Das Aufkommen der digitalen Wirtschaft im letzten Jahrzehnt hat zu einem dramatischen Wandel des Geschäftsmodells und der Branche für Finanzdienstleistungsunternehmen geführt.
Data Science und der Einsatz von KI befähigen Unternehmen, in der digitalen Wirtschaft gut zu leben.
Herausforderung
Das Fehlen eines standardisierten allgemeinen Datenbandes bedeutete einen großen Aufwand an Zeit und Mühe, um ein konsolidiertes Risikobild zu erstellen. Darauf entstand die Problematik, den Anlegern regelmäßige Risikoübersichten zu präsentieren, was Investitionen behinderte und die Pflege der Anlegerbeziehungen erschwerte. Die Bank verfügte nicht über einen standardisierten, allgemeinen Datenhaushalt, sondern über viele verschiedene Systeme, die zum Teil nicht ohne weiteres direkt miteinander abgeglichen werden konnten. Das führte zu einem sehr hohen Aufwand, um ein Gesamtbild der Bank zeichnen zu können.
Lösung
Es wurde ein Datenband entwickelt, das einen ganzheitlichen dispositiven Datenhaushalt aus allen Banksystemen zusammenfasst und alle wesentlichen entscheidungsrelevanten Kriterien auf der Ebene des Kundenkontos analysiert. Das Datenband wurde so aufbereitet, dass es die Bilanz verbindet und die Abstimmung der Bilanzpositionen erleichtert. Hierfür wurde ein agiler Entwicklungsprozess angewandt. Die Ausführung erfolgte komplett in (DB2) SQL über 6 Wochen mit 3 Datenexperten und dem entsprechenden Input von 15 Mitarbeitern der Abteilung.
Ergebnis
Die Automatisierung des Datenbandes führte zu einer erheblichen jährlichen Aufwandsreduzierung. Das Band wurde so konstruiert, dass es die Abfrage von n:n-Beziehungen ermöglicht und ohne Änderungen am Quellcode nur gewartet werden muss. Prägnante, präzise Momentaufnahmen verringern den laufenden Aufwand und machen das Management der Anlegerbeziehungen einfacher und effektiver.
Das System wird durch netzwerkanalysebasierte Segmentierungsalgorithmen erweitert und dient als Entwicklungsgrundlage für ein Gesamtbanksteuerungscockpit.
Bereit für den Fortschritt
Daten werden Unternehmen nicht in den Ruin treiben, aber die Nichtnutzung von Daten wird es tun.
Damit Banken in der Ära von Data Science und KI erfolgreich sein können, müssen sie neue Wege finden, um wettbewerbsfähig zu sein und Lücken in den Ressourcen für Data Science im Front- und Backend-Bereich schließen. Nutzen Sie die Leistungsfähigkeit Ihrer eigenen Compliance entsprechenden Data Science-Plattform.
O-Töne aus dem Bankensektor
Der Bankensektor befindet sich in einem radikalen Wandel, der durch die neue Konkurrenz von FinTechs, veränderte Geschäftsmodelle, zunehmenden Regulierungs- und Compliance-Druck sowie disruptive Technologien angetrieben wird. Das Aufkommen von FinTech-/Nicht-Banken-Startups verändert die Wettbewerbslandschaft im Bereich der Finanzdienstleistungen und zwingt die traditionellen Institute, ihre Geschäftspraktiken zu überdenken. Mit der Häufigkeit von Datenschutzverletzungen und der zunehmenden Besorgnis über den Schutz der Privatsphäre werden die gesetzlichen Vorschriften und Compliance-Anforderungen immer strenger. Und als ob das alles noch nicht genug wäre, entwickeln sich die Kundenwünsche weiter, da die Verbraucher rund um die Uhr einen persönlichen Service wünschen.
Diese und andere Herausforderungen des Bankensektors können durch die Technologie gelöst werden, die diesen Umbruch verursacht hat, aber der Übergang von Altsystemen zu innovativen Lösungen war nicht immer einfach. Globale, regionale und kommunale Banken und Kreditgenossenschaften müssen sich die digitale Transformation zu eigen machen, wenn sie die wichtigsten Herausforderungen meistern wollen, um in dieser sich schnell verändernden datengesteuerten digitalen Landschaft zu überleben und wettbewerbsfähig zu sein.
Zunehmender Wettbewerb
Die zunehmende Bedrohung durch FinTechs, die in der Regel auf einige der profitabelsten Bereiche der Finanzdienstleistungen abzielen.
Goldman Sachs prognostizierte, dass diese Startups jährlich bis zu 4,7 Billionen Dollar an Einnahmen generieren werden, die den traditionellen Finanzdienstleistern entgehen.
Kulturwandel
Daten und Technologie sind aus unserer Kultur nicht mehr wegzudenken, und das gilt auch für den Bankensektor. Es gibt keinen Platz für manuelle Prozesse und Systeme. Datengestützte Lösungen sind für die Bewältigung der Herausforderungen im Bankensektor von entscheidender Bedeutung. Es ist wichtig, dass Finanzinstitute eine Innovationskultur entwickeln, in der die datengestützte Entscheidungsfindung genutzt wird, um bestehende Prozesse und Verfahren im Sinne maximaler Effizienz zu optimieren.
