Wie Big Data die Möglichkeiten des modernen Bankwesens verändert

Erschließung des Potenzials von Big Data im modernen Bankwesen: ein umfassender Leitfaden.

Die digitale Transformation des Bankensektors ist nicht nur ein Schlagwort, sondern eine Realität, die durch überzeugende Statistiken und Fakten untermauert wird. Nach Angaben von Markets and Markets wird erwartet, dass die Größe des globalen Big-Data-Marktes von 138,9 Milliarden US-Dollar im Jahr 2020 auf 229,4 Milliarden US-Dollar im Jahr 2025 ansteigen wird, mit einer CAGR von 10,6 Prozent während des prognostizierten Zeitraums. Dieses Wachstum wird durch einen starken Anstieg des Datenvolumens angeheizt, insbesondere im Bankensektor.

Ein Trendbericht von CB Insights unterstreicht die Rolle der digitalen Transformation im Bankwesen und hebt hervor, wie führende Unternehmen der Finanzdienstleistungsbranche Big Data nutzen um das Kundenerlebnis und die betriebliche Effizienz neu zu definieren. Darüberhinaus zeigen G2’s digitale Bankstatistiken, dass die Nutzung von Mobile Banking deutlich zugenommen hat. 89 Prozent der Befragten nutzen Mobile Banking in irgendeiner Form, bei den Millennials sind es sogar 97 Prozent, was noch mehr Daten für Analysen generiert.

Die obigen Zahlen zeigen die rasche Digitalisierung des Bankwesens. Zu diesem Zeitpunkt müssen die Finanzinstitute neu überdenken, wie sie mit Informationen umgehen. Dies ist der Moment, in dem Big Data im Bankwesen ins Spiel kommt. Vor dem Hintergrund all dieser Erkenntnisse sollten wir uns genauer ansehen, wie Big Data den Bereich des modernen Bankwesens verändert.

Die Entwicklung von Big Data im Bankwesen

Der Bankensektor hat sich erheblich gewandelt — von traditionellen stationären Einrichtungen zu modernen datengesteuerten Finanzinstituten. Dieser Wandel wurde durch das Aufkommen von Big-Data-Technologien vorangetrieben, die es den Banken ermöglichen, große Datenmengen zu analysieren, um bessere Entscheidungen zu treffen. Dieser Abschnitt befasst sich mit der Entwicklung von Big Data im Bankwesen und untersucht, wie es zu einem integralen Bestandteil moderner Finanzinstitute geworden ist und wie es sich auf verschiedene Dimensionen wie Volumen, Geschwindigkeit, Vielfalt und Wahrhaftigkeit auswirkt.

Die vier Vs von Big Data in Finanzinstituten

Big Data im Bankwesen wird oft durch die vier Vs charakterisiert: Volumen, Velocity (deutsch: Geschwindigkeit), Variety (Vielfalt) und Veracity (Vertrauenswürdigkeit). Diese Dimensionen verdeutlichen die Herausforderungen und Chancen, die Big Data mit sich bringt:

• Volumen: Die schiere Menge an Daten, die durch Banktransaktionen, Kundeninteraktionen und andere Aktivitäten erzeugt wird.
• Velocity: Die Geschwindigkeit, mit der neue Daten generiert und verarbeitet werden, um Echtzeit-Analyseanforderungen zu erfüllen.
• Variety: Die verschiedenen Arten von Daten, von strukturierten Daten wie Transaktionsprotokollen bis hin zu unstrukturierten Daten wie Kundenrezensionen.
• Veracity: Die Vertrauenswürdigkeit von Big Data ist entscheidend für genaue Analysen und Entscheidungen.

Diese vier Vs sind zum Eckpfeiler für Banken bei der Nutzung von Big Data-Analytik und revolutionieren damit verschiedene Aspekte des Bankwesens, wie zum Beispiel den personalisierten Kundenservice, die Betrugserkennung und das Risikomanagement.

