Bachelorarbeit, 2022
93 Seiten, Note: 1,6
1 Einleitung
2 Grundlagen des technologischen Fortschritts und Status Quo des Retail Banking von Genossenschaftsbanken
2.1 Verortung der Distributionspolitik innerhalb des Marketings
2.2 Theoretische Grundlagen innovativer Technologien und deren potenzielle Auswirkung
2.2.1 Robotic Process Automation – Moderne Softwareroboter
2.2.2 Künstliche Intelligenz – Lernende Systeme
2.2.3 Technostress – Kehrseite neuer Technologien
2.3 Derzeitiges Retail Banking von Genossenschaftsbanken
3 Analyse der Gründe für ein technologisiertes Retail Banking bei Genossenschaftsbanken und deren Auswirkungen
3.1 Methodisches Vorgehen
3.2 Veränderung des Kundenverhaltens und der -bedürfnisse
3.3 RPA und KI – Zusammenspiel zwischen Backend- und Frontend-Systemen
3.4 Potenzieller Technostress für Mitarbeiter
3.4.1 Präsentation der Umfrageergebnisse
3.4.2 Interpretation der Umfrageergebnisse
4 Kritische Würdigung des gegenwärtigen Retail Banking von Genossenschaftsbanken sowie Handlungsempfehlungen zur Optimierung
4.1 Reflexion und Bewertung der aktuellen Distributionspolitik
4.2 Handlungsempfehlungen für ein innovatives Retail Banking
4.2.1 Der technologische Fortschritt in Verbindung mit wirtschaftlichen Mehrwerten
4.2.2 Bewertung der Umfrage – Die besondere Rolle des Change Management
4.3 Ausblick – Die Zukunft der Genossenschaftsbanken
5 Schlussbetrachtung
Die Arbeit untersucht die Auswirkungen der technologischen Innovationen Robotic Process Automation (RPA) und Künstliche Intelligenz (KI) auf die Distributionspolitik und Mitarbeiter von Genossenschaftsbanken. Ziel ist es, Einsatzgebiete dieser Technologien zu identifizieren, deren Einfluss auf die Wettbewerbsfähigkeit zu bewerten und Handlungsempfehlungen zu erarbeiten, die sowohl die Effizienz steigern als auch mögliche negative Auswirkungen auf die Mitarbeiter, insbesondere hinsichtlich Technostress, minimieren.
3.3 RPA und KI – Zusammenspiel zwischen Backend- und Frontend-Systemen
Durch die Nutzung von RPA und KI werden Potenziale und Möglichkeiten geschaffen, um Prozesse zu optimieren. Doch bis dato nutzt kaum ein Kreditinstitut diese heutigen Möglichkeiten bzw. entwickelt diese zukunftsträchtig weiter. Und das, obwohl gerade die Finanzbranche viele Prozesse bietet, die ein hohes Maß an Standardisierung aufweisen. Dazu zählen Serviceprozesse, administrative und regulatorische Prozesse sowie Informationsübermittlungen vom Frontend zum Backend. Im Zusammenspiel sind RPA und KI problemlos in der Lage, ca. drei Viertel aller Prozesse zu automatisieren.
Die Kernidee hinter der Prozessautomatisierung ist, die dadurch frei werdenden Ressourcen anderweitig sinnvoll zu nutzen, sodass die Produktivität und Effektivität der Mitarbeiter gesteigert und die Prozesskosten gesenkt werden. Außerdem werden Bearbeitungszeiten verkürzt, wodurch das Kundenerlebnis verbessert und die Kundenzufriedenheit gesteigert wird. RPA dient als Basis für Prozessautomatisierungen. Nach erfolgreicher Implementierung dieses Fundaments, kann eine Erweiterung durch KI erfolgen. So gesehen ist die Implementierung reiner RPA-Lösungen ohne KI nur eine Zwischenlösung. Eine nachhaltige Endlösung ist verbunden mit der Verknüpfung von KI und RPA. Im Backoffice vieler Kreditinstitute kommen bereits RPA-Lösungen für wiederholende und einfache Prozesse zum Einsatz. Der Fokus dieses steigenden Automatisierungsgrads liegt auf der Effizienzsteigerung. Allerdings ist die Prozessmenge und -komplexität durch den reinen Einsatz von RPA stark limitiert. RPA ist auf klar strukturierte Inputs und Outputs und vordefinierte Anweisungen angewiesen. KI kann hierbei als Hebel fungieren und den Anwendungsbereich vergrößern, indem sie unstrukturierten Input vorab aufbereitet oder eingescannte Dokumente, wie Personalausweise oder Antragsunterlagen, kategorisiert, damit die nachgelagerte RPA-Anwendung mit den Daten und Inhalten weiterarbeiten kann.
