Data Analytics: Grosses Potenzial für die Finanzbranche

01.09.2021
3 Min.
Finanzinstitute und Fintechs stehen in einem ständigen internationalen Wettbewerb. Um sich hier zu behaupten, müssen sie ihre Kunden bestmöglich bedienen und gleichzeitig hohen regulatorischen Anforderungen gerecht werden. Modernste Methoden zur Datenanalyse liefern wertvolle Einblicke, um die Finanzindustrie nachhaltig wettbewerbsfähig auszurichten.
 
(Bild: zVg Striped Giraffe)
 
Immer mehr Studien befassen sich mit dem Thema Data Analytics im Finanzbereich. Die meisten befragten Player in diesem Markt haben das grosse Potenzial vor allem zur Effizienzsteigerung und zum Einsparen von Kosten längst erkannt. Im Vergleich zu anderen Branchen verfügen sie über eine enorme Fülle an Daten. Um sich erfolgreich in dem internationalen und sich ständig wandelnden Markt zu behaupten, müssen sie lernen, diese Daten systematisch zu analysieren und optimal einzusetzen. 
 
Der konkrete Nutzen von Data Analytics zeigt sich in den unterschiedlichsten Bereichen.
 
 

Business Decisions

Da wären zunächst die Business Decisions. Datenbasierte Entscheidungsfindung ist der Intuition in vielen Fällen überlegen. Dies gilt nicht nur für die Ausrichtung der Gesamtstrategie, sondern hilft auch den täglichen Betrieb zu optimieren. Beispielsweise kann mit Hilfe einer Analyse von Nutzungsdaten der optimale Standort für die Errichtung von Self-Service-Terminals oder Geldautomaten bestimmt werden.
 
 

Business Growth & Profitability

Im Bereich Business Growth & Profitability erlaubt eine genaue Analyse aktueller und historischer Marktdaten vielversprechende Märkte und spannende Investments bereits im Vorfeld zu identifizieren. Zudem können das Serviceportfolio, Preismodelle und Marketing strategisch auf die gewünschten Kundensegmente ausgerichtet werden.
 
 

Risk & Regulatory Management

Sehr wichtig in der Finanzwelt ist das Risk & Regulatory Management. Data Analytics hilft dabei, Risiken im Kreditgeschäft besser zu bewerten und genauere Risikoprofile potenzieller Kreditnehmer zu generieren. Dadurch werden Risiken und Betrugsfälle frühzeitig erkannt und somit effizient reduziert. Die konsequente Überwachung der Daten anhand aller sechs Dimensionen der Datenqualität hilft Compliance-Risiken nachhaltig zu minimieren. Data Analytics ermöglicht weiterhin eine kurzfristige und präzise Beantwortung regulatorischer Anfragen.
 

Digital Customer Experience

Der Kunde ist die wichtigste Komponente – oder sollte sie zumindest sein. Deswegen ist die Bedeutung von Data Analytics im Bereich Digital Customer Experience besonders hoch. Kunden wickeln ihre Finanzgeschäfte heutzutage vorwiegend online und immer häufiger mobil ab. Die Analyse von Nutzungsdaten hilft, die Customer Experience nachhaltig zu verbessern und Wettbewerbsvorteile zu generieren.
 
"Die Bedeutung eines ausgereiften Data Managements hat nach vielen Jahren den Sprung von der IT-Abteilung in die Chef-Etage geschafft. Und genau da gehört es auch hin", so Martina Deffner, Data Management-Expertin und CEO des Digital Solution Providers Striped Giraffe. "Das komplette Handling aller Daten betrifft sämtliche Abteilungen eines Unternehmens. Speziell bei Finanzinstituten und Fintechs sehen wir nicht zuletzt durch die Herausforderungen durch Corona grossen Handlungsbedarf, aber auch aufgrund ihrer Technikaffinität eine hohe Bereitschaft. Data Analytics schafft dafür die ideale Voraussetzung."
 
Wenn man die durch Data Analytics gewonnen Erkenntnissen mit Künstlicher Intelligenz oder Machine Learning-Anwendungen verbindet, können daraus extrem effiziente Lösungen für die Finanzbranche entstehen. Naturgemäss sind Fintechs in diesen Technologien deutlich weiter als traditionelle Finanzinstitute. Diese haben jedoch längst die Zeichen der Zeit erkannt und bemühen sich aufzuholen oder gehen strategische Kooperationen ein. Eine Branchen-Besonderheit, die es beim Einsatz solcher Lösungen zu beachten gilt, ist die sehr strenge Regulatorik. Deswegen sollte die Legal/Compliance-Abteilung bereits im Vorfeld mit einbezogen werden. Wenn dann noch die Schnittstelle zu den Kunden benutzerfreundlich gestaltet wird, lässt sich das grosse Potenzial von Data Analytics voll ausschöpfen.
 
 
 
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