von Striped Giraffe Team
9. November 2020
Lesezeit: 3 Minuten
Data Analytics für die Finanz-Industrie
Die fortschreitende Digitalisierung der Finanzbranche macht es Banken leichter, umfassende Informationen über ihre Kunden zu sammeln. Gleichzeitig liefern modernste Methoden der Datenanalyse wertvolle Erkenntnisse, mit denen Finanzinstitute nachhaltig und wettbewerbsfähig bleiben.
Finanzinstitute haben schon immer viele Informationen über Kunden gesammelt — ihre Einkommen und Ersparnisse, wo, wann und wie sie ihr Geld ausgeben, welche Finanzprodukte sie nutzen usw. Die Digitalisierung des Banken- und Finanzsektors hat nicht nur die Erfassung dieser Daten in elektronischer Form erleichtert, sondern auch das Sammeln noch detaillierterer Informationen ermöglicht.
Vor nicht allzu langer Zeit wurden die meisten dieser unbezahlbaren Daten nur in bestimmten Situationen gespeichert und verwendet, z. B. um Transaktionen durchzuführen oder Kundenanfragen zu bearbeiten. Das hat sich glücklicherweise schnell geändert. Immer mehr Finanzinstitute erkennen das Potenzial fortschrittlicher Datenanalyse und stellen fest, dass sie damit das Verhalten ihrer Kunden besser verstehen und deren Erwartungen erfüllen können.
Mithilfe modernster Methoden der Datenanalyse können Finanzinstitute und Fintechs Kundeninteraktionen anhand zahlreicher Faktoren auswerten, nicht nur anhand von strukturierten Transaktionsdaten, wie es bis vor kurzem der Fall war. Für fortschrittliche Datenverarbeitungslösungen ist es kein Problem mehr, strukturierte, unstrukturierte und gemischte Daten zu integrieren, die aus einer Vielzahl unterschiedlicher Quellen und in verschiedenen Formaten stammen.
Große Herausforderungen
Eine wesentliche Herausforderung für das Datenmanagement in der Finanzbranche sind jedoch exponentiell wachsende Datenmengen, die nicht nur aus der steigenden Anzahl von Produkten und Kunden resultieren, sondern auch aus ständig neu entstehenden Datenquellen, insbesondere externen wie neuen Websites, Diskussionsforen oder sozialen Medien.
Um eine intelligente 360º-Kundensicht zu schaffen — die das gesamte Spektrum der Kundeninteraktionen mit dem Finanzinstitut abbildet und konkrete Einblicke liefert — ist es notwendig, alle relevanten Datenquellen zu identifizieren und eine umfassende Lösung zu entwickeln, die Datenintegration, Datenqualität und Advanced Analytics kombiniert.
Die Auswahl der richtigen Technologien und Tools sowie deren Integration in eine einzige Plattform, die sowohl mit anderen Systemen als auch mit identifizierten Datenquellen verbunden ist, ist eine der größten Herausforderungen in einem solchen Projekt.
Die Vorteile können jedoch zahllos sein und beinhalten:
- eine bessere Einhaltung von Vorschriften
- Sicherstellung von Konsistenz und Transparenz der Daten im gesamten Institut
- einfachere Identifizierung von Risiken für das Geschäft und Risikominderung
- ein personalisierteres Kundenerlebnis und einen besseren Kundenservice
- genauere Empfehlungen und Cross-Selling
- Bessere Abstimmung neuer Produkte auf die Kundenerwartungen
- besseres Verständnis der Marktreaktion auf ein Produkt oder Angebot
- größere Effektivität von Marketing-Kampagnen durch mehr Einblicke in die Stimmungen und Erwartungen der Kunden.
Das Datenmanagement, insbesondere Advanced Data Analytics, ist eine große Herausforderung für Finanzinstitute, die durch den starken internationalen Wettbewerb und die wachsenden Kundenerwartungen an digitale Dienstleistungen und personalisierte Erlebnisse ständig unter Druck stehen. Um ein hohes Wachstumstempo beizubehalten und mit den Wettbewerbern mitzuhalten, sollten sie ihr Augenmerk auf moderne Methoden und Werkzeuge der Datenerfassung, -speicherung und -nutzung richten.