1 Einleitung: Die Einleitung begründet die Relevanz der Arbeit aufgrund der fortschreitenden Digitalisierung in der Finanzbranche und definiert die Forschungsfrage sowie die vier zu prüfenden Hypothesen.
2 Grundlagen des technologischen Fortschritts und Status Quo des Retail Banking von Genossenschaftsbanken: Dieses Kapitel erläutert die theoretischen Grundlagen von Marketing, RPA, KI und Technostress und beschreibt den aktuellen Stand des Retail Banking bei Genossenschaftsbanken.
3 Analyse der Gründe für ein technologisiertes Retail Banking bei Genossenschaftsbanken und deren Auswirkungen: Nach der Erläuterung der Forschungsmethodik wird das veränderte Kundenverhalten betrachtet und das Zusammenwirken von RPA und KI sowie der potenzielle Technostress der Mitarbeiter analysiert.
4 Kritische Würdigung des gegenwärtigen Retail Banking von Genossenschaftsbanken sowie Handlungsempfehlungen zur Optimierung: Mit Hilfe einer SWOT-Analyse wird die Situation bewertet und ein vierstufiger Prozess für Maßnahmen zur wirtschaftlichen Optimierung sowie Strategien zur Stressvermeidung vorgeschlagen.
5 Schlussbetrachtung: Das letzte Kapitel fasst die zentralen Ergebnisse zusammen, bestätigt die Hypothesen und gibt einen Ausblick auf die notwendige kontinuierliche Weiterentwicklung der Genossenschaftsbanken.
Retail Banking, Genossenschaftsbanken, Digitalisierung, Distributionspolitik, Robotic Process Automation, RPA, Künstliche Intelligenz, KI, Technostress, Change Management, Kundenverhalten, Automatisierung, Prozessoptimierung, Banken, Innovation.
Die Arbeit untersucht, wie digitale Innovationen – spezifisch RPA und KI – das Retail Banking von Genossenschaftsbanken verändern und welche Auswirkungen diese technologischen Neuerungen auf die Distributionspolitik und insbesondere auf die Mitarbeiter haben.
Die Arbeit verknüpft betriebswirtschaftliche Aspekte der Distributionspolitik mit technologischen Entwicklungen (RPA, KI) und psychologischen bzw. organisatorischen Herausforderungen, wie dem Phänomen des Technostress bei Mitarbeitern.
Das Ziel besteht darin, Erkenntnisse über Einsatzgebiete von RPA und KI zu gewinnen, um Handlungsempfehlungen zu formulieren, die die Wettbewerbsfähigkeit der Banken nachhaltig sichern und gleichzeitig Mitarbeiter vor negativen Folgen der Digitalisierung schützen.
Der Autor verwendet einen "Mixed-Method-Ansatz", der eine qualitative Literaturrecherche zur theoretischen Fundierung mit einer quantitativen Felduntersuchung in Form einer Mitarbeiterumfrage kombiniert.
Der Hauptteil gliedert sich in die theoretischen Grundlagen, die Analyse des Wandels im Retail Banking durch RPA und KI, die Auswertung der Mitarbeiterumfrage zum Technostress sowie die kritische Würdigung mittels einer SWOT-Analyse und daraus abgeleiteter Handlungsempfehlungen.
Wichtige Begriffe sind unter anderem Retail Banking, Genossenschaftsbanken, Robotic Process Automation (RPA), Künstliche Intelligenz (KI), Technostress, Change Management und Digitalisierung.
Die Umfrageergebnisse zeigen, dass diese Generationen im Vergleich zu jüngeren Mitarbeitern gestresster auf technologische Neuerungen reagieren, stärkere Ängste vor Unfähigkeit verspüren und aufgrund einer oft aversiven Einstellung gegenüber neuen Technologien anfälliger für Technostress sind.
Change Management ist entscheidend, um die Mitarbeiter aktiv in den Veränderungsprozess einzubinden, Akzeptanz für neue Technologien zu schaffen, Ängste abzubauen und so den Erfolg der technologischen Transformation ohne unnötige Belastungen für die Belegschaft zu gewährleisten.
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