Bankdatenanalyse unter dem Scanner

Die Industrien des 21. Jahrhunderts sind in hohem Maße auf Daten angewiesen, um Erkenntnisse zu gewinnen und datengestützte Entscheidungen zu treffen. Data Science ist damit kein Randbedürfnis mehr geblieben, sondern für Unternehmen zwingend erforderlich. In diesem Artikel untersuchen wir den Einsatz von Data Science und Analytik als entscheidenden Umbruch im Finanzdienstleistungssektor, indem wir uns mit der Datenerfassung, -analyse und -integration über verschiedene Bankkontaktpunkte wie Filialen, mobile Apps, Online-Plattformen, Callcenter und Geldautomaten befassen , und korreliert es mit der Strategie einer Bank.

Es überrascht nicht, dass Daten eng mit der Geschäftseffizienz von Finanzinstituten, insbesondere Banken, korrelieren. Das Bankwesen ist einer der wichtigsten Geschäftsbereiche, der die höchsten Investitionen in Big Data und BA-Technologien (Business Analytics) tätigt. Die Anwendung von Data Science im Banking hat auf der halben Welt viel Akzeptanz gefunden. Der Bankensektor ist einem intensiven Wettbewerb durch nicht-traditionelle Akteure wie reine Mobilfunkbanken und UPI-Anwendungen (Unified Payments Interface) ausgesetzt und muss nach effektiven Instrumenten suchen, um Einnahmen zu steigern und Kosten einzudämmen.

Internationale Marktforschungsunternehmen haben vorausgesagt, dass Finanzdienstleistungsunternehmen in den Jahren 2018-2025 ein Datenwachstum mit einer CAGR von über 25 % verzeichnen werden. Das bedeutet, dass Datenerhebung und -analyse nicht nur unerlässlich, sondern auch integraler Bestandteil des Erfolgs von Banking-Strategien weltweit sind. Wir tauchen ein in den Workflow eines Data Scientists und die Auswirkungen der Datenanalyse auf Banking-Strategien in der Zukunft.

Datenerhebung und -verwaltung

In den letzten zehn Jahren ist die Datenerfassung im Bankensektor äußerst anspruchsvoll geworden und hat sich von Bankbüchern zu Online-Transaktionshistorien verlagert, einschließlich der Erfassung von anderen Berührungspunkten wie Apps, Call Centern und Geldautomaten. Tatsächlich wird angenommen, dass die Hälfte der erwachsenen Weltbevölkerung inzwischen digitales Banking nutzt, und diese Statistik wird mit Sicherheit schnell wachsen.

Das bedeutet, dass jede Kreditkartentransaktion, Nachricht und Webseite, die auf einer Banking-Website geöffnet wird, zu den Milliarden von Datenbytes beiträgt, die von der Weltbevölkerung gesammelt werden. Daneben hat die intensive wirtschaftliche Digitalisierung den Banken einen frischen Pool in Form von externen Quellen wie Mobilfunkbetreibern, Geodaten, Auskunfteien und sozialen Netzwerken zur Verfügung gestellt. Für einen Datenanalysten besteht der erste Schritt darin, Informationen aus diesem Pool zu definieren und zu beschaffen, sie zu strukturieren und effektiv als Intelligenz zu nutzen, um intelligente Geschäftsentscheidungen zu treffen und wettbewerbsfähig zu bleiben.

Datenmanagement ist der wichtigste Schritt, um Daten, die mühsam aus verschiedenen Kanälen gesammelt werden, effektiv nutzbar zu machen. Dazu gehört, den Besitz, die Verwaltung und Speicherung von Daten sowie die Strukturierung, Überprüfung und Bereinigung von Daten im Auge zu behalten.

All diese Prozesse können mit Hilfe von Cloud-basiertem Speicher, Servern vor Ort, Data Warehouses und Data Lakes durchgeführt werden; durch Integration von CBS, CRM, LOS und anderen Systemen; mit Analyse- und Datenvisualisierungstools; und durch die Schaffung einer Organisationsstruktur zur Optimierung der Datennutzung. Darüber hinaus stellt ein zentralisiertes Eigentum an Daten sicher, dass innerhalb einer Organisation eine vollständige Rechenschaftspflicht besteht.

