Digitalisierung und älterer Mann
Smarte Datenanalyse als Erfolgsrezept (Symbolbild)

Mit künstlicher Intelligenz und smarten Datenanalysen können Banken nicht nur Prozesskosten senken, sondern auch neue Einsichten über ihre Kunden gewinnen. Dieses Wissen wird sich in Zukunft an vielen Stellen in der Interaktion mit Kunden wiederfinden.

Auf mehr als 38 Milliarden US-Dollar schätzen Marktanalysten die globalen KI-Investitionen im vergangenen Jahr. Dies entspricht einem Anstieg von 44 Prozent im Vergleich zu 2018 und kann künftig als Resultat mit signifikanten Einsparungen in Verbindung gebracht werden.


Strukturierte Erkenntnisse gewinnen

Die Aussichten auf signifikante Kosteneffekte sind aber nur ein Grund, warum Technologien rund um KI und Smart Analytics eine so zentrale Rolle bei einer strategischen Neupositionierung spielen. Weiter können Banken nur durch eine breite Nutzung von Analytics- und KI-Funktionen den digitalen Datensatz in ihren Häusern analysieren und für eine neue Art von persönlichem Banking nutzen.
Dabei steht Smart Analytics stellvertretend für eine Veredelung vorhandener Informationen - ein Veredelungsprozess, der von Daten über Einsichten zur Aktion führt. Die intelligente Aggregation und Auswertung von Daten aus unterschiedlichen Quellen liefert zunächst Erkenntnisse und deckt bislang unbekannte Zusammenhänge auf. Dadurch entsteht neues Wissen, das im zweiten Schritt konkrete Aktivitäten anstösst, die einen greifbaren Mehrwert sowohl für Kunden als auch für Banken generieren.

Datenmuster für individuellen Bedarf

In der Bank beispielsweise führen Smart-Analytics-Algorithmen Informationen aus so verschiedenen Datenpools wie Kontobewegungen, Depottransaktionen, Immobilienpreise und Wertpapierkurse, aber auch das Nutzungsverhalten auf digitalen Kanälen zusammen. So werden Datenmuster sichtbar, die individuellen Bedarf punktgenau erkennen lassen. Dies bezieht sich etwa darauf, welche Vorsorgelücken Kunden möglicherweise für ihr Alter haben, welche regelmässigen Überweisungen sich automatisieren lassen oder ob sich durch eine Optimierung ihres Ausgabeverhaltens finanzielle Spielräume ergeben. Alles gute Ansatzpunkte, ob mit dem Kunden persönlich oder digital in den Austausch zu gehen.

Ertragspotenzial optimal nutzen

Weil Smart Analytics auch das Nutzungsverhalten der Kunden analysiert, kommt in der künftigen Omnikanal-Welt ein solches Angebot exakt über den richtigen Interaktionspfad ins Haus - nämlich über den Kanal, der den Präferenzen des betreffenden Kunden am besten entspricht. Dank der strategischen Weichenstellung in Richtung einer offenen Plattformarchitektur können Banken bei passenden Interaktionsanlässen auch gleich entsprechende Versicherungs- oder Sparprodukte von Kooperationspartnern automatisiert anbieten. Und weil künftig auch externe Unternehmen Zugang zur Bankeninfrastruktur erhalten, lässt sich das Angebot noch weiter komplettieren - bei einer Baufinanzierungszusage perspektivisch zum Beispiel auch durch Angebote eines Architektenbüros oder einer Baufirma.

Ein weiteres Smart-Data-Szenario betrifft die Performanceanalyse bezogen auf das Lösungsportfolio einer Bank. Via Dashboard können sodann Produktverantwortliche in Zukunft detailliert nachvollziehen, welche digitalen Serviceangebote bei ihrer Kundschaft besonders starken Anklang finden. Ausserdem erhalten sie einen automatisch generierten Optimierungsvorschlag.

Fazit

Aus all dem wird die Stossrichtung der Einbettung von Smart Analytics & KI in die Strategie einer Bank eingebettet. Es geht hauptsächlich um mehr Kundennähe und letztlich also darum, Probleme des Kunden noch besser zu lösen und so natürlich auch das individuelle Ertragspotenzial jeder einzelnen Kundenbeziehung so weit wie möglich auszuschöpfen.

Autor/in
Kevin Schneebeli

Kevin Schneebeli

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Autor/in
Bernhard Koye

Prof. Dr. Bernhard Koye

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