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Bei der Analyse von Bankdaten geht es um die Erfassung und Analyse von Daten, die Finanzinstituten helfen, fundierte Entscheidungen zu treffen. Durch die Analyse von Kundentransaktionen, Markttrends und Risikobewertungen können Banken Erkenntnisse gewinnen, die ihre Strategien beeinflussen und ihnen einen Wettbewerbsvorteil verschaffen. Es wird erwartet, dass die Datenanalyse im Bankensektor in den nächsten Jahren erheblich wachsen wird. 8,58 Millionen US-Dollar im Jahr 2024 auf 24,28 Millionen US-Dollar im Jahr 2029mit einer starken jährlichen Wachstumsrate (CAGR) von 23,11%.
In diesem Artikel gehen wir der Frage nach, wie die Datenanalyse den Banken dabei hilft, reibungslos zu arbeiten, Anrufe schneller zu tätigen und Wachstumschancen zu erkennen, die sie vorher nicht sehen konnten. Werfen wir einen Blick darauf, wie das funktioniert.
"Daten sind das Herzstück einer jeden leistungsstarken Bank. Mit den richtigen Analysen können Sie vorhersagen, was Ihre Kunden brauchen, die Kreditvergabe neu überdenken, die Vertriebseffizienz verbessern und Betrug vorbeugen. Bei Innowise helfen wir Teams, Rohdaten in echte Ergebnisse umzuwandeln, indem wir bewährte Tools und Frameworks einsetzen, die wir in realen Bankumgebungen angewendet haben."
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Wenn Sie Ihre Entscheidungen immer noch auf der Grundlage von monatlichen Zusammenfassungen oder isolierten Berichten treffen, erhalten Sie nicht das volle Bild. Die wettbewerbsfähigsten Banken von heute betrachten Daten als ein zentrales Geschäftsgut, das von der Kreditgenehmigung über die Betrugserkennung bis hin zur langfristigen Wachstumsstrategie alles umfasst. Es geht nicht mehr nur um das Sammeln von Informationen. Der wahre Wert liegt in der Umwandlung dieser Informationen in Erkenntnisse, und diese Erkenntnisse in Maßnahmen.
Wenn sie richtig eingesetzt werden, hat die Bankanalytik Auswirkungen auf Ihr gesamtes Unternehmen und verbessert die Kundenbetreuung, das Risikomanagement, die Einhaltung von Vorschriften und das Wachstum Ihres Unternehmens.
Hier erfahren Sie, wie die Datenanalyse im Bankwesen über das Tagesgeschäft hinaus einen echten geschäftlichen Nutzen bringt:
Die Datenanalyse gibt den Banken den nötigen Überblick, um gezielt zu investieren. Indem sie die Rentabilität auf Produktebene, die Effizienz der Vertriebskanäle und den Customer Lifetime Value verfolgen, kann die Geschäftsleitung Kapital von den Altlasten weg und hin zu den Wachstumsmotoren verlagern. Anstatt die Budgets zu strecken, können Banken margenstarke Segmente finanzieren, sich von leistungsschwachen Produkten trennen und Investitionen in Filialen oder digitale Anwendungen auf der Grundlage der tatsächlichen Leistung optimieren.
Bei Fusionen und Übernahmen erzählen die Finanzdaten nur einen Teil der Geschichte, den Rest liefern Analysen. Durch die Analyse des Kundenverhaltens, des Risikos und der betrieblichen Leistung können Banken Überschneidungen, versteckte Verbindlichkeiten oder ungenutzte Werte erkennen, bevor der Vertrag unterzeichnet wird. Nach der Übernahme beschleunigt die Analyse die Integration, indem sie aufzeigt, wo Systeme konsolidiert, Doppelarbeit vermieden und Angebote neu ausgerichtet werden müssen. So werden Fusionen und Übernahmen von einer reaktiven Bereinigung zu einer proaktiven Strategie der Wertschöpfung.
