STRATEGIE24. April 2020

Ausfälle bei Online- und Mobile-Banking – künstliche Intelligenz könnte helfen

 Ausfälle bei Online- und Mobile-Banking per KI vermeiden: Michael Allen, VP und CTO, EMEA, Dynatrace<q>Dynatrace</q>
Michael Allen, VP und CTO, EMEA, DynatraceDynatrace

Angesichts des starken Zuwachses von Online und Mobile Banking haben sich Finanzdienstleister massiv verändert. Um die hohen Service-Erwartungen der heutigen, digital-affinen Kunden zu erfüllen, sind Banken zu Softwareunternehmen geworden, so sehr sie auch Finanzdienstleister geblieben sind. Eine Transformation dieser Größenordnung hat jedoch neue Her­aus­for­de­run­gen mit sich gebracht: IT-Ausfälle treten bei Banken immer häufiger auf. Künstliche Intelligenz (KI) und Automatisierung spielen eine wesentliche Rolle, um die Ursachen von IT-Problemen frühzeitig zu identifizieren. Ein Plädoyer für mehr KI-Einsatz.

von Michael Allen, VP und CTO, EMEA, Dynatrace

Aktuelle Studien zeigen, dass Unternehmen in den vergangenen 12 Monaten durchschnittlich sechs IT-Ausfälle zu verzeichnen hatten.

Häufige Berichte über Kunden, die keinen Zugang zum Online Banking haben, Ausfälle von mobilen Anwendungen und Probleme mit Transaktionen über Zahlungskarten zeigen, wie oft IT-Ausfälle die Abwicklung der täglichen Finanzgeschäfte beeinträchtigen.“

Banken müssen aber sicherstellen, dass ihre Systeme perfekt funktionieren, egal wofür Kunden sie nutzen. Insbesondere angesichts der rückläufigen Zahl an Bankfilialen ist es zwingend notwendig, dass Online-Banking-Dienstleistungen jederzeit in vollem Umfang verfügbar sind.

Bankgeschäfte aus der Cloud

Um Ausfälle zu verhindern, geht es für die Banken zunächst darum, die Ursachen zu verstehen.

Ein wichtiger Faktor ist dabei das rasch wachsende Ausmaß und die zunehmende Komplexität ihrer IT-Umgebungen.“

Im Zuge der Verbesserung ihrer digitalen Dienstleistungen haben viele Banken ihre Infrastruktur auf hybride Multi-Cloud-Systeme umgestellt und damit die nötige Flexibilität für schnellere Innovationen geschaffen.

Sie sind jedoch immer noch auf eine Reihe von geschäftskritischen Altsystemen angewiesen, wodurch sich die Komplexität ihrer IT-Umgebung zusätzlich erhöht. Die Banken sind darüber hinaus verpflichtet, Regeln und Vorschriften wie PSD2 und das offene Bankwesen einzuhalten. Dies erfordert weitere Änderungen in der Gestaltung ihrer IT-Systeme. Denn diese Vorschriften verlangen mehr externe Verbindungen zu einer wachsenden Zahl von Systemen und zu Dienstleistungen von Drittanbietern. Auch das bedeutet mehr Komplexität.

Autor Michael Allen VP & CTO EMEA, Dynatrace
Michael Allen ist seit über 24 Jahren in der IT-Branche tätig, die letzten 21 Jahre bei Dynatrace (Website). Er war maßgeblich an der strategischen Entwicklung des Unternehmens beteiligt und tritt in der IT-Branche häufig als Keynote Speaker auf.
Infolgedessen sind die IT-Systeme im Bankwesen stark fragmentiert – mit Hunderten von Anwendungen, Millionen von Codezeilen und Milliarden von Abhängigkeiten. Gemäß einer Studie durchläuft eine durchschnittliche Transaktion – etwa wenn ein Kunde seinen Kontostand abfragt, eine Zahlung tätigt oder eine Bank die Kontoinformationen eines Kunden aktualisiert – 37 verschiedene Systeme oder Komponenten. Es ist sehr schwierig, in dieser komplexen Lieferkette eine Fehlerursache genau zu ermitteln. Deshalb ist es kein Wunder, dass im Bankwesen ständig IT-Ausfälle zu beobachten sind.

