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STRATEGIE4. Juli 2016

Finanzinstitutionen: Fehlende Revolution?
Die Rolle der Daten in der Finanzwelt

Dirk Häußermann, Geschäftsführer EMEA Central bei InformaticaInformatica
Dirk Häußermann, Geschäftsführer EMEA Central bei InformaticaInformatica

Der Zugriff auf Kundendaten wird für die Berater immer komfortabler – den Kunden in den Fokus zu stellen, sollte also eigentlich ganz oben auf der Agenda der Finanzinstitutionen stehen. Aber weit gefehlt, denn viele Unternehmen konzentrieren sich immer noch auf die Erfüllung gesetzlicher Auflagen und sehen Initiativen zur Gewinnung neuer Einsichten in das Kundenverhalten eher als Last und weniger als Chance. Ein fataler Fehler?

von Dirk Häußermann, Geschäftsführer EMEA Central bei Informatica

Branchen wie der Einzelhandel und Anbieter digitaler Dienstleistungen, deren Produkte schnelllebiger sind und weniger Auflagen erfüllen müssen, haben die Potenziale der Daten bereits erkannt und schöpfen sie aus, um die Kundenerfahrung zu verbessern. Services wie Google Wallet, Apple Pay und Zahlungsmöglichkeiten über Facebook sind nur einige Beispiele dafür, wie digitale Konzerne neue Wege entwickeln, die an traditionellen Banken vorbeiführen. Aber die Finanzdienstleister ziehen nun nach: Mit Services wie der Social Banking App Kitti von Santander oder berührungslose Bänder und Sticker von Barclays versuchen die Finanzhäuser, die Wettbewerbsvorteile eines kundenorientierten, datengestützten Ansatzes einzusetzen.

Vorbereitung ist alles

Eine aktuelle Studie von IDC, die von Informatica und Cognizant durchgeführt wurde, belegt, dass die Verbesserung der Kundenorientierung oftmals für Banken der Hauptgrund ist, wenn es darum geht, die eigene Technologie – wie etwa die Kernsysteme – zu modernisieren. Die Studie schlägt zudem vor, dass Data Governance-Projekte aufgrund des steigenden Interesses an der Datenqualität von europäischen Regulierungsbehörden vorangetrieben werden. Denn: Auf Unternehmen warten immer höhere Anforderungen nach Reports mit feineren Detail-Levels und kürzeren Zeitintervallen. Vielleicht möchte eine Regulierungsbehörde bald die Möglichkeit haben, Daten in Echtzeit zu analysieren – aber auch Produktentwickler, Relationship-Manager oder Kunden verlangen nach aktuellen Daten.

Die Nachfrage nach Echtzeitanalysen wird also sowohl vom Kunden als auch von der Regulierungsbehörde vorangetrieben.”

Da immer mehr Banken und Versicherungen mobile Technologien einsetzen, erwarten die Kunden im Gegenzug zugeschnittene Produktangebote in Echtzeit. Die aktuelle Generation der Bankkunden legt darüber hinaus besonderen Wert darauf, verschiedene Kanäle nutzen zu können und ein personalisiertes Kundenerlebnis zu erfahren. Finanzdienstleister sollten hierbei die individuellen Präferenzen des Kunden berücksichtigen, kombiniert mit der hohen Verfügbarkeit von Services und der Möglichkeit, den Kommunikationskanal wechseln zu können. Die Kundenerlebnisse im Einzelhandel haben die Erwartungen sehr hoch gelegt und ein „Engagement“-Erlebnis geschaffen, das auf Einblicken in Präferenzen sowie auf Browsing- und Kaufverhalten und individualisiertem Marketing beruht. Traditionell führen Banken ihre Geschäfte zwar innerhalb operativer und funktionaler Silos durch, was bisher auch gut funktioniert hat, doch die Zeiten ändern sich:

Wenn traditionelle Anbieter die neuen Kundenwünsche nicht realisieren können, werden dies die Wettbewerber übernehmen.”

Warum sich ein datenzentrierter Ansatz für Banken lohnt

Wer verstehen will, warum es so wichtig ist, die Daten in den Fokus zu stellen, der muss sich nur die Geschäftsprozesse von Banken genauer anschauen.

1. Daten wie Unternehmens-Asset behandeln

Viele Banken sehen ihre Daten noch immer nicht als Unternehmens-Asset an. Ein beträchtlicher Anteil der Daten befindet sich immer noch in operativen Silos, verfügt über keine holistische Data Governance, klare Zuständigkeit oder Kontrolle sowie über kaum verständliche Qualitätslevel und keine klare unternehmensweite Definition. Daten als Unternehmens-Asset zu behandeln beginnt damit, das Bewusstsein für den Mehrwert der Daten im Unternehmen zu steigern. Zentralisierte Positionen sind nötig, um den Mehrwert der Daten zu promoten, denn oftmals sind sie die einzigen innerhalb der Unternehmenshierarchie, die sich unternehmensweit mit Daten auseinandersetzen. Diese Positionen umfassen beispielsweise Chief Operating Officers und Chief Data Officers.