Datenanalytik verhindert, dass Banken aufholen. Ganz gleich, ob es sich um eine plötzliche Zinserhöhung, eine regulatorische Änderung oder eine Verlagerung von Wettbewerbern handelt, die datengesteuerte Szenariomodellierung ermöglicht es der Geschäftsleitung, ihre Strategien einem Stresstest zu unterziehen, die Auswirkungen vorherzusagen und frühzeitig zu reagieren. Anstatt erst zu reagieren, wenn der Schaden bereits angerichtet ist, können Banken die Preise für ihre Produkte neu festsetzen, ihre Kreditpolitik anpassen oder ihr Kapital nahezu in Echtzeit umschichten.
Vorstände treffen bessere Entscheidungen, wenn sie die Zukunft sehen und nicht die Nachrichten des letzten Quartals. Fortschrittliche Analysen verwandeln verstreute Metriken in zukunftsorientierte, KPI-gesteuerte Erzählungen, die sich direkt auf gesetzliche Benchmarks und strategische Ziele beziehen. Direktoren erhalten eine einzige Quelle der Wahrheit mit Live-Leistungssignalen, prädiktiven Risikomarkern und Was-wäre-wenn-Szenarien, so dass sich Entscheidungen von retrospektiven Überprüfungen auf proaktive Maßnahmen verlagern, die den Unternehmenswert steigern.
Die Datenanalyse verwandelt breite Segmente in präzise Umsatzmotoren. Indem sie das Abwanderungsrisiko, die Produktaffinität und die Preiselastizität auf individueller Ebene abbilden, können Banken Angebote, Timing und Preisgestaltung so anpassen, dass der Lebenszeitwert maximiert wird. Auf diese Weise können die Teams margenstarke Beziehungen priorisieren, verschwenderische Anreize abbauen und die Rentabilität steigern.
Wenn die Produkte gleich aussehen, wird die Art und Weise, wie man sie anbietet, zum echten Unterscheidungsmerkmal. Die Datenanalyse gibt Banken die Möglichkeit, in großem Umfang zu personalisieren, sich schneller als die Konkurrenz anzupassen und Bedürfnisse zu erkennen, bevor die Kunden sie äußern. Sie verwandelt Dienstleistungen in maßgeschneiderte Erlebnisse und schafft so einen Markenvorteil, den Wettbewerber nicht von einem Produktblatt kopieren können.
In welchen Bereichen kommt die Bankenanalyse am häufigsten zum Einsatz? Von der Risikobewertung über die Betrugserkennung bis hin zu personalisierten Angeboten - hier sind die wichtigsten Bereiche, in denen Banken Daten einsetzen und echte Ergebnisse sehen.
Die Datenanalyse hilft Banken bei der Risikobewertung und -verwaltung, indem sie Muster aufdeckt und künftige Ergebnisse prognostiziert. Was-wäre-wenn-Modelle simulieren beispielsweise Veränderungen bei Währungs- oder Rohstoffpreisen und helfen den Teams, ihre Absicherungsstrategien anzupassen. Bei der Kreditwürdigkeitsprüfung gewinnt die Analytik Erkenntnisse aus Ausgabengewohnheiten, Einkommenstrends und Rückzahlungshistorie. Kombiniert mit Algorithmen für maschinelles Lernenkönnen diese Instrumente die Vorhersagegenauigkeit verbessern und subtile Risikoindikatoren aufdecken, die statischen Modellen möglicherweise entgehen.
Dank fortschrittlicher Bankdatenanalyse können Finanzinstitute Transaktionen und Kundenverhalten in Echtzeit überwachen und so verdächtige Aktivitäten frühzeitig erkennen. Anstatt sich auf regelbasierte Systeme oder reaktive Warnungen zu verlassen, nutzen Banken jetzt AI, Segmentierungsmodelle und für RPA um risikobehaftete Muster auf der Grundlage des tatsächlichen Verhaltens zu erkennen. Dieser Wandel verbessert die Genauigkeit der Betrugserkennung und die Reaktionszeit und trägt dazu bei, sowohl Kunden als auch das Unternehmen effektiver zu schützen.
