oft schon nach den ersten Analysen ein, lange bevor die kontinuierliche Steuerung etabliert ist.

Wer einsteigen will, sollte mit einem Prozess beginnen, der häufig durchlaufen wird und bei dem Verbesserungen spürbar wirken. So entsteht früh ein sichtbarer Erfolg, der die weitere Arbeit trägt. Wir helfen Ihnen, mit Process Mining die richtigen Prozesse sichtbar zu machen und die Schwachstellen zu finden, deren Beseitigung sich am schnellsten auszahlt. Beginnen Sie mit einer Potenzialanalyse.

Vom Erkennen zum Handeln

Der Wert von Process Mining entsteht nicht durch das Erkennen allein, sondern durch das Handeln, das daraus folgt. Die sichtbar gemachten Schwachstellen müssen behoben werden: Schleifen aufgelöst, Doppelarbeiten beseitigt, manuelle Eingriffe automatisiert. Erst dann übersetzt sich die Erkenntnis in einen realen Gewinn an Effizienz und Qualität.

Hier zeigt sich oft, dass die aufgedeckten manuellen Eingriffe genau die Stellen sind, an denen sich KI lohnt. Ein manueller Eingriff, der immer wieder nötig ist, weil das System eine bestimmte Aufgabe nicht bewältigt, ist ein idealer Kandidat für eine KI-gestützte Lösung. Process Mining liefert damit nicht nur das Bild der Prozesse, sondern auch die Landkarte der Stellen, an denen Automatisierung und KI den größten Nutzen stiften würden.

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Damit wird Process Mining zum Ausgangspunkt einer fundierten Automatisierungsstrategie. Statt KI dort einzusetzen, wo es gerade modern erscheint, setzt man sie dort ein, wo die tatsächlichen Prozesse den größten Bedarf zeigen. Das ist der Unterschied zwischen einer Automatisierung, die an der Realität ausgerichtet ist, und einer, die auf Vermutungen beruht. Wir helfen Ihnen, mit Process Mining Ihre tatsächlichen Prozesse sichtbar zu machen und daraus eine fundierte Automatisierungsstrategie abzuleiten. Beginnen Sie mit einer Potenzialanalyse.