2. Einhaltung von Regulierungen und Risikomanagement

Durch neue oder sich verändernde Vorschriften wie Basel III oder FACTA müssen die Geschäfts- und Betriebsprozesse von Banken umgestellt werden. Hier profitieren Banken von einer gut funktionierenden Data Governance, die Risiken minimiert und Compliance sicherstellt. Dies betrifft beispielsweise die Verbesserung der Datenqualität und Vollständigkeit der Stamm- und Referenzdaten zu juristischen Personen und Wertpapieren im Sinne eines kontinuierlichen Risikomanagements. Außerdem die Planung von Eigenkapitalanforderungen und des aufsichtsrechtlichen Meldewesens oder auch die nahtlose Integration der erforderlichen Daten aus den internen und externen Systemen des Gesamtunternehmens in Data Warehouses, Analyseanwendungen und Berichtssysteme.

3. Mithalten in Zeiten volatiler und immer schnelllebigerer Kapitalmärkte

Mit der steigenden Komplexität und Schnelligkeit der Kapitalmärkte müssen Finanzinstitute Transaktionen über alle Anlagenklassen und Regionen hinweg effizient ausführen können, um so am Markt mithalten zu können. Ein datenzentrierter Ansatz im Messaging ermöglicht zuverlässiges Streaming, das die geringstmögliche durchgängige Latenz und eine de facto rund um die Uhr gewährleistete Systemverfügbarkeit für umsatzgenerierende Handelssysteme bietet. Wichtig ist dabei auch eine lineare Skalierbarkeit, um zunehmende Nachrichtenmengen oder plötzlich auftretende Spitzen mit minimaler Beeinflussung der Latenz verarbeiten zu können.

4. Integration aller Geschäfts-Systeme

In Zeiten flexibler IT-Systeme werden oft Cloud- und On-premise-Systeme gemeinsam verwendet. Hier bietet die Cloud einen entscheidenden Vorteil, um bereinigte, sichere und verknüpfte Daten aus Hunderten von On-premise- und Cloud-Anwendungen beispielsweise in die Salesforce Financial Services Cloud einzuspeisen. Dazu zählen unter anderem die Finanzdatensysteme von Bloomberg und Thomson Reuters.

5. Echtzeit-Datenpotenziale schaffen, die den Kunden in den Fokus stellen

Laut Definition rückt der Omnichannel den Kunden in den Mittelpunkt der Interaktion. Banken müssen also ihre Datenpotenziale anpassen, um dies zu realisieren. Sogenannte Customer Centricity-Programme existieren in vielen Banken, aber die Erfahrung zeigt, dass viele davon nur einen eingeschränkten Fokus auf das legen, was Daten wirklich benötigen. Beim Omnichannel-Banking ist es nötig, dass alle Quellen an relevanten Kundendaten in einer Datenplattform integriert sind und darüber abgerufen werden können. Die dort liegenden Daten sind qualitativ hochwertig und somit vertrauenswürdig. Diese Integration geht über die traditionellen Quellen der internen Daten hinaus und muss in der Lage sein, deutlich mehr Quellen zu berücksichtigen. Da die Kanäle sehr schnell gewechselt werden können, müssen Banken sich überlegen, auf ein Echtzeit-Modell umzusteigen, um dies zu adressieren. Die oben beschriebene Datenplattform muss in der Lage sein, sowohl traditionelle Operationen als auch Echtzeit-Operationen, die auf Nachfrage des Kunden basieren, zu bedienen.

6. Alle Quellen relevanter Kundendaten integrieren

Interaktionen mit dem Kunden hinterlassen digitale Fußabdrücke an den verschiedenen internen und externen Engagement-Punkten einer Bank – diese helfen dabei, die Customer Journey zu verstehen. Oftmals werden die digitalen Fußabdrücke in Plätzen hinterlassen, die keine traditionellen Quellen für kundenrelevante Daten sind. Einblicke als Teil des Omnichannel-Engagement-Prozesses zu erfassen ist daher wichtig, um zeitnah reagieren zu können.

Anwendungs-Logs, die erfassen, wenn ein Kunde einen Service nutzt, Contact Center Services, Anrufe oder wenn der Kunde eine geraume Zeit auf der AGB-Seite der Webseite verbringt, sind Beispiele für solche Fußabdrücke. Diese müssen erfasst und analysiert werden, um informierte Entscheidungen treffen zu können. Ein Beispiel: Ein Kunde schaut sich den „Hilfe“-Bereich einer Bankwebseite an, um herauszufinden, wie er ein Problem mit einer fehlenden Überweisung lösen kann. Dies ist wahrscheinlich nicht der beste Zeitpunkt, um ihm ein Angebot für ein Upgrade zu unterbreiten.

