Digitaler Zwilling in einer Bank

Das Konzept des digitalen Zwillings (Digital Twin) beschreibt die Kopie einer realen Sache in digitaler Form. Ziel ist es, mit diesem Zwilling Simulationen durchzuführen, ohne die Sache in der Realität zu beeinflussen. Diese Sache kann grundsätzlich alles sein: ein Bauteil, ein Gebäude, ein Prozess oder sogar ein ganzes Unternehmen.

Ich habe das Konzept im Rahmen der Vorlesung zu Prozessmanagement kennengelernt. Die älteste Quelle zum Thema, die ich finden konnte, ist ein Whitepaper mit dem Namen Digital Twin: Manufacturing Excellence through Virtual Factory Replication von Michael Grieves¹Siehe https://www.researchgate.net/publication/275211047_Digital_Twin_Manufacturing_Excellence_through_Virtual_Factory_Replication. Dieses Konzept fokussiert sich auf Produktionsmaschinen und deren Produkte, ist grundsätzlich aber branchenübergreifend anwendbar.

Was benötigt man für einen digitalen Zwilling?

Daten, Daten, Daten. Man benötigt viele Daten und man benötigt gute Daten und man benötigt aktuelle Daten (jedenfalls, wenn der Zwilling aktuell sein soll, wovon ich erst mal ausgehe).

Das Erstellen eines digitalen Zwillings einer Bank erfordert eine sorgfältige Planung und eine umfassende Kenntnis der Prozesse und Systeme der Bank. Hier ist eine praktische Anleitung, wie Sie einen digitalen Zwilling einer Bank erstellen können:

1. Schritt: Identifizieren Sie die Ziele und Anforderungen. Definieren Sie, welche Prozesse und Systeme Sie in Ihrem digitalen Zwilling abbilden möchten, um Ihre Ziele zu erreichen. Überlegen Sie, welche Art von Simulationen Sie durchführen möchten und welche Datenquellen Sie benötigen.
2. Schritt: Sammeln Sie Daten. Sammeln Sie Daten aus verschiedenen Quellen, z. B. aus dem Kernbankensystem, dem Risikomanagement-System, den Kundendaten und den Finanzdaten. Stellen Sie sicher, dass die Daten qualitativ hochwertig und vollständig sind. Auch die Daten, die mit Process Mining gesammelt und aufbereitet wurden, können genutzt werden, um so etwa neue Prozessvarianten zu simulieren.
3. Schritt: Modellieren Sie den digitalen Zwilling. Erstellen Sie ein Modell des Bankbetriebs und der Prozesse, das alle relevanten Aspekte des Bankbetriebs enthält. Verwenden Sie dazu geeignete Modellierungs-Tools.
4. Schritt: Validieren Sie das Modell. Überprüfen Sie, ob das Modell alle relevanten Aspekte des Bankbetriebs abbildet und ob es realistische Ergebnisse liefert. Validieren Sie das Modell durch Vergleich mit tatsächlichen Daten und Simulationsergebnissen.
5. Schritt: Implementieren Sie den digitalen Zwilling. Implementieren Sie den digitalen Zwilling in einem geeigneten Simulationstool, das es Ihnen ermöglicht, Szenarien zu simulieren und Ergebnisse zu analysieren.
6. Schritt: Testen Sie den digitalen Zwilling. Testen Sie den digitalen Zwilling durch die Simulation von Szenarien und vergleichen Sie die Ergebnisse mit tatsächlichen Daten.
7. Schritt: Optimieren Sie den digitalen Zwilling. Optimieren Sie das Modell und die Simulationsergebnisse durch die Anpassung von Parametern und Prozessen, um bessere Ergebnisse zu erzielen.
8. Schritt: Nutzen Sie den digitalen Zwilling. Nutzen Sie den digitalen Zwilling, um etwa Entscheidungen zu treffen, Prozesse zu optimieren, Risiken zu minimieren und die Kundenzufriedenheit zu verbessern.

Insgesamt erfordert die Erstellung eines digitalen Zwillings einer Bank eine umfassende Kenntnis des Bankbetriebs und der Prozesse, sowie geeignete Modellierungs-Tools und Simulations-Tools²Beispiele für Anbieter/Tools sind MATLAB/Simulink, AnyLogic, Siemens PLM Software (NX, Teamcenter und Tecnomatix), Dassault Systèmes (CATIA, DELMIA, SIMULIA und ENOVIA), und PTC (ThingWorx und Vuforia).. Eine gründliche Planung, Datenanalyse und Validierung sind ebenfalls wichtig, um realistische Ergebnisse zu erzielen.

Wofür die ganze Arbeit?

Im Wesentlichen geht es darum, eine digitale Abbildung des Bankbetriebs oder einzelner Teile der Bank zu erstellen, die es ermöglicht, Szenarien und Entscheidungen zu simulieren, um die Effektivität und Effizienz der Bankprozesse zu verbessern.

