Kommentar von Vincenzo Fiore, Auriga Was Big Data für Banken tun kann

Das Analysieren von angesammelten Datenmengen zählt zu den wichtigsten Treibern der digitalen Transformation. Wie eine Untersuchung von Bitkom Research und KPMG zeigt, sind Big Data für etwa 700 deutsche Unternehmen keine Neuigkeit mehr und in etwa jedem dritten Unternehmen sind Big-Data-Technologien bereits im Einsatz. Insbesondere werden die erhobenen Ergebnisse aus der Datenanalyse für die Anpassung der Geschäftsmodelle und -strategien genutzt sowie zur Risikominimierung und Kostenreduzierung.

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Doch während Big Data in der Industrie die digitale Transformation vorantreibt, vollzieht sich der Wandel in der Finanzbranche lediglich schleppend. So zeigt die Studie zeb.pulse check 2.0, die einen Index für die digitale Performance europäischer Banken erstellt hat, dass der Einsatz von Big-Data-Analyse für die Entwicklung personalisierter Marketing-Strategien noch in weiter Ferne liegt.

Vor allem Finanzinstitute sitzen heute auf einem Berg von „digitalem Gold“, dessen Potenzial noch immer nicht voll ausgeschöpft werden kann. Wir sprechen von einer Datenmenge, die in den nächsten Jahren exponentiell wachsen wird, gespeist durch Multimedia, den permanenten Gebrauch des Smartphones bis hin zum Nutzen der sozialen Netzwerke und jede Kontaktgelegenheit mit dem Endkunden.

Daten richtig nutzen

Die Menge der Informationen über Kunden, die Banken zur Verfügung stehen, wächst. Doch, um das Potenzial dieser „Mine“ auszuschöpfen, müssen die Daten richtig genutzt werden. Die Technologie macht Riesenschritte: So gibt es heute Analyseinstrumente, die Daten von allen Kontaktmomenten mit den Kunden extrahieren, sammeln, aufarbeiten und verfügbar machen. Es handelt sich um Instrumente, die – wenn sie richtig in Big-Data-Analyseplattformen integriert sind – die Funktionen, welche früher unvorstellbar waren, auf großer Skala ermöglichen. Hierzu zählen zum Beispiel das Finden von Korrelationen, die Analyse von Zeitreihen und das Erkennen von Trends oder spezifischen Segmentationen mit dem Ziel, neue Geschäftsmöglichkeiten zu erkennen und zielgerichtete Marktstrategien zu entwickeln.

Der große Nutzen von Big Data ist das gewonnene Wissen über den eigenen Kundenstamm, das zu erheblichen Vorteilen führt. Diese betreffen das Kundenerlebnis, grundlegend für das Schaffen neuer Geschäftsmöglichkeiten mit den Kunden, und die Reduktion von Betriebskosten und Ineffizienzen.

Begonnen mit der Analyse historischer Kundendaten, die bei jeder Interaktion über die unterschiedlichen Kanäle gesammelt werden, kann die Qualität der Informationen verbessert und das meiste aus jeder Kontaktmöglichkeit herausgeholt werden, durch die personalisierte und datenbasierte Verwaltung der Kundenbegrüßung und -betreuung in der Filiale. So ist es zum Beispiel möglich, die Interaktion des Kunden mit den Selbstbedienungsgeräten (Geldautomat, Assisted Self-Service Device, Assisted Self-Service Terminal, Willkommens-Desk) und mit dem Bankpersonal zu nutzen.

Umso größer das Wissen über die Kunden, desto zahlreicher sind die Möglichkeiten, in der Filiale personalisierte Dienstleistungen und Lösungen anzubieten, um mit größerem Erfolg den immer komplexeren Kundenanforderungen gerecht zu werden. Um das zu erreichen, gibt es vorausschauende Big-Data-Analyseinstrumente, die in der Lage sind, die Kaufkraft zu ermitteln und somit ihren Portfolio-Anteil zu erhöhen, die Geschäftsbeziehung mit attraktiven Angeboten zu stärken und neue, langfristige Geschäftsmöglichkeiten zu ermitteln.

Bessere interne Prozesse und Bankgeschäfte

Das intelligente Nutzen von Daten hat nicht nur positive Auswirkungen auf das Kundenerlebnis, sondern auch auf interne Prozesse und Bankgeschäfte. So ist es zum Beispiel möglich, festzustellen, wie viele Kunden mit einer bestimmten Bankkarte innerhalb eines Geldautomaten-Netzwerks in einem bestimmten geografischen Gebiet Geld abgehoben haben. Für jedes Terminal kann das Geschäftsvolumen für einen festgelegten Tag berechnet werden, für einen bestimmten Zeitraum und für unterschiedliche Typologien, mit einer folgenden Bewertung zur Wahrscheinlichkeit von Wartezeiten und zum Kundenanteil, der aufgegeben hat.

Werden diese Informationen genutzt, ist es möglich, die unterschiedlichen Bankkanäle durchgehend zu analysieren und effektiv Kosten und Ertrag einer Dienstleistung abzuwägen sowie eventuelle Verluste und Ineffizienzen. Es ist auch möglich, Geschäftsrisiken zu vermeiden sowie neue Strategien zu entwickeln oder das Aufstocken von Investitionen in die IT zu planen.

Ein Blick in die Zukunft zeigt, dass das Extrahieren von Wert aus Daten bald nicht mehr als Synonym für Big Data stehen wird. Das Potenzial des „digitalen Golds“ wird sich exponentiell steigern, kombiniert mit künstlicher Intelligenz. Ein wichtiges Zeichen in diese Richtung geben die unternehmensinternen Entwickler und Software-Mitarbeiter: Im Rahmen einer internationalen Studie von IDC über Big Data, haben 75 Prozent angegeben, solche Systeme bereits 2018 einzusetzen.

Fazit

Es benötigt also ein radikales Umdenken bei den Geschäftsmodellen und Strategien, das vom Management angeführt werden muss und jede Business-Strategie kennzeichnen sollte. Der daraus entstehende Effekt wird bemerkenswert sein und die Filialen sowie die Rolle der Banken neu positionieren in Hinsicht auf Beratung und Services mit hohem Wert.

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