Autor Dirk Häußermann
Dirk-Haeussermann_Informatica-516Dirk Häußermann ist Geschäftsführer EMEA Central bei Informatica. Seit Juli 2013 verantwortet er das operative Geschäft von Informatica EMEA Central Europe in Deutschland, Österreich und der Schweiz. Dirk Häußermann ist seit vielen Jahren auf Executive-Ebene in der IT-Branche tätig. Bevor er zu Informatica wechselte, war Dirk Häußermann Vorstandsmitglied der Heiler Software AG. Als Chief Operating Officer (COO) zeichnete er verantwortlich für die weltweiten Vertriebs-, Marketing- und Serviceaktivitäten. Seine Karriere in der IT-Branche startete er 1998 im Vertrieb von IBM Deutschland. Bei IBM war er zuletzt von 2009 bis 2011 als Geschäftsbereichsleiter STG Financial Services Deutschland sowie von 2008 bis 2009 als Geschäftsbereichsleiter Automotive, Aerospace & High Tech North tätig.
7. Eine umfassende Customer360-Sicht erschaffen

Omnichannel benötigt eine umfassende und tiefgreifende 360-Grad-Sicht auf den Kunden, um die Basis für eine Reaktion im Engagement-Prozess, unabhängig vom Kanal zu ermöglichen. Hier handelt es sich um eine einzige, vertrauenswürdige Quelle von Kundendaten, die eingesetzt wird, um die Antworten des Omnichannel-Engagements zu stützen.

8. Untersuchen, wie disruptive Technologien helfen können

Der Omnichannel an sich ist bereits disruptiv, aber es gibt noch zahlreiche andere disruptive Technologien im Bankenbereich, die neue Wegbereiter ermöglichen. Es gibt einige neue disruptive Technologien, die das Omnichannel-Engagement unterstützen können, darunter Social Media, Big Data, Internet of Things und die Cloud. Jede einzelne dieser Technologien bietet bereits einen Mehrwert, kombiniert man sie, wird dieser sogar noch größer. Beispielsweise können Big Data-Technologien mit Cloud und Social Media kombiniert werden, um zu verstehen, was ein Kunde über ein neues Produkt oder Service denkt – und um eine passende Reaktion herauszufinden und durchzuführen.

9. Die Anforderungen und Wünsche der Kunden verstehen

Die neue Generation der Kunden erwartet viel mehr von ihrer Bank. Der Omnichannel ist in dieser Community schon fast eine Norm und die modernen Kunden sind versiert darin, eine Bandbreite an anspruchsvollen Tools und Techniken zu nutzen, um Produkte und Services zum gewünschten Preis zu erhalten. Kunden der Generation D sind hier ganz vorne mit dabei und motivieren Banken, mehr über den Omnichannel zu interagieren. Diese Community wird alternative Quellen nutzen, um Kaufentscheidungen zu treffen – oftmals haben die Banken keine Kontrolle über diese Quellen. Einen Kunden wirklich zu verstehen, bedeutet, dass eine Bank seine Anforderungen und Wünsche voraussagen kann und dann schnell reagieren kann, sobald eine Entscheidungsfindung ansteht. Nie zuvor war es so wichtig, gut auf eine Kundeninteraktion vorbereitet zu sein, wie heute.

10. Alle Daten verwalten

Data Governance ist für Banken besonders wichtig. Der Omnichannel-Ansatz umfasst nun eine große Bandbreite an neuen, nicht-traditionellen Quellen relevanter Kundendaten sowie einige neue disruptive Technologien. Daten müssen auch weiterhin ordnungsgemäß und effektiv verwaltet werden – unabhängig von der Quelle, wie sie verarbeitet oder konsumiert werden. Disruptive Technologien und neue Datenzugriffstechnologien können zu Pausen im übergreifenden Enterprise Data Governance-Prozess führen – und dies ist nicht akzeptabel.

Was nun?

Omnichannel ist eine gute Option, um die Kundenwünsche für moderne Banking-Services zu erfüllen. Dazu braucht es neue Ansätze und Anwendungsszenarien von Datentechnologien. All diese Vorrausetzungen sind schon heute vorhanden: Informatica bietet Lösungen, die einen Omnichannel-Ansatz im Bereich des Bankings unterstützen. Einfache Konzepte, die Daten in Echtzeit oder im Batch-Modus verarbeiten, ohne sie zu ändern, bilden die Grundlage für jeden Omnichannel-Ansatz im Banking.

Finanzdienstleister sind in ihren Prozessen und Handlungen komplex, daher wird die Etablierung eines Omnichannel-Ansatzes nicht einfach – aber auch nicht unmöglich: Mit einem zugeschnittenen Angebot und dem Fokus auf allen wichtigen Kundendaten, wissen Unternehmen stets, wo sich ihre wertvollen Daten befinden.aj

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