Welche Beispiele gibt es für Big-Data-Analysen im Bankwesen?

Die Big-Data-Analytik ist nicht nur ein theoretisches Konzept, sondern ein praktisches Instrument, das im Bankensektor bereits Wellen schlägt. In diesem Abschnitt finden Sie einige Beispiele aus der Praxis, die zeigen, wie die Big-Data-Analyse in verschiedenen Bereichen des Bankwesens eingesetzt wird — von der Erstellung von Kundenprofilen bis zur Betrugserkennung und darüber hinaus.

Kundenprofile

Big Data spielt eine entscheidende Rolle bei der Erstellung von Kundenprofilen in Bankinstituten. Banken können individuelle Pläne und Finanzlösungen anbieten, indem sie die Bankhistorie eines Kunden sowie persönliche und transaktionsbezogene Informationen analysieren und das Ausgabeverhalten der Kunden im Laufe der Zeit beobachten. Dies verbessert das Kundenerlebnis und ermöglicht es den Banken, ihre Dienstleistungen zu differenzieren und die Kundenbindung zu erhöhen. Darüber hinaus können Banken auf der Grundlage demografischer Daten spezielle Produkte für Kunden anbieten.

Aufdeckung von Betrug

Big Data und statistische Berechnungen ermöglichen es Banken, potenziellen Betrug zu erkennen, bevor er überhaupt stattfindet. Spezialisierte Algorithmen verfolgen und analysieren Ausgaben- und Verhaltensmuster und ermöglichen es den Banken, Personen zu identifizieren, bei denen die Gefahr besteht, dass sie einen Betrug begehen. Privatkundenbanken, Investmentbanken und andere Finanzinstitute verfügen häufig über spezielle Abteilungen für Risikomanagement, die Betrug verhindern können und sich stark auf Big-Data-Analysen und Business-Intelligence-Tools (BI) stützen.

Beschlüsse über die Kreditvergabe

Kreditentscheidungen beruhen traditionell auf Kreditratings, die oft nur ein unvollständiges Bild von der finanziellen Gesundheit der Kundendatenbank einer Bank vermitteln. Big Data bietet eine umfassendere Sichtweise, indem es Kreditscores verwendet, aber auch zusätzliche Faktoren wie Ausgabengewohnheiten sowie Art und Umfang der Transaktionen berücksichtigt. Auf diese Weise können die Banken fundiertere und differenziertere Kreditentscheidungen treffen.

Einhaltung der Vorschriften

Big Data-Analysen und BI-Tools rationalisieren den Prozess der Einhaltung von Vorschriften erheblich. Diese Tools können die Einhaltung von Vorschriften verwalten und nachverfolgen, von Steuerverpflichtungen bis hin zu Aufzeichnungen bei Zentralbanken. Im Vergleich zu Altsystemen, die arbeitsintensiv und zeitaufwendig sind, vereinfachen die moderne Datenarchitektur und BI-Tools die Einhaltung von Vorschriften, indem sie Informationen in einem leicht zugänglichen Format konsolidieren und so das Risiko von Fehlern und Betrug verringern.

Cybersecurity

Banken nutzen Big-Data-Analysen und Tools für künstliche Intelligenz (KI), um ihre Cybersicherheitsmaßnahmen angesichts zunehmender Cyberbedrohungen, einschließlich interner Risiken, zu verstärken. Diese Tools können das Kundenverhalten und interne Aktivitäten verfolgen und helfen, potenzielle Sicherheitsrisiken zu erkennen. Darüber hinaus können Banken mit Regierungsbehörden zusammenarbeiten und Erkenntnisse aus ihren BI- und Big-Data-Analysetools austauschen, um Risiken im Zusammenhang mit Finanzterrorismus zu mindern.

