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Wie wird Datenanalyse im Bankwesen eingesetzt?

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Bei der Bankdatenanalyse geht es darum, Daten zu sammeln und zu analysieren, um Finanzinstituten zu helfen, fundierte Entscheidungen zu treffen. Durch die Analyse von Kundentransaktionen, Markttrends und Risikobewertungen können Banken Erkenntnisse gewinnen, die ihre Strategien prägen und ihnen einen Wettbewerbsvorteil verschaffen. Die Datenanalyse im Bankensektor wird voraussichtlich erheblich wachsen – von 8,58 Millionen US-Dollar im Jahr 2024 auf 24,28 Millionen US-Dollar im Jahr 2029 – mit einer starken jährlichen Wachstumsrate (CAGR) von 23,11 %.

In diesem Artikel zeigen wir Ihnen, wie Datenanalyse die Bankenwelt revolutioniert und für reibungslosere Abläufe, intelligentere Entscheidungen und schnelleres Wachstum sorgt. Sind Sie bereit zu erfahren, wie sie auch für Sie von Nutzen sein kann? Dann legen wir los!

Warum brauchen Banken Datenanalysen?

Datenanalyse ist im Bankwesen schon lange ein wichtiges Thema – Banken gelten sogar als Vorreiter in ihrer Anwendung. Um den größtmöglichen Nutzen aus der Datenanalyse zu ziehen, muss sie jedoch in alle Bereiche integriert werden – von Kundenerkenntnissen und Risikomanagement bis hin zu Finanzen und Betriebsabläufen. Erst wenn alle Komponenten zusammenarbeiten, entsteht die wahre Magie. Sie hilft Banken, die Vorschriften einzuhalten, Risiken besser zu managen und Betrug effektiver zu bekämpfen. Darüber hinaus kann sie den Gewinn steigern, indem sie vielversprechende Kunden gewinnt, das Produktangebot verbessert und Führungskräften hilft, fundierte Entscheidungen in allen Bereichen zu treffen.

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Schlüsselbereiche der Analyse von Bankdaten

Risikoanalyse und Kreditscoring: 30 % der Anwendungsfälle

Datenanalysen ermöglichen Banken ein deutlich besseres Gespür für die Erkennung von Risiken und das Verständnis ihrer finanziellen Auswirkungen. So ermöglichen beispielsweise „Was-wäre-wenn“-Modelle das Durchspielen verschiedener Szenarien – wie Währungs- oder Rohstoffpreisschwankungen –, um ihre Absicherungsstrategien zu optimieren. Bei der Beurteilung der Kreditwürdigkeit werden vielfältige Erkenntnisse berücksichtigt – wie Ausgabegewohnheiten, Einkommenstrends und die Rückzahlungshistorie. In Kombination mit ML fügt es eine weitere Ebene hinzu, indem es Risikomuster erkennt und noch präzisere Kreditbewertungen liefert.

Betrugserkennung und -prävention: 25 % der Anwendungsfälle

Mithilfe moderner Bankdatenanalysen können Banken tief in die Transaktionsdaten und das Kundenverhalten eintauchen, um ungewöhnliche Aktivitäten zu erkennen, die sonst unbemerkt bleiben würden. Dank Echtzeitüberwachung können Banken Betrugsversuche schnell erkennen und darauf reagieren und sowohl ihre Kunden als auch ihr Unternehmen schützen. Dank Tools wie KI, erweiterter Segmentierung und RPA wechseln Banken von altmodischen, auf Rateversuchen basierenden Methoden zu präziseren, verhaltensbasierten Techniken, die die Betrugsbekämpfung verbessern.