Die Datenanalyse im Bankwesen hilft den Banken, Daten aus verschiedenen Kanälen zusammenzuführen, um genauere Kundenprofile zu erstellen. Dadurch können sie Modelle für die nächstbeste Aktion (NBA) und das nächstbeste Angebot (NBO) anwenden, die das Engagement erhöhen und relevante Cross-Selling-Möglichkeiten aufzeigen können. Wenn Banken auch Offline-Verhalten wie Filialbesuche oder Call-Center-Interaktionen berücksichtigen, können sie digitale Erlebnisse besser auf die Bedürfnisse der Kunden abstimmen.
Banken stützen sich auf interne Datenbanken, CRM-Plattformen, Einblicke in die sozialen Medien und Marktdaten, um wichtige Kennzahlen wie das Verhältnis von Kosten und Erträgen, die Kapitalrendite, die Kosten für die Kundenakquise und die Prozesszykluszeit zu verfolgen. Diese Indikatoren helfen den Teams, die Leistung zu messen und Ineffizienzen zu erkennen. Die Analytik unterstützt auch das Benchmarking, indem sie die Leistung der Bank mit Branchenstandards vergleicht, wodurch Lücken aufgedeckt und Entscheidungen über operative Verbesserungen getroffen werden können.
Mithilfe der Datenanalyse können die Marketingfachleute der Banken Trends und Muster im Verhalten neuer und bestehender Kunden erkennen. Durch die Analyse des Engagements, der Ausgabengewohnheiten und der Interaktionshistorie können sie gezieltere und effektivere Marketingstrategien entwickeln. Datenströme in Echtzeit ermöglichen den Teams einen schnellen Zugriff auf die benötigten Erkenntnisse. Analysen helfen auch bei der Bewertung, wie gut Marketing und Bindungskampagnen durch die Verfolgung der Konversionsraten und der Investitionsrendite zu ermitteln.
Bringt Datenanalyse in Ihre Systeme und Prozesse ist ein kluger Schachzug. Ganz gleich, ob es um Betrugsbekämpfung, Umsatzsteigerung oder die Senkung des Betriebsaufwands geht - die Analytik hilft Ihnen, von der reaktiven Berichterstattung zu proaktiven Entscheidungen überzugehen. Hier sehen die Banken die größten Auswirkungen.
Wenn Analysen in CBS eingebettet sind, müssen Banken nicht mehr raten, sondern können in Echtzeit erkennen, worauf es ankommt. Dazu gehören die Aufdeckung von Betrug, das Aufdecken von Cashflow-Lücken, die Verbesserung der Kreditrisikobewertung und das Erkennen von betrieblichen Ineffizienzen, bevor sie sich ausbreiten.
CRMs sind mehr als nur Datenspeicher, wenn sie mit Analysefunktionen kombiniert werden. Banken können Verhaltenstrends und historische Muster nutzen, um Umsatzprognosen zu erstellen, Preisstrategien anzupassen und frühe Anzeichen von Kundenabwanderung zu erkennen. Ein plötzlicher Rückgang des Engagements oder eine Verschiebung in der Produktnutzung sind oft Anzeichen dafür, dass ein Kunde bereit ist, das Unternehmen zu verlassen. Analytik hilft Ihnen, dies zu erkennen, bevor es passiert.
Analysen geben den Banken in Echtzeit Aufschluss über die tatsächliche Leistung ihrer Abläufe. Durch die Verfolgung von Servicezeiten, die Identifizierung von Engpässen und die Überwachung der Kundenzufriedenheit können die Teams kontinuierliche Feedbackschleifen aufbauen, die zu intelligenteren Entscheidungen und schnelleren Anpassungen führen.
