Die Zukunft ist datenbasiert: Wie Data Science die Finanzindustrie verändert

Im Gegensatz zu vielen anderen Branchen sind Daten für Finanz-, Bank- und Versicherungsunternehmen schon immer das A und O. Doch in den letzten Jahren hat sich vor allem der Umfang geändert, in dem diese Daten verarbeitet, analysiert und genutzt werden können, um so kundenorientiert wie möglich zu sein.

Diese Trends werden sich stark weiterentwickeln. Nachgefragte Fachkräfte im Bereich Data Science in der Finanzwelt benötigen eine Kombination aus technischen Fähigkeiten, Finanzwissen und Soft Skills.

Datenexperte Theophile Roques vom Bildungsinstitut DataScientest weiß: “Data-Science-Experten, die in der Finanzwelt Karriere machen möchten, benötigen neben technischen Fähigkeiten und soliden Programmierkenntnissen vor allem ein Verständnis für die Finanzmärkte und ihre Produkte. Fundierte Grundkenntnisse über Finanzinstrumente, die Institutionen, das Vokabular und die Kenntnis über wichtige Regularien sind die Basis, um Datenanalysen im Finanzkontext durchzuführen, fundierte Entscheidungen zu treffen,“ so Roques, dessen Kunden bei DataScientest zu fünfzig Prozent aus der Finanz- und Bankenbranche kommen, darunter sind auch die Allianz und die BNP Paribas Gruppe.

Der Datenexperte gibt einen Überblick, In welchen Bereichen Data Science bereits heute schon einen erheblichen Einfluss hat:

• Kreditwürdigkeitsprüfung und Risikomanagement
  Banken und Finanzinstitute nutzen Data-Science-Modelle, um die Kreditwürdigkeit von Kunden zu bewerten und das Kreditrisiko zu quantifizieren. Durch die Analyse von Daten wie Kreditverlauf, Einkommen, Ausgabeverhalten und anderen Faktoren können präzisere Entscheidungen getroffen werden. Durch die Integration von maschinellem Lernen und künstlicher Intelligenz sind die Modelle viel präziser und genauer als der Mensch und verbessern so die Ergebnisse. Versicherungsmathematiker, Underwriter und alle Finanzanalysten sollten in der Lage sein, diese Tools zu nutzen, um auf dem neuesten Stand zu sein.
  
• Automatisiertes Trading/ Robo Adviser
  Data-Science-Algorithmen werden in Handelsplattformen eingesetzt, um automatisierte Handelsstrategien zu entwickeln und auszuführen. Diese Algorithmen analysieren große Mengen historischer und Echtzeit-Marktdaten, um Handelsentscheidungen zu treffen, die auf bestimmten Mustern, Trends und Signalen basieren. Die meisten Handelsplattformen werden heute entsprechend von Mathematik- und Programmierexperten geleitet. Sie entwickeln Algorithmen, mit denen sich Markttrends viel effizienter als je zuvor vorhersagen lassen. Mehrere Hedge-Fonds und Großbanken in den USA haben den Markt in nie gekanntem Ausmaß erobert – und das aufgrund ihrer Fähigkeit, ausgeklügelte Modelle des maschinellen Lernens zu nutzen, die auf historischen Daten basieren. Die Techniken und Modelle entwickeln sich ständig weiter. So suchen Banken- und Fondsbetreiber nach weiteren innovativen Möglichkeiten, um sich einen Wettbewerbsvorteil zu verschaffen.
  
• Betrugsprävention
  Finanzunternehmen setzen Data-Science-Techniken ein, um verdächtige Aktivitäten zu identifizieren und Betrug zu bekämpfen. Durch die Analyse von Transaktionsdaten, Verhaltensmustern und anderen relevanten Informationen können betrügerische Aktivitäten schneller erkannt und unterbunden werden. Diese Anwendungsfälle kommen sehr häufig vor. Algorithmen des maschinellen und tiefen Lernens können die Erkennung von Betrug wesentlich verbessern, indem sie komplexe Zusammenhänge zwischen einer Vielzahl von Variablen analysieren. Menschen hingegen sind nur in der Lage, Entscheidungen auf Grundlage einer begrenzten Anzahl von Variablen zu treffen.
  
• Automatisierung von Finanzprozessen
  Data Science ermöglicht die Automatisierung von verschiedenen Finanzprozessen, von der Buchhaltung bis hin zur Kundenbetreuung. Durch den Einsatz von Algorithmen und maschinellem Lernen können Routineaufgaben effizienter erledigt werden, was zu Kosteneinsparungen und einer verbesserten Servicequalität führt. In den letzten Jahren ist eine Vielzahl von Tools auf den Markt gekommen, angefangen bei Cloud-basierten SaaS-Modellen für maschinelles Lernen bis hin zu KI-gestützten Business Intelligence-Tools, wie beispielsweise Microsoft Copilot. Die Nutzung dieser Data-Science-Tools bedeutet für die Teams aller Finanzinstitute einen erheblichen Produktivitätsgewinn und die Möglichkeit, mehr Zeit den Kunden zu widmen. 

Da sich Technologien, Methoden und Best Practices im Bereich Data Science und Finanzen kontinuierlich weiterentwickeln sind Fortbildungen, Zertifizierungen und die Teilnahme an Fachkonferenzen wichtig, um Fachkenntnisse auf dem neuesten Stand zu halten und für berufliche Entwicklungsmöglichkeiten zu nutzen. 

“Unabhängig von Größe und Struktur eines Unternehmens sollte bei der Einstellung von Fachkräften auf ein Gleichgewicht zwischen Tech-Absolventen, die über technisches Data-Science-Fachwissen verfügen und umgeschulten bzw. weitergebildeten Finanzfachleuten mit entsprechendem fachlichen Knowhow geachtet werden. Diese Strategie hat sich sowohl für Unternehmen als auch für Kunden bei der Umsetzung von fundierten Data-Science-Projekten bewährt”, so  Theophile Roques.

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