Die 16 spannendsten Banking- und Versicherungstrends für 2019: Die Zusammenfassung

Der Jahreswechsel ist der klassische Zeitpunkt, an dem Trend-Vorhersagen die Redaktionen fluten. Wir haben 16 Vorhersagen aus 15 Unternehmen zusammengefasst. Ganz vorne für 2019 sind auch Dauerbrenner von 2018: KI und IoT – aber auch unerwartete Technologie-Vorhersagen …

Sutor Bank:

Kontext-Banking & “Etablierte Unternehmen betten Finanzleistungen in ihr Geschäft ein”

„Die Sutor Bank beobachtet einen klaren Trend von jungen Startups hin zu etablierten Unternehmen und Later-Stage-Startups, die an Bankleistungen interessiert sind“, sagt Hartmut Giesen. „Daran ist zu erkennen, dass der Markt reifer wird, die Einstiegsfenster für Startups kleiner werden und sich in vielen Bereichen sogar schon geschlossen haben, wie etwa in den Bereichen Payments oder Robo-Advising. Einstiegsmöglichkeiten gibt es am ehesten dort, wo man in Nischen vorstoßen kann“, analysiert Giesen.

Dementsprechend sieht Hartmut Giesen einen wesentlichen Trend 2019 hin zum Kontext-Banking: Dabei werden etwa Zahlungsprozesse in Geschäftsprozesse „unsichtbar“ eingebettet oder Kredite können direkt am „Point of Sale“ für Reisen oder einen Autokauf abgerufen werden.

Dell:

Die Datenflut verlangt nach einem mehrstufigen Cloud-Modell und verändert das Gesicht des modernen Rechenzentrums

Mit dem steigendem Datenaufkommen an der Edge und dem Bedarf nach leistungsfähiger, skalierbarer Echtzeit-Analyse zur Unterstützung von KI- und Machine-Learning-Applikationen werden verteilte Rechenzentren benötigt. Multi- und Hybrid-Cloud-Modelle entwickeln sich weiter und stellen Cloud-Computing-Funktionen in den verschiedenen Stadien der Datenverarbeitung bereit, um den jeweils spezifischen Anforderungen optimal zu entsprechen. Dieser Schritt näher an die Edge wird auch Analysen und Datenmanagement außerhalb der Kerninfrastruktur unterstützen – als Erweiterung einer im eigenen Rechenzentrum gehosteten Private Cloud. Eine Kombination aus Public, Private und Hybrid Clouds wird also zur Normalität. Solche Multi-Tier-Clouds können von großen Public-Cloud-Datacentern über dedizierte und dafür optimierte Rechenzentren in Unternehmen sowie Real Time Edge Clouds bis hin zu intelligenten Endgeräten verteilt sein.

Software AG:

Ergebnis- und nutzungsbezogene Kostenmodelle in der Finanzierung

Mit dem Anstieg von ergebnis- und nutzungsbezogenen Kostenmodellen wird sich auch die Finanzierung von Sachanlagen wie Maschinen drastisch verändern. Darlehen werden nicht mehr auf Basis von Zeit, sondern auf Basis des Einkommensstroms, der durch einen Teil der Industrieanlage anhand eines Sensors gemessen und der Bank mitgeteilt wird, vergeben. Je nachdem, wie viel der Kunde produziert und verkauft, ist die Tilgungsrate entsprechend hoch. Da Banken grundsätzlich an Ergebnissen interessiert sind, liefern die Sensoren auch einen nützlichen Beitrag für das Risikomanagement. Wie viele Geräte werden benötigt, um denselben Ertrag zu generieren wie ein einzelnes, hochwertiges und gut funktionierendes Gerät? Die Produktqualität wird so zur wichtigsten Komponente des Risikomanagements.