Die Analyse von Bankdaten ist wie ein zweites Auge für die Finanzteams. Sie erkennt, was Tabellenkalkulationen oft übersehen, z. B. doppelte Transaktionen, falsch klassifizierte Einträge und Unstimmigkeiten in der Berichterstattung. Das bedeutet schnellere Prüfungen, weniger manuelle Korrekturen und sauberere Jahresabschlüsse.
Wenn Ihre Mobil- oder Webanwendungen auf Analysen basieren, erhält jeder Benutzer ein intelligenteres Erlebnis. Das könnte bedeuten, dass Budgetierungstools sich an das Verhalten anpassen oder Produktvorschläge auf der Grundlage der tatsächlichen Ausgaben gemacht werden, anstatt zu raten.
Die Datenanalytik gibt den Banken schärfere Instrumente für das Risikomanagement und die Erfüllung der aufsichtsrechtlichen Anforderungen an die Hand. Sie unterstützt eine stärkere KYC und AML Prozesse, indem risikoreiche Transaktionen identifiziert, ungewöhnliches Verhalten markiert und Aktivitäten über mehrere Zahlungskanäle hinweg überwacht werden. Das Ergebnis ist eine bessere Überwachung ohne Verlangsamung des Betriebs.
Von Finanzdatenmarktplätzen bis hin zu sozialen Signalen vermitteln externe Datensätze den Banken ein klareres Bild von Markttrends und Kundenrisiken. Analysen machen diese Daten nutzbar. Die Kombination von Standortdaten mit dem Verlauf mobiler Transaktionen kann zum Beispiel neue Kundensegmente aufdecken oder Anomalien bei den Ausgaben in bestimmten Regionen aufdecken.
Fortschrittliche Analyseverfahren helfen Banken und Kreditbüros, über eine einheitliche Kreditbewertung hinauszugehen. Anstatt sich nur auf statische Daten zu verlassen, können sie das Risiko dynamisch bewerten, indem sie das Verhalten in Echtzeit, alternative Datenquellen und sich verändernde wirtschaftliche Bedingungen berücksichtigen. Das Ergebnis sind präzisere Entscheidungen und ein breiterer Zugang zu Kreditprodukten.
Datenanalytik kann im Bankwesen große Vorteile bringen, doch bei der Umsetzung dieses Potenzials in echte Ergebnisse stoßen viele Teams an ihre Grenzen. Von veralteter Infrastruktur bis hin zu Lücken bei der Einhaltung von Vorschriften - hier sind die größten Herausforderungen, die Banken ausbremsen, und wie man sie überwinden kann.
Banken verwalten einige der sensibelsten Daten, die es gibt. Ein einziger Verstoß kann finanzielle Verluste, behördliche Strafen und Rufschädigung nach sich ziehen. Um dies zu vermeiden, sind starke Verschlüsselung, rollenbasierte Zugriffskontrollen, sichere Speicherung und Datenanonymisierung von grundlegender Bedeutung.
Da die Daten von Geldautomaten, mobilen Apps, CRM-Tools und Feeds von Drittanbietern stammen, sind Inkonsistenzen an der Tagesordnung. Ich habe erlebt, dass Banken aufgrund fragmentierter oder veralteter Daten das Vertrauen in ihre eigenen Dashboards verloren haben. Die Konsolidierung von Quellen in einem einheitlichen Data Lake oder LagerhausDie Anwendung automatischer Validierung und die Verfolgung der Datenherkunft sind wesentliche Schritte, um Fehlentscheidungen auf der Grundlage schlechter Daten zu vermeiden.
Viele Bankensysteme wurden nicht für Echtzeit-Analysen oder die Verarbeitung großer Datenmengen konzipiert. Sie komplett zu ersetzen ist teuer und riskant. Klüger ist es, Cloud-native Komponenten und APIs einzubauen, die die Fähigkeiten erweitern, ohne den alten Kern herauszureißen.
