Vernetzte Maschinen als Kunden sind keine Science-Fiction mehr, sondern rücken rasant in den strategischen Fokus von Banken. Banken müssen zur Bedienung dieses Marktes insbesondere die folgenden vier Domänen der Business-Architektur reflektieren: Business Capabilities, Value Streams, Business Services und Organisation.
Business Capabilities
In der Business-Architektur beschreiben die Business Capabilities, welche Fähigkeiten ein Unternehmen für die Leistungserbringung beherrschen muss. Für Machine Customers müssen bestehende Fähigkeiten einer Bank erweitert werden:
- Algorithmic Trust: Während wir heute KYC (Know Your Customer) für natürliche Personen optimieren, benötigt die Bank morgen ein „KYM“ (Know Your Machine). Wie verifizieren wir die Berechtigung eines KI-Agenten, der eine Zahlung im Namen des Besitzers eines Bankkontos beauftragen möchte?
- Micro-Contracting: Maschinen agieren in Millisekunden. Die Fähigkeit, rechtssichere, automatisierte Verträge (Smart Contracts) für Kleinstbeträge profitabel bereitzustellen, abzuschliessen und zu verwalten, wird zu einer strategischen Kernkompetenz. Ferner sind auch Lösungen für Rückzahlungen und Fraud-Detection nötig.
- Marketing: Das klassische Marketing (Emotionen, User Experience, Brand Management) einer Bank muss um ein datenbasiertes „Feature-Marketing“ ergänzt werden. Die Bank muss ihre Leistungen und Konditionen maschinenlesbar über APIs vergleichbar machen, damit der KI-Bot sie rechnen und bewerten kann. Der Softwareentwickler, der den Machine Customer programmiert, muss mit allem bedient werden, um seine Software effizient mit der Bank zu verbinden.
Value Streams
Die Value Streams (Wertströme) definieren, wie die Bank die wertschöpfenden Geschäftsprozesse für das jeweilige Kundensegment strukturiert. In der Welt der Machine Customers verkürzen sich diese drastisch. Eine vollständige Automation ist erforderlich, damit Business-Prozesse für Maschinen in der Praxis funktionieren:
- Onboarding: Für die regulationskonforme Kontoeröffnung eines menschlichen Kunden benötigt eine Bank heute Stunden, wenn nicht Tage. Ein Machine Customer benötigt dies in Echtzeit. Der Onboarding-Prozess muss daher vollautomatisiert und ohne Medienbruch funktionieren – vermutlich sogar oft integriert in den Kaufprozess eines Drittprodukts (Embedded Finance).
- Regulatory Compliance: Am obigen Beispiel des Onboardings zeigt sich, dass dieses Kundensegment auch für die Regulation eine Herausforderung darstellt. Nimmt sich die FINMA dem Thema frühzeitig an? Was wird im Rahmen der Einführung der eID bereits definiert?
- Liquiditätsmanagement: Wenn ein Machine Customer selbstständig Waren bestellt oder das Fahrzeug seine Reparatur eigenständig bucht, muss die Bank im Hintergrund das Management der Liquidität sicherstellen. Der Wertstrom verschiebt sich hin zu einer Real-Time-Abwicklung mit automatisierter Autorisierung und anschliessendem Settlement innerhalb vordefinierter Budgets.
Business Services
Innerhalb von TOGAF bilden Business Services die Schnittstelle zwischen Business und der IT. Für die Interaktion mit Machine Customers muss die IT-Architektur modernisiert werden:
- Decoupling: Um die technischen und betrieblichen Abhängigkeiten zu reduzieren, muss die IT-Architektur entkoppelt werden. Dazu verweisen wir auf unsere ausführlichen Unterlagen.
- API-First: Die Schnittstelle ist das Produkt. In der IT-Architektur bedeutet dies, dass APIs nicht mehr nur technische Konnektoren in der Anwendungsintegration sind, sondern eigenständige Geschäftsprodukte mit potenziellem Preisschild und externem Service-Level (SLA).
- Berechtigungen: Die Business-Architektur muss definieren, welche Maschine welche Befugnisse hat. Ein smartes System wie eine Wärmepumpe darf vielleicht Stromrechnungen bezahlen, aber niemals auf das Sparkonto zugreifen oder Transaktionen im Wertschriften-Depot auslösen.