Diese Herausforderung wird noch dadurch verschärft, dass sich die Banken auf eine Reihe von Monitoring-Lösungen verlassen, um die Performance ihrer IT-Systeme zu kontrollieren. Das zwingt sie dazu, Daten aus verschiedenen Quellen manuell zu sammeln und zu korrelieren, damit sie eine ganzheitliche Sicht auf ihre IT-Umgebung erhalten. Die Folge ist eine ständige Flut von Daten und Warnungen, die es den IT-Teams erschwert, die Fakten schnell genug zu interpretieren und entsprechend zu handeln. Doch dies ist nötig, damit für die Kunden alle Services ständig verfügbar sind, so wie sie es erwarten.

Performance-Management mit integrierter KI und Automatisierung

Es ist zwar verständlich, dass viele Banken Schwierigkeiten haben, diese Herausforderungen zu bewältigen und eine hohe Performance ihrer modernen IT-Systeme zu gewährleisten. Aber die daraus resultierenden Probleme können schwerwiegende Auswirkungen auf die Kunden haben. IT-Ausfälle im Bankwesen führen möglicherweise dazu, dass Online-Käufe nicht mehr getätigt werden oder kleine Unternehmen nicht in der Lage sind, ihre Mitarbeiter zu bezahlen. Eventuell wird sogar die Gas- und Stromversorgung eingestellt, wenn Rechnungen nicht mehr automatisiert beglichen werden. Banken, die die Risiken ihrer komplexen Enterprise-Cloud-Umgebungen nicht effektiv managen, riskieren daher erhebliche Einnahmeverluste und Reputationsschäden.

Genau davor müssen sich Banken schützen, denn Kunden können ihre Finanzdienstleister innerhalb einer Woche wechseln. Diese müssen die Komplexität ihrer modernen Cloud-Umgebungen reduzieren, um die Ursache eines auftauchenden IT-Problems klar zu erkennen sowie die potenziellen Auswirkungen auf Kunden und Geschäftsergebnisse sofort zu verstehen.

Außerdem geht es darum, das zugrundeliegende Problem schnell zu beheben, möglichst schon bevor es zu einem IT-Ausfall kommt. Dies lässt sich nicht alleine durch die Verbesserung traditioneller, manueller Ansätze für das Performance-Management erreichen.“

Banken benötigen dazu einen radikal anderen Weg, der einen ebenso großen Wandel bedeutet wie die Transformation, die in ihren IT-Systemen stattgefunden hat. Damit Banken die Entwicklung und die Auswirkungen eines Fehlers in Echtzeit über ihren gesamten Stack hinweg verstehen, müssen Automatisierungs- und KI-Funktionalitäten direkt in den Kern dieses neuen Ansatzes integriert sein. Nur so lassen sich Ursachen sofort beheben, bevor sich daraus geschäftsrelevante Probleme entwickeln.

Die Kosten eines Ausfalls proaktiv vermeiden

Banken können es sich nicht leisten, die Umsetzung eines effektiveren Ansatzes für das Monitoring ihrer komplexen IT-Umgebungen hinauszuzögern. Jetzt, mehr denn je, muss Software perfekt funktionieren. Zwar mag es kurzfristig als gute Lösung erscheinen, mehr Ressourcen – wie zusätzliche Mitarbeiter – für die Behebung von IT-Problemen einzusetzen. Aus wirtschaftlicher Sicht macht das aber keinen Sinn und wird die zugrundeliegenden Probleme niemals lösen.

KI ist die einzige Möglichkeit, um Echtzeit-Einsichten in die Anwendungs-Performance zu erhalten. Zudem gibt sie IT-Teams die benötigten Antworten, um Probleme schnell zu beheben. Nur so können Banken die Auswirkungen von IT-Performance-Problemen auf ihre Kunden minimieren und Kundenerlebnisse auf hohem Niveau bieten.“

Ohne die von KI bereitgestellten Informationen werden Banken nicht in der Lage sein, ihre Widerstandsfähigkeit gegen IT-Ausfälle zu verbessern. Dann drohen ihnen die Abwanderung von Kunden sowie Strafen von Regulierungsbehörden, weil sie verpflichtende Auflagen nicht eingehalten haben.Michael Allen, Dynatrace

 
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