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Banken: Mit KI wertvolle Datenschätze heben  

Wie weit sind die größten Banken der Schweiz, Deutschlands und Österreich, wenn es um das Thema Kundenstammdatensammlung und -management geht? Für die knappe Mehrheit der Institute werde das Datenmanagement der Kundenstammdaten bisher noch nicht strategisch betrachtet, so eine aktuelle Studie des Instituts für Finanzdienstleistungen Zug (IFZ) der Hochschule Luzern in Kooperation mit BSI (Business Systems Integration AG), Dun & Bradstreet, Finnova sowie msg GillardonBSM. Etwa die Hälfte der Geldhäuser, die Datenmanagement heute noch nicht strategisch einordneten, plane dies aber zumindest für die Zukunft.

Dass das Thema Kundenstammdatenmanagement bislang noch nicht von den Geschäftsleitungen und Vorständen als strategisches Thema angesehen werde, zeige sich auch daran, wie die Kundenstammdaten aktuell gesammelt würden, hieß es weiter. Bei der Mehrheit der Geldhäuser werden Daten demnach sowohl prozessgetrieben als auch systematisch gesammelt. Es lasse sich bei diesen Instituten also nicht eindeutig sagen, wie sie ihre Daten sammelten. Zudem gebe ein knappes Drittel der Befragten an, die Daten bisher im Rahmen des täglichen Geschäfts zu erheben und somit kein systematisches Vorgehen zu haben.    

Interessant sei, dass viele Finanzinstitute nicht oder nur selten monitoren würden, ob sich bei ihren Kunden Informationen, wie der Beziehungsstatus oder die Anzahl der Kinder, änderten, so die Studie. Die meisten Banken könnten dies nicht bei allen Kunden feststellen und planten dies auch in Zukunft nicht. Dabei gäben vor allem Veränderungen im Lebenszyklus des Kunden den besten Anlass Finanzprodukte zu verkaufen. Die Lethargie der Institute verwundere: „Es ist erstaunlich, dass Banken in der DACH-Region so wenig Wert auf ein systematisches und strategisch verankertes Datenquantitats- und Qualitatsmanagement legen. Gerade angesichts wachsenden Wettbewerbs im digitalen Raum und bei der Gestaltung von Ökosystemen verwundert diese Kurzsichtigkeit. So wird man auf die lange Frist Margen verlieren“, betonte Prof. Dr. Nils Hafner vom Institut für Finanzdienstleistungen.

Implementierung von KI wird zu einem bedeutenden Faktor
Wenn es um die Verarbeitung von Daten geht, kommt auch zunehmend Künstliche Intelligenz (KI) ins Spiel. Die Implementierung von KI werde in den kommenden Jahren der entscheidende Faktor für die Wettbewerbsfähigkeit sein, so eine Befragung von Führungskräften aus dem Finanzdienstleistungssektor. 83 Prozent stimmten demnach der Aussage zu, dass KI und der Zugang zu speziellen Datensätzen neue Möglichkeiten schaffen würden, um Angebote zu differenzieren und Kunden zu gewinnen. Allerdings laufe die Einführung oft noch zu zögerlich.

Die automatische Verarbeitung großer und komplexer Datensätze hält offenbar auch in der Geldpolitik Einzug. Der Finanzwissenschaftler Sascha Steffen von der Frankfurt School of Finance & Management gehe in einem Forschungsprojekt der Frage nach, wie Methoden der KI die Arbeit der Währungshüter voranbringen könnten, etwa bei Prognosen zur Inflation oder zum Bruttoinlandsprodukt oder auch bei der Bewertung der Wirksamkeit ihrer Geldspritzen für den Bankensektor, wie die Nachrichtenagentur Reuters mitteilte. Die EZB sitze auf einem Datenschatz, den es mittels KI zu heben gelte, hieß es. Denn die Zentralbank verfüge über sehr viele Markt- und Bilanzzahlen sowie Daten über Haushalte, Firmen und Banken: „Das sind Millionen an Datensätzen“, erläuterte Steffen demnach.

Dr. Martin Widmer Head PM Data Analytics & Compliance, Finnova, erklärte: „Heutzutage sind Daten essenziell für Finanzinstitute und bilden unter anderem die Grundlage für Aktivitäten rund um den Kunden – Kundeninteraktionen, Kundenerlebnisse, Kunden-Insights. Eine solide Qualität und Quantität der Daten sind dabei ausschlaggebend, damit Finanzinstitute zukunftsfähig und nachhaltig erfolgreich sein könnten. Man sieht auch, dass Kunden nach neuen Kommunikationsangeboten verlangen und diese auch entsprechend nutzen.“ (ud)

 

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