Der Begriff „datengesteuertes Banking“ bezieht sich auf alle Aktivitäten, bei denen Daten genutzt werden, um eine Reihe von Bankdienstleistungen anzubieten.

Durch den strukturellen und gezielten Einsatz digitaler Werkzeuge trägt datengesteuertes Banking entscheidend dazu bei, wichtige Ergebnisse zu erzielen: bei der Risikobewertung (indem es auf reichhaltigere und umfassendere Informationen in Echtzeit zurückgreift), bei der Identifizierung neuer Wachstumschancen (durch Erkenntnisse, die dabei helfen, zeitnah präzisere Entscheidungen zu treffen) und bei der Entwicklung personalisierter Möglichkeiten für Banken, mit ihren Kunden zu interagieren (indem sie das über einen einzelnen Kunden gewonnene Wissen in einen starken Wettbewerbsvorteil verwandeln).

Institute für Finanzdienstleistungen, die in fortschrittliche Datenmanagementsysteme investierten, konnten die Qualität ihrer Leistung steigern, das Kundenerlebnis verbessern und letztlich ihre Gewinne erhöhen. Im Paradigma des datengesteuerten Bankings beschränkt sich das Geschäftsziel nicht mehr auf einen einfachen Zugewinn, sondern zielt darauf ab, durch fortschrittliche Datenanalyse immer neue, oft verborgene oder noch unerforschte Möglichkeiten zu erkennen.

Bevor wir uns mit der Gegenwart des datengesteuerten Bankings befassen und einen Blick in die Zukunft der Industrie werfen, sollten wir einen Moment innehalten, um die etwas universelle Natur der Beziehung zwischen Banken und Kunden zu entdecken.

Information, Wissen, Vertrauen: alles beginnt mit Daten

Das Konzept des „datengesteuerten Bankings“ ist zwar nicht neu, hat aber in der heutigen Welt eine noch nie dagewesene Bedeutung erlangt. Um seine wahre Bedeutung zu erfassen, müssen wir das datengesteuerte Banking im Zusammenhang mit einem anderen Konzept betrachten, das für das Marketing in dieser Industrie seit jeher von zentraler Bedeutung ist, nämlich dem des „Vertrauens“.

Banken und Finanzinstitute bauen die Beziehung zu ihren Kunden auf Vertrauen auf. Auf der Kundenseite bedeutet „Vertrauen“ in erster Linie die Weitergabe einer Reihe von sensiblen Informationen. Auf der Grundlage der aus diesen Informationen gewonnenen Erkenntnisse formuliert die Bank Hypothesen und entwirft konkrete Lösungen. Wenn die Grundlage des Entscheidungsfindungsprozesses auf gemeinsamem Wissen beruht, könnte man sagen, dass Vertrauen die Ressource ist, die die Existenz des Bankings überhaupt erst ermöglicht.

Was sich mit dem Aufkommen des Internets verändert hat, ist nicht die Substanz der Beziehung zwischen Banken und Kunden, sondern vielmehr die Struktur, der Umfang und die Intensität. Die durch die Massendigitalisierung eröffneten Kanäle haben die Menge der Daten, auf die Bankunternehmen zugreifen können, stark erhöht und zu einem echten Paradigmenwechsel geführt.

Der am weitesten fortgeschrittene Evolutionsschritt im datengesteuerten Banking – den wir jedes Mal erleben, wenn wir auf die Online-Dienste unserer Bank zugreifen – ist eine direkte Folge der digitalen Transformation. Die makroskopischste Auswirkung dieses gewissermaßen epochalen Wandels ist die explosionsartige Zunahme der Möglichkeiten für die Akteure der Industrie, ihre Kenntnisse über ihre Zielgruppe zu vertiefen. Vorlieben, Bedürfnisse, Kaufmuster – eine Fülle von Informationen, die in Big Data enthalten sind und uns sagen, was und wie viel die Menschen zu zahlen bereit sind. Gerade dank des datengesteuerten Bankings können Banken all diese Informationen mit einem einzigartigen Ansatz, der modernste Methoden und Technologien integriert und ganzheitlich verwalten.

