Big Data im Bankwesen: Potenziale erkennen und nutzen

04 January 2022 00:00 von Thomas Becker

In der heutigen Welt können Banken mit Big Data Innovationen auf einem neuen Niveau erreichen. Die Anwendung von Big-Data-Analysen auf hochwertige Datensätze garantiert den Wert und die Relevanz von Produkten, die Kunden suchen. Zahlreiche Banken haben jedoch das Potenzial von Big-Data-Technologien – wie künstlicher Intelligenz (KI) und maschinelles Lernen (ML) – noch längst nicht voll ausgeschöpft. Nutzt ein Unternehmen die Chancen KI-gestützter Innovationen – wie z. B. Technologien für laufendes Monitoring – nicht, kann das seine finanzielle Leistung erheblich beeinträchtigen und sogar zu Reputations-, regulatorischen und strategischen Risiken führen.

DaaS Big Data

Mit Big Data ist das Bankwesen im 21. Jahrhundert angekommen

Wie in vielen anderen Branchen der Weltwirtschaft gab es auch im Bankensektor in den letzten Jahrzehnten tiefgreifende Veränderungen des Geschäftsmodells. Wo Kundenbeziehungen früher direkt in der Filiale stattfanden, haben Kundenkontakte sich mittlerweile immer mehr ins Internet verlagert. Dadurch haben sich die Daten und Informationen verändert, zu denen Banken Zugang haben und Kunden können die Leistungen ihrer Bank nun oft weltweit rund um die Uhr nutzen.

Mit dem Aufkommen dieser neuen digitalen Bankwirtschaft hat die Datenwissenschaft ihren Wert bereits unter Beweis gestellt. Mit Big-Data-Technologien haben Banken die Chance ergriffen, aus dem Verhalten ihrer Kunden zu lernen und die potenziellen Vorteile KI-gestützter Technologien voll auszuschöpfen. So hat zum Beispiel die multinationale Rabobank1 aus den Niederlanden im Jahr 2011 angefangen, einen datengestützten Ansatz zu verfolgen. Das hat bereits zu mehr als 100 erfolgreichen KI-Initiativen in Bereichen wie Kundenerfahrung und Risikomanagement geführt.

So können Banken Vorteile aus Big Data ziehen

Inzwischen verstehen die meisten Banken zumindest ansatzweise, welchen potenziellen Nutzen Big Data für ihre Arbeit hat. Da KI-gestützte Technologien sich stetig weiterentwickeln, eröffnen sich von Tag zu Tag neue Einsatzbereiche für Big Data im Bankensektor. Für bestimmte Aufgaben hat sich Big Data bereits als unverzichtbar für die heutigen Tätigkeit von Banken erwiesen. Dazu gehören:

  • Einhaltung rechtlicher Vorgaben: Angesichts der ständig wachsenden und schnelllebigen globalen Wirtschaft müssen Banken und andere Finanzinstitute über Veränderungen der Rechtslage, neue Sanktionen und PEPs auf dem Laufenden bleiben, da diese Einfluss auf ihr Compliance-Management haben können. KI-gestützte Technologien für Due Diligence und laufendes Monitoring bieten Unternehmen die Chance, sich vor rechtlichen Risiken und Gefahren für ihren guten Ruf aufgrund von mangelnder Compliance zu schützen. Diese Technologien liefern nützliche Erkenntnisse, wenn sie auf Datensätze wie unter anderem Nachrichtenquellen, juristische Quellen und Unternehmensdaten angewendet werden.
  • Risikobewertung: Banken führen heute Aufgaben für eine immer globalere Kundschaft aus. Zusammen mit der rund um die Uhr arbeitenden globalen Wirtschaft führen diese Faktoren oft zu erhöhten Risiken durch Dritte – etwa Lieferanten und Kunden. Das gilt besonders, wenn es darum geht, politisch exponierte Personen (PEPs) zu erkennen und über internationale Sanktionslisten auf dem Laufenden zu bleiben. Risiken in Verbindung mit PEPs und Sanktionen können zu einer Vielzahl von Rückschlägen – finanzieller und rechtlicher Art oder aufgrund von Rufschäden – führen und das Geschäft einer Bank erheblich beeinträchtigen. Tools für laufendes Monitoring, die wichtige Datenquellen zu PEPs und Sanktionen analysieren, können Banken helfen, solche Risiken wirksam zu mindern.
  • Management von Kundenbeziehungen: Immer mehr Kunden sind sich ihrer potenziellen Macht bewusst, wenn es um Veränderungen bei Produkten oder der allgemeinen Haltung eines Unternehmens geht. Durch Möglichkeiten für personalisiertes Feedback sowie mit einem breiteren Ansatz zur Analyse öffentlicher Stimmungen können Banken ihre Produkte entsprechend verbessern und anpassen. Eine wichtige Rolle spielen dabei Quellen wie soziale Medien, Nachrichten oder Blogs. Ein datengestützter Ansatz zur Erfassung und Analyse solcher Informationen kann Banken und anderen Finanzinstituten helfen, die Bedürfnisse ihrer Kunden besser zu verstehen und fundiertere Entscheidungen zu treffen, wenn sie auf Wünsche der Öffentlichkeit reagieren.
  • Kundenanalyse: Mit dem zunehmenden Zugang zu Daten über Einkünfte und Ausgaben ihrer Kunden können Banken fundierte Entscheidungen über potenzielle Kreditvergaben und Risikobewertungen treffen und entscheiden, ob ein Kunde an Anlagechancen interessiert ist. KI-gestützte Technologien können Banken bei der Analyse solcher Datensätze unterstützen und ihnen helfen, die richtigen Schlüsse zu ziehen.

Fazit: Auch wenn Big Data endlich im Bankensektor Fuß fasst, können Investitionen in diese neuen Technologien nur dann einen Nutzen bringen, wenn Unternehmen auch Zugang zu relevanten Datensätzen aus internen und externen Quellen haben. Aus immer mehr Einsatzbereichen ist KI nicht mehr wegzudenken. Mit Blick auf den anhaltenden Siegeszug von FinTech stehen Unternehmen, die heute noch nicht auf KI-Technologien setzen, womöglich in wenigen Jahren als Verlierer in ihrer Branche da. Somit stellt sich nur noch die Frage: Holt Ihr Unternehmen bereits das Beste aus Big Data heraus?

Nächste Schritte:

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Quellen:

1 Dataiku and Rabobank strengthen collaboration for more AI innovation in the banking sector, realwire.com, 21.07.2021

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