Analytics integrieren

Da Daten das größte Kapital für Banken sind, können sie nur von der Integration von Daten mit Analysen profitieren. Rohdaten allein können nicht von Nutzen sein, wenn sie nicht durch robuste Analysen unterstützt werden. Die Aufgabe eines Datenanalysten umfasst die Erstellung von Modellen zur Vorhersage des Kundenverhaltens, zum Verständnis ihrer Vorlieben und zum proaktiven Umgang mit Erwartungen.

Zukunftsgerichtete Analysen bieten proaktive Auslöser, wie z. B. Zahlungsausfall, Fluktuation, Neigung zum Kauf eines bestimmten Produkts, um zukünftige Ereignisse auf dem Weg eines Verbrauchers vorherzusagen und helfen der Bank wiederum, effektive Maßnahmen zu ergreifen. Im Laufe der Jahre haben schnelle Verarbeitungsanforderungen, innovative Mobiltechnologie, Datenverfügbarkeit und die Verbreitung von Open-Source-Software mehrere Anwendungsfälle von Data Science im Bankwesen hervorgebracht.

Einige davon umfassen Kundenansprache und -segmentierung, Kundenaktivierung und Abbruchprävention, Cross-Selling-Modelle sowie Kredit- und Risikomanagement. Die Integration von Analysen mit Daten ist aus den folgenden Gründen von entscheidender Bedeutung.

1. Risikomodellierung

Risikomodellierung bezieht sich auf die Verwendung formaler ökonometrischer Techniken zur Bestimmung des Gesamtrisikos in einem Finanzportfolio. Die Finanzrisikomodellierung ist die wichtigste Blaupause für eine Bank bei der Analyse von Unternehmen und Einzelpersonen. Die für die Risikomodellierung verwendeten Techniken umfassen die Bewertung des Marktrisikos, des Value at Risk (VaR), der historischen Simulation und die Verwendung der Extremwerttheorie zur Vorhersage wahrscheinlicher Verluste für eine Vielzahl von Risiken.

Die verschiedenen Risiken werden auch in die Kategorien Kreditrisiko, Marktrisiko, Modellrisiko, Liquiditätsrisiko und operationelles Risiko für Unternehmen eingeteilt. Bei der Risikomodellierung sollten regionale und internationale Bankstandards berücksichtigt werden. Bei großen gesammelten Datenmengen kann leistungsstarke Computersoftware zur Durchführung einer quantitativen Risikoanalyse verwendet werden.

2. Betrugserkennung

Die Datenanalyse ermöglicht Wirtschaftsprüfern und Betrugsprüfern, die Geschäftsdaten einer Organisation zu analysieren, um festzustellen, wie gut sie interne Kontrollen implementiert hat, um betrügerische Transaktionen oder Aktivitäten zu identifizieren. Einige der für diesen Zweck eingesetzten Techniken umfassen die Berechnung statistischer Parameter (Durchschnittswerte, Standardabweichungen, unnatürlich hohe oder niedrige Werte), die Klassifizierung von Daten, die Anordnung von Daten, um auf Anomalien hinzuweisen, digitale Analysen für unerwartete Ereignisse, übereinstimmende Werte, doppelte Tests, Lücken Testen, Summieren und Validieren von Einträgen.

3. Vorhersageanalyse in Echtzeit

Da die Bankenbranche dynamischer wird, stehen Banken unter ständigem Druck, profitabel zu bleiben und gleichzeitig die Bedürfnisse, Wünsche und Vorlieben ihrer Kunden zu verstehen. Zwischen dem Verstehen der Daten und der Entwicklung einer Strategie besteht ein schneller Zeitdruck. Um diesem Zeitdruck zu begegnen, müssen Banken Echtzeit-Vorhersageanalysen einführen, um so schnell wie möglich reagieren zu können.

Der Vorteil der prädiktiven Analyse besteht darin, dass sie das kontinuierliche Lernen aus aktuellen Daten unterstützt, anstatt sich auf historische Daten zu verlassen. Es kann unbekannte Trends erkennen, anstatt in einer definierten Struktur zu arbeiten, und erfordert das Erstellen von Modellen, anstatt traditionelle Modelle zu verwenden.