Die in diesem Abschnitt beschriebenen Beispiele unterstreichen die transformative Kraft von Big Data-Analysen im Bankensektor. Ob es darum geht, das Kundenerlebnis zu verbessern, das Risikomanagement zu optimieren oder die Einhaltung von Vorschriften zu vereinfachen — Big Data ist für moderne Finanzinstitute ein unschätzbarer Wert.

10 Wege, wie Big Data das Bankwesen verändert

Der Bankensektor ist ein Eckpfeiler der globalen Wirtschaft und erzeugt jede Sekunde enorme Datenmengen. Früher galten diese Daten als statisch und funktional online (nur für Finanzinstitute und für die Rechnungsprüfung), doch durch Big-Data-Technologien haben sie neues Leben erhalten. Das Aufkommen von Big Data im Bankwesen hat die Branche revolutioniert und bietet viele Vorteile, die wir in den folgenden Unterabschnitten erkunden möchten.

1. Personalisierte Kundenerfahrung

Big-Data-Technologien ermöglichen es den Banken, ihre Kunden auf einer detaillierten Ebene zu verstehen. Banken können personalisierte Banklösungen anbieten, indem sie verschiedene Kundendaten wie Investitionsgewohnheiten, Einkaufsverhalten und finanzielle Hintergründe analysieren. Dies steigert nicht nur die Kundenzufriedenheit, sondern hilft auch dabei, die Abwanderung von Kunden vorherzusagen und zu verhindern.

2. Kundensegmentierung

Mithilfe von maschinellem Lernen (ML) und KI ermöglicht die Big-Data-Analyse eine effektive Kundensegmentierung. Banken können Big-Data-Analysen nutzen und ihre Kunden auf der Grundlage mehrerer Parameter wie Kreditkartenausgaben oder Nettovermögen kategorisieren. Dies ermöglicht gezielte Marketingkampagnen, die besser auf die individuellen Kundenbedürfnisse abgestimmt sind.

3. Effektive Analyse von Kundenfeedback

Big-Data-Tools können Kundenprofile und Rückmeldungen durchforsten, um Fragen, Kommentare und Bedenken zu ermitteln. Auf diese Weise können die Banken umgehend auf das optimierte Kundenfeedback reagieren und bei den Kunden ein Gefühl der Wertschätzung und des Vertrauens in die Finanzinstitute wecken, was wiederum die Kundentreue stärkt.

4. Aufdeckung und Prävention von Betrug

Eines der dringendsten Probleme im Bankwesen ist die Aufdeckung und Verhinderung von Betrug. Big-Data-Analysen können das Ausgabeverhalten der Kunden überwachen und ungewöhnliche Verhaltensweisen erkennen und so unzulässige Transaktionen verhindern. Darüber hinaus können ungewöhnliche Verhaltensweisen und Identitätsbetrug aufgedeckt und die allgemeine Sicherheit im Bankensektor verbessert werden.

5. Optimierung und Automatisierung von Geschäftsprozessen

Big-Data-Technologien können bis zu 30 Prozent aller Arbeiten in Banken automatisieren, was zu erheblichen Kosteneinsparungen und einer Verringerung des Risikos menschlicher Fehler führt. So setzt JP Morgan Chase beispielsweise KI- und ML-Programme ein, um Prozesse wie den algorithmischen Handel und die Auslegung von Kreditverträgen zu optimieren.

6. Verbesserte Cybersicherheit und Risikomanagement

KI- und Big-Data-Technologien sind bei der Erkennung von Betrug und der Vermeidung interner Risiken von entscheidender Bedeutung. Banken wie JP Morgan Chase und CitiBank investieren in Data-Science-Unternehmen, die auf Echtzeit-ML und prädiktive Modellierung spezialisiert sind, um die Cybersicherheitsmaßnahmen zu verbessern.