Crealogix:

Benutzeroberflächen bei Banken und Versicherern werden viel einfacher werden

Für Finanzinstitute wird die regelmäßige Anregung und Inspiration ihrer Kunden immer wichtiger, denn die Kunden legen Wert auf nutzenstiftende Angebote ihrer Bank. Amazon oder Alibaba machen es vor: Die Schaffung einer herausragenden Customer Experience bleibt auch für Kreditinstitute das wichtigste und zugleich herausforderndste Ziel. Dies bedeutet, dass der Kunde von der Komplexität des Zusammenspiels verschiedener Anwendungen nichts mitbekommen sollte. Die Benutzeroberfläche darf die ausgefeilte Architektur, die dahintersteht, nicht einmal erahnen lassen.

Crealogix:

Agil „ Banken können sich keine lange Entwicklungszeiten mehr leisten

Die Finanzindustrie kann sich 2019 große digitale “Big Bang”-Projekte mit langen Entwicklungszeiten nicht mehr leisten – nicht nur aufgrund der immensen Risiken und Kosten, sondern vor allem deswegen, weil die Kunden nicht lange auf neue Angebote warten wollen. Kunden möchten regelmäßig von ihrer Bank mit attraktiven und nutzerfreundlichen Verbesserungen überrascht werden. Agile Prozesse ermöglichen es, sichtbare Verbesserungen innerhalb weniger Wochen zur Marktreife zu bringen und ohne hohe Investitionen im Livebetrieb zu testen. Ist eine Neuerung nicht erfolgreich, wird sie einfach durch eine neue Idee ersetzt. Dieser agile Ansatz, der natürlich auch mit Unsicherheiten verbunden ist, widerspricht der herkömmlichen Vorgehensweise, die Einführung neuer Produkte bis ins letzte Detail zu planen. Auf dem Weg in die digitale Zukunft ist zwar die Richtung vorgegeben, das Ergebnis nimmt aber mitunter erst auf dem Weg seine endgültige Gestalt an.

IntraFind:

Conversational Systems assistieren bei der Arbeit

Der Markt für NLP-basierte Software (Natural Language Processing) wächst. Das sorgt auch für Auftrieb bei den so genannten „Conversational Systems“, die als virtuelle Assistenten die Arbeit erleichtern. Beim Kundensupport werden zum Beispiel Anfragen zunehmend über virtuelle Assistenten aufgenommen, mit FAQ-Datenbanken abgeglichen und anschließend beantwortet. Auch im Unternehmen selbst kommen diese Assistenten als „Virtual Enterprise Assistant“ zum Einsatz. Sie verstehen und sprechen natürliche Sprache und sind in der Lage, bei Anfragen Informationen aus unterschiedlichen Datenquellen einzubeziehen.

GP Bullhound:

Das Geschäft der Digitalbanken wird 2019 florieren

Zunehmende Investitionen, bessere Regulierung und mehr Innovation ermöglichen es neuen Digitalbanken, etablierten Banken im Feld des Privatkundengeschäfts zunehmend gefährlich zu werden. Das schnelle Wachstum von Start-ups in diesem Sektor wird durch massive Investments von VC-, Corporate Venture- und von auf FinTech spezialisierten Risikokapitalgebern angetrieben. Zudem unterstützt auch die zunehmende Nachfrage von Millennials das Geschäft – 91 Prozent von ihnen bevorzugen die Verwendung von Mobile-Banking-Apps gegenüber dem Besuch einer klassischen stationären Bankfiliale.

IoT (Internet of Things)

Software AG:

Steigende Relevanz des IoT für Versicherer

Für Ver­si­che­run­gen ge­winnt das In­ter­net of Things zu­neh­mend an Re­le­vanz. Ge­ra­de für den In­dus­trie­ver­si­che­rungs­be­reich ist es in­ter­es­sant, IoT-Da­ten zu er­he­ben und zu ver­ar­bei­ten. Mit­hil­fe von Sen­so­ren und dem In­ter­net of Things kön­nen Flot­ten, In­dus­trie­an­la­gen, Fa­bri­ken oder auch Ge­bäu­de über­wacht wer­den. Wie auch im Pri­vat­kun­den­ge­schäft wird das IoT zu ei­ner Wert­schöp­fung in der Ri­si­ko- und Be­trugs­prä­ven­ti­on und zu ver­bes­ser­tem Scha­den­ma­nage­ment und Kun­den­bin­dung bei­tra­gen. In­no­va­ti­ve Ver­si­che­rungs­un­ter­neh­men wer­den von die­ser Wert­schöp­fung pro­fi­tie­ren, in­dem sie Öko­sys­te­me auf der Ba­sis von IoT-Da­ten auf­bau­en und sich in­tern auf die Ver­kür­zung von Ge­schäfts­zy­klen konzentrieren.

Software AG:

IoT/ Edge-Computing wird unverzichtbar

Edge-Computing-Systeme übernehmen in stärkerem Maße die Vorverarbeitung von IoT-Daten möglichst nah an der Quelle – beispielsweise über Sensoren an Werkzeugmaschinen oder Transportsystemen. So entwickeln sich dank Edge-Computing horizontal verteilte IoT-Architekturen. Zentrale IoT- und Analyse-Plattformen werden dadurch entlastet. Das wird die Kosten spürbar senken und weitere IoT-Use-Cases ermöglichen. Dazu zählen IoT-Anwendungen in der Industrie, bei denen Daten quasi in Echtzeit übermittelt und analysiert werden müssen. Das erfordert minimale Verzögerungszeiten, teilweise im Bereich von Millisekunden. Eine Analyse durch eine weit entfernte zentrale IoT-Instanz kommt daher bei solchen Anwendungen nicht in Betracht.

Machine Learning und Künstliche Intelligenz

ESET:

Machine Learning und Künstliche Intelligenz in der Security

Stärker ins Licht rücken wird nach Einschätzung von ESET auch das Thema Künstliche Intelligenz und – eng damit verknüpft – die Machine-Learning-Technologie. Das gilt in positiver wie auch in negativer Hinsicht. So können Machine-Learning-Algorithmen einerseits IT-Sicherheitsverantwortliche von sich wiederholenden Aufgaben befreien, insbesondere von der Überprüfung verdächtiger Dateien. Damit wird die Technologie künftig dazu beitragen, Bedrohungen effizienter zu identifizieren. Auf der anderen Seite erwartet ESET in 2019, dass Machine Learning auch von Cyber-Kriminellen für ihre Zwecke ausgenutzt werden wird. Denn sie sind damit in der Lage, arbeitsintensive Aufgaben und die Suche nach gefährdeten Zielen zu automatisieren. Dennoch sollte man das Thema nach Ansicht von Security Specialist Thomas Uhlemann nicht überbewerten:

Die Erfahrungen der letzten Monate haben deutlich gezeigt, dass KI-Systeme eben doch noch auf die Hilfe und Anleitung von sehr gut ausgebildeten Malware-Analysten angewiesen sind.“

Capgemini:

Fachabteilungen forcieren den Einsatz intelligenter Technologien

Kostensenkungen und Effizienzsteigerungen, die bis 2016 jahrelang die wichtigsten Vorgaben für CIOs waren, spielen im kommenden Jahr eine untergeordnete Rolle. Vielmehr drängen Fachabteilungen darauf, intelligente Technologien wie Machine Learning, Bilderkennung oder Natural Language Understanding einzusetzen. Sie finanzieren rund ein Drittel aller Innovationsprojekte und bestimmen bei mehr als der Hälfte dieser Vorhaben maßgeblich, wie sie umgesetzt werden.

Offenbar erhöht die Digitalisierung das Arbeitsaufkommen in den Fachabteilungen stark; hinzu kommt der Fachkräftemangel. In dieser Situation sehen Fachabteilungen im Einsatz intelligenter Technologien eine Möglichkeit, ihrer künftigen Aufgaben Herr zu werden.“

Thomas Heimann, Business Architect Director Capgemini

IBM:

KI wird flexibler und braucht weniger Objekte zum lernen

Heutige KI-Methoden erfordern oft Tausende oder Millionen von Bildern, um zum Beispiel ein visuelles Erkennungsmodell präzise trainieren zu können. IBM Research AI entwickelte für 2019 eine neuartige “few-shot”-Lernmethode, die neue Objekte aus nur einem Beispiel erkennen soll, ohne zusätzliche Daten oder Kennzeichnungen. Diese Funktion erweitert die Anwendbarkeit der KI auf datenbeschränkte Domänen.