Das Versprechen, das die Dynamik der Bankenindustrie bisher untermauert hat, wurde durch Daten aktualisiert: die Notwendigkeit, auf Bedürfnisse und Dringlichkeiten zu hören, Angebote zu schaffen, die dem Kunden zugutekommen, und zunehmend personalisierte Dienste anzubieten. Damit sie einen Wert schaffen (und Kundenloyalität aufbauen), müssen Daten – sowohl eigene Daten als auch Daten Dritter – strategisch verwaltet, in Übereinstimmung mit Sicherheitsverfahren und -vorschriften gehandhabt, richtig interpretiert und durch transparente, klare, verständliche und möglicherweise interessante Botschaften vermittelt werden. Zur Durchführung all dieser Schlüsselaktivitäten hat sich der Banken- und Finanzmarkt für so genannte „FinTechs“ geöffnet, Unternehmen aus der IT-Branche, die sich relativ schnell als nützliche und manchmal unverzichtbare Akteure bei der Steuerung, Innovation und Verbesserung der Kernprozesse „traditioneller“ Unternehmen etablieren können.

Das Aufkommen von FinTechs im datengesteuerten Banking

Im Kontext des datengesteuerten Bankings nutzen FinTechs, ob Start-ups oder große Technologieunternehmen, technologische Innovationen als Hebel, um bestehende Geschäftsmodelle zu beeinflussen und die operative und betriebliche Logik eines zunehmend überfüllten und wettbewerbsintensiven Marktes neu zu definieren. Sie können sich auf unglaublich effiziente digitale Werkzeuge und eine Fülle von Fachwissen verlassen, das die Dienste, die Banken bereits anbieten, differenziert, bereichert und verbessert.

Die Ausbreitung von FinTech hat zu einem Wandel der Konsumentenerwartungen geführt, so dass die Banken ihr Kundenerlebnis völlig neu gestalten müssen, um mit der Konkurrenz mithalten zu können. Die dezentrale und von Natur aus digitale Natur der FinTech-Unternehmen hilft auch bei der Bewältigung von Krisen- oder Notsituationen, indem sie die Distanz zwischen Unternehmen und Kunden durch die Einführung alternativer Kommunikationsmethoden und agiler und effektiver Lösungen verkürzt, wie z. B. bei der Ausführung digitaler Zahlungen.

Die Digitalisierung, die eine notwendige Voraussetzung für datengesteuertes Banking ist, hat der Innovation im Bereich der traditionellen Finanzdienstleistungen einen außerordentlichen Schub verliehen, indem sie beispielsweise die Zugangsmethoden vereinfacht und Vorgänge wie die Eröffnung eines Bankkontos, die Beantragung eines Kredits oder die Durchführung von Zahlungen rationalisiert oder beschleunigt hat. Diese kleine Revolution, die sich auf die Einnahmen und die Relevanz vieler traditioneller Anbieter auswirkt, hat auch einen wichtigen Effekt der sozialen Eingliederung bewirkt: Sie hat es ermöglicht, zuvor vernachlässigte oder ausgegrenzte Zielgruppen zu erreichen.

 

Von FinTech zu Open Banking: datengesteuertes Banking zur Freisetzung des in Daten enthaltenen Potenzials

Während FinTechs ohne die Last von Altsystemen auf den Markt kommen und in der Lage sind, fortschrittliche Technologien wie die Cloud, KI und ML sofort in vollem Umfang zu nutzen, müssen sie auch mit einigen strukturellen Einschränkungen kämpfen. So können sie sich beispielsweise nicht auf Fachwissen stützen, und es fehlen ihnen die historischen Daten, die für eine gründliche und genaue Analyse erforderlich sind. Um diesen Konflikt zu lösen, wurde der Umgang der gesamten Bankenindustrie mit Daten nach der Einführung der Zahlungsdienstrichtlinie 2 im Jahr 2019 grundlegend umgestaltet.

Die PSD2-Richtlinie verpflichtete alle europäischen Banken, ihre APIs für andere Akteure in der Industrie zu öffnen (APIs sind Anwendungsprogrammierschnittstellen, die Softwarevermittler, die es zwei Anwendungen ermöglichen, miteinander zu kommunizieren), was praktisch die Geburtsstunde des Open Banking markierte, des Produktionsrahmens, in dem die Akteure im Banking-Ökosystem Datenströme miteinander teilen.

