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Top 9 Anwendungsfälle von Data Science im Bankwesen

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Axisbits

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Die Fähigkeit zur zeitnahen Analyse grosser Mengen digitaler Daten ist ein Werkzeug, das den Erfolg moderner Finanzinstitute weitgehend bestimmt. Jeder Marktteilnehmer muss verstehen, warum die grössten Banken der Welt massiv in diesen Bereich investieren.

Die unmittelbare Antwort lautet: Es geht darum, die Produktivität und Reaktionsfähigkeit sowie die Effizienz und Validität des Entscheidungsprozesses zu steigern. Die Vorteile einer datenwissenschaftlich gestützten Automatisierung sind jedoch noch nicht alles. In diesem Artikel haben wir die 9 wichtigsten Anwendungsfälle für Data Science in der Banken- und Finanzbranche untersucht.

Datenwissenschaft im Finanzwesen

Big Data, AI, Machine Learning – diese Begriffe sind untrennbar mit verschiedenen Data-Science-Disziplinen verbunden, die darauf abzielen, rechtzeitig optimale Geschäftsentscheidungen auf der Grundlage der Verarbeitung von bisher unvorstellbaren Informationsmengen in Echtzeit zu treffen.

Die grössten Banken der Welt verarbeiten täglich Terabytes und sogar Petabytes an wertvollen Kundendaten. Sich zu weigern, diese Daten und die Möglichkeiten, die sich aus ihrer Analyse ergeben, zu nutzen, bedeutet, auf einen der entscheidenden Entwicklungsvektoren zu verzichten. Das Motiv der Banken für den Einsatz von Data Science im Finanzwesen ist klar: Sie streben danach, die Effizienz bis an die Grenzen des Möglichen zu steigern. Die Einführung von Technologien, die auf Data Science basieren, bietet:

Steigerung der Kundentreue durch personalisiertes Finanzmanagement und Werbung für die Angebote, die für jeden von ihnen am wichtigsten sind;
Ein gut entwickeltes System der datenwissenschaftlichen Risikoanalyse und der Vorbeugung von betrügerischen Aktivitäten, das sich selbst schulen kann;
Höhere Rentabilität und Produktivität der betrieblichen Abläufe;
Steigerung der Effizienz bei der Entwicklung von Wissen und Fähigkeiten der Mitarbeiter;
Möglichkeiten zur Verfolgung der Produktivität des Personals und zur Überwachung der “Toxizität” innerhalb des Teams.

Nach Angaben von Celent investierten Banken im Jahr 2019 270 Milliarden Dollar in die Entwicklung ihrer Technologiepakete und die Einführung von Innovationen. Es wird erwartet, dass dieses Volumen bis 2022 auf über 300 Milliarden Dollar ansteigen wird. Beeindruckende Zahlen, nicht wahr?

Top 9 Anwendungsfälle von Data Science im Bankwesen

Lassen Sie uns die wichtigsten Fälle für die Einführung von Data Science im Bank- und Finanzwesen analysieren. Denken Sie daran, dass viele dieser Fälle miteinander verbunden und voneinander abhängig sind.

1. das Management der Risikoanalyse

Risikomanagement ist einer der wichtigsten Aspekte bei der Erbringung von Finanzdienstleistungen. Diese Disziplin ist entscheidend für die Sicherheit, Zuverlässigkeit und Rentabilität des Tagesgeschäfts eines Unternehmens.

Eine Vielzahl von Risiken ergibt sich aus der Notwendigkeit, mit Konkurrenten, Investoren, Regulierungsbehörden, Kunden und anderen Institutionen zu interagieren. Sie unterscheiden sich in ihrer Bedeutung und dem Potenzial für finanzielle Verluste. Dementsprechend bestehen die ersten Schritte zur Verringerung der Risiken in Banken darin, sie zu identifizieren, zu priorisieren und zu überwachen.

Durch die Analyse gigantischer Datenmengen zu Kunden, Krediten, Versicherungsergebnissen und anderen Marktoperationen verbessern moderne Algorithmen, die auf Methoden des maschinellen Lernens und des Risikomanagements basieren, eigenständig die Risikobewertungsmodelle und erhöhen so schrittweise die Reaktionsfähigkeit und Rentabilität der Institute.