7. Bessere Leistung und Führung der Mitarbeiter

Big-Data-Lösungen bieten Leistungsmetriken in Echtzeit, die einen besseren Einblick in die täglichen Abläufe bieten und eine proaktive Problemlösung ermöglichen. Unternehmen wie BNP Paribas nutzen Datenanalysesoftware, um Kennzahlen wie Kundengewinnung und -bindung sowie Leistungskennzahlen wie die Effizienz der Mitarbeiter zu überwachen.

8. Fundierte Kreditentscheidungen

Da Big-Data-Analysen einen umfassenderen Überblick über den finanziellen Zustand der Kundendatenbank einer Bank bieten, können die Banken differenziertere Kreditentscheidungen treffen. Unternehmen wie Kreditech verwenden sogar unkonventionelle Modelle, die Big Data mit Quellen wie sozialen Medien kombinieren, um die Kreditwürdigkeit potenzieller Kreditnehmer zu bewerten.

9. Erweiterte Kundenunterstützung

KI-gestützte virtuelle Assistenten wie Erica von der Bank of America sind Beispiele für den Einsatz von Big Data im Bankwesen. Diese virtuellen Assistenten können Kundenanfragen beantworten, sie an wichtige Termine erinnern und sogar dabei helfen, das Ausgabeverhalten zu verbessern.

10. Fortgeschrittene Analyse von Aktienkursen

Big-Data-Technologien ermöglichen eine tiefgreifende Analyse potenzieller Investitionsziele, da sie Faktoren wie soziales Ansehen, Umweltauswirkungen und Humankapital berücksichtigen. Die Deutsche Bank beispielsweise nutzt ihr a-DIG-Tool zur Analyse dieser immateriellen Faktoren, um fundierte Investitionsentscheidungen zu treffen.

Diese zehn Vorteile unterstreichen die transformative Kraft von Big Data im Bankwesen, die ungeahnte Möglichkeiten für Kundenbindung, betriebliche Effizienz und Risikomanagement bietet.

Die wichtigsten Herausforderungen und Bedenken in Bezug auf Big Data im Bankwesen

Big Data bietet zwar viele Vorteile für den Bankensektor, birgt aber auch Unsicherheiten und Bedenken in sich. Das Verständnis dieser Probleme ist entscheidend für die effektive Implementierung und Verwaltung von Big-Data-Technologien im Bankwesen.

1. Datensicherheit und Datenschutz

Je umfangreicher die Daten sind, desto höher ist das Risiko von Bedrohungen der Cybersicherheit. Der Schutz sensibler Kundeninformationen ist nach wie vor ein wichtiges Anliegen, insbesondere, wenn Banken die Daten ihrer Nutzer sammeln und verwenden. Die Finanzdienstleistungsbranche muss stark in robuste Cybersicherheitsmaßnahmen investieren, um diese Risiken zu mindern.

2. Datenqualität und -integrität

Eine schlechte Datenqualität kann zu fehlerhaften Analysen führen, die wiederum eine falsche Entscheidungsfindung zur Folge haben können. Die Sicherstellung der Qualität, Verwaltung und Integrität der Daten ist eine ständige Herausforderung. Die Analyse von Big Data erfordert oft strenge Validierungs- und Bereinigungsprozesse.

3. Einhaltung der Vorschriften

Banken müssen verschiedene Vorschriften zur Datenspeicherung, -nutzung und -weitergabe einhalten. Die Einhaltung dieser Vorschriften wird mit dem wachsenden Datenvolumen, das verarbeitet wird, immer komplexer, und die Nichteinhaltung kann zu empfindlichen Strafen führen.

4. Hohe Umsetzungskosten

Die Implementierung von Big-Data-Technologien erfordert erhebliche Investitionen in Hardware, Software und qualifiziertes Personal. Für kleinere Finanzinstitute können diese Kosten unerschwinglich sein, was einen Wettbewerbsnachteil darstellt.

