Kommentar von Vincenzo Fiore, Auriga

Big Data Analytics schafft Chancen für die Bankenwelt

| Autor / Redakteur: Vincenzo Fiore / Nico Litzel

Der Autor: Vincenzo Fiore ist CEO von Auriga
Der Autor: Vincenzo Fiore ist CEO von Auriga (Bild: Auriga)

Multichannel, Engagement, Benutzererlebnis, Risiko der Disintermediation durch neue Akteure und immer strengere Vorschriften zum Datenschutz: Das sind die entscheidenden Elemente, die das Wettbewerbsumfeld prägen, in dem Banken heutzutage agieren. Dabei gibt es einen einzigen Ansatz, um diesen Veränderungen zu begegnen. Einen einzigen, aber keinen einzigartigen Ansatz, der auf Big Data und Analytics basiert. Die Rede ist hier in erster Linie von einem Ansatz und nicht nur von Tools.

Die Entwicklung von modernen digitalen Technologien und Analyseplattformen, die Informationsflüsse leiten, verarbeiten und verstehen können, reicht nicht aus. Das ist vor allem in einer so komplexen Branche wie dem Bankensektor (und der Finanzwirtschaft im Allgemeinen) der Fall, wenn Prozesse effizienter gestaltet und auf Fakten und echten vorausschauenden Fähigkeiten basierende Geschäftsentscheidungen getroffen werden sollen.

Ganz klar: Bei Predictive Analytics handelt es sich um ein ausgezeichnetes, unverzichtbares Tool. Doch vor allem anderen muss man sich dessen bewusst sein, dass hinsichtlich Funktionen und Organisation dieselben Personen bereit sein müssen, eine neue Beziehung zu ihren Tätigkeiten, Partnern, Lieferanten und natürlich den Kunden, deren Bedürfnisse den Schwerpunkt des gesamten Beziehungszyklus bilden, zu entwickeln.

Laut einer Befragung des Digitalverbands Bitkom nutzen in Deutschland durchschnittlich 76 Prozent Online Banking, davon tätigen mehr als neun von zehn Befragten elektronische Überweisungen. Nahezu jeder (99 Prozent) nutzt das Online-Banking zur Überprüfung des Kontostands. Aber die Situation wird sich höchstwahrscheinlich ändern, denn Open Banking wird E-Banking und digitales Banking als Topthema verdrängen, wobei die verschiedenen Plattformen, die auf das finanzielle Angebot zugreifen, die Hybridisierung vorantreiben.

Das Kundenerlebnis – oder vielmehr ein vereintes Erlebnis unabhängig von Touchpoints oder Kanälen – ist daher wenig überraschend das Gebot der Stunde und wird sowohl kunden- als auch unternehmensseitig wahrgenommen. Es ist ein Erlebnis, durch das Aktionen und Interaktionen entwickelt werden, die beiden Seiten Nutzen bringen. Das Werte nicht nur für jene an jedem Ende der Transaktion schafft, sondern für alle Glieder der Kette, ab dem Augenblick, in dem eine Suche nach Informationen über eine Dienstleistung oder ein Produkt gestartet wird, bis zu dem Zeitpunkt, an dem der unterzeichnete Vertrag aktiv wird und die Kundenbindung und den Kundendienst verbessert.

Datenschätze auf allen Ebenen nutzbar machen

Um den eben beschriebenen Erfolgszyklus in Gang setzen zu können, benötigt man Daten. Glücklicherweise gibt es diese bereits und zwar in großer Menge. Daten gibt es sogar im Überfluss, deshalb müssen sie abgeschöpft werden. Damit sind Informationen gemeint, die jedes Finanzinstitut in seiner Datenbank hat – in den Akten zu Transaktionen, die im Lauf der Jahre ausgeführt wurden, in demografischen Daten, in Berichten und in all den Informationen, die über verschiedene Kanäle gesammelt wurden, von den herkömmlichen Kassenschaltern bis hin zum Online und Mobile Banking einschließlich Geldautomaten, ASD/ASSD (Assisted Self-Service Device), Kreditkartennetzen und Handelsplattformen.

Außerdem sind da noch all die Daten, die noch geschaffen werden – nicht nur durch neue Interaktionen zwischen Banken und Kunden, sondern auch in sozialen Netzwerken, auf Websites und in all den digitalen Räumen, in denen Kunden sich aufhalten, selbst wenn sie sich nicht direkt auf die Themen von Kredit- und Finanzwirtschaft beziehen.