2. Verwaltung von Kundendaten

Durch das Sammeln von Kundeninformationen können Sie ein Verhaltensprofil erstellen, um die am besten geeigneten Methoden der Verkaufsförderung weiter zu bestimmen. Mit umfassenden Informationen über den Kunden und die Geschichte der Interaktion des Unternehmens mit ihm können Experten signifikante Trends erkennen und zukünftiges Verhalten mit hoher Genauigkeit vorhersagen. Ausserdem hilft Data Science dabei, diesen Prozess zu automatisieren und wertvolle Zeit der Mitarbeiter für kritischere und kreativere Aufgaben freizusetzen.

3. Betrugserkennung

Maschinelle Lernalgorithmen ermöglichen die rechtzeitige Erkennung und Unterdrückung von betrügerischen Vorgängen im Zusammenhang mit Bankkarten, Konten, Transaktionen und so weiter. Sie können zum Beispiel neue Konten markieren, von denen verdächtig teure Einkäufe getätigt werden. Die Banken implementieren auch Systeme zur Überwachung abnormaler Transaktionen auf der Grundlage von Verhaltensprofilen. Wenn zum Beispiel ein Kunde plötzlich eine Transaktion in Auftrag gibt, die nicht in sein typisches Verhalten passt, können Bankalgorithmen eine zusätzliche Bestätigung anfordern, um die Transaktion abzuschliessen.

4. Personalisierung

Data Science für das Bankwesen schafft Möglichkeiten für die Organisation einer effektiven Kundeninteraktion durch personalisiertes Marketing. Durch die Analyse der gesammelten Informationen stellen selbstlernende Algorithmen individualisierte Angebote zusammen, die für den jeweiligen Kunden am interessantesten sind. Das Unternehmen wiederum profitiert von der Erweiterung des Produkt- und Dienstleistungsangebots und der Steigerung des Umsatzes.

5. Segmentierung des Kundenstamms

Segmentierung hilft Ihnen, mehrere Kundengruppen besser zu bedienen. Gruppen werden auf der Grundlage von Verhalten und anderen Prinzipien unterschieden, z.B. durch logistische Regression oder Clustering.

6. Bezeichnung des Customer Lifetime Value

Die Möglichkeit, den Customer Lifetime Value (CLV) gleich zu Beginn der Interaktion mit ihnen zu bewerten, ermöglicht es Unternehmen, von der Fokussierung auf die Quartalsgewinne zu einer Strategie für das Kundenbeziehungsmanagement überzugehen, die bereits nachweislich die langfristige Rentabilität erhöht hat. Die Einteilung der Kunden in Gruppen auf der Grundlage ihres CLV ermöglicht es Ihnen, Ihre Bemühungen auf die Verbesserung der Servicequalität und die Steigerung der allgemeinen Mitarbeiterproduktivität zu konzentrieren.

7. Echtzeit-Analysen

Eine qualitativ hochwertige prädiktive Datenanalyse in Echtzeit ermöglicht es Unternehmen, die ihre Leistung nutzen, alle Veränderungen auf dem Markt zu verfolgen. Banken, die bei der Einführung von Innovationen nicht knausern, verfolgen heute Transaktionen, Änderungen der Kreditwürdigkeit, neue Gesetzesinitiativen und Tausende anderer Faktoren, die die Marktbedingungen beeinflussen, und reagieren fast sofort.

8. Überwachung des Kundenfeedbacks

Maschinelle Lernalgorithmen und -techniken ermöglichen es Ihnen, Kundenerfahrungen zu analysieren und so eine Grundlage für die Verbesserung der Effektivität von Servicestrategien und Produktangeboten zu schaffen.

9. Automatisierung der Kommunikation mit Kunden und Erweiterung der Kommunikationskanäle

Mobile Kommunikation, soziale Netzwerke, E-Mail, Instant Messenger – ein erfolgreiches Unternehmen muss mit seinen Kunden über alle für sie bequemen Kanäle kommunizieren. Das gilt auch für Finanzinstitute.

Chatbots, elektronische Assistenten, Expertensysteme – eine Vielzahl von automatisierten Mitteln zur Interaktion mit dem Verbraucher ermöglicht es Ihnen heute, die Mitarbeiter des Unternehmens von Routineaufgaben zu entlasten und die Kommunikationseffizienz zu steigern.