Es passt visuelle Discovery-Tools an, die einfacher zu verwenden sind, und berücksichtigt auch externe Daten. Tatsächlich ist die prädiktive Analyse dynamischer und maßgeschneiderter. Einige Bereiche, in denen sich die prädiktive Analyse als nützlich erweist, sind die Verbesserung der Kundenbeziehung, das Sicherheiten- und Liquiditätsmanagement, das Cashflow-Management, die Unterstützung der Handels- und Lieferkettenfinanzierung, das Risikomanagement und die Unterstützung von Abläufen.

4. Verbraucherstimmung verstehen

In einem hart umkämpften Bankensektor sind das Verständnis und die Verwaltung der Verbraucherstimmung und -analyse ein wesentlicher Bestandteil des Betriebs jeder Bank. Banken suchen schnell nach KI-Lösungen (Künstliche Intelligenz) in Form von Stimmungsanalysen. Dies wird benötigt, um die Reaktion eines Kunden auf ein Produkt, eine Situation oder ein Ereignis zu erfassen und mit Texten, Beiträgen, Bewertungen und anderen digitalen Inhalten darauf zu reagieren.

Techniken zur Verarbeitung natürlicher Sprache (NLP) werden zur differenzierten Analyse von Daten implementiert. Die Daten werden normalerweise von Chatbots, virtuellen Assistenten, Online-Übersetzungsdiensten und anderen ähnlichen Kanälen gesammelt. Banken können diese dann als subjektive Informationen verwenden, um die Kommunikation zu personalisieren, Kundenprobleme zu priorisieren, Produkte und Dienstleistungen zu verbessern und die allgemeine Kundenzufriedenheit zu steigern.

5. Kundensegmentierung, Profilerstellung und Marketingsegmentierung

Während wir uns in die digitale Welt beschleunigen, müssen Banken einen datenbasierten Ansatz zur Verbrauchersegmentierung, Profilerstellung und Marktsegmentierung verfolgen, um ihre Strategien für unterschiedliche Zielgruppen anzupassen.

Banken müssen ihre Kundenstrategien häufig aktualisieren, um die Anforderungen der neuen und bestehenden Basen zu erfüllen, und die Segmentierung ist entscheidend, um dies zu erreichen. Banken müssen den gesamten Zyklus der Schaffung von Kundenwertsegmenten betrachten und den Lebenszyklus der Kundenbeziehung verstehen, um ihre Produkte entsprechend zu entwickeln oder zu verbessern.

6. Customer Lifetime Value

Der Customer Lifetime Value oder CLTV bezieht sich auf den gesamten finanziellen Wert, den ein Kunde der Bank über seine gesamte Beziehung zur Bank bringt. Der CLTV wird unter Berücksichtigung der Loyalität gegenüber der Bank, der Rentabilität des Kunden, der durchschnittlichen Kredit- und Sparsalden pro Kunde, der durchschnittlichen Zinsmarge, des durchschnittlichen Einkommens oder der Einnahmen pro Kunde aus nicht zinsbezogenen Einnahmequellen und der berechnet Kosten für die Bereitstellung von Kundendienst und Zugang. Die Automatisierung der Berechnung des CLTV auf der Grundlage dieser Faktoren führt zu schnelleren Ergebnissen und ermöglicht es den Banken, ihre Strategien schneller zu ändern oder zu aktualisieren.

7. Digitale Assistenten und Chatbots

Digitale Assistenten und Chatbots haben die Service- und Geschäftskommunikation für Banken revolutioniert. Chatbots sorgen in den sozialen Medien für Aufsehen. Von der Unterstützung von Menschen bei der Durchführung einfacher Aufgaben bis hin zur Bereitstellung eines personalisierten Erlebnisses haben virtuelle Assistenten und Chatbots das Banking einfacher gemacht.

8. Spracherkennung und prädiktive Analyse

Banken konnten Sicherheitsfunktionen mit KI-basierter Spracherkennung testen, die die Identität eines Kunden automatisch bestätigen kann, wenn er den Kundendienst anruft. Angesichts des Erfolgs dieser Technologie können Kunden mit einem virtuellen Assistenten sprechen und einfache Aufgaben ausführen, z. B. Geld überweisen, gestohlene oder verlorene Geldautomaten und Kreditkarten melden und eine genaue Antwort erhalten.