Red Hat:

Thema: Künstliche Intelligenz (KI) – soziale Komponente beachten; KI wird Programmierung vereinfachen

Die große Herausforderung für KI besteht in 2019 darin, dafür zu sorgen, dass KI eine ‘gute Kraft’ bleibt. Red Hat fordert Anstrengungen, um sicherzustellen, dass die Technologie ‘inklusiv und unvoreingenommen’ verwendet wird. KI kann zur Lösung vieler Probleme (Finanzen, Sprachverständnis, Landwirtschaft, Verkehr, Bildgebung, Kommunikation und Identität) verwendet werden. Allerdings weist Red Hat darauf hin, dass das ‘inklusiv’ gestaltet werden müsse, um auch die Voreingenommenheit der Menschen zu minimieren. 2019 will man in diese Richtung pragmatische kleine KI-Schritte machen, mit denen der Fortschritt der Technologie ausgebaut werden könne. Dazu wurden zahlreiche Open-Source-Projekte gebildet: Acumos, Tensor Flow, H20. In diesen Projekten erwartet Red Hat Fortschritte und Innovationen – auch um die Programmierung zu vereinfachen, sowie einen verstärkten Fokus auf Trainingsalgorithmen und um Datenmuster zu analysieren. Damit werde die Komplexität der Datenwissenschaft und der Entwicklung von KI-Lösungen zu reduziert werden.

GP Bullhound:

High-Tech-Tools verändern HR-Prozesse in Unternehmen

AI und Machine Learning werden zukünftig verstärkt eingesetzt, um HR-Entscheidungen zu rationalisieren – egal ob mit Blick auf Leistungsbeurteilungen oder auf das Thema Gender Diversity. Dieser Umstand hat schon in den vergangenen Jahren zu einer Zunahme der M&A-Aktivitäten im HR-Sektor geführt, wo sich das durchschnittliche Transaktionsvolumen bereits mehr als verzehnfacht hat – von 28 Mio. US-Dollar im Jahr 2015 auf 300 Mio. US-Dollar im Jahr 2018. Dieser Trend wird sich fortsetzen. Mehr im Report.

Security

G DATA:

Schadenssummen beim Online-Banking steigen an. Kopierte SIM-Karten für scheinbar legitime Überweisungen nehmen 2019 zu

Die Sicherheitsvorkehrungen beim Online-Banking sind in den vergangenen Jahren sukzessive erhöht worden. Kriminelle müssen einen größeren Aufwand betreiben, um Angriffe erfolgreich durchführen zu können. Deswegen erwartet G DATA insgesamt weniger Angriffe, die aber deutlich zielgerichteter werden. Dadurch steigen die individuellen Schadenssummen. Dabei setzen die Angreifer nicht nur auf Malware. Nach wie vor werden zum Beispiel auf betrügerische Art und Weise SIM-Karten kopiert oder ohne Wissen der Nutzer Multi-SIM-Karten an falsche Adressen bestellt. Auf diesem Weg können dann mit Hilfe kompromittierter Zugänge legitim erscheinende Überweisungen getätigt werden.

Payment

Adesso:

Kassenloser Check-out per automatischer Kundenidentifizierung

Nicht mehr mit Bargeld oder EC-Karte, sondern mit Smartphone an der Kasse oder gleich automatisch per Kundenidentifizierung beim Verlassen des Geschäfts zu bezahlen, das ist der neue Trend im traditionellen Handel. Schnell und komfortabel für den Kunden, der sich lange Wartezeiten an den Kassen spart.aj