5. Datensilos

Daten, die in isolierten Silos innerhalb einer Organisation gespeichert sind, können die praktische Datenanalyse behindern. Das Aufbrechen dieser Silos ist für eine ganzheitliche Datensicht unerlässlich, kann aber aufgrund von Abteilungsbarrieren oder inkompatiblen Datenformaten eine Herausforderung sein.

6. Fragen der Skalierbarkeit

Mit dem Wachstum der Banken wächst auch die Menge der von ihnen verarbeiteten Daten. Die Big-Data-Lösungen müssen skalierbar sein, um diesem Wachstum gerecht zu werden, was eine technische Schwierigkeit darstellen kann, die laufende Investitionen erfordert.

7. Qualifikationsdefizit

Die für die Big-Data-Analytik erforderlichen Fachkenntnisse sind sehr gefragt, aber sie erfordern auch ein größeres Angebot. Die Nachfrage nach qualifizierten Fachkräften kann den Implementierungsprozess verlangsamen und die Qualität der aus den vorhandenen Daten gewonnenen Erkenntnisse beeinträchtigen.

8. Ethische Bedenken

Der Einsatz von Big-Data-Analysen zur Erstellung von Profilen der Zielkunden von Banken wirft ethische Fragen zu Diskriminierung und Fairness auf. Die Banken müssen vorsichtig sein, um sicherzustellen, dass ihre Datennutzung nicht zu ungerechten oder verzerrten Ergebnissen führt.

9. Vertrauen der Kunden

Die Kunden sind zunehmend besorgt darüber, wie ihre Daten verwendet werden. Transparenz in der Datennutzungspolitik ist wichtig, um das Vertrauen der Kunden zu erhalten, aber diese Transparenz zu erreichen, kann sehr schwierig sein.

Das Verständnis und die Bewältigung der oben genannten Probleme sind für Banken von entscheidender Bedeutung, wenn sie die Vorteile von Big Data voll ausschöpfen wollen. Dies erfordert einen ausgewogenen Ansatz, der sowohl die technologischen Aspekte als auch die ethischen, regulatorischen und menschlichen Faktoren berücksichtigt.

Die Zukunft von Big Data im Bankwesen

Die Zukunft von Big Data im Bankensektor erscheint vielversprechend und bietet zahlreiche Möglichkeiten für Innovationen und Verbesserungen. Mit der Weiterentwicklung der Technologie wird auch die Art und Weise, wie Banken Big-Data-Analysen nutzen können, immer größer und bietet Finanzinstituten und ihren Kunden eine vielversprechendere Landschaft.

