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Wie wird Datenanalyse im Bankwesen eingesetzt?

Bankwesen

Datenanalyse

FinTech

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 werden wir uns damit befassen, wie Datenanalysen die Bankenwelt aufrütteln, Abläufe reibungsloser, Entscheidungen intelligenter und Wachstum schneller machen. Möchten Sie verstehen, wie sie Ihnen helfen? Lassen Sie uns starten!

Warum brauchen Banken Datenanalysen?

Datenanalyse ist im Bankwesen schon seit einiger Zeit ein großes Thema – Banken gelten sogar als Pioniere in ihrer Nutzung. Um jedoch wirklich das Beste aus der Datenanalyse im Bankwesen herauszuholen, muss sie Teil von allem sein, von Kundeneinblicken und Risikomanagement bis hin zu Finanzen und Betrieb. Wenn alle Teile zusammenarbeiten, geschieht die 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 Kunden mit hohem Potenzial findet, das Produktangebot verbessert und Führungskräften hilft, in allen Bereichen fundierte Entscheidungen zu treffen.

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Bei Innowise wissen wir, wie man Daten in umsetzbare Erkenntnisse umwandelt.

Schlüsselbereiche der Analyse von Bankdaten

Risikoanalyse und Kreditscoring: 30 % der Anwendungsfälle

Durch Datenanalyse können Banken Risiken viel besser erkennen und ihre finanziellen Auswirkungen besser verstehen. Mithilfe von „Was-wäre-wenn“-Modellen können sie beispielsweise verschiedene Szenarien durchspielen – etwa Schwankungen bei Währungs- oder Warenpreisen – um ihre Absicherungsstrategien zu optimieren. Bei der Beurteilung der Kreditwürdigkeit werden zahlreiche Informationen berücksichtigt – etwa Ausgabegewohnheiten, Einkommenstrends und Rückzahlungshistorie. In Kombination mit ML fügt es eine weitere Ebene hinzu, indem es Risikomuster erkennt und noch genauere Kreditscores 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 zu verfolgen – wie etwa das Kosten-Ertrags-Verhältnis, die Gesamtkapitalrentabilität, die Kundenakquisitionskosten und die Prozesszykluszeit. Diese KPIs helfen dabei, die Leistung zu messen, Ineffizienzen zu identifizieren und Optimierungsbemühungen zu leiten, um den Gesamtbetrieb zu verbessern. Datenanalysen sind auch für das Leistungsbenchmarking nützlich, bei dem sie die Kennzahlen einer Bank mit Branchenstandards vergleichen, Lücken aufzeigen und den Weg zur Verbesserung weisen.

Marketing: 10 % der Anwendungsfälle

Mithilfe von Datenanalysen können Bankvermarkter Trends und Erkenntnisse über neue und bestehende Kunden leicht erkennen. Durch die Analyse von Daten wie Kundenbindung, Ausgabegewohnheiten und Verhalten können Banken gezielte Strategien entwickeln, die ihre Marketingbemühungen effektiver machen. Dank Datenströmen und Analysen haben Vermarkter jetzt alle Informationen, die sie benötigen, sofort zur Hand. Datenanalysen helfen auch bei der Bewertung der Effektivität von Marketing- und Kundenbindungskampagnen, indem sie Konversionsraten und den Return on Marketing Investment messen.

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.

CRM für Banken

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. Wenn Sie Datenanalysen in die Mischung einbeziehen, erhalten Sie Zugriff auf genauere und detailliertere Erkenntnisse, die Ihnen dabei 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 Erfolgsgeheimnis in jedem Unternehmen und im Bankwesen besonders wichtig. Mit der richtigen Datenanalyse sind die Möglichkeiten endlos – beispielsweise die Vorhersage von Kundenbedürfnissen, die Verbesserung von Kreditscores, die Steigerung der Vertriebseffizienz und die Stärkung des Betrugsschutzes. Wir zeigen Ihnen, wie Datenanalyse Ihr Unternehmen auf die nächste Stufe bringen kann, und helfen Ihnen, Best Practices und Tools zu nutzen, um umsetzbare Ergebnisse zu erzielen."

Siarhei Sukhadolski

FinTech-Experte bei Innowise

Herausforderungen bei 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

FinTech-Experte bei Innowise

Der Einsatz von Datenanalysen im Bankwesen: reale Beispiele

Für die Austin Capital Bank war es schwierig, Daten effektiv zu nutzen, da ihr Top-down-Ansatz den Zugriff für alle außer dem Datenteam beschränkte. Ian Bass, der neue Leiter der Datenanalyse, modernisierte den Vorgang, indem er eine Snowflake-Umgebung und eine Self-Service-Analyseplattform einrichtete. Diese Änderung ermöglichte es Teammitgliedern in 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 verfeinert. Diese Tools helfen der Bank, Hinweise auf Betrug zu finden, die menschliche Analysten möglicherweise nicht bemerken. Außerdem nutzen sie prädiktive Analysen, um potenzielle zukünftige Risiken zu erkennen und zu handeln, bevor Probleme auftreten. Neue Simulationsmodelle ermöglichen es JPMorgan zu verstehen, wie sich unterschiedliche Marktsituationen auf sein Portfolio auswirken könnten, 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

Die Konkurrenz wird immer härter, und die Datenanalyse wird zu einem wichtigen Unterscheidungsmerkmal. Banken entwickeln intelligentere, datengesteuerte Dienstleistungen, und es geht nicht mehr darum, Daten zu haben - es geht darum, mit ihnen der Zeit voraus zu sein. Kurz gesagt: Die Datenanalytik ist auf dem besten Weg zu großem Wachstum, und sie wird noch innovativer werden.

Funktion	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

Zusammenfassung

Der Einsatz von Datenanalysen ist für Banken von entscheidender Bedeutung, egal ob es darum geht, neue Kunden zu gewinnen, Dienstleistungen zu verbessern oder Betrugsfälle zu reduzieren. Aber hier ist der Punkt: Wenn Sie wirklichen Nutzen daraus ziehen möchten, können Sie sich nicht nur auf einen Teil des Prozesses konzentrieren. Es müssen alle Grundlagen abgedeckt werden. Die Integration kann zweifellos schwierig sein – aber mit den richtigen Experten an Ihrer Seite, die Sie durch den Prozess führen und Ihnen zeigen, wo Sie sich verbessern können, muss es kein Kopfzerbrechen bereiten. Es wird Ihnen helfen, den größtmöglichen Nutzen daraus zu ziehen, ohne dass es zu einem Chaos 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 FinTech-Experte

Datum: 24. Oktober 2024

Siarhei Sukhadolski FinTech-Experte

Datum: 24. Oktober 2024

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