Beispielhafte Fragen, die man mit einem entsprechenden digitalen Zwilling beantworten könnte, sind etwa:

• »Wie wirkt sich ein Einlagen-Zinssatz von 3,5 % auf die Mitarbeiterzufriedenheit in der Kreditabteilung aus?«
• »Welche Wirkung hätte eine Zusammenlegung zweier benachbarter Bankfilialen auf das Kundenverhalten?«
• »Wie verändert sich die durchschnittliche Antwort- und Lösungszeit von Tickets, wenn ich einen neuen Mitarbeiter im IT-Support einstelle?«
• »Wie wirkt sich die Nutzung eines RPA-Bots im Baufinanzierungsprozess auf die Kreditausfallquote aus?«

Weitere Einsatzszenarien

Hier sind weitere Möglichkeiten, wie digitale Zwillinge Banken verbessern können:

• Prozessoptimierung: Durch die Erstellung eines digitalen Abbilds des Bankbetriebs oder einzelner Komponenten kann die Bank Prozesse simulieren und analysieren, um Schwachstellen zu identifizieren und zu beseitigen. Durch die Optimierung von Prozessen können Banken effizienter arbeiten und Kosten senken.
• Risikomanagement: Digitale Zwillinge können verwendet werden, um Risikoszenarien zu simulieren und potenzielle Risiken im Bankbetrieb zu identifizieren. Dies kann dazu beitragen, Risiken frühzeitig zu erkennen und zu minimieren.
• Kundenanalyse: Digitale Zwillinge können auch verwendet werden, um Kundenverhalten zu simulieren und zu analysieren. Durch die Analyse von Kundendaten können Banken personalisierte Angebote und Services erstellen, die auf die Bedürfnisse ihrer Kunden zugeschnitten sind.
• Finanzielle Planung: Digitale Zwillinge können verwendet werden, um verschiedene Szenarien zu simulieren, um die Auswirkungen von Entscheidungen auf die finanzielle Performance der Bank zu analysieren. Dadurch können Banken bessere Entscheidungen treffen und ihre finanzielle Performance optimieren.
• Cyber-Security: Digitale Zwillinge können auch verwendet werden, um Schwachstellen im IT-System der Bank zu identifizieren und zu beheben. Dadurch können Banken ihre Cyber-Security-Maßnahmen verbessern und sich besser gegen Cyber-Angriffe schützen.

Insgesamt kann das Digital-Twin-Konzept Banken dabei helfen, effizienter und effektiver zu arbeiten, Kosten zu senken, Risiken zu minimieren und bessere Entscheidungen zu treffen.

Wie viel kostet die Einführung bzw. Nutzung eines digitalen Zwillings?

Die Kosten für die Einführung oder Nutzung eines digitalen Zwillings können je nach den spezifischen Anforderungen und Umständen stark variieren. Es gibt eine Vielzahl von Faktoren, die die Kosten beeinflussen können, wie :

• Die Komplexität des Systems, das modelliert werden soll
• Der Umfang des digitalen Zwillingsprojekts, einschließlich der Anzahl der Modelle und der erforderlichen Datenquellen
• Die Anzahl der Personen, die an der Entwicklung und Wartung des digitalen Zwillings beteiligt sind
• Die eingesetzte Software-Plattform und Tools
• Die Rechenleistung und Speicherkapazität, die benötigt werden, um den digitalen Zwilling zu betreiben
• Die Wartungs- und Aktualisierungskosten

In der Regel ist die Einführung eines digitalen Zwillings jedoch mit erheblichen Kosten verbunden, da es sich um ein komplexes und anspruchsvolles Projekt handelt, das Fachwissen und Ressourcen erfordert. Die Kosten können je nach Projektumfang und -komplexität mehrere zehntausend bis zu mehreren Millionen Euro betragen, wobei nach oben hin praktisch keine Grenzen sind. Es ist daher wichtig, dass Unternehmen eine gründliche Kosten-Nutzen-Analyse durchführen, um sicherzustellen, dass die Einführung eines digitalen Zwillings die Investition wert ist.

Ab wann lohnt sich die Nutzung eines digitalen Zwillings trotz der hohen Kosten?

Die Nutzung eines digitalen Zwillings kann sich trotz der hohen Kosten in verschiedenen Szenarien lohnen, insbesondere wenn sie dazu beitragen kann, Kosten einzusparen oder den Geschäftswert zu steigern.

• Bei komplexen Systemen oder Prozessen, bei denen die Modellierung und Simulation in einer virtuellen Umgebung zu kostspielig oder riskant ist
• Zur frühzeitigen Identifizierung von Engpässen oder Problemen in einem Prozess, was dazu beitragen kann, Zeit und Kosten für die Behebung zu sparen
• Zur Verbesserung der Qualität und Zuverlässigkeit von Produkten oder Dienstleistungen, indem Fehler und Schwachstellen in einer virtuellen Umgebung identifiziert und behoben werden, bevor sie sich auf den realen Betrieb auswirken
• Zur Steigerung der Effizienz von Produktionsprozessen oder anderen operativen Aktivitäten, indem er die Simulation von Optimierungen oder Prozessverbesserungen ermöglicht, bevor sie im realen Betrieb umgesetzt werden

In der Regel lohnt sich die Nutzung eines digitalen Zwillings, wenn die Vorteile die Kosten überwiegen. Eine gründliche Kosten-Nutzen-Analyse ist daher unerlässlich, um zu entscheiden, ob die Einführung eines digitalen Zwillings für ein bestimmtes Unternehmen sinnvoll ist.

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Fußnoten

• 1
  Siehe https://www.researchgate.net/publication/275211047_Digital_Twin_Manufacturing_Excellence_through_Virtual_Factory_Replication
• 2
  Beispiele für Anbieter/Tools sind MATLAB/Simulink, AnyLogic, Siemens PLM Software (NX, Teamcenter und Tecnomatix), Dassault Systèmes (CATIA, DELMIA, SIMULIA und ENOVIA), und PTC (ThingWorx und Vuforia).