Die Lloyds Bank verfolgt in den nächsten drei Jahren eine ehrgeizige Strategie zur Digitalisierung der Bank. In ihrer strategischen Überlegung für 2018-2020 beabsichtigt Lloyds, Technologien zur Datenanalyse und künstliche Intelligenz (KI) zur Gewinnung neuer Erkenntnisse zu nutzen, die die Kernbereiche ihres Geschäfts verändern können. Das ist der neueste Hinweis darauf, dass Finanzdienstleistungsunternehmen ihren zukünftigen Erfolg zunehmend auf Big Data und künstliche Intelligenz stützen.
Digitale Transformation
In ihrer strategischen Überlegung für 2018-2020 hat sich Lloyds zu einer Investition von mehr als 3 Milliarden Pfund verpflichtet, wovon mehr als die Hälfte für die „Digitalisierung der Bank” aufgewendet wird. Die Bank definiert ihr Geschäftsmodell nun als „digitalisiert, einfach, risikoarm [und] kundenorientiert“. Eine der Prioritäten ist die „Vereinfachung und fortschreitende Modernisierung durch gezielte Investitionen in Technologie, Daten und Innovation“. Um diesen Wandel zu unterstützen, wird sie die Ausgaben für Schulungen und Entwicklung bis 2020 um 50 Prozent erhöhen. Diese Schulungen beinhalten die Verbesserung der Fähigkeiten im Bereich Daten und angewandte Wissenschaften. Außerdem soll die Zahl der Digital Experience Designer und Techniker, die sich auf Robotik und KI spezialisieren, verdoppelt werden. Die Bank erwartet sich mit dieser Strategie klare Ergebnisse, einschließlich eines positiven Effekts auf das Unternehmensergebnis. Sie geht davon aus, dass damit bis zum Jahr 2020 Effizienzsteigerungen von bis zu 30 Prozent erreicht werden. Das Ziel der Strategie ist ehrgeizig: Lloyds will als beste Bank für Kunden, Kollegen und Aktionäre wahrgenommen werden und Großbritannien „zur Blüte verhelfen“.
In einer 68-seitigen Präsentation für Analysten und Investoren über die Strategie von Lloyds wurden die vielfältigen Möglichkeiten, wie durch den Einsatz neuer Technologien neue Chancen genutzt werden sollen, erläutert. Die Bank erwartet, mit Hilfe von Data Insights die Kundenzufriedenheit im digitalen Banking zu erhöhen. Mit Sprachbiometrie kann viel Zeit bei der Kundenidentifizierung am Telefon gespart werden. Mit intelligenter Automatisierung möchte Lloyds durch den Einsatz automatischer Sprache-in-Text-Umwandlung und Analytik den Aufwand der manuellen Compliance um 20 Prozent reduzieren. Automatische Sprach- und Chatbots sollen beim Telefonbanking die Kapazität der Mitarbeiter um ein Drittel erhöhen. Durch den Einsatz kognitiven und maschinellen Lernens und den Aufbau einer Unternehmensdatenzentrale möchte Lloyds die Business Intelligence im gesamten Unternehmen verbessern. Die Automatisierung von Prozessen, die Verknüpfung von gruppenübergreifenden und externen Daten sowie der Einsatz von Programmierschnittstellen und angewandter Informatik für anspruchsvolle Analysen werden auch die Kapazitäten der Kundenberater erhöhen. Die Gesamtheit dieser einzelnen Innovationen zeigt ein klares Bekenntnis zur Digitalisierung der gesamten Bankengruppe und zur Nutzung modernster Technologien in allen Unternehmensbereichen.
Datenbasierte Erkenntnisse als Grundlage nutzen
Neue Ankündigungen von Konkurrenzbanken deuten darauf hin, dass sich die Daten- und KI-Technologie zur wichtigsten Waffe im Arsenal der Finanzdienstleister entwickelt. Anfang dieses Jahres kündigte HSBC an, 1.000 Datenwissenschaftler einzustellen, um seine digitale Strategie auszubauen. In diesem Monat hat die Deutsche Bank1 ein neues Unternehmensanalyseverfahren eingeführt, das Millionen Datenzeilen über Wertpapiergeschäfte sammelt und analysiert, um neue Chancen für die Bank und ihre Kunden zu ermitteln. In einer Präsentation vor Investoren führte die niederländische Bank ABN AMRO im November an, dass Innovation und Technologie „einen entscheidenden Faktor zur Erhöhung der Effizienz“2 darstellen. Eine Studie von SNS Telecom & IT prognostiziert, dass Finanzdienstleister dieses Jahr 9 Milliarden US-Dollar in Big Data investieren werden. 2021 wird sich dieser Betrag sogar auf 14 Milliarden Dollar erhöhen.
Das Potenzial von Big Data ist jedoch nicht auf den Finanzdienstleistungssektor beschränkt. Wissenschaftler nutzen Big Data, um Millionen Forschungsarbeiten zu analysieren und ihre eigenen Studien damit zu untermauern. Die Fertigungsindustrie nutzt Robotic Process Automation (RPA) zur Automatisierung von Funktionen, die bisher unzählige Mitarbeiterstunden in Anspruch genommen haben. Medien wie Xinhua und die Washington Post nutzen bereits künstliche Intelligenz zur Erstellung von Reportagen. Marktführer in Branchen wie Verkauf und Marketing nutzen ebenfalls bereits KI-gestützte Analysen von Massendaten, um neue Erkenntnisse zu gewinnen.
Data as a Service (DaaS) ergänzt interne Datenquellen
Unternehmen haben Zugriff auf Daten über ihre eigenen Kunden und Abläufe. Lloyds verfügt zum Beispiel über Daten zu den Transaktionen seiner zig Millionen Kunden. Aber diese Daten allein reichen nicht aus, um genügend Erkenntnisse zu gewinnen, die in der Praxis angewendet werden können. Unternehmen profitieren oft von externen Datenquellen, angefangen von Nachrichten über Kommentare in sozialen Netzwerken bis hin zu Markt- und Rechtsdaten von Unternehmen, die für ihre eigenen Daten zusätzlichen Kontext bieten können.
Quellen:
1 Deutsche Bank steps up Big Data efforts with new analytics capability for Securities Services, finextra.com, 22.10.2018
2 ABN AMRO hosts ‘Banking for Better’ Investor Day, abnamro.com, 16.11.2018
