Big Data bei Finanzdienstleistungen: 4 Wege, wie Sie davon profitieren können

            Daten sind überall. Es gibt 2,7 Zettabytes an Daten in unserem digitalen Universum, und es wird vorhergesagt, dass ihre Grösse nur noch zunimmt (bis 2020 werden 35 Zettabytes pro Jahr erzeugt).

Während wir von enormen Datenmengen umgeben sind, sowohl strukturierten als auch unstrukturierten, haben noch nicht alle Unternehmen den Anschluss an die schöne neue Welt um sie herum gefunden. Allerdings berichten 59,5 % derjenigen, die die Gelegenheit ergriffen und ein Big Data-Projekt umgesetzt haben, dass sie dadurch ihre Ausgaben senken konnten. Ausserdem geben 79,8 % von ihnen an, dass das Projekt zu einer besseren Entscheidungsfindung und/oder fortgeschrittenen Analysen geführt hat.

Wie kann Big Data also der Finanzdienstleistungs- und Bankenbranche dienen? Lassen Sie es uns herausfinden.

Was treibt Unternehmer und Banker an, Big Data in Finanzdienstleistungen zu implementieren?

Die Einnahmen des Bankensektors auf dem globalen Markt für Big Data und Analytik belaufen sich 2018 auf 13,6 % ihrer Gesamteinnahmen. Damit ist die Branche führend auf dem Markt. Warum?

>

Im Bankwesen ist Big Data bereits vorhanden. Finanzdienstleister sammeln bereits tonnenweise Daten und Metadaten über ihre Kunden (wie viel sie bekommen, wann und wie viel sie abheben, was sie kaufen usw.). Der einzige Unterschied besteht darin, ob sie diese Daten auswerten, um daraus einen Nutzen zu ziehen. Offensichtlich steht hier der Nutzen im Vordergrund.

Was die Vorteile von Big Data im Finanzdienstleistungsbereich angeht, so hängen diese vom jeweiligen Anwendungsfall ab. Aber um Ihnen einen Überblick über die möglichen Vorteile zu geben, gehören dazu (aber nicht nur):

>

• Sinkende Kosten;
• Verbesserung der Produktivität der Mitarbeiter;
• Die Entdeckung verborgener Einblicke (sowohl in Ihre Kunden als auch in Ihr Unternehmen);
• Automatisierung vorantreiben;
• Minderung des Risikos menschlicher Fehler;
• Die Erkennung von potenziellem Betrug und mehr.

4 Big Data Anwendungsfälle im Bankwesen & Finanzdienstleistungen

Das volle Potenzial von Big Data wird sich erst noch zeigen. Wir können jedoch schon jetzt sehen, wozu die Technologie fähig ist, dank der Big Data Anwendungsfälle im Bankwesen und bei den Finanzdienstleistungen. Im Folgenden können Sie einen Blick auf vier davon werfen.

>

Kundenprofilierung

Natürlich sind Informationen über Ihre Kunden die wertvollsten Daten, die es gibt, und Big Data-Lösungen können sie auswerten, um genauere Kundenprofile zu erstellen. Diese Profile können Ihnen Einblicke in das individuelle Verhalten Ihrer Kunden und allgemeine Verhaltensmuster für ein bestimmtes Segment geben.

Wenn Sie Ihre Kunden mithilfe von Big Data besser verstehen, hat das zwei weitere Vorteile. Erstens können Sie verstehen, wie sie Entscheidungen treffen, um den Prozess zu beeinflussen und effizienter zu verkaufen. Zweitens können Sie sogar erkennen, wann ein Kunde im Begriff ist, das Geschäft zu verlassen, um dies zu verhindern.

Dank Big Data können Bankunternehmen auch davon profitieren, dass sie auf der Grundlage ihres bisherigen Verhaltens vorhersehen können, was Ihr Kunde als nächstes erwerben möchte. Auf der Grundlage dieser Vorhersage kann Ihre App/Website automatisch das gewünschte Produkt/die gewünschte Dienstleistung anbieten. Insgesamt verbessert dies die Effizienz von Upselling und Cross-Selling, da die Kunden mit grösserer Wahrscheinlichkeit auf Ihr Angebot eingehen werden.

Kundensegmentierung

Sobald Sie Ihre Kunden anhand der Profile in Kategorien einteilen, sind die Möglichkeiten für Ihr Unternehmen fast grenzenlos. Big Data hilft Ihnen zum Beispiel, Segmente aufzudecken, die normalerweise unterversorgt sind. Sie werden auch in der Lage sein, Marketingbotschaften zu entwerfen, die besser optimiert sind und das Segment stärker ansprechen.

>

Ausserdem können Sie mit Hilfe von Big Data Einblicke in die Kartennutzung und die Transaktionen erhalten, um personalisierte Treueprogramme zu entwickeln. Wenn Sie sehen, dass der Kunde häufig in einer bestimmten Supermarktkette einkauft, können Sie ihm in dieser Kette Cashback anbieten.

>

Business Process Automation

Manchmal wird Big Data nur als Analysewerkzeug gesehen: Sie “füttern” es mit den Daten und erhalten Diagramme, Tabellen und Erkenntnisse. Big Data ist zwar dazu in der Lage, aber es ist nicht nur auf solche Anwendungsfälle beschränkt. Es kann sogar Ihre Lösungen antreiben und automatisch bestimmen, was sie als Nächstes tun, wie in dem Beispiel mit dem Upselling und der prädiktiven Analyse.

Mit Big Data kann das Finanzwesen von Lösungen profitieren, die bestimmte Aufgaben auf der Grundlage der gesammelten und verarbeiteten Daten auf der internen Organisationsebene durchführen. Dies kann zum Beispiel bei der Aufnahme von Kunden und bei Know-Your-Customer-Aufgaben sowie bei der Risikobewertung der Fall sein. Die Vorteile liegen auf der Hand: Wenig bis gar keine menschliche Beteiligung bedeutet geringere Risiken für menschliche Fehler und geringere Kosten bei gleichzeitig höherer Produktivität.

Mitarbeiterleistung & Management

Wenn Sie Ihre Mitarbeiter von einigen der banalen Aufgaben entlasten (dank Automatisierung), haben sie mehr Zeit für die Aufgaben, die noch nicht automatisiert werden können. Big Data kann also wahre Wunder für ihre Produktivität bewirken.

>

Sie können Big Data-Analysen auch auf das Verhalten Ihrer Mitarbeiter anwenden, um Erkenntnisse darüber zu gewinnen, wann sie nicht produktiv sind und warum. Anhand der Ergebnisse können Sie die Umgebung optimieren und ablenkende Faktoren oder andere Hindernisse beseitigen.

>

Schlussfolgerung

Natürlich sind die Möglichkeiten von Big Data hier noch nicht zu Ende. Die Technologie kann z.B. auch eine bessere Betrugserkennung auf der Grundlage individueller Verhaltensmuster ermöglichen. Sind Sie also bereit, das Potenzial von Big Data zu erschliessen?

>