Personalisierung, NBA/NBO: 20 % der Anwendungsfälle

Datenanalysen im Bankwesen verschaffen Banken ein vollständiges Bild jedes Kunden, indem sie Daten aus verschiedenen Kontaktpunkten zusammenführen, um detaillierte Profile zu erstellen. Banken nutzen Next-Best-Actions- (NBA) und Next-Best-Offers- (NBO) Strategien, um die Kundenzufriedenheit zu verbessern und mehr Möglichkeiten für Upselling und Cross-Selling zu finden. Durch die Integration von Offline-Mikromomentanalysen können Banken die Offline-Interaktionen der Kunden nutzen, um ihr Online-Erlebnis zu personalisieren und umgekehrt – und so eine reibungslose und ansprechende Customer Journey schaffen.

Verbesserung der Betriebseffizienz: 15 % der Anwendungsfälle

Banken nutzen interne Datenbanken, CRM-Systeme, soziale Medien und Marktdaten, um wichtige Kennzahlen wie das Kosten-Ertrags-Verhältnis, die Gesamtkapitalrendite, die Kundenakquisitionskosten und die Prozessdurchlaufzeit zu verfolgen. Diese KPIs helfen, die Leistung zu messen, Ineffizienzen zu identifizieren und Optimierungsmaßnahmen zur Verbesserung des Gesamtbetriebs zu steuern. Datenanalysen sind auch für das Performance-Benchmarking nützlich, um die Kennzahlen einer Bank mit Branchenstandards zu vergleichen, Lücken aufzuzeigen und Verbesserungsmöglichkeiten aufzuzeigen.

Marketing: 10 % der Anwendungsfälle

Mithilfe von Datenanalysen können Bankmarketing-Experten Trends und Erkenntnisse über Neu- und Bestandskunden leicht erkennen. Durch die Analyse von Daten wie Kundenbindung, Ausgabeverhalten und Kundenverhalten können Banken gezielte Strategien entwickeln, die ihre Marketingbemühungen effektiver gestalten. Dank Datenströmen und Analysen haben Marketingexperten nun alle benötigten Informationen sofort zur Hand. Datenanalysen helfen zudem, die Effektivität von Marketing- und Kundenbindungskampagnen zu analysieren, indem sie Konversionsraten und den Return on Marketing Investment messen.

Andere Dienstleistungen, die wir anbieten

Datenanalyse im Bankwesen: Schlüssel-Integrationen

Ganz gleich, was Ihr Ziel ist – Betrug zu verhindern, Marketingbemühungen zu verbessern oder Finanzen zu verwalten – die Einbindung von Datenanalysen in Ihre Systeme und Prozesse ist ein kluger Schachzug, der Ihnen wertvolle Tools für Ihr gesamtes Bankgeschäft zur Verfügung stellt.

Kernbankensysteme

Banken können Datenanalysen in ihre Kernbankensysteme (CBS) integrieren, um das Risikomanagement zu stärken, die Betriebseffizienz zu verbessern, Betrug aufzudecken und Transaktionsmuster zu analysieren.

Banking-CRM

Banken nutzen Datenanalysen zum Aufbau einheitlicher CRM-Plattformen, die dabei helfen, Chancen zu erkennen, Umsatzpotenziale abzuschätzen, Preisrichtlinien bereitzustellen und Kunden zu identifizieren, bei denen die Gefahr einer Kundenabwanderung besteht.

Bankbetriebsführungssystem

Integriert in die Software zur Verwaltung von Bankgeschäften unterstützt die Datenanalyse Banken bei der Verfolgung von KPIs, der Erfassung von Echtzeitdaten und der Erstellung von Feedbackschleifen zur Feinabstimmung ihrer Servicestrategien.

Tools zur Sicherheits- und Compliance-Verfolgung

Die Datenanalyse hilft den Banken, das Verhalten ihrer Korrespondenten zu überwachen, risikoreiche Transaktionen zu minimieren, verdächtige Zahlungsanweisungen zu erkennen, die Sorgfaltspflicht gegenüber Kunden und die AML-Bemühungen zu stärken.

Kundenorientierte Apps

Die Integration von Datenanalysen in kundenorientierte Banking-Apps hilft bei der Bereitstellung personalisierter Finanzdienstleistungen und -beratung durch die Analyse des Kundenverhaltens, der Präferenzen und der Transaktionshistorie.

