Big Data im Deutschschweizer KMU Retailbanken Umfeld Big Data im Deutschschweizer KMU Retailbanken Umfeld
Bachelorarbeit von Laurent Itin: Big Data in der Finanzindustrie – Analyse zur Anwendung von Big Data bei Deutschschweizer KMU Retailbanken (Bild).

Die Relevanz von Big Data für Deutschschweizer KMU Retailbanken steigt in einem zunehmend digitalisierten und wettbewerbsintensiven Geschäftsumfeld. Die grösser werdende Datenbasis, neue Technologien, die automatisierte Datenverarbeitung und die vielfältigen Möglichkeiten der Datenanalyse bergen beachtliches Potential zur Überarbeitung oder Neugestaltung von Geschäftsprozessen, Produkte oder ganzer Geschäftsmodelle. Wie adaptieren die Retailbanken Big Data und worin sehen sie den grössten Nutzen?

Mittels einer nicht repräsentativen Befragung bei 14 Vertretern von zehn Deutschschweizer KMU Retailbanken hat Laurent Itin in seiner Bachelorarbeit in Zusammenarbeit mit Inventx AG den Puls zum Thema Big Data der Branche gefühlt. Dafür wurden gängige Anwendungsszenarien (auch Use Cases genannt) und deren erwarteter Nutzen untersucht sowie die Banken zur Adaption von Big Data und dessen Chancen und Risiken befragt.

Ist der Trend bereits Realität?

Big Data ist bei den Deutschschweizer KMU Retailbanken weit mehr als ein Trend. Das Thema ist bei allen befragten Unternehmen auf der Agenda, erste Erfahrungen werden gesammelt, Knowhow erarbeitet und Datawarehouses zur Datenanalyse aufgebaut. Die Befragung zeigt, dass 90% der Unternehmen an Big Data Pilotprojekten arbeiten. 70 % überarbeiten ihre Strategie und Vision, um Big Data Initiativen umzusetzen. 50 % restrukturieren die Organisation, so dass Big Data Fähigkeiten optimal eingesetzt werden können. Rund 30 % der Befragten ergreifen Big Data Initiativen und implementieren erste Use Cases.

Die Banken sind sich bewusst, dass Big Data einen kulturellen Wandel mit sich bringt, der sich nicht nur in den IT-Abteilungen abspielt, sondern im ganzen Unternehmen. Aus diesem Grund wird das Thema vermehrt bereichsübergreifend behandelt und top-down vorangetrieben.

Wo liegt der erwartete Nutzen?

Use Cases mit schnell resultierendem und offensichtlichem Mehrwert wurden mit einem höheren Nutzen bewertet. Dabei stehen die Verbesserung der Beratung und der effektive Kundennutzen im Vordergrund, was in einer höheren Kundenzufriedenheit und einem verbesserten Kundenerlebnis resultiert.

Basierend auf dem Nutzungsprofil und Verhalten des Kunden lassen sich abgestimmte und individualisierte Produkte und Services anbieten. Durch die Anwendung des ‚Personalised Product Offerings‘ Use Cases wird ein sehr hoher Nutzen (8.1 Punkte von max. 10) erwartet. Die Banken sind gewillt, diesen innerhalb der nächsten zweieinhalb Jahre zu implementieren. Die Tatsache, dass bereits vier von zehn untersuchten Banken Projekte zur Anwendung dieses Use Case durchführen, bekräftigt dessen Wichtigkeit. Durch neu entstehende Use Cases werden signifikante Änderungen am Geschäftsmodell der Banken erwartet.

Neue Kernkompetenz der Banken?

Die Banken wollen Big Data Wissen mittelfristig intern aufbauen. Zum jetzigen Zeitpunkt erachten sie es als unumgänglich, externe Unterstützung beizuziehen, bspw. in Form einer Zusammenarbeit mit IT-Service Providern. Dies gilt für den Aufbau und die Inbetriebnahme von Big Data Infrastruktur ebenso, wie für die Weiterentwicklung der Anwendungsszenarien. Die Einhaltung der Datenschutzgesetze spielt dabei eine zentrale Rolle.

Was sind die Chancen und Risiken von Big Data?

Die grössten Chancen werden in personalisierter Kundenbetreuung und Beratung durch Analyse des Kundenverhaltens und Verstehen der Kundencharakteristik gesehen. Mittels Automatisierung von Prozessen und Reduktion manueller Aktivitäten sollen weitere Self-Services für den Kunden entstehen, was die Attraktivität des eigenen Angebotes stärkt.

Risiken werden unter anderem in den Bereichen Datenschutz, Datenqualität und Schutz des Persönlichkeitsrechts des Kunden gesehen. Das Handling der wachsenden Datenmenge und Abschätzen des Kosten-Nutzen Verhältnisses von Big Data Initiativen werden als weitere Faktoren gesehen.

Ausblick

Big Data wird in den nächsten Jahren das Bankenwesen intern (Back- und Middleoffice) als auch extern an der Kundenschnittstelle (Frontoffice) grundlegend verändern. Es liegt an den Banken diese Herausforderung anzunehmen und das Potenzial gewinnbringend zu nutzen. Für IT-Provider ist es die Chance ihr Angebot zu erweitern und die Banken auf diesem Weg tatkräftig zu unterstützen.

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Weiterführende Literatur
Koye, B. & Auge-Dickhut, S., (2014). Big Data als Gamechanger – Wie Finanzdienstleister darauf reagieren können. ZFO, S. 386 - 391.

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