Die Einführung von Analyseplattformen kann kostspielig sein, insbesondere im Hinblick auf Lizenzgebühren, kundenspezifische Integrationen und Teamschulungen. Das heißt aber nicht, dass es das Budget sprengen muss. Wir haben Kunden geholfen, Kosten zu senken, indem wir Cloud-Anbieter wie AWS, Azureoder GCP, Komprimierung zur Verringerung des Speicheraufwands und schrittweise Implementierung zur Vermeidung umfangreicher Vorabinvestitionen.
"Wir von Innowise wissen, dass der Start einer Datenanalyse-Initiative einen großen Wert darstellen kann, aber auch technische und strategische Herausforderungen mit sich bringt, insbesondere für Banken, die gerade erst anfangen. Unsere Ingenieure arbeiten von der Planung bis zur Bereitstellung eng mit Ihrem Team zusammen, um Sie bei der Entwicklung einer Lösung zu unterstützen, die vom ersten Tag an gut durchdacht, zukunftssicher und auf Ihre Ziele und Ihr Budget abgestimmt ist."
Bei Innowise haben wir gesehen, wo Datenanalyse im Bankwesen einen echten Unterschied macht. Diese drei Projekte aus der Praxis zeigen, was mit den richtigen Systemen, Tools und der richtigen Umsetzung möglich ist - von schnellerer Berichterstattung bis hin zu besseren Entscheidungen.
Wir arbeiteten mit einem US-Investmentfirma das eine gute Erfolgsbilanz aufwies, aber mit veralteten Analyseabläufen zu kämpfen hatte. Ihre Plattform bezog Daten aus Quellen wie Bloomberg, die jedoch nur einmal am Tag aktualisiert wurden, was bei sich minütlich ändernden Märkten einfach nicht ausreicht. Darüber hinaus war die Erstellung von Berichten für die Aufsichtsbehörden ein langsamer, meist manueller Prozess, der viel zu viel Zeit in Anspruch nahm und zu viel Raum für Fehler ließ.
Womit sie es zu tun hatten:
Wir übernahmen die Aufgabe, ihre Plattform auf den neuesten Stand zu bringen. Unser Team verbesserte die Bloomberg-Integration, um Marktdaten in Echtzeit zu liefern, automatisierte den gesamten Workflow der Finanzberichterstattung und fügte fortschrittliche Tools für Analysen und Stresstests hinzu. Dies führte dazu, dass weniger Zeit mit Tabellenkalkulationen verbracht wurde und mehr Zeit für fundierte Investitionsentscheidungen zur Verfügung stand.
Was sich geändert hat:
Eine führende europäische Bank wandte sich an Innowise, um ein kritisches Problem zu lösen: Seine Daten waren über veraltete Systeme verstreut, was es schwierig machte, sie zu verfolgen, zu prüfen oder darauf zu reagieren. Da Kunden-, Transaktions- und Kontoinformationen in unterschiedlichen Formaten vorliegen, hatten die Teams Schwierigkeiten, zeitnahe Erkenntnisse zu gewinnen und die Vorschriften einzuhalten. Der manuelle Datenabgleich verlangsamte die Entscheidungsfindung, während die Wartung der veralteten Infrastruktur zu einer wachsenden Kostenbelastung wurde.
Womit sie es zu tun hatten:
Wir haben einen zentralisierten Data Lake auf der Grundlage einer Medaillon-Architektur (Bronze-, Silber- und Gold-Layer) aufgebaut, um Bankdaten in großem Umfang zu bereinigen, zu strukturieren und zu vereinheitlichen. Mithilfe von automatisierten Pipelines, Dateneingabe in Echtzeit und Power BI-Dashboards verfügt die Bank nun über eine einzige Quelle der Wahrheit für Analysen, Compliance und Kundeneinblicke.