Buchhaltungs- oder Finanzverwaltungssystem

Die Analyse von Bankdaten hilft Buchhaltungsteams bei der Erstellung von Jahresabschlüssen und bei der effektiven Erkennung und Behebung von Fehlern, wie z. B. falschen Klassifizierungen, doppelten Einträgen oder Dateneingabefehlern.

Marktplätze für Finanzdaten

Mithilfe der Datenanalyse können Banken auf große Datensätze aus sozialen Medien, E-Commerce-Transaktionen und Mobilgeräten zugreifen, um genauere und zuverlässigere Markteinblicke zu gewinnen.

Ratingagenturen

Dank erweiterter Datenanalyse können Kreditauskunfteien die Kreditwürdigkeit von Kunden besser einschätzen, potenzielle Zahlungssäumige erkennen und ausführlichere Kreditoptionen anbieten.

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Schlüsselvorteile der Datenanalyse im Bankwesen

Bankgeschäfte sind eng mit Finanzzahlen und -informationen verknüpft. Durch die Einbeziehung von Datenanalysen erhalten Sie präzisere und detailliertere Einblicke, die Ihnen helfen, effektivere Strategien zu entwickeln.

Besseres Kundenerlebnis

Verbessertes Risikomanagement

Betriebseffizienz

Einhaltung gesetzlicher Vorschriften

Strategisches Marketing und Vertrieb

Besseres Kundenerlebnis

Datenanalysen liefern wertvolle Einblicke in Kundensegmente, Interaktionen, Transaktionen und Feedback und ermöglichen Banken ein klareres Verständnis der Kundenbedürfnisse. Dies ermöglicht personalisiertere Dienstleistungen, eine höhere Kundenzufriedenheit und eine geringere Kundenabwanderung.

Verbessertes Risikomanagement

Banken nutzen Datenanalysen, um Modelle zu erstellen, die zukünftige Risiken vorhersagen, indem sie vergangene Daten mit erweiterten Statistiken und ML analysieren. Dies hilft ihnen dabei, Strategien zu entwickeln, um potenzielle Probleme anzugehen, bevor sie echte Schwierigkeiten verursachen können.

Betriebseffizienz

Mithilfe von Datenanalysen können Banken die optimale Personalstärke ermitteln, betriebliche Engpässe erkennen und Transaktionsvolumen verstehen. Mit diesen Erkenntnissen können sie die Nutzung ihrer Ressourcen optimieren, ihre Prozesse rationalisieren und Ineffizienzen und Kosten reduzieren.

Einhaltung gesetzlicher Vorschriften

Mithilfe von Datenanalysen können Banken die Einhaltung von Vorschriften genau im Auge behalten und den Prozess der Datenerfassung und -analyse automatisieren. Dies hilft bei der Erstellung genauer, vollständiger Berichte, die alle regulatorischen Standards erfüllen. So sparen Banken Zeit und Geld und sorgen gleichzeitig für die Einhaltung aller Vorschriften.

Strategisches Marketing und Vertrieb

Die Datenanalyse hilft Banken, Marktlücken zu erkennen und Marketingstrategien zu entwickeln, die perfekt den Bedürfnissen entsprechen. Indem sie herausfinden, was fehlt, können sie Produkte und Dienstleistungen entwickeln, die den Kundenbedürfnissen wirklich entsprechen - was zu effektiveren Verkaufsanstrengungen führt.

Besseres Kundenerlebnis

Verbessertes Risikomanagement

Betriebseffizienz

Einhaltung gesetzlicher Vorschriften

Strategisches Marketing und Vertrieb

82% Unternehmen verzeichneten über drei Jahre hinweg ein stetiges Umsatzwachstum.

54% Unternehmen meldeten einen Umsatzanstieg.

44% Unternehmen haben ihre Konkurrenten überholt.

42% Organisationen konnten große Kosteneinsparungen verzeichnen.