• KI-gesteuerte Entscheidungsfindung. Algorithmen der künstlichen Intelligenz (KI) und des maschinellen Lernens (ML) werden zunehmend mit Big Data arbeiten, um genauere und zeitnahe Entscheidungen zu treffen. Von Kreditrisikobewertungen über Anlagestrategien bis hin zur Optimierung des Datenqualitätsmanagements und der Risikomanagementprozesse — KI wird eine zentrale Rolle bei der Automatisierung komplexer Prozesse spielen und so die Effizienz steigern und Fehler reduzieren.
• Maßgeschneiderte Kundenerfahrung. Dank der Big-Data-Analytik wird die Zukunft ein personalisierteres und interaktiveres Kundenerlebnis bringen. Banken können Kundenbedürfnisse vorhersagen und maßgeschneiderte Produkte und Dienstleistungen anbieten, um die Kundenzufriedenheit und -treue zu erhöhen.
• Blockchain und Datensicherheit. Es wird erwartet, dass die Blockchain-Technologie die Art und Weise, wie Daten gespeichert und abgerufen werden, revolutionieren und eine zusätzliche Sicherheitsebene schaffen wird. Dies wird insbesondere für die Gewährleistung der Integrität und Vertraulichkeit von Finanztransaktionen von Vorteil sein.
• Echtzeit-Analysen. Mit dem technologischen Fortschritt wird sich die Fähigkeit zur Echtzeitanalyse verbessern, so dass die Banken sofortige Entscheidungen treffen können. Dies wird für Bereiche wie die Betrugserkennung, wo sofortiges Handeln erforderlich ist, von entscheidender Bedeutung sein.
• Offenes Bankwesen. Das Konzept des offenen Bankwesens, das es Entwicklern von Drittanbietern ermöglicht, Anwendungen und Dienstleistungen rund um ein Finanzinstitut zu entwickeln, gewinnt zunehmend an Bedeutung. Big Data wird das Herzstück dieses Ökosystems sein und nahtlose und integrierte Dienstleistungen für Kunden ermöglichen.
• Nachhaltigkeit und soziale Verantwortung. Big Data wird auch eine Rolle spielen, wenn es darum geht, Banken zu mehr sozialer Verantwortung zu verhelfen. Analysen können Finanzinstituten helfen, die ökologischen und sozialen Auswirkungen ihrer Investitionen zu verstehen, was zu nachhaltigeren Geschäftspraktiken führt.
• Regulatorische Technologie (RegTech). Big Data wird die Fortschritte in der RegTech erleichtern und es den Banken leichter machen, die sich ständig ändernden Vorschriften einzuhalten. Automatisierte Compliance-Prüfungen und -Berichte werden den Verwaltungsaufwand verringern und die Risiken minimieren.
• Finanzielle Eingliederung. Big Data hat das Potenzial, die finanzielle Eingliederung zu fördern, indem es den Banken hilft, die Bedürfnisse unterversorgter Gemeinschaften zu verstehen. Es können maßgeschneiderte Finanzprodukte entwickelt werden, die auf die ermittelten Bedürfnisse eingehen und so die wirtschaftliche Gleichstellung fördern.
• Globale Expansion. Mit Hilfe von Big-Data-Analysen wird es für Banken einfacher, in neue Märkte zu expandieren. Datengestützte Erkenntnisse können Finanzinstituten helfen, lokale und Markttrends, Dynamik und Kundenverhalten zu verstehen und so die mit der globalen Expansion verbundenen Risiken zu verringern.
• Menschenzentriertes Design. Da die Banken immer mehr Daten sammeln, wird es eine Verschiebung hin zu einem menschenzentrierten Design von Dienstleistungen und Produkten geben. Das Verständnis des menschlichen Verhaltens, der Verhaltensmuster, der Servicepräferenzen und der Bedürfnisse durch Daten wird zu intuitiveren und benutzerfreundlicheren Online-Banking-Erlebnissen führen.

Die Zukunft von Big Data im Bankwesen birgt Herausforderungen, aber die Aussichten auf transformative Veränderungen sind groß. Finanzinstitute, die die Möglichkeiten von Big Data effektiv nutzen können, werden besser in der Lage sein, die sich wandelnden Bedürfnisse ihrer Kunden zu erfüllen und in einem zunehmend wettbewerbsorientierten Umfeld erfolgreich zu sein.

Schlussfolgerung

Die transformative Kraft von Big Data im Bankensektor ist unbestreitbar. Von der Revolutionierung des Kundenerlebnisses bis hin zur Verbesserung der betrieblichen Effizienz und des Risikomanagements — Big Data setzt neue Maßstäbe für das, was im modernen Bankwesen möglich ist. Der Weg dorthin hat jedoch seine Tücken und Stolpersteine. Themen wie Datensicherheit und Risikomanagement, Einhaltung von Vorschriften und ethische Überlegungen erfordern einen ausgewogenen Ansatz, der nicht nur die technologischen Aspekte, sondern auch die menschlichen, ethischen und regulatorischen Faktoren berücksichtigt.

Möchten Sie wissen, wie weit Big Data im Bankwesen tatsächlich geht? Sprechen Sie uns an – unsere Experten helfen Ihnen gerne, sich in der Komplexität und den Möglichkeiten von Big Data im Bankensektor zurechtzufinden.