Die meisten städtischen Banknutzer verlassen sich stark auf Mobile Banking, das KI-gestützten mobilen Banking-Apps Platz gemacht hat. Die meisten dieser Apps bieten persönliche, kontextbezogene und vorausschauende Dienste. Dabei handelt es sich um intelligente Apps, die das Verhalten des Benutzers verfolgen und ihm personalisierte Tipps und Einblicke in Einsparungen und Ausgaben geben können.

Ausrichtung an Banking-Strategien

Der dritte Schritt nach der Datenerfassung und -modellierung besteht darin, diese Informationen zu nutzen, um Marketingkampagnen zu optimieren, relevante Anzeigen zu erstellen, die Reichweite zu automatisieren und das Onboarding von Kunden zu optimieren. Analytics ist neben dem Betrieb eine wichtige strategische Säule, die Funktionsbereiche wie die Überwachung von Risiken, Compliance, Betrug und notleidenden Vermögenswerten (NPA) sowie die Berechnung des VaR erheblich verbessern kann. Banken können übermäßige Wartungskosten reduzieren und die Rentabilität steigern, wenn diese Maßnahmen mit möglichst wenig Hindernissen durchgeführt werden.

Zukunft der Datenwissenschaft im Bankwesen

Um die Grenzen der Datennutzung zu erweitern, hängt die Zukunft des Bankwesens stark von Datenverschlüsselung, KI und Cloud-Computing ab. Da sensible Daten der Schlüssel zum Geschäft sind, können vollständig verschlüsselte Daten die Sicherheit manipulationssicherer Hauptbücher gewährleisten und auch finanzielle Sicherheit garantieren. Es kann auch dazu beitragen, Überprüfungen durch Dritte zu eliminieren, wodurch Prozesse beschleunigt und Transaktionsgebühren eingespart werden.

Andere revolutionäre Anpassungen an die Zukunft der Datenwissenschaft im Bankwesen werden in KI-Funktionen wie der automatisierten Reaktion des Kundendienstes, der Echtzeitüberwachung regulatorischer Anforderungen und dem algorithmischen oder Mikrohandel gesehen. Die Zukunft des Bankwesens umfasst auch Cloud Computing, das Banken unbegrenzte Hardware- und Softwareressourcen bietet, die ihnen helfen können, je nach Bedarf zu skalieren oder zu verkleinern.

Cloud-Technologie kann Banken auch dabei helfen, ihre Infrastrukturkosten zu senken, die Flexibilität zu verbessern, die Effizienz zu steigern und Kunden schneller zu bedienen; All dies wird zu einer effizienteren Infrastruktur beitragen und eine bessere Beziehung zu den Verbrauchern gewährleisten. Cloud Computing bedeutet jedoch erhebliche regulatorische Auswirkungen für Banken. Einige der wichtigsten Probleme, die Banken derzeit zu lösen versuchen, sind die Gewährleistung der Servicekontinuität für Kunden angesichts möglicher Pannen in der Cloud und die Notwendigkeit, in solchen Szenarien wieder auf eigene Datenbanken umzusteigen.

Weitere wichtige Aspekte, die bewertet werden, sind die Art und Weise, wie personenbezogene Daten gespeichert und verwendet werden, der Schutz von Kundendaten, die Abhängigkeit von Drittanbietern und die Sicherheit der Cloud-Infrastruktur sowie die mögliche Vermischung von Finanzdaten mit anderen Daten auf gemeinsam genutzten Servern.

Abschließende Gedanken

Die Zukunft der Daten im Banking verspricht auch Teams, die einen isolierten Ansatz aufgeben und Erkenntnisse für die gesamte Organisation nutzen. Mit Data Science sind Unternehmen wahrscheinlich stärker vernetzt, anstatt separate Analysepraktiken zu verwenden.

Beispielsweise können Marketing- und digitale (Web-, soziale und mobile) Analysen, Kreditrisikoanalysen, Betriebsanalysen, Betrugsanalysen und Compliance-Analysen dieselben Datenstrukturen nutzen. Beispielsweise könnte ein Team, das die Aktivierung und Produktdurchdringung durch kanalübergreifendes Cross-Selling erhöhen möchte, möglicherweise betrügerisches Verhalten und Anomalien aufdecken.

Die Zukunft des Bankwesens wird die Nutzung von Daten aus verschiedenen Quellen beinhalten, um genaue Kundeneinblicke zu erhalten und fortschrittliche Analysen mit Hilfe digitaler Technologien für höhere Gewinne und Effizienz zu nutzen.

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