"Daten sind das Erfolgsrezept für jedes Unternehmen und besonders im Bankwesen sind sie entscheidend. Mit der richtigen Datenanalyse eröffnen sich Ihnen unzählige Möglichkeiten – beispielsweise die Vorhersage von Kundenbedürfnissen, die Optimierung von Kredit-Scores, die Steigerung der Vertriebseffizienz und die Verbesserung des Betrugsschutzes. Wir zeigen Ihnen, wie Datenanalyse Ihr Unternehmen voranbringt und helfen Ihnen, Best Practices und Tools zu nutzen, um umsetzbare Ergebnisse zu erzielen."

Siarhei Sukhadolski | Innowise

FinTech-Experte bei Innowise

Herausforderungen bei der Integration von Datenanalysen im Bankwesen

Datenschutz und Sicherheit

Der Umgang mit sensiblen Daten in der Analytik ist heikel – Datenlecks und unbefugter Zugriff können zu ernsthaften rechtlichen, rufschädigenden und finanziellen Problemen führen. Banken müssen über starke Schutzmaßnahmen verfügen, wie Verschlüsselung, strenge Zugriffskontrollen, sichere Speicherung und Datenanonymisierung. Darüber hinaus ist die Einhaltung von Regeln wie der DSGVO und dem CCPA entscheidend, um Kundendaten geschützt zu halten.

Datenqualität und -genauigkeit

Der Bankensektor verarbeitet viele komplexe Daten aus verschiedenen Quellen. Daher ist es wichtig, dass diese Daten genau und vollständig sind. Daten von schlechter Qualität können zu irreführenden Erkenntnissen und schlechten Entscheidungen führen. Um dies zu beheben, sollten Banken Tools wie Data Lakes und Warehouses verwenden, um alles zu konsolidieren, und sich auf Datenvalidierung, Herkunftsverfolgung und Qualitätskontrollen verlassen, um die Ordnung aufrechtzuerhalten.

Integration mit Legacy Systemen

Veraltete Banksysteme können mit den riesigen Datenmengen oft nicht Schritt halten und haben Probleme, mit modernen Technologien zusammenzuarbeiten. Um diese Probleme zu lösen, sollten Banken ihre Infrastruktur aufrüsten oder ihre alten Systeme über APIs mit Cloud-basierten Systemen verbinden, um die Vorteile der Datenanalyse zu nutzen, ohne die hohen Kosten einer vollständigen Systemerneuerung tragen zu müssen.

Hohe Implementierungskosten

Die Implementierung von Datenanalysen im Bankwesen kann aufgrund der Komplexität der Projekte, des Bedarfs an fortschrittlichen Tools und Fachkenntnissen sowie Kosten wie Lizenzgebühren und Teamschulungen schwer erträglich sein - ein großes Problem für das Budget. Die Nutzung von Cloud-Speicher wie AWS, Azure und GCP bietet skalierbare, kosteneffiziente Lösungen, während die Datenkomprimierung die Kosten für Speicherung und Übertragung senken kann.

Einhaltung gesetzlicher Vorschriften

Das Ignorieren von Datenschutzregeln wie DSGVO, PCI-DSS, Dodd-Frank, Basel III und FATCA bei der Einrichtung von Bankdatenanalysen kann zu hohen Geldstrafen und einem Verlust des Kundenvertrauens führen. Banken müssen beim Datenschutz und bei der Datensicherheit an der Spitze bleiben, Tools zur Compliance-Automatisierung verwenden und mit den Aufsichtsbehörden zusammenarbeiten, um diese Probleme zu bewältigen.

"Wir bei Innowise wissen, dass die Implementierung von Datenanalysen bahnbrechend sein kann, aber auch eine Reihe von Herausforderungen mit sich bringt, insbesondere für Banken, die gerade erst anfangen. Kein Grund zur Sorge – wir kümmern uns um Sie. Unser Team begleitet Sie bei jedem Schritt, vom ersten Gespräch bis zur endgültigen Einrichtung, und sorgt dafür, dass alles reibungslos läuft und Ihr Budget nicht belastet wird."