Die Vorteile von datengesteuerten Funktionen

Wir alle wollen heute Produkte und Dienste nutzen, die fließend, benutzerfreundlich, schnell verfügbar und kostengünstig sind. Und wir erwarten, dass wir Beziehungen zu unserer Bank aufbauen, die sich lohnen, die uns emotional ansprechen oder sogar „Spaß“ machen. Um eine qualitativ hochwertigeres Kundenerlebnis zu erreichen, sind wir bereit, Daten und Informationen weiterzugeben, auch sensible Informationen (z. B. das Hinterlassen von Bewertungen, die Aktivierung der Geolokalisierung, das Anlegen von Konten auf sozialen Plattformen).

Banken und andere Akteure der Industrie segmentieren die Zielgruppe mithilfe der von uns bereitgestellten Daten (z. B. durch Kundenprofilierung, Analyse von Transaktionsmustern, aktuellem und vergangenem Verhalten), so dass sie detaillierte Informationen in Echtzeit erhalten. Sie können dann vorhersagen (z. B. durch prädiktive Analysen), welche Produkte oder Dienste wir in unmittelbarer Zukunft kaufen werden, und Angebote erstellen, die am besten zu uns passen.

Einerseits führt unsere Bereitschaft und Toleranz zu immer größeren Datenmengen aus verschiedenen Kanälen und Drittquellen und andererseits zur Schaffung neuer datengesteuerter Funktionalitäten, die Banken und Finanzinstitute zur Verbesserung ihrer Dienste einsetzen (auch dank der Intervention von FinTech in den Aspekten des Prozesses, die sich am ehesten automatisieren lassen).

Es gibt zahlreiche Vorteile, die sich datengesteuerte Banking-Funktionalitäten zunutze machen können, um den Wert von Finanzdienstleistungen zu erhöhen. Dies sind die wichtigsten: Vielseitigkeit, Effizienz, Personalisierung, Umsatzsteigerung, Genauigkeit der Annahmen und besseres Risikomanagement.

Vielseitigkeit

Um ihre Einnahmen zu steigern, können Finanzdienstleister die über ihre Kunden gesammelten Daten nutzen, um neue und innovative Produkte und Dienste zu entwickeln, auch in Zusammenarbeit mit Nicht-Bankinstituten.

Effizienz

Das Sammeln und Optimieren von Daten – worauf datengesteuertes Banking basiert – ermöglicht es Bankunternehmen, ihre internen Prozesse zu vereinfachen und zu optimieren, auch durch den Einsatz von künstlicher Intelligenz und maschinellen Lernlösungen. Durch das datengesteuerte Banking werden die Betriebskosten gesenkt und die Gesamtleistung erhöht. Die Verfügbarkeit ordnungsgemäß verarbeiteter Kundendaten verringert die operationellen Risiken. Denn die in Echtzeit eingehenden Informationen helfen, kritische Probleme im Vorfeld zu beseitigen und die Automatisierung zu verbessern. Die synergetische Nutzung von Offline- und Online-Kanälen ermöglicht auch eine Steigerung der Kundenzahlen.

Personalisierung

Einer der wichtigsten Vorteile der Sammlung und Optimierung von Kundendaten ist die Personalisierung, die diese Analyseaktivitäten ermöglichen. Die Banken können die gesammelten Daten nutzen, um ihre Produkte und Dienstleistungen auf die persönlichen Bedürfnisse von zunehmend profilierten und eingeschränkten Zielgruppen zuzuschneiden. Maßgeschneiderte Preise, auf spezifische Kundenbedürfnisse ausgerichtete Dienste, vertiefte Inhalte zur Stärkung der Handlungskompetenz und des finanziellen Wohlbefindens: Dies sind nur einige der Initiativen, die Personalisierung erreichen kann und sich direkt und indirekt auf das Markenbewusstsein und den Umsatz auswirken können.

Umsatzsteigerung

Mit den Ergebnissen immer ausgefeilterer Datenanalysen, die häufig auf künstlicher Intelligenz basieren, können Banken wiederkehrende Verhaltensweisen und Markttrends visualisieren und die Effizienz interner Prozesse in Echtzeit messen. Auf diese Weise sind sie in der Lage, die Zahlungsbereitschaft ihrer Kunden zu ermitteln und ihre Strategie für die Entwicklung von Angeboten und Produkten zu überdenken, die das aus den Daten gewonnene Wissen nutzen können.