Einhaltung der Vorschriften
Dies ist eine der größten Herausforderungen für den Bankensektor, die sich aus dem dramatischen Anstieg der regulatorischen Kosten im Verhältnis zu den Erträgen und Kreditverlusten seit der letzten Finanzkrise ergibt. Von den risikogewichteten Eigenkapitalanforderungen gemäß Basel bis zum Dodd-Frank Act und von den CECL-Vorschriften (Current Expected Credit Loss) des Financial Account Standards Board bis zu den Wertberichtigungen für Kredit- und Leasingverluste (Allowance for Loan and Lease Losses – ALLL) gibt es eine wachsende Zahl von Vorschriften, die Banken und Kreditgenossenschaften einhalten müssen; die Einhaltung dieser Vorschriften kann die Ressourcen erheblich belasten und hängt oft von der Fähigkeit ab, Daten aus unterschiedlichen Quellen zu korrelieren. Eine ausgereifte Datenkultur ist entscheidend für die wirksame Bewältigung von Compliance-Herausforderungen. Data-Mining-Daten und -Analysen liefern wertvolle, umsetzbare Erkenntnisse zur Identifizierung und Minimierung von Compliance-Risiken. Datenlösungen standardisieren Prozesse, stellen sicher, dass Verfahren korrekt und einheitlich befolgt werden, und ermöglichen es Unternehmen, mit neuen gesetzlichen und branchenspezifischen Änderungen Schritt zu halten.
Geschäftsmodelle im Wandel
Die steigenden Kapitalkosten in Verbindung mit den anhaltend niedrigen Zinssätzen, die sinkende Eigenkapitalrendite und der Rückgang des Eigenhandels haben die traditionellen Rentabilitätsquellen der Banken unter Druck gesetzt. Viele Institute waren gezwungen, neue Dienstleistungsangebote zu schaffen, Geschäftsbereiche zu rationalisieren und nachhaltige Verbesserungen der betrieblichen Effizienz anzustreben, um die Rentabilität zu erhalten. Die Anpassung an sich ändernde Anforderungen ist von entscheidender Bedeutung, daher müssen Finanzinstitute so strukturiert sein, dass sie agil und widerstandsfähig sind.
Zunehmende Anforderungen
In einer digitalen Wirtschaft sind die Kunden besser informiert als je zuvor und erwarten ein hohes Maß an Personalisierung und Komfort. Der demografische Wandel bei den Kunden führt zu erhöhten Erwartungen. Die neuen Generationen von Bankkunden sind von Natur aus technologiebewusst und haben eine höhere Erwartungshaltung an digitalisierte Erfahrungen.
Kundenbindung
Während sich das Kundenerlebnis nur schwer quantifizieren lässt, ist die Kundenfluktuation greifbar, und die Kundenloyalität wird brüchig. Kundenbindung ist das Ergebnis intensiver Kundenbeziehungen, die damit beginnen, den Kunden und seine Erwartungen zu kennen und einen kundenorientierten Ansatz zu verfolgen. In einer weltweiten Studie von Accenture Financial Services unter fast 33.000 Bankkunden in 18 Märkten gaben 49 % der Befragten an, dass der Kundenservice die Kundenbindung fördert. Wenn man den Kunden kennt und entsprechend auf ihn eingeht, kann man die Interaktionen optimieren, was zu einer höheren Kundenzufriedenheit und einem höheren Marktanteil führt und damit die Kundenfluktuation verringert.
Altbewährte Anwendungen
Laut der Gartner CIO-Umfrage 2017 glauben über 50 % der CIOs im Finanzdienstleistungssektor, dass ein größerer Teil des Geschäfts über digitale Kanäle abgewickelt wird und digitale Initiativen mehr Umsatz und Wert generieren werden. Unternehmen, die veraltete oder isolierte Altsysteme verwenden, können damit jedoch nicht Schritt halten. Ohne eine kohärente Datenstrategie und eine entsprechende Kultur mit einer Belegschaft, die sich aus „Data Science Citizens“ zusammensetzt, wird die Konkurrenz die Nase vorn haben. Data Science ist Teil einer digitalen Transformation, die für das Überleben und den Erfolg eines Unternehmens unerlässlich ist.
Sicherheitslücken
Angesichts der zunehmenden Zahl aufsehenerregender Sicherheitsverletzungen ist die Sicherheit eine der größten Herausforderungen im Bankensektor. Finanzinstitute müssen in Datenlösungen und technologiegestützte Sicherheitsmaßnahmen investieren, um sensible Kundendaten zu schützen.
Stetige Innovation
Die Sicherung der Zukunftsfähigkeit eines jeden Unternehmens erfordert Widerstandsfähigkeit. In einer digitalen Welt ermöglicht die Entwicklung von Systemen der Einsicht einen Zyklus der Neuerfindung durch kontinuierliche Innovation und die Fähigkeit zur schnellen Bereitstellung.
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