Siarhei Sukhadolski | Innowise

FinTech-Experte bei Innowise

Der Einsatz von Datenanalysen im Bankwesen: reale Beispiele

Die Austin Capital Bank hatte Schwierigkeiten, Daten effektiv zu nutzen, da ihr Top-down-Ansatz den Zugriff für alle außer dem Datenteam beschränkte. Ian Bass, der neue Leiter der Datenanalyse, revolutionierte die Situation durch die Einrichtung einer Snowflake-Umgebung und einer Self-Service-Analyseplattform. Diese Änderung ermöglichte es Teammitgliedern der gesamten Bank, direkt Erkenntnisse zu gewinnen, ohne technische Experten sein zu müssen. Das Ergebnis? Sie senkten die Kosten für bezahlte Suche um 50 %, steigerten die Umsatzmargen um rund 30 % und verbesserten die Kundenbindung durch bessere Marketingeinblicke um 15 %.

JPMorgan Chase & Co. hat sein Risikomanagement mithilfe von Big Data Analytics und ML optimiert. Diese Tools helfen der Bank, Betrugshinweise zu erkennen, die menschlichen Analysten möglicherweise entgehen. Darüber hinaus nutzt die Bank prädiktive Analysen, um potenzielle zukünftige Risiken zu erkennen und frühzeitig zu reagieren. Neue Simulationsmodelle ermöglichen es JPMorgan, die Auswirkungen unterschiedlicher Marktsituationen auf das Portfolio zu erkennen und Stresstests präziser zu gestalten. Dies hat zu weniger Betrugsverlusten und einer besseren finanziellen Gesundheit geführt.

Die Deutsche Bank hatte Probleme mit der Erkennung von Marktmanipulationen, weil sie Daten zwischen verschiedenen Systemen kopieren musste. Um dieses Problem zu lösen, griff sie auf BigQuery und Dataproc von Google Cloud zurück. Jetzt fließen die Daten direkt in BigQuery, was die Überwachung von Transaktionen ohne lästiges Kopieren erleichtert. Cloud Composer kümmert sich um die Datenverarbeitung, verbessert die Datenqualität und senkt die Kosten für die Datenübertragung. Durch den Pay-as-you-go-Ansatz konnten sie bis zu 30 % der IT-Kosten einsparen. Ihr Risikomanagement sowie ihre Reaktionsgeschwindigkeit wurden verbessert.

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Die Zukunft der Datenanalyse im Bankensektor

Angesichts des zunehmenden Wettbewerbs wird Datenanalyse zum entscheidenden Differenzierungsmerkmal. Banken entwickeln intelligentere, datenbasierte Dienste, und es geht nicht mehr nur darum, Daten zu haben – es geht darum, mit ihnen immer einen Schritt voraus zu sein. Kurz gesagt: Datenanalyse ist auf Wachstumskurs und wird künftig noch innovativer werden.

Merkmal	Beschreibung	Vorteil	Zukunftsauswirkung
KI-gestützte Entscheidungsfindung	Einsatz von KI-Algorithmen zur Verbesserung von Entscheidungsprozessen	Bessere Genauigkeit und gesteigerte Betriebseffizienz	Fortschrittliche KI-Modelle für autonomes Banking
Maßgeschneidertes Kundenerlebnis	Bereitstellung personalisierterer und interaktiverer Bankdienstleistungen	Höhere Kundenzufriedenheit und -treue	Vorhersage von Kundenbedürfnissen und Bereitstellung maßgeschneiderter Produkte und Dienstleistungen
Blockchain und Datensicherheit	Nutzung der Blockchain für eine sichere und transparente Datenverwaltung	Verbesserte Datensicherheit und weniger Betrug	Integrität und Vertraulichkeit von Finanztransaktionen
Open Banking	Teilen von Finanzdaten mit Drittanbietern über APIs	Innovation und mehr Möglichkeiten für Kunden	Mehr nahtlose und integrierte Dienste
Regulatorische Technologie (RegTech)	Einsatz von Technologie zur Optimierung der Einhaltung gesetzlicher Vorschriften	Reduzierter Verwaltungsaufwand und minimierte Risiken	Automatisierte Compliance-Prüfungen und Berichte
Globale Ausweitung	Ausweitung der Bankdienstleistungen auf neue Märkte	Größere Marktreichweite und Umsatzmöglichkeiten	Einblicke in lokale Markttrends, Dynamiken und Kundenverhalten
Menschenzentriertes Design	Gestaltung von Banklösungen mit Fokus auf Benutzererfahrung	Intuitiveres und benutzerfreundlicheres Online-Banking	Verständnis für menschliches Verhalten, Erscheinungen, Servicepräferenzen und Bedürfnisse