Datenwissenschaft für das Bankwesen: Es gibt keine Universalrezepte

Wie jedes andere Unternehmen müssen Finanzinstitute bei der Einführung von Innovationen eine Reihe interner Aufgaben lösen: Daten sammeln, Spezialisten anwerben, einen Technologie-Stack aufbauen, effektive Marketinglösungen identifizieren – all diese Pläne und Methoden vorbereiten, die in den angestrebten Geschäftsprozessen umgesetzt werden sollen.

Zur gleichen Zeit ist es schwierig zu sagen, was im Fall einer bestimmten Bank “spielen” wird und was die Kosten nicht rechtfertigt. Um nicht zu scheitern, ist es notwendig, die Prozesse zunächst so zu gestalten, dass die Ergebnisse klar messbar sind. Es ist von entscheidender Bedeutung, Kosteneinsparungen oder Gewinnsteigerungen im Vergleich zu dem zu definieren, was vor der Integration der neuen Methoden war. Ein wirtschaftliches Modell lässt sich jedenfalls in fast jedem Fall berechnen.

Im Durchschnitt zeigen Data Science-Tools in kurzer Zeit Ergebnisse (wenn Sie die direkten Infrastrukturkosten nicht berücksichtigen). Analysieren Sie Tools, die Prozesse verbessern können, probieren Sie sie aus, testen Sie Hypothesen, um zu sehen, ob sie funktionieren oder nicht. Entscheiden Sie dann, ob Sie das Projekt in Angriff nehmen wollen.

Softwareentwicklung VS Data Science

Softwareentwickler erstellen hauptsächlich Produkte im Bereich der Datenwissenschaft, während Datenwissenschaftler die Daten analysieren. Datenwissenschaft ist eigentlich nichts Neues. Seit Jahrzehnten verarbeiten Menschen Informationen mit Hilfe von Computern, um Veränderungen an der Börse, beim Wetter und anderen Phänomenen vorherzusagen.

Die Unterschiede zwischen der Softwareentwicklung Data Science und Data Science selbst liegen im Prozess, den Methoden zur Ergebnisprognose, den Tools und der Infrastruktur. Muss ein Datenwissenschaftler in der Lage sein, zu programmieren? Nicht wirklich.

Fazit

In diesem Artikel haben wir kurz die Anwendungsfälle von Data Science besprochen, die das schnellste und auffälligste Ergebnis liefern, einschliesslich der Einführung im Bankensektor. Eines ist sicher: Die Methoden und Tools der Datenwissenschaft können die Genauigkeit des Risikomanagements und die Qualität des Kundendienstes verbessern sowie viele Geschäftsprozesse automatisieren und beschleunigen und so die Gesamteffizienz des Unternehmens steigern. Um mit der Zeit Schritt zu halten und die Rentabilität zu steigern, ist es wichtig, neue Methoden und Algorithmen für die Arbeit mit Informationen rechtzeitig zu übernehmen.

Unterschiede zwischen Software Engineering und Data Science Projekten
	Softwareentwicklung	Datenwissenschaft
Projektdurchführbarkeit	Generell ist im Voraus bekannt, ob ein Projekt ausführbar ist	Möglicherweise erst in späten Projektphasen bekannt
Fokus	Lieferung funktionierender Software-Systeme	Bereitstellung umsetzbarer Erkenntnisse
Längste Phase	Entwicklung (Codierung)	Datenaufbereitung
Geltungsbereich	Grossenteils von Interessengruppen und Produktmanagern definiert	Einigermassen definierbar durch Stakeholder und Produktmanager, aber auch auf der Grundlage dessen, was die Datenwissenschaftler herausfinden
Aufgabenabschätzung	Die Zeit für die Fertigstellung der Aufgabe ist im Allgemeinen abschätzbar	Die benötigte Zeit für viele Schritte ist unbekannt
Fortschrittsverfolgung	Einigermassen definitiv durch Metriken wie Anzahl der Features oder der abgeschlossenen Story Points	Mehrdeutig. Beispiel: Wenn Sie mit einem Modell zu 50% fertig sind, bedeutet das gar nichts
Wissen, dass es funktioniert	Mehrheitlich binär. Die Software funktioniert entweder gemäss den Spezifikationen oder nicht (z.B. wird die Benutzeroberfläche geladen oder nicht)	Viele Schattierungen von Grau. Bei einem Modell kann eine Person sagen, dass es funktioniert, und eine andere kann sagen, dass es nicht funktioniert. Beide können in ihrem jeweiligen Bezugsrahmen Recht haben
laut Data Science Project Management