STRATEGIE13. September 2018

Kundenwünsche per Data Analytics erkennen: Mit cleverer Automatisierung vom Bank-Mitbewerb absetzen

Data Analytics-Verfechter: Vincenzo Fiore, CEO Auriga
Auriga

Künstliche Intelligenz und der Einsatz von Prozessautomatisierung kann Geldhäuser auf ihrem Weg zur digitalen Bank der Zukunft unterstützen. Laut Capgemini kann die Kombination beider Technologien Banken Kosteneinsparungen von bis zu 50 Prozent bringen. Die deutschen Finanzdienstleister profitieren davon bislang nur wenig, denn laut Studie hinken sie beim Einsatz intelligenter Automatisierung und Analytics dem weltweiten Durchschnitt deutlich hinterher. Hier liegt Potenzial, um sich vom Mitbewerber abzusetzen.

von Vincenzo Fiore, CEO Auriga

Mit dem richtigen Datenmanagement und dem Einsatz prädiktiver Technologien können deutsche Banken aber die klaffende Lücke zwischen ihnen und der Weltspitze schließen und eine erfolgreiche Automatisierungsstrategie implementieren.

Durch Big Data Analytics, also die automatisierte und intelligente Analyse von Transaktionen und Kundeninteraktionen, können die Systeme die Bank beispielsweise über signifikante Schwankungen bei den Einnahmen oder Ausgaben des Kunden informieren.“

Dadurch sind Banken dann in der Lage, Rückschlüsse zu ziehen, was der Kunde aktuell möchte: Egal ob es um die Aufnahme einer Hypothek, Eröffnung eines Kontos oder Einrichtung eines Sparplans geht – die Bank kann ihren Kunden individuelle und maßgeschneiderte Produkte und Dienstleistungen anbieten.

Das spart nicht nur Zeit und Geld, weil der Bankberater diese Analyse nicht selbst durchführen muss, sondern diese Methode gibt dem Kunden auch noch ein gutes Gefühl, weil seine Bank Initiative zeigt und ihm die Suche nach dem passenden Produkt erspart.“

Nach und nach halten zudem Robo Advisors Einzug in die Finanzwelt. Diese Technologie, basierend auf künstlicher Intelligenz, soll Bankmitarbeiter beispielsweise im Bereich Anlageberatung unterstützen und entlasten, damit sie ihre Zeit in die Pflege der Kundenbeziehung investieren können. Funktionieren kann das, weil der Robo Advisor die Beratung bei Basisgeschäften übernimmt und der Bankberater dadurch mehr Kapazitäten für die Beratung beispielsweise bei individuellen Anlagestrategien hat.

Autor Vincenzo Fiore, Auriga
Vincenzo Fiore ist Gründer und CEO von Auriga, einem Dienstleister für Banken. Fiore studierte an der Universität von Bari Informationswissenschaften.
Eine weitere Möglichkeit für Banken, Zeit und Geld zu sparen, ist der Einsatz von prädiktiver Analyse und Wartung. Durch die Auswertung historischer und aktueller Daten können Banken Trends erkennen und Voraussagen über die Zukunft treffen. Dadurch können Geschäftsprozesse kontinuierlich optimiert und Zukunftsmodelle angepasst werden.

Wenn ein Kreditinstitut beispielsweise feststellt, dass es viele Kunden verliert, können vorhandene Daten analysiert werden, um herauszufinden, was der Grund für die Abwanderung war und wie dies in Zukunft vermieden werden kann.

Intelligenter Automatisierung: Data Analytics, Robo Advisors und Predictive Analytics

Kreditinstitute, die bereits Datenbanktechnologien nutzen, können intelligente Automatisierung schneller in ihre Geschäftsstrategie integrieren und von den Vorteilen von Big Data Analytics, Robo Advisors und Predictive Analytics profitieren: Im direkten Kundenkontakt eingesetzt können so nicht nur Kosten eingespart, sondern auch Umsätze generiert werden. Zugleich haben KI-basierte Anwendungen eine positive Wirkung auf die Kundenzufriedenheit. Denn durch eine 360-Grad-Sicht auf den Kunden können Wünsche antizipiert und entsprechende Angebote unterbreitet werden.

 
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