Abschließend

Der Einsatz von Datenanalysen verändert Banken grundlegend – sei es bei der Gewinnung neuer Kunden, der Verbesserung von Dienstleistungen oder der Betrugsbekämpfung. Doch wer wirklichen Nutzen daraus ziehen möchte, darf sich nicht nur auf einen Teil des Prozesses konzentrieren. Er muss alle Bereiche abdecken. Die Integration kann knifflig sein – doch mit den richtigen Experten an Ihrer Seite, die Sie durch den Prozess führen und Ihnen Verbesserungspotenziale aufzeigen, ist es kein Problem. Im Gegenteil: So holen Sie das Beste aus Ihrem Prozess heraus, ohne dass es zu Verwirrungen kommt.

FAQ

Wie trägt Datenanalyse dazu bei, das Bankgeschäft sicherer zu machen?

Datenanalysen sind eine große Hilfe für die Sicherheit im Bankwesen. Durch die Verwendung von Algorithmen, die Tausende von Transaktionen durchforsten, können sie alles Ungewöhnliche – wie verdächtige Erscheinungen oder Aktivitäten – sofort bemerken. Das bedeutet, dass Banken potenzielle Bedrohungen in Echtzeit erkennen und bekämpfen können.

Vor welchen Herausforderungen stehen Banken bei der Implementierung von Datenanalysen?

Wenn es um Datenanalyse geht, müssen Banken Kundeninformationen vor Datendiebstählen schützen, die Richtigkeit der Daten durch regelmäßige Kontrollen sicherstellen und die hohen Kosten für die Technologien bewältigen. Darüber hinaus müssen sie sich mit komplizierten Datenschutzgesetzen herumschlagen, was die Sache noch schwieriger macht.

Wie kann die Datenanalyse die betriebliche Effizienz in Banken verbessern?

Mithilfe von Datenanalysen können Banken ihre Ressourcen besser nutzen und ihre Prozesse optimieren. Sie zeigen auch, wo es zu Verzögerungen kommt, automatisieren Routineaufgaben und sagen sogar voraus, wann Wartungsarbeiten erforderlich sind, damit alles wie am Schnürchen läuft.

Welche Rolle spielt Datenanalyse im Risikomanagement?

Mithilfe von Datenanalysen können Banken durch die Betrachtung von Transaktionen Betrug und verdächtige Aktivitäten in Echtzeit bestimmen. Außerdem werden Daten aus der Vergangenheit verwendet, um zukünftige Risiken vorherzusagen, und Banken werden auf unterschiedliche Szenarien vorbereitet, um potenziellen Problemen zuvorzukommen.

Können Datenanalysen Banken helfen, ihren Umsatz zu steigern?

Ja, Datenanalysen können Banken definitiv dabei helfen, ihren Umsatz zu steigern. Sie helfen ihnen dabei, die Wünsche ihrer Kunden zu verstehen, sodass sie personalisierte Produkte und Dienstleistungen anbieten und die Kundenbindung fördern, die Preisgestaltung optimieren und neue Markttrends erkennen können, um den Umsatz langfristig zu steigern.

Siarhei Sukhadolski | Innowise FinTech-Experte

Datum: 24. Oktober 2024

Siarhei Sukhadolski | Innowise FinTech-Experte

Datum: 24. Oktober 2024

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