Heute liegt die Herausforderung zum einen darin, diesen Wissensschatz deutlich zu machen, zum anderen aber auch darin, sie in strategischer Hinsicht auf allen Ebenen der Organisation, Funktion um Funktion, verständlich und nutzbar zu machen, um die richtigen Handlungsaufforderungen zu fördern und gleichzeitig die Durchführung aller Aktivitäten rund um Markteinführung, Kundendienst und Kundenbindung zu rationalisieren. Schnell auf diese Herausforderung reagieren zu können, bedeutet nicht nur, deutliche Einsparungen in Bezug auf Zeit, Mühen und Ressourcen zu erzielen, sondern auch, durch Predictive Analytics Kundenbedürfnisse wahrzunehmen, um sowohl die aktuellen (und zukünftigen) Vermögenswerte der Organisation zu verbessern als auch einen Wettbewerbsvorteil zu gewinnen (oder nicht zu verlieren). Es lohnt sich in der Tat, an die Dynamik von Analytik bei Bankgeschäften und Finanzdienstleistungen zu denken. Bei der Analytik geht es nicht mehr nur darum, der Konkurrenz einen Schritt voraus zu sein, sondern all jene abzuhängen, die bereits einen Vorsprung haben.

Big Data Analytics verbessert die internen Prozesse und das Serviceangebot der Banken

Wenn heute ein Kunde eine Filiale betritt, will er in erster Linie drei Dinge: erkannt werden, in kurzer Zeit das bekommen, weswegen er gekommen ist – und das ohne Warteschlangen und Missverständnisse. Auf das Banking angewandte Big Data Analytics kann genau das bieten – dank eines kompletten Überblicks über die Beziehungen zwischen Unternehmen und Kunden und unabhängig von der Schnittstelle, für die sich der Kunde entscheidet, mit der zusätzlichen Fähigkeit, Geldflüsse und spezifische Bedürfnisse vorherzusagen.

Beispielsweise können Systeme der neuen Generation durch die Analyse von Transaktions- und Interaktionsverläufen und die Beachtung wichtiger Unterschiede bei Aufwendungen oder Erträgen Hinweise verarbeiten, die Berater auf neue Chancen aufmerksam machen – vor allem im Hinblick auf Nebendienstleistungen, welche die Kreditwirtschaft immer mehr bestimmen: beispielsweise die Eröffnung eines Kontos im Vorfeld einer Hochzeit oder die Aufnahme einer Hypothek, Verbindungen zu anderen Punkten, die entsprechend kategorisiert sind, die Meldung des potenziellen Interesses eines Kunden an der Eröffnung eines Sparplans oder dem Abschluss einer Hausratsversicherung.

Eine Vereinbarung mit der Bank? Warum nicht? Das spart Zeit, Geld, Komplexität. Und der Kunde hat außerdem alles zur Hand. Aber vor allem kann er die Initiative der Bank wertschätzen, die seine Bedürfnisse vorausahnt und gleichzeitig die Mühen – und oftmals den Ärger – der Suche nach dem richtigen Produkt vermeidet. Andererseits können verschiedene Indikatoren auf eine Lösung der Beziehung mit der Bank hinweisen und ständig Präzedenzfälle analysieren, um für jeden Kunden spezifische Aktionen vorzuschlagen und den Berater dabei zu unterstützen, die Kunden zu binden.

Big Data Analytics ermöglicht die Multichannel-Bank

Big Data Analytics wird auch mit Blick auf das Risikomanagement zunehmend wichtiger: Systeme untersuchen anormale Operationen in Echtzeit und kommunizieren mit den Anwendern. Diese wiederum bestätigen die Ergebnisse und können zeitnah eingreifen, um mögliche Betrugsversuche zu unterbinden, die mit einem herkömmlichen Ansatz erst Monate später, nachdem der Schaden bereits entstanden war, entdeckt worden wären.

Die Kombination aus all diesen Elementen schafft im Endeffekt eine Multichannel-Bank (oder eine Omnichannel-Bank, wenn man alle Touchpoints als Datenquellen in Betracht zieht: Geldautomaten, ASD/ASSD, Kioske). Eine solche Organisation kann dank der intelligenten Nutzung von Daten die Bedürfnisse von Kunden bedienen und gleichzeitig interne Prozesse optimieren. So wird sichergestellt, dass Mitarbeiter und Berater Arbeitsgänge und Initiativen anhand von gemeinsamen Zielen harmonisieren können, die auf Datenanalyse und einem Verständnis des Szenarios beruhen.

Die Herausforderung ist nicht einfach. Sie geht weit über das bereits komplexe Konzept der Digitalisierung hinaus. Und Worte in Taten umzusetzen erfordert große Mühen. In dieser Hinsicht können sich Banken auf Entwickler, Anwender und spezialisierte Berater verlassen, die nicht nur während des technologischen Übergangs zusammenarbeiten, sondern vor allem beim kulturellen Paradigmenwechsel, der nötig ist, um einen 360-Grad-Geschäftsüberblick entwickeln zu können.

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