Indem sie die Genauigkeit von Preismodellen deutlich erhöhen und die Notwendigkeit reduzieren, eine unendliche Reihe von Annahmen auf der Suche nach den „besten“ zu formulieren, gewinnen Banken und andere Finanzorganisationen einen bedeutenden Wettbewerbsvorteil: Sie antizipieren Marktentwicklungen mit fundierteren Geschäftsinitiativen und sind in der Lage, sowohl Kunden zu halten als auch neue Kunden zu gewinnen und so letztlich ihre Erträge zu maximieren.

Genauere Annahmen

Dank des datengesteuerten Bankings können Unternehmen fundiertere Entscheidungen treffen, die sich auf eine Reihe wichtiger Aktivitäten auswirken: von der Förderung von Maßnahmen zur Verhinderung von Finanzkriminalität (auch sehr ausgeklügelter) bis hin zur Unterstützung von Finanzinstituten bei der Aufdeckung von Betrug, von der Ausweitung von Kreditentscheidungen über die Verbesserung von Finanzierungsstrategien bis hin zur Prognose des Liquiditätsbedarfs.

Genauere Annahmen spielen eine entscheidende Rolle bei der Risikominimierung, Kostensenkung und Umsatzmaximierung, da sie die Erstellung von Vorhersagemodellen ermöglichen. Auf dieser Grundlage können die Banken Cross-Selling-Angebote entwickeln, die für den einzelnen Kunden wirklich relevant sind.

Besseres Risiko-Management

Indem sie sich auf Daten stützen, minimieren die Akteure des Bank- und Finanzwesens das Risiko und halten gleichzeitig die Vorschriften der verschiedenen Regulierungsbehörden ein.

Maximierung der Informationsressourcen zur Verbesserung des Einbindungsprozesses und zur Stärkung der Kundenbeziehungen

Um die Umsetzung von Initiativen für datengesteuertes Banking zu ermöglichen und die Möglichkeiten zu unterstützen, die KI, ML und Blockchain bieten, müssen Sie die Datenwertschöpfungskette so umgestalten, dass sie jede Stufe des Prozesses berührt, von der Akquisition über die Speicherung und Verarbeitung bis hin zum Austausch. Diese Reorganisation und Umstrukturierung ist zwar äußerst komplex, kann aber heute mit neuen Werkzeugen zur Datenerfassung und -strukturierung, hochmodernen Cloud-basierten Datenspeichern und Analysetechniken zur Ermittlung von Verbindungen zwischen Zufallsdaten erfolgreich in Angriff genommen werden. Gemeinsam können diese Werkzeuge und Techniken Unternehmen dabei helfen, wachsende Datenmengen in Werte umzuwandeln, die für automatisierte, vollständigere, schnellere und genauere Entscheidungsprozesse genutzt werden können.

Durch die Maximierung des Werts von Informationsbeständen können Marktteilnehmer (Banken, Finanzinstitute, FinTech) den Prozess der Gewinnung neuer Interessenten und der Stärkung der Beziehung zu bestehenden Kunden effizienter und effektiver gestalten.

Das datengesteuerte Banking ermöglicht kurz- und langfristig einen soliden Wettbewerbsvorteil, indem es die Investitionen auf zwei Fronten konzentriert:

  1. Die Konsolidierung der in den Daten enthaltenen Informationswerte durch die Umsetzung spezifischer Strategien zur Verwaltung von Daten;
  2. Die Steigerung der Qualität des Kundenerlebnisses durch die vollständige Nutzung der im Unternehmen vorhandenen Informationen durch die Schaffung eines offenen, interaktiven, personalisierten Kommunikationssystems.

Wenn die neue Dynamik, die das Open Banking mit sich bringt, eine schrittweise Erweiterung der verfügbaren Informationsressourcen ermöglicht, ist die Datenanalyse der erste unverzichtbare Schritt im datengesteuerten Banking, der die Gegenwart und Zukunft der Industrie beeinflussen wird.