Was sich geändert hat:
Ein internationale Bankengruppe hat sich mit Innowise zusammengetan, um sein veraltetes Investment-Portal zu modernisieren, das nicht mehr mit den sich entwickelnden Nutzererwartungen oder regulatorischen Anforderungen Schritt halten konnte. Der bestehenden Plattform mangelte es an Flexibilität, sie verfügte über fragmentierte Verwaltungstools und erschwerte die Skalierung oder Anpassung von Angeboten für mehr als 20 Märkte. Unser Team wurde hinzugezogen, um eine funktionsreiche Back-Office-Anwendung zu entwickeln, die alle Bereiche vom Portfoliomanagement über CRM und Verwaltungseinstellungen bis hin zur ereignisbasierten Berichterstattung abdeckt.
Womit sie es zu tun hatten:
Wir haben eine robuste Plattform für das Investitionsmanagement entwickelt, die auf .NET, Azure und React basiert. Sie umfasst ein zentralisiertes CRM, einen dynamischen Portfoliomanager, Echtzeit-Anlageanalysen und ein ereignisgesteuertes Benachrichtigungssystem. Die Bank bietet nun ein modernes, sicheres digitales Erlebnis, während sie gleichzeitig ihre internen Prozesse vereinfacht und sowohl den Benutzern als auch den Verwaltungsmitarbeitern die volle Kontrolle über die Finanzabläufe gibt.
Was sich geändert hat:
Die Datenanalyse verschafft den Banken einen erheblichen Vorteil, aber um echte Ergebnisse zu erzielen, muss sie Teil einer größeren Strategie sein. Die Optimierung nur eines Teils wird nicht ausreichen. Die Integration kann komplex sein, aber mit dem richtige Experten Wenn wir Sie anleiten und auf verbesserungsbedürftige Bereiche hinweisen, wird der Prozess viel einfacher. Wenn es richtig gemacht wird, funktioniert es nicht nur - es hilft, dass alles besser funktioniert.
Die Datenanalyse spielt eine große Rolle für die Sicherheit im Bankwesen. Durch das Scannen von Tausenden von Transaktionen hilft sie, ungewöhnliche Muster oder verdächtige Aktivitäten zu erkennen und diese schnell zu markieren. Auf diese Weise können die Banken potenzielle Bedrohungen sofort erkennen und behandeln.
Bei der Datenanalyse haben die Banken viel zu tun. Sie müssen Kundeninformationen vor Sicherheitsverletzungen schützen, die Datengenauigkeit regelmäßig überprüfen und die steigenden Kosten der Technologie bewältigen. Und als ob das nicht schon genug wäre, kommt noch der Druck hinzu, mit den komplexen Datenschutzgesetzen Schritt zu halten, was die Herausforderung nur noch vergrößert.
Die Datenanalyse hilft den Banken dabei, das Schiff straffer zu führen. Sie zeigen, wo es hakt, nehmen Ihrem Team einen Teil der sich wiederholenden Arbeit ab und warnen sogar, wenn etwas repariert werden muss, bevor es sich zu einem größeren Problem entwickelt.
Die Datenanalyse hilft den Banken, Betrug zu erkennen, wenn er passiert, indem sie die Transaktionen genau im Auge behalten. Außerdem werden vergangene Muster untersucht, um künftige Risiken vorherzusagen, so dass sich die Teams auf kommende Ereignisse vorbereiten können, anstatt erst im Nachhinein zu reagieren.
Ja, die Datenanalyse kann die Erträge der Banken durchaus steigern. Sie helfen ihnen herauszufinden, was die Kunden wirklich wollen, Angebote entsprechend anzupassen, die Kunden zu binden, die Preise intelligent anzupassen und neue Markttrends zu erkennen.
FinTech-Experte
Siarhei leitet unsere FinTech-Strategie mit fundierten Branchenkenntnissen und einem klaren Blick für die digitale Finanzwelt. Er unterstützt Kunden bei der Bewältigung komplexer Regulierungen und technischer Entscheidungen und entwickelt Lösungen, die nicht nur sicher, sondern auch wachstumsorientiert sind.
